【优化分配】基于遗传算法求解医疗资源分配优化问题附Matlab源码

1 简介

本文以医疗人员的合理配置为切入点,在抗震救灾、战场救护等特殊任务背景下,基于遗传算法,研究有限的医疗人员面对多批次伤者时如何进行合理人员配置,才能够得到最大化的治疗效益,并针对解算结果进一步迭代分析和性能跟踪,验证研究结果的可靠性.最后总结大规模应急情境下医疗资源的配置现状,提出具有针对性的改善建议.

2 部分代码

function job_wait = job_waittime(mac_serial, mac_start, mac_end, job, mac)

%job_waittime 等待时间

%   

% 获取mac的个数

nb_mac = mac_max_num(mac);

% 获取job个数

job_num = length(job);

job_start = cell(1,job_num);

job_end = cell(1,job_num);

for i = 1:job_num

    job_start{i} = zeros(1, length(job{i}));

    job_end{i} = zeros(1, length(job{i}));

end

job_wait = zeros(1,job_num);

for i=1:nb_mac

    for j=1:length(mac_start{i})

        job_start{mac_serial{i}(j,1)}(mac_serial{i}(j,2)) = mac_start{i}(j);

        job_end{mac_serial{i}(j,1)}(mac_serial{i}(j,2)) = mac_end{i}(j);

    end

end

        

for k = 1:job_num

    for j = 2:length(job_start{k})

        if job_start{k}(j) > job_end{k}(j-1)

            job_wait(1,k) = job_wait(1,k) + job_start{k}(j) - job_end{k}(j-1);

        end

    end

end

end

​3 仿真结果

4 参考文献

[1]周浩, 郭栋. 基于遗传算法的医疗资源配置研究[J]. 消费导刊, 2016, 000(005):260.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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