建構啟發式演算法求解有軟硬限制之最佳化問題：以醫護人員排班問題為例

曾智揚

doi:10.6840/cycu201700410

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建构启发式演算法求解有软硬限制之最佳化问题：以医护人员排班问题为例

Developing a heuristic algorithm to solve optimization problems with soft-and-hard constraints: An application on medical staff scheduling problems

曾智扬 , 硕士　　导师：陈平舜　　

繁体中文 DOI： 10.6840/cycu201700410

有软硬限制之最佳化问题；医护人员排班、启发式演算法、粒子群演算法；蝙蝠演算法；初始解；区域搜寻法； Optimization problems with soft-and-hard constraints ； Medical staff scheduling ； heuristic algorithm ； particle swarm optimization ； bat algorithm ； initial solution ； local search

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摘要 │ 参考文献 (27) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

This research developed a heuristic algorithm to solve the optimization problems with soft-and-hard constraints in order to improve the solution quality and reduce the solution time.  This study combined the information of soft and hard constraints with the decision tree method to generate an initial feasible solution, thereby reducing the generated initial feasible solution’s time. Furthermore, this study applied the local search concept and the information of soft and hard constraints to develop a new local search (greedy) method in order to obtain the better near-optimal solution and reduce the solution time.
    In order to verify the feasibility of the proposed heuristic algorithm, this research used a radiologist scheduling problem as a case study. Through two numerical sets of different numbers of radiologists, this research tested the solution quality and solution time of two scenarios: the proposed heuristic algorithm with the particle swarm optimization (PSO) and the proposed heuristic algorithm with the bat algorithm (BA). The results showed that, for generating an initial solution, both PSO and BA methods with the designed initial solution mechanism could have better performance on solution time than both PSO and BA methods without the designed initial solution mechanism, and that for generating a local search, both PSO and BA methods with the greedy search could have better performance on solution quality than both PSO and BA methods without the greedy search.

参考文献 ( 27 ) 〈TOP〉

Alvarez-Valdes, R., Tamarit, J. M., & Villa, F. (2015). Minimizing weighted earliness-tardiness on parallel machines using hybrid metaheuristics. Computers & Operations Research, 54, 1-11.
连结：
Chen, P. S., Lin, Y. J., & Peng, N. C. (2016). A two-stage method to determine the allocation and scheduling of medical staff in uncertain environments. Computers & Industrial Engineering, 99, 174-188.
连结：
Eusuff, M., Lansey, K., & Pasha, F. (2006). Shuffled frog-leaping algorithm: A memetic meta-heuristic for discrete optimization. Engineering Optimization, 38(2), 129.
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Fraser, A. S. (1957). Simulation of genetic systems by automatic digital computers. Australian Journal of Biological Sciences, 10, 484-491.
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Glover, F. (1986). Future Paths for Integer Programming and Links to Artificial Intelligence. Computers and Operations Research, 13(5), 533-549.
连结：

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