换一批摘要目的 手术资源的分配问题非常复杂,要综合考虑患者、手术室、医生以及时间等因素,传统的排班方法往往难以应对突发情况,同时容易受困于局部最优解,无法实现资源的最优合理配置.本文提出了一种新颖且智能的手术排班方法,以期科学合理地安排医疗资源.方法 首先建立以最小化完成所有手术时间为目标的数学模型;然后基于遗传算法(genetic algorithm,GA)对手术排班问题进行求解,同时采用双切点交叉法和逆转变异法对遗传算法进行改进;最后将所提的改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA)与传统遗传算法和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)在 MATLAB 上进行仿真对比.结果 本文所提的IGA在仿真中得到最优解的迭代次数最少,为149次,而传统GA和PSO得到最优解的迭代次数分别为895次和990次;而且IGA求解所得的手术总时长最短,为562.3 min,传统GA和PSO得到的手术总时长分别为604.7 min和672.1 min.综上,所提算法IGA性能明显优于传统GA和PSO.结论 应用改进的遗传算法能解决医院手术排班的复杂问题,综合考虑了患者、手术室、医生以及时间等因素,打破了传统排班方法的限制,是一种符合实际需求的方法.基于此方法来进行手术排班,能更科学合理地安排医疗资源,提高工作效率和患者满意度.
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关键词
手术排班医院管理遗传算法粒子群算法决策operation schedulinghospital managementgenetic algorithmparticle swarm optimizationdecision
分类号
R318.04（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1002-3208.2025.01.009
发布时间
2025-03-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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