家庭护理人员路径和调度规划问题(HHCRSP)着眼于给护理人员分配客户请求并安排护理人员的服务次序路径,在保证客户满意度的同时,最大程度的降低成本,有效提高医护和养老资源的利用率,缓解医护和养老资源短缺的问题。为保证路径和调度规划的灵活性和科学性,本文将家庭护理人员路径和调度规划分为两个阶段:静态阶段和动态阶段。在静态规划阶段,综合考虑了服务总成本和客户的满意度问题,建立了基于多目标的静态家庭护理人员路径和调度规划模型。然后使用Solomon数据集确定了模型求解方法—基础粒子群算法的关键参数,并对基础粒子群算法进行了改进。实例证明:改进的粒子群算法—非线性递增的惯性权重粒子群算法弥补了基础粒子群算法容易陷入局部最优解的缺点,更适用于静态HHCRSP的求解;在动态阶段,将基于多目标的静态HHCRSP模型扩展为基于多目标的动态HHCRSP模型,结合客户请求的动态性程度和滚动时域设置原则,针对不同的动态客户请求采取不同的求解策略。并沿用Solomon数据集,验证求解策略的正确性,结果表明,动态阶段所选的求解策略能有效降低客户点的平均总成本,提高客户满意度。为验证上述所建模型、求解算法和求解策略的适用性,以河北省秦皇岛市M区域的数据为例进行家庭护理人员路径和调度规划的研究,结果表明,使用上述模型和方法求出的规划结果仍能有效降低总成本,提高客户的满意度,即使改变原始数据集,仍可求出最佳规划方案。本文对家庭护理人员路径和调度规划问题的研究和非线性递增的惯性权重粒子群算法的应用具有理论参考价值,也对促进家庭护理服务的发展具有实践意义。