医院病床资源调度优化研究现状及展望

病床是医院的关键医疗资源,其管理水平关系到医疗资源能否合理配置.因此,如何优化病床资源并高效利用医院病床资源是一个具有挑战性的课题.对国内外学者在病床资源优化利用方面的研究进行梳理和评价,分析目前病床资源调度的研究动态以及发展前景,从而提出四点病床资源优化的研究展望.这不仅为国内外学者在未来病床资源调度的研究方向上提供指导性建议,而且对我国医院管理者合理、有效地利用现有病床资源具有重要的现实意义.     

眼科病床配置的优化模型及其计算机模拟

为了实现资源的高效利用,采用排队论思想,建立了眼科病床合理配置的优化模型,并用计算机模拟的方法对模型进行了检验,根据历史数据,求得五类病人被分配到的病床比例为19%、24%、21%、10%、26%,所得结果与实际吻合较好,优化模型对病床的合理配置具有一定的借鉴意义.     

病床安排模型及其评价指标体系的改进——以某医院眼科住院部为例

首先建立了一套较为合理的评价指标体系用以评价病床安排模型的优劣,然后根据某医院眼科部门对5种不同疾病治疗的实际情况,从分析现有模型存在的问题出发,优化出新的病床安排模型．最后,本文运用Matlab软件和已有数据对该模型进行模拟,并使用已建立的评价指标体系对两个模型进行比较分析．     

求解物流运输网络SUM-MIN双目标路径问题的扩展标号法

研究了物流运输网络SUM-MIN双目标路径问题. 基于模糊规划方法提出了一种求解SUM-MIN双目标路径问题的目标函数集成方法,以及集成后目标函数的扩展标号法. 在将双目标转化为单目标时,综合考虑了每个目标的边缘评价和两个目标的整体评价因素,通过对每个目标分配的权重将决策者的偏好充分体现到决策过程中,采用广义的模糊目标集成算子形成了相应的折衷规划模型. 最后,通过实例对所提方法进行了说明.     

考虑医院病床数的SIR模型的分支分析

建立了具有标准发生率且考虑医院病床数的SIR模型,并对其性态进行了分析.通过分析,发现R_0不再是疾病流行的阈值,并且当医院的病床数小到一定值时模型就会出现后向分支和鞍结点分支.通过数值模拟可以看出当病床数b减少时,模型会呈现出一系列复杂的动力学性态,如:Hopf分支,BT分支和同宿轨分支.通过对模型的研究与分析可以看出医院的病床数是一个极其重要的因素,当R01时,通过增加医院的病床数是可以消灭疾病的;当R_01时通过增加病床数可以使得疾病得到控制不会出现一些复杂的发展趋势.     

超高维数据边际经验似然独立筛选方法（英文）

可加模型通过协变量函数对响应变量起作用,是更加灵活的非参统计模型.当协变量个数大于样本数且以指数阶增大时,将维数降到经典方法可解决的范围是统计学家急需解决的问题.本文研究了超高维数据可加模型的变量筛选问题,提出了边际经验似然变量筛选方法.该方法通过排列在0点的边际经验似然率选择变量.我们证明了选择变量集以概率1渐进包含真实变量集;提出了迭代边际经验似然变量筛选方法.数据模拟和实数据分析验证了所提方法的可行性.     

最优绩效分配的多目标优化方法

如何体现某种程度的激励并兼顾公平性是绩效分配问题研究的关键之一. 基于考核对象的个体差异性, 对考核对象进行分类处理, 通过引入以体现激励程度的控制参数和所有考核对象的基础工作量为变量的分值转化函数与满意度函数, 建立以所有考核对象的总体满意度的最大化和考核对象的满意度尽可能均衡为目标的多目标优化模型. 进而利用多目标优化模型的epsilon-约束标量化方法证明了弱有效解的存在性. 作为其应用, 研究了某高校教师的最优绩效分配问题.     

玉米高产栽培综合农艺措施教学模型的研究

本文根据农业系统工程的原理，应用二次回归正交旋转组合设计的方法，将对玉米生育影响较大的主要裁培因素做为决策变量以最大的产量指标做为目标函数，通过田间试验和生产实施，对影响玉米生产的各个要素进行了模型化研究，应用微机进行了参数测辨和统计分析，建立了产量函数模型，解析了各因子的产量效应和交互作用。通过模拟寻优，优选出了本市玉米生产最优的综合农艺措施方案。     

对医院护理单元绩效考核指标的科学确定

通过对13个原变量进行相关分析和主成分分析,得出一个用于评价医院护理单元绩效的综合指标.     

基于二维语言评价信息的模糊多属性决策方法

针对评价信息为二维语言变量的多属性决策问题,提出了基于二维语言变量的TOPSIS和TODIM多属性决策方法。该方法首先将二维语言变量中第二维语言评价信息定量化,同时用决策者的主观风险态度刻画了二维语言变量存在的不确定性,进而提出了基于二维语言变量的语言信度结构。为合理的分配信度权重,建立了语言信度分配模型,并定义了二维语言变量基于语言信度结构的距离测度,在此基础上提出了基于TOPSIS和TODIM方法的模糊多属性决策方法。最后通过算例说明该方法的可行性和有效性。     

考虑患者止步行为的动态入院接收决策模型

大型公立医院病床供需矛盾日益突出,医院作为服务系统有必要考虑由于病床需求响应速度不及时而引起的患者策略性行为。针对患者到达时间的随机性与住院时长的不确定性,本文提出考虑患者止步行为的动态入院接收决策问题,制定了适用于可等待慢性病患者的入院接收决策方法,旨在提高患者的就医满意度,有效权衡多类患者的接收数量,降低由于科室响应速度过慢引发的患者止步频率。首先,本文对考虑患者止步行为的动态入院接收决策问题进行数学描述及符号定义;然后,对患者止步行为的影响因素进行分析并构建止步概率函数;进一步地,构建考虑患者止步行为的动态入院接收马尔可夫决策过程(MDP)模型,并针对模型特点设计值迭代算法,最后通过数值算例验证本文所提方法的可行性与有效性。     

基于在线评价信息的概率语言多属性变权决策方法

针对电子商务网站中涌现的大量在线评价信息,本文提出一种基于在线评价信息的概率语言多属性变权决策方法,指导消费者的购买决策。在本文方法中,首先利用概率语言描述在线评价信息,构建概率语言决策矩阵,并重新定义了区间概率语言的得分函数;其次,利用变权方法处理决策矩阵,得出不同方案的各属性权重;再次,依据得出的属性权重,基于后悔理论,考虑决策者风险规避系数,求出各方案的综合感知效用值,并据此排序。最后,利用汽车之家网站提供的顾客在线评价信息,以一个汽车选择的实例说明了本文所提方法的合理性与实用性。     

A queuing-based decision support methodology to estimate hospital inpatient bed demand

Hospital inpatient bed capacity might be better described as evolved than planned. At least two challenges lead to this behaviour: different views of patient demand implied by different data sets in a hospital and limited use of scientific methods for capacity estimation. In this paper, we statistically examine four distinct hospital inpatient data sets for internal consistency and potential usefulness for estimating true patient bed demand. We conclude that posterior financial data, billing data, rather than the census data commonly relied upon, yields true hospital bed demand. Subsequently, a capacity planning tool, based upon queuing theory and financial data only, is developed. The delivery mechanism is an Excel spreadsheet. One adjusts input parameters including patient volume and mix and instantaneously monitors the effect on bed needs across multiple levels of care. A case study from a major hospital in Phoenix, Arizona, USA is used throughout to demonstrate the methodologies.     

Decentralized method for computing Pareto solutions in multiparty negotiations

This paper presents a decentralized method for computing Pareto-optimal solutions in multiparty negotiations over continuous issues. The method is based on the well known weighting method which is decomposed by introducing an own decision variable for each decision maker and by applying the dual decomposition method to the resulting problem. The method offers a systematic way for generating some or all Pareto-optimal solutions so that decision makers do not have to know each others' value functions. Under the assumption of quasilinear value function the requirement that a decision maker knows the explicit form for his value function can be relaxed. In that case the decision maker is asked to solve a series of multiobjective programming problems where an additional artificial decision variable is introduced.     

区间值信息系统上决策规则的获取与优化

以区间值信息系统上的变精度相容关系所确定的极大变精度相容类作为的基本知识,在相似水平不变的情形下,提出了极大变精度相容类的属性描述、相对约简、决策规则及相对最优决策规则等概念.最后,针对极大变精度相容类,定义了一种基于区分矩阵的区分函数,并通过计算区分函数的析取范式得到获取区间值信息系统相对最优决策规则的具体操作方法.     

Solving linear-quadratic conditional Gaussian influence diagrams

This paper considers the problem of solving Bayesian decision problems with a mixture of continuous and discrete variables. We focus on exact evaluation of linear-quadratic conditional Gaussian influence diagrams (LQCG influence diagrams) with additively decomposing utility functions. Based on new and existing representations of probability and utility potentials, we derive a method for solving LQCG influence diagrams based on variable elimination. We show how the computations performed during evaluation of a LQCG influence diagram can be organized in message passing schemes based on Shenoy–Shafer and Lazy propagation. The proposed architectures are the first architectures for efficient exact solution of LQCG influence diagrams exploiting an additively decomposing utility function.     

VFT评估中的变权方法研究

在分析变权综合决策方法的基础上,将变权分析理论引入到VFT(以价值为中心的决策分析方法)中,提出变权VFT评估方法,并采用调节度概念反映决策过程中变权向量调节权重的能力.通过示例比较了变权综合与常权综合的评估效果,以及不同决策偏好下评估效果的对比.     

灰色模糊聚类理论在飞机方案优选中的应用研究

将灰色系统理论应用到飞机设计方案评价中,研究了一种含有方案评价指标体系和考虑评价指标权重以及灰关联分析的飞机方案优选灰色模糊聚类决策理论,这种决策理论利用指标权重将评价指标联系在一起,在评价方案与理想方案灰关联度的基础上进行灰色模糊聚类,实现方案优选.最后以一个短距/垂直起降(V/STOL)飞机设计实例证实此方法的科学性与可行性.     

基于模糊决策模型的高速公路环境风险评价

本文构建了非常规突发事件下的高速公路环境风险评价的目标体系,将模糊逻辑与多目标决策、层次分析法相结合,提出一种基于模糊多目标决策模型。它与传统的多目标决策模型相比,将输入参量转化为语言变量后,获得一个集专家知识、系统变量间关系为基础的优势得分排序规则,可对不确定环境下的多目标及其子目标进行决策评价。通过设计一个高速公路路段环境评价的算例,并对其目标及子目标进行敏感性分析,验证这种决策方法在评价高速公路环境风险上的科学性。