国产日韩欧美一区二区三区三州_亚洲少妇熟女av_久久久久亚洲av国产精品_波多野结衣网站一区二区_亚洲欧美色片在线91_国产亚洲精品精品国产优播av_日本一区二区三区波多野结衣 _久久国产av不卡

?

改進人工蜂群算法在城市醫(yī)院布局中的應用研究

2017-09-07 21:50:02陳偉棟郜振華張洪亮
中國管理信息化 2017年15期

陳偉棟++郜振華++張洪亮

[摘 要] 醫(yī)院作為城市公共設施的重要組成部分,合理的城市醫(yī)院布局直接關系到城市未來的發(fā)展以及城市居民幸福指數(shù)的高低。在充分了解城市醫(yī)院布局影響因素的條件下,基于城市醫(yī)院布局的公平性、充足性和易達性等原則,運用引力可達性等模型,構造出多目標數(shù)學規(guī)劃模型。其次利用改進的人工蜂群算法對數(shù)學模型進行算法設計。最后借助MATLAB軟件進行仿真計算。實驗證明,改進后的人工蜂群算法尋優(yōu)能力更強,在求解城市醫(yī)院布局問題上表現(xiàn)出更大的優(yōu)越性。

[關鍵詞] 城市醫(yī)院布局;引力可達性模型;多目標規(guī)劃模型;改進人工蜂群算法

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 15. 078

[中圖分類號] R197.3;TU246.1 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194(2017)15- 0173- 05

0 引 言

21世紀,經(jīng)濟的快速發(fā)展使得城市化進程不斷地加快,從而導致城市空間結構、人口分布均發(fā)生了巨大的變化。城市居民在滿足物質(zhì)生活的同時,漸漸地將關注的重心轉(zhuǎn)移到醫(yī)療衛(wèi)生上。但是現(xiàn)有的醫(yī)療服務設施既不能滿足城市日新月異的變化,更不能滿足城市居民對健康生活的追求?;诖?,本文提出了利用改進人工蜂群算法求解城市醫(yī)院布局問題。

影響城市醫(yī)院布局的因素有很多,例如原有醫(yī)院的布局、行政區(qū)域劃分情況、區(qū)域交通狀況、人口分布結構以及區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平等,在構造城市醫(yī)院布局的多目標數(shù)學模型時需充分考慮這些因素。同時人工蜂群算法由于其控制參數(shù)少、魯棒性強等優(yōu)點而受到了廣大學者的關注,本文在原有人工蜂群算法的基礎上進行適當?shù)乃惴ǜ倪M,使得改進后的人工蜂群算法收斂更快、尋優(yōu)能力更強。

1 多目標數(shù)學規(guī)劃模型

在對城市醫(yī)院進行布局時,需要時刻保證城市醫(yī)院布局的公平性和充足性,醫(yī)療資源在研究區(qū)內(nèi)的平均分布,醫(yī)院的可達性以及城市醫(yī)院建設的投資成本。與此同時,為了保障所建立的城市醫(yī)院布局模型更加的合理有效,需要作出以下幾點說明:

(1)醫(yī)院主要分為綜合醫(yī)院、中醫(yī)院和專科醫(yī)院,為了簡化醫(yī)院類型,本文主要考慮公立綜合醫(yī)院的影響;

(2)由于每一個鄉(xiāng)鎮(zhèn)、街道都有自己的衛(wèi)生院,為了簡化研究問題的復雜度,故本模型不考慮一級衛(wèi)生所的影響,只考慮具有床位的二級、三級醫(yī)院;

(3)模型中采用離散型變量代替該鄉(xiāng)鎮(zhèn)、街道的人口分布點;

(4)人口分布點與醫(yī)院之間的距離以直線距離計算;

(5)研究區(qū)域內(nèi)的城市居民只在研究區(qū)域內(nèi)的醫(yī)院就醫(yī),忽略外出就醫(yī)情況的存在。

假設研究區(qū)域共有A個行政縣、區(qū)和I個人口分布點,其中φa(a=1,2,…,A),表示第a個行政縣、區(qū)內(nèi)人口分布點的集合,每個縣、區(qū)共有λa個人口分布點,其中Dak(k=1,2,…,λa)表示第a個行政縣、區(qū)的第k個人口分布點,人口分布點的空間位置坐標表示為(xi,yi)(i=1,2,…,I),并且該人口分布點的人口數(shù)為Di(p),占研究區(qū)域總人數(shù)的比重為ηi,人口分布點i的年就醫(yī)人次數(shù)為Gi。與此同時,該研究區(qū)域內(nèi)現(xiàn)有二級醫(yī)院B個,三級醫(yī)院C個,擬建設二級醫(yī)院M個,三級醫(yī)院N個,每個醫(yī)院擁有的床位數(shù)為Wj,每個醫(yī)院的空間位置坐標為(xj,yj),每個醫(yī)院的年門診數(shù)為Pj。uij表示第i個人口分布點每年前往第j個三級醫(yī)院的就醫(yī)人次數(shù),vik表示第i個人口分布點每年前往第k個二級醫(yī)院的就醫(yī)人次數(shù),現(xiàn)建立以下數(shù)學模型。

在上述模型中,式(1)的目標是使鄉(xiāng)鎮(zhèn)、街道之間的引力可達性指數(shù)方差最小化,從而保證研究區(qū)域內(nèi)城市居民就醫(yī)空間可達的公平性;式(2)的目標是使研究區(qū)域內(nèi)的城市居民與醫(yī)療資源之間的權重距離總和最小化,從而實現(xiàn)醫(yī)療資源在研究區(qū)域內(nèi)的平均分布;式(3)是引力可達性指數(shù)的計算公式;式(4)表示的是研究區(qū)域內(nèi)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)、街道的平均引力可達性指數(shù);式(5)表示的是醫(yī)院競爭強度的具體計算公式;式(6)表示研究區(qū)域內(nèi)人口分布點的集合等于所有行政縣、區(qū)內(nèi)人口分布點的集合,該公式是為了保證所有的人口分布點都在研究區(qū)域范圍內(nèi);式(7)表示任意兩個行政縣、區(qū)內(nèi)人口分布點的集合不存在交集;式(8)表示某個人口分布點每年前往三級醫(yī)院和二級醫(yī)院的總就醫(yī)人次數(shù)等于該人口分布點的年就醫(yī)人次數(shù),該公式是為了排除人口分布點在研究區(qū)域外就醫(yī)的可能性;式(9)表示在忽略距離的情況下,根據(jù)現(xiàn)有醫(yī)院的年門診數(shù)以及人口分布點的人口權重求得該人口分布點的年就醫(yī)人次數(shù);式(10)表示對任何一家醫(yī)院接受任何一個人口分布點的年就醫(yī)人次數(shù)進行約束,大于等于0,小于等于該人口分布點的年就醫(yī)人次數(shù);式(11)表示任何一家二級醫(yī)院年接受的就醫(yī)人次數(shù)不會超過二級醫(yī)院的年收治能力上限;式(12)表示任何一家三級醫(yī)院年接受的就醫(yī)人次數(shù)不會超過三級醫(yī)院的年收治能力上限;式(13)表示二級醫(yī)院的年收治能力上限不超過三級醫(yī)院的年收治能力上限。

其中,式(2)中的α表示城市居民相對于二級醫(yī)院,對三級醫(yī)院的偏好系數(shù),βij3,βik2分別表示人口分布點i與三級醫(yī)院j和二級醫(yī)院k之間的交通系數(shù);式(4)中的β表示摩擦系數(shù),研究表明,β一般在1~2之間進行取值。

2 算法設計

在對城市醫(yī)院布局數(shù)學模型進行多目標人工蜂群算法流程設計時,首先對算法設計中的一些專業(yè)名詞進行闡述:

定義1 可行解和可行解集。滿足約束條件的決策變量x稱為可行解,所有決策變量x的集合稱為可行解集。

定義3 擁擠距離的引入是用來表征個體間的擁擠程度,即某前端中的某個體與該前端中其他個體之間的距離。該值越大說明個體間就越不擁擠,種群的多樣性就越好。

定義4 Pareto最優(yōu)和Pareto最優(yōu)解集

若某個決策變量x*滿足以下條件

則稱x*為Pareto最優(yōu)解,所有Pareto最優(yōu)解組成的集合就是Pareto最優(yōu)解集。

定義5 Pareto前端。由Pareto最優(yōu)解集中的最優(yōu)解計算出的目標函數(shù)值組成的集合稱為Pareto前端。

多目標人工蜂群算法流程如下所示:

(1)初始化階段,包括參數(shù)初始化、外部檔案的初始化和種群初始化。根據(jù)Pareto支配原則,將初始化種群中的所有非劣解加入到外部檔案中,完成外部檔案的初始化。其中種群初始化可根據(jù)下式產(chǎn)生:

Xij=Xjmin+rand(0,1)(Xjmax-Xjmin)

其中i=1…SN,j=1…D,SN是蜜源的個數(shù),D是問題的維數(shù)。

(2)采蜜蜂階段,根據(jù)下面的領域搜索公式,在外部檔案中非劣解的周圍進行鄰域搜索,并通過Pareto支配原則判斷新前后解之間的支配關系,保留較優(yōu)的解。

Vij=Xij+?準ij(Xij-Xkj)

其中k為不同于i的蜜源,j為隨機選擇的上標,?準ij為[-1,1]之間的隨機數(shù),它控制著Xij鄰域內(nèi)蜜源位置的產(chǎn)生。

(3)根據(jù)下式計算所有解相應的跟隨概率。

其中fiti是第i的食物源的適應度值,SN是食物源的數(shù)量。

(4)觀察蜂階段,通過跟隨概率隨機選擇一個非劣解,并根據(jù)上述的鄰域搜索公式進行鄰域搜索。

(5)偵查蜂階段,將trial達到Limit限定的解拋棄,并隨機產(chǎn)生一個新的解。

(6)外部檔案的更新,將當前種群中的Pareto最優(yōu)解加入外部檔案,當達到外部檔案的最大值時,根據(jù)擁擠距離對外部檔案進行裁剪更新。

(7)最終輸出外部檔案的所有解作為最終的優(yōu)化結果。

3 實驗與計算

為了驗證改進人工蜂群算法在求解城市醫(yī)院布局的可行性, 現(xiàn)以安徽省馬鞍山市區(qū)為例,對市區(qū)內(nèi)的醫(yī)院進行合理的選址布局。馬鞍山市區(qū)是由雨山區(qū)和花山區(qū)組成,共有16個鄉(xiāng)鎮(zhèn)、街道,運用autoCAD軟件繪制如下圖1所示,具體統(tǒng)計信息見表1所示。同時對馬鞍山市區(qū)中二級、三級醫(yī)院進行匯總和定位,匯總情況見表2所示。endprint

远安县| 洛宁县| 湖南省| 美姑县| 建湖县| 巩留县| 明溪县| 阳泉市| 威信县| 饶阳县| 卢湾区| 卫辉市| 呈贡县| 杭锦旗| 建昌县| 淮阳县| 汕头市| 阳西县| 炉霍县| 宁明县| 南靖县| 灵璧县| 双辽市| 罗城| 华坪县| 顺昌县| 静宁县| 隆回县| 开鲁县| 措美县| 宣城市| 元朗区| 龙游县| 黔西县| 万荣县| 沾化县| 东乡族自治县| 竹溪县| 阳谷县| 南通市| 宁河县|