随着大家对身体健康的意识不断提高以及追求高质量的就医环境及条件,人们更加相信三甲医院的手术水平,导致目前多数三甲医院人满为患,正面临着手术相关资源短缺的问题。没有手术资源的保障,患者的健康将会受到威胁,所以“就医难”成了社会的热点问题。本文根据实际调研情况展开了对择期患者的手术排程问题进行研究,主要研究内容如下。(1)依据实际情况与文献调研相结合,本文将医护人员的决策风格因素融入到医护人员排班分组中。结合医护人员的可安排时间、医护人员的数量,以及每一组所需的医生、护士、麻醉师的数量等综合考虑,建立基于决策风格因素影响下的手术小组分配模型,使得安排的所有手术小组总的服务水平最高。采用粒子群优化算法对模型进行求解,求解速度快,结果满足要求。(2)在分配手术小组的基础上,将手术小组的分派结果作为接下来的择期患者手术调度模型的输入。对择期患者手术排程时充分考虑手术类型、所需手术室层级、手术清洁时间等实际因素进行建模,建立了以手术室使用时间的均衡性和患者满意度为双目标的混合整数规划模型。由于数据规模较大考虑到精确求解不适宜,本文将粒子群算法和基因遗传算法采用嵌入式的方式结合,形成基于粒子群的基因遗传改进算法。(3)由于算法的性能受算法中的参数影响,本文测试了算法在不同参数下的运行效果,找到主要的影响参数最优组合,使算法的性能达到最优。通过使用小数据规模对模型采用基于粒子群的基因遗传改进算法进行求解,并与精确求解的结果进行对比,误差很小,最大误差1.7%,验证了模型的正确性及算法的可靠性。同时,算法也具有良好的收敛性及多样性,为后续研究提供理论及方法支持。(4)基于本文提出的模型及改进算法,对在层流手术室进行手术的不同患者数量规模的实际案例数据进行仿真实验。为了避免运行结果出现偶然性,多次运行取平均值作为最后的仿真结果,然后与医院实际的排程结果进行比较。在横向比较中,本文的仿真排程结果相比实际排程结果,在两个目标下均得到了较好的改进效果;在纵向比较中,随着数据规模的增大,改进的效果更好,验证了本文所建立的模型和方法的可行性和有效性。(5)通过多个规模不等的实例数据进行仿真,分析在不同需求下,管理者如何从多方案中选择一套有效的有关医护人员分组、患者手术日期及各手术室每天的安排等信息的完整解决方案。本文的研究结果对医院的手术排程具有重要的实际应用价值。