基于鲁棒优化的择期病人手术室调度研究

摘要

随着我国居民生活质量的提高、老龄人口的增多和环境问题的日益严重，国民医疗需求急剧增加，手术需求随之高速增长，医院手术室的压力也迅速增长。然而目前国内大多数医院的手术室缺乏科学合理的调度手段和方法，仍采用人工排程方式安排手术，容易导致诸如医护人员加班和手术取消等问题。面对大量的手术需求，通过科学的手术室调度，优化医院有限的手术资源配置，提高手术室的服务质量和效率，成为手术室管理的重要目标。手术室调度具有多资源和多不确定性的特点。手术室调度过程中要充分考虑资源的约束，某一资源的缺失容易导致手术延迟或者取消。手术室调度的多不确定性主要包括非择期病人到达的不确定性和手术时长的不确定性。在医院中，非择期病人手术的数量远少于择期手术，因此择期病人手术是医院手术室调度的主要内容。手术时长受病人病情等多方面影响具有很高的不确定性。如果在进行手术调度时，不考虑手术时长的不确定性，采用确定值进行安排，在医院实际运作中往往偏差较大甚至无法实施。 因此，本文在择期病人手术时长不确定的背景下，研究了考虑手术室和医生资源限制的手术室调度问题。首先从医院手术室和择期病人角度进行分析，量化手术室开放成本和病人等待惩罚成本，以最小化成本为目标，考虑医生和手术室的可用性约束和实际手术室排程规则，构建了手术时长为定值的确定型手术室调度模型。同时借助区间集合刻画手术时间不确定性，引入鲁棒系数控制鲁棒模型的保守性，构建了手术时长不确定的手术室调度鲁棒模型，并通过线性化处理和对偶定理转换为鲁棒对等模型。然后根据问题的复杂性和模型特点，使用混合向量组编码方式，设计了结合遗传算法和惩罚函数法的混合遗传算法对问题进行求解。最后设计了数值仿真实验，通过对不同波动程度和不同的鲁棒系数的数值实验结果分析，验证了本文所提算法和鲁棒优化方法的有效性，并分析得出鲁棒优化模型得到的手术调度方案具有良好的鲁棒性，同时有效减少手术取消的可能性。 本文研究在理论上丰富了手术时长不确定的手术室调度方面的研究，为择期病人手术室调度鲁棒优化问题的模型构建和求解提供了参考；在实际层面上，给手术调度者处理手术时长不确定提供手术调度方案参考。

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 主要研究内容和创新点

1.2.1 主要研究内容

1.2.2 创新点

1.2.3 研究框架

2 国内外相关研究现状

2.1 手术室调度概述

2.1.1 病人类型

2.1.2 手术室调度中的多资源约束

2.1.3 手术室调度中涉及的不确定性

2.2 择期病人手术室调度研究

2.3 时长不确定方法研究

2.3.1 仿真方法

2.3.2 随机规划

2.3.3 鲁棒优化方法

2.4 现有研究存在的不足

2.5 本章小结

3 手术时长不确定的择期病人手术室调度鲁棒优化模型

3.1 问题描述

3.1.1 研究假设与参数

3.1.2 问题目标分析

3.2 择期病人手术室调度确定型模型

3.3 择期病人手术室调度鲁棒优化模型

3.3.1鲁棒系数

3.3.2鲁棒模型线性化处理

3.4 本章小结

4 混合遗传算法设计

4.1 混合遗传算法概述

4.2 初始种群构建

4.2.1 编码机制

4.2.2 初始种群生成策略

4.3 适应度函数

4.4 遗传操作

4.4.1 选择和交叉操作

4.4.2 变异操作

4.4.3 更新和终止规则

4.5 灾变策略

4.5.1 灾变条件

4.5.2 灾变方式

4.6 混合遗传算法详细流程

4.7 本章小结

5 数值实验

5.1 参数设置

5.2 实验结果及分析

5.2.1 手术调度结果

5.2.2 混合遗传算法有效性分析

5.2.3 鲁棒方法的有效性分析

5.3 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致谢

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