西安电子科技大学学报 ›› 2019, Vol. 46 ›› Issue (2): 47-53.doi: 10.19665/j.issn1001-2400.2019.02.009
王陟,李雁妮
收稿日期:
2018-12-10
出版日期:
2019-04-20
发布日期:
2019-04-20
作者简介:
王陟(1993-),男,西安电子科技大学硕士研究生,E-mail:xd_zhiwang@163.com
基金资助:
WANG Zhi,LI Yanni
Received:
2018-12-10
Online:
2019-04-20
Published:
2019-04-20
摘要:
护士排班问题是多约束条件下的NP难优化问题,好的排班对提高护士工作效率、优化医院人力资源配置具有重要意义。然而,目前大多数算法不仅在计算时间和求解质量之间难以有效达到平衡,而且很难在可行的时间内求解这类大规模问题。针对上述问题,提出了一种新的智能高效两步并行护士排班算法。第1步采用启发式调整排序随机生成问题的初始解,以获得高质量的算法初始解;在此基础上,第2步采用并行智能多样化变邻域搜索和增量式计算来快速寻优。同时,采用随机扰动使算法逃离局部最优,并引入禁忌列表以避免冗余计算。大量的标准测试数据集上的仿真实验结果表明:这种算法在平均解质量和运行时间上均优于现有最好的护士排班算法,且更适合于大规模护士排班问题的求解。
中图分类号:
王陟,李雁妮. 一种智能高效的并行护士排班算法[J]. 西安电子科技大学学报, 2019, 46(2): 47-53.
WANG Zhi,LI Yanni. Algorithm for intelligent and efficient parallel rostering of nurses[J]. Journal of Xidian University, 2019, 46(2): 47-53.
表1
ANS、RVNS与IEPNR算法性能对比实验结果"
测试用例 | ANS算法[ | RVNS算法[ | IEPNR算法 | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
favg | iavg | tavg/s | favg | iavg | tavg/s | favg | iavg | 1线程 tavg/s | 2线程 tavg/s | 4线程 tavg/s | 8线程 tavg/s | |
sprint_early | 57.7 | 2710 | 32.89 | 56.8 | 12143 | 8.84 | 56.2 | 7628 | 7.92 | 6.19 | 5.32 | 3.99 |
sprint_late | 40.2 | 14958 | 747.80 | 40.6 | 51869 | 44.97 | 40.0 | 57629 | 47.63 | 35.54 | 27.69 | 20.76 |
sprint_hidden | 50.6 | 17644 | 1283.61 | 47.5 | 123715 | 119.85 | 42.5 | 174213 | 115.68 | 103.29 | 84.44 | 67.55 |
medium_early | 243.9 | 82017 | 7146.02 | 245.2 | 36078 | 61.50 | 241.2 | 33824 | 57.13 | 54.33 | 47.65 | 34.21 |
medium_late | 256.9 | 92976 | 27043.33 | 244.3 | 396876 | 570.46 | 227.7 | 317684 | 549.05 | 432.32 | 343.51 | 288.55 |
medium_hidden | 301.6 | 122406 | 98504.15 | 198.3 | 890584 | 1377.67 | 161.9 | 563110 | 1273.53 | 776.54 | 660.42 | 495.31 |
long_early | 265.3 | 80481 | 76057.60 | 216.2 | 205851 | 370.82 | 205.6 | 146229 | 280.65 | 194.90 | 134.32 | 98.054 |
long_late | - | - | - | 315.7 | 928343 | 1590.92 | 284.3 | 809520 | 1535.57 | 1228.26 | 853.61 | 630.93 |
long_hidden | - | - | - | 456.4 | 886918 | 2390.62 | 436.8 | 411323 | 1661.45 | 1278.04 | 912.78 | 657.20 |
[1] |
BRUCKER P, QU R, BURKE E . Personnel Scheduling: Models and Complexity[J]. European Journal of Operational Research, 2011,210(3):467-473.
doi: 10.1016/j.ejor.2010.11.017 |
[2] |
ERNST A T, JIANG H, KRISHNAMOORTHY M , et al. Staff Scheduling and Rostering: a Review of Applications, Methods and Models[J]. European Journal of Operational Research, 2004,153(1):3-27.
doi: 10.1016/S0377-2217(03)00095-X |
[3] |
HASPESLAGH S, De CAUSMAECKER P, SCHAERF A , et al. The First International Nurse Rostering Competition 2010[J]. Annals of Operations Research, 2014,218(1):221-236.
doi: 10.1007/s10479-012-1062-0 |
[4] |
CESCHIA S, DANG N T T, De CAUSMAECKER P , et al. The Second International Nurse Rostering Competition[CA/OL]. [ 2018- 11- 20]. http://www.pataconference.org/patat2014/proceedings/3.33.pdf.
doi: 10.1007/s10479-018-2816-0 |
[5] |
RAHIMIAN E, AKARTUNALI K, LEVINE J . A Hybrid Integer and Constraint Programming Approach to Solve Nurse Rostering Problems[J]. Computers and Operations Research, 2017,82:83-94.
doi: 10.1016/j.cor.2017.01.016 |
[6] |
SANTOS H G, TOFFOLO T A M, GOMES R A M , et al. Integer Programming Techniques for the Nurse Rostering Problem[J]. Annals of Operations Research, 2016,239(1):225-251.
doi: 10.1007/s10479-014-1594-6 |
[7] |
姜建国, 周佳薇, 郑迎春 , 等. 一种自适应细菌觅食优化算法[J]. 西安电子科技大学学报, 2015,42(1):75-81.
doi: 10.3969/j.issn.1001-2400.2015.01.012 |
JIANG Jianguo, ZHOU Jiawei, ZHENG Yingchun , et al. Adaptive Bacterial Foraging Optimization Algorithm[J]. Journal of Xidian University, 2015,42(1):75-81.
doi: 10.3969/j.issn.1001-2400.2015.01.012 |
|
[8] |
AWADALLAH M A, AL-BETAR M A, KHADER A T , et al. Hybridization of Harmony Search with Hill Climbing for Highly Constrained Nurse Rostering Problem[J]. Neural Computing and Applications, 2017,28(3):463-482.
doi: 10.1007/s00521-015-2076-8 |
[9] |
LÜ Z P, HAO J K . Adaptive Neighborhood Search for Nurse Rostering[J]. European Journal of Operational Research, 2012,218(3):865-876.
doi: 10.1016/j.ejor.2011.12.016 |
[10] |
ZHENG Z R, LIU X, GONG X . A Simple Randomized Variable Neighbourhood Search for Nurse Rostering[J]. Computers and Industrial Engineering, 2017,110:165-174.
doi: 10.1016/j.cie.2017.05.027 |
[11] |
HADDADI S, GUESSOUM F . Hybridizing Subgradient Optimization and Very Large Scale Neighborhood Search for Nurse Rostering[J]. American Journal of Mathematical & Management Sciences, 2018,37(1):1-14.
doi: 10.1080/01966324.2018.1451418 |
[12] |
LIU Z Y, LIU Z, ZHU Z , et al. Simulated Annealing for a Multi-level Nurse Rostering Problem in Hemodialysis Service[J]. Applied Soft Computing Journal, 2018,64:148-160.
doi: 10.1016/j.asoc.2017.12.005 |
[13] |
EL ADOLY A A, GHEITH M, NASHAT FORS M . A New Formulation and Solution for the Nurse Scheduling Problem: A Case Study in Egypt[J]. Alexandria Engineering Journal, 2018,57(4):2289-2298.
doi: 10.1016/j.aej.2017.09.007 |
[14] |
FüGENER A, PAHR A, BRUNNER J O . Mid-term Nurse Rostering Considering Cross-training Effects[J]. International Journal of Production Economics, 2018,196:176-187.
doi: 10.1016/j.ijpe.2017.11.020 |
[15] |
RAHIMIAN E, AKARTUNALI K, LEVINE J . A Hybrid Integer Programming and Variable Neighbourhood Search Algorithm to Solve Nurse Rostering Problems[J]. European Journal of Operational Research, 2017,258(2):411-423.
doi: 10.1016/j.ejor.2016.09.030 |
[16] |
姜建国, 田旻, 王向前 , 等. 采用扰动加速因子的自适应粒子群优化算法[J]. 西安电子科技大学学报, 2012,39(4):74-80.
doi: 10.3969/j.issn.1001-2400.2012.04.014 |
JIANG Jianguo, TIAN Min, WANG Xiangqian , et al. Adaptive Particle Swarm Optimization via Disturbing Acceleration Coefficents[J]. Journal of Xidian University, 2012,39(4):74-80.
doi: 10.3969/j.issn.1001-2400.2012.04.014 |
[1] | 陈荣,许宏丽,杨东学,黄华. 一种基于空间编码结构光的稠密三维重建算法[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(6): 123-130. |
[2] | 刘云瑞,周水生. 最小二乘损失在多视角学习中的应用[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(6): 151-160. |
[3] | 张春祥,周雪松,高雪瑶,刘欢. 融合k均值聚类与LSTM网络的半监督词义消歧[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(6): 161-171. |
[4] | 李源,崔玉爽,王伟. 一种基于字词双通道网络的文本情感分析方法[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(6): 179-186. |
[5] | 代明军,李晓凤,邓海燕,陈彬. 具有低编解码复杂度的私有信息检索[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(6): 212-220. |
[6] | 谭雯,甘新标,白皓,肖调杰,陈旭光,雷书梦,刘杰. 面向超级计算机系统的大规模图遍历优化[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(6): 84-95. |
[7] | 顾兆军,陈辉,王家亮,高冰. 一种小型四轴飞行器目标跟踪控制算法[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(5): 117-127. |
[8] | 董如婵,焦李成,赵进,沈维燕. 一种深度融合机制的遥感图像目标检测技术[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(5): 128-138. |
[9] | 王海军,张圣燕,杜玉杰. 响应差异约束的相关滤波无人机目标跟踪算法[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(5): 149-155. |
[10] | 张宇浩,程培涛,张书豪,王秀美. 一种自适应权重学习的轻量超分辨率重建网络[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(5): 15-22. |
[11] | 程德,郝毅,周靖宇,王楠楠,高新波. 利用混合双通路神经网络的跨模态行人重识别[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(5): 190-200. |
[12] | 孙彦景,魏力,张年龙,云霄,董锴文,葛敏,程小舟,侯晓峰. 联合DD-GAN和全局特征的井下人员重识别方法[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(5): 201-211. |
[13] | 闫佳,曹玉东,任佳兴,陈冬昊,李晓会. 深度非对称压缩型哈希算法[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(5): 212-221. |
[14] | 田春娜,叶彦妤,单笑,丁宇轩,张相南. 自监督视频表征学习综述[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(5): 222-230. |
[15] | 王军军,孙岳,李颖. 一种生成对抗网络的遥感图像去云方法[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(5): 23-29. |
|