护士名册问题（NRP）是NP之一-关于医疗资源分配的硬组合优化问题。 过去，已经提出了几种提议的方法，例如启发式算法和基于建立严格数学模型的算法。 特别是，已经证明将整数规划与进化算法（IP + EA）相结合的混合算法对于NRP是有效的。 但是，这些方法在处理大型NPR实例（如中文NRP）时效率不高。 为了克服IP + EA的过早收敛，我们提出了一种基于侦察蜂全局搜索策略的混合进化算法。 受人工蜂群算法中侦察员行为的启发，全局搜索已集成到EA中，这可以使算法摆脱局部最优。 实验结果表明，我们提出的方法比现有的几种解决中文NRP的算法更为有效。
