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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳永哲
研究生(外文):Yung-Che Chen
論文名稱:應用多目標規劃法於護理人員排班問題之研究
論文名稱(外文):Application of Multi-Goal Programming Method in The Study of Nursing Scheduling Problem
指導教授:林逾先林逾先引用關係
口試委員:陳明琪蔡榮發
口試日期:2012-06-21
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北科技大學
系所名稱:經營管理系碩士班
學門:商業及管理學門
學類:企業管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:51
中文關鍵詞:護理人員排班多目標規劃法軟硬限制
外文關鍵詞:Nursing Staff SchedulingMulti-Goal ProgrammingHardware and Software Restrictions
相關次數:
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隨著國民的生活品質水準日漸提昇,以及台灣邁入高齡化社會,加上國人對健康觀念的普遍認識,對於醫療保健服務的需求也比以往增加許多,因此不管什麼樣類型的醫療單位都紛紛引進高成本與高效能之醫療儀器設備與技術,以提升醫療水準才有能力滿足現代社會大眾對於醫療之需求。
要如何同時兼顧提高醫療品質、降低醫療成本和浪費是各醫療單位所要共同面臨的問題。劉光宗(2011)在大部份醫療院所的營運成本結構中,人事費用的支出是最大比重,而其中又以護理人事費用為最高。因此適當而有效率的運用護理人力將可為醫療單位省下不少多餘的支出,且可避免造成不必要的人力浪費。
近年來多目標規劃法已被廣泛應用在許多領域,其中也包含人力資源管理方面之應用,本研究以某住院部門之個案,探討全年無休服務之護理人員排班問題,並根據護理人員排班之軟硬限制,運用多目標規劃法建立一個數學模型,求算出最佳護理人力配置與最低人力費用成本。


As the standards of quality of life is increasingly improved, Taiwan become to an aging society, and the demand for health care services than ever before to increase, so regardless of what type of medical units have the introduction of high-cost and high performance medical equipment and technology to enhance the standards of medical care which have the ability to meet the demand of modern society.
How to balance the quality of care and reduce health care costs is medical units’ common problem. In a large part of the medical institution’s operating cost structure, the personnel costs of spending accounted for the largest proportion, especially nursing personnel costs.
Multi-goal programming has been widely applied in many fields, includes human resource management, in this study, explore the nurse scheduling problem for the whole year round service, and according to the nurses scheduling constraints, use multi-goal programming method to establish a mathematical model to figure out the best nurse allocation and the lowest the cost of manpower.


目錄
中文摘要 I
ABSTRACT II
誌謝 III
目錄 IV
表目錄 VI
圖目錄 VII
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究目的 3
1.3 研究限制 4
1.4 研究流程 5
第二章 文獻回顧 7
2.1 護理人員排班之相關法規 7
2.1.1 勞動基準法 7
2.1.2 護理人員法 9
2.2 護理人員排班之文獻回顧 10
2.2.1 護理人員排班之定義 10
2.2.2 護理人員排班之考量因素 11
2.2.3 護理人員排班之種類 13
2.2.4 護理人員排班之方法 14
第三章 研究方法 19
3.1 多目標規劃法之介紹 19
3.1.1 多目標規劃與單目標線性規劃之比較 22
3.1.2 多目標規劃的發展 23
3.1.3 多目標數學模式之代數形式表示 24
3.1.4 實務上多目標規劃之應用 25
3.2 多目標規劃之數學模式定義 26
3.2.1 符號定義 26
3.2.2 模式建構 28
第四章 多目標規劃模式之運用 30
4.1 個案資料描述 30
4.1.1 排班限制整理 30
4.2 護理排班最佳化之運算 32
第五章 結論與建議 38
5.1 結論 38
5.2 建議 39
參考文獻 40
附錄A LINGO 9.0運算過程畫面 44
附錄B LINGO 9.0運算結果畫面 47
附錄C 每星期各班次最低護理人力需求對照表 48

表目錄
表2.1 各種排班法之優點與問題比較表 17
表3.1 單目標線性規劃法與多目標規劃法比較表 22
表3.2 多目標規劃法之發展與演進表 23
表4.1 某醫院某住院部門一天24小時所需的護理人數表 30
表4.2 全職護士與臨時護士各時段工資估算表 31
表4.3 LINGO 9.0運算結果一覽表(各排休組合可休假人數) 36
表4.4 LINGO 9.0運算結果一覽表(臨時護士需求人數與其變動量) 37
表4.5 最低護理人力成本計算表 37

圖目錄
圖1.1 研究架構流程圖 6
圖3.1 護理人員排休組合與需求人數矩陣圖 27
圖3.2護理人員值班各班次覆蓋時段距陣圖 27
圖4.1 護理人員值班時段與班次矩陣圖 31

一、中文部份
王治元(2004)。智慧型基因演算法於多目標排程之發展與應用-以PCB鑽孔作業為例。元智大學工業工程與管理學系碩士論文。
王裕元(2003)。應用多目標決策模式建立護理人員排班方法之研究。國立屏東 科技大學工業管理學系碩士論文。
李宇欣、楊承道(1999)。雙勤務人員排班問題。運輸計劃季刊,28(3),409-420。
李俊德(2005)。以限制規劃法求解全年無休人員排班問題之研究─以護理人員排班為例。國立交通大學運輸科技與管理學系碩士論文。
林純玉(2010)。護理人員排班程式設計與實作。中華大學生物資訊系碩士論文。
邱泓文(2002)。建構一Web-Based 護理排班支援系統。台北醫學大學醫學資訊系碩士論文。
侯文哲(2002)。護理人員排班資訊系統之建立與探討。國立成功大學工業管理科學系碩士論文。
徐玉珊(2009)。行政執行機關智慧型資源整合配置之研究—以北部某執行機關為例。輔仁大學資訊管理學系碩士論文。
徐志明、黃廷合、劉雙火(2008)。應用基因演算法及螞蟻群最佳化於台鐵乘務人員排班問題之研究。明新學報,34(2),199-218。
張博論、劉玲伶、錢慶文(2005)。驗法則式主治師Excel排班輔助系統之開發。醫務管理,6(1),111-129。
張慶源、李淑賢(1992)。護理人員排班系統之實驗設計。醫院與電腦,8,65-70。
張景智(2011)。永續校園能源結構系統多目標規劃模式之研究。朝陽科技大學建築及都市設計系碩士論文。
莊凱翔(2001)。求解護理人員排班最佳化之研究-以遺傳演算法求解。國立成功大學工業管理學系碩士論文。
許志義(1994)。多目標決策。台北市:五南圖書出版公司。
陳玉枝(1992)。發展護理人員電腦排班系統之初探。榮總護理,9(2),183-193。
陳楚杰(1993)。護理行政管理。台北市:國立護理學院。
黃允成、王貳瑞(1999)。跨院際護理排班問題之比較研究。人力資源學報,11,31-52。
黃允成、簡仕翰、康家榮(2009)。考慮人員偏好下護理排班與休假問題之整合探討。醫護科技期刊,11(1),57-69。
黃榮華、蔡智豪(2003)。護理人員僱用及排班整合問題。輔仁管理評論,10(3),105-137。
葉進儀、林彣珊、朱慶餘(2007)。應用平行基因演算法改善護理人員排班品質。品質學報,14(3),337-350。
劉光宗(2001)。數位化護理人員排班系統之研究。國立東華大學企業管理學系碩士論文。
韓復華、李俊德(2007)。兩階段限制規劃模式求解護理人員輪值問題。管理與系統,14(1),121-146。

二、英文部分
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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