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1、隨著醫(yī)療體制改革的進(jìn)行,人們對(duì)醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的要求越來(lái)越高。手術(shù)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(guān),其服務(wù)質(zhì)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(shù),盡量縮短患者手術(shù)的等待時(shí)間,以減小病情惡化或者感染的風(fēng)險(xiǎn);調(diào)節(jié)手術(shù)醫(yī)生的日工作量,防止其因?yàn)檫^(guò)度疲勞而造成的手術(shù)事故;減少影響患者手術(shù)的種種不合理現(xiàn)象的發(fā)生,創(chuàng)造一個(gè)良好的手術(shù)環(huán)境,是本文研究的意義所在。所謂手術(shù)排程問(wèn)題,在宏觀上包括計(jì)劃和調(diào)度兩個(gè)層面,即根據(jù)醫(yī)
2、院的手術(shù)能力及患者的病情需求,合理安排患者的手術(shù)時(shí)間、手術(shù)室及先后順序的過(guò)程。根據(jù)所考慮因素和實(shí)際背景的差異,其側(cè)重點(diǎn)在研究過(guò)程中會(huì)有所不同。本文主要研究了以下三個(gè)問(wèn)題。
患者手術(shù)日期指派問(wèn)題。在考慮患者優(yōu)先等級(jí)及醫(yī)生出診日等因素下,建立以患者滿意度最大為目標(biāo)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(jí)的啟發(fā)式算法、CPLEX進(jìn)行了比較分析,說(shuō)明了模型的有效性及算法的性能。
面向手術(shù)室分級(jí)管理的手術(shù)
3、排程問(wèn)題。根據(jù)醫(yī)療體制改革中提出的新政策—手術(shù)室分級(jí)管理,創(chuàng)新的將手術(shù)室的組織架構(gòu)融合在問(wèn)題的建模求解過(guò)程當(dāng)中。在綜合考慮患者、手術(shù)室、醫(yī)生三維限制因素下,分別建立了計(jì)劃層和調(diào)度層的手術(shù)排程模型,分析了模型的通用性;在調(diào)度層開發(fā)兩階段無(wú)等待手術(shù)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(jié)合,構(gòu)成DPSO-TNSS、F-TNSS、S-TNSS、L-TNSS算法對(duì)問(wèn)題進(jìn)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(shù)時(shí)間不確定情況下的多目標(biāo)手術(shù)排程問(wèn)題。采用三點(diǎn)時(shí)間估計(jì)法預(yù)測(cè)患者的手術(shù)時(shí)長(zhǎng)均值和方差,在考慮手術(shù)計(jì)劃不能完成的風(fēng)險(xiǎn)最小以及住院期間患者病情感染或惡化的風(fēng)險(xiǎn)最小雙目標(biāo)情況下,建立了手術(shù)排程模型,并分析了均值和方差對(duì)目標(biāo)造成的影響。使用多目標(biāo)粒子群(MOPSO)算法求解本問(wèn)題,為了發(fā)揮粒子群算法在解決多目標(biāo)問(wèn)題上快速收斂的優(yōu)勢(shì),將離散粒子群?jiǎn)栴}轉(zhuǎn)化為連續(xù)粒子群?jiǎn)栴},使用ε支配概念保證了解
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