[发明专利]基于混合灰狼-变邻域搜索算法的手术室调度方法

摘要

本发明实施例提供了一种基于混合灰狼‑变邻域搜索算法的手术室调度方法与装置，该方法通过混合灰狼‑变邻域搜索算法，首先设定算法参数并随机生成初始解，然后计算适应度值并确定最好的三个解；再对最好的三个解做变邻域搜索变换，提高解的质量；基于解的适应度对种群执行交叉操作，通过重复迭代，实现对种群的不断更新，最终获得最优解。本发明实施例中，混合灰狼‑变邻域搜索算法具有较好的收敛速度和收敛结果，解决了高复杂度的手术室调度问题，提高了医院的手术室调度效率。

主权项

1.一种基于混合灰狼‑变邻域搜索算法的手术室调度方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、输入手术室数量、每个手术室的容量、每个手术类型的医生数量、每个医生的病人数量和预计手术时长，设定混合灰狼‑变邻域搜索算法参数，包括最大迭代次数max_iter，邻域搜索限制ρ，灰狼数量popsize，迭代次数t＝1；步骤2、初始化种群，考虑共有popsize只灰狼，每只灰狼的位置定义为分别表示第q个灰狼在第3s‑2，3s‑1，3s维上的位置，表明第s个医生分配的手术日为步骤3、计算解集中每只灰狼的适应度值；步骤4、按照解的优劣进行排序，找出最好的三个解X_α，X_β，X_δ，并记录最优解X_α的适应度值；步骤5、对X_α，X_β，X_δ做变邻域搜索，若生成的新解更优，则更新最优解；步骤6、更新参数和系数向量；步骤7、更新当前每只灰狼的位置；步骤8、计算解集中每只灰狼的适应度值，按照解的优劣进行排序，找出最好的三个解X_α，X_β，X_δ，并记录最优解X_α的适应度值；步骤9、令t＝t+1，判断t≤max_iter是否成立，若成立，返回步骤5，否则，结束算法并输出全局最优解，输出最优的手术类型对房间的分配，医生对手术室和手术日的分配，病人对手术室和手术日的分配，以及手术室的病人的手术顺序。