增加号源策略下高需求门诊能力优化：考虑爽约影响的全局优化算法

该篇论文研究的主题是"高需求门诊的能力配置问题",针对的是在医疗系统中常见的问题——在门诊需求旺盛且常规能力已满的情况下，如何通过"可增加号源策略"来优化资源配置。这种策略允许医生在原有的工作量饱和时，提供额外的就诊名额（即加号）给有需求但未能提前预约的患者。 论文的核心内容聚焦于以下几个方面： 1. 研究对象与背景：研究对象为面向预约患者和现场患者的需求较高的门诊环境。作者关注了患者爽约这一不确定性因素，因为爽约可能导致额外加号带来的医生超负荷工作。 2. 决策问题：联合决策问题涉及到额外挂号的数量（加号数）以及分配给预约患者的常规挂号数量，目标是最大化净收益期望。作者通过理论推导得出一个关键的阈值表达式，说明当加号数超过这个阈值后，净收益期望会表现出单峰特性，这意味着存在一个最优解，可以在有限的决策空间中找到。 3. 算法设计：根据模型的特性，设计了一种双层枚举算法来求解全局联合最优解。这种方法确保了算法在解决此类复杂问题时具有高效性。 4. 实证分析：实验结果显示，算法表现出良好的求解效率，即随着爽约概率的提高，额外挂号数量（加号数）会增加，但受到常规挂号数量的影响较小。这表明加号策略能够增强对爽约风险的适应性，提高预约挂号数量在面对不确定性时的稳定性。 5. 作者与引用：论文的作者包括JIANG Bowen、TANG Jiafu和YAN Chong，他们在系统工程领域有着深厚的理论基础，他们的研究成果有助于我们理解在高需求情况下如何有效地管理医疗服务资源。 这篇论文深入探讨了在高需求门诊环境中通过灵活调整资源分配策略来应对患者需求的挑战，对于医疗服务管理者和政策制定者具有重要的参考价值。通过理论建模和实证分析，论文提供了一种策略框架，帮助医疗机构优化服务效率并减少医生的工作压力。