血液透析服务中心的患者调度是充分利用透析资源的关键。已有的研究中所提出的几类方法难以有效求解大规模问题。因此，需要开发更高效的优化方法来求解加权综合单目标决策模式下规模较大的血液透析服务中心患者调度问题。另一方面，本问题也属于高维多目标优化问题，需要设计相应的高维多目标优化方法对其进行求解。
　　在加权综合单目标情况下，设计了血液透析服务中心患者调度列生成算法。对比分析了该整数规划模型列生成求解中常用的两种分解方式，为了保证分解后的主问题得到快速且精确的求解，基于患者需求对原模型进行分解并给出了相应的求解流程。基于武汉PA医院血透中心的实际调度案例，对列生成算法、Rollout以及构造式启发算法进行了对比实验，探究了案例规模变化对列生成算法求解效率的影响。实验结果表明，列生成算法与其余两种算法相比能够计算得到更加符合血透患者多种透析偏好的调度结果，且其对血透患者规模变化的敏感性要远高于透析设备规模。
　　在高维多目标情况下，提出了基于聚类的高维多目标进化算法(CBEA)，并基于快速非支配排序、聚类方法以及支配区域(DA)计算方式设计了三种进化过程中的选择策略。在选择过程中，先通过快速非支配排序来区分出各级别的非劣解集，然后再通过聚类和DA来选择处于同一级别的个体。对三种选择策略下的CBEA以及NSGA-II进行了对比实验。实验结果表明，第三种选择策略下的CBEA(CBEA-s3)能够在可接受的运行时间内计算得到最接近最优解集的调度结果。