指数分布下的预约调度算法与优化策略

“带临时需求的预约系统最优能力计划与调度策略” 本文主要探讨了在具有临时到达需求的预约系统中的最优能力计划与调度策略。在该系统中，服务时间服从指数分布，成本函数呈现单调增凸特性。研究者首先建立了这样一个预约系统的联合模型，并证明了在给定条件下，目标函数具有多模函数的性质。 多模函数是一种具有多个局部极值点的函数，这在优化问题中意味着可能存在多个潜在的最优解。针对这一特性，文章提出了基于邻域搜索的精确算法，该算法能够收敛到全局最优解。邻域搜索算法是一种迭代方法，通过逐步探索目标函数的局部最优解并逐渐扩大搜索范围，最终找到全局最优解。 在该预约调度算法中，目标是最大化系统效用，同时确定最优的调度人数和服务方案。算法的应用还涉及到确定首个时段的超额预定策略，这是因为在许多场景下，首个时段的超额预定可以更有效地管理临时到达的需求。 通过大量的数值实验，作者分析了不同系统参数（如服务能力、成本函数参数等）对最优效用的影响，以及临时到达需求如何改变预约系统的效率。实验结果表明，临时到达需求通常会降低系统的整体效用，因为它们增加了调度的复杂性和不确定性。此外，实验还揭示了在各种场景下，最优调度策略对于系统性能的重要性。 关键词涵盖了随机优化、预约调度、多模函数、排队理论和预约挂号系统，显示了这篇论文的研究领域和核心概念。文章的中图分类号将其归类为操作研究（N945）和数学优化（O224），文献标志码则表示这是一篇原创性的学术文章。 这篇研究为处理带有临时需求的预约系统提供了一种有效的决策工具，即邻域搜索算法，用于解决能力规划和调度问题，以提高系统的运营效率和效用。该算法不仅在理论上具有重要意义，而且在实际的医疗、服务业等领域中的预约管理系统中也有着广泛的应用价值。