一、护士排班需求本在手术室排班中的作用（论文文献综述）
潘俊蓉[1]（2019）在《自主排班模式在手术室的应用效果》文中研究说明[目的]探讨自主排班在手术室工作中的应用效果。[方法]2016年10月起在本院手术室实行护士自主排班,由护士根据自身情况进行排班、排手术台。采用自制调查表对手术室护士、医生、手术住院病人进行问卷调查。[结果]实施后医生满意度为94.17%,住院病人满意度为95.83%;手术室护士对自主排班方式的认同、排班人员能级结构的合理性、排班是否能满足休假需求、是否能自主选择班次、对手术台次安排的满意度等方面评价均优于实施前,差异有统计学意义（P<0.05）。[结论]自主排班能满足护士的需求,提高了工作的依从性和满意度,提升了护理服务品质。
王丽芬,沈祝苹[2]（2019）在《手术室护士对改进排班模式需求的质性研究》文中研究指明目的了解手术室护士对排班的需求,为改进手术室排班模式提供参考。方法根据手术室排班模式,结合查阅相关文献,深入访谈15名不同层级手术室护士。结果接受调查的护士认为有必要对手术室排班模式进行改进;排班模式应考虑专科性、周期性、预见性等多方面内容,并能体现相对公平等;同时需要兼顾护士生活的需要的特点,采用弹性的、自主的、机动的等多种方法综合实施。结论手术室护士需要改进排班模式,且排班模式要满足手术各专科需要、提供全面的专科技能并能兼顾护士生活的需要合理排班,以期适应不断发展的手术室文化,提高手术室护士工作满意度,提高幸福指数。
杨红梅[3]（2016）在《门诊科室特殊情况下的优化护理排班》文中研究说明本文总结门诊科室特殊情况下优化护理排班的方法及效果。主要包括优化护理排班的必要性、方法、重要性几方面,通过对本科复杂现状的分析,首先寻求排班所想达到的理想要求,然后在排班过程中统筹分析、分清轻重,以达到最大化满足各种理想要求的目标,制定出适合本科的科学优化的排班模板。认为科学优化的护理排班在门诊人员短缺、工作量大的情况下,大大提高了护士工作积极性,保障了护理安全,使各项工作高效安全运行,同时也促进护士身心愉悦、健康,使工作质量和生活质量都得到提高。
李冲[4]（2014）在《手术室决策系统建模及分时域集成决策优化研究》文中进行了进一步梳理人口老龄化引发的医院手术需求日益增大与医护工作人员因工作压力过大日益流失已经成为现今医院手术室运作管理中突出的矛盾,是包括政府、医院、病患、医护人员各方迫切关心的现实问题。优化手术排程、高效合理配置手术室各类资源是解决问题的关键,可以同时提升医院医疗服务的满意度和医护人员工作满意度。已有国内外相关研究主要侧重在手术排程和护士排班两大独立决策问题的优化,虽说可以提高排程效率,提高资源利用率,但无法系统地从根本上解决手术室运作中日手术量波动较大和护士加班现象普遍等问题。本文借鉴制造系统的决策建模方法-GRAI,将其应用到医院手术室决策系统建模中,采用GRAI格、GRAI网两大建模工具对医院手术室的决策过程进行建模。通过格和网生成的可视化决策流程模型,分析、诊断,发现医院手术决策流程中实际存在的问题,并提出分时域集成决策的解决方案,设计了手术室集成决策系统的GRAI格,加入了区别于原始决策的中期集成决策中心和短期手术汇总决策中心。中期集成决策中心用于解决手术择期问题和护士班次问题、短期汇总决策中心用于确定手术当天病人与手术资源具体匹配问题。基于分时域集成决策的GRAI格和GRAI网,进一步提炼出中期和短期集成决策问题。中期集成决策模型,考虑了手术择期和护士排班两大核心问题,加入科室手术日、截止时间、护士法规、偏好等硬、软约束,设计了一个拥有手术层、护士层的双层蚁群算法进行求解。在短期集成决策问题中,考虑完整的手术三阶段及各阶段涉及的多种附加手术资源的约束,并进一步结合国内医院手术室运作的实际情况构建约束条件,提出了以手术室运作成本为优化目标的非线性整数规划模型,采用蚁群算法进行求解。针对分时域的集成决策优化问题,采集了医院手术室实际数据,设计了多个比较算例。算例结果表明,中期与短期的集成模型在手术室运作管理的多项评价指标上都有不同程度的提升。
郭孟宇[5]（2014）在《手术室资源优化调度方法研究》文中研究表明手术室是医院手术服务的重要科室，负责手术相关资源的日常运作调度。在手术需求不断攀升的今天，手术室逐渐成为医院手术服务流程中的瓶颈环节，手术室资源调度水平的高低直接影响着医院手术服务的质量和成本。手术室资源调度问题不确定性显着，涉及多类设施和人力资源的协同优化利用，是一类不确定环境下的复杂资源调度问题。因此，研究手术室资源优化调度问题具有重要的现实和理论价值。按照决策逻辑顺序，手术室资源调度问题可以分为手术护士排班问题以及择期手术和手术护士调度问题。本文分别针对这两个问题展开深入研究。与现有的确定性排班方法不同，本文考虑需求不确定条件下的手术护士排班问题，相应的提出一个基于随机规划的随机排班模型。该模型考虑了急诊手术对手术护士需求的不确定性，并对多类手术护士排班约束进行刻画。针对模型求解，本文提出一个基于蒙特卡洛仿真和整数规划的优化算法。理论证明和数值实验表明，该算法具有良好的收敛性，可以较好的近似求解随机排班模型。数值实验结果肯定了随机排班模型对需求不确定条件下的手术护士排班问题的优化效果。与已有的两阶段调度方法不同，本文针对择期手术和手术护士调度问题之间的紧密联系，提出两类整体调度方法：最优化方法和启发式方法。最优化方法基于0-1整数规划建立择期手术和手术护士整体调度模型，考虑了多类重要调度约束。数值实验验证了该模型对于提高手术间和手术护士整体利用水平的效果。为有效求解大规模问题，本文提出一个启发式分解迭代算法。该算法采用降序排列最早开始时间的最佳适应算法对择期手术调度问题进行快速求解，并设计多类启发式方法帮助提高算法的迭代搜索效率。数值实验验证了该算法的性能。本文基于由三甲医院收集整理的实际数据对手术室资源优化调度方法的相关资源需求问题进行研究。重点针对实际中影响手术时长的因素进行多因素方差分析，找出手术时长的显着影响因素，为实际中手术时长的准确估计提供理论依据，从而提高了择期手术和手术护士整体调度方法的应用性。本文还对实际中急诊手术的手术护士需求的经验概率分布进行推导，验证了随机排班模型的应用性。
汪婷,蒋红[6]（2014）在《弹性排班在护理人力资源管理中的应用现状》文中研究说明阐述了弹性排班的概念、国内外弹性排班的主要形式,分析了弹性排班在护理人力资源管理应用中存在的问题,期望能对弹性排班的质量改善有所帮助。
徐靖[7]（2013）在《面向DRG的集成化医疗服务成本管理模式与方法研究》文中研究说明本文从集成化管理的角度研究面向DRG的医疗服务成本管理，针对医疗服务成本管理研究现状和我国医院推行DRG存在的实际成本管理问题，应用集成化、系统化的思想，研究了面向DRG的集成化医疗服务成本管理的基本理论和管理模式，并针对病种成本预测和控制的特点及存在的问题进行了深入研究，主要研究成果如下：第一，对当前国内外关于医疗服务成本管理的研究文献进行了分类、分析和评述，进而论述了目前医疗服务成本管理的主要研究方向，并在此基础上提出了本文所要研究的主要问题。第二，分析了DRG对医疗服务成本管理的影响，研究并分析了面向DRG的集成化医疗服务成本管理的体系结构、特征，构建了实施面向DRG的集成化医疗服务成本管理的理论框架，然后，在此基础上，提出并构建了面向DRG的集成化医疗服务成本管理模式的框架模型，并对系统框架的构成和特征进行了详细的说明。第三，根据病种成本管理的需要，建立病种成本数据仓库模型。然后，基于类物料清单（GBOM）构建了单病种及病种系列成本影响因素表达模型，并进行数学描述。最后，运用粗糙集理论构建了病种成本影响因素约简模型，并进行了应用研究。第四，针对病种成本预测方法展开研究。首先，提出了基于知识发现（KDD）的病种成本预测系统框架。然后，重点研究了基于SVM的单病种成本预测方法和基于PSO优化SVM的DRG病种系列成本预测方法。第五，针对病种成本控制方法展开研究。首先，将预测控制的思想引入病种成本控制，提出了病种成本预测控制的模式。然后，将EWMA控制图和LSSVM引入病种成本控制，建立了基于EWMA控制图和LSSVM的病种成本预测控制模型和基于GA优化LSSVM的病种成本差异识别模型。第六，面向成本的医疗服务运营优化策略。在分析我国医疗服务运营存在的问题的基础上，从医院设施和人员配置的角度运用排队论、系统仿真以及整数规划等方法研究降低病种成本的策略。
艾杰[8]（2012）在《基于整数规划与模拟退火算法的混合优化护士排班问题》文中认为科学管理医疗资源，为病人提供品质服务，并能有效控制预算是当今护理管理者所面临的重大课题，其中护理资源管理直接影响护理质量和成本，护理资源的合理利用和充分开发已成为现代护理的管理核心。由于医院面临控制成本的压力，在目前护理工作量大、应急性强、不规则的轮班，传统的单一的简单排班模式的情况下，产生了医院和护士的利益冲突和目标差异，为更好调高护理质量、降低医院护理成本，建立一个完整的带劳动法规约束和满足护士自身需求的问题模型，这正是本文研究的主旨之一。护士排班问题是比TSP更难的NP问题，护士排班属于组合优化问题，数学规划求解有计算复杂度高的难处，而启发式算法虽然降低了搜索空间，极易陷入局部最优解。结合两种算法的优缺点，建立起基于分支定界和模拟退火算法的混合优化策略，从而有效降低计算复杂度和增大解的搜索空间。（1）从医院护理工作状况的可行性和实用性角度出发，结合《中山市XX医院护士状况调查问卷》的调研结果，系统阐述护士排班问题；然后以基本ILP模型为基础，增加“APN排班”机制、班次间不连续、周末休息和排班公平性等班次约束，建立起带有强、弱约束的护士排班模型。（2）介绍整数规划的分支定界算法和模拟退火算法，最后设计出整数规划的分支定界算法和模拟退火算法的混合优化策略，以班次的公平性为原则，并利用“护士交换规则”和“班次调整规则”产生新解，然后以一定的概率接受准则，增大了算法求解的搜索空间。实验结果表明，带有强、弱约束的护士排班模型较好的考虑了劳动法规、班次约束以及护士的潜在需求等因素，而基于分支定界和模拟退火算法的混合优化策略解的质量要远远好于数学规划和启发式算法。
刘梅,廖少玲,文若兰[9]（2011）在《护士排班的研究现状》文中认为护士排班是护理管理的重要内容之一,也是学者和护理管理者研究的热点。本文主要就有关护士排班的国内外研究现状作一综述。
翟凤英,潘文丽[10]（2010）在《双式排班法在护理工作中的应用》文中指出
二、护士排班需求本在手术室排班中的作用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、护士排班需求本在手术室排班中的作用（论文提纲范文）
（1）自主排班模式在手术室的应用效果（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 方法 |
| 1.2.1 排班规则拟订 |
| 1.2.2 负责排班人员选定 |
| 1.2.3 确定班次 |
| 1.2.4 排班方法管理 |
| 1.3 效果评价 |
| 1.4 统计学方法 |
| 2 结果 |
| 3 讨论 |
| 3.1 手术室护士对自主排班模式认同度高, 工作主观能动性得以积极发挥 |
| 3.2 主动合理安排时间, 满足个人需求, 提高了护士满意度 |
| 3.3 减轻护士长工作负担, 科室实施人性化管理, 提升了护理服务品质 |
| 4 小结 |
（2）手术室护士对改进排班模式需求的质性研究（论文提纲范文）
| 对象与方法 |
| 1. 研究对象。 |
| 2. 研究方法 |
| 2.1 资料的收集方法。 |
| 2.2 资料分析。 |
| 2.3 质量控制。 |
| 结果 |
| 1.改进手术室排班模式的必要性。 |
| 2.手术室排班方法。 |
| 3. 手术室排班模式实施。 |
| 讨论 |
| 1.改进手术室排班模式的必要性。 |
| 2.手术室排班模式的研究和实施。 |
（3）门诊科室特殊情况下的优化护理排班（论文提纲范文）
| 1 门诊优化护理排班的必要性 |
| 1.1 保障工作质量的需要 |
| 1.2 提高护士长管理水平的需要 |
| 1.3 保障护理人员身心健康的需要 |
| 2 优化护理排班的方法 |
| 2.1 一般情况 |
| 2.2 排班需求 |
| 2.3 优化护理排班的方法 |
| 3 优化护理排班后的效果 |
| 4 讨论 |
（4）手术室决策系统建模及分时域集成决策优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 本文研究的主要内容 |
| 2 国内外研究现状 |
| 2.1 手术排程问题 |
| 2.1.1 手术排程问题概述 |
| 2.1.2 手术排程问题研究现状 |
| 2.2 护士排班问题 |
| 2.2.1 护士排班问题概述 |
| 2.2.2 护士排班的研究现状 |
| 2.3 评价指标的研究现状 |
| 2.4 手术排程问题研究方法的分类 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于GRAI方法的医院手术决策管理改善研究 |
| 3.1 国内医院手术管理的现状 |
| 3.2 手术决策环境的复杂性分析 |
| 3.3 建模方法的选择 |
| 3.4 基于GRAI方法的手术室决策系统建模 |
| 3.4.1 制造系统决策与手术室决策在GRAI格中的映射关系 |
| 3.4.2 手术决策GRAI格 |
| 3.4.3 手术决策GRAI网 |
| 3.5 改进方案与数据验证 |
| 3.6 集成决策系统的GRAI模型 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 集成手术排程和护士排班的中期决策研究 |
| 4.1 集成决策模型 |
| 4.1.1 模型评价指标 |
| 4.1.2 问题描述 |
| 4.1.3 数学模型 |
| 4.2 集成模型改进的蚁群算法 |
| 4.2.1 蚁群算法的路径化结构 |
| 4.2.2 算法描述 |
| 4.2.3 信息素设置以及更新规则 |
| 4.2.4 状态转移规则 |
| 4.3 算法验证与对比 |
| 4.3.1 算例一 |
| 4.3.2 算例二 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 短期手术排程问题研究 |
| 5.1 短期问题的数学模型 |
| 5.1.1 问题描述 |
| 5.1.2 数学模型 |
| 5.2 求解短期排程问题的蚁群算法 |
| 5.2.1 改进的路径化结构 |
| 5.2.2 算法流程描述 |
| 5.3 算法验证与算例评价 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（5）手术室资源优化调度方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 手术室资源调度问题 |
| 1.2.2 护士排班问题的模型与方法 |
| 1.2.3 择期手术调度问题的模型与方法 |
| 1.3 论文主要工作和创新点 |
| 1.3.1 目前研究存在的不足 |
| 1.3.2 论文主要工作 |
| 1.3.3 论文创新点 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 考虑需求不确定性的手术护士排班方法研究 |
| 2.1 本章引言 |
| 2.2 问题数学描述 |
| 2.2.1 符号定义和假设 |
| 2.2.2 需求建模 |
| 2.2.3 手术护士排班约束 |
| 2.2.4 随机排班模型 |
| 2.3 蒙特卡洛仿真优化算法 |
| 2.3.1 算法框架 |
| 2.3.2 抽样平均近似模型 |
| 2.3.3 随机排班模型目标函数值计算 |
| 2.3.4 算法收敛性 |
| 2.4 数值实验 |
| 2.4.1 算例说明 |
| 2.4.2 计算结果及讨论 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 择期手术和手术护士整体调度方法研究 |
| 3.1 本章引言 |
| 3.2 问题数学描述 |
| 3.2.1 择期手术调度问题 |
| 3.2.2 手术护士调度问题 |
| 3.3 最优化方法：整体调度模型 |
| 3.4 启发式方法：分解迭代算法 |
| 3.4.1 算法结构 |
| 3.4.2 择期手术调度算法 |
| 3.4.3 下界估计 |
| 3.4.4 手术块序列生成 |
| 3.4.5 手术护士调度模型 |
| 3.5 数值实验 |
| 3.5.1 算例说明 |
| 3.5.2 计算结果及讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 手术室资源需求统计分析 |
| 4.1 本章引言 |
| 4.2 背景介绍 |
| 4.3 手术时长统计分析 |
| 4.3.1 数据初步分析 |
| 4.3.2 统计分析结果及讨论 |
| 4.4 急诊班次手术护士需求统计分析 |
| 4.4.1 数据初步分析 |
| 4.4.2 统计结果及讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）弹性排班在护理人力资源管理中的应用现状（论文提纲范文）
| 1弹性排班的概念 |
| 2弹性排班的形式 |
| 3存在的问题及建议 |
（7）面向DRG的集成化医疗服务成本管理模式与方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 医院面临的内外部环境 |
| 1.1.2 我国医院推行 DRG 存在的成本管理问题 |
| 1.2 相关领域的研究现状综述 |
| 1.2.1 医疗服务成本预测与计算 |
| 1.2.2 医疗服务成本控制 |
| 1.2.3 研究总结及发展趋势 |
| 1.3 论文研究的目的、意义和课题来源 |
| 1.3.1 论文研究目的及意义 |
| 1.3.2 论文的课题来源 |
| 1.4 论文的研究方法和研究内容 |
| 1.4.1 论文的研究方法 |
| 1.4.2 论文的研究内容 |
| 1.5 论文创新点 |
| 1.6 小结 |
| 第二章 面向 DRG 的集成化医疗服务成本管理模式研究 |
| 2.1 DRG 及对医疗服务成本管理的影响 |
| 2.1.1 DRG 的概念及作用 |
| 2.1.2 DRG 对医疗服务成本管理的影响 |
| 2.2 面向 DRG 的集成化医疗服务成本管理的基本思想 |
| 2.2.1 面向 DRG 的集成化医疗服务成本管理的结构模型 |
| 2.2.2 面向 DRG 的集成化医疗服务成本管理的特征 |
| 2.2.3 实施面向 DRG 的集成化医疗服务成本管理的理论框架 |
| 2.3 面向 DRG 的集成化医疗服务成本管理模式的构建 |
| 2.3.1 面向 DRG 的集成化医疗服务成本管理的过程模型 |
| 2.3.2 面向 DRG 的集成化医疗服务成本管理模式及框架组成 |
| 2.3.3 面向 DRG 的集成化医疗服务成本管理框架的特征 |
| 2.3.4 面向 DRG 的集成化医疗服务成本管理关键技术 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 病种成本影响因素表达与约简研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 面向病种成本影响因素分析的病种成本数据仓库模型 |
| 3.3 基于 GBOM 的单病种及病种系列成本影响因素表达 |
| 3.3.1 表达模型的构建 |
| 3.3.2 表达模型的数学描述 |
| 3.4 基于粗糙集的病种成本影响因素约简 |
| 3.4.1 粗糙集的基本原理 |
| 3.4.2 模型的构建与求解 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 病种成本预测研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 病种成本预测知识发现系统框架的构建 |
| 4.3 基于支持向量机的单病种成本预测 |
| 4.3.1 基于支持向量机的单病种成本预测原理 |
| 4.3.2 模型的构建 |
| 4.3.3 实例分析 |
| 4.4 基于粒子群优化支持向量机的病种系列成本预测 |
| 4.4.1 粒子群算法优化支持向量机 |
| 4.4.2 模型的构建 |
| 4.4.3 实例分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 病种成本控制研究 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 病种成本控制系统结构设计 |
| 5.2.1 病种成本控制系统基本结构 |
| 5.2.2 病种成本控制系统方案设计 |
| 5.2.3 基于 LSSVM 与 EWMA 控制图的病种成本控制方法 |
| 5.3 基于 LSSVM 与 EWMA 控制图的病种成本预测控制 |
| 5.3.1 基于 LSSVM 的病种成本时间序列预测原理 |
| 5.3.2 基于 EWMA 控制图的病种成本差异分析原理 |
| 5.3.3 模型的构建 |
| 5.3.4 实例分析 |
| 5.4 基于遗传算法优化 LSSVM 的病种成本差异识别 |
| 5.4.1 概述 |
| 5.4.2 基于 LSSVM 的病种成本差异识别原理 |
| 5.4.3 遗传算法优化 LSSVM |
| 5.4.4 模型的构建 |
| 5.4.5 实例分析 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 面向成本的医疗服务运营优化策略 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 基于排队论优化医院设施能力 |
| 6.2.1 医院设施能力分析 |
| 6.2.2 模型的构建 |
| 6.2.3 实例分析——以门诊手术室为例 |
| 6.2.4 结论 |
| 6.3 基于作业调度优化医院设施调度 |
| 6.3.1 医院设施调度问题描述 |
| 6.3.2 医院设施调度策略分析 |
| 6.3.3 实例分析——以手术室为例 |
| 6.3.4 结论 |
| 6.4 基于整数规划优化医院护士配置与排班 |
| 6.4.1 整数规划概述 |
| 6.4.2 常用的护士排班模式分析 |
| 6.4.3 实例分析——以急诊室护士为例 |
| 6.4.4 结论 |
| 6.5 小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况 |
| 致谢 |
（8）基于整数规划与模拟退火算法的混合优化护士排班问题（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容与组织架构 |
| 第二章 护士排班问题建模 |
| 2.1 护士排班问题 |
| 2.2 护士排班模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 护士排班算法 |
| 3.1 整数规划 |
| 3.1.1 整数规划的模型 |
| 3.1.2 分支定界算法的基本原理和步骤 |
| 3.2 模拟退火算法 |
| 3.2.1 组合优化与固体退火的相似性 |
| 3.2.2 Metropolis 准则 |
| 3.2.3 新解的产生和接受机制 |
| 3.2.4 模拟退火算法步骤 |
| 3.2.5 冷却进度表 |
| 3.2.6 模拟退火算法的统计特性 |
| 3.3 整数规划与模拟退火混合优化策略 |
| 3.3.1 整数规划和模拟退火混合优化策略 |
| 3.3.2 BBASA 混合优化策略的算法操作与参数设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 护士排班案例计算与分析 |
| 4.1 实验数据分析 |
| 4.2 分支界定算法仿真结果 |
| 4.3 模拟退火算法仿真结果 |
| 4.4 分支界定与模拟退火算法混合优化策略仿真结果 |
| 4.5 仿真结果比较分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（9）护士排班的研究现状（论文提纲范文）
| 1 护士排班的国外研究现状 |
| 2 护士排班的国内研究现状 |
| 2.1 护士排班的定性研究 |
| 2.2 护士排班的定量研究 |
| 3 建议与展望 |
（10）双式排班法在护理工作中的应用（论文提纲范文）
| 1 方法 |
| 2 优点 |
| 2.1 体现了“以人为本”的管理理念 |
| 2.2 体现了排班的公平性与灵活性 |
| 2.3 体现了弹性排班的内涵 |
| 2.4 为年度统计班次情况奠定基础 |
四、护士排班需求本在手术室排班中的作用（论文参考文献）
- [1]自主排班模式在手术室的应用效果[J]. 潘俊蓉. 全科护理, 2019(25)
- [2]手术室护士对改进排班模式需求的质性研究[J]. 王丽芬,沈祝苹. 医院管理论坛, 2019(07)
- [3]门诊科室特殊情况下的优化护理排班[J]. 杨红梅. 当代护士(中旬刊), 2016(10)
- [4]手术室决策系统建模及分时域集成决策优化研究[D]. 李冲. 宁波大学, 2014(03)
- [5]手术室资源优化调度方法研究[D]. 郭孟宇. 清华大学, 2014(01)
- [6]弹性排班在护理人力资源管理中的应用现状[J]. 汪婷,蒋红. 护理研究, 2014(04)
- [7]面向DRG的集成化医疗服务成本管理模式与方法研究[D]. 徐靖. 天津大学, 2013(01)
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