多目标优化提升医院急诊科布局效率：MOEA/D算法的应用

本篇论文深入探讨了"基于约束多目标优化的医院急诊科室布局"这一主题，由马彦梅和左兴权两位作者共同研究。马彦梅是北京邮电大学计算机学院的一名硕士研究生，专攻进化计算、人工智能与智能信息处理，而左兴权则是副教授，专注于进化计算和数据挖掘。他们的研究背景显示了对医院急诊服务优化的重视，因为急诊科的服务质量对于整体医院运营至关重要。 论文的核心内容聚焦于通过多目标优化算法——多目标演化算法（MOEA/D）来改进急诊科的布局设计。MOEA/D是一种数学规划方法，它将复杂的多目标问题分解为一系列单目标子问题，利用进化算法同时优化这些子问题，以期找到所有目标之间的平衡解决方案，而非单一最优解。这种方法特别适合处理包含约束条件的多目标问题，能够确保在满足诸如病人流量、科室间紧密度以及科室重排成本等多方面需求的同时进行优化。 在研究中，作者指出原始的急诊科布局可能存在不足，通过MOEA/D算法，他们能够有效地减少病人在就诊过程中的移动时间和等待时间，提高就诊效率，同时保持科室间的紧密协作，从而提升医院的整体服务质量。实验结果表明，与传统布局相比，优化后的急诊科布局方案更加高效且均衡，体现了计算机应用技术在医疗系统中的实际应用价值。 关键词部分，"计算机应用技术"强调了技术手段在解决实际问题中的作用，"多目标进化算法"和"MOEA/D"则具体指明了论文的核心技术，而"医院急诊科"则明确了研究对象的特定领域。中图分类号TP399则表明该论文属于计算机科学与信息技术的范畴，关注的是急诊科布局在医院管理中的具体实践。 这篇论文提供了实用的策略和工具，以改进医院急诊科的布局设计，通过优化算法在效率和服务质量之间取得了平衡，为提升医疗机构的整体运营水平提供了有价值的研究视角。