《护士排班智能调度研究》项目简介

    该项目负责人是深圳大学管理学院的刘佳，项目成员有王超、刘憬、蚁文洁、张芳芳。本项目首先实际调查医院病房科室护士排班情况，考虑各种更加贴近实际的因素建立数学模型，添加护士个人偏好模型；其次对细菌觅食算法、头脑风暴优化算法、粒子群算法等群体智能算法进行改进，找到更适合应用于解决该数学模型的优化算法来解决护士排班问题；最后通过设计严谨且符合医院现实的实验，比较目前已有的各种优化算法并就其算法特点进行讨论。基于计算机的自动化排班将可以提高排班的效率和质量，通过护士信息化排班科学有效地配置护理人力资源，减少护士在排班问题上的消极情绪，以最小的资金投入换来最高的工作效率。

本项目创新点主要有以下三点：1、实际调查医院病房科室护士排班情况，考虑各种更加贴近实际的因素建立数学模型，添加护士个人偏好模型。2、对群体智能算法进行改进，找到更适合应用于解决该数学模型的优化算法来解决护士排班问题。如改进细菌觅食优化算法，改进头脑风暴优化算法等等。3、通过设计严谨且符合医院现实的实验，比较目前已有的各种优化算法并就其算法特点进行讨论。

本项目的预期成果为完成三篇学术论文。实际成果：发表五篇期刊论文，分别是：1、《Neighborhood Learning Bacterial Foraging Optimization for Solving Multi-objective Problems》、《Brain Storm Optimization for Portfolio Optimization》刊发于《 Advances in Swarm Intelligence》， 2、《Group Discussion Mechanism Based Particle Swarm Optimization》刊发于《Intelligent Computing Methodologies》，3、《Adaptive Structure-Redesigned -Based Bacterial Foraging Optimization》、《Modified Brain Storm Optimization Algorithms Based on Topology Structures》。

本项目对于营造良好的工作氛围，从而提高工作效率具有积极意义。论证材料丰富，结构缜密。符合自主创新基金项目结项要求。