手术排程问题:最大化手术室黄金时间利用率的启发式算法python具体代码
时间: 2023-12-20 22:08:32 浏览: 34
下面是一个基于贪心算法的手术排程问题的启发式算法的Python代码,它可以最大化手术室黄金时间利用率。
```python
import numpy as np
# 定义手术室的黄金时间
golden_time = np.zeros((5, 8))
golden_time[:3, :] = 1
golden_time[3:5, 1:5] = 1
# 定义手术任务
tasks = [
{'name': 'task1', 'duration': 2, 'start_time': None},
{'name': 'task2', 'duration': 3, 'start_time': None},
{'name': 'task3', 'duration': 1, 'start_time': None},
{'name': 'task4', 'duration': 2, 'start_time': None},
{'name': 'task5', 'duration': 2, 'start_time': None},
{'name': 'task6', 'duration': 1, 'start_time': None},
{'name': 'task7', 'duration': 3, 'start_time': None},
{'name': 'task8', 'duration': 2, 'start_time': None},
]
# 定义一个函数,用于计算每个任务可以被安排的起始时间点
def get_valid_start_times(task):
valid_start_times = []
for i in range(5):
for j in range(8 - task['duration'] + 1):
if np.sum(golden_time[i, j:j+task['duration']]) == task['duration']:
valid_start_times.append((i, j))
return valid_start_times
# 定义一个函数,用于计算任务的利润
def get_profit(task):
return task['duration']
# 对任务按利润排序
tasks = sorted(tasks, key=lambda x: get_profit(x), reverse=True)
# 安排任务
for task in tasks:
valid_start_times = get_valid_start_times(task)
if len(valid_start_times) > 0:
# 选择起始时间点
start_time = max(valid_start_times, key=lambda x: golden_time[x[0], x[1]:x[1]+task['duration']])
task['start_time'] = start_time
# 更新黄金时间
golden_time[start_time[0], start_time[1]:start_time[1]+task['duration']] = 0
```
这个代码将任务按利润从大到小排序,然后依次安排任务。对于每个任务,首先计算出可以被安排的起始时间点,然后选择其中黄金时间利用率最高的起始时间点进行安排,并更新黄金时间。
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