护士作为医疗体系的重要组成部分,其工作质量直接影响着病人的康复情况及医院的医疗水平。但是在现实生活中,我国的护士群体面临着劳动强度大、工作倦怠程度高、工作满意度低、人才流失严重的情况。而良好的护士排班规则对提高护士满意度,降低离职率起着重要作用。国外研究护士排班问题较早,目前研究的大多为单目标护士排班问题,但现实中护士排班需要平衡各方利益,是一个多目标问题。而且国外的排班模式和约束要求与国内有很大的差距,直接照搬国外的护士排班模型很难适应我国医院的护理状况。因此我国仍需建立以我国国情为基础的多目标护士排班模型。护士排班在运筹学方面普遍被认为是一种组合优化问题,本文研究主要分为三部分,建立模型,算法求解,实证研究。首先,本文以我国的医疗实践为基础,以违反医院规定最少,满足护士个人偏好和保证护士时间分配均匀为目标,充分考虑护士排班的软约束和硬约束,设定了护士排班涉及的时间参数、覆盖参数和偏好参数,建立了多目标的护士排班模型。其次,本文针对多目标护士排班问题的特点,设计了多层编码遗传—粒子群算法流程。本文采用多层编码方式对粒子进行编码,第一层编码表示护士的编号及工作日期,第二层表示个体的工作状态即护士是工作还是休息。之后粒子个体间进行个体交叉,群体交叉,变异,筛选个体最优解集,筛选群体最优解集等操作。最后,本文以某医院骨科科室的护士排班工作为例,利用开发的模型和算法并运用MATLAB软件实现进行了求解分析,找到了模型中各目标在非劣解集中的变化状况,并对算法排班和手工排班情况进行比较评价,证明了新模型和算法的优越性。