面向手术室与麻醉医师调度问题的随机优化方法
最优化与控制
2024-01-15 v3
摘要
我们提出涉及多个手术室（ORs）、麻醉医师与手术的联合分配、指派、排序与调度不确定性问题，以及求解此类问题的方法。具体而言，给定 ORs、常规麻醉医师、待命麻醉医师与手术的集合，我们的方法同时求解以下决策问题：（1）决定开放哪些 OR 及呼叫哪些待命麻醉医师的分配问题；（2）为每台手术指派 OR 与麻醉医师的指派问题；（3）确定各 OR 内手术顺序及其计划开始时间的排序与调度问题。为应对每台手术时长的不确定性，我们提出并分析了具有风险中性与风险规避目标随机规划（SP）与分布鲁棒优化（DRO）模型。我们利用样本平均近似获得 SP 模型的近优解，并提出一种计算高效的列与约束生成方法求解 DRO 模型。此外，我们推导出提升模型可解性的破对称约束。利用真实公开手术数据与来自纽约某卫生系统的案例研究，我们开展广泛计算实验，从经验与理论层面比较所提方法，展示了可获显著性能提升之处。此外，我们推导出若干与实践相关的管理启示。
引用
@article{arxiv.2204.11374,
title = {Stochastic Optimization Approaches for an Operating Room and Anesthesiologist Scheduling Problem},
author = {Man Yiu Tsang and Karmel S. Shehadeh and Frank E. Curtis and Beth Hochman and Tricia E. Brentjens},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.11374},
year = {2024}
}