最小方差优先规则在预约排序中的性能
概率论
2020-05-08 v4 数据结构与算法
最优化与控制
摘要
预约调度中的一个经典问题（在医疗中有应用）涉及确定患者的到达时间，以最小化作为平均等待时间与平均空闲时间的加权和的成本函数。该问题的一个方面是排序问题，侧重于患者的排序。我们评估最小方差优先（SVF）规则的性能，该规则按服务时长方差递增的顺序对患者排序。尽管已知SVF并非总是最优的，但已广泛观察到它在实际和仿真中表现良好。我们通过证明在各种设定下SVF规则所产生的成本与最小可达成本之比的定量最坏情况界，为这一观察提供了理论依据。我们还证明，在很一般的条件下，SVF是渐近最优的，即随着患者数量增大，该比值趋近于1。尽管通过近似比来评估策略在许多算法设定中是标准方法，我们的结果似乎是预约调度文献中此类首次结果。
引用
@article{arxiv.1812.01467,
title = {Performance of the smallest-variance-first rule in appointment sequencing},
author = {Madelon A. de Kemp and Michel Mandjes and Neil Olver},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.01467},
year = {2020}
}
备注
54 pages, 2 figures