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畢業(yè)設(shè)計論文--基于模擬退火的護士調(diào)度算法研究np難問題(參考版)

2024-12-05 17:28本頁面
  

【正文】 Third International Conference,Konstanz, Springer, 2021, 159–175. [34] . Beddoe, S. Petrovic, G. Vanden Berghe: Casebased reasoning in employee rostering: learning repair strategies from domain ex。 Health Service Administration, 1979, 19– 35. [21]. Smith, A. Wiggins: A puterbased nurse scheduling system, Computers and Operations Research, Vol. 4, No. 3, 1977, 195– 212. [22] , :Horoplan: [23] I. Berrada, J. Ferland, P. Michelon: A multiobjective approach to nurse scheduling with both hard and soft constraints, SocioEconomic Planning Science, 30, 1996, 183– 193. [24] . Chen, T. Yeung: Hybrid expert system approach to nurse scheduling, Computers in Nursing,1993, 183– 192. [25]J. Arthur, A. Ravindran: A multiple objective nurse scheduling model, AIIE Transactions, Vol. 13,No. 1, 1981, 55– 60. [26] A. Musa, U. Saxena: Scheduling nurses using goalprogramming techniques, IEEE, 1984, 216– 221. [27]I. Ozkarahan: A disaggregation model of a flexible nurse scheduling support system, SocioEconomical Planning Science, Vol. 25, No. 1, 1991, 9– 26. [28]A. Jaszkiewicz: A metaheuristic approach to multiple objective nurse scheduling, Foundations of Computing and Decision Sciences, Vol. 22, No. 3, 1997, 169–184. [29],eck:Horoplan:puterassisted nurse scheduling using constraint based programming, Journal of the Society forHealth Systems, Vol. 5, 1995, 41– 54. [30] A. Meisels, E. Gudes, G. Solotorevski: Employee timetabling,constraintworks and knowledgebasedrules: A mixed approach, In . Burke, P. Ross (Editors), Practice and Theory of AutomatedTimetabling。[1] 趙美玉 .護理管理學 [M].鄭州:鄭州大學出版社, 2021: [2] 院陸蕊 ,君鮑學 ,英王惠芬 .護士排班的改進與實踐 [J].護理管理雜志, 2021,( 02), 23. [3] 李秋潔.護理管理 [M].北京:人民衛(wèi)生出版社, 2021: 60— 61. [4] 呂芳.新型的以病人為中心的排班模式對護理的影響 [J].現(xiàn)代護理. 2021, 7(6): 51一52. [5] 秦玉霞,李曉星,牛娟.互補增值原理在護士排班中的運用 [J].臨床護理雜志, 2021,l(1): 9一 lO. [6] 楊玉霞.門診護士排班方式的探討 [J].實用護理雜志, 2021, 19(2): 65. [7] 張萍. ICU護理人員排班與人力資源利用 [J].解放軍護理雜志, 2021, 21(11): 78. [8] 茍艷梅,劉小敏,任秋云,等.護士排班需求本在手術(shù)室排班中的作用 [J].中華護理雜志, 2021, 37(1): 55— 56. [9] 戴琴,馮植.重癥監(jiān)護病房護士工作壓力源與心理健康水平的相關(guān)性研究 [J].中華護理雜志, 2021, 37(7): 488~ 489. [10]周力,趙琳,徐梅,等.手術(shù)室實施彈性排班制度效果評價 [J].護理管理雜志, 2021,2(2): 57— 59. [11] 何麗,繩宇,宋烽.彈性排班與手術(shù)宦護士資源分配的研究 [J]。 然后要感謝我的家人,是他們的默默付出和無私支持讓我完成了學業(yè)。和沈老師的接觸已經(jīng)將近兩年了,沈老師 對教學的熱情和嚴謹?shù)难芯烤駥ξ业挠绊懞艽?,讓我明白了做研究的人要有什么樣的態(tài)度。 首先要感謝論文指導老師沈吟東教授。 致謝 論文 終于 寫完了 。如果允許接受不可行解,并且能保證最后的收斂到可行的最優(yōu)解,將會更好。如果能找到更好的鄰域結(jié)構(gòu)將會取到更好的效果。 可以自動生成排班方案,這樣 相對于手工排班就可以 省去很多麻煩,并且能取到一定的優(yōu)化作用,能降低成本,總體的框架還是處理的很好的,但是美中不足是優(yōu)化的效果 不是太明顯,究其原因可能是鄰域結(jié)構(gòu)設(shè)置的不是很好,如果以后的研究再深入點,可以尋找更好的鄰域結(jié)構(gòu)。本章對論文做出總結(jié)和展望 總結(jié) 本論文 主要研究基于模擬退火的護士排班算法。 初始可行解的總費用為 ,如 圖 4 1 圖 4 1 初始可行解 有了初始解后,接下來就是不斷的進行迭代,窗體中顯示了優(yōu)化過程中best_solution 的總費用的變化過程。 結(jié)果 分析 利用背景 中的數(shù)據(jù),代入程序中運行可以看到結(jié)果。 best_solution 送入函數(shù)的是引用,故而它的值會變化。cur,Solutionamp。 函數(shù) bool accept(Solution cur, Solution new_solution, double T)用于判斷是否接受產(chǎn)生的新解,形參為當前解 cur 和新解 new_solution,以及退火溫度 T,返回值為布爾型, 1 表示接受, 0 表示不接受。 函數(shù) Solution generate_solution(Solution cur) 用于產(chǎn)生新解。 模擬退火算法實現(xiàn) 模擬退火的算法程序設(shè)計 有幾個函數(shù)構(gòu)成,主體是 迭代變換函數(shù) 。對應于 void operator=(Solution temp)函數(shù),用于將一個對象的數(shù)據(jù)復制給另外一個類。 函數(shù) void Calculate_cost() 計算費用和懲罰值 。 可分為兩部分 調(diào)整。 成員函數(shù)也設(shè)為公共型,下面依次進行說明: 函數(shù) void initialize()為初始化函數(shù),產(chǎn)生可行的初始化方案。 total_cost 為解決方案的總費用包括工資費用和偏好費用以及懲罰值。 取值見 表 4 1 。 二維數(shù)組 demand[3][21]表示每個班次對于每種護士的需求 , 設(shè)計為整型變量 。 二維數(shù)組 work_cost[28][21]表示 工作費用, 設(shè)計為整型變量。設(shè)計為整型變量 work_grade[i]j]表示第 i 個護士上第 j 個班次的實際工作級別。 grade[i]表示對 i個護士的級別,取值 1,2,3 分別對應低級,中級和高級護士。 pref[i][j]表示第 i 個護士 對 第 j 個班次 的偏好程度, 取值 1,2,3,4,5 分別對應非常喜歡,喜歡,一般,不喜歡,非常不喜歡五個等級。 二維數(shù)組 tab 表示排班表, 設(shè)計為整型變量, 由于有 28 個護士,并且一周七天,每天三個班,總共有 21 個班次,前面七個代表早班,中間七個代表中班,最后七個代表晚班,所以設(shè)計為 tab[28][21], tab[i][j]=1 表示第 i 個護士上第 j 個班 ; 二維數(shù)組 work[28][21]表示是否請假, 設(shè)計為整型變量, work [i][j]表示第 i個護士能否上第 j 個班次, 為 0 表示請假 , 為 1 表示能工作 。 數(shù)據(jù)類型都設(shè)置為公共型,依次進行說明。首先要用計算機里面的數(shù)據(jù)來表示實際問題的 變量。再設(shè)計模擬退火的算法程序。 表 4 1 一周各級別護士需求表 接下來的程序設(shè)計都是 基于這些數(shù)據(jù)的,試圖用計算機來為該科室排班,并用算法進行排班優(yōu)化。 表 4 1 [46]為他們科室某一周對于護士的需求。 案例背景 湖南省 某市級醫(yī)院某科室 [46]有 28 位護士,其中高、中、低級別護士分別為 1 10 位。 4 基于模擬退火的護士排班算法 實現(xiàn)與 案例分析 上一章 講述了基于模擬退火的護士排班算法的設(shè)計,本章詳細講述算法的程序?qū)崿F(xiàn)。 參數(shù)設(shè)計 模擬退火中參數(shù)設(shè)置也很重要 。 當新解 總費用值大于當前值則以概率 P 接受, P=exp( C? /T),其中 C? 為當前解的總費用減去新解的總費用值的差, T 為退火溫度。 第一種 可表示為 讓 1ij ijxx?變 成 ;第二種可表示為讓 ijx 和 ikx 的數(shù)值進行交換,要求是 1ik ijxx??;第三種相當于讓 1 1ij k j k j ijx x x x? ? ?變 成 要 求 是 這三種變換的方法,依次進行,如果滿足了不違反約束,增加懲罰值則得到新解,如果不行,則進行下一種交換方法,如果第三種還是產(chǎn)生增加懲罰值的新解,則接受,該新解也將在接受準則中被淘汰。
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