一种基于两阶段鲁棒优化模型的手术调度优化方法及系统与流程

文档序号:21279926发布日期:2020-06-26 23:32阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种基于两阶段鲁棒优化模型的手术调度优化方法,其特征在于,包括:

s1.建立基于手术时长和恢复时长区间的两阶段鲁棒优化模型;

s2.对所述建立的两阶段鲁棒优化模型进行处理,得到处理后的基于手术时长和恢复时长区间的手术调度鲁棒优化模型;

s3.对所述处理后的鲁棒优化模型进行求解,输出目标函数及决策变量。

2.根据权利要求1所述的一种基于两阶段鲁棒优化模型的手术调度优化方法,其特征在于,所述步骤s1中两阶段鲁棒优化模型包括第一阶段鲁棒优化模型和第二阶段鲁棒优化模型;

所述第一阶段鲁棒优化模型的目标函数为最小化手术室和恢复室运营总费用,表示为:

其中,j表示手术室索引;k表示手术室日期索引;l表示手术后恢复病房床位索引;cf表示手术室正常开放费用;co表示恢复室床位正常使用费用;xjk表示手术室j在手术日k天是否开放;qlk表示恢复室床位l在手术日k天是否使用;

所述第二阶段鲁棒优化模型的目标函数为最大化手术室加班费用和恢复室超时费用之和,表示为:

其中,j表示手术室索引;k表示手术室日期索引;l表示手术后恢复病房床位索引;cv表示手术室超时惩罚;cs表示恢复床位超时惩罚;ojk表示手术室j在手术日k的超时开放时长;wlk表示术后恢复病房床位l在手术日k的超时开放时长。

3.根据权利要求1所述的一种基于两阶段鲁棒优化模型的手术调度优化方法,其特征在于,所述步骤s2中对建立的两阶段鲁棒优化模型进行处理包括将两阶段鲁棒优化模型转化为一般形式的鲁棒优化模型。

4.根据权利要求3所述的一种基于两阶段鲁棒优化模型的手术调度优化方法,其特征在于,所述步骤s2中对建立的两阶段鲁棒优化模型进行处理包括对两阶段鲁棒优化模型进行松弛、对偶、线性化处理。

5.根据权利要求1所述的一种基于两阶段鲁棒优化模型的手术调度优化方法,其特征在于,所述步骤s3具体为利用蒙特卡洛模拟估计手术时长和恢复时长的期望值;并调用mip求解器,调节求解器参数使用分支定结算法进行求解,输出目标函数及决策变量。

6.一种基于两阶段鲁棒优化模型的手术调度优化系统,其特征在于,包括:

建立模块,用于建立基于手术时长和恢复时长区间的两阶段鲁棒优化模型;

处理模块,用于对所述建立的两阶段鲁棒优化模型进行处理,得到处理后的基于手术时长和恢复时长区间的手术调度鲁棒优化模型;

求解模块,用于对所述处理后的鲁棒优化模型进行求解,输出目标函数及决策变量。

7.根据权利要求6所述的一种基于两阶段鲁棒优化模型的手术调度优化系统,其特征在于,所述建立模块中两阶段鲁棒优化模型包括第一阶段鲁棒优化模型和第二阶段鲁棒优化模型;

所述第一阶段鲁棒优化模型的目标函数为最小化手术室和恢复室运营总费用,表示为:

其中,j表示手术室索引;k表示手术室日期索引;l表示手术后恢复病房床位索引;cf表示手术室正常开放费用;co表示恢复室床位正常使用费用;xjk表示手术室j在手术日k天是否开放;qlk表示恢复室床位l在手术日k天是否使用;

所述第二阶段鲁棒优化模型的目标函数为最大化手术室加班费用和恢复室超时费用之和,表示为:

其中,j表示手术室索引;k表示手术室日期索引;l表示手术后恢复病房床位索引;cv表示手术室超时惩罚;cs表示恢复床位超时惩罚;ojk表示手术室j在手术日k的超时开放时长;wlk表示术后恢复病房床位l在手术日k的超时开放时长。

8.根据权利要求6所述的一种基于两阶段鲁棒优化模型的手术调度优化系统,其特征在于,所述处理模块中对建立的两阶段鲁棒优化模型进行处理包括将两阶段鲁棒优化模型转化为一般形式的鲁棒优化模型。

9.根据权利要求8所述的一种基于两阶段鲁棒优化模型的手术调度优化系统,其特征在于,所述处理模块中对建立的两阶段鲁棒优化模型进行处理包括对两阶段鲁棒优化模型进行松弛、对偶、线性化处理。

10.根据权利要求6所述的一种基于两阶段鲁棒优化模型的手术调度优化系统,其特征在于,所述求解模块具体为利用蒙特卡洛模拟估计手术时长和恢复时长的期望值;并调用mip求解器,调节求解器参数使用分支定结算法进行求解,输出目标函数及决策变量。


技术总结
本发明公开了一种基于两阶段鲁棒优化模型的手术调度优化方法及系统,本发明涉及的一种基于两阶段鲁棒优化模型的手术调度优化方法,包括:S11.建立基于手术时长和恢复时长区间的两阶段鲁棒优化模型;S12.对所述建立的两阶段鲁棒优化模型进行处理,得到处理后的基于手术时长和恢复时长区间的手术调度鲁棒优化模型;S13.对所述处理后的鲁棒优化模型进行求解,输出目标函数及决策变量。本发明基于区间的鲁棒优化对于不确定变量的表达形式是以上下界形式表示的区间数,不需要对大量数据进行统计分析,这有利于解决现实中数据记录不准确和数据数量有限等困境;鲁棒优化模型可以通过调节保守参数来控制所做决策的灵活程度,为决策者提供不同灵活程度的方案。

技术研发人员:雒兴刚;李佳馨;蔡灵莎;张忠良;栾宏斌
受保护的技术使用者:杭州电子科技大学
技术研发日:2020.02.26
技术公布日:2020.06.26
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