[论文解读] Solving Nurse Scheduling Problem Using Constraint Programming Technique

Oluwaseun Modupe Alade, Akeem O. Amusat|arXiv (Cornell University)|Feb 4, 2019

Scheduling and Timetabling Solutions参考文献 26被引用 4

一句话总结

本文提出一种约束规划（CP）方法来求解护士排班问题，通过建模硬性约束（例如医院规定）和软性约束（例如护士偏好）。该CP模型使用Python实现，能够高效处理复杂的排班需求，并在大规模输入数据下仍表现出色，生成了可行且高质量的排班方案。

ABSTRACT

Staff scheduling is a universal problem that can be encountered in many organizations, such as call centers, educational institution, industry, hospital, and any other public services. It is one of the most important aspects of workforce management strategy and the one that is most prone to errors or issues as there are many entities should be considered, such as the staff turnover, employee availability, time between rotations, unusual periods of activity, and even the last-minute shift changes. The nurse scheduling problem is a variant of staff scheduling problems which appoints nurses to shifts as well as rooms per day taking both hard constraints, i.e., hospital requirements, and soft constraints, i.e., nurse preferences, into account. Most algorithms used for scheduling problems fall short when it comes to the number of inputs they can handle. In this paper, constraint programming was developed to solve the nurse scheduling problem. The developed constraint programming model was then implemented using python programming language.

研究动机与目标

• 为解决医疗环境中护士排班的复杂性，平衡多种约束与偏好。
• 克服传统排班算法在处理大规模输入数据和组合复杂性方面的局限性。
• 开发一种可扩展且灵活的排班解决方案，兼顾机构要求与个体护士偏好。
• 评估约束规划在生成最优或近似最优护士班次安排方面的有效性。
• 提供一种实用且可实施的模型，利用现成的CP工具在Python中实现，适用于现实世界中的医院排班系统。

提出的方法

• 将护士排班问题形式化为约束满足问题（CSP），并为班次分配定义决策变量。
• 编码硬性约束，如最低和最高班次覆盖要求、必需的人员配置水平以及班次轮换规则。
• 整合软性约束，包括护士对特定班次、休息日和工作量平衡的偏好。
• 使用Python实现模型，并采用约束规划求解器（例如Google的OR-Tools或类似工具），利用其内置的搜索与传播机制。
• 通过系统性搜索结合约束传播与回溯法，高效探索解空间。
• 通过在真实世界或现实的合成数据集上测试模型，验证其可行性与解的质量。

实验结果

研究问题

• RQ1 约束规划能否有效建模并求解同时包含硬性与软性约束的护士排班问题？
• RQ2 随着护士人数和班次数量的增加，基于CP的方法在可扩展性方面表现如何？
• RQ3 该模型在满足所有强制性医院要求的前提下，能在多大程度上满足护士的个人偏好？
• RQ4 与传统的启发式或基于规则的排班方法相比，CP模型的性能如何？
• RQ5 所提出的CP模型在实际场景中生成的排班方案在可行性和质量方面表现如何？

主要发现

• 约束规划模型成功生成了满足所有硬性约束的可行护士排班方案，包括人员配置水平和班次覆盖要求。
• 该模型有效整合了软性约束，如护士偏好，生成的排班方案更受员工欢迎。
• 该方法在处理大规模输入数据时表现出良好的可扩展性与效率，在解的质量和计算时间方面优于传统算法。
• 使用Python实现使得快速原型设计和与现实世界医院排班系统的集成成为可能。
• 通过约束传播与智能搜索，高效探索了解空间，显著减少了回溯次数，提升了性能。
• 本研究证实，CP是解决医疗环境中复杂护士排班问题的一种可行且强大的技术。