CN116631593A - 一种医院优化调度方法、系统及存储介质 - Google Patents

一种医院优化调度方法、系统及存储介质 Download PDF

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CN116631593A CN202310640873.8A CN202310640873A CN116631593A CN 116631593 A CN116631593 A CN 116631593A CN 202310640873 A CN202310640873 A CN 202310640873A CN 116631593 A CN116631593 A CN 116631593A
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卢玉琴
张磊
刘伟男
王玲
刘霞英
谭玉聪
姜宣伊
降香玉
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Zigong First Peoples Hospital
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Abstract

本发明公开了一种医院优化调度方法、系统及存储介质；基于图论、元胞自动机和整数规划的医院调度模型，该模型旨在优化患者等待时间和资源利用率，提高医院的服务质量和效率；一、基于图论的建模和优化：本发明引入图论算法，将医院内各个单元(如手术室、病房、医护人员等)及其之间的关系和流程建立为图模型。这样的建模方法可以更准确地描述医院内部的复杂结构和相互作用关系，为优化调度提供了更全面的信息。二、元胞自动机框架的应用：通过耦合元胞自动机作为框架，本发明能够模拟医院内不同单元的动态变化过程。元胞自动机以离散的时间步为单位，模拟不同单元的状态变化和相互影响，从而更真实地反映医院调度的动态特性。

Description

一种医院优化调度方法、系统及存储介质
技术领域
本发明涉及医院系统技术领域，特别涉及一种医院优化调度方法，还涉及一种医院优化调度的系统，以及一种医院优化调度的存储介质。
背景技术
随着医疗服务需求的不断增长和医院资源的有限性，优化医院调度和资源管理成为提高医疗服务效率和质量的关键问题。传统的医院调度方法往往面临诸多挑战，如手动排班容易出现人为错误、患者等待时间长、资源利用不均衡等问题。因此，寻找一种高效的医院优化调度系统变得至关重要。
在医院内，对手术室设备调度进行设计与优化具有显著意义，其中通过合理的设备调度，可以确保手术室的高效利用，最大限度地减少闲置时间。这意味着更多的手术可以在同一时间内完成，增加手术室的产能，缩短患者等待时间，并提高医院的收入。手术室设备的调度也涉及到医护人员的分配和安排。通过合理安排手术室设备的使用时间和次序，可以有效地分配医护人员的工作时间，避免资源的浪费和不必要的加班，提高工作效率和员工满意度。
传统的医院调度方法通常基于经验和启发式规则，缺乏科学的数学模型和优化算法支持。例如，手动排班方法依赖于医务人员的主观判断和经验，容易出现排班错误和不合理的资源分配。此外，传统方法通常无法充分考虑到不同手术室之间的相互影响和患者等待时间的最小化，导致资源利用不均衡和患者流程不畅。
为此，提出一种医院优化调度方法、系统及存储介质。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例希望提供一种医院优化调度方法、系统及存储介质，以解决或缓解现有技术中存在的技术问题，并对此至少提供一种有益的选择；
本发明实施例的技术方案是这样实现的：医院作为提供医疗服务的重要机构，面临着日益增长的患者需求和有限的资源限制。为了提高医院的效率和服务质量，优化调度和资源管理成为迫切的需求。本说明书介绍了一种基于元胞自动机建模和混合整数线性规划求解的医院优化调度的总体性方案，旨在最小化患者等待时间和优化资源利用，以提高医疗服务的效率和质量。
第一方面
一种医院优化调度方法：基于图论、元胞自动机和整数规划的医院调度模型，该模型旨在优化患者等待时间和资源利用率，提高医院的服务质量和效率。
建立关系和流程逻辑：首先，使用图论算法建立医院内各个单元(例如手术室、病房、检验室等)之间的关系和流程逻辑。通过构建图模型，每个单元可以表示为图中的节点，不同单元之间的关系可以表示为图中的边。这样可以清晰地描述医院内不同单元之间的依赖关系和流程。
元胞自动机框架：为了模拟医院内不同单元的状态变化，引入元胞自动机作为框架。在该框架中，每个单元可以看作是一个元胞，具有自己的状态。例如，手术室的状态可以表示为它是否正在被使用、是否需要进行清洁、是否有可用的医生等。通过定义元胞的状态和相应的更新规则，可以模拟医院内不同单元的状态变化和相互作用。
整数规划和Floyd算法：为了实现最优调度方案的寻找，将整数规划与Floyd算法相结合。在整数规划中，定义了目标函数和约束条件，以最小化患者等待时间和最大化资源利用率。目标函数可以考虑患者的等待时间、手术室的利用率、医生的工作量等因素。约束条件可以包括手术室的容量限制、医生的工作时间限制等。通过整数规划求解器，可以获得最优的资源分配和调度方案。
具体而言，目标函数可以表示为：
minimize∑v∈V∑t∈T(αWu,t+βXu,t)
对于每个时间段t和每个单元v：
0≤Xv,t≤Wv,t≤Cv,t
对于每个时间段t和每个单元v：
Wv,t＝∑u∈N(v)Xu,t-1
对于每个时间段t和每个单元v：
∑u∈N(v)Xu,t-1-Wv,t＝0
对于每个时间段t和每个单元v：
Xv,t∈0,1
对于每个时间段t和每个单元v：
Wv,t∈0,1
其中，Cv,t表示单元v在时间段t的容量限制，N(v)表示与单元v相邻的单元集合。
在整数规划的网络中使用Floyd算法来寻找患者流动的最短路径，以减少患者的等待时间并优化资源利用。Floyd算法可以计算任意两个单元之间的最短路径，这对于优化调度策略至关重要。通过将Floyd算法与整数规划相结合可以找到最优的患者流动路径，从而实现最佳调度方案。
排队论优化排队系统：为了进一步提高系统效率，将排队论的概念引入医院的排队系统。通过排队论的分析和优化可以设计合理的排队策略和服务策略，以最小化患者等待时间和排队长度。排队论涉及到队列的稳定性、利用率和服务质量的优化，可根据实际需求和约束条件来制定相应的排队规则和服务策略。
第二方面
一种医院优化调度系统，用于执行上述的一种医院优化调度方法：该系统包括了：
(1)处理器：负责执行程序指令，进行计算和控制操作。
(2)存储器：与处理器耦接，在其中存储有程序指令和数据。包括随机存储器(RAM)和只读存储器(ROM)等。
(3)服务器：提供计算和存储能力，用于处理大规模数据和进行高性能计算。
(4)网络设备：包括交换机、路由器等，用于连接各个硬件设备和建立通信网络。
(5)手术室设备：包括手术床、手术灯、监护仪等，用于手术过程中的患者监测和手术操作。
(6)手术室排班显示屏：用于显示手术室的排班信息和当前状态。
这些硬件设备通过局域网或互联网相互连接，实现数据的传输和共享。处理器执行存储器中的程序指令，利用算法和优化模型进行医院资源调度和患者流程管理。服务器提供大规模计算和存储能力，支持高效的数据处理和决策分析。手术室设备和传感器用于收集患者数据和手术环境信息，以支持调度和决策过程。手术室排班显示屏用于实时展示手术室的排班情况，帮助医务人员进行调度和安排。
这些硬件设备相互连接，共同构建了一个医院优化调度系统，通过执行上述的一种医院优化调度方法，实现医院资源的最优调度、患者流程的优化和服务质量的提升。
第三方面
一种存储介质，用于执行上述的一种医院优化调度方法：它包括如下功能：
(1)存储能力：存储介质具有足够的存储容量，能够存储医院调度系统所需的数据、算法和相关信息。
(2)数据管理：存储介质能够有效地管理医院的数据，包括患者信息、资源状态、时间段规划等。
(3)算法执行：存储介质中存储了上述所定义的算法和流程，能够自动执行这些算法以进行医院调度的优化和改进。
(4)系统集成：存储介质可以与医院的其他系统进行集成，例如预约系统、人员管理系统等，实现信息的交互和共享。
与现有技术相比，本发明针对目标，逐级引出以图论算法建立医院内各个单元之间的关系和流程逻辑，然后耦合上元胞自动机作为框架，在每个时间步中集合上整数规划配合Floyd算法，实现找到最优解，相较于传统技术的优点包括：
一、基于图论的建模和优化：本发明引入图论算法，将医院内各个单元(如手术室、病房、医护人员等)及其之间的关系和流程建立为图模型。这样的建模方法可以更准确地描述医院内部的复杂结构和相互作用关系，为优化调度提供了更全面的信息。
二、元胞自动机框架的应用：通过耦合元胞自动机作为框架，本发明能够模拟医院内不同单元的动态变化过程。元胞自动机以离散的时间步为单位，模拟不同单元的状态变化和相互影响，从而更真实地反映医院调度的动态特性。
三、整数规划与Floyd算法的结合：本发明在每个时间步中利用整数规划方法，对医院调度问题进行建模和求解。整数规划能够考虑约束条件，并通过优化目标函数找到最优调度方案。同时，与Floyd算法结合，可以寻找患者流动的最短路径，减少等待时间和优化资源利用。
四、排队论的优化排队系统：在本发明的过程中，通过耦合排队论的方法，优化医院的排队系统，提高患者的服务效率。排队论考虑了到达率、服务率和队列长度等因素，帮助确定最佳的排队策略，减少患者等待时间和提高资源利用率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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为本发明的方法逻辑示意图；
图2为本发明的实施例四的示意图；
图3为本发明的C++伪代码程序示意图(第一部分)；
图4为本发明的C++伪代码程序示意图(第二部分)。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制；
本具体实施方式提供了一种医院优化调度方法、系统及存储介质，其具体的逻辑流程及其原理如下：
STEP 1:元胞自动机建模：
在医院内，将每个位置或资源表示为一个元胞自动机节点；
STEP 2:相互作用规则：
定义元胞之间的相互作用规则，以响应患者的转移需求或特定资源的需求；
STEP 3:整数规划和路径优化：
使用整数规划来优化手术室排班和设备分配，以最大化资源利用和减少患者等待时间；
STEP 4:使用排队论和调度策略；
STEP 5:求解最优解的算法。
级别一：目标明确：
STEP1～5的首要目标是优化医院调度系统，减少患者等待时间并提高资源利用率。
级别二：图论建模和流程逻辑：
STEP1引入图论算法，将医院内各个单元之间的关系和流程逻辑建立为图模型。
图模型中的节点代表医院的单元(示例性的：手术室、病房、医护人员等)，边表示它们之间的关系和流动。
基于图模型，可以更准确地描述医院内部的复杂结构和相互作用关系，为优化调度提供全面的信息。
级别三：元胞自动机框架：
STEP2将元胞自动机作为框架，用于模拟医院内各个单元的动态变化过程。
元胞自动机以离散的时间步为单位，模拟不同单元的状态变化和相互影响。
通过耦合元胞自动机框架，可以更真实地反映医院调度的动态特性，考虑到单元之间的相互影响和时序关系。
级别四：整数规划和Floyd算法：
STEP3利用整数规划方法对医院调度问题进行建模和求解。
整数规划能够考虑约束条件，并通过优化目标函数找到最优调度方案。
与Floyd算法结合，可以寻找患者流动的最短路径，减少等待时间和优化资源利用。
级别五：排队论优化排队系统：
STEP4通过耦合排队论的方法，优化医院的排队系统，提高患者的服务效率。
排队论考虑了到达率、服务率和队列长度等因素，帮助确定最佳的排队策略。
通过优化排队系统，可以减少患者等待时间，提高资源利用率。
综合以上级别的原理、逻辑和功能性，STEP1～5提供了一套综合的医院调度解决方案。通过图论建模和流程逻辑，元胞自动机框架，整数规划与Floyd算法的结合，以及排队论优化排队系统，可以实现对医院调度过程的全面优化，减少患者等待时间，提高资源利用率，并最终提升医院的工作效率和患者满意度。
在本申请的一些具体实施方式中：
在STEP 1中，元胞自动机建模提供了医院内位置和资源的状态信息。这些状态信息将被用于路径优先、距离优先和干涉避免规则，作为相互作用规则的输入。
在STEP 2中，相互作用规则使用了STEP 1中元胞自动机的状态信息。根据患者需要转移或需要特定资源的情况，相邻元胞根据路径优先、距离优先和干涉避免规则提供支持。
在STEP 3中，整数规划和路径优化使用了STEP 1中的元胞自动机状态信息和STEP2中的相互作用规则。整数规划的决策变量和约束条件包括手术室排班和设备分配，以实现资源的优化分配。路径优化使用Floyd算法来寻找最短路径，以减少等待时间和优化资源利用。
在STEP 4中，排队论和调度策略耦合了整数规划和路径优化的结果。排队论模型根据历史数据和患者流量模型，预测患者到达和服务时间。优化排队系统和调度策略基于具体问题的需求和优化目标，选择适当的调度规则和改变资源分配方式。
在STEP 5中，求解最优解的算法将整合前面步骤的结果。混合整数线性规划(MILP)建模使用了整数规划和路径优化的决策变量和约束条件，将医疗优化调度问题转化为MILP问题。
以上所述具体实施方式的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述具体实施方式中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
实施例一
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本发明基于上述具体实施方式中所提到的技术内容，其中进一步的：
本实施例将详细介绍医院调度系统的目标，并定义了目标函数和相关约束条件，以优化患者等待时间和资源利用率。
目标：在医院调度系统中，本实施例的目标是最小化患者的等待时间和最大化资源的利用率，以提高医院的服务质量和效率。为了实现这一目标需要考虑以下因素：
(1)患者等待时间：患者在医院内等待的时间对他们的体验和治疗效果有重要影响。本实施例的目标是尽量减少患者的等待时间，使他们能够及时接受医疗服务。
(2)资源利用率：医院内的各种资源(如手术室、病床、医生等)都是有限的。本实施例的目标是充分利用这些资源，确保它们得到最大化的利用，以满足患者的需求。
(3)目标函数：为了量化目标，本实施例定义了一个目标函数，其中包括患者等待时间和资源利用率的权重。
目标函数的数学表示如下：
minimize∑v∈V∑t∈T(αWu,t+βXu,t)
对于每个时间段t和每个单元v：
0≤Xv,t≤Wv,t≤Cv,t
对于每个时间段t和每个单元v：
Wv,t＝∑u∈N(v)Xu,t-1
对于每个时间段t和每个单元v：
∑u∈N(v)Xu,t-1-Wv,t＝0
对于每个时间段t和每个单元v：
Xv,t∈0,1
对于每个时间段t和每个单元v：
Wv,t∈0,1
其中，Cv,t表示单元v在时间段t的容量限制，N(v)表示与单元v相邻的单元集合。
在这个目标函数中，α和β是权重参数，用于平衡患者等待时间和资源利用率之间的权衡。通过调整这些参数的值，本实施例可以根据实际需求来优化调度方案。
约束条件：为了保证调度方案的可行性和符合医院的实际情况，本实施例还需要定义一些约束条件。这些约束条件包括：
(1)单元容量限制：每个单元在每个时间段内都有一定的容量限制。这些限制确保了单元的正常运行和资源分配的合理性。
(2)时间限制：医院的各项活动都受到时间的限制。例如，手术室可能只在白天开放，医生的工作时间可能有限等。需要考虑这些时间限制，以确保调度方案的可行性。
(3)单元之间的依赖关系：不同单元之间可能存在依赖关系，例如，手术室需要等待病床的释放才能进行手术等。需要考虑这些依赖关系，以确保调度方案的合理性和顺序性。
综上所述，本实施例明确了医院调度系统的目标，并定义了目标函数和约束条件。目标函数旨在最小化患者的等待时间和最大化资源的利用率，而约束条件确保了调度方案的可行性和合理性。这为后续的步骤提供了基础，以实现医院调度的优化和改进。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例二
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本发明基于上述具体实施方式中所提到的技术内容，衔接实施例一，其中进一步的：
STEP1：元胞自动机模型的定义：
定义元胞自动机模型：元胞自动机是一种基于离散时间和空间的计算模型，用于模拟复杂系统中各个元胞(细胞、位置或资源)之间的交互作用和动态变化。
元胞的定义：在医院调度场景中，本实施例将每个元胞定义为医院内的一个特定位置或资源。
示例性的：将手术室、病房、医护人员等作为元胞，每个元胞代表一个离散的空间单元。
元胞的状态定义：每个元胞可以有不同的状态，用于表示其占用情况和可用性。本实施例定义以下状态：
(1)空闲(Free)：表示元胞当前没有被占用，可以用于服务患者或执行其他任务。
(2)占用(Occupied)：表示元胞当前被占用，正在执行某项任务或服务患者。
(3)不可用(Unavailable)：表示元胞当前不可用，可能由于维护、清洁或其他原因暂时无法使用。
(4)等待患者(Waiting)：表示元胞内有患者等待服务或转移。
元胞之间的相互作用规则：元胞之间的相互作用规则定义了患者的转移和资源的分配方式。在医院调度中，本实施例采用以下规则：
(1)路径优先(Path Prioritization)：当患者需要从一个元胞转移到另一个元胞时，本实施例优先选择最短路径或最优路径，以减少转移时间和距离。
(2)距离次优(Distance Suboptimality)：在路径长度相近的情况下，本实施例考虑相邻元胞之间的距离。较近的元胞具有更高的优先级，以减少患者的移动距离。
(3)干涉避免(Interference Avoidance)：当多个患者或任务需要使用同一资源时，本实施例避免资源之间的干涉，以确保服务的顺利进行。
元胞自动机网格：为了表示元胞之间的连接关系，本实施例引入元胞自动机网格G＝(V,E)，其中V表示元胞集合，E表示元胞之间的边集合。
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在示意图表中，每个数字代表一个元胞，元胞之间的连线表示它们之间的相互作用和路径。通过以上定义和示意图，建立了一个元胞自动机模型，用于模拟医院内各个位置或资源之间的交互作用和动态变化。这为后续的优化调度算法提供了基础，并可以通过元胞状态和相互作用规则实现医院调度的精确建模。
示例性的：
定义元胞自动机模型：将医院内的三个位置(A、B、C)作为元胞，每个元胞代表一个离散的空间单元。设定这三个位置分别为手术室、病房和检查室。
确定元胞的状态：在该示例中定义以下元胞状态：
空闲(Free)
占用(Occupied)
不可用(Unavailable)
等待患者(Waiting)
定义元胞之间的相互作用规则：
路径优先(Path Prioritzation)
距离次优(Distance Suboptimality)
干涉避免(Interference Avoidance)
元胞自动机网格示意图：
A B C
参数设定：
(1)初始状态：元胞A：空闲；元胞B：空闲；元胞C：占用(正在进行手术)
(2)患者需求：元胞A：无患者需求；元胞B：等待患者；元胞C：无患者需求
距离矩阵：
元胞A-B：2
元胞A-C：3
元胞B-C：1
具体步骤：
步骤1:元胞状态更新：
根据医院调度情况和患者需求，更新每个元胞的状态。
元胞A：空闲元胞B：等待患者元胞C：占用
步骤2:元胞转移规则：
根据路径优先、距离次优和干涉避免规则，确定患者的转移顺序和路径。
元胞B需要转移到元胞A，路径长度为2。
元胞C不需要转移。
步骤3:元胞状态更新：
根据患者的转移路径，更新元胞的状态。
元胞A：占用(患者从元胞B转移而来)；元胞B：空闲；元胞C：占用；
进一步的：步骤2:元胞转移规则
在元胞自动机模型中，使用以下公式来确定患者的转移顺序和路径：
计算每个元胞之间的路径长度：
路径长度矩阵D(i,j)表示元胞i到元胞j的路径长度。
在医院调度场景中，使用图论中的最短路径算法来计算路径长度矩阵。
计算每个元胞的转移权重：
转移权重矩阵W(i,j)表示从元胞i到元胞j的转移权重。
在路径优先规则中，转移权重可以简单地设为路径长度，即W(i,j)＝D(i,j)。
在距离次优规则中根据路径长度排序，较短路径的转移权重稍微增加，以鼓励选择较短路径，但不完全限制于最短路径。
在干涉避免规则中，使用元胞之间的相对位置和干涉程度来调整转移权重，以避免冲突和拥堵。
根据转移权重选择转移路径：
(1)对于每个等待患者的元胞，选择转移到路径权重最小的邻近元胞。
(2)可以使用整数规划实现转移路径选择的问题。
步骤3:元胞状态更新
根据患者的转移路径，更新元胞的状态：
(1)对于每个等待患者的元胞，将其状态更新为占用，并更新转移路径上的元胞状态。
(2)对于转移路径上的其他元胞，将其状态更新为空闲或占用，取决于患者是否占用该元胞。
步骤4:结果衔接至STEP2
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例三
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本发明基于上述具体实施方式中所提到的技术内容，衔接实施例()，其中进一步的：
元胞状态约束：在医院调度场景中，元胞状态约束包括占用状态和可用状态以及等待患者数量限制。用以下符号表示：
Xv,t：元胞v在时间步t的状态，表示元胞的占用状态和可用状态；
Wv,t：元胞v在时间步t的等待患者数量，表示元胞内等待就诊的患者数量；
Cv,t：元胞v在时间步t的最大容量，表示元胞的最大可接纳患者数量。
对于元胞v在时间步t有以下约束条件：
0≤Xv,t≤1：元胞的状态只能是占用(1)或可用(0)；
0≤Xv,t≤Wv,t≤Cv,t：元胞的等待患者数量必须满足在最小值和最大值之间。
这些约束条件确保了元胞的状态和等待患者数量的合理性和可行性。
1.3目标函数：
在医院调度场景中的目标是最小化患者的等待时间和资源的利用率，用以下符号表示：
V：医院内的元胞集合；
T：时间步的集合；
α：表示等待时间的权重因子，用于调整等待时间对目标函数的影响程度；
β：表示资源利用率的权重因子，用于调整资源利用率对目标函数的影响程度。
目标函数可以定义为：
min∑v∈V∑t∈T(αWu,t+βXu,t)
其中，内部求和表示对所有时间步的元胞进行求和，外部求和表示对所有元胞进行求和。目标函数的含义是患者等待时间和资源利用率的加权和，通过调整权重因子α和β，可以平衡等待时间和资源利用率在目标函数中的重要性。这个目标函数的最小化将导致在最短时间内尽可能减少患者的等待时间，并同时提高医院资源的利用率。
通过上述的元胞状态约束和目标函数，可以在医院调度场景中使用元胞自动机模型和相关算法(如路径优先、距离次优和干涉避免)来优化患者的转移和资源的利用，以实现最优的医院调度方案。
示例性的：设本实施例考虑一个医院场景，其中有3个元胞(v1、v2、v3)和2个时间步(t1、t2)。每个元胞的最大容量为2，且初始状态为可用状态(Xv,t＝0)。设在时间步t1时，有3名患者等待就诊(Wv,t1＝3)。定义α＝1和β＝0.5。
根据元胞状态约束可以推导出元胞的状态和等待患者数量之间的关系：
0≤Xv,t≤Wv,t≤Cv,t
在时间步t1时可以利用目标函数来计算每个元胞的评分，评分越低表示优先级越高：
Score(v1,t1)＝αWv1,t1+βXv1,t1
Score(v2,t1)＝αWv2,t1+βXv2,t1
Score(v3,t1)＝αWv3,t1+βXv3,t1
设定的权重因子α和β分别为1和0.5，计算得到：
Score(v1,t1)＝1*3+0.5*0＝3
Score(v2,t1)＝1*0+0.5*0＝0
Score(v3,t1)＝1*0+0.5*0＝0
根据评分可以确定在时间步t1时，患者应该优先选择就诊的元胞为v1，因为它的评分最低。根据转移规则将等待患者数量分配给可用的元胞。在本例中将3名患者分配给元胞v1：
Xv1,t1＝1
Wv1,t1＝3
Cv1,t1＝2
最终，在时间步t1之后，元胞的状态和等待患者数量如下：
Xv1,t1＝1(被占用)
Xv2,t1＝0(可用)
Xv3,t1＝0(可用)
Wv1,t1＝3Wv2,t1＝0Wv3,t1＝0
这样成功地根据元胞状态约束和目标函数，将患者分配给了最低评分的元胞，并更新了元胞的状态和等待患者数量。最终的结果衔接至STEP2时可以利用更新后的元胞状态和等待患者数量作为输入，继续进行下一步的调度和优化，以实现最优的医院调度方案。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例四
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本发明基于上述具体实施方式中所提到的技术内容，衔接实施例三，其中进一步的：
对于STEP2而言，本实施例将针对医院资源进行优化，特别是手术室排班和设备分配。本阶段采用混合整数线性规划模型，以最小化患者等待时间和资源利用率为目标，同时满足一系列约束条件。
2.1混合整数线性规划模型：
在这个模型中，本实施例引入以下决策变量来描述手术室排班和设备分配情况：
决策变量：
手术室排班变量：
Ss,d,t∈0，1
表示手术室s在时间步t由医生d负责的排班情况；该变量取值为1表示手术室s在时间步t由医生d负责，取值为0表示不负责。
设备分配变量：
Ye,t∈0，1
表示设备e在时间步t的分配情况。该变量取值为1表示设备e在时间步t被分配使用，取值为0表示不被分配使用。
目标函数：
min∑v∈V∑t∈T(αWu,t+βXu,t)
其中，V表示医院内的元胞集合；
T表示时间步的集合；
α表示等待时间的权重因子，用于调整等待时间对目标函数的影响程度；
β表示资源利用率的权重因子，用于调整资源利用率对目标函数的影响程度。
约束条件：
手术室排班约束：
∑d∈DSs,d,t＝1
对于所有手术室s∈S，时间步t∈T；这表示每个手术室在每个时间步只能由一个医生负责排班。
手术室可用性约束：
Xs,t≥∑d∈DSs,d,t
对于所有手术室s∈S，时间步t∈T。这表示手术室的可用性取决于手术室排班情况。如果手术室在某个时间步由医生负责排班，则该手术室被视为可用。
如图2所示，手术室1和手术室2分别与医生1和医生2相关联。决策变量S_(s,d,t)可以表示手术室和医生之间的排班情况，根据约束条件进行优化。通过该优化过程，本实施例可以得到手术室排班和设备分配的最优解，将为患者提供最佳的医疗资源利用方案，同时尽量减少患者的等待时间。
示例性的：请仍参阅图2，设本实施例有两个手术室(手术室1和手术室2)和两名医生(医生1和医生2)。以小时为单位划分时间步，共有4个时间步(T＝{1,2,3,4})。
目标函数：
in∑v∈V∑t∈T(0.5Wu,t+0.5Xu,t)
设α＝0.5和β＝0.5，平衡等待时间和资源利用率的重要性。
决策变量和约束条件如上述不变；
分支选择策略：根据最短时间优先策略，选择一个变量进行分支。
现在将应用分支定界法进行推导和求解。具体的推导过程如下：
初始化：
定义当前最优解的上界为正无穷大UB＝+∞；
定义当前最优解的下界为负无穷大LB＝-∞；
创建初始问题的子问题队列Q，并将初始问题加入队列。
a.从队列Q中取出一个子问题进行求解：本实施例从队列Q中取出一个子问题进行求解。子问题是根据之前的分支选择策略生成的。
b.求解该子问题的线性规划松弛问题，并计算松弛问题的目标函数值Z：本实施例将子问题转化为线性规划松弛问题，并使用线性规划求解器求解。线性规划松弛问题是将整数变量放宽为连续变量，以求得目标函数的最小值。
c.如果松弛问题的目标函数值Z大于等于当前最优解的上界UB，则进行剪枝操作，忽略该子问题：如果松弛问题的目标函数值Z大于等于当前最优解的上界UB，意味着该子问题的最优解不会比当前最优解更好，因此本实施例可以进行剪枝操作，将该子问题从进一步考虑的范围中排除。
d.否则，根据最短时间优先策略，选择一个变量进行分支：如果松弛问题的目标函数值Z小于当前最优解的上界UB，说明该子问题有可能带来更好的解。根据最短时间优先策略，本实施例选择一个变量进行分支，即确定一个变量的取值。
e.根据选定的分支变量，生成两个子问题，并计算它们的上界和下界：根据选定的分支变量的取值，本实施例生成两个子问题，分别对应于该变量取值的两种情况。对于每个子问题，本实施例计算其上界和下界。
f.如果某个子问题的上界小于当前最优解的上界UB，则更新UB：对于生成的两个子问题，如果其中某个子问题的上界小于当前最优解的上界UB，说明该子问题的最优解有可能成为新的最优解，因此本实施例更新UB。
g.如果某个子问题的下界大于当前最优解的下界LB，则更新LB：对于生成的两个子问题，如果其中某个子问题的下界大于当前最优解的下界LB，说明该子问题的最优解提供了更好的下界，因此本实施例更新LB。
h.将生成的子问题加入队列Q：将生成的两个子问题加入队列Q，以便后续的迭代搜索。
终止条件：当子问题队列Q为空时，终止搜索。此时当前最优解的上界UB是最优解。
通过以上的步骤a～h，本实施例不断迭代搜索子问题，根据分支定界法的原理，在搜索过程中逐渐缩小解的空间范围，最终得到全局最优解。这样，本实施例可以利用分支定界法来求解混合整数线性规划模型，实现资源优化阶段的目标。最终的结果可以衔接至步骤3，其中步骤3将使用步骤2的最优解来更新元胞状态，完成整个医院调度问题的求解过程。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例五
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本发明基于上述具体实施方式中所提到的技术内容，衔接实施例四，其中进一步的：
STEP 3:调度策略阶段：
3.1患者到达概率约束：
为了满足患者到达的概率的非负性和总和为1的条件，本实施例定义每个患者p∈P在每个时间步t∈T的到达概率Pp,t。它们必须满足以下约束条件：
Pp,t≥0
∑p∈PPp,t＝1
对于所有时间步t∈T；
3.2调度策略约束：
为了优化调度策略使用Floyd算法来在整数规划的网络中找到患者流动的最短路径，以减少等待时间并优化资源利用。首先定义距离矩阵D，其中节点i和j之间存在边的距离为d(i,j)，否则为无穷大(∞)，即：
定义距离矩阵D：
如果节点i和j之间存在一条边，则：
D(i,j)＝d(i,j)
否则：
D(i,j)＝∞
然后使用Floyd算法计算最短路径矩阵P，其中P(i,j)表示从节点i到节点j的最短路径经过的节点k：
P(i,j)＝k
定义排班变量：其中如果医生d计划在时间t在手术室s进行手术，排班变量为1，否则为0：
Ss,d,t＝1
否则：
Ss,d,t＝0
调度问题的最优化目标函数可以是最小化手术室的闲置时间或最小化手术室的等待时间，具体根据需求进行选择。
排班问题的最优化目标函数：最小化手术室的闲置时间或最小化手术室的等待时间；在约束条件方面采用最短作业优先调度策略，其中每个手术室s在每个时间步t中只能由一个医生负责手术，即满足以下约束条件：
约束条件：最短作业优先调度策略：
对于所有s∈S
对于所有t∈T
上述中：
G：整数规划的网络图，其中每个节点表示医院内的一个位置或资源，边表示节点之间的关联关系；
d(i,j)：表示节点i到节点j之间的距离或路径长度；
S：表示手术室的集合，包括所有可用的手术室；
D：表示医生的集合，包括所有可负责手术室的医生。
通过上述的调度策略，能够根据最短路径来安排手术室和医生的排班，以优化资源利用并减少患者等待时间。这样完成了整个医院调度问题的求解过程。
示例性的：
设有以下参数和变量：
手术室集合S＝{S1,S2,S3}，其中有三个手术室可用。
医生集合D＝{D1,D2,D3}，其中有三位医生可负责手术室。
时间步集合T＝{t1,t2,t3}，考虑三个时间步。
患者到达概率约束：每个患者p∈P在每个时间步t∈T的到达概率Pp,t必须满足概率的非负性和总和为1。这意味着本实施例需要为每个患者在每个时间步分配到达概率。
设有两个患者P＝{P1,P2}，可以为每个患者在每个时间步分配到达概率：
P(P1,t1)＝0.3，P(P2,t1)＝0.7
P(P1,t2)＝0.6，P(P2,t2)＝0.4
P(P1,t3)＝0.5，P(P2,t3)＝0.5
这样满足了概率的非负性和总和为1的约束条件。
调度策略约束：为了使用Floyd算法来计算最短路径，需要定义距离矩阵D。在这个例子中，设有以下手术室之间的距离(d(i,j))：
d(S1,S2)＝5
d(S1,S3)＝4
d(S2,S3)＝3
根据定义，如果节点i和j之间存在一条边，则D(i,j)＝d(i,j)，否则D(i,j)＝∞。根据上述距离信息可以得到以下距离矩阵D：
接下来使用Floyd算法计算最短路径矩阵P。该算法会迭代地更新矩阵P，其中P(i,j)表示从节点i到节点j的最短路径经过的节点k：
初始最短路径矩阵
迭代过程：
P1、第一次迭代：P(1,2)＝2，P(1,3)＝3，P(2,3)＝3
P2、第二次迭代：P(2,1)＝1，P(2,3)＝3
P3、第三次迭代：P(3,1)＝1，P(3,2)＝2
最终的最短路径矩阵P如下：
这样得到了节点之间的最短路径信息。
定义排班变量Ss,d,t，其中如果医生d计划在时间t在手术室s进行手术，排班变量Ss,d,t为1，否则为0。
设要为每个手术室和时间步指定排班变量：
S(S1,D1,t1)＝1，表示医生D1在时间步t1在手术室S1进行手术。
S(S2,D2,t2)＝1，表示医生D2在时间步t2在手术室S2进行手术。
S(S3,D3,t3)＝1，表示医生D3在时间步t3在手术室S3进行手术。
其他排班变量均为0。
最优化目标函数和约束条件：在这个示例中将最优化目标函数定义为最小化手术室的闲置时间。约束条件采用最短作业优先调度策略，即每个手术室s在每个时间步t中只能由一个医生负责手术。
所以约束条件为：
这样就得到了排班问题的目标函数和约束条件。以上就是对于STEP 3的详细说明和示例推导的流程。接下来可以将得到的排班结果作为输入，进入下一步(STEP 4)进行进一步的优化和决策。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例六
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本发明基于上述具体实施方式中所提到的技术内容，衔接实施例五，其中进一步的：
STEP4:队列调度策略阶段：
在本阶段，本实施例将使用排队论和调度策略来进行队列的调度，以优化手术室的利用率和患者等待时间。队列论和调度策略耦合了整数规划和Floyd算法的路径优化的结果。
4.1、队列调度策略在队列调度策略阶段，本实施例将考虑以下内容：
4.1.1、排队论模型本实施例将使用排队论模型来分析和优化手术室的利用率和患者等待时间。排队论是研究排队系统中顾客到达和服务的数学理论。
4.1.2、到达率和服务率在排队论中，本实施例关注到达率(arrivalrate)和服务率(servicerate)。到达率表示单位时间内到达排队系统的顾客数量，服务率表示单位时间内设定被服务的顾客数量。
4.1.3、系统状态排队论模型中，本实施例需要定义系统的状态，包括排队人数、服务人数。在本实施例的场景中，设定考虑手术室中正在进行手术的患者数量作为系统状态。
4.2、队列调度策略的原理和逻辑：
4.2.1、队列调度策略的目标队列调度策略的目标是通过合理的排队和调度决策，最小化手术室的闲置时间和患者的等待时间。本实施例的目标是使手术室保持高效运转，并尽量减少患者的等待时间。
4.2.2、调度决策在队列调度策略阶段，本实施例将根据排队论的原理和手术室的状态，制定调度决策。这些决策包括：
(1)选择患者进入手术室的顺序：根据患者的紧急程度、手术时间因素，决定患者的调度顺序。
(2)调整医生的工作时间表：根据医生的可用时间和手术室的需求，合理安排医生的工作时间表，以最大程度地提高手术室的利用率。
4.2.3、整数规划和Floyd算法的路径优化结果在队列调度策略中，本实施例将结合整数规划和Floyd算法的路径优化结果来进行决策。整数规划设定帮助本实施例在考虑手术室资源约束的情况下，制定最佳的排班方案。而Floyd算法的路径优化结果设定提供最短路径信息，以减少患者的等待时间和手术室的闲置时间。
4.2.4、调度决策的实施基于以上的决策，本实施例设定将调度策略应用于实际的手术室排班和患者安排中。根据最佳的调度决策，安排患者的手术时间和医生的工作时间表，以达到优化手术室利用率和减少患者等待时间的目标。
4.3结果衔接至STEP5在队列调度策略阶段完成后，本实施例将得到最终的手术室排班和患者调度方案。这些方案将成为STEP5中资源调度和患者安排的输入，以实现手术室的高效运转和患者的满意度。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例七
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本发明基于上述具体实施方式中所提到的技术内容，衔接实施例六，其中进一步的：
4.1、队列调度策略：
4.1.1、排队论模型：本实施例将使用M/M/c排队模型作为基础，其中M表示到达率和服务率都符合指数分布，c表示手术室的容量，即同时设定进行手术的最大数量。
4.1.2、到达率和服务率：设每个患者到达的时间间隔符合指数分布，记为λ，表示单位时间内平均到达的患者数量。服务时间符合指数分布，记为μ，表示平均每位患者需要的手术时间。
4.1.3系统状态：定义：
N:当前系统中的患者数，包括正在手术的患者和排队的患者。
L:系统中排队的患者数。
Lq:系统中正在等待服务的患者数，即排队长度。
W:一个患者在系统中的平均逗留时间，包括排队时间和服务时间。
本实施例设定使用以下公式计算系统状态：
利用Little定理：
N＝L+c
即当前系统中的患者数等于正在等待服务的患者数加上正在手术的患者数。
Lq＝N–c
即正在等待服务的患者数等于当前系统中的患者数减去手术室的容量。
W＝L/(λ*(1-P(c,λ/μ)))
即一个患者在系统中的平均逗留时间等于排队长度除以每个患者平均离开时间。
4.2、队列调度策略的原理和逻辑：
4.2.1队列调度策略的目标：本实施例的目标是最小化患者的等待时间和手术室的闲置时间。为了达到这一目标，本实施例设定考虑以下策略：
最短作业优先(Shortest Job First,SJF)：选择手术时间最短的患者优先进行手术。
最早截止时间优先(Earliest Deadline First,EDF)：根据患者的截止时间，优先安排截止时间最早的患者进行手术。
最高优先级优先(Highest Priority First,HPF)：根据患者的紧急程度或重要性，安排优先级最高的患者进行手术。
4.2.2、调度决策的实施：根据选择的调度策略，本实施例设定将患者安排到手术室进行手术。如果存在多个手术室，本实施例设定根据手术室的闲置时间和患者的等待时间来决定将患者安排到哪个手术室进行手术。
4.2.3、队列调度策略与STEP 3的耦合：在STEP 3中，本实施例通过使用Floyd算法计算最短路径矩阵P来找到患者流动的最短路径。在队列调度策略阶段，本实施例设定结合最短路径矩阵P和调度策略来决定患者的安排顺序和手术室的分配。
具体步骤如下：
P1、根据Floyd算法计算出最短路径矩阵P。
P2、根据选择的调度策略，确定患者的安排顺序。
P3、对于每个患者，根据最短路径矩阵P找到该患者的下一个目的地手术室。
P4、根据手术室的闲置时间和患者的等待时间，决定将患者安排到哪个手术室进行手术。
P5、更新手术室的闲置时间和患者的等待时间。
重复P3～5，直到所有患者都被安排完成。
通过这样的耦合，本实施例设定在满足患者等待时间和手术室闲置时间的前提下，优化手术室的利用率和患者的满意度。
示例性的：
设本实施例有3个手术室(S1，S2，S3)和5位急诊患者(P1，P2，P3，P4，P5)需要进行手术。他们的手术时间和到达时间如下表所示：
根据步骤4.2.1，本实施例可以选择最短作业优先(SJF)作为调度策略，即选择手术时间最短的患者优先进行手术。
首先，计算到达率(λ)和服务率(μ)：设到达率为1个患者每30分钟到达，即λ＝2(每小时平均到达4个患者)；设服务率为1个患者每小时进行手术，即μ＝1。
根据步骤4.1.3，本实施例可以计算系统状态：
N＝L+cLq＝N-cW＝L/(λ*(1-P(c,λ/μ)))
其中，c为手术室的容量。
设手术室的容量为2，即c＝2。
计算系统状态：
N＝L+c＝Lq+c+c＝Lq+2+2＝Lq+4Lq＝N-c
＝5-2＝3
计算平均逗留时间：
W＝L/(λ*(1-P(c,λ/μ))(P(c,λ/μ)
表示在有c个服务台的情况下，患者不用等待的概率。
本实施例可以使用排队论的公式来计算P(c,λ/μ)：
P(c,λ/μ)＝(1-λ/μ)/(1-(λ/μ)^c)
P(c,λ/μ)＝(1-2/1)/(1-(2/1)^2)＝-1/-3＝1/3
W＝L/(λ*(1-P(c,λ/μ)))W＝3/(2*(1-1/3))＝3/(2*2/3)
＝3/(4/3)＝9/4＝2.25小时
根据以上计算，平均逗留时间为2.25小时。
接下来，根据最短作业优先(SJF)调度策略，安排患者的手术顺序。
首先，计算每个患者的完成时间(Finish Time)和等待时间(Waiting Time)：
患者 手术时间 完成时间 等待时间
P1 1小时 8:00 0小时
P2 1.5小时 9:00 0.5小时
P3 2小时 10:00 1小时
P4 1.5小时 11:00 2.5小时
P5 1小时 12:00 3.5小时
根据患者的完成时间和等待时间可以确定每个患者的手术室安排：
患者 手术时间 完成时间 手术室
P1 1小时 8:00 S1
P2 1.5小时 9:00 S2
P3 2小时 10:00 S3
P4 1.5小时 11:00 S1
P5 1小时 12:00 S2
根据以上安排，可以看到每位患者的手术时间和手术室的分配情况。最后一个患者的手术完成时间为12:00。这样完成了STEP 4中的队列调度策略，通过最短作业优先的原则安排患者的手术顺序，并分配手术室。最终的结果可以衔接至STEP 5，进入手术过程阶段，按照安排的顺序将患者送往相应的手术室进行手术。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例八
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员设定在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本发明基于上述具体实施方式中所提到的技术内容，衔接实施例七，其中进一步的：
STEP 5:手术过程阶段
在手术过程阶段，本实施例将使用混合整数线性规划(MILP)来进行医疗优化调度问题的决策。这种方法将问题转化为一个数学模型，通过优化决策变量来实现最佳调度方案。
(1)混合整数线性规划建模：
在混合整数线性规划模型中，本实施例需要定义决策变量、目标函数和约束条件。
1.1)决策变量：
X(i,j,t):表示患者i在时间t被分配到手术室j的决策变量。
X(i,j,t)＝1，若患者i在时间t被分配到手术室j；
X(i,j,t)＝0，否则。
1.2)目标函数：
本实施例的目标函数等同于实施例二至实施例七的目标函数；
1.3)约束条件：
在混合整数线性规划中，本实施例需要定义一些约束条件来确保问题的可行性。
每个患者只能被分配到一个手术室：
∑(j∈S,t∈T)X(i,j,t)＝1，对于所有患者i∈P。
每个手术室在任意时间只能同时处理一个患者：
∑(i∈P,t∈T)X(i,j,t)≤1，对于所有手术室j∈S。
每个患者必须按照最短路径调度策略进行手术室的选择：
X(i,j,t)＝1，当且仅当t≥P(i)+D(j,i)，对于所有患者i∈P和手术室j∈S。
P(i)：患者i的到达时间；
D(j,i)：从手术室j到患者i的最短路径长度。
(2)解算过程：
通过将医疗优化调度问题转化为混合整数线性规划问题，本实施例设定使用相应的优化算法求解最优解。常见的算法包括分支定界法、割平面法等。
具体的解算过程涉及算法细节，超出了本说明书的范围。在实际应用中，可利用Gurobi、CPLEX等软件来求解混合整数线性规划模型；也可以用数学解算的形式进行计算
(3)原理和逻辑：
STEP 5的原理和逻辑是将医疗优化调度问题转化为混合整数线性规划问题，通过优化决策变量来确定最佳的手术室分配方案。这样做的好处是设定在保证约束条件下，通过数学方法快速找到最优解，从而提高手术室的利用效率和患者的满意度。
首先，通过Floyd算法计算出从每个手术室到每个患者的最短路径长度，得到距离矩阵D。
然后，将医疗优化调度问题转化为混合整数线性规划问题，定义决策变量X(i,j,t)来表示患者i在时间t被分配到手术室j的决策。通过优化目标函数和约束条件，求解出最佳的手术室分配方案。最终，根据求解得到的决策变量，确定每个患者在每个时间点的手术室分配情况，完成手术过程的调度安排。
这样，通过混合整数线性规划建模和优化算法的应用，本实施例能够在保证约束条件下得到最佳的手术室分配方案，实现医疗优化调度问题的有效解决。
示例性的：
(1)参数设定：
患者集合P＝{1,2,3,4,5}
手术室集合S＝{A,B,C}
时间步集合T＝{1,2,3}
患者到达时间P(i)：
P(1)＝1
P(2)＝2
P(3)＝3
P(4)＝1
P(5)＝2
距离矩阵D：
D(A,1)＝2,D(A,2)＝3,D(A,3)＝4
D(B,1)＝3,D(B,2)＝2,D(B,3)＝4
D(C,1)＝4,D(C,2)＝4,D(C,3)＝3
等待时间矩阵W：
W(A,1)＝2,W(A,2)＝3,W(A,3)＝4
W(B,1)＝3,W(B,2)＝2,W(B,3)＝4
W(C,1)＝4,W(C,2W＝4,W(C,3)＝3
(2)定义决策变量和定义目标函数：
等同于实施例二至实施例八中的决策变量和目标函数，不再赘述；
(3)定义约束条件：
每个患者只能被分配到一个手术室：
∑(j∈S,t∈T)X(i,j,t)＝1，对于所有患者i∈P。
每个手术室在任意时间只能同时处理一个患者：
∑(i∈P,t∈T)X(i,j,t)≤1，对于所有手术室j∈S。
每个患者必须按照最短路径选择手术室：
X(i,j,t)＝0，对于所有患者i、时间t和手术室j，如果D(j,t)＞P(i)。
排班变量需要满足整数规划的要求：
X(i,j,t)∈{0,1}，对于所有患者i∈P、时间t∈T和手术室j∈S。
(4)求解混合整数线性规划问题：
将目标函数和约束条件输入混合整数线性规划求解器，使用分支定界法进行解算：
初始化：
UB＝+∞
LB＝-∞
创建子问题队列Q，并将初始问题加入队列
迭代搜索：
当子问题队列Q不为空时，执行以下步骤：
a.从队列Q中取出一个子问题进行求解。
示例场景中设从队列Q中取出的子问题为：
子问题的决策变量：
X＝[[1,0,0],[0,0,1],[0,1,0],[0,0,0],[0,0,0]]
子问题的上界：UB＝10
子问题的下界：LB＝-∞
b.求解该子问题的线性规划松弛问题，并计算松弛问题的目标函数值Z。示例场景中对子问题进行线性规划松弛求解，得到松弛问题的目标函数值：
Z＝8
c.如果松弛问题的目标函数值Z大于等于当前最优解的上界UB，则进行剪枝操作，忽略该子问题。
示例场景中，由于Z＝8大于当前最优解的上界UB，因此忽略该子问题。
d.否则，根据最短时间优先策略，选择一个变量进行分支。
示例场景中根据最短时间优先策略，选择变量X(4,1,1)进行分支。
e.根据选定的分支变量，生成两个子问题，并计算它们的上界和下界。
示例场景中，根据分支变量X(4,1,1)，生成两个子问题：
子问题1：
决策变量：X1＝[[1,0,0],[0,0,1],[0,1,0],[1,0,0],[0,0,0]]
上界：UB1＝10
下界：LB1＝-∞
子问题2：
决策变量：X2＝[[1,0,0],[0,0,1],[0,1,0],[0,0,0],[1,0,0]]
上界：UB2＝11
下界：LB2＝-∞
f.如果某个子问题的上界小于当前最优解的上界UB，则更新UB。
示例场景中，UB1＝10小于当前最优解的上界UB，因此更新UB＝10。
g.如果某个子问题的下界大于当前最优解的下界LB，则更新LB。
示例场景中，由于子问题的下界LB1和LB2均为-∞，不进行更新。
h.将生成的子问题加入队列Q。
示例场景中，将子问题1和子问题2加入队列Q。
终止条件：
当子问题队列Q为空时，终止搜索；此时当前最优解的上界UB是最优解。示例场景中，由于队列Q为空，搜索终止。当前最优解的上界UB＝10是最优解。
通过以上的分支定界法的搜索过程，本实施例最终得到了手术室排班问题的最优解。最终的结果可以用表格或图形化方式展示，包括患者的到达时间、手术室的分配情况和患者的等待时间。
示例性的：当最优解的上界UB＝10时，可以利用表格形式展示手术室排班问题的调度安排，包括患者的到达时间、手术室的分配情况和患者的等待时间。设每个手术室每个时间步只能处理一个患者，以下是示例性的展示表格：
时间步 手术室A 手术室B 手术室C
1 1
2 3
3 2 5
在上述表格中，每一列代表一个手术室，每一行代表一个时间步。表格中的数字表示患者的编号，表示该患者在对应的时间步被分配到对应的手术室进行手术。根据上表，可以得到以下信息：
时间步1：患者1到达，被分配到手术室A。
时间步2：患者3到达，被分配到手术室B。
时间步3：患者2和患者5同时到达，分别被分配到手术室B和手术室C。
根据手术室排班的安排可以计算每个患者的等待时间。设手术室在时间步t完成手术后，下一个时间步t+1才能开始处理新的患者，则患者的等待时间可以通过其到达时间和分配到手术室的时间来计算。以下是示例性的等待时间计算：
患者 到达时间 分配手术室 等待时间
1 1 A 0
2 3 B 0
3 2 B 0
4 1 - N/A
5 2 C 1
在上述表格中，等待时间表示患者从到达手术室到开始手术的等待时间。根据排班安排，患者1、2、3分别在到达手术室后立即开始手术，因此它们的等待时间为0。患者5在时间步2到达手术室C，但在时间步3才开始手术，所以等待时间为1。通过表格展示患者的到达时间、手术室的分配情况和患者的等待时间，可以直观地了解手术室排班问题的调度安排情况。
总结性的：通过求解混合整数线性规划问题可以得到最佳的手术室分配方案，即每个患者在每个时间点被分配到哪个手术室。根据解算结果，可以生成手术室排班表，包括患者的到达时间、手术室的分配情况和患者的等待时间。这样，就完成了手术室排班问题的调度安排。最终的结果可以用表格或图形化方式展示，以便于医务人员查看和操作。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例九
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本发明基于上述具体实施方式中所提到的技术内容，衔接实施例一至实施例八，其中进一步的：
进一步的，为了实施上述STEP 1～STEP 5，本实施例进一步提供一种医院优化调度的系统及存储介质，其包括如下内容：
(1)服务器：服务器是整个系统的核心，负责存储和处理大量的数据。它通常位于医院的数据中心或专门的服务器室中。服务器通过网络连接与其他硬件设备进行通信，并承担着算法运行和数据存储的任务。
(2)计算机终端：计算机终端是用户与系统进行交互的界面。每个手术室都配备了至少一个计算机终端，用于医生、护士或管理员使用系统的各种功能和操作。计算机终端通常安装有相应的软件，用于展示手术室排班信息、录入患者数据和进行操作调度等。
(3)手术室设备：手术室设备包括手术台、手术灯、监护仪等各种医疗设备。这些设备通常与系统集成，可以通过网络与服务器进行通信。通过与系统连接，手术室设备可以及时获取患者信息、手术排班情况等，并将实时数据传输回服务器。
(4)患者信息终端：患者信息终端是供患者使用的界面设备，用于提供患者自助服务，例如预约手术时间、查询手术排班情况等。这些终端通常设置在医院的接待区域或相关门诊部门，以方便患者进行操作和获取信息。
(5)网络设备：为了保证各个硬件设备之间的连接和数据传输，系统需要依靠网络设备，如路由器、交换机和网络线缆等。网络设备负责建立稳定的局域网环境，确保数据的快速传输和设备之间的通信。
(6)硬件设备之间的连接方式主要依赖于局域网的构建。示例性的：通过交换机将所有设备连接到同一个局域网中，而服务器作为核心节点与其他设备进行通信。这样，计算机终端、手术室设备和患者信息终端都可以与服务器进行数据交换和通信。
一种存储介质，用于执行上述的优化调度方法：它包括如下功能：
(1)存储能力：存储介质具有足够的存储容量，能够存储医院调度系统所需的数据、算法和相关信息。
(2)数据管理：存储介质能够有效地管理医院的数据，包括患者信息、资源状态、时间段规划等。
(3)算法执行：存储介质中存储了上述所定义的算法和流程，能够自动执行这些算法以进行医院调度的优化和改进。
(4)系统集成：存储介质可以与医院的其他系统进行集成，例如预约系统、人员管理系统等，实现信息的交互和共享。
存储介质在医院调度系统中可以应用于多个场景，包括但不限于：
(1)患者登记和分配：存储介质可以记录患者的登记信息，并根据算法进行合理的分配，以确保患者得到及时的诊疗服务。
(2)资源调度和分配：存储介质可以监控医院内各种资源的状态和可用性，并根据算法进行资源的调度和分配，以最大化资源的利用率。
(3)时间段规划和排班：存储介质可以存储时间段规划和医生、手术室等资源的排班信息，并根据算法进行合理的时间段规划和排班安排。
(4)实时监控和调整：存储介质可以实时监控医院内各项活动的进展情况，并根据算法进行调整和优化，以应对突发情况和变动需求。
(5)存储介质与医院系统的集成为了实现与医院的其他系统的集成，存储介质需要具备以下特点：
(6)数据交互：存储介质能够与医院的其他系统进行数据的交互和共享，实现信息的一致性和实时性。
(7)接口兼容：存储介质提供与医院其他系统的接口兼容性，以便实现数据的传输和系统的集成。
(8)实时更新：存储介质能够实时更新医院内各项数据和状态，以确保信息的准确性和及时性。
存储介质的运行流程如下：
P1、数据采集与存储：存储介质通过与医院系统的接口进行数据采集，包括患者信息、资源状态、时间段规划等，并将这些数据存储在介质中。
P2、算法执行与优化：存储介质中存储了上述优化调度方法的算法及其流程，它会根据这些算法自动执行医院调度的优化和改进过程。其中，目标函数和约束条件的公式在存储介质中被拷贝并加以说明其原理和逻辑。
P3、结果展示与反馈：存储介质能够将优化后的调度方案结果进行展示，并将结果反馈给相关的医院系统和人员，以便他们做出相应的操作和调整。
在总体原理和逻辑上，硬件系统的任务是为软件系统提供支持和基础设施。服务器作为核心部分负责存储和处理数据，并执行算法进行手术室排班优化。计算机终端作为用户界面，提供给医生、护士和管理员使用，使他们能够通过系统进行手术室排班操作和监控。手术室设备与系统集成，实现实时数据的传输和接收，以便自动化地进行手术室的调度。患者信息终端则提供给患者使用，使他们能够方便地查询和了解手术室排班情况。
通过硬件系统的构成和连接方式，整个手术室排班系统能够实现医院手术资源的有效调度和利用，提高手术室的利用率和患者的满意度，同时减少等待时间和资源浪费。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例十
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本发明基于上述具体实施方式中所提到的技术内容，衔接实施例九，其中进一步的：
请参阅图3～4，图中所示的程序为上述存储介质或计算机终端(存储器)内存储的运行程序，采用C++伪代码的形式展示其运行逻辑，其用于实现上述具体实施方式及实施例一至八的运行逻辑及其工作流程；可以理解的是，在不脱离该伪代码展示的逻辑原理的前提下，任何采用其它汇编语言编写的程序均可适用于本实施例；其原理如下：
元胞自动机表示医院内的位置或资源，每个元胞代表一个特定的位置(例如病床、手术室、检查室、医疗设备室)，并具有状态属性，包括是否被占用、是否可用以及当前等待的患者。元胞之间的相互作用规则是基于路径优先、距离其次、避免互相干涉的原则。当一个患者需要转移或需要特定资源时，相邻元胞根据规则响应条件并提供支持。
整数规划被用于决策变量的离散化，其中包括手术室的排班和设备的分配。整数规划将连续变量转化为离散的取值，以满足约束条件和优化目标。
Floyd算法用于在整数规划的网络中找到患者流动的最短路径，从而减少等待时间并优化资源利用。在排班问题中，离散决策变量是某个时间段内各个手术室的优选排班方案，例如手术室的可用性和负责手术的医生。
排队论的应用包括预测患者到达时间和服务时间、优化排队系统(选择适当的调度规则和改变资源分配方式)以及调度策略(如最短作业优先、最短等待时间次优先、优先级调度靠后)。
具体来说，其逻辑包括以下步骤：
P1、初始化元胞自动机网格和读取患者数据、手术室数据。
P2、进行初始调度方案生成，并建立患者需求模型。
P3、使用整数规划和Floyd算法进行路径优化和资源利用优化，更新元胞自动机的状态。
P4、使用排队论和调度策略进行优化，并重新建模患者需求。
P5、重复进行调度优化，直到达到最大迭代次数或收敛条件。
P6、获取最优解，并输出手术室排班和患者等待时间等信息。
迭代优化的过程不断通过整数规划、路径优化、排队论和调度策略等方法，逐步优化手术室排班问题的调度安排，以实现最优的资源利用和患者等待时间的最小化。每一次迭代都对问题进行细致的分析和调整，逐步逼近最优解。
以下是每个函数的原理和功能的详细说明：
(1)initializeAutomatonGrid()：
功能：初始化元胞自动机网格，为每个位置或资源创建一个元胞，并设置初始状态。
原理：通过遍历医院内的位置或资源，创建对应的元胞对象，并将其添加到元胞自动机网格中。
(2)readPatientData()：
功能：读取患者数据，包括患者到达时间和手术需求等信息。
原理：从外部数据源(例如文件或数据库)中获取患者数据，并将其存储在程序中的适当数据结构中，以供后续处理使用。
(3)readOperatingRoomData()：
功能：读取手术室数据，包括手术室的容量、可用时间段和医生信息等。
原理：从外部数据源获取手术室的相关信息，并将其存储在程序中的适当数据结构中，以便进行手术室排班和资源分配。
(4)generateInitialSchedule()：
功能：生成初始的手术室排班方案。
原理：根据患者需求和手术室的可用性等信息，生成初始的手术室排班方案，以满足基本的调度要求。
(5)buildPatientDemandModel()：
功能：建立患者需求模型，包括患者的流动和资源需求。
原理：根据患者到达时间和手术需求等信息，建立患者的流动模型，同时考虑资源需求，以便后续的路径优化和资源利用优化。
(6)optimizeResourceUtilization()：
功能：通过整数规划和Floyd算法优化资源利用，找到患者流动的最短路径，并更新元胞自动机的状态。
原理：将资源分配问题转化为整数规划问题，通过离散化决策变量和约束条件，求解最优的资源分配方案。使用Floyd算法找到患者流动的最短路径，减少等待时间和优化资源利用，更新元胞自动机的状态。
(7)optimizeScheduling()：
功能：通过排队论和调度策略优化手术室排班和患者等待时间。
原理：基于排队论的理论和调度策略，预测患者到达和服务时间，选择适当的调度规则和改变资源分配方式，以最小化患者等待时间和优化手术室的排班。
(8)iterateOptimization()：
功能：迭代进行优化，包括调度优化和患者需求的重新建模。
原理：根据当前的手术室排班和患者等待时间等信息，进行调度优化，重新计算患者需求模型，并根据收敛条件或最大迭代次数来决定是否继续迭代优化。
(9)getOptimalSolution()：
功能：获取最优的手术室排班和患者等待时间等信息。
原理：根据迭代优化的结果，获取最优的手术室排班方案和患者等待时间等信息，并将其作为输出。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
应用例一
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用应用例的形式，模拟一个使用场景，对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的应用例的限制。
本发明基于上述具体实施方式及所有实施例中所提到的技术内容，其中：
设本应用例有一个医院，其中有3个手术室和10名患者需要进行手术。本应用例将使用如下参数：
手术室数量：K＝3患者数量：N＝10
步骤1：数据收集和预处理：
在这一步骤中，本应用例收集并处理了患者和手术室的相关数据，包括患者的到达时间和手术室的可用时间段。根据本应用例的示例场景，本应用例设定患者到达时间如下所示：
ArrivalTime＝[8,8,9,9,10,10,11,12,12,13]
步骤2：资源分配问题的建模和求解：在这一步骤中，本应用例将整个问题转化为一个整数规划问题，并使用混合整数线性规划方法进行求解。
首先，本应用例定义决策变量。设定本应用例用变量X[i][k]来表示患者i被分配到手术室k的情况，其中i表示患者的索引(1到N)，k表示手术室的索引(1到K)。因此，决策变量X[i][k]的取值为0或1，表示患者i是否被分配到手术室k。
接下来，本应用例定义目标函数和约束条件。本应用例设定目标是最小化患者等待时间，并且没有其他附加约束条件。因此，本应用例的目标函数可以表示为：
Minimize∑(i＝1toN)∑(k＝1toK)(ArrivalTime[i]-StartTime[i][k])
其中，StartTime[i][k]表示患者i在手术室k的开始时间。
然后，本应用例需要定义约束条件。首先，每个患者必须被分配到一个手术室：
∑(k＝1to K)X[i][k]＝1
for i＝1to N
其次，每个手术室在同一时间只能进行一台手术：
∑(i＝1to N)X[i][k(≤1
for k＝1to K
最后，决策变量必须满足整数性条件：
X[i][k]∈{0,1}
for i＝1to N,k＝1to K
根据以上定义的目标函数和约束条件，本应用例可以使用整数规划求解器(如CPLEX、Gurobi等)，或是如实施例八所展示的将目标函数和约束条件输入混合整数线性规划求解器，使用分支定界法进行解算的形式，来求解该问题，也可以用得到最优的资源分配方案。
步骤3：路径优化和资源调度在这一步骤中，本应用例使用Floyd算法对整数规划的网络中的患者流动路径进行优化，以减少等待时间和优化资源利用。
首先，本应用例根据整数规划的结果，得到患者分配到各个手术室的情况。
设定最优的资源分配方案为：
X＝[[1,0,0]
[0,1,0]
[0,0,1]
[1,0,0]
[0,1,0]
[0,0,1]
[1,0,0]
[0,1,0]
[0,0,1]
[1,0,0]]
根据分配情况，本应用例可以计算出每个手术室的开始时间。设定手术室的可用时间段为8:00-16:00，每个手术的时长为2小时。则计算开始时间的公式如下：
StartTime[i][k]＝max(StartTime[i-1][k]+2,ArrivalTime[i](
其中，StartTime[i][k]表示患者i在手术室k的开始时间。
根据以上公式，本应用例可以计算出患者在各个手术室的开始时间：
StartTime＝[[8,0,0]
[8,10,0]
[9,10,0]
[11,10,0]
[11,12,0]
[12,12,0]
[14,12,0]
[14,14,0]
[15,14,0]
[17,14,0]]
步骤4：队列调度和资源调整在这一步骤中，本应用例根据队列调度策略和资源调整来优化手术室的排队系统。
首先，根据预测的患者到达时间和服务时间，本应用例可以确定每个患者在队列中的等待时间。设定预测的患者到达时间如下所示：
PredictedArrivalTime＝[8,8,9,9,10,10,11,12,12,13]
然后，根据选择适当的调度规则(如最短作业优先、最短等待时间次优先等)，本应用例可以重新调整资源分配和手术室的排班方案，以最小化患者的等待时间和优化资源利用。如下图表所示：
患者编号 到达时间 手术室 排班医生 等待时间
P1 8:00 OR1 Doc1 0分钟
P2 8:30 OR2 Doc2 0分钟
P3 9:00 OR3 Doc3 0分钟
P4 9:30 OR2 Doc2 0分钟
P5 10:00 OR1 Doc1 0分钟
步骤5：最优解获取：最后，本应用例可以根据迭代优化的结果，获取最优的手术室排班方案和患者等待时间等信息。通过比较不同方案的等待时间和资源利用率，本应用例可以确定最优解。
以上所述应用例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
应用例二
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用应用例的形式，模拟一个使用场景，对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的应用例的限制。
本应用例用于测试算法模型的有效性和鲁棒性，并基于之前的算法模型进行推导和解算过程的说明：本应用例基于上述应用例一，其中：
增加紧急情况：设定在模拟场景中突然出现了一个紧急情况，需要立即安排手术室和医生进行处理。在这种情况下，本应用例可以将紧急情况作为一个特殊患者考虑，并将其优先级设置为最高。
(1)资源不足：设定在某个时间段内，手术室的资源不足以满足所有患者的需求。在这种情况下，本应用例需要根据资源的可用性和患者的优先级进行调度和排班。
(2)医生不可用：设定在某个时间段内，某些医生不可用，无法进行手术室排班。在这种情况下，本应用例需要调整排班策略，确保每个手术室都有医生负责，并尽量减少患者的等待时间。
(3)患者流量剧增：设定在某个时间段内，突然有大量患者到达医院，导致手术室和医生资源不足以满足需求。在这种情况下，本应用例需要考虑优先处理紧急情况和临近手术时间的患者，并根据资源的可用性和优先级进行调度和排班。
针对以上不良情况，本应用例可以根据之前的算法模型进行如下的推导和解算过程：
(1)对于紧急情况，将其作为一个特殊患者，将其优先级设置为最高。在资源分配和手术室排班时，首先考虑安排紧急情况的手术室和医生，确保其得到及时处理。
(2)当资源不足时，本应用例需要根据资源的可用性和患者的优先级进行调度。可以使用实施例七所展示的排队论来预测患者到达和服务时间，优化排队系统的资源分配方式，选择适当的调度规则，以最小化患者的等待时间。
(3)当医生不可用时，需要调整手术室排班方案，确保每个手术室都有医生负责。可以使用实施例六至八所展示整数规划进行决策变量的离散化，优化排班方案，最小化患者的等待时间。
(4)当患者流量剧增时，需要根据资源的可用性和优先级进行调度和排班。可以使用实施例六至八的调度策略，如最短作业优先或最短等待时间次优先，来优化资源利用和减少患者的等待时间。
以上是对不良情况的推导和解算过程的简要说明，具体的公式解算过程原理不变，仅仅是对前文展示的相关对应实施例的变形，可以根据具体情况和算法模型进行调整和推导。
以上所述应用例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (14)

1.一种医院优化调度方法，其特征在于，包括：建立元胞自动机模型，表示医院内的位置和资源状态；定义元胞之间的相互作用规则，以路径优先、距离次优和干涉避免为基础，提供支持和响应条件；
运用整数规划方法对资源进行优化分配；使用路径优化算法减少等待时间和优化资源利用；将医疗优化调度问题转化为混合整数线性规划问题；
对混合整数线性规划问题进行求解，得到最优的医疗调度方案。
2.根据权利要求1所述的优化调度方法，其特征在于，包括：
STEP 1:元胞自动机建模：
在医院内，将每个位置或资源表示为一个元胞自动机节点；
STEP 2:相互作用规则：
定义元胞之间的相互作用规则，以响应患者的转移需求或特定资源的需求；
STEP 3:整数规划和路径优化：
使用整数规划来优化手术室排班和设备分配，以最大化资源利用和减少患者等待时间；
STEP 4:使用排队论和调度策略；
STEP 5:求解最优解的方案。
3.根据权利要求2所述的优化调度方法，其特征在于：在所述STEP 4中，排队论和调度策略耦合了整数规划和Floyd算法的路径优化的结果；
在所述STEP5中，求解最优解的算法将整合前面步骤的结果；
混合整数线性规划建模使用了整数规划和路径优化的决策变量和约束条件，将医疗优化调度问题转化为混合整数线性规划问题。
4.根据权利要求3所述的优化调度方法，其特征在于：
STEP 1:元胞自动机建模：
定义元胞自动机模型，其中每个元胞表示医院内的一个特定位置或资源确定元胞的状态，包括是否被占用、是否可用以及当前等待的患者；
定义元胞之间的相互作用规则：当一个患者需要转移或需要特定资源时，相邻元胞根据路径优先、距离次优和干涉避免。
5.根据权利要求3所述的优化调度方法，其特征在于：
STEP 2～4:资源优化：
将资源优化问题转化为混合整数线性规划问题；
定义决策变量：手术室的排班和设备的分配，以及它们的取值范围；
制定目标函数：最小化患者等待时间、最大化资源利用率；
添加约束条件：资源的可用性、手术室容量限制、医生的工作时间；
使用优化求解工具求得到最优的资源分配方案。
6.根据权利要求5所述的优化调度方法，其特征在于：
STEP 4:调度策略阶段：
使用排队论模型预测患者到达和服务时间；
调度策略：最短作业优先、最短等待时间次优先，优先级调度以优化排队系统和资源分配；
将医疗优化调度问题转化为混合整数线性规划问题，结合定义的目标函数和约束条件；
使用优化求解工具进行求解得到最优的医疗调度方案。
7.根据权利要求2～6任意一项所述的优化调度方法，其特征在于：
STEP 1:元胞自动机建模：
1.1定义元胞自动机模型：
元胞自动机网格：
G＝(y，E)
其中V表示元胞集合，E表示元胞之间的边集合；
元胞状态：每个元胞v∈V表示一个医院内的位置或资源，其状态由状态变量Xv,t表示，表示元胞v在时间步t的状态；
1.2元胞状态约束：
占用状态和可用状态：
Xv，t∈0，1
表示元胞v在时间步t的占用状态和可用状态；
等待患者数量限制：
0≤Xv，t≤Wv，t≤Cv，t
表示元胞v在时间步t的等待患者数量；
Xv,t：元胞v在时间步t的状态，表示元胞的占用状态和可用状态；
Wv,t：元胞v在时间步t的等待患者数量，表示元胞内等待就诊的患者数量；
Cv,t：元胞v在时间步t的最大容量，表示元胞的最大可接纳患者数量；
1.3目标函数：
最小化患者等待时间和资源利用率的加权和：
minΣv∈VΣt∈T(αWu，t+βXu，t)
V：医院内的元胞集合；
T：时间步的集合；
α：表示等待时间的权重因子，用于调整等待时间对目标函数的影响程度；
β：表示资源利用率的权重因子，用于调整资源利用率对目标函数的影响程度。
8.根据权利要求7所述的优化调度方法，其特征在于：
STEP 2:资源优化阶段：
2.1混合整数线性规划模型：
决策变量：
手术室排班变量：
Ss，d，t∈0，1
表示手术室s在时间步t由医生d负责的排班情况；
设备分配变量：
Ye，t∈0，1
表示设备e在时间步t的分配情况；
目标函数：
minΣv∈VΣt∈T(αWu，t+βXu，t)
约束条件：
手术室排班约束：
∑d∈DSs，d，t＝1
对于所有手术室s∈S，时间步t∈T；
手术室可用性约束：
Xs，t≥∑d∈DSs，d，t
对于所有手术室s∈S，时间步t∈T。
9.根据权利要求7所述的优化调度方法，其特征在于：
STEP 3：调度策略阶段
3.1患者到达概率约束：
每个患者p∈P在每个时间步t∈T的到达概率Pp,t必须满足概率的非负性和总和为1：
Pp，t≥0
∑p∈PPp，t＝1
对于所有时间步t∈T。
10.根据权利要求9所述的优化调度方法，其特征在于：
3.2调度策略约束：
使用Floyd算法来在整数规划的网络中找到患者流动的最短路径，以减少等待时间并优化资源利用；
定义距离矩阵D：
如果节点i和j之间存在一条边，则：
D(i，j)＝d(i，j)
否则：
D(i，j)＝∞
使用Floyd算法计算最短路径矩阵P：
从节点I到节点j的最短路径经过节点k
P(i，j)＝k
定义排班变量：
如果医生d计划在时间t在手术室s做手术：
Ss，d，t＝1
否则：
Ss，d，t＝0
排班问题的最优化目标函数：最小化手术室的闲置时间或最小化手术室的等待时间；
约束条件：最短作业优先调度策略：
对于所有s∈S
对于所有t∈T
上述中：
G：整数规划的网络图，其中每个节点表示医院内的一个位置或资源，边表示节点之间的关联关系；
d(i,j)：表示节点i到节点j之间的距离或路径长度；
S：表示手术室的集合，包括所有可用的手术室；
D：表示医生的集合，包括所有可负责手术室的医生。
11.根据权利要求9所述的优化调度方法，其特征在于：
使用混合整数线性规划求解手术室排班问题，并应用分支定界法进行解算：
定义变量：
Xs,d,t：二进制变量，表示医生d在时间步t是否被安排在手术室s进行手术；
Xs,t：二进制变量，表示手术室s在时间步t是否被使用；
定义目标函数：最小化患者等待时间和资源利用率的加权和：
minΣv∈VΣt∈T(αWu，t+βXu，t)
添加约束条件：
a.元胞自动机状态约束：
Xv，t∈0，1
变量Xv,t表示节点v在时间步t的状态，0表示节点空闲，1表示节点被占用；
0≤Xv，t≤Wv，t≤Cv，t
保证节点v在时间步t的状态符合占用和可用状态以及等待患者数量的限制；
b.数学规划和路径优化约束：
手术室排班约束：
∑d∈DXs，d，t＝1
对于所有s∈S
对于所有t∈T
手术室可用性约束：
Ys，t≥∑d∈DXs，d，t
对于所有s∈S
对于所有t∈T
c.排队论和调度策略约束：
患者到达概率约束：
Pp，t≥0
对于所有p∈P
对于所有t∈T∑p∈PPp，t＝1
对于所有t∈T
应用进行解算：将问题分解为子问题并进行逐步求解，通过上下界的计算和剪枝操作，找到最优解。
12.根据权利要求11所述的优化调度方法，其特征在于：
解算步骤包括：
初始化：
定义当前最优解的上界为正无穷大UB＝+∞；
定义当前最优解的下界为负无穷大LB＝-∞；
创建初始问题的子问题队列Q，并将初始问题加入队列；
迭代搜索：
当子问题队列Q不为空时，执行以下步骤：
a.从队列Q中取出一个子问题进行求解；
b.求解该子问题的线性规划松弛问题，并计算松弛问题的目标函数值Z；
c.如果松弛问题的目标函数值Z大于等于当前最优解的上界UB，则进行剪枝操作，忽略该子问题；
d.否则，根据最短时间优先策略，选择一个变量进行分支；
e.根据选定的分支变量，生成两个子问题，并计算它们的上界和下界；
f.如果某个子问题的上界小于当前最优解的上界UB，则更新UB；
g.如果某个子问题的下界大于当前最优解的下界LB，则更新LB；
h.将生成的子问题加入队列Q；
终止条件：
当子问题队列Q为空时，终止搜索；
此时当前最优解的上界UB是最优解。
13.一种医院优化调度系统，其特征在于：包括：
处理器：负责执行程序指令，进行计算和控制操作；
存储器：与处理器耦接，在其中存储有程序指令和数据；
服务器：提供计算和存储能力，用于处理数据和进行计算；
网络设备：包括交换机和路由器，用于连接各个硬件设备和建立通信网络；
手术室设备：用于手术过程中的患者监测和手术操作；
手术室排班显示屏：用于显示手术室的排班信息和当前状态；
这些硬件设备通过局域网或互联网相互连接，实现数据的传输和共享；
处理器执行存储器中的程序指令，利用算法和优化模型进行医院资源调度和患者流程管理；服务器提供计算和存储，支持数据处理和决策分析；手术室设备和传感器用于收集患者数据和手术环境信息，以支持调度和决策过程；手术室排班显示屏用于实时展示手术室的排班情况，帮助医务人员进行调度和安排；
这些硬件设备相互联接共同构建了一个医院优化调度系统，通过执行上述权利要求1～12中任意一项所述的优化调度方法的算法模型。
14.一种存储介质，其特征在于，存储有能够执行上述权利要求1～12中任意一项所述的优化调度方法的算法模型的程序指令。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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