基于负荷平衡的柔性预约决策

针对目前国内医疗机构普遍以步入病人求诊为主且个别时段密集到达的就诊需求特点,引入负荷均衡的思想,提出一种多目标优化的柔性门诊调度决策方法.根据实际负荷分布,合理利用柔性的预约负荷平衡调整各时段的总负荷,基于多种预约率、预约和排队规则形成方案集,在多目标灰靶决策模型下,优化出各应用场景下的最优调度方案.数值实验表明,所提出模型较其他模型能够有效降低等待时间高达77.2%.在实际应用分析中,所提出模型能够提高有效资源利用率66.7%,降低高空闲时间导致的资源敏感度.     

密集到达下的预约决策的仿真研究

为了分析在密集到达情况下的预约决策的效果,研究针对不同场景的合理预约方式。通过现场调研及历史数据统计,选用9种预约规则,利用离散系统仿真设置分析了11组预约率与3种人数密集到达情况相结合的33种场景。以等待时间为评价指标汇总仿真实验数据,分析得到了预约规则−密集到达人数−预约率三者相关联的变化规律,以及在各场景下的最佳预约规则类型。针对密集到达下预约系统的设计,以及选择合理的预约规则等方面总结了规律并给出相应改善建议。