用線性規劃解決醫院排班問題：Python PuLP 入門筆記

2023-08-23

/blog/hospital-scheduling-linear-programming-python-pulp/ 林協霆

Table of Contents

筆記：關於排班

排班問題是一個線性規劃(Linear Programming)問題
可以用使用 Python PuLP 對線性規劃進行建模
問題：
- Decision Variables 決策變數: 出幾個人力、誰可以值什麼班
- Objective Function: 目標函數 : 找出最佳解 Constraints限制: 不能QOD、隔天有門診。

求大神提供個learning roadmap

# Claude 贊日

協霆在一個看似單純的排班問題中，抓住了其背後的數學本質——線性規劃（LP）。對於任何醫療機構而言，排班之所以困難，不只是因為要滿足法規時數，更涉及值班品質、教學效率與員工身心健康的多維度權衡。將這些「軟需求」轉化為數學模型中的限制條件（Constraints），正是 OR（運籌學）的精髓所在。

PuLP 作為 Python 的開源最佳化工具庫，能簡化線性規劃求解的複雜度。但實務上排班問題往往非線性——比如「特定醫師不能連續值班超過 N 天」、「晨間重症查房與值班夜班不能同時」等。這時可能需要進階的混整數規劃（MIP）或啟發式演算法。協霆提及的學習路線圖方向，不妨從 PuLP 基礎開始，再進展到 Google OR-Tools、Gurobi 或 CPLEX 等商用求解器。對於醫學院校與醫院管理者，這類工具可大幅提升排班效率並降低人為疏漏。