基于多约束粒子群算法的护士智能排班模式及效果研究

□ 陈蒙蒙 CHEN Meng-meng 方振红 FANG Zhen-hong 温伟伟 WEN Wei-wei 涂文怡 TU Wen-yi

护士排班是医院管理中的重要工作内容[1-3]，与护士排班有关的研究发现[4-6]传统的护士排班一般基于人工排班或者按照固有模式安排护士值班[7-9]，不能根据护士的实际情况进行调整[10-12]。本研究拟根据医院护理工作的实际情况探讨粒子群算法在护士排班工作中的应用，以期根据护士的需求制定符合其个性化需要的排班方案。本研究中的智能排班模式模型基于粒子群算法[13]，它要求首先设置好排班问题中的多约束条件，在多约束条件下定义具体的测试函数。在一定的迭代次数下达到最优值时的最优解即为当前可以采取的最优排班方式。智能排班模式可以根据护士的个人需要进行运算、排班，以制定符合科室护士个性化需要且达到人力资源最优配置的排班方案。

改进粒子群算法

鉴于护士排班的复杂性，我们提出使用多约束的改进粒子群算法对护士进行智能排班。

1.多约束原则。假设共有n名护士，分成u类级别，在一个排班周期T内共包含m个班次。记I={1，...，n}表示护士集合，S={1，...，u}表示护士级别集合，si∈S表示第i名护士的级别，T表示一个排班周期内包含的天数，J={1，...，m}表示一个周期T内的班次集合；记Up和Low分别表示一个排班周期内的护士总工时的上限和下限；aij表示第i位护士进行第j个班次的个人意愿指数，bij表示第i位护士家属对护士本人进行第j个班次的意愿指数，cij表示第i位护士看护的患者对第i位护士进行第j个班次的意愿指数，dgj表示第j个班次对第g(g∈S)级别护士的需求数量。……