[发明专利]一种基于遗传算法的医院排班方法

权利要求书

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：

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具体为将第二行开始末尾元素P3提前至开始位置，第三行开始末尾元素P2提前至开始位置，剩余位置随机排列，得到一个数量为F的运算因子集合。

4.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S500中的交位算法具体为将运算因子的最高值与最低值进行交换。

5.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：所述科室最大容量为10。

6.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S400中的将F个运算因子转换成该科室下医生的数量矩阵为其中转换规则为：

a1为第一列出现的P1的数量，a2为第二列出现的P1的数量，a3为第三列出现的P1的数量；

b1为第一列出现的P2的数量，b2为第二列出现的P2的数量；b3为第三列出现的P2的数量；

c1为第一列出现的P3的数量，c2为第二列出现的P3的数量，c3为第三列出现的P3的数量。

7.根据权利要求6所述的一种基于遗传算法的医院排班方法，其特征在于：所述波动系数R的计算公式为R＝(AVG(a1+a2+a3)+AVG(b1+b2+b3)+AVG(c1+c2+c3))/3。

8.根据权利要求7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S400还包括进行概率选择初步筛选，计算公式(1/F)*2-R/SUM(R₁....R_n)得出每个运算因子被淘汰的概率。