护士调度：护士调度模型的演示

【文件属性】：
文件名称：护士调度：护士调度模型的演示
文件大小：11KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-10 08:06:05
optimization constraint-satisfaction-problem healthcare hybrid-solution Python 护士调度 这是由Ikeda，Nakamura和Humble（INH）开发的护士调度模型的演示。 护士调度问题旨在在调度和人员约束下为一组护士找到最佳分配。 INH开发了一个模型，该模型简化了现实世界中的护理机构。 在一般的护士排班问题中，存在三种约束类型，此处提到这三种约束条件是为INH的约束条件提供背景信息。 在一般问题中，这些类型的约束是： 中断次数的上限和下限。 每个班次的值班护士人数。 对于每个护士，上班和下班之间的时间间隔的上限和下限。 这三种限制条件相结合，以确保始终有足够的护士值班，而不会使任何特定的护士过度劳累。 INH通过简化这些约束条件制定了QUBO，如下所述，该方法试图为护士安排取得合理的结果。 INH的三种约束类型是： “硬班”约束：要求每个工作日至少分配一名护士。 “严格的护士”约束条件：要求没有护士连续工作两天或更长时间。 “软护士”约束条

【文件预览】：
nurse-scheduling-master
----nurse_scheduling.py(8KB)
----requirements.txt(23B)
----CODEOWNERS(23B)
----LICENSE(11KB)
----README.md(5KB)
----tests()
--------__init__.py(0B)
--------test_nurse_scheduling.py(1KB)
----.circleci()
--------config.yml(427B)