Optimizing Nurse Scheduling: A Supply Chain Approach for Healthcare Institutions

在管理组织时，规划者常常遇到许多具有挑战性的情况。在这种情况下，仅依靠直觉或管理经验可能不足以应对，需要采用定量方法。在大数据时代，这种需求进一步凸显，因为约束条件的规模和复杂性带来了重大挑战。因此，本研究的目的是为解决人员排班这一组织管理中的关键问题提供基础框架。具体而言，我们关注的是优化员工的轮班安排，这是一项充满复杂性的任务，因为涉及到合同义务和规定的休息时间等因素。此外，当前的情况特征是各个行业经常出现员工短缺，许多组织缺乏高效可靠的管理工具来解决这些问题。因此，我们特别关注护士排班问题，这是医疗机构中普遍存在的人员排班挑战。这些问题具有多种变量，因为单个医疗机构可能雇用数百名护士，同时还有严格的约束条件，如需要充足的人员配备和夜班后的休息时间。此外，当前的COVID-19大流行加剧了医疗机构的人员配备挑战，凸显了准确评估人员配备需求和优化轮班分配以在危机情况下有效运作的重要性。

优化人员排班问题，特别是针对医疗保健机构中的护士排班问题。由于合同义务和强制性休息时间等因素，这是一个复杂的问题。

通过建立一个基于约束的数学模型，利用优化算法来解决护士排班问题。该模型考虑了多种因素，如员工数量、工作小时数、休息时间等。

该研究的亮点包括：使用基于约束的数学模型来解决排班问题；考虑了多种因素，如员工数量、工作小时数、休息时间等；实验使用真实的医院数据集，并与其他算法进行比较。

与该研究相关的其他研究包括：'A survey of nurse rostering problems and their solution methods'、'A hybrid algorithm for nurse scheduling problem'、'An adaptive large neighborhood search for nurse rostering problems'等。