服务时间变动下的可重入手术调度

发布时间：2025-04-18 05:05

　　 对于术前准备和术后恢复阶段共用床位资源的手术系统,本文建立了可重入手术调度问题的数学模型,以降低病人术后恢复的平均完成时间。该模型考虑了病人手术流程中服务时间的不确定性,采用三角模糊数对术前准备、手术和术后恢复的服务时间进行描述。结合该调度问题的可重入特点,本文提出了一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和变邻域搜索(Variable Neighborhood Search,GA)的混合优化算法(HGA-AVNS)。HGA-AVNS通过块邻域和基于轮盘赌的邻域变换策略来增强算法的局部搜索性能。数值实验的最终结果表明了所提算法的优越性。

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【部分图文】：

图1病人的手术过程该问题的数学模型基于以下假设:(1)只对择

运作管理与医疗运作管理的相似性，近年来开始有学者将生产运作管理中的理论、模型和方法用于求解手术调度问题［13］。如下图所示，多间手术室和公共区域的多张床位相当于车间里不同加工阶段的多台并行机，病人为待处理工件，术前、术中和术后的医疗服务可看作柔性流水车间(FlexibleFlow....

图2两点交叉示例2．3变异操作

比招枰??惺质醯?n位病人，可基于服务这些病人的先后顺序进行编码。比如，编码s=(s(1)，s(2)，…，s(n))中的s(k)是第k位被服务病人的编号。HGA-AVNS首先随机生成初始种群，然后通过轮盘赌方法选出较好的个体作为父代。考虑到种群中个体的目标函数值Zi为三角模糊数，....

图3插入变异示例2．4自适应变邻域搜索

们通过准则1计算其精确值c1(Zi)，并将其倒数作为个体适应度值。2．2交叉操作为了更为有效地对解空间进行搜索，HGA-AVNS通过两点交叉法生成子个体。如图2所示，该方法首先在父个体中随机选取cut1、cut2两个交叉点，然后子个体1直接复制父个体2中cut1、cut2间的病人....

图4实验设计均值主效应图

50，100，150，200}、PS={50，100，150，200}、Pc={0．6，0．7，0．8，0．9}、Pm={0．03，0．05，0．07，0．09}、G2={50，70，90，110}。如表1所示，采用L16(45)正交表，共计16组典型参数组合。对于选定的中等规模....

本文编号：4040577