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手術室計劃與調度問題的隨機優化模型和算法 版權信息
- ISBN：9787576308235
- 條形碼：9787576308235 ; 978-7-5763-0823-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
手術室計劃與調度問題的隨機優化模型和算法 內容簡介
本書考慮手術室計劃與調度中存在的不確定性, 借助隨機優化方法 (如機會約束規劃、隨機規劃、分布式魯棒優化) , 建立手術室計劃與調度的數學模型, 設計高效的求解算法, 優化手術室的開放、分配和調度決策。具體來說, 本書主要開展了三個方面的工作: 研究手術室計劃問題的隨機規劃機會約束模型與求解算法、手術室分配問題的分布式魯棒機會約束模型與求解算法和分布式魯棒優化手術預約調度和排程模型。
手術室計劃與調度問題的隨機優化模型和算法 目錄
第1章 引言
1.1 研究背景
1.2 研究意義
1.3 研究內容
1.4 研究方法與路線
1.5 創新點
第2章 文獻綜述
2.1 手術室計劃與調度
2.1.1 手術室計劃
2.1.2 手術調度與排程
2.2 機會約束隨機規劃
2.2.1 樣本均值估計方法
2.2.2 凸估計方法
2.3 分布式魯棒優化與機會約束
2.3.1 分布式魯棒優化
2.3.2 分布式魯棒機會約束優化
2.4 國內外研究現狀總結
2.5 本章小結
第3章 手術室計劃問題的機會約束隨機規劃模型與算法
3.1 引言
3.2 模型構建
3.2.1 問題描述
3.2.2 機會約束手術計劃模型
3.2.3 二元整數規劃模型
3.2.4 二元雙線性整數規劃模型
3.3 有效不等式
3.3.1 二元雙線性背包集合的有效不等式
3.3.2 投影不等式
3.4 分支切割算法
3.4.1 下界啟發式算法
3.5 CVaR估計模型
3.6 算例分析
3.6.1 參數設置
3.6.2 下界改進啟發式算法
3.6.3 下界改進啟發式算法及不等式的有效性
3.6.4 概率覆蓋方法比較
3.6.5 與（CVaR）估計模型的比較
3.7 本章小結
第4章 手術室分配問題的分布式魯棒機會約束模型與算法
4.1 引言
4.2 模型構建
4.2.1 問題描述
4.2.2 （CAP）和（DR-CAP）模型
4.2.3 （CAP）的二元整數規劃模型
4.2.4 （DR-CAP）的半無限整數規劃模型
4.2.5 （CAP）和（DR-CAP）的二元雙線性整數規劃
4.3 （CAP）和（DR-CAP）的有效不等式
4.3.1 覆蓋不等式
4.3.2 全局覆蓋不等式
4.4 求解算法
4.4.1 分離問題
4.4.2 求解（CAP）的分支切割算法
4.4.3 求解（DR-CAP）的概率不等式分支切割算法
4.5 算例分析
4.5.1 參數設置
4.5.2 大-M系數的計算結果
4.5.3 （CAP）的計算結果
4.5.4 （DR-CAP）的計算結果
4.5.5 （SIP）大-M系數加強的計算結果
4.5.6 樣本外解的質量
4.6 本章小結
第5章 基于分布式魯棒優化的手術預約調度和排程模型
5.1 引言
5.2 分布式魯棒優化預約調度和排程模型
5.2.1 問題描述
5.2.2 分布式魯棒優化預約調度模型
5.2.3 分布式魯棒優化預約排程模型
5.3 算例分析
5.3.1 同種類型患者的預約調度
5.3.2 不同類型患者的調度和排程
5.4 本章小結
第6章 總結與展望
參考文獻
1.1 研究背景
1.2 研究意義
1.3 研究內容
1.4 研究方法與路線
1.5 創新點
第2章 文獻綜述
2.1 手術室計劃與調度
2.1.1 手術室計劃
2.1.2 手術調度與排程
2.2 機會約束隨機規劃
2.2.1 樣本均值估計方法
2.2.2 凸估計方法
2.3 分布式魯棒優化與機會約束
2.3.1 分布式魯棒優化
2.3.2 分布式魯棒機會約束優化
2.4 國內外研究現狀總結
2.5 本章小結
第3章 手術室計劃問題的機會約束隨機規劃模型與算法
3.1 引言
3.2 模型構建
3.2.1 問題描述
3.2.2 機會約束手術計劃模型
3.2.3 二元整數規劃模型
3.2.4 二元雙線性整數規劃模型
3.3 有效不等式
3.3.1 二元雙線性背包集合的有效不等式
3.3.2 投影不等式
3.4 分支切割算法
3.4.1 下界啟發式算法
3.5 CVaR估計模型
3.6 算例分析
3.6.1 參數設置
3.6.2 下界改進啟發式算法
3.6.3 下界改進啟發式算法及不等式的有效性
3.6.4 概率覆蓋方法比較
3.6.5 與（CVaR）估計模型的比較
3.7 本章小結
第4章 手術室分配問題的分布式魯棒機會約束模型與算法
4.1 引言
4.2 模型構建
4.2.1 問題描述
4.2.2 （CAP）和（DR-CAP）模型
4.2.3 （CAP）的二元整數規劃模型
4.2.4 （DR-CAP）的半無限整數規劃模型
4.2.5 （CAP）和（DR-CAP）的二元雙線性整數規劃
4.3 （CAP）和（DR-CAP）的有效不等式
4.3.1 覆蓋不等式
4.3.2 全局覆蓋不等式
4.4 求解算法
4.4.1 分離問題
4.4.2 求解（CAP）的分支切割算法
4.4.3 求解（DR-CAP）的概率不等式分支切割算法
4.5 算例分析
4.5.1 參數設置
4.5.2 大-M系數的計算結果
4.5.3 （CAP）的計算結果
4.5.4 （DR-CAP）的計算結果
4.5.5 （SIP）大-M系數加強的計算結果
4.5.6 樣本外解的質量
4.6 本章小結
第5章 基于分布式魯棒優化的手術預約調度和排程模型
5.1 引言
5.2 分布式魯棒優化預約調度和排程模型
5.2.1 問題描述
5.2.2 分布式魯棒優化預約調度模型
5.2.3 分布式魯棒優化預約排程模型
5.3 算例分析
5.3.1 同種類型患者的預約調度
5.3.2 不同類型患者的調度和排程
5.4 本章小結
第6章 總結與展望
參考文獻
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手術室計劃與調度問題的隨機優化模型和算法 作者簡介
王珊珊，管理學博士，目前為蒙特利爾大學商學院（HEC Montreal）決策科學系博士后。2020年6月博士畢業于北京理工大學管理科學與工程專業，研究方向為數據驅動方法、魯棒優化、整數規劃，及其在醫療運營管理、交通物流和機器學習領域的應用，參與多項國家自然科學基金重大研究計劃及重點、面上和地區項目。2017年9月一2019年9月前往美國西北大學工業工程與管理科學系進行訪問。目前共發表學術論文10余篇，研究成果分別在INFORMS Journal on Computing(UTD 24 Journal)、 INFORMS Journalon Optimization、《中國管理科學》、《運籌與管理》、《系統工程理論與實踐》、《系統工程學報》等國內外期刊發表。
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