Scientific Reports· 2026Q1
Dinamik Aile Hekimi Planlaması Ev ve Ayakta Tedavi Hizmetlerini Entegre Ediyor
A dynamic family doctor rescheduling problem with integrated home health care and outpatient services
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Yeni bir karma tamsayılı programlama modeli ve hibrit genetik algoritma-tabu arama yöntemi, gerçek zamanlı talep değişiklikleri altında evde sağlık ve ayakta tedavi hizmetlerini entegre eden aile hekimlerini dinamik olarak yeniden planlıyor.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Evde sağlık ve ayakta tedavi hizmetlerini entegre eden dinamik bir aile hekimi yeniden planlama problemi sunulmaktadır.
- Problem, yuvarlanan ufuk çerçevesi kullanılarak başlangıç planlaması, evde bakım rotası yeniden optimizasyonu ve ayakta tedavi fazla mesai planlaması alt problemlerine ayrılmıştır.
- Her alt problem deterministik karma tamsayılı programlama modeli olarak modellenmiştir.
- Etkin problem çözümü için tabu arama ile birleştirilmiş hibrit bir genetik algoritma geliştirilmiştir.
- Sayısal deneyler, algoritmanın problemi hızlı bir şekilde çözmedeki verimliliğini doğrulamaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Under China’s family doctor contract service system, patients receive either home health care or outpatient service depending on their mobility and contract contents. Considering the transitions of doctors’ service modes and the occurrence of dynamic demand events in the service processes, such as new requests, service cancellations and changes in patient availability, this paper proposes a dynamic rescheduling problem for family doctors that integrates home health care and outpatient services. Through a rolling horizon framework, we decompose the problem into three categories of subproblems: initial scheduling optimization, route re-optimization for home health care services and optimization of overtime scheduling for outpatient services. At each update time point, every subproblem is established as a deterministic mixed-integer programming model. To solve this problem, a rolling horizon-based algorithm that combines hybrid genetic algorithm with tabu search is proposed. Numerical experiments demonstrate that the proposed algorithm can efficiently solve the problem within a short time. Furthermore, we illustrate the problem properties through a sample instance.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Scientific Reports, 2026 · DOI ↗
Devamı Pofolia uygulamasında
Çıkarımlar ve makaleye soru sorma; ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Ücretsiz.
Web'de giriş yaparak açEmergency Medical ServicesHealth Professions