求解多场景护士分配问题的扰动变异遗传算法

？针对当前经典的护士排班问题中的一个重要分支——护士分配问题，分析了病人护理等级的特点、护士和病人的配合关系、护士技术职称等方面对护士的工作负荷的影响，建立了一个改进的随机规划模型，使模型更符合中国医院的情况。然后根据问题解的结构，设计了一个扰动变异遗传算法，在解内部的每一个向量以一定概率添加扰动实现变异。实验结果显示，与最新的随机贪心算法、基于benders分解的启发式算法对比，扰动变异遗传算法能在30min内得到更高质量的解，为护士每班次减少超过8.9%的工作负荷。特别地，在求解多场景、多约束，而且解的优势并非块状连续的护士分配问题中，扰动变异遗传算法优势更加明显。