护士排班问题（Nurse Scheduling Problem）via PyQUBO
Nurse Scheduling Problem via PyQUBO
AI总结：
本研究利用PyQUBO框架，结合模拟退火算法和二次无约束二元优化模型，逐步构建数学公式以解决护士排班问题，旨在平衡人员需求、护士满意度与护理质量，实验验证了方法的有效性，并为其他复杂优化问题提供了新方向。
摘要：
护士排班问题是医疗管理中的一个关键优化挑战。它旨在平衡人员需求、护士满意度和患者护理质量。针对该排班问题固有的约束条件，我们逐步详细阐述了数学公式。随后，我们利用一种量子启发技术、模拟退火算法和二次无约束二元优化模型来优化工作量并增加护士偏好。数值实验的实施展示了我们提出技术的能力。我们的研究结果表明了未来研究的一个有前景的方向，其潜在应用可扩展到护士排班之外的其他复杂优化问题。
英文摘要：
The nurse scheduling problem is a critical optimization challenge in healthcare management. It aims to balance staffing demands, nurse satisfaction, and patient care quality. Corresponding to the constraints inherent in this scheduling problem, we detail the mathematical formulation step-by-step. We then utilize a quantum-inspired technique, the simulated annealing algorithm, and a quadratic unconstrained binary optimization model to optimize workload and increase nurse preferences. Numerical experiments are implemented to show the capacity of our proposed techniques. Our findings indicate a promising direction for future research, with potential applications extending beyond nurse scheduling to other complex optimization problems.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
