研究文章|
Amir Salehipour穆罕默德Mehdi Sepehri
准确和启发式解决最小化总等待时间血液制品分布问题
阿米尔Salehipour
1工业工程系,工程学院,Tarbiat Modares大学里,14117 - 13114年德黑兰,伊朗
2医院管理研究中心,德黑兰大学医学科学院,19697 - 14713年德黑兰,伊朗
文摘
本文提出一种新颖的应用运筹学在血液分销管理决策支持。快速和动态需求增加,产品的临界,存储,处理,和销售需求,医院和医疗中心的不同地理位置使血液分布复杂而重要的问题。在这项研究中,一个真正的血液分布包含24医院被作者解决问题,并给出了一个精确的方法。这个问题的目的是分配血液及其制品在医院和医疗中心,要求产品的总等待时间最小化。精确解后,混合启发式算法。计算实验表明,最优解可能获得中等大小情况下,而对于较大的情况下,提出了混合启发式非常有竞争力。
1。介绍
本文提出一种新颖的应用运筹学来支持决策的血液分布管理,最小化的目标医院和医疗中心的总等待时间血液制品的要求。增加对医疗服务的需求加上他们的重要性和高成本使它必须更好地利用医疗资源和设施。快速和动态增加对血液的需求,产品的临界,存储,处理,和分布要求和限制,不同的医院和医疗中心的地理位置使血液分布复杂且非常重要的问题。此外,增加手术加上新的医疗的进步速度放大了一个有效的血液分布系统的复杂性和重要性。如果正确的血液制品不可以在医院和医疗中心在正确的时间,然后可能出现健康问题或延迟的操作,导致额外的天的住院和成本。除此之外,在医院和医疗中心过度放牧血液导致利用率低,因为大多数血液制品可能只被用于病人的血型的21天内收集。由于这些原因,必须定期收集血液。因此,任何低利用率增加成本和浪费稀缺的血液资源。后者可能会带来致命的后果。
人类血液是医疗系统最重要的组成部分。根据(<一个href="#B1">1一个>),最重要的原因这一至关重要的医疗资源的需求如下。
血液是由许多组件(红细胞、白细胞、血小板、血浆)。这些组件提供一个单独的函数在人类有机体和有不同的医疗使用。尽管各种需求的数量单位的血液,几乎所有重要的医学治疗和操作需要这至关重要的生活资源,包括意外和伤害受害者,手术,器官移植等,一些癌症治疗,等等。例如,8单位血小板可能需要每天的病人接受癌症治疗白血病(<一个href="#B1">1一个>]。
gydF4y2Ba血液制品分布上的先前的研究主要集中在库存相关的问题(<一个href="#B3">3一个>- - - - - -<一个href="#B7">7一个>]。然而,缺乏研究的问题分发血液和血液制品在医院和医疗中心的总等待时间最小化的目标医院等待血液的到来。Delen等人研究了供应链管理通过分析血液库存消费模式和供应链的地位。他们实现方法在供应链设施两个美国空军基地(<一个href="#B1">1一个>]。Katsaliaki进行了模拟研究的血液向一个更具成本效益的管理供应链在英国。研究显示大幅改进库存和分销业务,导致降低成本,并增加安全(<一个href="#B8">8一个>]。Katsaliaki和Brailsford排序研究政策对短缺和浪费,减少相关费用,以及改善服务水平和安全通过应用离散事件仿真模型(<一个href="#B9">9一个>]。Hemmelmayr等人研究了一个具有成本效益的交付问题的奥地利医院的血液制品。他们提出的解决方案方法基于整数规划和可变邻域搜索meta-heuristic [<一个href="#B10">10一个>]。尽管不相关,“政府改造”和苏萨进行了彻底的研究医院供应链系统的设计和开发了一个混合禁忌Search-Variable社区meta-heuristic搜索问题(<一个href="#B11">11一个>]。
gydF4y2Ba在这项研究中,被认为是一个真正血液分布问题。经历的是作者在德黑兰,伊朗。作者应该获得可行的解决方案,最好最优分布的血液制品在医院和医疗中心,其中总等待时间最小化的目标要求的产品。作为解决方案过程,提出了一种混合整数规划,后跟一个混合启发式找到最优分布的血液制品在医院和医疗中心,要求产品的总等待时间最小化。计算实验表明,混合整数规划是相当有能力为中等规模的情况下,找到最优的解决方案和实际情况下24医院服务,而对于较大的随机情况下,混合启发式很快获得接近最优解。本文的其余部分组织如下。节<一个href="#sec2">2一个>问题的,我们给一个确切的定义和符号一起使用。节<一个href="#sec3">3一个>,我们开发一个新的混合整数规划问题。无能的确切过程后推导最优解大型实例在合理的时间,部分<一个href="#sec4">4一个>致力于开发的混合启发式算法解决大规模问题的实例。节<一个href="#sec5">5一个>、计算实验报告。本文结尾的结论。
本节定义了问题,本文中使用的符号。除了很多改进应用于献血者服务过程自1921年成立以来,血液制品组成的供应链和分销过程的四个步骤:
本文研究的问题是固有的三个过程,并提供医院和医疗中心的血液在他们的请求,这些请求的总等待时间最小化。为了简单起见,使用“医院”时,我们指的是医院和医疗中心,或任何其他医学研究所,血液和血液制品是必需的。通常,一个中央医院输血血液仓库分配。除了公正的血液分布到医院当一个中央仓库,实现总成本和等待时间可以最小化而管理整个操作要简单得多。除此之外,是不适当的长期保持血液和血液制品几个有一个非常短的生命,因此,让他们即使天导致无法使用血液制品不能转移到病人。这些限制银行大量血液的医院。除了这些限制,建立这个问题非常有趣和挑战性的,避免单一的操作限制血液配送车辆覆盖所有医院在一个单一的路线。最多,这些操作限制源自血液的事实应该送到医院之前最近一次(一个上限交货时间),并且每辆车有能力有限。事实上,在现实中每辆车包括一组医院来构建一个路线。
问题是在图的一个例子<一个href="//www.newsama.com/journals/aor/2012/393890/fig1/" target="_blank">1一个>在一组50个医院是由两辆车。车辆离开输血得宝(黑色矩形)。初步研究表明,至少需要两辆车覆盖这些50医院。因此,两个应该做出决策:每个车辆应该分配到哪个医院?目标函数是什么?,How the permutation of visiting each hospital by each vehicle (in fact, in each route) should be determined? (Again, what the objective function would be?). In this study, these two decisions are made separately by employing two different mathematical formulations, where, at first, hospitals are assigned to blood distribution vehicles (or simply constructing routes), and then permutation of visiting hospitals by each vehicle are optimized, according to the appropriate objective function criterion. To better understand the second problem, that is, optimal permutation of visiting hospitals in each route, the following example is provided.
(一)50医院的地理位置
(b)的一组15医院由车辆1(参观路线不是如图所示)
(c)的一组35医院由车辆2(参观路线不是如图所示)

(一)50医院的地理位置

(b)的一组15医院由车辆1(参观路线不是如图所示)

(c)的一组35医院由车辆2(参观路线不是如图所示)
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(a)的路线参观15医院(b)(图1)。在这里,路线的方向是从左到右
(b)的路线参观15医院(图1 (b))路线的方向是从右到左

(a)的路线参观15医院(b)(图1)。在这里,路线的方向是从左到右

(b)的路线参观15医院(图1 (b))路线的方向是从右到左
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:节点总数。 |
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除了表<一个href="//www.newsama.com/journals/aor/2012/393890/tab2/" target="_blank">2一个>对于每个模型的性能报告,另一个比较表<一个href="//www.newsama.com/journals/aor/2012/393890/tab3/" target="_blank">3一个>。在这个表中,50个问题在10个不同的大小从10节点到50个节点被解决。在每个大小5实例被认为是,节点的坐标是随机生成的,欧几里得成本计算,四舍五入到最近的整数。对于每一个尺寸,意思是,最小,最大计算时间在几秒钟内(超过五个实例),意味着,最小和最大的百分比差距报告。注意限制计算时间是1小时。从ILOG实施商业规划求解最大化策略9.0。
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根据表,最好的结果报告的模型Flow-SP由Salehipour和Sepehri [<一个href="#B14">14一个>]。模型的性能Mendez-Diaz等人很有前途。甚至忽略了计算时间,差距,Mendez-Diaz模型等人不是Flow-SP仍然与模型,作为最大的尺寸来解决模型Flow-SP 25节点。
尽管一个强大的混合整数规划开发的部分<一个href="#sec3.2">3所示。2一个>医院,找到最优的问题排列在一个路线(旅行修理工问题)仍很难解决。,实现算法的解决方案中,较大的情况下,开发一种有效的混合启发式算法在本节中。的基本思想是控制程序通过可变邻域搜索的改进(VNS)算法使用模拟退火(SA)算法。启发式的基础开发的以下部分需要找到最接近,刷新率——接近等等医院任何给定的医院。因此,我们旅行时间数据进行预处理并保持在内存中每个医院一个包含一行距离矩阵。的
建设启发式贪婪随机自适应搜索过程(掌握)由Feo说,这里<一个href="#B21">21一个>,
gydF4y2Ba作为最有特色的贪吃的把握与随机性相结合在施工阶段,限制候选人名单(RCL)是由选择所有元素的一个子集(医院)贪婪的方式。假设一个最小化问题,RCL包含的元素纳入部分构建的解决方案会产生最小的目标函数值增加。RCL,然后随机选择一个元素,然后RCL更新,以反映这一事实是一个新元素被添加到解决方案,不再是可供选择。元素的选择和更新的RCL重复直到已经形成了一个完整的解决方案。从这个解决方案,改进过程开始,直到找到一个局部最优。RCL的大小,
gydF4y2BaRCL概念很容易翻译TRP,高效地使用距离矩阵来实现。从0开始,RCL充满了
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4.2。改进过程:SA +迷走神经刺激法算法
改进过程包括五个本地搜索,从路由获得文学和修改这个问题,改变了以系统的方式使用可变邻域搜索(VNS) meta-heuristic [<一个href="#B23">23一个>- - - - - -<一个href="#B26">26一个>]。这个VNS算法本身控制的模拟退火(SA) meta-heuristic避免被困在当地的最适条件。
gydF4y2Ba迷走神经刺激法meta-heuristic系统地探讨了不同的社区结构。迷走神经刺激法背后的主要思想是,局部最优相对于一个特定的社区结构不一定是一个局部最优相对于另一个社区结构。出于这个原因,逃离局部最优可以实现通过改变社区结构。虽然这不是必需的,许多的实现VNS使用一系列嵌套的社区,
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根据我们之前的经验,我们集
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引入了柯克帕特里克et al。<一个href="#B27">27一个>),SA算法是一个著名的meta-heuristic算法捕获在当地最适条件以避免有时接受社区此举加剧了目标函数的值。接受或拒绝的移动(甚至更糟)的移动是由一个随机数序列,但概率控制。的概率接受移动,导致增加
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4.3。社区
我们的搜索使用五个社区结构:交换相邻,交换,remove-insert 2-opt, 3-opt。交换启发式试图交换每一对的位置排列的医院。每个医院remove-insert启发式随机检查
几次都是降低社区的大小来检查在改进阶段。实现社区减少计划是基于观察,在一个相当不错的解决方案,大部分改进举措将包括医院出现在相对接近彼此在这个解决方案中。例如,在一个很好的解决方案不太可能交换会获得更好的解决方案交流医院出现接近仓库出现远非如此。因此,我们引入一个邻近的因素
在本节中,我们提供了详细的数学公式计算实验中提供的部分<一个href="#sec3">3一个>的混合启发式部分<一个href="#sec4">4一个>。在这项研究中,两个数据集被认为是随机数据集,和一个真实的数据集。所有计算实验进行了奔腾4个人电脑和2 GB的内存和2.0 GHz CPU。我们使用从ILOG规划求解最大化策略9.0。混合启发式在c++编码。
一组30随机生成实例大小不等的50,100年和150年医院(对于每一个尺寸,10问题生成)。对于每个问题,旅行时间在医院中使用均匀分布随机生成的
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调优参数的混合算法,即掌握算法参数,和SA算法参数,我们感兴趣的读者参考<一个href="#B14">14一个>,
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表<一个href="//www.newsama.com/journals/aor/2012/393890/tab7/" target="_blank">7一个>报告的完整计算结果整数数学规划和混合启发式。第四列的表,“OFV模型1”显示了目标函数值与模型1,即最小成本与构造相关的路线。模型的列“OFV Flow-SP”是指模型的计算结果Flow-SP,即最优排列在每个路线参观医院。所有报告的计算时间以秒为单位,我们设置了上限CPU时间是500秒。为每个实例,根据“OFV模型Flow-SP”,我们展示了平均水平,最小和最大的差距和时间与每一个解决方案(混合整数规划和混合启发式)方法。所有报告精确解的差距来自最大化策略求解器进行求解。这种差距从下界计算导出了最佳目标函数的解算器发现的解算器(显然,最优解这一差距是0%)。事实上,最大化策略求解证明了最优的解决方案通过使用这种差距。因此,这个差距可以衡量的强度公式的收敛速度差距对0%在合理的计算时间是重要的。值得一提的是,模型Flow-SP产生实例与50医院的平均差距为14.63%,和18%左右,分别与100年和150年医院实例。 The average of “Min. Gap” is even much lower as it is below 8%.
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根据表,混合启发式表现出更好的性能,在CPU时间和差距,尤其是当问题的规模增加。这揭示了发达的启发式的强度问题。这里,报道差距最好的下界的计算发现通过最大化策略解决者最好的目标函数发现的启发式。此外,保持相同的质量,甚至在许多情况下差距,较低的混合启发式很少达到上限为实例计算时间与100年和150年医院、混合整数规划制定在很多情况下达到这个上限。注意,根据表、模型Flow-SP很强的实例50医院,它的性能很好,其平均差距是低于15%。但由于问题的复杂性,仍然50医院的问题不可以解决的在合理的时间。
gydF4y2Ba发达hybrid-heuristic表现很好,其性能和跟踪,我们发现实现抓住一直是一个很好的初始化。还强大的社区VNS meta-heuristic加上SA算法放大这种性能导致很快接近最优解。
在这里,部分的方法<一个href="#sec3">3一个>应用于一个真正的血液分布问题,有经验的作者。在这项研究中,24医院被认为是在德黑兰,伊朗的首都。一般,在德黑兰一个输血仓库物资的要求所有医院,每个医院的方式将其车辆交付需求。本研究的数据包括了旅行的距离达到每个医院,每个医院的日常需求(血液制品)、车辆、允许的最大行驶距离和车辆的能力。注意,当考虑到旅行每辆车的成本,我们的旅行距离相反,通常是通过考虑旅行的近似成本每公里。
gydF4y2Ba公里的旅行距离,在附录中给出。为了简单起见,我们假定表是对称的。提取的距离由谷歌谷歌的地图服务。通常,该服务提供了许多路线每两个点之间,其中我们选择最短的一个。
gydF4y2Ba我们被限制为公共领域提供医院的日常需求。对于车辆的能力,我们将每车600单位的血液制品,虽然不同的车辆可能持有不同的能力。在一个标准的车辆,在实践中是很常见的,允许的最大行驶距离车辆到达之前的能力。因此,从实用的角度来看,可能不影响最后的决定的能力。值得一提的是,允许的最大行驶距离不同,不同数量的车辆被录用。事实上,所有医院的要求应该满足,这应该设置上限旅行距离,所有的要求得到满足。允许的最大行驶距离的招聘不同数量的车辆如表所示<一个href="//www.newsama.com/journals/aor/2012/393890/tab8/" target="_blank">8一个>。除了只有一个车辆的情况下,表的数据反映了几家医院的关注。
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根据医院的数量被认为是在这项研究中,预计最多三个车可以满足所有医院的要求。的路线,由招聘不同数量的车辆,在数据描述<一个href="//www.newsama.com/journals/aor/2012/393890/fig3/" target="_blank">3一个>,
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每辆车的成本被认为是100年。 |
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表的成本计算了两次的旅行距离公里+ 10%的成本,对于延迟交付。如表所示,总成本是450.45(公里)。解释这所有车辆的总旅行时间,成本表<一个href="//www.newsama.com/journals/aor/2012/393890/tab10/" target="_blank">10一个>显示了场景1的优势。注意,这里的成本结构也发生了变化。场景1中输血得宝涵盖的成本交付,而在场景2医院支付费用,这样每个医院覆盖自己的。此外,场景1改善血液制品的分布在几个方面。
结果显示(表<一个href="//www.newsama.com/journals/aor/2012/393890/tab9/" target="_blank">9一个>和<一个href="//www.newsama.com/journals/aor/2012/393890/tab10/" target="_blank">10一个>),较低的旅行时间(相当于旅行距离)是达到使用场景1。因此,它不是很远,如果我们国家场景1优于场景2。最后,考虑到这两个技术难题,它比成本更重要(如问题涉及人类生活),以及成本,场景1优于场景2。这确实是非常重要的,因为一个真正的规模问题,像德黑兰城市,巨大的改进。(考虑到私人部门和公立医院,目前德黑兰拥有大约150家医院。还要注意,我们已经解决了随机大小150家医院的实例在合理的时间内,见下表<一个href="//www.newsama.com/journals/aor/2012/393890/tab7/" target="_blank">7一个>。)
gydF4y2Ba它值得添加目前作者谈判与伊朗卫生部设计血液制品在德黑兰的分销网络。这不仅需要软件基础设施,而且硬件的,最重要的是,装备齐全的车辆和训练有素的员工。在这里,我们认为解决这个问题不应该是一个问题,虽然适当的数据访问。
在本文中,我们提出了一个新的应用程序在医疗操作的研究。问题是找到最优路线当分发血液制品等医院,医院要求他们的总等待时间最小化。我们研究了一个真正的血液分布问题24医院在哪里可以服务最大的三个汽车。建议的解决方案的方法是一个混合整数规划模型和混合启发式。计算实验显示确切的方法找到最优解的效率对于真实的情况。为了提供高质量的解决方案更大的情况下,一些随机的实例包含150医院和10车辆生成。开发混合启发式的性能在这些实例是有前途的,在短时间内和算法解决方案报告(这些问题几乎平均3分钟)。提出制定和解决方案方法提供依据其他家庭医疗保健问题和应用程序。目前,作者正在研究这些问题和应用程序。
附录
更多细节见表<一个href="//www.newsama.com/journals/aor/2012/393890/tab11/" target="_blank">11一个>。
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