面向擇期患者手術排程問題的模型及算法研究.pdf

1、隨著醫(yī)療體制改革的進行，人們對醫(yī)療服務質量的要求越來越高。手術部作為醫(yī)院的核心部門，與患者的健康乃至生命安全息息相關，其服務質量更是引起了醫(yī)院和患者的高度重視。優(yōu)化安排患者手術，盡量縮短患者手術的等待時間，以減小病情惡化或者感染的風險;調節(jié)手術醫(yī)生的日工作量，防止其因為過度疲勞而造成的手術事故;減少影響患者手術的種種不合理現(xiàn)象的發(fā)生，創(chuàng)造一個良好的手術環(huán)境，是本文研究的意義所在。所謂手術排程問題，在宏觀上包括計劃和調度兩個層面，即根據(jù)醫(yī)

2、院的手術能力及患者的病情需求，合理安排患者的手術時間、手術室及先后順序的過程。根據(jù)所考慮因素和實際背景的差異，其側重點在研究過程中會有所不同。本文主要研究了以下三個問題。
　　患者手術日期指派問題。在考慮患者優(yōu)先等級及醫(yī)生出診日等因素下，建立以患者滿意度最大為目標的整數(shù)規(guī)劃模型。開發(fā)了求解該模型的遺傳算法，并與基于患者優(yōu)先級的啟發(fā)式算法、CPLEX進行了比較分析，說明了模型的有效性及算法的性能。
　　面向手術室分級管理的手術

3、排程問題。根據(jù)醫(yī)療體制改革中提出的新政策—手術室分級管理，創(chuàng)新的將手術室的組織架構融合在問題的建模求解過程當中。在綜合考慮患者、手術室、醫(yī)生三維限制因素下，分別建立了計劃層和調度層的手術排程模型，分析了模型的通用性;在調度層開發(fā)兩階段無等待手術排程啟發(fā)式算法(TNSS)，并分別與離散粒子群算法(DPSO)以及經(jīng)典啟發(fā)式規(guī)則FCFS、SPT、LPT相結合，構成DPSO-TNSS、F-TNSS、S-TNSS、L-TNSS算法對問題進行求解，

4、并比較分析了不同參數(shù)規(guī)模下算法的性能。
　　手術時間不確定情況下的多目標手術排程問題。采用三點時間估計法預測患者的手術時長均值和方差，在考慮手術計劃不能完成的風險最小以及住院期間患者病情感染或惡化的風險最小雙目標情況下，建立了手術排程模型，并分析了均值和方差對目標造成的影響。使用多目標粒子群(MOPSO)算法求解本問題，為了發(fā)揮粒子群算法在解決多目標問題上快速收斂的優(yōu)勢，將離散粒子群問題轉化為連續(xù)粒子群問題，使用ε支配概念保證了解