【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及资源配置，特别是涉及一院多区后勤人力资源配置方法及系统。
技术介绍
1、医院一院多区指医院沿用一套管理制度、以一个院区为中心，下辖多个分区开展医疗服务的建设模式。这种模式有助于实现医疗资源错位互补和协同高效，但同时也给医院后勤保障工作带来新的挑战。一方面，不同区域面临差异化的业务需求和服务对象，需要在统一管理的前提下因地制宜地开展针对性服务；另一方面，临床业务的快速发展和政策环境的动态变化，要求后勤部门能够灵活应对、快速响应。此外，不同岗位的工作量和工作强度差异较大，还要考虑员工个人意愿、能力禀赋、经验水平等诸多因素。如何在复杂多变的约束条件下实现跨区域后勤人力资源的合理配置和动态优化调整，成为摆在医院管理者面前的一道新课题。
2、传统方法主要基于数学规划模型，如线性规划、整数规划、目标规划等，通过构建目标函数和约束方程，求解最优的人员组合方案。这类方法的优点是建模严谨，理论基础扎实，局限性是很难准确刻画实际业务中存在的复杂语义约束，且求解效率随问题规模增大而急剧下降。
3、针对现实场景中人力资源配置的复杂性，启发式算法，如遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等，通过智能搜索来逼近全局最优解也被应用到。这类方法在一定程度上提高了求解效率和解的质量，但仍面临着约束条件难以准确建模的问题。且大多需要人工设计复杂的编码和解码机制，泛化能力不足。
4、近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，一些研究开始尝试利用机器学习方法来优化人力资源配置。如专利文献cn112488543a提出了一种基于机器
5、上述方法虽然在各自的应用场景下取得了一定成果，但尚未充分考虑医院一院多区这一特殊情形下人力资源配置所面临的多区域协同、业务动态变化、配置约束多样化等现实挑战。且现有方法大多依赖结构化的输入数据，缺乏对非结构化业务需求的语义理解和灵活建模能力，难以适应实际复杂多变的应用环境。鉴于此，本专利技术创新性地引入，利用其强大的语言理解和知识抽取能力，构建面向一院多区后勤场景的知识图谱和需求解析机制，同时将端到端的语义理解与先进的组合优化算法相结合，在动态感知业务语境变化的同时持续优化人力资源配置，以期在智能化程度、适应性和实用性等方面取得突破。
6、为解决上述问题，本专利技术提出一种一院多区后勤人力资源智能配置方法。发挥在语言理解、多模态信息处理和知识推理方面的优势，通过构建医院后勤场景知识图谱和人力资源配置需求描述模板，将业务需求和配置约束准确映射为结构化的数学模型，再利用先进的启发式智能优化算法求解最优配置方案。同时，针对医院一院多区业务需求动态多变的特点，设计一套持续学习优化机制，及时捕捉需求变化并动态调整配置方案，实现人力资源的精准投放和实时优化。
技术实现思路
1、一方面，本专利技术提供了一种一院多去后勤人力资源配置方法，其具体包括如下步骤。
2、步骤1：构建医院后勤知识图谱。
3、步骤1.1：定义本体模式层，规范概念类别、属性和关系。本专利技术定义的核心概念包括医院、区域、部门、岗位、员工、班次、技能等，形式化表示为：
4、；
5、其中，表示第个概念类别；表示第种概念关系。
6、步骤1.2：从医院管理文本、人力资源系统等异构数据源中抽取实例层信息。利用预训练语言模型学习医学专业词汇和概念短语的语义表示，并通过命名实体识别技术从文本中提取概念实体，形式化表示为：
7、；
8、其中，为抽取出的概念实体集合；为实体间的关系集合。
9、步骤1.3：将抽取出的实例层信息与本体模式匹配，消歧后得到规范化的知识图谱，其中和分别表示消歧后的概念实体和关系。
10、步骤2：多模态语义解析排班需求。
11、步骤2.1：利用将语言、语音、图像等异构形式的排班需求映射到统一的语义空间，学习任务无关的上下文表示：
12、；
13、步骤2.2：在统一语义表示的基础上，通过词法分析、依存句法分析、语义角色标注等一系列细粒度的语言理解，抽取结构化的排班需求要素，形式化表示为：
14、；
15、其中，包含了任务类型、时间要求、岗位能力等多维度信息。
16、步骤2.3：将结构化的排班需求与医院知识图谱进行匹配，补全和扩展需求信息，得到规范化的任务请求描述。
17、步骤3：生成初始任务分配方案。令为待分配的任务集合，为可用员工集合。
18、步骤3.1：将每个任务的需求描述和每个员工的属性画像一起输入，学习任务-员工的匹配分布：
19、；
20、步骤3.2：根据匹配概率采样生成一组初始分配方案，其中表示在初始方案中任务是否分配给员工。
21、步骤4：评估初始方案的质量。将初始分配方案中的每个方案输入，并设计语言引导从多个维度评估方案质量，得到一个综合评分：
22、；
23、其中，表示方案质量的归一化评分，综合考虑了任务匹配度、员工满意度、排班公平性等多个目标。
24、步骤5：迭代优化分配方案。
25、步骤5.1：对当前分配方案中的每个方案，利用的编码器提取其语义特征：
26、；
27、步骤5.2：在语义空间中对进行知识引导的扰动，生成新的候选方案表示：
28、；
29、其中，通过引导生成，蕴含了历史优化案例中学习到的调度知识。
30、步骤5.3：利用的解码器将扰动后的还原为可读的新分配方案：
31、；
32、同时，还可接受语言形式的约束描述，在解码过程中自动满足可行性要求：
33、；
34、步骤5.4：评估新方案的质量，若优于当前方案，则将其加入新的方案集合。
35、步骤5.5：重复步骤5.1-5.4，直到满足迭代终止条件，得到最终的最优排班方案。
36、步骤6：动态更新排班方案。
37、步骤6.1：持续监测员工反馈、突发请求等实时信息流，利用进行语义解析，提取关键信息：
38、；
39、步骤6.2：将信息更新作为新的约束，插入步骤5的迭代优化流程，动态调整最优方案：
40、，其中表示在时间点的最优排班方案，为方案质量评分函数，评估排班方案的综合质量分数，表示寻找使最大的方案，表示满足其后约束条件；
41、步骤6.3：周期性重复步骤6.1-6.2，实现排班方案的动态更新和持续优化，同时利用的可解释性，自动生成调整决策的语言说明，赋能智慧管理决策。
42、另一方面，我们提出了一院多区场景的智能化后勤人力本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一院多区后勤人力资源配置方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一院多区后勤人力资源配置方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一院多区后勤人力资源配置方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：
4.根据权利要求1所述的一院多区后勤人力资源配置方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：
5.根据权利要求1所述的一院多区后勤人力资源配置方法，其特征在于，所述步骤5具体包括：
6.根据权利要求1所述的一院多区后勤人力资源配置方法，其特征在于，所述步骤6具体包括：
7.一院多区后勤人力资源配置系统，其特征在于，所述系统包括如下模块：
【技术特征摘要】
1.一院多区后勤人力资源配置方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一院多区后勤人力资源配置方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一院多区后勤人力资源配置方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：
4.根据权利要求1所述的一院多区后勤人力资源...
【专利技术属性】
技术研发人员：王瑜，曾琴，李登科，雷舜东，张澍，罗晋，
申请(专利权)人：四川省医学科学院·四川省人民医院，
类型：发明
国别省市：
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