护士排班问题管理系统建模和优化作业

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1、管理系统建模与优化期末作业护士排班问题专业：管理科学与工程时间：2015年1月目录1案例背景22研究现状23案例模型23.1护士排班问题23.2护士排班模型24护士排班算法24.1整数规划24.2模拟退火算法24.3整数规划与模拟退火混合算法25案例计算与分析25.1案例数据25.2分支界定法计算结果25.3模拟退火算法仿真结果25.4分支界定与模拟退火算法混合仿真结果26结论2参考文献2护士排班问题1案例背景护理工作是整个医疗卫生工作的重要组成部分，在医疗实践中担负着特殊的工作和任务，是整个医院开展医疗

2、服务的运营基础。目前各国护士短缺严重，已引起了国外护理管理的高度重视[1]。我国护士长期处于特殊的环境氛围和接待各种病情的患者，并承受超负荷的工作和长期紧张脑力劳动、不规则的排班等护理状况，它将直接影响护士的身心健康，影响工作质量，造成护患关系的紧张[2]。科学管理护理资源，有效控制医院护理成本预算和提升患者满意度是目前研究的热点课题[3]。在目前护理工作量大、应急性险强、不规则轮班，传统的单一的简单排班模式的情况下，由于医院存在控制成本的压力，造成了医院和护士的利益冲突和目标差异，为更好的调高护理质量、

3、降低医院护理成本，需要建立一个完整的带有劳动法规约束和满足护士自身需求的护士排班模型以及护士排班算法。护士排班问题主要是指在现有医疗资源的约束条件下，从医院的护理成本、护士的满意度、班次的偏好、降低护士工作压力和改善护士身心健康等方面，编制出科学的排班表，从而有效改善排班表的质量和提升护理工作的满意度和社会形象[4]2研究现状国外对护士排班问题的研究起步较早，护士排班问题已经被临床研究机构和计算机方面研究多达40余年了，护士排班问题是建立在一系列的劳动法规和班次需求约束下的复杂组合优化问题，属于NP问题[

4、5,6,7]，目前可行的主要技术是数学规划[8,9,10,11,12]和启发式算法[13,14,15]以及传统数学规划和启发式算法的融合技术，但是国外的劳动法规与护士工作状况与国内完全不同，模型和约束条件与国内存在明显的差异。而国内护士排班问题研究起步较晚，主要是按功能模式和整体护理模式排班，按固定、弹性、“三班制”、"APN”排班，护士自我排班等简单手工排班模式[16]，而定量排班的ILP模型的约束条件并未考虑“APN”等机制和排班公平性等，难以综合考虑以病人的需要为中心、互补增值、均衡平等、稳定机制、

5、人性化原则，故缺乏一套有效的模型优化机制。由于一系列约束条件和护士的偏好,整个护士排班模型是复杂的组合优化问题,比TSP问题更难的NP问题,解决此问题能有效推动调度算法的改进。随着现代医院的发展,医院资源的资源紧缺和护士短缺以及护士自身的潜在需求,迫切需要实现信息化的护士排班系统,从而有效的改善护士的管理和工作状况,整合医院的资源优势,更好的为患者服务,有效改善医患关系,促进社会的和谐发展。3案例模型3.1护士排班问题护士排班问题是一种满足系列劳动法规和班次约束的护理资源最优分配问题。在实际的护士排班中，

6、约束条件主要包括工作强度要求、夜班班次要求、护士对工作环境的满意度、工作时段的偏好和排班公平性等。护士排班问题的目标就是在一个排班周期内(一周或一月)，满足一系列劳动约束和医院资源需求的约束，使得整个医院的护理成本最小化和护士工作的满意度最高。护士排班问题要服从以下的三个关键假设:（1）护士排班模型的约束条件必须符合我国现行的劳动法规和大型医院护理工作实际状况。（2）护士的自身的要求要尽量去满足，这对于护士排班问题的研究是很重要的。（3）没有必要把在岗的所有护士都考虑在护士排班模型之中。那些实习和兼职的护

7、士可以实行排班后，根据实际情况动态调整到护士排班表中。自从2008年5月12日新《护士条例》颁布实施后，我国大部分医院实行“APN”时间排班制。"APN”时间制，即每天平均分为3个班次:其中A班(8:00-16:00),P班（16:00-0:00),N班(0:00-8:00}，若将“休班”定义为R(rest)班，那么护士的排班主要指A班、P班、N班和R班。其中“APN”充分保证了高峰时段的护理安全。强约束条件(HardConstraint,HC)是在我国任何医院的护士排班环境中都必须满足的约束条件，否则整

8、个排班表就不可行。强约束条件主要考虑劳动法规、医院的护理资源和班次约束等:HC1:A班和P班均有1-2名中级资质以上的护士;HC2:任何一个班次(A班、P班和N班)的护士数不低于实际需求量;HC3:每位护士一天最多只能进行一个班次的工作;HC4:任何护士在相邻2天的班次不能连续(若第1天排N班，则第2天不能排A班);HCS:在一个排班周期内，每位护士的最长工作班次不能超过规定的上限;HC6:在一个排班周期内，每位护士的最短工作