基于线性规划的护士排班问题研究
基于线性规划的护士排班问题研究
基于线性规划的护士排班问题研究摘要:本文研究的是在满足各时间段人员需求量的条件下,医院护士排班最优问题。
根据题目约束条件,用运筹学中的线性规划建立模型,再利用Lingo求解,分别算出所需护士人员总数及加班人员人数总和,制定了排班的优化方案。
对于问题一,从各时间段人员需求量考虑,依据每个护士每天工作8小时,且在工作4个小时后需要休息1个小时这一假定条件,本文以每天该科所需的最少护士数Z为目标函数,以班次i所需新安排的护士数xi为决策变量,以所给该科室每日每班次至少需要护士的数量ai为约束条件,最后用Lingo编程求解得每天该科所需的最少护士数为91人。
对于问题二,综合考虑人员总数为80、各时间段人员需求量以及加班人员每天加班时间为2个小时,且紧随在后一个4小时工作时段之后,中间没有休息等条件,分别假设出正常上班人员安排在各时间段开始上班的人数mi、应加班人员安排在各时间段开始上班的人数ni,再以该科室每班次至少需要护士的数量ai及排班要求为约束条件建立最优化模型。
采用lingo编程,求解得总加班人员人数总和为36人,正常上班人数总和为44人。
关键词:护士排班线性规划最优方案lingo§1 问题的重述一、问题的背景:某医院的心脑血管科需要制定护士的工作时间表。
在心脑血管科的一个工作日分为12个两小时的时段,每个时段的人员要求不同。
以下列出了每个时段的人员需求量:3 4:00——6:00 154 6:00——8:00 355 8:00——10:00 406 10:00——12:00 407 12:00——14:00 408 14:00——16:00 309 16:00——18:00 3110 18:00——20:00 3511 20:00——22:00 3012 22:00——24:00 20排班需满足:1. 每位护士每天工作8小时,且在工作4小时后需要休息1小时。
2. 如果加班,每天加班的时间为2小时,且紧随在后一个4小时工作时段之后,中间没有休息。
护士排班问题的研究
问题 1 中的所给具体问题,在 问题 2 中多考虑一些条件,10 名护士是
否够用?如 果不够,至 少要增加几名 护士?或需要 修正其他条 件?
二、护士排班问题模型建立与求解
(一)已 有研究结 果
参阅文献[1],Ebru Yilmaz针 对问题 1,已经建立了 一个 0- 1 整数 规
划模型,并很好 得解决了问题 1,其模型 如下,
这里 每个 符号 的意思 就不 加以 说明 ,请 参照原 文文 献[1]。 (二)建立 0 - 1 整数规划模型求解问题 2 1、模型的建立 相比于问题 1,问题 2 问 10 个护士是否够用,我们巧妙地将此问 题 2 转化为以 10 个护士每周上班最长时间 为目标,建立 0- 1 整 规 划 模型 ,求解 模型 是否 有解 。模型 有解 ,说 明 1 0 个护 士够 用, 模型
无解,说明护士不够用。
符号 说明:
xij ………… ………… … 0- 1 变量 ,表示j ,是 为 1 ,否则为 0
a j …………………………… ………… 第j 班次所需护 士数下限
bj ……………………………………… 第j 班次所需护士数上 限
所 有的 约 束条 件 为:
21
约束条 件 1:每 个护士 每周最多 工作 40 个 小时 8xij 40,i = 1,2,...10 j=1
护士排班问题的研究
管理学家 2 01 4 .0 1
张惠玲 鲁 鹏 牟智伟 谢邱敏 / 杭州电子科技大学理学院
【摘 要】运用了运筹学中优化配置的思想,巧妙地将 10 名护士是否够用这个问题转换为以一周期内 10 名护士工作最长时间为目 标,建立 0- 1整数规划模型,利用 LINGO软件,采用分支定届算法进行求解,若模型无解,说明 10 名护士不够用,反之则够用。在此 基础上并讨论了最少需要的护士人数。
线性规划方法在护士值班安排中的应用研究
线性规划方法在护士值班安排中的应用研究作者:潘祯潘向忠来源:《中国实用医药》2011年第09期【摘要】本文依据线性规划模型理论,阐述了线性规划模型的标准形式及模型建立的基本步骤;在此基础上,以护士值班安排为案例,建立了一周护士需求最少的线性规划模型,确定了其边界约束条件。
计算表明,线性规划最优化方法是解决护士人力资源分配的科学可行的方法。
【关键词】线性规划;护士;数学模型Application of Linear Programming in the Arrangement of Nurses on dutyPAN Zhen, PAN Xiang zhong.1.Zhejiang Cancer Hospital,Hangzhou310022; 2. Hangzhou Academy of Environmental Science, Hangzhou310014, China【Abstract】 Objective Based on related theory, standard form and basic steps of the Linear Programming(LP)Model were expatiated in this paper. The linear programming model of arrangement of nurses on duty was built and the boundary condition was confirmed. It is proved that LP approach is a practical and s【Key words】linear programming; nurse; mathematics models最优化方法是数学模型与应用科学技术结合的产物。
最优化问题主要包括线性规划方法、约束条件下的优化、无约束条件下的优化、线性约束下的二次规划、离散规划优化、整数规划优化、多目标规划优化等内容。
护士排班优化问题
六、模型的评价与改进
6.1模型优点
①文中采用EXCEL表格处理数据,使得工作安排醒目、分析逻辑清楚;
②在解决两个问题的时候,均采用了基于工作模式的0-1整数规划方式,使得问题分析更简单;
③在权衡模式选择的时候,文中对各种因素进行加权划分,结果更科学化、人性化。
ABCD区间长度不同,做系数调整,α*9=β*25=γ*21=θ*18
(3)对ABCD不同因素,我们做如下权重分配:
A占36%,B占24%,C占24%,D占16%。
加权值M=0.36*α*A+0.24*β*B+0.24*γ*C+0.16*θ*D
3.通过分数计算结果得到最优答案,得分最高的即为最优解
结论:
start4模式:1,0,1,1,0,1
start5模式:1,0,1,0,1,0,1
本文假定每个护士选择1种工作方式,由5种模式随机组合。每时段工作的护士由前几个时段开始工作的护士和本时段新增的护士组成,因此需要解决首尾时段连续的影响,为满足时段循环我们定义如下算法:
j=i+p-k*limit,取适当值k∈N,使p∈[0,limit]
1、以加班所需人数最少为优先考虑条件,在人数相同时再考虑下述条件
2、对A、B、C、D人数通过加权综合分析,具体权重计算如下:
A[ 0,9 ] B[ 0,25 ] C[6,27] D[34,52]
(1)由表格数据可知A区间长度为9,B区间长度为25,C区间长度为21,D区间长度为18
(2)0-6时段,人数越少越好,系数取负;6-12时段,人数越多越好,系数取正;
针对问题二,护士人员限制为80人,需要部分护士加班2小时。本文研究的是如何使得加班护士人数最少,并给出最优工作安排方案。在问题一的基础上,增加两种加班模式,利用LINGO软件求解得到最少加班人数为26人。随后利用EXCEL软件进行分析,在保证加班人数最少的前提下,综合夜班人数等因素选出最优安排方式。具体模式选择及工作时间调度详见模型求解及附录。
护士需求预测及优化排班问题研究
华中科技大学 硕士学位论文 护士需求预测及优化排班问题研究 姓名:苏光辉 申请学位级别:硕士 专业:系统工程 指导教师:沈吟东 20090527
华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 摘要
护士是医院日常运营的基础,科学合理地安排护士工作时间不仅能够缓解其压 力、提高护理质量,而且能够降低医院的人力资源运营成本,因此护士排班已成为 医院管理工作的重要内容之一。但是,由于排班中存在一系列劳动法规约束,外加 需要考虑不同护士的能力级别差异,因此,护士排班问题(又称护士调度问题)是 极为复杂的组合优化问题,属NP难问题, 在国外深受研究关注。近年来已研制出多 种基于软计算的方法。但是其中的问题模型具有较强西方国家特点,护士班型和约 束条件与国内问题存在较大差异。国内对护士排班问题的研究起步较晚,并且主要 是模拟简单的手工排班方式,一般缺乏有效的优化机制,难以综合考虑护士级别差 异和各种劳动法规等约束。迄今尚未见针对我国护士排班问题建立的一个完整的带 劳动法规约束且能够考虑护士级别差异的问题模型.这正是本研究的主旨之一. 由于护士排班是基于已知的护士需求数的基础上进行的,而国内对护士需求数 的给定往往是仅仅凭借人的经验手工给出的。因此,为使护士排班方案更具实用价 值,本文在进行护士优化排班方法研究之前,首先进行了护士需求预测方法研究。 在护士需求预测方法研究方面,首先分析了护士需求数与病人数量的关系,应 用时间序列分析方法分别建立了病人数量预测的周期趋势模型和ARIMA模型;然后 根据预测模型对病人数量进行了预测,实例验证结果显示:预测的误差分别在7%和 5%左右,能够满足医院安排护士的精度要求;最后,基于预测误差最小的一组数据, 计算出护士需求数,为随后研制的优化排班方法提供输入数据。 在护士优化排班问题研究方面,针对带有一系列劳动法规约束且考虑护士级别 差异的护士排班问题,建立了一个完整的整数规划模型,并进一步扩展模型使其能 够反映护士请假、对工作时间的偏好以及护士间配合默契程度诸多实际因素,随后 设计了一系列变换规则,构造出一个护士优化排班方法。为了克服该算法容易陷入 局部最优的问题,又进一步增加的概率规则,研制出基于概率规则的概率下降算法。 最后,依据预测模型得到的护士需求数,分别应用下降算法和概率下降算法对 基本模型和扩展模型进行求解。实验结果显示,扩展模型比基本模型更人性化,方
某医院的护士排班模型优化研究
某医院的护士排班模型优化研究作为医院的一支重要力量,护士团队的组织和合理的排班对于医院的正常运行至关重要。
对于某医院来说,为了提高护士的工作效率和工作质量,优化护士排班模型是一个迫切需要解决的问题。
本文针对某医院的护士排班模型进行研究,旨在通过优化排班模型,达到提高医院工作效率的目的。
首先,我们需要了解某医院护士的工作特点和需求。
护士岗位的工作以照料患者为主,需要保证24小时不间断的服务,因此排班模型需要满足以下几个关键要素:保证足够数量的护士参与排班、合理分配工作量、确保护士的休息时间和工作时间的合理安排。
针对上述要素,我们可以采取一些优化的方法来改进护士排班模型。
首先,优化护士的数量和质量。
合理评估医院的需求量及护士人数,根据医院的门诊量、床位数和病情严重程度等因素,确定护士数量的最佳分配,以确保足够的护士参与排班工作。
同时,提高护士的岗位技能和专业水平,通过培训和提升护士的综合素质,提高工作效率和服务质量。
其次,优化工作量的分配。
根据护士的工作能力和专业水平,合理划分工作岗位,避免工作负荷过重或不均衡的情况。
通过合理的工作量分配可以提高护士的工作积极性和效率,减少工作压力,确保护士在繁忙的工作环境下能够提供高质量的服务。
另外,确保护士的休息时间和工作时间的合理安排也是优化护士排班模型的重要方面。
护士的工作具有一定的紧张和高强度,在工作中需要有足够的休息时间来恢复体力和精力,以确保工作的连续性和质量。
因此,合理设置护士的休假和补休制度,确保他们有足够的休息时间,减少工作疲劳,提高工作效率。
同时,根据实际情况灵活调整护士的工作时间,以适应不同时间段的工作需求。
最后,引入科技手段对护士排班模型进行优化也是一个值得考虑的方向。
通过使用排班系统和人工智能技术,可以实现自动化的排班和调度,减少排班过程中的人为错误和冲突。
排班系统可以根据护士的工作能力、专业水平和服务经验等因素,自动生成最优化的排班方案,提高排班的灵活性和准确性。
线性规划方法的应用——以护士值班为例
研究生课程论文(2015—2016学年 第 一 学期)课程名称 最优化理论与方法 课程类型 专业基础课授课教师: 高海燕学 时: 17 学 分: 3论 文 得 分 批阅人签字批阅意见:线性规划方法应用于护士排班线性规划方法的应用——以护士值班为例 姓 名: 王 瑞 学 号: 2015000003074年 级: 一年级 专 业: 数量经济学学 院: 统计学院论文题目:摘要 :线性规划作为一种优化工具,已被广泛的运用于医疗、军事、工业、经济、农业等部门,是辅助人们进行科学管理的一种数学方法。
它广泛应用现有的科学技术和数学方法,解决实际中的问题,帮助决策人员选择最优方针和决策。
本篇文章在医院护理人力明显不足的情况下,以护士值班问题做了模型研究,针对任意时刻以满足公众对医疗护理的要求及医院对资源限制的考虑为目标,建立线性规划模型并求解。
结果表明:23 ∶30,3 ∶30,7∶30 ,11∶30,15 ∶30,19 ∶30 这6 个时间点上班人数分别为:4、0、15、0、13、3,计算结果与实际情况基本吻合。
关键字:线性规划;护士值班;最优方案 一、引言线性规划是运筹学的一个重要分支,它辅助人们进行科学管理,是国际应用数学、经济、管理、计算机科学界所关注的重要研究领域。
线性规划主要研究有限资源的最佳分配问题,即如何对有限的资源进行最佳地调配和最有利地使用,以便于最充分发挥资源的效能来获取最佳的经济效益。
线性规划运用数学语言描述某些经济活动的过程,形成数学模型,以一定的算法对模型进行计算,为制定最优计划方案提供依据,其解决问题的关键是建立符合实际情况的数学模型,即线性规划模型。
在各种经济活动中,常采用线性规划模型进行科学、定量分析安排生产组织与计划,实现人力物力资源的最优配置,获得最佳的经济效益。
目前,线性规划模型被广泛应用于经济管理、交通运输、医疗护理、工农业生产等领域。
二、线性规划的一般模型线性规划问题是求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值的问题,这类问题的数学表达式称为线性规划模型。
基于线性规划的护士排班优化问题
基于线性规划的护士排班优化问题1:学号:专业:1:学号:专业:日期:2011年7月15日基于线性规划的护士排班优化问题摘要本文研究的是关于医院护士排班最优问题,本文的主要思想是根据约束条件建立相关的线性规划模型,利用Lingo 求解,分别计算出每天,每星期的最少护士数,并给出具体的排班方案。
问题一:计算每天该科所需的最少护士数。
针对这一问,从各班次护士需求量考虑,依据每个护士每天至多工作8个小时,即上两个班次且两个班次不连上这一假定条件,假设每个时间段开始登记上班的人数为x i ,建立规划模型,进而运用Lingo 软件进行求解,从而求出每天该科所需最少护士数为145人。
问题二,以一个星期为周期,计算该科最少需签约多少护士。
针对第二问,依据题目给出的约束条件:时间段02:00-06:00(大夜班)每个星期最多只排一次,且第二天必须休息。
经过本文规划约束可以得出每个星期该科至少需签约210名护士。
问题三,以一个星期为周期,试给出具体的排班方案。
依据问题二得出的结果,综合考虑题目中各约束条件,将一个星期(七天)六个班次设为42个班次,引进0,1变量,即⎩⎨⎧=班次号护士不上第第班次号护士上第第i j i j x ij 01,建立线性规划模型,给出具体的排班方案,见附录1,由于有的排班人数大于该次排班的最少要求人数所以该方案不唯一。
问题四,计算最少需要多少护师职称以上的护士。
运用问题三的方法,增加约束条件,即每班次上 班的护士中护师以上(包括护师)职称的所占比例不低于40%。
同样引进0,1变量,即⎩⎨⎧=班次无护师级别以上第班次有护师级别以上第i i x i 01,以需要最少的护师职称以上的护士为目标函数,同样建立线性规划模型。
得出需要最少的护师(包括护师)职称以上的护士为:84人。
关键词:护士排班 线性规划 0-1变量 Lingo目录1、问题重述 (4)2、问题分析 (5)3、模型假设 (5)4、符号说明 (5)5、模型建立与求解 (6)5.1问题一求解 (6)5.2问题二求解 (6)5.3问题三求解 (7)5.4问题四求解 (9)6、模型评价与改进 (10)参考文献 (10)附录 (11)附录一: (11)附录二: (12)1、问题重述1.1基本条件某医院某科室的一个工作日分为6个4小时时间长的时间段,每个时间段所需要的护士人员数各不相同。
基于线性规划的医疗人力资源配置优化研究
基于线性规划的医疗人力资源配置优化研究近年来,医疗资源的配置问题受到越来越多的关注,特别是在人力资源的配置方面。
医疗卫生行业是一个关系到人民群众生命健康的重要领域,医疗人力资源的配置不合理时会直接影响到医疗服务质量,甚至可能对病人的生命造成危害。
为了实现医疗资源的优化配置,基于线性规划的方法被广泛应用于医疗卫生领域。
一、医疗资源配置的难题医疗资源的配置一直是一个难题,因为医疗资源的需求是不断变化的。
人力资源配置方面更是如此,医生和护士的分布范围和数量需要根据患者流量和病情类型等因素来进行灵活性调整,以实现优质的医疗服务。
而医疗机构的人力资源是有限的,需要进行合理的调配。
二、基于线性规划的优化方法线性规划是一种数学优化方法,通过优化问题的线性模型,以使目标函数达到最大值或最小值的方法。
在医疗人力资源配置领域,线性规划可以被用来优化医生和护士的工作安排,以最大限度地满足患者的需求和医护人员的工作效率。
三、基于线性规划的医疗人力资源配置优化流程医疗人力资源的优化配置流程包括四个主要步骤:数据收集、模型构建、求解优化问题、结果评估。
首先,通过收集和分析医疗机构过去的数据,包括患者的流量和医生、护士的工作时间等信息,构建一个适应于特定医疗机构的数学模型。
其次,根据收集的数据,建立线性规划的优化模型,包括目标函数、约束条件等。
第三步是求解和优化问题,通常使用线性规划软件进行优化求解。
最后,通过评估和分析结果,对优化方案进行判断和验证,确定适合特定医疗机构的人力资源配置方案。
四、案例分析:基于线性规划的医疗人力资源配置优化某医科医院在2019年采用线性规划的方法进行了医疗人力资源的优化配置。
该医院患者流量大,医生和护士数量较少,工作繁忙、疲劳,导致医疗服务质量下降的问题严重。
通过数据分析和线性规划求解,该医院得出了一个较为理想的人力资源配置方案。
方案安排每个科室医生和护士的工作时间,为不同类型的医疗服务和不同程度的病情提供了不同的工作安排。
护士值班问题
护士工作时间的安排摘要:本文是在满足各个时间段护士满足人员需要的情况下求最值问题,是护士排班的规划优化问题,因此我们针对题中两小问建立两种数学模型。
在尽量减少约束条件的情况下,运用线性规划建立模型,再利用LINGO求解,分别算出所需护士人员总数及加班人员人数总和,接着根据实际情况进行人性化排班,调整工作模式,制定优化方案。
在问题一中,我们研究的是,在满足护士每日工作时间,工作强度和各个时间段人员需求的条件下,求每天最少需要多少护士的最终目的。
根据每位护士每天工作8小时,且在工作4小时后需要休息1小时这一条件,以及各个时间段的人员需求量不同的约束条件,假设第i时间段有i X名护士开始上班,以各时间段护士最少需求量i a为约束条件,利用LINGO求解得每天该科所需的最少护士数,继而进行方案优化。
在问题二中,考虑到限定医院护士总人数为80,加班人员每天加班的时间为2小时,且紧随在后一个4小时工作时段之后,中间没有休息,满足各时间段的人员需求且每天安排最少护士加班。
分别假设出正常上班人员安排在各时间段开始上班的人数i W,加班人员安排在各时间段开始上班的人数i Y,再以各时间段护士最少需求量i a及排班要求为约束条件建立最优化模型,并采用LINGO编程求解。
关键词:护士排班线性规划最优方案Lingo一、问题的重述某医院心脑血管科护士的一个工作日分为12个时间段,每个时间段需要护士人数如下表:每个时段的人员需求编号时段需要护士人数1 0:00——2:00 152 2:00——5:00 153 4:00——6:00 154 6:00——8:00 355 8:00——10:00 406 10:00——12:00 407 12:00——14:00 408 14:00——16:00 309 16:00——18:00 3111 20:00——22:00 3012 22:00——24:00 20护士排班需满足的条件:(1)每位护士每天工作8小时,且在工作4小时后需要休息1小时。
基于线性规划的护士排班优化问题
基于线性规划的护士排班优化问题姓名1:学号:专业:姓名1:学号:专业:日期:2011年7月15日基于线性规划的护士排班优化问题摘要本文研究的是关于医院护士排班最优问题,本文的主要思想是根据约束条件建立相关的线性规划模型,利用Lingo 求解,分别计算出每天,每星期的最少护士数,并给出具体的排班方案。
问题一:计算每天该科所需的最少护士数。
针对这一问,从各班次护士需求量考虑,依据每个护士每天至多工作8个小时,即上两个班次且两个班次不连上这一假定条件,假设每个时间段开始登记上班的人数为x i ,建立规划模型,进而运用Lingo 软件进行求解,从而求出每天该科所需最少护士数为145人。
问题二,以一个星期为周期,计算该科最少需签约多少护士。
针对第二问,依据题目给出的约束条件:时间段02:00-06:00(大夜班)每个星期最多只排一次,且第二天必须休息。
经过本文规划约束可以得出每个星期该科至少需签约210名护士。
问题三,以一个星期为周期,试给出具体的排班方案。
依据问题二得出的结果,综合考虑题目中各约束条件,将一个星期(七天)六个班次设为42个班次,引进0,1变量,即⎩⎨⎧=班次号护士不上第第班次号护士上第第i j i j x ij 01,建立线性规划模型,给出具体的排班方案,见附录1,由于有的排班人数大于该次排班的最少要求人数所以该方案不唯一。
问题四,计算最少需要多少护师职称以上的护士。
运用问题三的方法,增加约束条件,即每班次上 班的护士中护师以上(包括护师)职称的所占比例不低于40%。
同样引进0,1变量,即⎩⎨⎧=班次无护师级别以上第班次有护师级别以上第i i x i 01,以需要最少的护师职称以上的护士为目标函数,同样建立线性规划模型。
得出需要最少的护师(包括护师)职称以上的护士为:84人。
关键词:护士排班 线性规划 0-1变量 Lingo目录1、问题重述 (4)2、问题分析 (5)3、模型假设 (5)4、符号说明 (5)5、模型建立与求解 (6)5.1问题一求解 (6)5.2问题二求解 (6)5.3问题三求解 (7)5.4问题四求解 (9)6、模型评价与改进 (10)参考文献 (10)附录 (11)附录一: (11)附录二: (12)1、问题重述1.1基本条件某医院某科室的一个工作日分为6个4小时时间长的时间段,每个时间段所需要的护士人员数各不相同。
线性规划方法在护士值班安排中的应用研究
线性规划方法在护士值班安排中的应用研究【摘要】本文依据线性规划模型理论,阐述了线性规划模型的标准形式及模型建立的基本步骤;在此基础上,以护士值班安排为案例,建立了一周护士需求最少的线性规划模型,确定了其边界约束条件。
计算表明,线性规划最优化方法是解决护士人力资源分配的科学可行的方法。
【Abstract】Objective Based on related theory, standard form and basic steps of the Linear Programming(LP)Model were expatiated in this paper. The linear programming model of arrangement of nurses on duty was built and the boundary condition was confirmed. It is proved that LP approach is a practical and scientific tool for allocating manpower of nurses.【Key words】linear programming;nurse;mathematics models最优化方法是数学模型与应用科学技术结合的产物。
最优化问题主要包括线性规划方法、约束条件下的优化、无约束条件下的优化、线性约束下的二次规划、离散规划优化、整数规划优化、多目标规划优化等内容。
最优化方法中,目前应用最广泛和最成熟的是线性规划方法,它为实际应用提供了很好的基础平台和技术方法[1 2]。
科学合理地配置人员,目的是最大限度地发挥人力资源的作用,实现各类成本最低、工作效率最高。
宋焕虎[3]针对生产管理中出现的问题,利用线性规划理论合理优化配置了劳动力资源,优化了生产工艺衔接,实现了人员、设备、材料、时间的优化配置,提高了劳动生产率和经济效益。
基于护士排班问题的加班策略比较研究
基于护士排班问题的加班策略比较研究许丹;刘洪伟;齐二石【摘要】Overtime is a common way to deal with nurse shortage problem in most hospitals. Different over-time strategies have different effects on hospital's manpower cost and nurses' job satisfaction. This paper formulates a 0-1 mixed-integer programming model for nurse scheduling considering different overtime strate-gies. A two stage approach is proposed to solve this problem. Firstly, all available shift types are generated according to the constraints and nurses' preferences. Secondly, genetic algorithm is used to arrange suitable shift types for each nurse and suitable overtime strategies for appropriate nurses are chosen to cover the shifts which cannot meet the staffing requirements. Then an optimal shift arrangement and overtime plan, as well as the minimum manpower cost, are obtained. Numerical experiments are conducted to compare the application of the temporary overtime strategy and delaying overtime strategy. The advantages of a combination of the two strategies are also analyzed.%加班是医院补充护理人力资源不足的常用方式,不同加班策略会对医院人力成本和护士工作满意度产生重要影响.基于此,建立了考虑加班策略的护士排班0-1整数规划模型.针对该模型提出了两阶段求解法,首先根据约束和偏好生成可用班型,然后利用遗传算法为每名护士分配合适班型,并对未达到人员需求的班次安排护士以合适的策略加班.求解得到排班周期内最优排班加班计划,以及由此带来的最小人力成本.数值实验对比了临时加班和延时加班两种策略的适用范围,分析得出组合加班策略的优势.【期刊名称】《系统工程学报》【年(卷),期】2018(033)002【总页数】10页(P279-288)【关键词】护士排班;加班策略;遗传算法【作者】许丹;刘洪伟;齐二石【作者单位】天津大学管理与经济学部,天津300072;天津大学管理与经济学部,天津300072;天津大学管理与经济学部,天津300072【正文语种】中文【中图分类】TP399;R197.3231 引言护士是医院服务体系的重要组成部分,科学合理地安排护士工作时间不仅可以有效提高其工作满意度,而且还能提高护理服务质量与服务效率,降低医院的人力资源运营成本[1,2].近年来,随着护士短缺问题的不断凸显[3],护士排班问题越来越受到国内外学者的广泛关注[4,5].护士排班问题是指针对护士群体,整体考虑护理工作的任务、内容、程序和时间等因素,编制出系统科学的排班方案.现有护士排班研究主要包括以下三个方面:1)以人力成本最小化为目标,确定最优人员结构、层次和数量的能力配置问题;2)人员配置已知情况下,根据法律法规和医院规定,考虑护士个人偏好的排班问题;3)排班计划已知,针对如请假等突发情况的排班计划二次调整问题[6,7].本文研究问题是基于第二个方面,探究现有人员配置无法满足护理需求情况下的护士排班问题.当这种情况发生时,医院常通过安排护士加班来解决这一问题[8].1975年,Ahuja等[9]在护士排班问题中首次将加班作为护士人力资源补偿机制,把加班与否和加班时间纳为决策变量,在提高服务效率的同时有效地降低了护士加班时间.后来,学者们在建立排班模型时分别引入了不同的加班方式,主要包括延时加班[10,11](安排非本班次护士至本班次加班)和临时加班[12,13](安排前一班次护士延时至本班次加班)两种.加班虽然在一定程度上缓解了护士短缺这一现状,但是也给医院带来了巨大的成本压力[14],而且不合理的加班安排不仅会增大护士的工作负荷,降低护士的工作满意度,还会严重影响护理服务质量,给医院带来不可估量的损失[15].因此,做好护士资源短缺下的科学排班和加班安排就显得更为重要.护士排班问题的情境依赖性较高,而我国在这方面的研究尚处于起步阶段,量化分析较少.已有研究主要集中在三个方面:1)构建护士弹性排班决策支持系统结构[16,17];2)建立符合我国劳动法规约束和医院运营特点的护士排班模型[18,19];3)提出了如变邻域搜索算法和可变邻域搜索遗传算法等解决护士排班问题的算法[20,21].研究中尚未涉及我国医院普遍面临的护士加班问题,这直接影响了排班结果的实用性.本文在以上文献的基础上提出了考虑加班策略的护士排班问题.结合我国医院在实际运营中应对护士短缺的方式方法[22,23],模型同时考虑了文献中提到的两种加班方式.针对该问题提出了两阶段求解法,量化分析了临时加班、延时加班和组合加班这三种加班策略对医院人力成本的影响及规律,探究了组合加班策略的优势.2 考虑加班策略的护士排班模型在预设排班周期D内,根据护理服务需求量,将现有I名护士安排至各天的三个班次中,可以得到常规排班计划,若该常规排班计划无法满足护理需求量,则选择合适护士人选进行加班安排.排班周期一般为一至四周不等[4,5],根据护理连续性需求,护士日常工作中的一天一般是指从早8:00至次日早8:00,医院通常将每天24 h划分为三个班次,分别为早班(8:00∼16:00),晚班(16:00∼0:00)和夜班(0:00∼8:00).每名护士在该排班周期内各天班次如下表所示,括号内容为加班项,若该天无班次安排时则为休息.最终得到排班加班综合计划,如表1所示.表1 护士排班加班计划Table 1 The scheduling of overtime for nurses排班日编号护士编号1 2 3 4 5 ··· D 1 早早早(晚)晚··· 晚2 夜休早(+2 h) 早早··· 早........................I 晚晚(+1 h) 晚晚夜··· 休在安排常规排班计划时要严格遵循法律法规和医院规定:1)各班次护士配置总量不低于实际需求量;2)排班周期D内,护士工作总天数在规定上下限之内,且连续工作天数和连续夜班数量不能超过规定上限;3)连续24 h内,护士工作班次不超过一个.与此同时,也要尽可能满足不同护士的班次偏好与要求,如连续工作Zd后可以休息一天,或者尽量保持前后两天工作班次类型一致等.当必须通过加班方式弥补护理人力不足时,医院应按照法律标准支付护士加班工资.本文考虑了医院中最常用的两种加班方式,即临时加班和延时加班.这两种加班方式各有利弊,临时加班规定加班班次的相邻两个班次不能为加班护士安排任何常规工作和加班任务,所以加班护士精力较为充沛,护理效率和质量较高,但是这种方式会占用护士倒休时间,且护士在加班途中需付出相应的交通成本和时间成本.延时加班护士由于是前一班次延时至本班次加班,所以护士工作的班次是连续的,省去了加班途中的交通和时间成本,但是护士长时间处于高强度的工作状态中,疲劳感增强,在一定程度上影响护理效率和质量.本文构建了考虑加班策略的护士排班模型,模型中考虑了三种护士加班策略:临时加班、延时加班和组合加班,其中组合加班策略为同时采用临时加班方式和延时加班方式的组合策略.模型中相关参数说明如表2所示,决策变量说明如表3所示.表2 参数说明Table 2 The description of parameters参数解释d 排班日,d=1,2,...,D i 护士编号,i=1,2,...,I j 每日班次,j=1,2和3,分别表示早班,晚班和夜班Hj 班次j的工作时长/h Rd,j 排班日d,班次j的护士需求量/名/班次Tmax 每名护士排班周期内总加班时间上限/h TYmax 每名护士单次延时加班时间上限/h Ci,d,j 每名护士常规工作工资/元/班次CY 每名护士延时加班费/元/h CL 每名护士临时加班费/元/班次C0L 每名护士临时加班产生的固定额外成本/元/次Wmax 每名护士排班周期内的排班安排违反偏好的总天数上限/d L/L 每名护士排班周期内常规工作总天数上限/下限/d U 每名护士排班周期内常规工作连续天数上限/d V 每名护士排班周期内常规工作夜班总数上限/d Z 护士期望连续常规工作Z d可以得到休息/d表3 决策变量说明Table 3 The description of decision variables决策变量解释xi,d,j 若护士i在排班日d,班次j常规工作则记为1,否则为0 oLi ,d,j 若护士i在排班日d,班次j临时加班则记为1,否则为0 tLi ,d,j 若护士i在排班日d,班次j临时加班半个班次则记为0.5,加班整个班次记为1 oYi ,d,j 若护士i在排班日d,班次j 延时加班则记为1,否则为0 tYi ,d,j 护士i在排班日d,班次j单次延时加班时间/h pi,d 若护士i在排班日d,班次j1上班,在第d+1 d,j2班次上班(j1/=j2),即前后两天班次类型不一致则记为1,否则为0 qi,d 若护士i从排班日d起连续常规工作超过Z d则记为1,否则为0模型的优化目标为总护理人力成本最小.该护理人力成本由两个部分组成:护士的常规工作工资和加班工资.其中加班工资分为临时加班工资和延时加班工资,以及由临时加班而产生的固定额外费用.因为临时加班护士需要在加班途中付出相应的交通成本和时间成本,所以医院通常会给予一些经济补偿.虽然护士居所距离医院的距离不同、护士选择乘坐的交通方式也不尽相同,但是医院通常会给每位临时加班护士每加班班次以固定金额补偿,在模型中体现为医院的固定额外成本.具体模型表示如下在该模型中,式(1)表示模型的目标函数;式(2)表示每天各班次护士配置量(含加班护士)不低于实际需求量;式(3)表示每名护士在任意班次只能处于“常规工作”,“临时加班”,“延时加班”和“休息”这四种状态之一;式(4)∼式(6)表示连续三个班次内(连续24 h内),常规工作和临时加班不能同时出现;式(7)∼式(9)表示连续3个班次内(连续24 h内),临时加班和延时加班不能同时出现;式(10)和式(11)表示若护士被安排了常规工作,其下一班次才可以被安排延时加班;式(12)和式(13)表示加班时间不能超过规定上限;式(14)∼式(16)表示排班周期内,每名护士常规工作总天数、连续常规工作天数和夜班数量应在规定范围内;式(17)记录任意护士前后两天常规工作班次类型不一致的次数;式(18)记录排班周期内任意护士连续常规工作超过Zd的次数;式(19)表示违反式(12)和式(13)的总次数不能超过规定上限;式(20)和式(21)表示变量取值范围.模型中的d0为排班周期内任意一天.3 模型求解算法对上述模型进行两阶段求解,第一阶段生成可行班型再选出可用班型;第二阶段利用遗传算法对模型进行求解,利用多点并行的搜索机制达到高效搜索的目的.3.1 生成可用班型设定排班周期,从排班周期内的第一天开始,护士每天可以被安排早班、晚班、夜班和休息四种状态,生成所有可能状态组合的班型,直至排班周期结束.然后,依据法律法规和医院对常规工作的相关规定,依次检验所生成班型是否符合式(4)∼式(6)和式(14)∼式(16),以式(5)和式(6)的检验为例,若某天安排了晚班,则转天不能安排早班,即可行班型中不能出现“晚班–早班”的情况.以此类推,舍去所有不满足上述约束的班型,最终生成排班周期内可行班型集合.对已得到的可行班型集合进一步筛选,计算各可行班型违反护士对班次偏好的总次数,即统计各可行班型违反式(17)和式(18)的总次数,总次数越小说明护士对该班型的满意度越高.当总次数小于Wmax时该可行班型记为可用班型,否则舍去.以某一可行班型“早–早–晚–夜–休–晚–晚”为例,根据式(17)计算前后两天班次类型不一致的次数为2;设定式(18)中Z=3d,则违反该约束的次数记为1.该可行班型违反式(17)和式(18)的总次数为3.Wmax一般由管理者视具体情况而定,若Wmax=4,则可将该可行班型记为可用班型.最后,按照可用班型的生成次序对其依次编号.3.2 染色体编码本文研究的问题要实现护士在排班周期内的班次安排,包括常规班次安排和加班安排.染色体编码中仅实现对常规班次的安排,采用整数编码方式,染色体长度由护士人数决定,染色体中基因位置从左至右依次与护士的编号相对应,基因位上的数字代表任意一可用班型,班型可重复使用,随机为每位护士安排一种可用班型,至全部护士安排完毕为止.3.3 初始化种群和适应度计算设置种群规模,通过随机初始化生成初始种群.令个体适应度函数可以定义为Fit(f(x))=f(x),其中f(x)为数学模型的目标函数,即根据解码过程计算适应度值.算法步骤如下:步骤1设定排班周期,将可用班型集合中各班型从1,2,...加以编号,基于可用班型集合,生成初始种群.染色体上各基因位上的基因是任一班型的编号;步骤2转化染色体形式,将染色体各基因位对应的可用班型序号转化为各天的排班计划.以排班周期为7 d时的某一条染色体为例进行说明,假设该染色体第一个基因位上的基因为5,其对应的可用班型为“早–早–晚–夜–休–晚–晚”,则意味着第一位护士在排班周期内选用可用班型5,班次安排为“早–早–晚–夜–休–晚–晚”,可将此班次安排记作[1 1 2 3 0 2 2].同理将班型9所代表的班次[2 2 2 1 1 0 1]安排给第二位护士,其他基因位依次类推,直到最后一位基因转化完毕,如图1所示.步骤3依次对排班计划中的各天各班次进行检验,判断该班次护士人数是否满足护理需求,若满足则得到可行解并计算此时的护士人力成本;若不满足则安排护士加班后再判断是否可以满足护理需求,满足则得到可行解并计算此时的护士人力成本,不满足则未得到可行解.图1 可用班型转化图Fig.1 Available shift type conversion chart解码过程中,当待检验班次护士数量不能满足护理需求时,通过三种加班策略予以人力补充:临时加班策略,延时加班策略和组合加班策略.三种策略解码流程如下加班策略1临时加班,服从式(4)∼式(6)和式(13).步骤1根据式(4)∼式(6)规定,选取一名24 h内未常规工作,且未加班的护士;步骤2判断该护士总加班时间是否达到式(13)规定的上限,若未达到转步骤3,否则转步骤1;步骤3安排该护士在该班次临时加班;步骤4判断该班次所有护士是否满足护理需求,若满足则得到可行解,否则转步骤5; 步骤5判断所有符合加班条件的护士是否均已安排完毕,若均已安排完毕则无可行解,否则转步骤1.加班策略2延时加班,服从式(10)∼式(13).情况1排班周期内,首天首班次加班安排.由于该班次无上一班次,所以该班次若出现护士供给不足的情况则无法为其安排加班工作.情况2排班周期内,其他班次加班安排.步骤1根据式(10)和式(11)规定,选取一名上一班次常规工作的护士;步骤2判断该护士总加班时间是否达到式(13)规定的上限,若未达到转步骤3,否则转步骤1;步骤3安排该护士在该班次延时加班,并根据式(12)限定加班时间;步骤4判断该班次所有护士是否满足护理需求,若满足则得到可行解,否则转步骤5;步骤5判断所有符合加班条件的护士是否均已安排完毕,若均已安排完毕则无可行解,否则转步骤1.加班策略3组合加班,服从式(4)∼式(6)和式(10)∼式(13).步骤1根据式(4)∼式(6)和式(13)选出可临时加班的所有护士,同时根据式(10)∼式(13)选出可延时加班的所有护士;步骤2对所有可加班护士进行加班组合,判断每种加班组合是否满足该班次的护理需求,若存在满足护理需求的加班组合转步骤3,否则未得到可行解;步骤3选取所有加班组合中成本最小的方式安排该班次加班,得到可行解.3.4 遗传操作1)选择操作为将适应度最好的个体尽量保留到下一代群体中,本文采用最优保存策略和轮盘赌选择相结合的方式对种群中的染色体执行选择操作.2)交叉操作该操作在遗传算法中起核心作用,决定遗传算法的全局搜索能力.本文采用单点交叉方式,随机选择两个染色体,选取交叉位置,将两条染色体分别从该交叉位置截为两段,交换染色体的后半段,得到新染色体.3)变异操作该操作在遗传算法中属于辅助性的搜索操作,目的是保持种群多样性.本文采用单点变异方式,随机选择染色体上的一个基因位,随机生成一个新可用班型,若该班型不同于现有班型,则将其插入所选位置;若与现有班型相同,则再次生成新班型,重复该过程.4 算例分析为了验证该模型的有效性,对某医院某科室的护士排班情况进行分析.该科室的排班周期为一周,护士常规工作安排应遵循下列规定:每名护士最多工作6个班次,最少工作5个班次;每名护士连续工作最长时间为5 d;每名护士夜班次数最多为2次;护士普遍期望连续上4天班可以有休息日;临时加班引起的固定额外费用为10元/次.将排班计划可违反护士偏好的次数上限设定为2次.排班周期内,护士加班总时间不超过8 h,即临时加班不超过1个班次,或者延时加班的总时间不超过8 h,且单次加班时间不超过3 h.该科室常规工资为120元/班.如遇护理需求量大需安排护士加班时,应根据劳动法规定:在正常工作时间以外延长工作时间的,应按照不低于小时工资基数的150%支付加班工资;在休息日工作的,按照不低于日或者小时工资基数的200%支付加班工资.根据该医院某科室的护理工时,核算出各班次护士需求数量如表4所示.分析中,排班方式1采用的是加班策略1(临时加班策略),排班方式2采用的是加班策略2(延时加班策略),排班方式3采用的是加班策略3(组合加班策略).设定程序在MATLAB(R2014a)平台下编程运行,实验参数设置如下,种群规模为200,代沟为0.85,交叉率为0.85,变异率为0.1,最大进化代数为100.表4 护士需求表(单位:人)Table 4 The demand of nurse(Unit:person)日期班次星期一星期二星期三星期四星期五星期六星期日早 7.5 8.2 8.5 8.1 9 9.3 10晚6 5.4 6 5 7.3 6.8 7夜 2.8 3.3 3.2 3 3.7 5.8 6.7首先,从最小化人力成本的角度对比分析排班方式1和排班方式2,两种排班方式在不同护士数量下的人力成本对比情况如图2所示.图2 两种加班策略人力成本(C)对比图,(N为加班人数)Fig.2 The comparison of the cost(C)of the two overtime strategies,(N is the number of working overtime)注:P=240元/班次为临时加班工资,p1=22.5元/h,p2=30元/h,p3=37.5元/h,p4=45元/h为延时加班工资.分析中将临时加班工资设置为劳动法规最低标准,即小时工资基数的200%(240元/班次).将延时加班工资从劳动法规最低标准开始,按照小时工资基数的150%,200%,250%和300%逐步增加.当护士数量小于25名时,两种排班方式均无法满足表2中的护士需求;当护士数量大于30名时,由于护士数量充足故不需要加班工作,此时两种排班方式下的人力成本保持一致;当护士数量在25名至30名之间时,两种排班方式的人力成本存在差异.成本差异是因为在相同护士配置条件下,当需要护士加班时,延时加班较临时加班更加灵活,尤其当护理需求量小于1名护士1个班次工作量时,采用延时加班可以安排护士以0∼3 h中任意一时间方式加班,加班安排的柔性度高,可尽量避免护士人力的浪费,更加节省人力成本.由于排班方式2是由上一班次护士延时至本班次加班,所以护士的加班时间集中度高,管理者需要根据本班次内护理需求的具体分布合理安排护士工作,以保障良好的护理质量.进一步分析可得,当临时加班工资取小时工资基数的200%,延时加班取150%和200%时,在护士数量由25名增长至30名的过程中,排班方式1的人力成本始终高于排班方式2的人力成本.当模型首次得到可行解时(25名护士)两者差距最大,此时排班方式1的人力成本为18 960元,高出排班方式2(150%)人力成本的10.37%.随着护士人数的增加人力成本之间的差距逐渐由10.37%缩小至0.17%.所以,当科室护士配置数量较少时,为了达到节省人力成本的目的,建议管理者采用延时加班策略安排护士加班.随着护士数量的增加,两种排班方式的人力成本差距也逐渐缩小,在人力成本可接受的范围内,管理者可以针对不同时间段护士工作的疲劳感和精神集中度,以及对不同班次的偏好等,采用适合的加班策略.当延时加班工资增长至小时工资基数的250%和300%时,两种排班方式的人力成本相近,差异的绝对值在0.17%∼2.76%之间.利用排班方式2在人力成本上的这一优势,管理者可在考虑到护士个体差异的前提下,采用延时加班策略安排护士加班,并通过逐步提高加班工资,达到激励并提高护士工作热情的目的.进而,综合分析3种排班方式.将三种加班策略的工资均设置为劳动法规最低标准,即临时加班工资为小时工资基数的200%(240元/班次),延时加班工资为小时工资基数的150%(22.5元/h),组合加班策略中这两种加班方式工资也设置为同样标准.三种排班方式在不同护士数量下的人力成本对比情况如图3所示.图3 三种加班策略人力成本对比图Fig.3 The comparison of the cost of the three overtime strategies在护士数量逐渐增加的过程中,排班方式3比排班方式1和排班方式2先达到可行解.这是由于当任意一班次需要安排护士加班时,该班次都有两种加班方式可供选择,与单独采用一种加班方式相比,每一班次的可加班时数变多了,而且,当护士可加班时数足够多时,就可以通过加班替代部分常规工作,从而减少对护士配置数量的需求.当护士数量在25名到30名之间时,三种排班方式的人力成本存在差异,组合加班策略的人力成本始终低于单独使用任意一种加班方式的人力成本.排班方式3的人力成本与排班方式1的最大差距为13.18%,与方式2的最大差距为4.15%.这是由于每一班次可加班时数变多后,护士排班问题的可行解空间也随之变大,可以搜索出比单独采用一种加班方式更好的排班计划.当护士数量大于30时,三种排班方式下的人力成本亦保持一致.组合加班策略的优点在于加班形式更加多样化,面对不同需求的护士可以更加全面地顾及其偏好,对于离家远、交通不方便的护士可以更加侧重于延时加班,对于易疲惫、易倦怠的护士尽量采用临时加班.同时,组合加班也可以在一定程度上达到组织少人化的目的.综合使用两种加班方式可以有效避免使用单一加班策略的不足,达到优势互补的效果.5 结束语本文从最小化人力成本的角度考虑,建立了同时考虑延时加班策略和临时加班策略的护士排班模型,运用两阶段求解法对模型进行求解.分析结果显示,延时加班策略比临时加班策略的柔性度更高,可以有效避免护士人力资源的浪费,更加节省人力成本.与单独使用两种加班策略相比,组合加班策略可在护士资源较少的情况下满足护理需求,不仅在成本上更具优势,而且可以更好的满足护士个人偏好,弥补单独使用两种加班策略的缺点和不足.医院管理者在实际排班中,可以根据各科室的具体情况,在考虑人力成本的前提下,从保障护士工作满意度和护理质量两方面综合考虑,选择不同的加班策略.参考文献:。
线性规划方法在护士值班安排中的应用研究
线性规划方法在护士值班安排中的应用研究
潘祯;潘向忠
【期刊名称】《中国实用医药》
【年(卷),期】2011(006)009
【摘要】本文依据线性规划模型理论,阐述了线性规划模型的标准形式及模型建立的基本步骤;在此基础上,以护士值班安排为案例,建立了一周护士需求最少的线性规划模型,确定了其边界约束条件.计算表明,线性规划最优化方法是解决护士人力资源分配的科学可行的方法.
【总页数】3页(P266-268)
【作者】潘祯;潘向忠
【作者单位】310022,浙江省杭州市肿瘤医院;杭州市环境保护科学研究院
【正文语种】中文
【相关文献】
1.护士长和质控护士夜值班在护理安全管理中的作用 [J], 徐爱月
2.实行护士长夜间总值班的方法与成效 [J], 侯晓群;王玉玲
3.解决医院病床安排问题的线性规划方法 [J], 李珍萍;周文峰;刘丙午
4.多头掘进每班各头进尺最优化安排的线性规划分析方法 [J], 何禹
5.线性规划方法在丹江口库区小流域土地规划中的应用研究 [J], 王国重;蔡崇法因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
值班安排问题
《数学建模与计算》课程论文专业信息与计算科学班级计算091学号30908110学生时间2012年秋季学期问题二值班安排问题摘要已知根据每日的每时段最少的护士数,进而求出在满足该条件下的最少的雇用护士数,可以得出该问题属于最优化问题,需要建立目标函数以及相应的约束条件,利用matlab软件编写程序代码,确定该医院领导为满足没办所需要的护士数,最少需雇佣150名护士,且第一班次需42名,第二班次需28名,第三班次需35名,第四班次需15名,第五班次需10名,第六班次需20名。
关键词: 最优化目标函数约束条件一、问题描述护士数,最少需雇佣多少护士?试根据你了解的实际情况建立一个较好的数学模型及相应的算法和程序。
二、问题假设1、每名值班护士都正常工作,没有请假现象。
2、该医院不存在大的人员变动。
3、每名护士都可以连续工作八小时。
三、问题分析分析该问题,可以得出该问题是一个线性规划问题,求解需雇佣的最少护士人数,所以应该,建立目标函数以及对应的约束条件。
根据每班的人数列出目标函数,根据六个时间段所需要的最少护士数建立六个约束条件。
四、符号说明五、模型建立根据题意判断出该问题属于求解最优化问题,需要确定目标函数和约束条件,具体模型如下:⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧⋅⋅⋅=≥≥+≥+≥+≥+≥+≥++++++=6,,2,1,0302050607060..min 655443322161654321i x x x x x x x x x x x x x t s x x x x x x Z i 六、模型求解利用matlab 软件,编写m 文件,求解该模型。
程序代码:%diertif=[1,1,1,1,1,1]A=[-1 0 0 0 0 -1;-1 -1 0 0 0 0;0 -1 -1 0 0 0;0 0 -1 -1 0 0;0 0 0 -1 -1 0;0 0 0 0 -1 -1;]b=[-60;-70;-60;-50;-20;-30;]lb=zeros(6,1);[x,fval,exitflag,output,lambda]=linprog(f,A,b,[],[],lb)计算结果:f =1 1 1 1 1 1A =-1 0 0 0 0 -1-1 -1 0 0 0 00 -1 -1 0 0 00 0 -1 -1 0 00 0 0 -1 -1 00 0 0 0 -1 -1b =-60-70-60-50-20-30x =41.917628.082435.049414.95069.860620.1394fval =150.0000六、模型求解分析根据计算的结果可以得出,该医院至少要雇用150护士,其中在每个班次中添加的具体人员如下表:表一:每个班次中加入的人员数综上,求解出该值班安排问题。
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基于线性规划的护士排班问题研究
摘要:
本文研究的是在满足各时间段人员需求量的条件下,医院护士排班最优问题。
根据题目约束条件,用运筹学中的线性规划建立模型,再利用Lingo求解,分别算出所需护士人员总数及加班人员人数总和,制定了排班的优化方案。
对于问题一,从各时间段人员需求量考虑,依据每个护士每天工作8小时,且在工作4个小时后需要休息1个小时这一假定条件,本文以每天该科所需的最少护士数Z为目标函数,以班次i所需新安排的护士数xi为决策变量,以所给该科室每日每班次至少需要护士的数量ai为约束条件,最后用Lingo编程求解得每天该科所需的最少护士数为91人。
对于问题二,综合考虑人员总数为80、各时间段人员需求量以及加班人员每天加班时间为2个小时,且紧随在后一个4小时工作时段之后,中间没有休息等条件,分别假设出正常上班人员安排在各时间段开始上班的人数mi、应加班人员安排在各时间段开始上班的人数ni,再以该科室每班次至少需要护士的数量ai及排班要求为约束条件建立最优化模型。
采用lingo编程,求解得总加班人员人数总和为36人,正常上班人数总和为44人。
关键词:护士排班线性规划最优方案lingo
§1 问题的重述
一、问题的背景:
某医院的心脑血管科需要制定护士的工作时间表。
在心脑血管科的一个工作日分为12个两小时的时段,每个时段的人员要求不同。
以下列出了每个时段的人员需求量:
3 4:00——6:00 15
4 6:00——8:00 35
5 8:00——10:00 40
6 10:00——12:00 40
7 12:00——14:00 40
8 14:00——16:00 30
9 16:00——18:00 31
10 18:00——20:00 35
11 20:00——22:00 30
12 22:00——24:00 20
排班需满足:
1. 每位护士每天工作8小时,且在工作4小时后需要休息1小时。
2. 如果加班,每天加班的时间为2小时,且紧随在后一个4小时工作时
段之后,中间没有休息。
二、需要解决的问题:
问题1:(1)为满足每位护士每天工作8小时,且在工作4小时后需要休息1小时的需求最少需要多少名护士?(2)如果满足需求的排班方案不止一种,给出最合理的排班方案,并说明其理由。
问题2:目前心脑血管科只有80名护士,如果这个数目不能满足指定的需求,只能考虑让部分护士加班。
(1)求解出护士工作时间安排的方案,以使需要加班的护士数目最少。
(2)给出最合理的排班和加班方案,并说明其理由。
§2 问题的分析
由于护士排班中存在一系列制度约束, 外加需要考虑方案的可行性, 因此护士排班问题是较为复杂的组合优化问题。
经分析,对该问题处理要分两个步骤进行:第一,确定该科室不同时间段所需护士数,并根据相关制度,确定排班的约束条件;第二,在最少人数及排班方案已确定的条件下,算出加班护士人数的最优解。
具体分析如下:
问题一的分析:
问题要求依据所给数据及排班要求,求解出每日该科所需的最少护士人数。
经分析,本文认为这是一个典型的线性规划建模及求解的问题。
故该问题的求解步奏如下:首先应确定该问题的决策变量,再确定目标函数,并表示出所有的约束条件,最后用Lingo编程求解即可。
问题二的分析:
在科室只有80名护士的背景环境下,问题要求求出最少加班人数护士人数,给出具体的排班方案。
经分析,此问亦是建立与求解线性规划模型的过程,故确定恰当合适的决策变量、目标函数及约束条件求得正确结果的关键。
§3 模型的假设
1、假设忽略护士对班次的个人偏好;
2、假设不考虑国家指定假期影响来进行排班;
3、假设不考虑安排的护士因请假等特殊缺席情况发生而换班;
4、假设不考虑护士在指定上班时间内迟到或早退;
5、假设所给数据真实可靠且每个约束条件医院排班均必须考虑;
6、假设计算人数不满1时,可以认为能忽略小数点向上取整;
§4符号说明
1. ai:第i个时间段所需人员数。
2. xi:安排在第i个时间段开始上班的人数。
3. z:满足需求最少需要的护士人员总数;
4. z :加班护士人员人数总和;
5. mi:安排正常上班人员在第i个时间段开始上班的人数。
6. ni:安排应加班人员在第i个时间段开始上班的人数。
注:i= 1 , 2. . . 24 ;
§5 模型的建立与求解
从所要解决的的问题和对问题所做的假设出发,本文对问题一建立了模型Ⅰ,求得每天该科所需的最少护士数;对问题二建立了模型Ⅱ,得到了最少加班护士的人数。
问题一的求解:
1、模型Ⅰ的一般表达式:
此问中,本文以每天该科所需的护士数最少为目标函数,将一天划分为24段,取整点i为护士交接班的时间点,安排在第i个时间段开始上班(如i=1对应时间段为1:00-2:00,护士上班时间为一点)的人数上班的护士的人数为决策变量,第i个时间段所需人员数ai为约束条件,建立最优化模型。
由于每个时间段的人员需求量一定少于该时间段正在上班的护士数量,因此作为解题思路。
依据每个护士每天工作8小时,且在工作4个小时后需要休息1个小时,可以知道在每个时间段开始上班的护士的工作时间,列表分析如下:
交接班时间点i 上班时间段
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24 (0)
考虑到每个时段需要满足的护士人数即表示该时段每个时刻都需要满足相应的护士人数,为了使需求时间段与上班时间段相匹配即每个上班时间段内都有需求时间段作为其子集,我们将需求时间段也按1小时长度划分为24等份。
由题意不难确定,约束表达式为,(其中为满足需求时间段的上班时间段的子集,为划分的需求时间段,j下标表示需求时间段的序号),通过列表分析,我们可以进一步简化而得到一个约束表达式的通式为
,规律找寻的具体过程如下:
取j=10即10:00-11:00这个时间段,为,,,,,
,,的子集,即有+++++++>=a10(a10=40),由于这个模型具有周期性,因此可以猜测满足条件的与j的关系,通过对列表数据的逐一检验,确认满足这个通式。
因此,我们可以建立如下线性规划模型:
2、模型Ⅰ的求解
本文通过用Lingo编程求解,解得每天该科所需的最少护士数为91人(程序及运行详细结果见附录)。
【备注】一定要分清i和j的含义,包括后面的结果,x(1)表示以1为交班点的护士人数,即时间段的护士人数,而不是1点到2点的护士人数!模型二基本同理。
问题二的求解:。