声明
摘要
图目录
表目录
主要符号表
1 绪论
1.1 问题的提出
1.1.1 研究的背景
1.1.2 问题提出
1.1.3 研究的意义
1.2 相关研究
1.2.1 排队和调度研究中的回报函数形式
1.2.2 考虑衰减回报和多类顾客的调度研究
1.2.3 灾后医疗资源调度研究
1.2.4 研究评述
1.3 研究内容与技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 技术路线
2 衰减多类系统分析:以灾后医疗系统为例
2.1 衰减多类系统与动态规划
2.1.1 排队系统
2.1.2 动态规划
2.2 灾后医疗系统的特征分析
2.2.1 灾后医疗中的检伤分类
2.2.2 生存分析理论与伤情演化
2.2.3 具有衰减回报的GIX/G/c/∞伤员排队系统
2.3 灾后医疗系统的调度问题
2.3.1 灾后医疗系统的目标
2.3.2 稀缺耐用性医疗资源界定
2.3.3 MASP问题
2.3.4 MCCSP问题
2.3.5 MCSP问题
2.4 本章小结
3 衰减多类系统中基于顾客群的服务调度优化
3.1 以MASP为原型的顾客群的服务分配问题
3.2 顾客群的衰减回报函数
3.2.1 顾客群的回报函数
3.2.2 灾点的伤员幸存期望函数
3.3 服务分配的效用模型
3.3.1 分配原则分析
3.3.2 效用模型
3.4 INLP的Lingo实现
3.4.1 Lingo介绍
3.4.2 顾客群服务调度的算法实现
3.5 模拟实验
3.5.1 实验参数
3.5.2 四川地震模拟实验
3.5.3 策略比较
3.5.4 具体算例
3.6 本章小结
4 衰减多类系统中基于顾客类的服务调度优化
4.1 以MCCSP为原型的顾客类服务调度问题
4.2 马尔可夫决策模型
4.2.1 损失模型
4.2.2 收益模型
4.3 启发式指数算法
4.3.1 LE算法
4.3.2 R(t)rμ算法
4.3.3 SEST算法
4.3.4 TCF算法
4.4 模拟实验
4.4.1 实验1:线性回报函数
4.4.2 实验2:一般回报函数
4.4.3 实验3:MCI检伤分类应用
4.4.4 敏感性分析
4.5 本章小结
5 衰减多类系统中基于顾客的服务调度优化
5.1 以MCSP为原型的基于顾客的服务调度问题
5.2 柔性作业车间模型
5.2.1 模型约束
5.2.2 优化模型
5.3 启发式遗传算法
5.3.1 染色体编码与解码
5.3.2 初始种群
5.3.3 适应度函数
5.3.4 选择算子
5.3.5 交叉算子
5.3.6 突变算子
5.3.7 算法步骤
5.4 模拟实验
5.4.1 实验说明
5.4.2 实验设计
5.4.3 结果讨论
5.5 本章小结
6 结论与展望
6.1 研究结论
6.2 主要创新点
6.3 研究展望
参考文献
攻读博士学位期间科研项目及科研成果
致谢
作者简介