CN115392641A - 一种资源调度方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及资源分配技术领域，提供了一种资源调度方法和装置，其中所述方法包括：计算各区域的资源需求量，根据所述资源需求量，判断资源分配是否均衡；若经判断得到资源分配不均衡，则根据所述资源需求量，结合资源种类，通过后续的资源分配、资源的转移或资源使用方的调度中的至少一种，实现各区域的资源均衡。本发明实现各区域的资源均衡，保障资源的有效利用，还根据资源的类型，选择合适的资源均衡方式，使针对各类资源，均能够实现其资源均衡，且避免分配过多而造成的资源浪费。

Description

一种资源调度方法和装置
技术领域
本发明涉及资源分配技术领域，特别是涉及一种资源调度方法和装置。
背景技术
随着社会的发展，人们越来越意识到，在出现大规模的紧急情况时，如疫情、救灾等场景下，如何有效、高效的管理人力、物力是一个重要问题。
由于各区域的疫情状况不同，所需要的保障物资、救援人员的数量也不同，在此情况下，即使资源量充足，也可能出现由于资源分配不均，而导致一些区域资源浪费，一些区域却资源紧缺的现象。
鉴于此，克服该现有技术所存在的缺陷是本技术领域亟待解决的问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是现有技术中各区域的资源分配不均衡，而造成部分区域资源紧缺的问题。
本发明采用如下技术方案：
第一方面，本发明提供了一种资源调度方法，包括：
计算各区域的资源需求量，根据所述资源需求量，判断资源分配是否均衡；
若经判断得到资源分配不均衡，则根据所述资源需求量，结合资源种类，通过后续的资源分配、资源的转移或资源使用方的调度中的至少一种，实现各区域的资源均衡。
优选的，所述计算各区域的资源需求量，具体包括：
若所述资源为固定资源或可移动非消耗性资源，以相应区域中每一个资源使用方占用资源的时间乘以所述资源使用方在所述时间内占用资源的数量，再除以相应计算周期内单个资源可被使用的总时间，得到资源使用方的资源需求量，将相应区域内所有资源使用方的资源需求量相加得到区域的资源需求量；
若所述资源为可移动消耗性资源，将相应区域中每一个资源使用方消耗资源的数量相加得到相应区域的资源需求量。
优选的，所述根据所述资源需求量，判断资源分配是否均衡，具体包括：
根据每个区域的资源使用率计算所有区域的平均资源使用率；
将每个区域的资源使用率与所述平均资源使用率的差值进行平方后，再除以区域的数量，得到资源均衡系数，根据所述资源均衡系数判断资源分配是否均衡。
优选的，所述则根据所述资源需求量，结合资源种类，通过后续的资源分配、资源的转移或资源使用方的调度中的至少一种，实现各区域的资源均衡，具体包括：
当资源总量不充足时，通过资源分配实现各区域的资源均衡；
当资源总量充足时，若资源为固定资源，通过资源使用方的转移实现各区域的资源均衡；若资源为可移动非消耗性物资，通过资源的转移实现各区域的资源均衡；若资源为可移动消耗性物资，则通过后续的资源分配实现各区域的资源均衡；其中，在进行资源分配时，将资源的消耗量纳入考量。
优选的，当存在多种资源的资源使用方相同或存在交叠，且在多种资源中，存在至少一类资源为固定资源时，先针对固定资源，通过资源使用方的转移实现各区域的资源均衡；
以资源使用方转移完成后，各区域的资源使用方的数量，计算可移动非消耗性资源和可移动消耗性资源的资源需求量，根据所述资源需求量进行后续的资源分配和/或资源的转移，实现各区域的资源均衡。
优选的，所述通过资源使用方的转移实现各区域的资源均衡，具体包括：
预设多个区间和区间对应的转移比例，根据所述资源均衡系数所处的区间，得到对应的转移比例，根据所述转移比例，得到向其他区域转移资源使用方的区域数量N；
选择N个资源使用率最大的第一区域和N个资源使用率最小的第二区域，将第一区域的资源使用方向第二区域转移。
优选的，所述将第一区域的资源使用方向第二区域转移，具体包括：
计算第一区域的资源量在第一区域和第二区域的资源总量中的占比；
计算第一区域和第二区域的资源总需求量，以所述占比乘以所述资源总需求量得到第一区域所应承担的目标资源需求量；
将第一区域中的资源使用方根据各资源使用方的资源需求量从小到大排序，依次从第一区域中将资源需求量大的资源使用方向第二区域转移，直至第一区域中的资源需求量小于等于所述目标资源需求量。
优选的，所述通过资源的转移实现各区域的资源均衡，具体包括：
预设多个区间和区间对应的转移比例，根据所述资源均衡系数所处的区间，得到对应的转移比例，根据所述转移比例，得到向其他区域转移资源使用方的区域数量N；
选择N个资源使用率最大的第一区域和N个资源使用率最小的第二区域，将第二区域的资源向第一区域转移；
计算第二区域的资源需求量在第一区域和第二区域的资源总需求量中的占比；
计算第一区域和第二区域的资源总量，以所述占比乘以所述资源总量得到第二区域所应拥有的目标资源量，以第二区域当前的资源量减去所述目标资源量得到所需转移的资源量；
根据所需转移的资源量进行资源转移，实现第一区域和第二区域的资源均衡。
优选的，所述根据所需转移的资源量进行资源转移，具体包括：
为每个区域的每一种资源预设相应的初始转移系数；
若相应区域在进行资源转出后，又出现了资源的转入，且转出与转入的为同一资源，则每进行一次所述资源的转入，将相应的转移系数修改为上一次的转移系数的一半；
在后续进行所述资源的转出时，使用计算得到的所需转移的资源量乘以所述转移系数得到实际转移资源量，以实际转移资源量进行资源转移，所需转移的资源量与实际转移资源量之间的差值部分通过资源分配进行弥补；且每进行一次资源的转出，将相应的转移系数修改为上一次的转移系数的两倍，直至转移系数达到初始转移系数；其中，在向所述区域进行所述资源的分配时，将相应的转移系数设置为相应的初始转移系数，所述初始转移系数小于等于1。
第二方面，本发明还提供了一种资源调度装置，用于实现第一方面所述的资源调度方法，所述装置包括：
至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述处理器执行，用于执行第一方面所述的资源调度方法。
第三方面，本发明还提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，用于完成第一方面所述的资源调度方法。
本发明根据资源的使用率，并通过资源分配、资源转移或资源使用方的调度，实现各区域的资源均衡，保障资源的有效利用，在本发明的优选实施例中，还根据资源的类型，选择合适的资源均衡方式，使针对各类资源，均能够实现其资源均衡，且避免分配过多而造成的资源浪费。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种资源调度方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的一种资源调度方法的流程示意图；
图3是本发明实施例提供的一种资源调度方法的流程示意图；
图4是本发明实施例提供的一种资源调度方法的过程中的示意图；
图5是本发明实施例提供的一种资源调度场景下的各类资源及资源使用方的表图；
图6是本发明实施例提供的一种资源调度场景下的各类资源的表图；
图7是本发明实施例提供的一种资源调度方法的流程示意图；
图8是本发明实施例提供的一种物资分配系统的模块结构示意图；
图9是本发明实施例提供的一种物资分配系统的模块间的交互示意图；
图10是本发明实施例提供的一种资源调度场景下的资源的使用率的表图；
图11是本发明实施例提供的一种资源调度装置的架构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
实施例1:
本发明实施例1提供了一种资源调度方法，如图1所示，包括：
在步骤201中，计算各区域的资源需求量，根据所述资源需求量，判断资源分配是否均衡。
在步骤202中，若经判断得到资源分配不均衡，则根据所述资源需求量，结合资源种类，通过后续的资源分配、资源的转移或资源使用方的调度中的至少一种，实现各区域的资源均衡。
其中，所述资源种类包括固定资源、可移动非消耗性资源、可移动性消耗资源中的至少一种。
所述固定资源为相对不易托运的资源，即通常情况下，不对其进行调度的资源，如在多家医院进行资源调度时，医院内的病床通常由于医院场地大小而使每家医院的病床数量固定，不会频繁进行病床的增减，且病床相对不易托运，其为固定资源。可移动非消耗资源为相对较易托运的，且不频繁消耗的资源，如可持续使用的医疗器械，如呼吸机等。在人力救援行动中，救援人员也属于可移动非消耗性资源。可移动消耗性资源为相对较易托运，且频繁消耗的资源，故需对其进行定期补充，如医用防护服等。
所述实现各区域的资源均衡可以是实现各区域的资源使用率的均衡，还可以是实现各区域的资源量的均衡以及资源使用率的均衡。
本实施例根据资源的使用率，并通过资源分配、资源转移或资源使用方的调度，实现各区域的资源均衡，保障资源的有效利用。
对于不同的资源使用方，其对于资源的需求量可能不同，针对此问题，结合上述实施例，存在以下优选的实现方式，即所述计算各区域的资源需求量，如图2所示，具体包括：
在步骤301中，若所述资源为固定资源或可移动非消耗性资源，以相应区域中每一个资源使用方占用资源的时间乘以所述资源使用方在所述时间内占用资源的数量，再除以相应计算周期内单个资源可被使用的总时间，得到资源使用方的资源需求量，将相应区域内所有资源使用方的资源需求量相加得到区域的资源需求量。
在步骤302中，若所述资源为可移动消耗性资源，将相应区域中每一个资源使用方消耗资源的数量相加得到相应区域的资源需求量。
若资源为固定资源或可移动非消耗性资源，所述计算周期为由本领域技术人员所预设的进行资源量统计的时间，如每间隔一周或一月进行一次统计。若资源为可移动消耗性资源，所述计算周期为相应的物资分配周期，如每间隔一个月进行一次物资分配。
由于固定资源或可移动非消耗性资源通常需进行人工维护，才能够保证资源的长期使用，故在计算时，将资源可被使用的总时间纳入考量，使资源需求量的统计更精准。
所述资源使用方的转移包括：已有的资源使用方的转移，或后续增加的资源使用方的分配。如根据患者的病情等级，和各医院现有的资源均衡程度，在其进行就诊前，为其分配相应的医院。
针对患者分配这一具体场景，将在实施例3中进行具体的实现阐述，在此不进行赘述。
所述根据所述资源需求量，判断资源分配是否均衡，具体包括：
以相应区域的资源需求量除以区域的资源量，得到区域的资源使用率，根据所述资源平均使用率判断所有区域的资源总量是否充足；
根据每个区域的资源使用率计算所有区域的平均资源使用率；
将每个区域的资源使用率与所述平均资源使用率的差值进行平方后，再除以区域的数量，得到资源均衡系数，根据所述资源均衡系数判断资源分配是否均衡。
所述判断资源分配是否均衡的方式为：由本领域技术人员根据资源均衡系数的计算方法预设相应的资源均衡阈值，若资源均衡系数大于等于所述资源均衡阈值，则认为资源不均衡，否则，资源均衡。
上述资源分配均衡系数仅用于根据资源使用率衡量资源分配的均衡性，还存在一种优选的方式为，根据资源使用率和资源量共同衡量资源分配的均衡性，具体的，所述资源均衡系数的计算为：
针对每一个区域，计算所述区域的资源分配量占所有区域的资源总分配量的第一比重，以及所述区域的资源使用量占所有区域的资源总使用量的第二比重。
以所述第一比重与第二比重的乘积作为第一数值，令常数1减去第二比重累加值的差值与第一比重相乘得到第二数值。
将所有区域的第一数值累加值与所有区域的第二数值累加值的两倍相加后减去常数1，最终得到资源均衡系数。
如针对某一区域，计算得到第一比重为0.5，第二比重为0.3，则第一数值为0.5×0.3，第二数值是0.5×(1-0.3)。
又如：所有区域的第一数值累加值为0.13，所有区域的第二数值累加值为0.54，最终结果应该为0.13+2×0.54-1，最终得到的资源均衡系数为0.21。
根据此方法计算得到的资源均衡系数始终能够保持在0-1范围之间。在此优选方式的基础上，所述资源均衡阈值可设计为0.2。
针对不同种类的资源，应采取不同的资源均衡手段，结合上述实施例，存在以下优选的实施例，即所述根据所述资源需求量，结合资源种类，通过后续的资源分配、资源的转移或资源使用方的调度中的至少一种，实现各区域的资源均衡，如图3所示，具体包括：
在步骤401中，当资源总量不充足时，通过资源分配实现各区域的资源均衡。
在步骤402中，当资源总量充足时，若资源为固定资源，通过资源使用方的转移实现各区域的资源均衡；若资源为可移动非消耗性物资，通过资源的转移实现各区域的资源均衡；若资源为可移动消耗性物资，则通过后续的资源分配实现各区域的资源均衡；其中，在进行资源分配时，将资源的消耗量纳入考量。
当存在多种资源的资源使用方相同或存在交叠，且在多种资源中，存在至少一类资源为固定资源时，先针对固定资源，通过资源使用方的转移实现各区域的资源均衡。
以资源使用方转移完成后，各区域的资源使用方的数量，计算可移动非消耗性资源和可移动消耗性资源的资源需求量，根据所述资源需求量进行后续的资源分配和/或资源的转移，实现各区域的资源均衡。
当存在多类资源为固定资源，且多种固定资源的资源使用方交叠时，为多种固定资源预设相应的均衡优先级，优先确保高优先级的固定资源的均衡，在此基础上，进行低优先级的固定资源的均衡。
本实施例还提供了一种资源使用方转移的具体实现方式，即所述通过资源使用方的转移实现各区域的资源均衡，具体包括：
预设多个区间和区间对应的转移比例，根据所述资源均衡系数所处的区间，得到对应的转移比例，根据所述转移比例，得到向其他区域转移资源使用方的区域数量N。
选择N个资源使用率最大的第一区域和N个资源使用率最小的第二区域，将第一区域的资源使用方向第二区域转移。
本实施例通过选取资源使用率差距最大的区域进行资源使用方的转移，使尽可能地减少多区域间的资源托运，从而确保资源的有序和迅速调度，实现各区域的资源均衡。
其中，所述将第一区域的资源使用方向第二区域转移，具体包括：
计算第一区域的资源量在第一区域和第二区域的资源总量中的占比。
计算第一区域和第二区域的资源总需求量，以所述占比乘以所述资源总需求量得到第一区域所应承担的目标资源需求量。
将第一区域中的资源使用方根据各资源使用方的资源需求量从小到大排序，依次从第一区域中将资源需求量大的资源使用方向第二区域转移，直至第一区域中的资源需求量小于等于所述目标资源需求量。
本实施例还提供了一种可移动消耗性资源的资源分配的具体实现方式，即所述则通过后续的资源分配实现各区域的资源均衡；其中，在进行资源分配时，将资源的消耗量纳入考量，具体包括：
根据预设区域资源使用率和各区域的资源需求量，计算各区域所应拥有的资源量。
以区域所应拥有的资源量减去区域当前的资源量加上区域的资源需求量得到所应分配给相应区域的资源量。
本实施例还提供了一种资源转移的具体实现方式，即所述通过资源的转移实现各区域的资源均衡，具体包括：
预设多个区间和区间对应的转移比例，根据所述资源均衡系数所处的区间，得到对应的转移比例，根据所述转移比例，得到向其他区域转移资源使用方的区域数量N。
选择N个资源使用率最大的第一区域和N个资源使用率最小的第二区域，将第二区域的资源向第一区域转移。
计算第二区域的资源需求量在第一区域和第二区域的资源总需求量中的占比。
计算第一区域和第二区域的资源总量，以所述占比乘以所述资源总量得到第二区域所应拥有的目标资源量，以第二区域当前的资源量减去所述目标资源量得到所需转移的资源量。
根据所需转移的资源量进行资源转移，实现第一区域和第二区域的资源均衡。
作为一种优选的实现方式，所述根据所需转移的资源量进行资源转移，具体包括：
为每个区域的每一种资源预设相应的初始转移系数。
若相应区域在进行资源转出后，又出现了资源的转入，且转出与转入的为同一资源，则每进行一次所述资源的转入，将相应的转移系数修改为上一次的转移系数的一半。
在后续进行所述资源的转出时，使用计算得到的所需转移的资源量乘以所述转移系数得到实际转移资源量，以实际转移资源量进行资源转移，所需转移的资源量与实际转移资源量之间的差值部分通过资源分配进行弥补；且每进行一次资源的转出，将相应的转移系数修改为上一次的转移系数的两倍，直至转移系数达到初始转移系数；其中，在向所述区域进行所述资源的分配时，将相应的转移系数设置为相应的初始转移系数，所述初始转移系数小于等于1。
其中，针对相应区域的相应资源，所述资源的转入为在资源转移中，相应资源向区域内转移；所述资源转出为在资源转移中，相应资源从该区域向其他区域转移。
若相应区域的资源在转出后又发生转入，则认为该区域的资源需求量发生增长，转出的资源过多，导致其出现资源缺乏。故通过缩减相应的转移系数控制其资源的后续转出量，以维持其资源量。而当其能够向外输出资源时，认为该区域的需求量下降，或区域的资源量能够支撑其向外输出，故可控制所述转移系数回升，使其可转出的资源量增多。通过资源转入和转出时的系数切换，维持其资源的输入输出的平衡，使该区域的资源量满足自身需求量。同时，转出资源的差值部分由资源分配进行弥补，以实现各区域的资源均衡。
所述初始转移系数由本领域技术人员根据相应区域中资源需求量的变化程度分析得到的。
以如图4所示的A区域的a资源为例，其初始转移系数为k，当其进行一次资源分配时，转移系数为初始转移系数，即为k，在经过如图4中序号为3时的资源转出和序号为4时的资源转入后，转移系数变为k/2，经过序号为5时的资源转入后，转移系数变为k/4，故在序号为6时，进行资源转出时所使用的转移系数为k/4，即实际向其他区域的转移资源量只有计算量的四分之一，同时，在转移后，将转移系数变为k/2，经序号7的资源转入时，又变为k/4，直至下一次资源分配时，将转移系数重新恢复为初始转移系数。
本实施例中的“第一”和“第二”没有特殊的限定的含义，之所以用其做描述仅仅是为了方便在一类对象中差异出不同的个体进行表述，不应当将其作为顺序或者其他方面带有特殊限定含义解释。
在本发明中类似“A和/或B”的表述，其实际含义是实现方式中可以是以A 作为对象方式实现，也可以是B作为对象方式实现，还可以是A和B组合的对象方式实现，而其中的A和B也可以根据具体描述场景的需求被替换为具体的主体名称对象。
实施例2:
本发明基于实施例1所描述的方法基础上，结合具体的应用场景，并借由相关场景下的技术表述来阐述本发明特性场景下的实现过程。
以新冠疫情期间医院的物资分配为具体场景，如存在A、B、C三个医院，其中，各医院的资源有：普通病床、重症病床、危重病床、呼吸机、口罩，资源使用方为普通症状患者、重症患者以及危急重症患者，各资源和患者的数量如图5和图6所示。
其中，病床为固定资源、呼吸机为可移动非消耗性资源、口罩为可移动消耗性资源，以一个月作为计算周期，计算各资源的资源需求量、资源平均使用率和资源均衡系数。
由于普通病床、重症病床、危重症病床这三种固定资源的资源使用者之间存在交叠，如危重症患者可能在前期使用危重症病床，在病情度过危险期后，转移至重症病床，当病情进一步减轻时，再转移至普通病床。重症患者依次占用重症病床和普通病床，普通患者仅占用普通病床。
预设三种固定资源的均衡优先级，其中，危重症病床优先级最高，重症病床其次，普通病床最低。
在此场景下，实现资源均衡的流程，如图7所示，具体包括：
在步骤501中，依次以目标病床为危重症病床、重症病床、普通病床，计算各医院目标病床的需求量、使用率，所有医院的目标病床的平均使用率、资源均衡系数，计入步骤502。
在步骤502中，判断目标病床的总资源量是否充足，若不充足，进入步骤 503，否则，进入步骤504。
在步骤503中，计算各区域所应拥有的目标病床资源量，从而计算所应分配给相应区域的资源量，进行目标病床的分配，进入步骤506。
在步骤504中，判断目标病床的分配是否均衡，若不均衡，进入步骤505，否则，进入步骤506。
在步骤505中，通过患者的转移实现目标病床的资源均衡，进入步骤506。
在步骤506中，判断目标病床是否为普通病床；若目标病床为普通病床，进入步骤507中，否则，进入步骤501。
在步骤507中，计算各医院呼吸机的需求量、使用率，所有医院的呼吸机的平均使用率、资源均衡系数；计算各医院口罩的需求量、使用率，所有医院的口罩的平均使用率、资源均衡系数，进入步骤508。
在步骤508中，判断呼吸机的总资源量是否充足，若不充足，进入步骤509，否则，进入步骤510。
在步骤509中，计算各区域所应拥有的呼吸机资源量，从而计算所应分配给相应区域的呼吸机资源量，进行呼吸机的分配，进入步骤512。
在步骤510中，判断呼吸机的分配是否均衡，若不均衡，进入步骤510，否则，进入步骤512。
在步骤511中，通过呼吸机的转移实现资源均衡，进入步骤512。
在步骤512中，计算各区域所应拥有的口罩资源量，从而计算所应分配给相应区域的口罩资源量，进行口罩的分配。
假设相应症状的患者占用同一类型病床的天数相同，则各医院针对各类病床的资源需求量为：
Figure RE-GDA0003897340260000131
其中，X为医院，j为病床类型，i为患者类型，i为1代表普通患者，i为 2代表重症患者，i为3代表危重症患者，j为1代表普通病床，j为2代表重症病床，j为3代表危重症病床；Need1(X，j)为X医院中j病床的资源需求量， Num(X，i)为X医院中i患者的数量，Day(X，i，j)为X医院中i患者占用j病床的天数，当i患者不占用j病床时，Day(X，i，j)为0。
各医院针对呼吸机的资源需求量为：
Figure RE-GDA0003897340260000132
其中，X为医院，i为患者类型，i为1代表普通患者，i为2代表重症患者，i为3代表危重症患者，Need2(X)为X医院中呼吸机的资源需求量， Num(X，i)为X医院中i患者的数量，Time(X，i)为X医院中i患者占用呼吸机的时间，单位为小时，Tmain为每天呼吸机的维护时间。
各医院针对口罩的资源需求量为：
Figure RE-GDA0003897340260000133
其中，X为医院，i为患者类型，i为1代表普通患者，i为2代表重症患者，i为3代表危重症患者，Need3(X)为X医院中口罩的资源需求量，Num(X，i) 为X医院中i患者的数量，Use(X，i)为X医院中i患者每月消耗口罩的数量。
以各个医院的每种资源的资源需求量除以区域的资源量，得到区域的资源使用率，进而计算得到所有区域中每一类资源的平均使用率和资源均衡系数。
为每一类资源预设相应的平均使用率阈值和资源均衡阈值，若相应资源的资源均衡系数大于等于相应资源均衡阈值，则认为分配不均衡，若相应资源的平均使用率大于等于平均使用率阈值，则认为资源不充足。
若病床资源或呼吸机资源充足，但分配不均衡，设定多个区间，每一个区间对应一个转移比例，根据所述转移比例计算得到待向其他区域转移资源或待向其他区域转移资源使用方的数量N。根据各区域的资源使用率进行排序，从中依次选择资源使用率最大的区域和资源使用率最小的区域进行配对，直至达到N 对，在每一对区域之间进行资源转移或资源使用方的转移。
如在经计算得到B、C医院的重症病床资源分配不均衡时，将资源使用率最高的C医院和资源使用率最低的B医院进行配对，为确保危重症病床的资源均衡，将C医院的重症患者向B医院进行转移。
若口罩资源不充足，则通过下一次口罩分配，实现口罩资源的均衡。
其中，在将C医院的重症患者向B医院进行转移时，C医院所需承担的目标资源需求量为：
Figure RE-GDA0003897340260000141
其中Needtar(C)为C医院所需承担的目标资源需求量，M(C，2)为C医院中重症病床的数量，M(B，2)为B医院中重症病床的数量，Need1(C，2)为C医院中对重症病床的需求量，Need1(B，2)为B医院对重症病床的需求量。
假设每一位重症患者占用重症病床的天数相同，则以Needtar(B，C)除以重症患者对重症病床的需求量(重症患者占用重症病床的天数除以计算周期内的总天数)，得到所需转移的重症患者的数量。
在实现重症病床的资源均衡后，以重症患者转移后的资源使用者数量，衡量普通病床的资源是否均衡，若不均衡，通过普通患者的转移实现资源均衡。
由于病床、呼吸机和口罩的资源使用者均为患者，即多个资源存在资源使用方的交叠，故以进行患者转移后各医院的患者数量进行计算，判断在患者转移后，医院的呼吸机和口罩资源是否充足，分配是否均衡。
若呼吸机资源充足，但分配不均衡，则在各区域间进行呼吸机的转移，呼吸机的转移过程与上述病床的资源使用方的转移实现思路一致，预设A医院的呼吸机的转移系数为1，若对于A医院的呼吸机资源，若在某次呼吸机资源分配后，A医院出现呼吸机资源转出至B医院，并又从C医院呼吸机资源转入到A医院，则每进行一次转入，将转移系数变为上一次的一半，每进行一次转出，将转移系数变为上一次的两倍，实际转出的资源量为计算所得的资源量再乘以所述转移系数，同时，通过资源分配向资源输入方的医院补足计算所得的资源量和实际转出的资源量之间的差值部分。
实施例3:
本发明基于实施例1和实施例2所描述的方法基础上，结合患者的分配这一具体的应用场景，并借由相关场景下的技术表述来阐述本发明特性场景下的实现过程。
所述方法包括：当出现待就诊患者的信息请求时，根据患者的病情严重程度和各医院的各等级病情的床位使用率，确定是否存在有空闲床位可分配给患者的医院。将患者优先分配至床位使用率较低的医院。
为此，本实施例还提供了一套具体的物资分配系统，如图8和图9所示，包括服务端、第一客户端、第二客户端和连接至第二客户端的扫描设备。
其中，服务端包括数据采集模块、数据库和控制模块，数据采集模块用于采集各医院的病床数和已入住的患者数量，并交由数据库存储，所述控制模块用于根据实施例1或实施例2中的资源调度方法判断各医院的床位资源是否均衡，若均衡，则在进行待就诊患者分配时，按照各医院中各病情等级的床位数量，进行患者的平均分配，否则，将患者优选分配至床位使用率较低的医院。
所述第一客户端安装于待就诊患者及已入住患者的终端上，所述第二客户端设置于各医院，服务器端通过发送二维码的方式向住患者的终端发送入院二维码信息，用于识别患者，同时为患者分配床位、呼吸机、口罩等资源，将相应的资源数量发送至第二客户端，医护人员通过扫描设备扫描入院二维码信息，确认患者入住，并为其发放物资，其发放的物资同步回传至服务器端，实现物资的同步更新。
本实施例还包括：
选取预设数量的患者，进行患者的病情记录，包括：收集患者的基础生理信息，入院前预设周期内的行动轨迹信息等，将患者的基础生理信息、行动轨迹信息作为训练数据集，进行机器学习，从而预测后续的患者病情，根据患病程度的轻重来安排住院的先后顺序。
其中，在机器学习中使用分类算法，初步选用5种分类算法，包括：随机森林算法，朴素贝叶斯算法，逻辑回归算法，C4.5决策树算法，RIPPER规则归纳算法。
选取预设数量的患者分别使用以上5种分类算法进行机器学习，并额外选择相应数量的患者进行机器学习结果的检测。
如选取3870入院患者作为研究对象，进行患病情况分析，收集了研究对象的基础数据信息，3870人作为训练数据集资料库，将训练数据集拆分，第一部分用于训练模型算法3375条，第二部分将用于评估模型算法的表现495条。第一部分数据训练完成之后，用第二部分数据来对模型进行评估，通过真实数据和预测数据进行对比，其中随机森林算法正确率为0.76，RIPPER算法规则归纳算法正确率0.94，逻辑回归算法正确率为0.77，朴素贝叶斯算法正确率为0.71，朴素贝叶斯算法正确率为0.71，C4.5决策树算法正确率为0.96。得出C4.5决策树算法为相对合适模型算法，通过C4.5决策树模型算法进行机器学习，预测出病人的病情程度，从而由患病程度的轻重来安排住院的先后顺序。相应的机器学习由服务器端完成，并通过第一客户端告知患者的排队编号。
以各医院的床位的使用率如图10所示为例，在普通病情等级，目前A医院比值相对较低，床位相对比较空闲，C医院比值较高，在0.9以上，床位相对比较紧张，如遇到病情为普通等级的病人，优先可分配至A医院；重症病情等级, 目前B医院比值相对较低，床位相对比较空闲，C医院比值较高，在0.9以上，床位相对比较紧张，如遇到病情为重症等级的病人，优先可分配至B医院；危重病情等级,目前A医院比值相对较低，床位相对比较空闲，C医院比值较高，在0.9以上，床位相对比较紧张，如遇到病情为危重等级的病人，优先分配至A 医院。
实施例4:
如图11所示，是本发明实施例的资源调度装置的架构示意图。本实施例的资源调度装置包括一个或多个处理器21以及存储器22。其中，图11中以一个处理器21为例。
处理器21和存储器22可以通过总线或者其他方式连接，图11中以通过总线连接为例。
存储器22作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序和非易失性计算机可执行程序，如实施例1中的资源调度方法。处理器21通过运行存储在存储器22中的非易失性软件程序和指令，从而执行资源调度方法。
存储器22可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器22可选包括相对于处理器21远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器21。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
所述程序指令/模块存储在所述存储器22中，当被所述一个或者多个处理器21执行时，执行上述实施例1中的资源调度方法，例如，执行以上描述的图 1-图3以及图7所示的各个步骤。
值得说明的是，上述装置和系统内的模块、单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明的处理方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种资源调度方法，其特征在于，包括：
计算各区域的资源需求量，根据所述资源需求量，判断资源分配是否均衡；
若经判断得到资源分配不均衡，则根据所述资源需求量，结合资源种类，通过后续的资源分配、资源的转移或资源使用方的调度中的至少一种，实现各区域的资源均衡。
2.根据权利要求1所述的资源调度方法，其特征在于，所述计算各区域的资源需求量，具体包括：
若所述资源为固定资源或可移动非消耗性资源，以相应区域中每一个资源使用方占用资源的时间乘以所述资源使用方在所述时间内占用资源的数量，再除以相应计算周期内单个资源可被使用的总时间，得到资源使用方的资源需求量，将相应区域内所有资源使用方的资源需求量相加得到区域的资源需求量；
若所述资源为可移动消耗性资源，将相应区域中每一个资源使用方消耗资源的数量相加得到相应区域的资源需求量。
3.根据权利要求1所述的资源调度方法，其特征在于，所述根据所述资源需求量，判断资源分配是否均衡，具体包括：
根据每个区域的资源使用率计算所有区域的平均资源使用率；
将每个区域的资源使用率与所述平均资源使用率的差值进行平方后，再除以区域的数量，得到资源均衡系数，根据所述资源均衡系数判断资源分配是否均衡。
4.根据权利要求1所述的资源调度方法，其特征在于，所述则根据所述资源需求量，结合资源种类，通过后续的资源分配、资源的转移或资源使用方的调度中的至少一种，实现各区域的资源均衡，具体包括：
当资源总量不充足时，通过资源分配实现各区域的资源均衡；
当资源总量充足时，若资源为固定资源，通过资源使用方的转移实现各区域的资源均衡；若资源为可移动非消耗性物资，通过资源的转移实现各区域的资源均衡；若资源为可移动消耗性物资，则通过后续的资源分配实现各区域的资源均衡；其中，在进行资源分配时，将资源的消耗量纳入考量。
5.根据权利要求4所述的资源调度方法，其特征在于，当存在多种资源的资源使用方相同或存在交叠，且在多种资源中，存在至少一类资源为固定资源时，先针对固定资源，通过资源使用方的转移实现各区域的资源均衡；
以资源使用方转移完成后，各区域的资源使用方的数量，计算可移动非消耗性资源和可移动消耗性资源的资源需求量，根据所述资源需求量进行后续的资源分配和/或资源的转移，实现各区域的资源均衡。
6.根据权利要求4所述的资源调度方法，其特征在于，所述通过资源使用方的转移实现各区域的资源均衡，具体包括：
预设多个区间和区间对应的转移比例，根据所述资源均衡系数所处的区间，得到对应的转移比例，根据所述转移比例，得到向其他区域转移资源使用方的区域数量N；
选择N个资源使用率最大的第一区域和N个资源使用率最小的第二区域，将第一区域的资源使用方向第二区域转移。
7.根据权利要求5所述的资源调度方法，其特征在于，所述将第一区域的资源使用方向第二区域转移，具体包括：
计算第一区域的资源量在第一区域和第二区域的资源总量中的占比；
计算第一区域和第二区域的资源总需求量，以所述占比乘以所述资源总需求量得到第一区域所应承担的目标资源需求量；
将第一区域中的资源使用方根据各资源使用方的资源需求量从小到大排序，依次从第一区域中将资源需求量大的资源使用方向第二区域转移，直至第一区域中的资源需求量小于等于所述目标资源需求量。
8.根据权利要求4所述的资源调度方法，其特征在于，所述通过资源的转移实现各区域的资源均衡，具体包括：
预设多个区间和区间对应的转移比例，根据所述资源均衡系数所处的区间，得到对应的转移比例，根据所述转移比例，得到向其他区域转移资源使用方的区域数量N；
选择N个资源使用率最大的第一区域和N个资源使用率最小的第二区域，将第二区域的资源向第一区域转移；
计算第二区域的资源需求量在第一区域和第二区域的资源总需求量中的占比；
计算第一区域和第二区域的资源总量，以所述占比乘以所述资源总量得到第二区域所应拥有的目标资源量，以第二区域当前的资源量减去所述目标资源量得到所需转移的资源量；
根据所需转移的资源量进行资源转移，实现第一区域和第二区域的资源均衡。
9.根据权利要求8所述的资源调度方法，其特征在于，所述根据所需转移的资源量进行资源转移，具体包括：
为每个区域的每一种资源预设相应的初始转移系数；
若相应区域在进行资源转出后，又出现了资源的转入，且转出与转入的为同一资源，则每进行一次所述资源的转入，将相应的转移系数修改为上一次的转移系数的一半；
在后续进行所述资源的转出时，使用计算得到的所需转移的资源量乘以所述转移系数得到实际转移资源量，以实际转移资源量进行资源转移，所需转移的资源量与实际转移资源量之间的差值部分通过资源分配进行弥补；且每进行一次资源的转出，将相应的转移系数修改为上一次的转移系数的两倍，直至转移系数达到初始转移系数；其中，在向所述区域进行所述资源的分配时，将相应的转移系数设置为相应的初始转移系数，所述初始转移系数小于等于1。
10.一种资源调度装置，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述处理器执行，用于执行权利要求1-9任一所述的资源调度方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117370032A (zh) * 2023-12-07 2024-01-09 聊城金恒智慧城市运营有限公司 一种云计算服务器资源优化分配方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104881325A (zh) * 2015-05-05 2015-09-02 中国联合网络通信集团有限公司 一种资源调度方法和资源调度系统
CN106851747A (zh) * 2015-12-03 2017-06-13 中兴通讯股份有限公司 一种移动通信系统内动态资源分配方法和装置
JP2018181123A (ja) * 2017-04-18 2018-11-15 日本電信電話株式会社 リソース割当制御システム、リソース割当制御方法、及びプログラム
CN110442449A (zh) * 2019-07-09 2019-11-12 北京云和时空科技有限公司 一种资源调度方法和装置
CN112529460A (zh) * 2020-12-23 2021-03-19 城云科技（中国）有限公司 一种物资调度方法、调度系统、电子设备和存储介质
CN112734153A (zh) * 2020-11-11 2021-04-30 重庆医科大学附属儿童医院 一种突发公共卫生事件中应急资源分配方法、系统及应用
CN112785174A (zh) * 2021-01-29 2021-05-11 佛山市墨纳森智能科技有限公司 一种面向重大卫生事件隔离区的物资调度方法、系统及可读存储介质
US20210319902A1 (en) * 2020-04-09 2021-10-14 Salesforce.Com, Inc. Patient load management for healthcare networks
JP2022043420A (ja) * 2020-09-04 2022-03-16 株式会社日立製作所 災害対応支援方法および災害対応支援システム

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104881325A (zh) * 2015-05-05 2015-09-02 中国联合网络通信集团有限公司 一种资源调度方法和资源调度系统
CN106851747A (zh) * 2015-12-03 2017-06-13 中兴通讯股份有限公司 一种移动通信系统内动态资源分配方法和装置
JP2018181123A (ja) * 2017-04-18 2018-11-15 日本電信電話株式会社 リソース割当制御システム、リソース割当制御方法、及びプログラム
CN110442449A (zh) * 2019-07-09 2019-11-12 北京云和时空科技有限公司 一种资源调度方法和装置
US20210319902A1 (en) * 2020-04-09 2021-10-14 Salesforce.Com, Inc. Patient load management for healthcare networks
JP2022043420A (ja) * 2020-09-04 2022-03-16 株式会社日立製作所 災害対応支援方法および災害対応支援システム
CN112734153A (zh) * 2020-11-11 2021-04-30 重庆医科大学附属儿童医院 一种突发公共卫生事件中应急资源分配方法、系统及应用
CN112529460A (zh) * 2020-12-23 2021-03-19 城云科技（中国）有限公司 一种物资调度方法、调度系统、电子设备和存储介质
CN112785174A (zh) * 2021-01-29 2021-05-11 佛山市墨纳森智能科技有限公司 一种面向重大卫生事件隔离区的物资调度方法、系统及可读存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李琳;何梅;刘刚;杨小霞;唐喻莹;: "新型冠状病毒肺炎疫情中互联网医疗与优化医疗资源配置的伦理探索", no. 04 *
陆煜泓;: "应急医疗物资调度问题研究――以NCP疫情为例", no. 06 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117370032A (zh) * 2023-12-07 2024-01-09 聊城金恒智慧城市运营有限公司 一种云计算服务器资源优化分配方法
CN117370032B (zh) * 2023-12-07 2024-03-01 聊城金恒智慧城市运营有限公司 一种云计算服务器资源优化分配方法

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