用于阿片类药物过量的无人机配送网络——非线性整数排队优化模型与方法
最优化与控制
2024-01-29 v4
摘要
我们提出了一种新的随机应急网络设计模型，该模型使用一支无人机机队快速配送纳洛酮以应对阿片类药物过量。该网络表示为一组 M/G/K 排队系统，其中每个系统的容量 K 为决策变量，服务时间建模为依赖决策的随机变量。该模型是一个基于优化的排队问题，其定位固定（无人机基地）和移动（无人机）服务器并确定无人机调度决策，其形式为非线性整数问题，在原始形式下难以求解。我们开发了高效的重构与算法框架。我们的方法将多个非线性项（分式、多项式、指数、阶乘项）重构为混合整数线性规划（MILP）形式。我们证明了其可推广性，并表明最小化具有未知容量 K 的 M/G/K 排队系统网络的平均响应时间问题总是可表示为 MILP。我们设计了两种算法，并证明外近似分支切割法最高效且扩展性良好。基于真实过量数据的分析显示，在弗吉尼亚海滩无人机可：1）将响应时间减少 78%，2）将存活几率提高 432%，3）每年多挽救多达 34 条生命，4）每年提供多达 287 个额外质量调整生命年。
引用
@article{arxiv.2206.14340,
title = {Drone-Delivery Network for Opioid Overdose -- Nonlinear Integer Queueing-Optimization Models and Methods},
author = {Miguel Lejeune and Wenbo Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.14340},
year = {2024}
}