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血液透析服务中的多层级护士排班问题研究

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血液透析服务由担任不同角色的护士协作提供。护士角色包括：主班护士、治疗班护士、责任班护士。血液透析服务多层级护士排班问题的目标是安排不同级别的护士以满足护理需求，护理需求包括护士人数要求及护士级别要求。评价准则包括满足级别要求、班次偏好、岗位偏好。基于此建立了0-1整数规划模型。设计了两种决策模式（综合单目标、多目标）下的血透护士排班算法。在综合单目标决策模式下，以加权函数统一所有目标，求解加权目标下的最优排班方案。在多目标决策模式下，求解得到一系列非劣护士排班方案为血透中心管理者提供决策参考。 在综合单目标决策模式下，设计了基于构造式启发式算法的模拟退火(SA)求解血透护士排班问题。构造式启发式算法基于设计的启发式规则对护士进行排班以满足每天的护理需求。设计了三种邻域移动规则嵌入到模拟退火中优化启发式算法求得的初始解。基于武汉市某血透中心的实际案例生成了一系列计算案例。对模拟退火与文献中的混合蜂群算法(HABC)进行了对比实验。实验结果表明整体上SA性能更优；在不同规模问题上SA与HABC各有优势；相较于HABC，SA运行速度更快。 在多目标决策模式下，血透护士排班问题是一个高维多目标问题，经典的多目标进化算法在该类问题上表现不好。本文提出了扩展超体积遗传算法(EHGA)求解血透护士排班问题，设计了4种基于个体超体积的选择策略。EHGA的计算框架与NSGA-Ⅱ类似，独特之处在于其选择策略。EHGA首先利用超体积排序区分个体，然后采用聚类选择处于同级的个体。对EHGA与文献中其他经典（高维）多目标算法NSGA-Ⅱ、GrEA、HypE、MOEA/DD进行了对比实验。实验结果表明，在大多数案例下，EHGA-s3求解得到的Pareto解集超体积评价值更高并且运行时间更短。 对综合单目标算法与多目标算法在求解同一案例下的血透护士排班问题时的性能表现的对比分析表明：在采样次数一致时，SA在权(0.3,0.3,0.2,0.2)上的解评价值略优于EHGA的Pareto解集中最优综合单目标评价值；EHGA的Pareto解集多样性更为丰富。

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