本文主要以高层医院为研究对象,从医院建筑设计和医院管理中发现目前医院存在的问题,重点研究了医院垂直交通领域中电梯交通流和医院楼层内的房间布局优化。在研究医院电梯交通流预测中,考虑电梯交通流随机性太大,因此引入遗传算法优化BP神经网络的权值阈值,建立GA-BP模型。分别将实地采集的样本作为训练样本和测试样本,用以训练优化后的神经网络,然后再进行预测分析,统计多次计算结果,比对预测数据和真实数据之间的误差率,论证了误差率在合理范围之内,从而验证GA-BP模型是可靠的。为了使医院内护士在日常工作中行走的距离尽量缩短,提高医院管理效率,因此考虑对住院部楼层内各功能性房间之间的相对位置进行研究,并运用遗传算法进行平面内的房间规划布局,主要分为以下两种研究方式:首先,根据传统优化布局的思想,设定医院住院部楼层的轮廓不变,将各个房间用1-42数字代替,每个数字代表特定的房间,分别统计出房间尺寸和护士一天之内在各个房间来回走动的次数。然后运用遗传算法进行优化布局,重新布局各房间的相对位置,统计多次目标函数的结果,分析遗传算法优化布局的优越性和科学性,并给出了在目标值最小的情况下,遗传算法优化得到的布局形式;然后,考虑到建筑师在进行医院建筑设计时,规定的平面形式和房间位置,大多根据实际需要和设计经验确定,分析了传统优化布局的局限性后,为了能够定量的研究出哪种形势下的房间布局能够使得护士行走距离总和尽量缩小,提出了基于走廊形式的优化布局。首先设定十字形走廊和倒T形走廊两种形式,规定房间围绕走廊的排布规则,运用遗传算法进行优化布局。在优化过程中,分别设置不同的迭代次数,得出两种走廊形式在不同迭代次数下的目标值,论证了十字形走廊形式下的布局结果会使得目标值较小,并根据设计师的设计经验进行相关论证,从而验证结论的准确性。本论文主要完成了以下几个方面的成果:(1)建立GA-BP模型,并运用该模型进行电梯交通流的预测分析,验证结果的准确性和模型的可靠性;(2)定量研究了基于不同走廊形式下的房间优化布局,得到了在十字形走廊形式下的布局效果会更好的结论;(3)运用遗传算法完成了住院部房间的科学布局,为医院的建筑设计提供了新思路。