基于遺傳算法的護士排班系統研究

李小麗，薛清福

(1.泉州經貿職業技術學院信息技術系，福建泉州362000;2.泉州醫學高等專科學校社科公共部，福建泉州362000)

在信息技術高度發展的現代醫院管理中，怎樣有效地將現代化的信息技術應用于醫院日常事務管理中，使護理管理在規范化、科學化的軌道上良性運行，其重要性日益凸顯.目前，我國大多數醫院在信息化過程中多集中于財務信息化、藥品信息化、醫療信息管理及統計方面，其應用范圍相對較初級，深入信息化方面則較少.在我國各級醫院，這一領域尚未得到充分開發和利用，而隨著信息化進程的深入進行，醫院的事務管理必將進行更深入的信息化.

目前，我國醫院事務管理中，有一部分的工作仍是手工進行的，如護士排班工作［1］，這在很多的文獻中也有提及，護士排班工作的信息化進程中明顯需要加快步伐.由于人工解決護士的排班工作，不僅浪費的大量的時間，其排班的效果也不太理想，受太多人為因素的影響，其排班質量的測定也沒有科學的手段.因此，這種自調度方式亟需進行改革.在人工排班的過程中，主要依靠護士長依據平時排班的經驗和相對簡單的約束條件對護士的班次進行安排.雖然在這個過程中，簡單的報表與統計輸出功能也有使用，但完全利用計算機技術自動生成護士排班工作表，在我國醫院事務管理中幾乎沒有采用.由此可見，將此工作進行信息化的需求是非常迫切的，同時，自動化排班減少了工作量與人工參與帶來的不合理因素，能充分考慮更多護士的要求，平衡每一位護士的工作量，從而從整體上提高全體護理人員的工作效率與工作滿意度，同時也提高病人對于護理工作的滿意度［1］.

本文將利用遺傳算法將護士排班工作進行自動化，自動建立排班表，實現護士排班工作的自動化、人性化避免人工干預.

1 護士排班中的基本問題

護士排班是一個復雜的排班問題，該問題影響著醫院日常工作的各個方面.因此，高質量的軟件方法來解決此問題是非常關鍵的.更重要的是此問題的解決將會對于有效地使用時間與精力，甚至平衡整個醫院的勞動力以及更好地滿足人員需求起著非常重要的作用.一個高質量的護士排班方法，更會產生一個工作滿意度高、效率高的團隊.員工排班問題，受到了計算機專家、人事經理、業務專家的廣泛關注己有40多年了.雖然這些行業有不同的時間基準，但它們之間都有很大的關聯性.醫院人員安排更具有挑戰性，不像其他行業，護士的工作是24小時制的，不規則的班次工作對于護士本身的健康與工作滿意度都是有影響的.

排班問題就其本質來說是一個NP完全問題，即算法的計算時間是呈指數增長的，這類問題的典型代表如:巡回旅行商問題(Travel Salesman Problem，TSP)［2］、作業調度問題(Job Shop Scheduling Problem，JSP)［2］、背包問題(Knapsack Problem，KP)［2］問題、排課問題等，很多人嘗試采用各種方法對此類問題求解，如回溯算法、反復比較法、整數規劃、規則系統、模糊理論.這些非智能算法雖然在一定程度上解決了排班問題，但都存在所求非最優解的局限性.自90年代初期，Colomim等人首先嘗試應用遺傳算法來解決課程表問題后，模擬退火、禁忌搜索、蟻群算法等智能優化算法，以及在此基礎上的改進方法開始出現.目前人們對NP完全問題研究的主要思路是如何降低其計算復雜度，即利用一個近似算法來代替，力爭使得解決問題的時間從指數增長化簡到多項式增長，這是解決護士排班問題一個好的思路［3，4］.

2 遺傳算法

遺傳算法(Genetic Algorithm)［2］是一類借鑒生物界的進化規律(適者生存，優勝劣汰遺傳機制)演化而來的隨機化搜索方法.它是由美國的Holland J教授1975年首先提出，其主要特點是直接對結構對象進行操作，不存在求導和函數連續性的限定;具有內在的隱并行性和更好的全局尋優能力;采用概率化的尋優方法，能自動獲取和指導優化的搜索空間，自適應地調整搜索方向，不需要確定的規則.遺傳算法的這些性質，已被人們廣泛地應用于組合優化、機器學習、信號處理、自適應控制和人工生命等領域.它是現代有關智能計算中的關鍵技術.

遺傳算法主要特點是群體搜索策略和種群中個體之間的信息交換.它尤其適用于處理傳統搜索方法難以解決的復雜的和非線性的問題.由于它具有這些特點，自20世紀80年代以來關于它的理論和應用研究都成了十分熱門的課題，尤其是應用研究顯得格外活躍，不僅應用領域擴大了，而且利用遺傳算法進行優化和規則學習的能力也顯著提高.目前它已被廣泛應用于組合優化、機器學習、自適應控制［5］、規劃設計和人工生命等領域，被認為是21世紀有關智能計算中的關鍵技術之一.

3 系統設計

3.1 系統架構設計

通過以上對于各部分問題的需求分析，本系統擬采用B/S模式開發護士排班系統，系統主要分為三個架構層次，分別為:數據庫層(SQLServer 2005)、應用程序邏輯層(ASP.NET)、客戶端(包含客戶手機端).護士排班系統的整個系統架構如圖1所示:

圖1 系統架構圖

3.2 系統功能模塊設計

在目前我國的大多數醫院中，由于護士的工作模式與其所處的科室及從事的工作性質相關，其排班情況也不盡相同.因此，根據我國醫院的臨床經驗，在進行護士排班系統設計時，必須為護士提供相對靈活與彈性較大的工作表.這就要求，在實際操作過程中，系統排班完成后，仍能根據醫院臨床需求，配置相應的護士人員排班模式，同時可根據醫院臨床需要隨時維護調整，同時考慮當排班的改變時，系統具有及時通知班次改變的相關護士人員的功能.根據以上要求，設計系統的頂層用例圖，本系統的用例圖如圖2所示.

圖2 系統頂層用例圖

各用例主要功能的描述分別如下所述:

系統管理用例主要包含三大功能，用于對科室、護士、權限進行相關設置與管理.

科室管理用例:系統管理員根據醫院自身的科室安排與設置，可進行基本科室數據的錄入管理，其中科室主要信息包含科室名稱、科室管理員、科室聯系電話等信息，主要操作包括對相關記錄進行增加、刪除、修改、查詢.

人員管理用例:系統管理員根據醫院自身的人員安排與設置，包括系統用戶以及護士人員.其中護士人員信息包括姓名、科室、聯系電話、出生年月、身份證號等相關信息.系統用戶包括用戶名、聯系電話、科室等信息，主要操作包括對相關記錄進行增加、刪除、修改、查詢.

權限管理用例:系統管理員根據醫院自身的人員安排與設置，對其分配相應的權限，使相關人員具有進行相關模塊的訪問與使用的權限.系統管理員將排班系統中所涉及的用戶進行相應角色的劃分，再為每個角色分配相應的的權限.當用戶登錄系統時，根據用戶所屬的角色，讀出該用戶所擁有的權限.主要操作包括對相關記錄進行增加、刪除、修改、查詢.

排班管理用例:本用例主要是進行護士排班工作，其中有基本護士排班信息的建立，在排班過程中，對于護士的班次及工作周期可進行相關設置，各科室根據相關的要求對自己科室管轄的護士進行排班處理，同時將護士人員的限制信息加入排班過程中，滿足個人合理的需要.排班后的信息可自動生成相關的科室排班信息與護士個人排班信息，方便滿足科室與個人查詢的需要.同時考慮在醫院日常實際事務中可能需要對自動生成的護士排班表進行相關的更改，因此，在此用例中，同樣可以采用人工方式對排班結果進行相應的調整.

報表管理用例:在本用例中，相關科室可對相關的護士人員的工作量或休假時間進行相關的單一或組合條件的查詢與統計操作，也可以對其實際工作量如工作天數、休假天數、各種班次的工作次數進行相關的查詢與統計.相關的統計信息將為其他信息化工作提供有用的參考，如護士績效工資的計算，合理安排護士人員的休假日期等.同時利用數據挖掘技術可以挖掘出更多的信息，為今后更加人性化的工作提供參考依據.

消息管理用例:本用例有如下特點，消息傳遞高效，實時、可靠、穩定.系統管理員與科室護士長同時進行相關消息的發布，防止消息沒有傳達到相關人員.同時考慮到護士工作的特殊性，可能在工作時間沒有上網的條件，考慮發布相關信息后，再利用手機短信的方式進行相關消息的傳達.另外，護士可以通過電腦或手機端登陸，自動進行相關信息的接收.若未登錄系統，護士人員的手機同樣也會收到相關短信的提醒，防止消息傳遞不及時.

反饋管理用例:本用例主要考慮系統在自動排班的過程中需要考慮護士個人的特殊要求.因此，相關人員可通過登錄進入此用例，進行相關反饋信息的提交.

3.3 Android手機端設計

根據目前我國智能手機與移動互聯網的發展與使用，結合相關的需求分析，考慮不僅開發電腦端的信息接收與查詢機制，也開發出適用于手機的應用端(如Android手機端)，使護士排班系統更加便利.對于手機端應用程序的開發完全與PC端相同，因此在此部分不再對其功能進行詳細描述.

4 結論

排班問題在各行各業都是一個常見的問題，包括航空公司、機場、部隊、呼叫中心/聯系、緊急服務(警察、消防和救護人員)、工廠、醫療(醫生和護士)等行業中.建立一個合理的排班系統，是一個具有挑戰性的工作和費時的過程.實際上，排班問題是一個數學類問題(NP－Hard)，雖然沒有算法能保證最佳解決這個問題，但采用遺傳算法，卻能產生一個能夠顯著提高原來手動排班工作效率的計算機自動排班系統.

本項目所開發的護士排班系統比較全面地涵蓋了排班中的手工工作，同時考慮護理人員自身需求，進行人性化的排班，以使得護士排班工作能跟上信息化的步伐，并一定程度上實現了無紙化辦公，同時推動醫院的信息化進程，并將對其它行業中類似問題的解決起到一個拋磚引玉的作用.

［1］柯彩霞，謝文，劉曉華，等.護士排班模式改革與效果［J］.中國護理管理，2008，(11):38－40.

［2］邵軍力，張景，魏長華.人工智能基礎［M］.北京:北京電子工業出版社，2000.

［3］胡廉民，張九華，常永耘，等.求解護士排班問題的可變鄰域搜索遺傳算法［J］.計算機工程與科學，2013，(5):149－153.

［4］Musa A.Scheduling nurses using goal programming techniques［J］.IIE Transactions，1984，(3):216－221.

［5］Smith L D.A computer－based nurse scheduling system［J］.Computer，1977，(4):195－212.