本文選題：服務(wù)調(diào)度　切入點(diǎn)：排隊(duì)系統(tǒng)　出處：《大連理工大學(xué)》2015年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：傷員分類救治調(diào)度、鮮活農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸管理以及關(guān)于延遲敏感的IT任務(wù)處理等系統(tǒng),具有共同的特征：第一,完成單個任務(wù)的收益隨等待延遲而降低；第二,問題系統(tǒng)中存在多種類型的服務(wù)對象,每類對象具有不同的衰減速率和服務(wù)時間等屬性。本文將研究問題歸納在一類具有衰減回報和多類顧客的排隊(duì)系統(tǒng)(簡稱,衰減多類系統(tǒng))之中。衰減多類系統(tǒng),處于生滅過程、拖期調(diào)度、多類顧客排隊(duì)等研究的交叉領(lǐng)域,與當(dāng)前排隊(duì)及調(diào)度理論中不耐煩顧客和惡化工件等概念,在研究對象和應(yīng)用領(lǐng)域方面有著本質(zhì)區(qū)別。本文旨在以災(zāi)后稀缺耐用性醫(yī)療資源調(diào)度問題為背景,但不局限于醫(yī)療系統(tǒng),研究衰減多類系統(tǒng)的共同性質(zhì)和抽象決策模型。為了深入地分析衰減多類系統(tǒng),首先,將具體的災(zāi)后醫(yī)療資源調(diào)度系統(tǒng)作為切入點(diǎn),基于應(yīng)急醫(yī)療理論和運(yùn)籌優(yōu)化理論,通過文獻(xiàn)研究和典型案例分析的方法,定義和界定災(zāi)后醫(yī)療資源調(diào)度系統(tǒng),提出系統(tǒng)中有待研究的多災(zāi)點(diǎn)醫(yī)療資源分配調(diào)度(MASP)、多類傷員救治調(diào)度優(yōu)先級(MCCSP)、多名傷員救治調(diào)度(MCSP)等三個問題。隨后,以災(zāi)后醫(yī)療資源調(diào)度系統(tǒng)及其中調(diào)度問題為原型,根據(jù)排隊(duì)理論,在抽象的衰減多類系統(tǒng)中定義顧客群的服務(wù)調(diào)度、顧客類的服務(wù)調(diào)度、顧客的服務(wù)調(diào)度等三個一般性調(diào)度優(yōu)化問題。利用規(guī)劃論、馬爾可夫決策、柔性作業(yè)車間等方法和模型,開發(fā)解決一般性優(yōu)化問題的算法。最后,通過模擬數(shù)值實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證所提出模型及算法的科學(xué)性,并將研究成果應(yīng)用于災(zāi)后醫(yī)療資源調(diào)度算例,證明本研究的應(yīng)用價值。按照以上研究范式,針對衰減多類系統(tǒng)及其調(diào)度決策模型的具體研究內(nèi)容及結(jié)論如下：(1)顧客群的服務(wù)調(diào)度,以MASP司題為原型。顧客群是多名顧客構(gòu)成的集合,群內(nèi)顧客分為多個類型,每個顧客類型具有各自的衰減回報函數(shù)。顧客群是MASP問題中災(zāi)點(diǎn)的抽象。顧客群的服務(wù)調(diào)度模型,根據(jù)顧客群內(nèi)顧客數(shù)量及結(jié)構(gòu)、固定服務(wù)員、派出服務(wù)站內(nèi)派出服務(wù)員數(shù)量、顧客群與派出服務(wù)站的距離等因素,在當(dāng)前決策點(diǎn)制定決策方案,使系統(tǒng)在當(dāng)前決策點(diǎn)與下一決策點(diǎn)間的時間段內(nèi)顧客回報損失最小化。以汶川地震的醫(yī)療救援相關(guān)文獻(xiàn)中的原始數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)資料為基礎(chǔ),結(jié)合計(jì)算機(jī)模擬數(shù)據(jù),實(shí)施數(shù)值實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在災(zāi)后醫(yī)療資源調(diào)度應(yīng)用中,顧客群的服務(wù)員分配優(yōu)化算法較現(xiàn)行的主觀經(jīng)驗(yàn)決策方法(災(zāi)情優(yōu)先和距離優(yōu)先),救援效果有顯著提升。(2)顧客類的服務(wù)調(diào)度,以MCCSP問題為原型。顧客類是具有相同衰減回報顧客的集合。以顧客類為接受主體的服務(wù)調(diào)度決策模型,運(yùn)用運(yùn)籌優(yōu)化理論和生存分析理論,研究多種顧客類之間服務(wù)優(yōu)先級的動態(tài)規(guī)則,根據(jù)各顧客類的顧客數(shù)量、服務(wù)時間分布、回報衰減速率等因素,采用動態(tài)規(guī)劃,在每個當(dāng)前決策點(diǎn),制定最優(yōu)的顧客類服務(wù)調(diào)度方案,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)終止時刻總體回報最大化。數(shù)值實(shí)驗(yàn)在線性回報函數(shù)、一般的回報函數(shù)、傷員分類救治三種情形下構(gòu)建,將提出的LE算法與R(t)rμ,SEST和TCF等經(jīng)典基準(zhǔn)算法比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在系統(tǒng)總體回報方面,LE算法顯著優(yōu)于基準(zhǔn)算法。除驗(yàn)證算法的效率和可行性外,本研究還對LE算法的敏感性進(jìn)行了分析。(3)顧客的服務(wù)調(diào)度,以MCSP問題為原型�？紤]每位顧客服務(wù)時間以及服務(wù)回報的差異,采用柔性作業(yè)車間模型描述調(diào)度問題,提出以顧客為接受主體的服務(wù)調(diào)度算法。顧客服務(wù)調(diào)度算法的主體是動態(tài)遺傳算法,考慮了不確定事件對服務(wù)調(diào)度和決策方案的干擾,具有優(yōu)秀的全局搜索能力以及健壯性。數(shù)值模擬實(shí)驗(yàn)以災(zāi)后醫(yī)療資源調(diào)度為例,結(jié)合典型重大自然災(zāi)害的實(shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),驗(yàn)證了顧客服務(wù)調(diào)度算法的有效性和可行性。實(shí)驗(yàn)分析擾動事件對結(jié)果的影響時發(fā)現(xiàn),早期發(fā)生的計(jì)劃調(diào)整通常會對系統(tǒng)結(jié)果產(chǎn)生較大的影響,而后期發(fā)生計(jì)劃調(diào)整的影響則相對較小。最后構(gòu)造比較實(shí)驗(yàn),在相同條件下,發(fā)現(xiàn)顧客服務(wù)調(diào)度算法相較于顧客類服務(wù)調(diào)度算法在系統(tǒng)回報方面的優(yōu)勢。衰減多類系統(tǒng)的特征歸納以及系統(tǒng)中三類調(diào)度方法的研究,在理論層面,拓展排隊(duì)和調(diào)度理論的研究范圍,豐富運(yùn)籌排隊(duì)和調(diào)度的研究體系；在應(yīng)用層面,將具有衰減回報和多類顧客的排隊(duì)系統(tǒng)的共性模型和抽象算法實(shí)例化到具體實(shí)踐領(lǐng)域,可指導(dǎo)研究領(lǐng)域中的決策方案制定,實(shí)現(xiàn)資源利用效率的最大化,減少社會損失。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP18;R129

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本文編號：1645560