一种基于遗传算法的医院排班方法技术

本发明专利技术的一种基于遗传算法的医院排班方法，通过参数预设得出择优的基准值，系统会根据阶梯算法计算出大量较优秀的因子，各因子之间互相竞争比较，符合基准值的保留，不符合的淘汰，再通过多位点分算法和交位算法进行迭代，依次循环，最终得到符合参数预设值的近似最优解。相对于人工排班，排班效率更高，且排班效果更好。

A hospital scheduling method based on genetic algorithm

【技术实现步骤摘要】
一种基于遗传算法的医院排班方法
本专利技术属于数据处理
，具体来说是一种基于遗传算法的医院排班方法。
技术介绍
大部分的医院都是轮流请医生值班，而医生本身也会同时在多个地方坐诊，因此需要合理的安排医生的上班时间。目前，大量医院依然采用人工排班方式，通过EXCEL三维视图形式进行，耗费大量的时间、人力成本，且排班结果不理想。也有部分企业采用了自动化排班系统，但大部分系统只支持分批次排班，不支持一键混排，且可调整的参数非常少，无法满足企业的实际需求。
技术实现思路
1.专利技术要解决的技术问题本专利技术的目的在于解决现有的人工排班效率低下且排班结果不理想的问题。2.技术方案为达到上述目的，本专利技术提供的技术方案为：本专利技术的一种基于遗传算法的医院排班方法，包括如下步骤：S100、输入医生数量N、科室数量P、进化迭代次数C、运算因子数量F、淘汰阈值O、限制因素为P1科室有最大容量；S200、将医生数量N、科室数量P构建一个N*P的矩阵运算因子T：S300、利本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于遗传算法的医院排班方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS100、输入医生数量N、科室数量P、进化迭代次数C、运算因子数量F、淘汰阈值O、限制因素为P1科室有最大容量；/nS200、将医生数量N、科室数量P构建一个N*P的矩阵运算因子

【技术特征摘要】
20190806 CN 20191072297621.一种基于遗传算法的医院排班方法，其特征在于，包括如下步骤：
S100、输入医生数量N、科室数量P、进化迭代次数C、运算因子数量F、淘汰阈值O、限制因素为P1科室有最大容量；
S200、将医生数量N、科室数量P构建一个N*P的矩阵运算因子
S300、利用阶梯算法运算T得到一个数量为F的运算因子集合；
S400、将F个运算因子转换成该科室下医生的数量矩阵，计算每个运算因子的波动系数，选择淘汰O个波动系数大的运算因子；
S500、随机从剩余的波动系数较小的运算因子中，通过交位算法进行矩阵元素上的高低峰值交位；
S600、进行运算因子条件检测，不符合限制条件中的科室最大容量则被淘汰；
S700、将保留下来的多个优秀运算因子作为基数，重新执行S300再次得到数量为F的运算因子集合；
S800、重复执行S400-S700，每执行一次迭代次数加1，当迭代次数大于C时，运算终止，在F个运算因子中找到波动系数最小的因子，即为最终排班结果。


2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的医院排班方法，其特征在于：所述进化迭代次数C为500次，所述运算因子数量F为20个，所述淘汰阈值O为12。


3.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的医院排班方法，其特征在于：所述步骤S300中阶梯算法运算T具体为将第二行开...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄振，严凯，吴士伟，
申请(专利权)人：上海凌立健康管理股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31