[发明专利]一种医生和助手排班的方法在审

专利信息
申请号: 201910873721.6 申请日: 2019-09-17
公开(公告)号: CN110570937A 公开(公告)日: 2019-12-13
发明(设计)人: 张永涛 申请(专利权)人: 上海劳勤信息技术有限公司
主分类号: G16H40/20 分类号: G16H40/20;G06Q10/06
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 201206 上海市浦东*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 人员信息 硬约束 医护 建模 医生 多目标进化算法 多目标优化 病人服务 警告条件 贪心算法 问题转化 遗传算法 人性化 软约束 记录 合理性 检测
【权利要求书】:

1.一种医生和助手排班的方法,其特征在于,具体步骤如下:

步骤一,收集人员信息、班次信息、硬约束条件和历史排班记录;

步骤二,对人员信息、班次信息、硬约束条件、贪心算法和历史排班记录进行一次建模,得到第一次排班结果;

步骤三,依据软约束条件、警告条件和遗传算法对第一次排班结果进行二次建模,得到最终排班结果。

2.根据权利要求1所述的医生和助手排班的方法,其特征在于,所述医生的班次为: A早班(7:00-15:30),A班(8:00-16:30), B班(9:30-19:00),C班(14:00-22:00),D班(15:00-23:00),X班(16:00-24:00),E班(18:00-1:00)和L班(24:00-8:00),硬约束条件包括L班前一天排休、L班后一天排休、C班之后不能排A或A早、D班之后不能排A或A早、X班之后不能排A或A早、C班不能连上5天以上、D班不能连上5天以上、X班不能连上5天以上和E班不能连上5天以上。

3.根据权利要求1所述的医生和助手排班的方法,其特征在于,所述遗传算法的过程如下:初始化种群,评估种群中个体适应度,选择,交叉,变异然后再次评估种群中个体适应度,重复上述步骤,直至得到结果。

4.根据权利要求2所述的医生和助手排班的方法,其特征在于,所述软约束条件包括人力充足时E班之后排休、医生助手排班均衡、早晚班均衡、每月每位医生班次均衡、每天避免同一班次安排在同一职场、人员充足时多余的人员排晚班、人力缺少时减少A班、每个职场之间排班班次相对均衡。

5.根据权利要求4所述的医生和助手排班的方法,其特征在于,所述软约束条件还包括每个职场每天的A班和A早班之间以及D班和X班之间均衡、尽可能的连休2天以及人力成本最低。

6.根据权利要求2所述的医生和助手排班的方法,其特征在于,所述硬约束条件还包括大内科和大外科每天必须有一个L班或E班以及每个人每天只上一个班。

7.根据权利要求3所述的医生和助手排班的方法,其特征在于,所述选择为采用NSGA-2算法中的非支配排序算法进行选择。

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