服务运营｜导读：共享机制下住院病床分配的仿真优化

科技 2024-11-20 21:05 德国

关于系统科学/系统工程研究的学术快讯第215期介绍11月6日上线于《系统科学与系统工程学报（英文版）》的来自上海交通大学的作者们合作完成的一项研究。

题目：共享机制下住院病床分配的仿真优化

内容简介：

在医疗服务系统中，病床是关键的资源，它背后是与此对应的医疗人员、设施、场地等资源。合理分配有限的病床资源，有助于提高病床资源的使用率、提升医疗服务质量。近年来，允许不同科室间共享住院病床的分配方式，为进一步优化病床分配提供了新的思路，但在求解上也带来了挑战。文章考虑最具一般性的带共享的住院病床分配问题。具体而言，若干个科室可以组成一个集合，集合内的每个科室有自己的专用病床，集合内的所有科室又共享一些病床。图1是一个简单的例子：4个科室被划分成了两个集合；科室1和科室2在集合1，它们各自有3张和6张专用病床，同时共享集合1中的3张共享病床；科室3和科室4在集合2，它们各自有4张和5张专用病床，同时共享集合2中的4张共享病床。当患者到达时，优先分配其目标科室的空余专用病床，其次是目标科室所在集合的空余共享病床；若这些病床都无空余，则该患者需等待，并且在等待时间到达阈值时选择离开。带共享的住院病床分配问题就是要在某个目标函数和某些约束下优化集合的划分以及集合内专用病床和共享病床的配置。

图1 带共享的住院病床分配的一个示例（25张病床，4个科室）

在贴近真实情况的排队网络设置下，上述问题的目标函数和约束往往难以通过解析的方法进行评价，而是需要通过运行仿真模型进行评估。仿真模型的黑箱特性以及仿真输出携带的噪声，进一步提升了求解的难度。有文献针对一个特定形式的带共享的住院病床分配问题提出了一种元启发式算法（SMA），具有良好的求解效果。但是SMA算法在理论上不具有收敛性保证，而且它是高度定制化的，当问题略有变化时求解效果可能会受影响。为了弥补上述两个不足，文章提出使用经验分支定界算法（ESB&B）来求解一般性的带共享的住院病床分配问题。ESB&B算法借鉴了经典分支定界算法的思想，首先对可行域进行采样并估计目标函数，接着根据估计结果不断切分可行域，并基于潜力值选择下一次的采样点；它具有可证明的全局收敛性质。文章也对现有ESB&B算法提出了一定的改进，加入了自适应分区和全局采样，在不影响收敛性的前提下提升了算法在有限样本下的表现。数值实验表明，ESB&B算法相较于SMA算法或一般遗传算法在不同问题上具有更好的通用性，而改进后的ESB&B算法则有更优的表现；而在SMA所针对的特定问题上改进的ESB&B算法也有与SMA算法相当的表现。

亮点：

1.针对最具一般性的带共享的住院病床分配问题，当目标函数或者约束需要通过带噪声的黑箱仿真模型进行评估时，提出使用经验分支定界算法（ESB&B）进行求解。

2.对现有ESB&B算法提出了一定的改进，加入了自适应分区和全局采样，在不影响收敛性的前提下提升了算法在有限样本下的表现。

3.通过数值实验验证了改进后的ESB&B算法具有良好的求解效果，并且在不同问题上具有更好的通用性，展现了其用于求解各类实际的带共享的病床分配问题的价值。

链接：

https://doi.org/10.1007/s11518-024-5625-9

引用方式：

Li, J., Li, S., Luo, J. et al. Simulation Optimization for Inpatient Bed Allocation with Sharing. J. Syst. Sci. Syst. Eng. (2024). https://doi.org/10.1007/s11518-024-5625-9

作者简介：

李捷，毕业于上海交通大学安泰经济管理学院中美物流研究院，研究方向为仿真建模与优化及其应用。

李思陈，上海交通大学安泰经济与管理学院研究生，研究方向为仿真优化与数据驱动优化。

罗俊，上海交通大学安泰经济与管理学院教授，博士生导师。香港科技大学工业工程与物流管理专业博士，南京大学数学系统计学学士。主要研究方向包括随机建模、仿真优化、统计学习，以及它们在服务运营管理、供应链物流管理和金融风险管理等方面的应用。

沈海辉，上海交通大学安泰经济管理学院中美物流研究院副研究员。2018年获香港城市大学商学院管理科学系博士学位。研究方向为仿真建模、分析和优化，以及它们在生产、管理和医疗等领域的应用。

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文章作者：编辑出版工委会

责任编辑：Shutian Li

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文章转载自『中国系统工程学会』公众号，原文链接：学术快讯| 215 共享机制下住院病床分配的仿真优化

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