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重大疫情突发地组织的护士较多，传统的人工护士排班耗时长，排班结果可能导致护士身体的疲惫，增加医疗的风险，且护士值班的不均匀诱发护士的消极抗疫的现象发生.建议重大疫情期间的护士排班问题归结为该文提出的5个软约束条件作为优化目标，7个硬约束条件作为约束条件的多目标规划模型.该模型能够避免护士连续上班时间过长和过于集中，尽可能不扰乱护士的生物钟，降低医疗事故发生的风险；同时还考虑了各个班型在护士之间进行均匀分配，兼顾了护士的心理健康，避免护士心里产生不满而诱发护士消极抗疫现象的发生；采用两层粒子群遗传算法求解护士排班多目标优化模型，因为粒子群算法求得的解极大可能是局部最优解，在粒子群算法中嵌入遗传算法，有利于全局寻优，极大地提高了获得全局最优解的概率.采用两层编码技术能够同时得到护士编号及其对应的排班状态，节约算法的迭代时间；将该文提出的模型及算法应用于重庆三峡中心医院护士排班的实际问题，能快速高效得出疫情期间的均衡护士排班表，提高了抗疫工作的效率，解决了长期困扰医院的护士最佳排班问题.该护士排班模型和算法也可推广到航空机组智能排班和学校智能排课方面，具有广阔的应用前景. 相似文献
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