[发明专利]用于手术病例调度的多目标柔性元启发式优化方法及系统

说明书

本公开提供了一种用于手术病例调度的多目标柔性元启发式优化方法，包括：获取病人信息、手术资源信息以及病人手术阶段；确定手术病例调度的相关约束，以最小化病人手术完成时间以及总的医疗成本为目标，基于所述约束条件构建问题模型；其中，所述问题模型将手术病例调度问题转化为柔性车间调度问题，将病人映射为工作，将手术资源映射为机器，将手术阶段映射为操作；利用改进的多目标帝国竞争算法对所述问题模型进行优化求解，获得手术病例调度结果。

技术领域

本公开属于医疗调度领域，尤其涉及一种用于手术病例调度的多目标柔性元启发式优化方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

手术是大多数医院和诊所的一项重要活动，据估计，它创造了大约67％的医院收入，消耗了医院资源成本的约40％。手术病例调度是医院管理者面临的一个具有挑战性的问题。因此，许多研究人员开始研究手术病例调度问题，以提高资源利用率、吞吐量和病人流。

手术病例调度决定了手术的确切开始时间和手术室资源的分配，VanHoudenhoven等人将装箱和组合技术应用于手术病例调度，以提高手术效率；Pham和Klinker认为手术病例调度是一个广义的JSP问题，并提出了一种综合解决方案来促进医院资源的有效利用；Cardoen等人研究了多目标手术病例调度问题的优化问题，以便于手术室调度员的决策过程，针对多天、多资源、基于病人优先级的手术病例调度问题；Vijayakumar等人提出了一种基于First Fit递减的高效启发式算法来提高手术室的利用率；Lee和Yah将时间表应用于手术病例，以确定在多个手术室中手术的开始时间；此外，Al Hasan等人研究了具有消毒活动约束的手术病例调度问题，以最小化运营成本；Behmanesh和Zandieh提出了一种新的双目标蚂蚁系统来解决不确定服务时间下的双目标手术病例调度问题。

发明人发现，现有的手术病例调度通常仅考虑最小化总的医疗成本或仅考虑最小化手术最大完成时间，而并未综合考虑影响手术病例调度的诸多因素，导致手术病例调度结果无法满足实际需求；同时，尽管现有方法中存在将手术病例调度问题转化为车间调度问题进行优化求解，但是对于多目标手术病例调度问题并不存在合理的解决方案，比如将手术病例调度考虑为开放车间调度问题，这会加重手术室的负载，会使研究的调度问题更加困难。具体的，不同于单一目标的FJSP，多目标FJSP最近受到了研究者的关注。然而，关于多目标FJSP的文献大多采用集结的方法，单目标FJSP的缺点是每次运行时只生成一个解决方案，可以向决策者提供的有关每个性能标准的质量的信息很少，导致手术病例调度的优化结果容易陷入局部最优，无法满足实际需求。多目标FJSP会使研究的问题更贴近实际应用。研究了的具有多目标手术病例调度问题并将其考虑为柔性车间调度问题，在尽可能满足实际应用、考虑医疗资源可用性的同时，促进了医疗资源的有效使用。

发明内容

本公开为了解决上述问题，提供了一种用于手术病例调度的多目标柔性元启发式优化方法及系统，所述方案通过将手术病例调度问题转化为柔性车间调度问题，并利用改进的多目标帝国竞争算法对所述问题进行优化求解，获得手术病例调度结果。

根据本公开实施例的第一个方面，提供了一种用于手术病例调度的多目标柔性元启发式优化方法，包括：

获取病人信息、手术资源信息以及病人手术阶段；

确定手术病例调度的相关约束，以最小化病人手术完成时间以及总的医疗成本为目标，基于所述约束条件构建问题模型；其中，所述问题模型将手术病例调度问题转化为柔性车间调度问题，将病人映射为工作，将手术资源映射为机器，将手术阶段映射为操作；

利用改进的多目标帝国竞争算法对所述问题模型进行优化求解，获得手术病例调度结果。