重大疫情护士排班优化：多目标规划与智能算法

"本文主要探讨了疫情期间护士排班的优化模型和智能算法，旨在解决传统人工排班方式的不足，提高抗疫工作效率，并确保护士的工作与休息平衡，减少医疗事故风险。作者提出了一种包含5个软约束条件和7个硬约束条件的多目标规划模型，以确保护士的生物钟不被打乱，班次分配均匀。文中采用两层粒子群遗传算法进行求解，以提高找到全局最优解的可能性，同时通过两层编码技术加速算法迭代。实际应用到重庆三峡中心医院的护士排班问题，证明了模型和算法的有效性。该研究不仅适用于疫情期间的护士排班，还有望扩展到航空机组排班和学校排课等领域。" 本文的核心知识点包括： 1. 护士排班优化模型：在疫情期间，由于护士数量较多，传统的排班方式可能导致护士疲劳，增加医疗风险。因此，作者提出了一个优化模型，该模型包含5个软约束（如避免长时间连续工作）和7个硬约束（如确保班次分配均匀），以改善护士的生理和心理健康。 2. 多目标规划：优化模型的目标是确保护士的生物钟不受干扰，降低医疗事故发生的可能性，并促进护士的心理平衡，防止消极抗疫情绪的出现。 3. 智能算法应用：为了解决上述优化模型，作者采用了两层粒子群遗传算法。粒子群算法用于寻找局部最优解，而嵌入的遗传算法则有助于全局搜索，提高了找到全局最优解的概率。 4. 两层编码技术：这一技术在算法中使用，可以同时获取护士的编号和对应的排班状态，从而加快算法的迭代速度。 5. 实证研究：将提出的模型和算法应用于重庆三峡中心医院，结果显示该方法能快速生成均衡的护士排班表，提升了抗疫工作的效率。 6. 应用拓展：除了疫情期间的护士排班，此研究的模型和算法还可以应用于其他领域，如航空公司的机组人员排班和学校的课程安排，展现出广阔的应用前景。 7. 疫情应对策略：文中提出的排班优化策略对于应对突发重大传染疾病有重要意义，可减少医护人员的工作压力，提高医疗服务质量和安全性。 8. 文献意义：该研究为解决复杂优化问题提供了一个新的视角，尤其是在特殊时期如疫情等对人力资源高效管理的挑战中，为决策者提供了科学的参考依据。