手术排程的R语句

以下是一个简单的手术排程 R 语言代码示例：

# 安装和载入包
install.packages("lpSolve")
library(lpSolve)

# 定义变量
n <- 10 # 手术数
t <- 8 # 时间段数
c <- matrix(runif(n*t), ncol=t) # 成本矩阵

# 约束条件
A <- matrix(0, nrow=n*t, ncol=n*t)
for (i in 1:n) {
  for (j in 1:t) {
    A[(i-1)*t+j, (i-1)*t+j:(i-1)*t+t] <- 1
  }
}
for (j in 1:t) {
  for (i in 1:n-1) {
    A[n*t+(i-1)*t+j, (i-1)*t+j] <- 1
    A[n*t+(i-1)*t+j, i*t+j+1] <- -1
  }
}

b <- c(rep(1, n*t), rep(0, (n-1)*t))

# 最小化成本
obj <- c(c)
res <- lp("min", obj, A, "=", b)

# 输出结果
res$solution

这个代码使用线性规划方法来解决手术排程问题，将手术和时间段视为变量，成本矩阵表示在不同时间段安排不同手术的成本。通过约束条件来确保每个手术只能安排一次，并且手术之间没有冲突。最终，通过求解线性规划问题，得到最小化成本的手术排程方案。

相关问题

手术排程算法R语句具体代码

手术排程算法的具体代码实现可以有多种不同的方法，以下是一种用R语言实现的例子：

# 定义手术列表
surgery_list <- data.frame(
  surgery_id = c(1, 2, 3, 4, 5),
  surgery_name = c("手术A", "手术B", "手术C", "手术D", "手术E"),
  surgery_duration = c(2, 3, 1, 2, 4),
  available_start_time = c(1, 2, 1, 3, 2)
)

# 定义手术室列表
operating_room_list <- data.frame(
  operating_room_id = c(1, 2, 3),
  operating_room_name = c("手术室A", "手术室B", "手术室C"),
  daily_available_time = c(8, 9, 10)
)

# 定义手术排程函数
schedule_surgeries <- function(surgery_list, operating_room_list) {
  # 按手术时间长短排序
  surgery_list <- surgery_list[order(surgery_list$surgery_duration),]
  
  # 初始化手术室占用情况
  operating_room_schedule <- data.frame(
    operating_room_id = operating_room_list$operating_room_id,
    start_time = rep(0, nrow(operating_room_list)),
    end_time = rep(0, nrow(operating_room_list))
  )
  
  # 遍历手术列表，将每个手术安排到可用的手术室中
  for (i in 1:nrow(surgery_list)) {
    surgery <- surgery_list[i,]
    available_rooms <- operating_room_list[operating_room_list$daily_available_time >= surgery$surgery_duration,]
    available_rooms <- available_rooms[available_rooms$operating_room_id %in% operating_room_schedule$operating_room_id,]
    available_rooms <- available_rooms[available_rooms$operating_room_id %in% 
                                          (operating_room_schedule$end_time < surgery$available_start_time),]
    if (nrow(available_rooms) == 0) {
      cat(sprintf("无法为手术 %s 安排手术室\n", surgery$surgery_name))
    } else {
      selected_room <- available_rooms[1,]
      start_time <- max(selected_room$daily_available_time - surgery$surgery_duration, surgery$available_start_time)
      end_time <- start_time + surgery$surgery_duration
      operating_room_schedule[operating_room_schedule$operating_room_id == selected_room$operating_room_id,]$start_time <- start_time
      operating_room_schedule[operating_room_schedule$operating_room_id == selected_room$operating_room_id,]$end_time <- end_time
      cat(sprintf("已为手术 %s 安排手术室 %s，开始时间为 %d，结束时间为 %d\n", 
                  surgery$surgery_name, selected_room$operating_room_name, start_time, end_time))
    }
  }
}

# 调用手术排程函数
schedule_surgeries(surgery_list, operating_room_list)

以上代码中，首先定义了手术列表和手术室列表，然后定义了一个名为`schedule_surgeries`的函数来实现手术排程。在函数中，首先按手术时间长短排序，然后遍历手术列表，将每个手术安排到可用的手术室中。在安排过程中，需要考虑手术室的可用时间和手术的开始时间等因素。最后，输出每个手术的安排结果。

手术排程问题：最大化手术室黄金时间利用率的R语句具体代码

手术排程问题是一个复杂的问题，需要根据具体的数据和情况来定制解决方案。以下是一个基于R语言的示例代码，旨在最大化手术室黄金时间利用率。

首先，导入必要的R包和数据：

library(lpSolve)
library(dplyr)

# 导入手术室预约数据，包括手术名称、持续时间、手术室编号和时间等
surgery_data <- read.csv("surgery_data.csv", stringsAsFactors = F)
# 定义每个手术室的黄金时间（即最佳利用时间段）
golden_time <- data.frame(room = c("Room1", "Room2", "Room3"), 
                          start_time = c(8, 9, 10), 
                          end_time = c(12, 13, 14))

然后，根据手术室预约数据和黄金时间，构建一个线性规划模型：

# 构建线性规划模型
surgery_lp <- make.lp(nrow = nrow(surgery_data), 
                      ncol = nrow(golden_time), 
                      names = paste("s", 1:nrow(surgery_data), sep = ""), 
                      types = rep("I", nrow(surgery_data)), 
                      obj = -surgery_data$duration)

# 添加约束条件
for (i in 1:nrow(surgery_data)) {
  # 手术只能在预订的手术室中进行
  for (j in 1:nrow(golden_time)) {
    if (surgery_data$room[i] == golden_time$room[j]) {
      start_index <- as.integer(golden_time$start_time[j] - 7) + 1
      end_index <- as.integer(golden_time$end_time[j] - 7) + 1
      
      # 手术必须在黄金时间内进行
      for (k in start_index:end_index) {
        set.constr.value(surgery_lp, i, j, 1)
      }
    }
  }
}

# 每个时间段只能进行一个手术
for (j in 1:nrow(golden_time)) {
  constr <- rep(0, nrow(surgery_data))
  start_index <- as.integer(golden_time$start_time[j] - 7) + 1
  end_index <- as.integer(golden_time$end_time[j] - 7) + 1
  
  for (i in 1:nrow(surgery_data)) {
    for (k in start_index:end_index) {
      if (get.constr.value(surgery_lp, i, j) == 1) {
        constr[i] <- 1
      }
    }
  }
  
  add.constraint(surgery_lp, constr, "=", 1)
}

# 手术室在黄金时间内的利用率必须达到一定值
for (j in 1:nrow(golden_time)) {
  constr <- rep(0, nrow(surgery_data))
  start_index <- as.integer(golden_time$start_time[j] - 7) + 1
  end_index <- as.integer(golden_time$end_time[j] - 7) + 1
  
  for (i in 1:nrow(surgery_data)) {
    for (k in start_index:end_index) {
      if (get.constr.value(surgery_lp, i, j) == 1) {
        constr[i] <- surgery_data$duration[i]
      }
    }
  }
  
  add.constraint(surgery_lp, constr, ">=", 
                 sum(golden_time$end_time[j] - golden_time$start_time[j])/2)
}

# 求解模型
solve(surgery_lp)

最后，输出最优解：

# 输出结果
solution <- data.frame(surgery = surgery_data$name, 
                       room = golden_time$room[col.vars(surgery_lp)[1:nrow(surgery_data)]])
solution %>% group_by(room) %>% summarize(utilization = sum(surgery_data$duration)/4)

这个示例代码仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。