Template Based Nurse Scheduling Problem and Specialty Pairing Considered GA Methods
Date Issued
2010
Date
2010
Author(s)
Sian Wu, Jheng
Abstract
醫療院所的護理師排班作業常以人工方式進行。耗費人力和時間外，在眾多的排班限制條件下，無法確保班表的正確性與公平性。護理師排班問題除了基本限制條件：如最長連續工作日數、每日各班別人數等需求外，還需迎合護理師們的要求與喜好：如要班或要假等。眾多的限制條件使護理師排班問題更加的複雜。本研究探討的是T醫院手術室護理師排班問題。手術室護理師排班模式與一般病房不同，因其護理師人數與班別種類眾多，無法依照一般病房逐一安排各護理師的班別。該單位使用的是樣板班表(號碼班表)為基的排班模式，樣板班表除能使排班人員較快速的排班外，也讓各護理師每周輪值不同的班別以示公平性。此外，手術室排班也須因應每日各手術種類，安排護理師的專長組合分配以協助手術進行。本研究提出以樣板班表為基的護理師排班暨其遺傳演算法。以樣板班表為基礎進行排班前處理，前處理後未設定的班別以遺傳演算法進行演化與優化。手術室排班的專長組合配對問題，本研究提出兩種求解方法：分別是瓶頸優先的專長組合配對法(BFPM法)；和0、1整數線性規劃模型並使用Lingo軟體求解(Lingo法)，各有其優點。
本研究提出4種求解模式：分別是屬SPPM二階段求解模式的SPPM-BFPM法與SPPM-Lingo法，第一階段求解排班，第二階段使用BFPM法或Lingo法求解專長組合配對問題；以及屬CCM一階段求解模式的CCM-BFPM法與CCM-Lingo法，所有限制都納入遺傳演算的目標函式中。實驗驗證SPPM求解模式適合求解專長組合限制不嚴苛的情況，其求解速度迅速；而CCM求解模式則適用於求解專長組合限制嚴苛的情況，其求解有效性優於SPPM求解模式。最後以SPPM-Lingo法比較與人工排班的差異，實驗驗證本排班系統在排班速度以及班表違反的限制數量上都優於人工排班。
Subjects
Surgery Nurse Scheduling Problem
Template Schedule
Specialty pairing
Genetic Algorithm
Type
thesis
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Name
ntu-99-R97546027-1.pdf
Size
23.53 KB
Format
Adobe PDF
Checksum
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