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面向择期患者的多医院手术室联合排程研究
被引量:
4
1
作者
万昕乐
王恺
陈丽君
《工业工程与管理》
CSSCI
北大核心
2018年第1期71-78,85,共9页
多医院手术室的联合排程能够有效缓解医疗服务压力,促进医疗资源配置优化,提高医疗运作效率。现有的手术排程研究多集中于一家医院内部手术资源的优化,极少考虑多医院参与的多手术室联合排程。以生产调度理论为基础,把多家医院看作...
多医院手术室的联合排程能够有效缓解医疗服务压力,促进医疗资源配置优化,提高医疗运作效率。现有的手术排程研究多集中于一家医院内部手术资源的优化,极少考虑多医院参与的多手术室联合排程。以生产调度理论为基础,把多家医院看作多个工厂,把手术和术后麻醉恢复看作两阶段加工过程,以最小化最大手术完成时间为目标函数,建立了分布式两阶段混合流水车间调度模型,提出了基于自适应学习的遗传算法,在传统遗传算法中引入包含自我学习、社会学习和随机学习的三段式学习操作,并通过多组测试问题对算法性能进行了评价和对比分析,验证了算法的有效性。
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关键词
多
医院
联合
手术排程
分布式混合流水车间
遗传算法
自适应学习
原文传递
题名
面向择期患者的多医院手术室联合排程研究
被引量:
4
1
作者
万昕乐
王恺
陈丽君
机构
武汉大学经济与管理学院
湖北中医药大学信息工程学院
出处
《工业工程与管理》
CSSCI
北大核心
2018年第1期71-78,85,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(71301124)
湖北省技术创新专项软科学基金资助项目(2016ADC071)
武汉大学自主科研项目
文摘
多医院手术室的联合排程能够有效缓解医疗服务压力,促进医疗资源配置优化,提高医疗运作效率。现有的手术排程研究多集中于一家医院内部手术资源的优化,极少考虑多医院参与的多手术室联合排程。以生产调度理论为基础,把多家医院看作多个工厂,把手术和术后麻醉恢复看作两阶段加工过程,以最小化最大手术完成时间为目标函数,建立了分布式两阶段混合流水车间调度模型,提出了基于自适应学习的遗传算法,在传统遗传算法中引入包含自我学习、社会学习和随机学习的三段式学习操作,并通过多组测试问题对算法性能进行了评价和对比分析,验证了算法的有效性。
关键词
多
医院
联合
手术排程
分布式混合流水车间
遗传算法
自适应学习
Keywords
multi-hospital
operating room scheduling
distributed hybrid flow shop
geneticalgorithm
adaptive learning
分类号
R197.3 [医药卫生—卫生事业管理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向择期患者的多医院手术室联合排程研究
万昕乐
王恺
陈丽君
《工业工程与管理》
CSSCI
北大核心
2018
4
原文传递
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参考文献
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