为了优化排班人数和时间问题，我使用了lingo软件进行求解。模型的目标是使总登记护士人数最小，具体表达式为min=x1+x2+x3+x4+x5+x6；其中，x1至x6分别表示每个班次的登记护士人数。
根据约束条件，每个班次的护士人数必须满足特定要求。例如，x1的最小值为60，表示第一个班次至少需要60名护士。此外，还存在多个班次间的护士人数要求，如x1与x2之和必须大于等于70，x2与x3之和必须大于等于60，以此类推。
经过求解，最终找到了全局最优解。目标函数值为150，这意味着通过优化排班后，总共需要150名护士。求解过程中进行了3次迭代，结果表明所有约束条件都得到了满足，没有不满足的情况。
优化结果表明，x1、x2、x3和x5分别为60、10、50和30，而x4和x6为0。这些数值满足了所有约束条件，确保了每个班次都有足够的护士人数。
对于每个约束条件的松弛值或剩余值，我们可以看到，在x4+x5大于等于20的约束条件下，剩余值为10，这表明在该约束下，实际上只需要20名护士，而多出了10名护士。
通过使用lingo软件进行优化，我们能够有效地减少排班时所需的总护士人数，提高工作效率，同时确保每个班次都有足够的护士资源。
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