1、隨著醫(yī)療體制改革的進行，人們對醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的要求越來越高。手術(shù)部作為醫(yī)院的核心部門，與患者的健康乃至生命安全息息相關(guān)，其服務(wù)質(zhì)量更是引起了醫(yī)院和患者的高度重視。優(yōu)化安排患者手術(shù)，盡量縮短患者手術(shù)的等待時間，以減小病情惡化或者感染的風(fēng)險;調(diào)節(jié)手術(shù)醫(yī)生的日工作量，防止其因為過度疲勞而造成的手術(shù)事故;減少影響患者手術(shù)的種種不合理現(xiàn)象的發(fā)生，創(chuàng)造一個良好的手術(shù)環(huán)境，是本文研究的意義所在。所謂手術(shù)排程問題，在宏觀上包括計劃和調(diào)度兩個層面，即根據(jù)醫(yī)

2、院的手術(shù)能力及患者的病情需求，合理安排患者的手術(shù)時間、手術(shù)室及先后順序的過程。根據(jù)所考慮因素和實際背景的差異，其側(cè)重點在研究過程中會有所不同。本文主要研究了以下三個問題。
　　患者手術(shù)日期指派問題。在考慮患者優(yōu)先等級及醫(yī)生出診日等因素下，建立以患者滿意度最大為目標(biāo)的整數(shù)規(guī)劃模型。開發(fā)了求解該模型的遺傳算法，并與基于患者優(yōu)先級的啟發(fā)式算法、CPLEX進行了比較分析，說明了模型的有效性及算法的性能。
　　面向手術(shù)室分級管理的手術(shù)

3、排程問題。根據(jù)醫(yī)療體制改革中提出的新政策—手術(shù)室分級管理，創(chuàng)新的將手術(shù)室的組織架構(gòu)融合在問題的建模求解過程當(dāng)中。在綜合考慮患者、手術(shù)室、醫(yī)生三維限制因素下，分別建立了計劃層和調(diào)度層的手術(shù)排程模型，分析了模型的通用性;在調(diào)度層開發(fā)兩階段無等待手術(shù)排程啟發(fā)式算法(TNSS)，并分別與離散粒子群算法(DPSO)以及經(jīng)典啟發(fā)式規(guī)則FCFS、SPT、LPT相結(jié)合，構(gòu)成DPSO-TNSS、F-TNSS、S-TNSS、L-TNSS算法對問題進行求解，

4、并比較分析了不同參數(shù)規(guī)模下算法的性能。
　　手術(shù)時間不確定情況下的多目標(biāo)手術(shù)排程問題。采用三點時間估計法預(yù)測患者的手術(shù)時長均值和方差，在考慮手術(shù)計劃不能完成的風(fēng)險最小以及住院期間患者病情感染或惡化的風(fēng)險最小雙目標(biāo)情況下，建立了手術(shù)排程模型，并分析了均值和方差對目標(biāo)造成的影響。使用多目標(biāo)粒子群(MOPSO)算法求解本問題，為了發(fā)揮粒子群算法在解決多目標(biāo)問題上快速收斂的優(yōu)勢，將離散粒子群問題轉(zhuǎn)化為連續(xù)粒子群問題，使用ε支配概念保證了解