一种面向医疗人力资源应急调度的优化算法设计

在医疗人力资源应急分配和调度算法中，常见的权重分配法局限性较大，最终结果无法包含全部的最优解，难以获得最佳方案。针对这一问题，文中提出使用多目标粒子群算法来综合多个要素对数据进行训练，通过粒子适应度对比求得最优值，同时使用正交方法初始化粒子群，以保证解的收敛性。在算法性能的测试实验中，所提算法的最优值均小于对比算法，且在优化结束时的迭代次数最少，证明了其具有良好的综合性能。在实例分析中，该算法能够有效地计算出新冠疫情初期武汉市各定点医院人力分配的最佳方案，实现了人力资源的快速优化调度，应用价值较为理想。