鲁棒手术计划调度：考虑ICU病床容量的不确定性优化

该篇论文深入探讨了医疗领域的手术计划调度问题，特别关注了在实际操作中遇到的关键挑战——下游重症监护病房（ICU）的病床容量约束。手术计划调度作为医疗资源配置的核心环节，是一项复杂的组合优化任务，因为涉及的因素众多且具有不确定性，如手术时间、术后ICU住院时间、急诊患者的到来以及病人取消等。 论文首先指出，手术计划调度需要考虑手术后的床位需求，尤其是在ICU这样的有限资源环境中。作者引入了ellipsoid和box不确定集合来刻画手术时间和术后ICU住院时间的不确定性。这种不确定性分析使得他们能够构建一个鲁棒优化模型，目标是在面对各种不确定性时，寻找一种策略来平衡手术室和ICU的使用效率，同时最小化总成本和可能的手术块加班时间，以及控制ICU内病床短缺的数量。 在模型设计上，两阶段的鲁棒优化方法被提出，通过将其转化为易于求解的鲁棒等价问题，解决了在面对不确定性时的决策问题。此外，论文还介绍了一种基于列生成的启发式算法，用于求解实际中的手术计划，以便找到最优的手术安排方案。 通过实例分析，研究发现手术时间的不确定性对总成本和手术块的加班时间的影响更为显著，而术后ICU住院时间的不确定性则主要体现在对ICU内病床短缺的数量上。这为医院管理者提供了一个决策框架，可以根据实际情况选择合适的手术时间和住院时间的不确定水平参数（Ω和Γ），以达到最佳的资源利用效果。 这篇论文不仅关注了医疗资源的优化分配，还强调了不确定性处理的重要性，为手术计划调度提供了理论支持和实践指导，对于提高医疗服务质量和效率具有实际意义。通过深入理解并应用这些研究成果，医疗机构可以更好地应对未来的不可预测性，确保医疗资源的有效配置。