多资源约束下改进NSGA-Ⅱ算法的手术调度

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针对手术调度涉及因素众多难以优化的问题,在考虑手术台、执刀医师等资源约束,构建了以病人满意度及手术总流程时间为目标函数的模糊调度数学模型.针对传统的加权系数方法不能很好地解决手术多目标优化问题,提出改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting geneticalgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ),采用改进的拥挤密度排序法改善同一非劣等级内个体的排序;提出自适应交叉和变异策略,克服了种群早熟化,改善算法收敛速度;采用改进精英策略保持种群多样性,改善算法搜索性能.最后,将该算法应用于某三甲医院手术模糊调度中,仿真结果证明该方法的有效性和可行性.
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