基于不确定性的医疗解释服务调度的随机规划方法
离散数学
2025-01-16 v1
摘要
有限英语 proficiency（LEP）患者因沟通障碍面临更高的不良健康风险，及时提供医疗解释服务对于缓解这些风险至关重要。本文针对不确定性下的医疗解释服务调度问题进行建模。该问题被建模为两个阶段的随机规划模型，以考虑紧急患者到达和服务时间的不确定性。该模型处理了兼职解释员的雇佣决策以及全职和雇佣兼职解释员的分配问题。目标是最小化总体成本，包括全职解释员的加班费用、兼职解释员的固定成本和可变成本，以及未按时服务LEP患者的惩罚成本。该模型采用样本平均逼近（Sample Average Approximation, SAA）算法求解。为克服SAA算法的计算负担，采用了粘性搜索（Tabu Search, TS）算法求解该模型。采用实际案例进行验证和评估。结果表明，所提出的随机规划方法在降低总体成本和等待时间方面均具有有效作用。进一步的灵敏度分析揭示了某些关键参数（如带LEP紧急患者到达率）如何影响调度结果。
引用
@article{arxiv.2501.08929,
title = {A stochastic programming approach for the scheduling of medical interpreting service under uncertainty},
author = {Abdulaziz Ahmed and Aida Jebali},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.08929},
year = {2025}
}
备注
34 pages, 10 figures, 5 tables