[发明专利]一种基于蚂蚁系统优化的医院床位安排方法

摘要

本发明公开了一种基于蚂蚁系统优化的医院床位安排方法，综合考虑了病人紧急等级、接收病人人数、病人满意度三个因素，以满足医院为紧急等级高的病人安排床位、为更多的病人安排床位、提高病人满意度三个目标；并充分利用蚂蚁系统的特点，每只蚂蚁在选择病人安排床位的搜索中，能基于历史信息与启发式信息构造出一个完整的解路径，通过多次搜索得到一个问题的可接解；还支持动态持续地对医院床位进行安排，能利用该方法前次执行留下的信息素来引导下次的搜索，从而加快收敛速度和提高解的准确度；能达到提高医院病床资源的利用率以及提升医院对病人的医疗服务体验的目的。

主权项

1.一种基于蚂蚁系统优化的医院床位安排方法，其特征在于，包含以下步骤：S1、获取排队病人信息，将排队病人信息输出蚂蚁系统并初始化；包含完全初始化和部分初始化；所述完全初始化，具体有：初始化参数：根据医院具体情况设置参数，所述参数包含床位资源R、规划天数D、输入病床占用信息O、预计住院病人离开信息L、排队病人信息；初始化信息素：根据设定的参数λ1、λ2、λ3，初始化信息素，信息素初始值τ0为：其中，emin为紧急等级的最低级别系数，emax为紧急等级的最高级别系数，R为床位资源，NQ为排队病人的人数，No为占用病床的人数，λ1、λ2、λ3分别为医院预设的第一权重参数、第二权重参数、第三权重参数；所述部分初始化，具体为：输入当天新增的排队病人信息，并与原有的排队病人信息合并；初始化新增的排队病人部分的信息素；S2、初始化所有蚂蚁的解；所述蚂蚁的解为取值范围内随机生成的初始解；S3、所有蚂蚁依次构造一个完整的解；具体过程为：Y1、当前天数day＝0，剩余床位数为remain＝R‑No，住院病人预计离开信息副本L′＝L；Y2、若当前天数大于规划天数，即day＞D，则构造解过程结束，跳出；Y3、remain＝remain+countday(L′)，其中countday(L′)为住院病人中day天后离开的人数；Y4、若remain＝0，则day＝day+1，并转至上个步骤；若remain≠0，则进入下一个步骤；Y5、根据启发式信息构造解，并满足病人容忍时间约束；在构造的每一步中，蚂蚁会基于信息素和启发式信息选择一个满足约束条件的排队病人a，选择方法及约束条件为：其中，τ(i)为第i个排队病人的信息素，η(i)为第i个排队病人的启发式信息；Q为排队等候的所有病人集合，Ak为计划分配床位的病人，Ci为第i个排队病人预计治愈所需的天数，day为当前天数，β为预设参数表示信息素与启发信息的相对影响；蚂蚁系统生成一个随机数q，并与预设参数q0比较，q0∈[0,1]，若q≤q0，蚂蚁则直接选择排队病人中值最大的病人，而R表示轮盘赌方法，排队病人a被选中的概率为：其中，τ(a)为排队病人a的信息素，η(a)为排队病人a的启发式信息；启发式信息的计算如下：其中，ei为第i个排队病人的紧急等级，ci为第i个排队病人预计治愈所需的天数，为ti第i个排队病人最多容忍等待天数，wi为第i个排队病人已等待天数；确定选中排队病人a后，更新蚂蚁的解，使更新剩余床位remain＝remain‑1，将病人a加入集合A^k，预计治疗时间c_a加入住院病人预计离开信息副本L′，值为day+c_a；Y6、更新选中病人的信息素，选中病人后执行局部信息素更新，更新为：τ(a)←(1‑ρ)·τ(a)+ρ·τ0，其中，ρ为蚂蚁系统局部信息素挥发因子；更新局部信息素后返回步骤Y4；τ0为信息素的初始值；S4、所有蚂蚁完成解的构造后，对所有蚂蚁的解进行评价；具体为：设置病人紧急等级目标函数，设置接收病人人数目标函数，设置病人满意度目标函数；所述病人紧急等级目标函数为：其中，Xk为第k只蚂蚁构造的解，ei为第i个排队病人的紧急等级，Ak为计划分配床位的病人，Q为所有排队病人的集合，Ak为计划分配床位的病人，公式分子为所有计划分配床位的病人紧急等级加和；公式分母为所有排队病人紧急等级加和；所述接收病人人数目标函数为：其中，为所有计划分配床位病人总人数；N_Q为所有排队病人总人数；所述病人满意度目标函数为：其中，ξ是当天安排床位病人的正面评价系数，ζ是在D天内无法安排床位建议转院的病人的负面评价系数，并且满足ξ+ζ＝1；t_i为第i个排队病人最多容忍等待天数，w_i为第i个排队病人已等待天数，为第i个排队病人安排病床的日期为天后；根据预设第一权重参数λ1、第二权重参数λ2、第三权重参数λ3，利用评价函数进行计算，得到评估值；评价函数为：minf(Xk)＝λ1·exp(‑F1)+λ2·exp(‑F2)+λ3·exp(‑F3)，其中，F1、F2、F3分别对应病人紧急等级目标函数、接收病人人数目标函数、病人满意度目标函数；S5、执行全局信息素的更新，获取最优解；比较所有蚂蚁构造解的评估值以及历史最优解的评估值，对评价值最优的解进行全局信息素更新；所述蚂蚁构造解的评估值为评价函数计算得到；历史最优解为：当前局部最优解为：即最小评估值对应的蚂蚁构造解；若f(X^k)＜f(X_gb)，则更新历史最优解X_gb＝X^k,A_gb＝A^k，否则不进行更新；最优解的评估值为f_gb＝f(X_gb)，计划分配床位的病人集合为A_gb，更新全局信息为：τ(i)←(1‑α)·τ(i)+α·Δτ,i∈Agb，其中，Δτ为信息素增量，f_gb为历史最优解的评估值；S6、根据最优解，确定床位安排方案；为所有满足xi＝0的病人分配床位，建议所有满足xj＝‑1的病人转院治疗；删除病人在排队病人Q、W、T、E、C中的信息，其他病人建议次日继续排队。