基于自适应蚁群算法的医疗资源应急优化调度模型设计

摘要

为实现公共卫生事件发生后医疗资源高效、合理的分配调度,文中设计了基于自适应蚁群算法的医疗资源应急优化调度模型。针对传统蚁群算法(ACO)存在计算速度较慢、容易早熟等缺点,提出了一种自适应蚁群算法(AACO)来对蚁群进行分组。采用了融合随机性、确定性的转移点选取策略与基于局部、全局及沟通交流的信息素更新策略,且将其应用于医疗资源应急优化调度模型的求解。算例分析结果表明,文中提出的AACO算法在收敛速度、计算精度等方面均优于传统ACO算法。所设计的医疗资源应急优化调度模型能够兼顾各应急需求点的满意度及运送时间,并在提高满意度的同时降低运输成本,进而实现对医疗资源的科学调度。