护士排班是医院必不可少的重要工作之一，其优劣直接影响着医院的护理成本和护理质量。目前中国仍普遍采用手工排班方式，缺乏对多级别和多岗位护士排班问题的研究，针对此并结合中国护士排班的实际习惯与偏好，本文建立了多级别多岗位的护士排班目标规划模型，并设计出一个基于演化算法的护士排班方法(简称ENS)，生成护士排班方案，提高护士偏好满意度的同时降低医院护理成本，提升医院护理质量。本文主要研究内容如下：　　(1)根据中国医院的实际情况，详细介绍护理需求、劳动法规、护士偏好以及护理成本，然后在此基础上给出护士排班方案的定义。与传统的护士排班问题不同，本文考虑了该问题的多级别和多岗位特征，同时梳理了二者的关系，考虑了二者的匹配情况。　　(2)建立相应的数学规划模型。模型目标由护理成本和护士偏好加权构成，模型约束为护理需求约束和劳动法规约束。本文在考虑既有护士排班问题中常见的劳动法规或约束的基础上，结合中国医院实际护理工作的现实需求，对其进行系统的分析梳理与归纳。考虑到劳动法规约束的严苛要求不利于算法求解，本文对其进行分类，将一部分约束转化为模型目标，实现模型的改进。　　(3)设计ENS护士排班方法。该方法首先生成一个满足护理需求的初始解，然后利用演化算法对初始解进行迭代优化。一个演化迭代过程包括：解的分解、演化摧毁、随机重构以及解的验收四个步骤。ENS方法在演化摧毁阶段嵌入了模仿适者生存的机制，以提高解的性能；在随机重构阶段提出四种不同的排序策略，进一步加快重构速度，保证重构质量。　　实验表明，与手工排班方案相比，ENS方法能以更低的护理成本和更大的护士偏好满足求解多级别多岗位护士排班问题。