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上传时间: 2021-03-12
详细说明：护士排班问题（NRP）是NP困难组合优化问题的代表。 NRP的硬度主要是由于其多种复杂的限制。 文献中提出了几种基于进化算法（EA）框架并与罚函数技术集成的方法来处理NRP中的约束。 但是，这些方法在处理大规模NPR实例时不是很有效，因此需要加以改进。 在本文中，我们研究了在现实环境中的大型NRP，即中国NRP（CNRP），这要求我们在1个月的计划时间内安排许多护士（最多30名）。 CNRP提出了各种约束条件，导致解决方案空间很大，并且存在多个孤立的不可行解决方案区域。 我们为CNRP提出了一个单独的EA。 所提出方法的新颖性是三方面的：（1）使用约束分离将约束分为硬约束和软约束； （2）使用修正的整数规划生成高质量的初始个体（解决方案），然后将随后的EA搜索引向有希望的可行解决方案空间； （3）使用有效的变异算子在受限的可行解空间中快速搜索更好的解。 基于大量模拟的实验结果表明，就目标函数的相同计算时间内的解决方案质量而言，我们提出的方法明显优于几种现有的代表性算法。
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