智能优化算法在社区疫情排查调度中的应用

本文主要探讨了在应对突发重大传染病，如新型冠状病毒肺炎疫情时，社区防控的重要性，并提出了一种智能优化调度方法来提高社区疫情排查的效率。文章基于实际的社区防控经验，构建了一个数学模型，用于估算社区内高风险住户的风险指数，并据此合理分配排查工作小组的任务和路线。为了解决这一调度问题，研究者设计了一种混合智能优化调度算法，该算法融合了水波优化的启发式策略和两种局部搜索策略，以提高解决方案的精确度。在执行调度方案的过程中，如果发现特殊情况，算法能动态调整方案以适应不断变化的排查需求。通过在浙江省多个社区的实际案例中应用该方法，验证了其有效性和实用性。 在疫情防控背景下，社区排查是关键的一环，因为它直接影响到疫情的控制效果。社区排查调度问题涉及到如何有效地组织人力、物力，以最小的成本覆盖所有可能的感染源。作者提出的数学模型考虑了相关疫情防控信息，如住户的接触史、健康状况等，以计算风险指数。这有助于确定哪些住户应作为排查的重点，从而更高效地分配资源。 混合智能优化调度算法是解决这一问题的核心工具。水波优化是一种自然现象启发的优化算法，它模拟水面波动的过程来搜索解空间，寻找最优解。在这里，水波优化被用来指导搜索过程，同时结合了两种局部搜索策略以增强解的精确性。这种混合方法能够快速收敛于接近最优的调度方案，减少了不必要的资源浪费。 在实际操作中，当排查过程中遇到特殊情况，例如发现疑似病例或确诊病例，算法会立即调整当前的调度方案，确保疫情能得到及时有效的处理，同时也避免了工作人员的过度暴露风险。通过在浙江省多个社区的实际应用，该算法显示出了良好的适应性和有效性，证明了其在应对类似公共卫生事件中的实用价值。 关键词涵盖的领域包括疫情防控策略、社区排查方法、智能优化技术以及水波优化算法的应用。这些关键词体现了文章的研究焦点和技术创新，对于进一步提升疫情防控效率，特别是在大规模社区排查工作中，提供了理论支持和技术参考。