基于拓扑排序方法的预约检查流程优化

【目的】为了优化医疗服务流程，改善患者就医体验。【方法】将图论中的拓扑排序的模型和算法应用到医院的计算机信息系统中。【结果】在线性时间复杂度O（|V|+|E|）内，可为门诊患者相关医技检查提供精准预约和流程排序优化的服务信息。在比较精准预约和流程优化实施前后的效果时，选取了一定时间段内200例患者的数据，采用随机数表法进行分配，分为观察组和对照组，每组人数为100例。对照组采用以前的医技检查流程，观察组采用的是就诊精准预约和流程排序优化方法，观察两组患者在医技检查流程中所花费的时间以及患者的满意度。【结论】采用精准预约和流程排序优化方法后，使得医院和患者双方的流程更加合理优化，提高了患者对医技检查次序清楚的程度，有序的就诊流程改善了患者群体就医的满意度，也有助于提高医院的医疗服务水平和管理效率。     

综合考虑服务水平和资源占用的平行机调度问题

【目的】对综合考虑服务水平和资源占用的平行机调度问题进行研究,建立以最小化总延误和机器使用数量之和为优化目标的优化模型。【方法】针对该问题的特点,设计了一种改进的模拟退火算法进行求解。采用不同规模的数值实验测试算法的性能,并对问题参数展开灵敏度分析。【结果】改进的模拟退火算法具有良好的求解效率和求解质量。【结论】灵敏度分析表明,增加资源储备可以使企业更好地平衡服务水平和资源占用。模型能够对企业实现资源节约型制造提供指导和决策支持。     

逆向物流订单分配排序优化研究

【目的】讨论了如何对订单合理分配实现货物的低成本及高效回收的问题,为作为闭环供应链逆向物流订单货物的高效回收提供可借鉴方法。【方法】通过对逆向物流车辆与货物订单分配问题的分析,利用现代排序论的思想和方法将逆向物流订单和车辆分别看作工件和机器,构建了逆向物流订单分配排序优化模型,设计了模型求解算法并做了算例模拟。【结果】算例模拟结果表明:所设计的模型及算法能够有效解决订单货物的高效回收。【结论】基于分支定界法的改进的FBLPT算法能够给出问题的最优解,对解决逆向物流订单分配排序优化问题有一定参考价值。     

逆向物流订单分配排序优化研究

【目的】讨论了如何对订单合理分配实现货物的低成本及高效回收的问题,为作为闭环供应链逆向物流订单货物的高效回收提供可借鉴方法。【方法】通过对逆向物流车辆与货物订单分配问题的分析,利用现代排序论的思想和方法将逆向物流订单和车辆分别看作工件和机器,构建了逆向物流订单分配排序优化模型,设计了模型求解算法并做了算例模拟。【结果】算例模拟结果表明:所设计的模型及算法能够有效解决订单货物的高效回收。【结论】基于分支定界法的改进的FBLPT算法能够给出问题的最优解,对解决逆向物流订单分配排序优化问题有一定参考价值。
     

基于蚁群算法的无人机任务规划优化模型研究

【目的】为了研究无人机在灾情巡查中的航径优化问题。【方法】设计了一个蚁群算法求解该问题,并通过仿真实例进行验证。【结果】无人机的航径优化问题是一种具有多约束条件的复杂任务规划问题,将时效性和均衡性为核心的评价体系考虑到问题中,构建一个双目标优化模型,实现了无人机的外部合理分配和内部航径优化。【结论】仿真结果表明提出的模型与算法在解决无人机巡查灾情飞行航径方面具有一定的应用价值。
     

基于蚁群算法的无人机任务规划优化模型研究

【目的】为了研究无人机在灾情巡查中的航径优化问题。【方法】设计了一个蚁群算法求解该问题,并通过仿真实例进行验证。【结果】无人机的航径优化问题是一种具有多约束条件的复杂任务规划问题,将时效性和均衡性为核心的评价体系考虑到问题中,构建一个双目标优化模型,实现了无人机的外部合理分配和内部航径优化。【结论】仿真结果表明提出的模型与算法在解决无人机巡查灾情飞行航径方面具有一定的应用价值。     

医院集团分布式资源分配的分级诊疗技术研究

【目的】为了实现三级甲等医院资源优化分配,改善医院目前存在的资源分配问题,采用远程会诊、远程检查、预约挂号、远程培训/考试等模块,提出一种信息化技术设计方法。【方法】首先,对数据库中已诊疗的病人数据进行分析,包括病人性别、年龄、所接受检查项目,根据不同指标优化获得最优权数。其次,对已诊疗的病人诊断及手术方案特征加以描述、分类,用数据指标表示。再次,采用人工学习把当前病人各项检查数据与已诊疗病人在数据库中的数据进行比较,根据病人身体各项数据权值,结合各项检查数据,带入一定数学描述函数,得出当前病人诊断及手术方案。最后,对该诊断及手术方案所需医生和设备给以定量描述,把病人诊断及手术方案通过数学描述转换成医生和设备需要量描述。【结果】根据上述优化方法,设计出相应信息化管理软件,在相关医院科室中已为医生诊疗提出一定的参考建议,对医院设备使用进行优化分配。【结论】经临床验证,该方法有利于提高医院资源分配效率以及看病效率,节约看病成本,在后续研究中将考虑提高系统精度和稳定性,对系统进行再优化。
     

医院集团分布式资源分配的分级诊疗技术研究

【目的】为了实现三级甲等医院资源优化分配,改善医院目前存在的资源分配问题,采用远程会诊、远程检查、预约挂号、远程培训/考试等模块,提出一种信息化技术设计方法。【方法】首先,对数据库中已诊疗的病人数据进行分析,包括病人性别、年龄、所接受检查项目,根据不同指标优化获得最优权数。其次,对已诊疗的病人诊断及手术方案特征加以描述、分类,用数据指标表示。再次,采用人工学习把当前病人各项检查数据与已诊疗病人在数据库中的数据进行比较,根据病人身体各项数据权值,结合各项检查数据,带入一定数学描述函数,得出当前病人诊断及手术方案。最后,对该诊断及手术方案所需医生和设备给以定量描述,把病人诊断及手术方案通过数学描述转换成医生和设备需要量描述。【结果】根据上述优化方法,设计出相应信息化管理软件,在相关医院科室中已为医生诊疗提出一定的参考建议,对医院设备使用进行优化分配。【结论】经临床验证,该方法有利于提高医院资源分配效率以及看病效率,节约看病成本,在后续研究中将考虑提高系统精度和稳定性,对系统进行再优化。     

带指数学习效应和凸资源分配的单机排序问题研究

【目的】研究在全部工件加工时间可变的情况下具有指数学习效应和凸资源分配的单机排序问题,其中工件的实际加工时间具有指数学习效应,并依赖于分配它的不可再生资源数量。目标是确定资源的最优分配和工件最优排序,使得最大完工时间和资源消耗费用的3种组合最优,即最大完工时间和资源消耗费用的加权和最小、资源消耗费用限制下的极小化最大完工时间和最大完工时间限制下的极小化资源消耗费用问题。【方法】对给定排序,用约束优化和无约束优化问题的最优性条件能够求得其最优资源分配。【结果】分析最优解满足的性质,证明最优解能够通过多项式时间得到,并给出了具体求解算法。【结论】算法分析表明求解算法的时间复杂度为O(nlog n),其中n为工件个数。     

基于改进VGGNet卷积神经网络的鲜花识别

【目的】提出一种基于VGGNet的改进算法Small VGGNet（S VGGNet），使得在最高运算效率和检测结果的同时，有效减少VGGNet模型超参数的规模，并用于花草树木等植物分类问题。【方法】在原VGGNet模型的基础上减少了一个全连接层，改进了最大池化层，优化了模型结构并减少了网络参数。将新算法用于花草树木等植物分类问题上，进一步分析该算法的预测时间、运行时间、分类准确度等。【结果】无论在训练样本规模、运行时间或者分类结果的准确度上，与多种传统方法和改进VGG算法相比，S VGGNet算法均有明显提升。【结论】提出的S VGGNet算法是有效的。