矩阵编码进化算法在护士分配问题中的优化研究

"这篇论文研究了护士分配问题的优化解决方案，通过使用矩阵编码进化算法（EAs with Matrix Coding）。在当前中国医院环境下，研究者针对日益增长的需求改进了随机规划（SPA）模型，建立了多场景优化的护士分配模型。他们设计了0/1矩阵编码方式，以此为基础构建算法，利用矩阵编码进化算法框架进行迭代。此外，通过随机编码部分介入技术实现了矩阵型染色体的变异算子，以体现求同存异的原则。实验结果显示，该算法相较于随机贪心算法、基于Bender's分解的启发式算法和随机扰动遗传算法，在解决护士分配问题时能获得更优质、更稳定的解，并且在多场景和多约束条件下表现出更好的平均性能。" 论文详细阐述了护士分配问题在护理人力资源配置中的重要性和复杂性，指出优化的分配方案对于提高护士服务质量和减轻超额工作负荷具有关键作用。护士分配不仅需要考虑病人需求，还需要满足多种条件约束，例如每个护士的工作负荷应保持在合理范围内，避免过多的额外工作负荷。论文提到，护士分配一旦确定，同一班次内不再变动，护士的工作负荷由初始分配决定。 研究中提出的矩阵编码进化算法是一种基于生物进化原理的优化方法，采用0/1矩阵表示护士和病人的对应关系，使得算法能够更好地处理这种关系。通过矩阵编码，算法可以更有效地搜索解空间，并通过变异算子实现种群的多样性，以达到全局最优解。随机编码部分介入技术则有助于避免算法陷入局部最优，增加了算法的探索能力。 实验比较了矩阵编码进化算法与其他几种常见的优化算法，包括随机贪心算法、基于Bender's分解的启发式算法和随机扰动遗传算法，证明了新算法在解决护士分配问题时的优越性。在处理多场景和多约束问题时，矩阵编码进化算法的性能优势更为显著，能提供更优解和更高的稳定性。 这篇论文提出了一种创新的解决护士分配问题的优化策略，它结合了矩阵编码和进化算法的特性，对护理管理领域和计算优化理论都具有重要的实践和理论价值。通过实证研究，该方法展示了在实际医院环境中提高护理效率和质量的潜力。