【摘 要】
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随着老龄化趋势的发展,目前我国已成为老龄化人口最多的国家,也是老龄化程度最高的国家之一。居家养老和养老院是目前为老人服务的主要方式,但由于老人数量的日渐增加,居家养老已无法满足需求,养老机构逐步成为社会的刚需。而在养老机构中,专门为老人服务的护工由于其本身的工作性质导致养老机构招工困难,养老院也常因缺乏人手导致服务质量低和客户来源少,进而造成资金匮乏的现象,而资金匮乏又会导致招工困难,从而陷入一个
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（71701052）,该项目名称为高时变养护需求驱动的护理班次与人力资源优化配置；
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随着老龄化趋势的发展,目前我国已成为老龄化人口最多的国家,也是老龄化程度最高的国家之一。居家养老和养老院是目前为老人服务的主要方式,但由于老人数量的日渐增加,居家养老已无法满足需求,养老机构逐步成为社会的刚需。而在养老机构中,专门为老人服务的护工由于其本身的工作性质导致养老机构招工困难,养老院也常因缺乏人手导致服务质量低和客户来源少,进而造成资金匮乏的现象,而资金匮乏又会导致招工困难,从而陷入一个恶性循化中,因此优化护工的人力资源配置以及合理安排护工已成为养老机构亟需解决的问题。而另一方面,养老院的护工其工作具有“高时变、多班次、分层级、协作式”的特点,这些特点无疑为解决护工的人员配置问题增加了难度,使得目前的手工排班方式并不能高效地处理问题,以至于经常出现高峰期人手不足和低峰期人员过剩的情况。本文主要针对目前养老院所面临的困境,同时结合护工的工作特点提出了解决护工人员配置问题的思路和方法。本文的主要研究内容如下:（1）通过实地调研,确定与养老院的护工人员配置问题相关的信息,包括优化目标和约束条件,进一步构建出抽象的数学模型,通过对模型求解来达到优化护工人员配置的目的。（2）在护工的时段需求为高时变的前提下,针对其时段需求为已知确定的情况构建了相关的数学模型,并使用禁忌搜索算法进行求解,对算法进行了参数分析及特性分析,结果表明算法具有极佳的收敛性和稳定性。最后对多目标模型中各目标函数的权重值进行分析,结果表明权重值的选取对目标结果具有一定的偏向影响。（3）在护工的时段需求为高时变的前提下,针对其时段需求为不确定但是在一定范围内上下浮动的情况构建了新的数学模型,并在时段需求确定情况的基础上对方法进行了改进,提出了加以改善后的禁忌搜索算法来解决问题,同时对算法进行的参数分析和特性分析也表明算法具有良好的收敛性和稳定性。最后对模型中各目标权重值的分析结果也显示了各目标值之间的关联,同时也表明权重值的选取对目标结果具有显著的偏向作用。（4）针对各种不同的高时变需求情况分别进行了仿真实验,在护工时段需求确定的情况下对时段的波动幅度和剧烈程度参数进行测试分析,实验表明这些参数都会影响人员配置的结果,且波动幅度和剧烈程度越大时其影响程度也更大。另外,在护工时段需求为不确定的情况下对波动幅度、剧烈程度以及浮动范围等参数分别进行了分析,实验表明各参数对护工人员配置的结果均存在不同程度的影响,且不同的参数组合下具有不一样的效果。
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