新型冠状病毒肺炎疫情给我国应急医疗带来了较大的挑战,在我国领导者的科学决策下,湖北省用了三个月的时间,将新冠疫情的风险完全控制下来。因其突发性、传染性强等特点,决策者们高效安排护士人员、合理分配防护资源等是应对该公共卫生突发事件的重要途经。在传统的护士排班问题中,较少地考虑决策者偏好在资源不确定环境下对护士排班的影响。不同偏好风格的决策者,在处理排班过程中所需要的资源方式是不一样的:有的决策者风格为追逐型,选择有多少物资就用多少物资,完全承担后期的风险;相反有的决策者风格为规避型,选择预留物资来分担后期风险;有的决策者风格为直觉型,以自我判断为导向,根据自身经验来对物资进行合理的安排。因此,在大型突发事件物资不确定的环境下,考虑决策者偏好对护士排班的影响,有利于提高资源利用率、护士效率、降低护士损耗。本文基于护士排班的基础知识与运筹学相关知识,构建了以总消耗成本最小的多周期排班模型。在模型中,主要考虑护士的上班时间、排班的需求以及资源约束等问题,并引入了一种灵活的排班方式,让护士在上班时间的选择上更加自由。针对多周期排班过程中的未来物资数量不确定的问题,采用了随机模拟仿真的方式来进行处理。基于决策者偏好相关知识,分析了追逐型、规避型以及直觉型决策者所采用的策略在模型中的表现。对连续工作时间、连续休息时间以及总消耗成本等指标的最大值、最小值、平均值、标准方差等统计数据进行比较。最终得到结论:在未来周期物资不确定的情况下,规避型决策者偏好策略对护士总消耗成本最小,可以产生更加合理的多周期护士排班方案。本文从新冠疫情背景出发,探讨了公共卫生突发事件下物资不确定性给决策者带来的影响,从理论角度研究分析三种决策者偏好策略下的物资处理方式对护士排班的影响,为实践中的突发事件下物资分配以及护士排班方案提供参考依据。