CN114203284A - 一种应急血液调度方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及血液运输技术领域，具体涉及一种应急血液调度方法；包括以下步骤：获取区域内每个医院血液产品的需求数量和血液紧缺程度，根据血液紧缺程度，利用模糊聚类算法进行聚类，得出聚类分组，对所述聚类分组中的每组医院进行需求优先度的计算，得出每组医院血液需求优先度；通过血液制品供应量与血液制品调度成本之比构建期望效益函数，得出医院的期望效益；通过最大化区域内所有医院期望效益构建目标函数，设置约束条件下，建立应急血液调度模型；根据构建的应急血液调度模型，得出区域内血液中心对所有医院的血液调度方案。本发明的目的是解决现有的血液应急调度与分配过程效率低，导致医院血液短缺和血液的使用效益低的问题。

Description

一种应急血液调度方法
技术领域
本发明涉及血液运输技术领域，具体涉及一种应急血液调度方法。
背景技术
血液是临床治疗不可缺少的资源，近年来，血液供应已成为全球性的医疗资源保障难题。血液的供应不足，严重威胁公众的生命健康安全。因此，纾解血液紧缺现状，提升血液使用效益，对提高血液供应链绩效和国家应急血液保障能力，具有重大现实意义。
血液是一种特殊的医疗物资，临床供血需满足重症优先与急症优先的原则。血液产品的供应链通常是一对多的关系。在血液产品的应急调度与分配过程中，不仅要考虑应急资源调度的社会公平性，也须考虑不同需求点对血液资源的竞争关系。
因此，当血液中心出现库存告急，现有的血液调度方案的供应效益低，会导致各医院血液产品的供应紧张，医院血液短缺，使得医院医疗的救治效率降低的情况。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明提出一种应急血液调度方法，以解决现有的血液应急调度与分配的过程效率低，导致医院血液短缺和血液的使用效益低的问题。
为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：一种应急血液调度方法，包括以下步骤：
获取区域内每个医院血液产品的需求数量和资源紧缺评价指标，把所述资源紧缺评价指标量化描述为血液需求紧缺程度；
根据所述血液需求紧缺程度，利用模糊聚类算法对每个医院的所述血液产品的需求数量进行聚类，得出聚类分组，对所述聚类分组中的每组医院进行需求优先度函数的计算，得出每组医院的血液需求优先度；
获取调度规则集和血液产品供应量，每个医院根据血液产品的需求数量在所述调度规则集中选择调度规则，通过所述调度规则，利用调度成本函数计算每个医院获取血液产品的需求数量的调度成本；
通过所述血液产品供应量与所述调度成本之比构建期望效益函数，根据所述期望效益函数得出每个医院的期望效益，根据区域内所有医院的期望效益和血液需求优先度构建总期望效益函数，根据总期望效益函数得出区域内所有医院的总期望效益；
以最大化所述区域内所有医院的总期望效益为目标函数，设置库存限制约束、医院血液产品获得量约束和变量取值约束，构建非线性的应急血液调度模型，通过线性化技术将应急血液调度模型转化为线性化的应急血液调度模型，根据线性化的应急血液调度模型，得出区域内血液中心对所有医院的血液调度方案。
优选的，所述血液需求紧缺程度的具体量化描述步骤为：
所述血液资源紧缺评价指标包括用血需求量、重症患者用血需求量、其他常规用血需求量和医疗资源的紧缺程度四个属性，di表示血液资源紧缺评价指标，具体描述为：
di＝(di1，di2，di3，di4)(i＝1，2，3，4)；
所述血液资源紧缺评价指标di的数值通过统一度量语言进行转换，得到定性语言描述，具体的转换规则如下：
Figure RE-GDA0003486185160000021
(i＝1，2，…，n；j＝1，2，3)
其中，
Figure RE-GDA0003486185160000022
是对dij的语言描述；VS表示非常紧缺，S表示紧缺，N表示正常、P表示充足，VP表示非常充足；
Figure RE-GDA0003486185160000031
为区域内所有医院的第j(j＝1，2，3)个指标的最大值；
将所述定性语言描述转换为定量的四位二进制数值描述；
则医院的第j个属性的血液需求紧缺程度
Figure RE-GDA0003486185160000032
被量化描述为：
Figure RE-GDA0003486185160000033
优选的，所述需求优先度的具体计算步骤为：
通过模糊聚类算法对区域内所有的医院进行聚类处理，并采用专家群决策法确定最佳的聚类阈值；
利用所述最佳的聚类阈值对所有医院聚类成血液紧缺程度的Z组，得到第z 组医院血液紧缺程度的描述向量，δz表示第z组内所含医院的数量，所述描述向量具体为：
Figure RE-GDA0003486185160000034
对第z组医院进行血液需求优先度的计算，
Figure RE-GDA0003486185160000035
表示第j个属性的权重，得出优先度ηz，具体的需求优先度函数为：
Figure RE-GDA0003486185160000036
优选的，所述调度规则集包括如下的调度规则：
若
Figure RE-GDA0003486185160000037
则区域内血液中心按照每个医院的用血申请，分配m型血液产品；此时
Figure RE-GDA0003486185160000038
若
Figure RE-GDA0003486185160000039
则区域内血液中心除将m型血液产品全部投入分配外，还从邻域血液中心转运库存，以满足医院用血需求；此时，
Figure RE-GDA00034861851600000310
Figure RE-GDA00034861851600000311
若
Figure RE-GDA00034861851600000312
则区域内血液中心除将区域内库存和邻域血液中心库存中的m型血液产品全部投入分配外，还利用区域内库存的p型血液产品对m型进行替代，以满足医院用血需求；此时，
Figure RE-GDA00034861851600000313
Figure RE-GDA00034861851600000314
若
Figure RE-GDA0003486185160000041
则区域内与邻域血液中心分别库存的m型、p型血液产品均投入分配，以满足医院用血需求；此时，
Figure RE-GDA0003486185160000042
Figure RE-GDA0003486185160000043
其中，所述血液产品的血型设定为M＝{A+，A-，B+，B-，AB+，AB-，O+，O-}；
i∈N＝(1，2，…，n)：参与血液调度的医院；
a1，a2：其中a1表示区域内血液中心，a2表示邻域血液中心；
Q：表示区域内所有医院m型血液产品的总需求量；
m∈M，p∈M：表示医院需求的m型血液产品和可替代m型的p型血液产品；
Figure RE-GDA0003486185160000044
分别表示区域内和邻域血液中心m型血液产品的现有库存量；
Figure RE-GDA0003486185160000045
分别表示区域内和邻域血液中心可替代m型的p型血液产品的现有库存量；
Figure RE-GDA0003486185160000046
表示医院i获取区域内血液中心的m型血液产品的数量；
Figure RE-GDA0003486185160000047
表示医院i获取区域内血液中心的可替代m型血液产品的p型血液产品的数量；
Figure RE-GDA0003486185160000048
表示医院i获取邻域血液中心的m型血液产品的数量；
Figure RE-GDA0003486185160000049
表示医院i获取邻域血液中心的可替代m型血液产品的p型血液产品的数量。
优选的，所述每个医院i的第f个的调度规则
Figure RE-GDA00034861851600000410
具体为：
Figure RE-GDA00034861851600000411
即所述每个医院i通过调度成本函数得出调度成本
Figure RE-GDA00034861851600000412
具体的所述调度成本函数为：
Figure RE-GDA00034861851600000413
其中，
Figure RE-GDA00034861851600000414
表示医院从区域内血液中心获取1单位m型血液产品的调度成本；
Figure RE-GDA0003486185160000051
表示m型血液产品的单位替代成本；
Figure RE-GDA0003486185160000052
表示医院从邻域血液中心获取1单位m型血液产品的转运成本；
Lp→m：表示血液产品替代权重。
优选的，所述每个医院i的期望效益函数为：
Figure RE-GDA0003486185160000053
优选的，根据每个医院i选择不同的调度规则
Figure RE-GDA0003486185160000054
所得的期望效益，构成每个医院i的效益矩阵：
Figure RE-GDA0003486185160000055
其中，
Figure RE-GDA0003486185160000056
表示当其他医院选取方案组合s-ig时，医院i选取相应的g方案的组合所得的效益，s-ig∈{S1，S2，…，Si-1，Si+1，…，Sn}；
H(i)表示除医院i以外的其他医院的方案组合总数，h(i)为医院i的方案总数，
Figure RE-GDA0003486185160000057
优选的，所述总期望效益函数具体为：
Figure RE-GDA0003486185160000058
优选的，所述非线性的应急血液调度模型的具体描述为：
Figure RE-GDA0003486185160000059
Figure RE-GDA0003486185160000061
Figure RE-GDA0003486185160000062
Figure RE-GDA0003486185160000063
Figure RE-GDA0003486185160000064
其中，式(1)为最大化区域内所有医院期望效益为目标函数，得到所有医院的整体的最大化的调度效益；
式(2)、(3)为库存限制约束，分别表示区域内血液中心与邻域血液中心的血液产品的库存约束；
式(4)为医院血液产品获得量约束，表示医院血液产品获得量不低于需求量；
式(5)为变量取值约束。
优选的，所述非线性的应急血液调度模型通过线性化技术将应急血液调度模型转化为线性化的应急血液调度模型的具体步骤如下：
令y＞0且
Figure RE-GDA0003486185160000065
则非线性的应急血液调度模型转化为：
Figure RE-GDA0003486185160000066
Figure RE-GDA0003486185160000067
Figure RE-GDA0003486185160000068
Figure RE-GDA0003486185160000069
Figure RE-GDA00034861851600000610
Figure RE-GDA0003486185160000071
根据所述式(6)到式(12)，再令xi g＝ui gy；
Figure RE-GDA0003486185160000072
Figure RE-GDA0003486185160000073
Figure RE-GDA0003486185160000074
Figure RE-GDA0003486185160000075
Figure RE-GDA0003486185160000076
Figure RE-GDA0003486185160000077
通过式(13)到式(18)得出线性化的应急血液调度模型，通过对线性化的应急血液调度模型进行计算，得出区域内血液中心对所有医院的血液调度方案。
本方案产生的有益效果是：
1、通过获取医院血液的需求量和医院的血液紧缺程度，对医院血液的需求量进行模糊聚类算法的处理，得出区域内所有医院的聚类分组，从而计算出每个医院血液分配优先度，以提高血液中心血液分配更加的公平。
2、通过模糊聚类算法计算不同医院的血液需求优先度，得出不同医院的血液需求优先权重；再以区域整体的血液调度效益最大化为目标，构建应急血液调度优化模型，通过应急血液调度优化模型得出的医院和血液中心之间的调度方案，从而提高区域内所有医院对血液的使用效益。
3、通过所有医院在调度规则集中选择调度规则，通过调度规则中血液产品的转运调度规则和替代调度规则，使得多个医院的应急血液通过区域内与邻域血液中心进行调度。实现每个医院在选择调度成本低的运输方式和路线的情况下，降低血液调度过程中产生的时间成本，从而降低应急调度成本，提高整个区域的医院血液调度效益。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式，下面将对具体实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1为本发明中不同调度规则下应急血液产品调度成本与效益的对比图；
图2为本发明中不同调度成本对调度总成本的影响的对比图；
图3为本发明中不同替代优先级对调度总成本的影响的对比图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。
一种应急血液调度方法，包括以下步骤：
步骤一、获取区域内每个医院血液产品的需求数量和血液资源紧缺评价指标，把血液资源紧缺评价指标量化描述为血液需求紧缺程度。
具体的，血液需求紧缺程度的具体量化描述步骤为：
血液资源紧缺评价指标包括急症患者的用血需求量、重症患者用血需求量、其他常规用血需求量和医疗资源的紧缺程度四个属性，其中，医疗资源的紧缺程度为现有医疗人员与设备的资源状况。表1所示的四个属性用来表示医院血液紧缺程度。
Figure RE-GDA0003486185160000081
表1
因此，血液资源紧缺评价指标di具体描述为：
di＝(di1，di2，di3，di4)(i＝1，2，3，4)。
将以上的四个属性转化为统一的二进制数值，降低指标数据实时变化对最终聚类结果的影响，提高模糊聚类方法的科学性与适用性。
血液资源紧缺评价指标di的数值通过统一度量语言进行转换，得到定性语言描述，具体的转换规则如下：
Figure RE-GDA0003486185160000091
(i＝1，2，…，n；j＝1，2，3)
其中，
Figure RE-GDA0003486185160000092
是对dij的语言描述；VS表示非常紧缺，S表示紧缺，N表示正常、P表示充足，VP表示非常充足；
Figure RE-GDA0003486185160000093
为区域内所有医院的第j(j＝1，2，3)个指标的最大值；
将定性语言描述转换为定量的四位二进制数值描述。二进制编码转换规则如表2所示。
Figure RE-GDA0003486185160000094
表2
则医院的第j个属性的血液需求紧缺程度
Figure RE-GDA0003486185160000095
被量化描述为：
Figure RE-GDA0003486185160000096
步骤二、根据血液需求紧缺程度，利用模糊聚类算法对每个医院的血液产品的需求数量进行聚类，得出聚类分组，对聚类分组中的每组医院进行需求优先度函数的计算，得出每组医院的血液需求优先度。
需求优先度的具体计算步骤为：
通过模糊聚类算法对区域内所有的医院进行聚类处理。其中，模糊聚类过程包括：构造各类模糊矩阵、计算相关系数、确定聚类阈值对医院进行聚类等步骤。
具体的，模糊相关系数的计算采用平方差倒数法，即令rpq＝R(up，uq)表示 up和uq之间的相似系数，则：
Figure RE-GDA0003486185160000101
M为一个确定的常数。M确保rpq∈[0，1]的成立。
采用专家群决策法确定聚类阈值。假设有W个专家，每个专家分别对除自身之外的其他所有专家的权重进行评估，记λxy为专家x对专家y所占权重的评估赋值。则λxy满足
Figure RE-GDA0003486185160000102
且当x＝y时，λxy＝0。令ωx为专家x在群决策中的权值，得到权重计算方程
Figure RE-GDA0003486185160000103
解方程组可得专家权重向量组(ω1，ω2，…，ωW)。设第x个专家设置的聚类阈值为λx，利用求得的专家权重对专家所设置的阈值进行评估，得到聚类阈值
Figure RE-GDA0003486185160000104
Figure RE-GDA0003486185160000105
并确定为最佳的聚类阈值，利用该值对医院进行聚类分组。
利用最佳的聚类阈值对所有医院聚类成血液紧缺程度的Z组，得到第z组医院血液紧缺程度的描述向量，δz表示第z组内所含医院的数量，描述向量具体为：
Figure RE-GDA0003486185160000106
对第z组医院进行血液需求优先度的计算，
Figure RE-GDA0003486185160000107
表示第j个属性的权重，得出优先度ηz，具体的需求优先度函数为：
Figure RE-GDA0003486185160000108
遵循临床治疗中急症优先、重症优先、急症优先于重症等救治原则，可知
Figure RE-GDA0003486185160000109
最终，计算出每组医院的血液需求优先度ηz。
通过获取医院血液的需求量和医院的血液紧缺程度，对医院血液的需求量进行模糊聚类算法的处理，得出区域内所有医院的聚类分组，从而计算出每个医院血液分配优先度，以提高血液中心血液分配更加的公平。
步骤三、获取调度规则集和血液产品供应量，每个医院根据血液产品的需求数量在调度规则集中选择调度规则，通过调度规则，利用调度成本函数计算每个医院获取血液产品的需求数量的调度成本。医院可以通过向区域内的血液中心或领域血液中心获得血液产品供应量。
本实施例中，调度规则集包括如下的调度规则：
若
Figure RE-GDA0003486185160000111
则区域内血液中心按照每个医院的用血申请，分配m型血液产品；此时
Figure RE-GDA0003486185160000112
若
Figure RE-GDA0003486185160000113
则区域内血液中心除将m型血液产品全部投入分配外，还从邻域血液中心转运库存，以满足医院用血需求；此时，
Figure RE-GDA0003486185160000114
Figure RE-GDA0003486185160000115
若
Figure RE-GDA0003486185160000116
则区域内血液中心除将区域内库存和邻域血液中心库存中的m型血液产品全部投入分配外，还利用区域内库存的p型血液产品对m型进行替代，以满足医院用血需求；此时，
Figure RE-GDA0003486185160000117
Figure RE-GDA0003486185160000118
若
Figure RE-GDA0003486185160000119
则区域内与邻域血液中心分别库存的m型、p型血液产品均投入分配，以满足医院用血需求；此时，
Figure RE-GDA00034861851600001110
Figure RE-GDA00034861851600001111
其中，血液产品的血型设定为M＝{A+，A-，B+，B-，AB+，AB-，O+，O-}。
i∈N＝(1，2，…，n)：参与血液调度的医院。
a1，a2：其中a1表示区域内血液中心，a2表示邻域血液中心。
Q：表示区域内所有医院m型血液产品的总需求量。
m∈M，p∈M：表示医院需求的m型血液产品和可替代m型的p型血液产品。
Figure RE-GDA00034861851600001112
分别表示区域内和邻域血液中心m型血液产品的现有库存量。
Figure RE-GDA00034861851600001113
分别表示区域内和邻域血液中心可替代m型的p型血液产品的现有库存量。
Figure RE-GDA00034861851600001114
表示医院i获取区域内血液中心的m型血液产品的数量。
Figure RE-GDA0003486185160000121
表示医院i获取区域内血液中心的可替代m型血液产品的p型血液产品的数量。
Figure RE-GDA0003486185160000122
表示医院i获取邻域血液中心的m型血液产品的数量。
Figure RE-GDA0003486185160000123
表示医院i获取邻域血液中心的可替代m型血液产品的p型血液产品的数量。
即各医院依据面临的血液产品的需求数量，对区域内的血液中心提出血液产品调度申请。若区域内的血液中心库存量不足，则邻域血液中心加入应急调度行动。以上的调度规则集中调度规则可加快救援速度，减少生命财产损失。
即，每个医院i的第f个的调度规则，具体为：
Figure RE-GDA0003486185160000124
可得，医院i获取期望血液产品需求数量的调度成本函数为：
Figure RE-GDA0003486185160000125
其中，
Figure RE-GDA0003486185160000126
表示医院从区域内血液中心获取1单位m型血液产品的调度成本；
Figure RE-GDA0003486185160000127
表示m型血液产品的单位替代成本；
Figure RE-GDA0003486185160000128
表示医院从邻域血液中心获取1单位m型血液产品的转运成本；
Lp→m：表示血液产品替代权重，数值越大，替代优先级越低。血液产品的血型替代优先级，参考表3。
Figure RE-GDA0003486185160000129
表3血液产品的血型替代优先级关系
步骤四、通过血液产品供应量与调度成本之比构建期望效益函数，根据期望效益函数得出每个医院的期望效益，根据区域内所有医院的期望效益和血液需求优先度构建总期望效益函数，根据总期望效益函数得出区域内所有医院的总期望效益。
因此，每个医院i的期望效益函数为：
Figure RE-GDA0003486185160000131
效益函数反映了医院在某个血液调度方案下期望得到的效益水平。当医院 i选择某种方案时，其所获得的血液产品供应量与血液产品调度成本之比来表示医院i在血液产品调度决策中选择该方案的期望效益。
由此，根据每个医院i选择不同的调度规则
Figure RE-GDA0003486185160000132
所得的期望效益，构成每个医院i的效益矩阵，具体为：
Figure RE-GDA0003486185160000133
其中，
Figure RE-GDA0003486185160000134
表示当其他医院选取方案组合s-ig时，医院i选取相应的g方案的组合所得的效益，s-ig∈{S1，S2，…，Si-1，Si+1，…，Sn}。H(i)表示除医院i以外的其他医院的方案组合总数，h(i)为医院i的方案总数，
Figure RE-GDA0003486185160000135
则，对n个血液需求点可以确定n个效益矩阵。分别从n个矩阵中选择出一个期望效益，构成所有医院的总期望效益函数。
此时，所有医院的总期望效益函数为：
Figure RE-GDA0003486185160000136
Figure RE-GDA0003486185160000141
步骤五、以最大化区域内所有医院的总期望效益为目标函数，设置库存限制约束、医院血液产品获得量约束和变量取值约束，构建非线性的应急血液调度模型，通过线性化技术将应急血液调度模型转化为线性化的应急血液调度模型，根据线性化的应急血液调度模型，得出区域内血液中心对所有医院的血液调度方案。
具体的，非线性的应急血液调度模型的具体描述为：
Figure RE-GDA0003486185160000142
Figure RE-GDA0003486185160000143
Figure RE-GDA0003486185160000144
Figure RE-GDA0003486185160000145
Figure RE-GDA0003486185160000146
其中，式(1)为最大化区域内所有医院期望效益为目标函数，得到所有医院的整体的最大化的调度效益。
式(2)、(3)为库存限制约束，分别表示区域内血液中心与邻域血液中心的血液产品的库存约束。
式(4)为医院血液产品获得量约束，表示医院血液产品获得量不低于需求量；
式(5)为变量取值约束。
其中，非线性的应急血液调度模型通过线性化技术将应急血液调度模型转化为线性化的应急血液调度模型的具体步骤如下：
令y＞0且
Figure RE-GDA0003486185160000151
则非线性的应急血液调度模型转化为：
Figure RE-GDA0003486185160000152
Figure RE-GDA0003486185160000153
Figure RE-GDA0003486185160000154
Figure RE-GDA0003486185160000155
Figure RE-GDA0003486185160000156
Figure RE-GDA0003486185160000157
根据所述式(6)到式(12)，再令xi g＝ui gy；
Figure RE-GDA0003486185160000158
Figure RE-GDA0003486185160000159
Figure RE-GDA00034861851600001510
Figure RE-GDA00034861851600001511
Figure RE-GDA00034861851600001512
Figure RE-GDA00034861851600001513
通过式(13)到式(18)得出线性化的应急血液调度模型，通过对线性化的应急血液调度模型进行计算，得出区域内血液中心对所有医院的血液调度方案。
通过所有医院在调度规则集中选择调度规则，通过调度规则中血液产品的转运调度规则和替代调度规则，使得多个医院的应急血液通过区域内与邻域血液中心进行调度。实现每个医院在选择调度成本低的运输方式和路线的情况下，降低血液调度过程中产生的时间成本，从而降低应急调度成本，提高整个区域的医院血液调度效益。
针对于以上的应急血液调度方法，线性化的应急血液调度模型可通过 GUROBI或CPLEX软件进行求解。根据医院数量的不同，以下通过三个例子进行验证。
三个不同的例子中，表4和表5为医院对红细胞的需求和血液中心红细胞的供给量的情况。
Figure RE-GDA0003486185160000161
表4医院对m型红细胞的需求情况(单位：U)
Figure RE-GDA0003486185160000162
表5血液中心血液红细胞的供给量(单位：U)
由表4和表5可知，区域内血液中心a1对血液产品的供应不能完全满足医院红细胞的需求。因此，邻域血液中心a2加入血液产品的分配库存。血液中心与医院之间进行红细胞的调度过程中产生相关成本，相应的血液正常调度成本、转运成本和替代成本以及替代优先级设置如表6所示。
Figure RE-GDA0003486185160000171
表6血液红细胞产品相关调度成本
本实施例中，采用Gurobi对三个例子进行求解，结果如表7所示。
Figure RE-GDA0003486185160000172
表7三个例子的计算结果
为了验证应急血液调度模型的有效性，设置四种调度规则，并分析不同调度规则的决策结果，四种调度规则分别为策略一、策略二、策略三和策略四。
策略一：同时考虑转运与替代；策略二：仅考虑转运；策略三：仅考虑替代；策略四：不考虑转运与替代。
在策略一的基础上，将策略二替代成本设置为无穷大；策略三血液转运成本设置为无穷大；策略四血液替代成本与转运成本均设置为无穷大。在所有调度规则下，血液短缺成本为20。
根据不同的调度规则，对3个算例进行求解，各调度规则下的调度成本和整体效益结果见表8和图1。
由表8和图1可知，在应急血液调度中，策略二和策略三的成本均低于策略四，策略三调度成本低于策略二。当某种血液产品出现短缺，区域内的血液中心的库存无法满足需求时，策略一的调度成本低于策略二与策略三。相应地，策略一的调度效用最高，策略三次之，策略二再次之，策略四效用最低。
该结论验证了考虑转运与替代调度规则的应急血液调度优化模型的有效性。
Figure RE-GDA0003486185160000181
表8不同调度规则下的结果对比
最后，对血液调度成本和不同血型兼容替代的优先级参数进行敏感性分析。参数值分别比基本值改变20％、50％和80％，并利用MATLAB软件和GUROBI 求解器重新对应急血液调度模型进行计算。表9、表10以及图2和图3分别显示了血液调度总成本随参数变化的情况。
Figure RE-GDA0003486185160000182
表9血液红细胞调度成本参数敏感性分析
Figure RE-GDA0003486185160000191
表10血液血型替代优先级参数敏感性分析
结果表明，医院的单位血液调度成本越高，总调度成本也越高。替代优先级越高，血液的调度成本越低。反之，优先级越低，其成本越高。因此，血液紧缺环境下，医院应尽量选择调度成本较低的运输方式和路线，着力降低血液调度过程中产生的时间成本和质量成本，选择优先级较高的替代品种，从而得出医院应急血液的最优调度方案。从而实现降低所有医院的应急调度成本，提高整个区域的血液调度效益。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (10)

1.一种应急血液调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取区域内每个医院血液产品的需求数量和血液资源紧缺评价指标，把所述血液资源紧缺评价指标量化描述为血液需求紧缺程度；
根据所述血液需求紧缺程度，利用模糊聚类算法对每个医院的所述血液产品的需求数量进行聚类，得出聚类分组，对所述聚类分组中的每组医院进行需求优先度函数的计算，得出每组医院的血液需求优先度；
获取调度规则集和血液产品供应量，每个医院根据血液产品的需求数量在所述调度规则集中选择调度规则，通过所述调度规则，利用调度成本函数计算每个医院获取血液产品的需求数量的调度成本；
通过所述血液产品供应量与所述调度成本之比构建期望效益函数，根据所述期望效益函数得出每个医院的期望效益，根据区域内所有医院的期望效益和血液需求优先度构建总期望效益函数，根据总期望效益函数得出区域内所有医院的总期望效益；
以最大化所述区域内所有医院的总期望效益为目标函数，设置库存限制约束、医院血液产品获得量约束和变量取值约束，构建非线性的应急血液调度模型，通过线性化技术将应急血液调度模型转化为线性化的应急血液调度模型，根据线性化的应急血液调度模型，得出区域内血液中心对所有医院的血液调度方案。
2.根据权利要求1所述的应急血液调度方法，其特征在于，所述血液需求紧缺程度的具体量化描述步骤为：
所述血液资源紧缺评价指标包括急症患者的用血需求量、重症患者用血需求量、其他常规用血需求量和医疗资源的紧缺程度四个属性，di表示血液资源紧缺评价指标，具体描述为：
di＝(di1,di2,di3,di4)(i＝1,2,3,4)；
所述血液资源紧缺评价指标di的数值通过统一度量语言进行转换，得到定性语言描述，具体的转换规则如下：
Figure FDA0003330860680000021
其中，
Figure FDA0003330860680000022
是对dij的语言描述；VS表示非常紧缺，S表示紧缺，N表示正常、P表示充足，VP表示非常充足；
Figure FDA0003330860680000023
为区域内所有医院的第j(j＝1,2,3)个指标的最大值；
将所述定性语言描述转换为定量的四位二进制数值描述；
则医院的第j个属性的血液需求紧缺程度
Figure FDA0003330860680000024
被量化描述为：
Figure FDA0003330860680000025
3.根据权利要求1所述的应急血液调度方法，其特征在于，所述需求优先度的具体计算步骤为：
通过模糊聚类算法对区域内所有的医院进行聚类处理，并采用专家群决策法确定最佳的聚类阈值；
利用所述最佳的聚类阈值对所有医院聚类成血液紧缺程度的Z组，得到第z组医院血液紧缺程度的描述向量，δz表示第z组内所含医院的数量，所述描述向量具体为：
Figure FDA0003330860680000026
对第z组医院进行血液需求优先度的计算，
Figure FDA0003330860680000027
表示第j个属性的权重，得出优先度ηz，具体的需求优先度函数为：
Figure FDA0003330860680000028
4.根据权利要求1所述的应急血液调度方法，其特征在于，所述调度规则集包括如下的调度规则：
若
Figure FDA0003330860680000029
则区域内血液中心按照每个医院的用血申请，分配m型血液产品；此时
Figure FDA00033308606800000210
若
Figure FDA0003330860680000031
则区域内血液中心除将m型血液产品全部投入分配外，还从邻域血液中心转运库存，以满足医院用血需求；此时，
Figure FDA0003330860680000032
Figure FDA0003330860680000033
若
Figure FDA0003330860680000034
则区域内血液中心除将区域内库存和邻域血液中心库存中的m型血液产品全部投入分配外，还利用区域内库存的p型血液产品对m型进行替代，以满足医院用血需求；此时，
Figure FDA0003330860680000035
Figure FDA0003330860680000036
若
Figure FDA0003330860680000037
则区域内与邻域血液中心分别库存的m型、p型血液产品均投入分配，以满足医院用血需求；此时，
Figure FDA0003330860680000038
Figure FDA0003330860680000039
其中，所述血液产品的血型设定为M＝{A+,A-,B+,B-,AB+,AB-,O+,O-}；
i∈N＝(1,2,…,n)：参与血液调度的医院；
a1，a2：其中a1表示区域内血液中心，a2表示邻域血液中心；
Q：表示区域内所有医院m型血液产品的总需求量；
m∈M，p∈M：表示医院需求的m型血液产品和可替代m型的p型血液产品；
Figure FDA00033308606800000310
分别表示区域内和邻域血液中心m型血液产品的现有库存量；
Figure FDA00033308606800000311
分别表示区域内和邻域血液中心可替代m型的p型血液产品的现有库存量；
Figure FDA00033308606800000312
表示医院i获取区域内血液中心的m型血液产品的数量；
Figure FDA00033308606800000313
表示医院i获取区域内血液中心的可替代m型血液产品的p型血液产品的数量；
Figure FDA00033308606800000314
表示医院i获取邻域血液中心的m型血液产品的数量；
Figure FDA00033308606800000315
表示医院i获取邻域血液中心的可替代m型血液产品的p型血液产品的数量。
5.根据权利要求4所述的应急血液调度方法，其特征在于，所述每个医院i的第f个的调度规则
Figure FDA0003330860680000041
具体为：
Figure FDA0003330860680000042
即所述每个医院i通过调度成本函数得出调度成本
Figure FDA0003330860680000043
具体的所述调度成本函数为：
Figure FDA0003330860680000044
其中，
Figure FDA0003330860680000045
表示医院从区域内血液中心获取1单位m型血液产品的调度成本；
Figure FDA0003330860680000046
表示m型血液产品的单位替代成本；
Figure FDA0003330860680000047
表示医院从邻域血液中心获取1单位m型血液产品的转运成本；
Lp→m：表示血液产品替代权重。
6.根据权利要求5所述的应急血液调度方法，其特征在于，所述每个医院i的期望效益函数为：
Figure FDA0003330860680000048
7.根据权利要求6所述的应急血液调度方法，其特征在于，根据每个医院i选择不同的调度规则
Figure FDA0003330860680000049
所得的期望效益，构成每个医院i的效益矩阵，具体为：
Figure FDA00033308606800000410
其中，
Figure FDA00033308606800000411
表示当其他医院选取方案组合s-ig时，医院i选取相应的g方案的组合所得的效益，s-ig∈{S1,S2,…,Si-1,Si+1,…,Sn}；
H(i)表示除医院i以外的其他医院的方案组合总数，h(i)为医院i的方案总数，
Figure FDA0003330860680000051
8.根据权利要求7所述的应急血液调度方法，其特征在于，所述总期望效益函数具体为：
Figure FDA0003330860680000052
9.根据权利要求8所述的应急血液调度方法，其特征在于，所述非线性的应急血液调度模型的具体描述为：
Figure FDA0003330860680000053
Figure FDA0003330860680000054
Figure FDA0003330860680000055
Figure FDA0003330860680000056
Figure FDA0003330860680000057
其中，式(1)为最大化区域内所有医院期望效益为目标函数，得到所有医院的整体的最大化的调度效益；
式(2)、(3)为库存限制约束，分别表示区域内血液中心与邻域血液中心的血液产品的库存约束；
式(4)为医院血液产品获得量约束，表示医院血液产品获得量不低于需求量；
式(5)为变量取值约束。
10.根据权利要求9所述的应急血液调度方法，其特征在于，所述非线性的应急血液调度模型通过线性化技术将应急血液调度模型转化为线性化的应急血液调度模型的具体步骤如下：
令y>0且
Figure FDA0003330860680000061
则非线性的应急血液调度模型转化为：
Figure FDA0003330860680000062
Figure FDA0003330860680000063
Figure FDA0003330860680000064
Figure FDA0003330860680000065
Figure FDA0003330860680000066
Figure FDA0003330860680000067
根据所述式(6)到式(12)，再令xi g＝ui gy；
Figure FDA0003330860680000068
Figure FDA0003330860680000069
Figure FDA00033308606800000610
Figure FDA00033308606800000611
Figure FDA00033308606800000612
Figure FDA00033308606800000613
通过式(13)到式(18)得出线性化的应急血液调度模型，通过对线性化的应急血液调度模型进行计算，得出区域内血液中心对所有医院的血液调度方案。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115035998A (zh) * 2022-08-02 2022-09-09 之江实验室 基于早期预测和无人快速配送的紧急血液调度方法及系统
CN115995290A (zh) * 2023-03-22 2023-04-21 深圳市宝安区石岩人民医院 一种基于大数据的血液调配智能跟踪监控管理系统
CN117116452A (zh) * 2023-10-19 2023-11-24 四川互慧软件有限公司 抗蛇毒血清区域库存优化与调度分配方法与系统

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115035998A (zh) * 2022-08-02 2022-09-09 之江实验室 基于早期预测和无人快速配送的紧急血液调度方法及系统
CN115035998B (zh) * 2022-08-02 2022-11-11 之江实验室 基于早期预测和无人快速配送的紧急血液调度方法及系统
CN115995290A (zh) * 2023-03-22 2023-04-21 深圳市宝安区石岩人民医院 一种基于大数据的血液调配智能跟踪监控管理系统
CN117116452A (zh) * 2023-10-19 2023-11-24 四川互慧软件有限公司 抗蛇毒血清区域库存优化与调度分配方法与系统
CN117116452B (zh) * 2023-10-19 2023-12-19 四川互慧软件有限公司 抗蛇毒血清区域库存优化与调度分配方法与系统

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