请帮我编写一个python代码,用于手术排程,有10各手术间,25个医疗组,每个医疗组开展4种独有的术式,手术时间介于1-4个小时之间,其中医疗组1-5的手术日是周一,医疗组6-10的手术日是周二,医疗组11-15的手术日是周三,医疗组16-20的医疗组是周四,医疗组21-25的手术日是周五,求排程一周的手术代码,达到手术间利用率最大化的目标。
时间: 2024-04-07 13:33:31 浏览: 22
以下是一个基于遗传算法的手术排程代码示例,旨在达到手术间利用率最大化的目标。请注意,这是一个近似解,具体的问题和约束可能需要根据实际情况进行调整和优化。
```python
import random
from deap import algorithms, base, creator, tools
# 创建适应度函数,目标是最大化利用率
creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
# 创建个体,每个个体表示一种排程
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)
def generate_individual():
# 生成一个个体,表示一种排程
individual = []
surgeries = list(range(1, 26))
random.shuffle(surgeries)
for s in surgeries:
room = random.randint(1, 10)
day = (s-1) % 5 + 1
individual.append((s, room, day))
return individual
def evaluate(individual):
# 计算个体的适应度,即手术间利用率
room_schedule = [[] for _ in range(10)]
for surgery in individual:
room = surgery[1] - 1
if not room_schedule[room]:
room_schedule[room].append(surgery)
else:
last_surgery = room_schedule[room][-1]
if last_surgery[2] != surgery[2]:
room_schedule[room].append(surgery)
utilization = sum([len(room) > 0 for room in room_schedule]) / 10.0
return utilization,
def mutate(individual):
# 变异操作,随机交换两个手术的位置
idx1, idx2 = random.sample(range(len(individual)), 2)
individual[idx1], individual[idx2] = individual[idx2], individual[idx1]
return individual,
toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("individual", generate_individual)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
toolbox.register("evaluate", evaluate)
toolbox.register("mutate", mutate)
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)
toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
def main():
random.seed(42)
population_size = 100
num_generations = 100
crossover_probability = 0.8
mutation_probability = 0.2
population = toolbox.population(n=population_size)
hof = tools.HallOfFame(1)
stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values)
stats.register("avg", tools.mean)
stats.register("max", tools.max)
population, logbook = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=crossover_probability,
mutpb=mutation_probability, ngen=num_generations,
stats=stats, halloffame=hof, verbose=True)
best_individual = hof[0]
best_utilization = evaluate(best_individual)[0]
print("Best individual:", best_individual)
print("Best utilization:", best_utilization)
if __name__ == "__main__":
main()
```
这段代码使用了遗传算法来进行手术排程。每个个体表示一种排程,遗传算法通过选择、交叉和变异操作来生成新的个体,并根据适应度函数评估个体的优劣。适应度函数的目标是最大化手术间的利用率。最终输出最佳个体及其对应的利用率。
请注意,这是一个基本的示例,实际情况可能更加复杂,需要根据具体需求进行调整。遗传算法的性能也可能受到参数设置的影响,您可以根据实际情况进行调整。
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