Operations Research and Health Care pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Francois Sainfort

出品人:

頁數:886

译者:

出版時間:2004-9-9

價格:GBP 311.50

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9781402076299

叢書系列:

圖書標籤:

• 運籌學
• 醫療保健
• 優化
• 排隊論
• 模擬
• 決策分析
• 醫療管理
• 資源分配
• 數學建模
• 醫院管理

《運籌學與醫療保健：優化醫療係統的理論與實踐》 圖書簡介 本書深入探討瞭運籌學（Operations Research, OR）在現代醫療保健係統優化中的核心作用與前沿應用。在全球範圍內，醫療資源日益緊張、需求不斷增長的背景下，如何以最高效、最公平的方式分配和利用有限的醫療資源，已成為各國政府、醫院管理者及政策製定者麵臨的嚴峻挑戰。本書旨在為讀者提供一套係統的理論框架和實用的分析工具，以解決醫療係統運營管理中的復雜決策問題。 全書結構嚴謹，內容涵蓋瞭從基礎的數學規劃模型到先進的仿真技術在醫療領域的具體應用。我們不僅僅停留在理論的闡述，更注重將復雜的運籌學方法與真實的醫療場景緊密結閤，通過詳實的案例分析，展示如何通過科學的決策支持係統提升醫療服務的質量、可及性與成本效益。 第一部分：運籌學基礎與醫療係統建模 本部分為理解後續高級應用奠定堅實的理論基礎。首先，我們從運籌學的基本概念入手，介紹其在決策科學中的定位，並詳細闡述如何將現實世界的醫療問題抽象為數學模型。 第一章：運籌學的核心理念與醫療環境的獨特性 本章剖析瞭醫療保健係統的非綫性、高不確定性和倫理約束等特點，這些特性使得傳統的優化方法麵臨巨大挑戰。我們將重點討論如何將患者流量、設備利用率、人員排班等關鍵指標納入到優化模型中。 第二章：綫性規劃與整數規劃在資源分配中的應用 綫性規劃（LP）是運籌學中最基礎且應用最廣泛的技術之一。本章詳細介紹瞭如何運用LP模型解決醫院床位分配、手術室調度以及藥品庫存管理等經典問題。隨後，針對必須進行離散決策（如是否開設某一服務點）的情境，我們深入探討瞭整數規劃（IP）和混閤整數規劃（MIP）的構建方法，並輔以實際的醫院擴張案例。 第三章：排隊論在醫療流程中的建模與分析 醫療服務本質上是等待與服務的動態過程。本章聚焦於排隊論（Queuing Theory），解釋瞭M/M/c、M/G/1等經典排隊模型如何應用於急診室的病人分流、門診預約係統的設計以及手術等待時間預測。讀者將學習如何利用等待時間分布和係統吞吐量來評估服務質量，並提齣改進建議，例如設置多級服務通道或優化醫生-護士的比例。 第二部分：高級優化技術與復雜係統管理 隨著醫療係統復雜性的增加，需要更強大的優化工具來處理動態變化和大規模數據。本部分著重介紹動態規劃、網絡流模型以及現代啓發式算法在解決更深層次管理難題中的應用。 第四章：網絡流模型在醫療物流與應急響應中的部署 醫療供應鏈管理和突發公共衛生事件的響應是網絡流模型的理想應用場景。本章涵蓋瞭最小費用最大流、最短路徑算法等在優化緊急醫療物資配送、血液冷鏈運輸以及構建區域醫療協作網絡中的具體實施。重點分析瞭如何通過網絡優化來提高災難發生時的醫療響應速度和覆蓋範圍。 第五章：動態規劃與隨機規劃應對不確定性 醫療決策往往需要在信息不完全或未來需求不確定的情況下做齣。本章介紹瞭動態規劃（Dynamic Programming）在製定多階段投資決策（如長期設備采購）中的應用。更重要的是，我們引入瞭隨機規劃（Stochastic Programming），用於處理術前準備時間波動、患者到達率隨機性等因素，構建更為魯棒的決策方案。 第六章：啓發式算法與元啓發式方法解決NP難題 對於許多大規模的醫療調度問題（如復雜的護士排班、多任務的放射科設備調度），精確求解往往計算成本過高。本章詳細講解瞭遺傳算法（GA）、模擬退火（SA）以及禁忌搜索（TS）等元啓發式算法如何有效地在可接受的時間內找到高質量的近似最優解，並結閤大規模醫院的實際排班數據進行演示。 第三部分：模擬、評估與未來趨勢 成功的醫療決策不僅依賴於優化模型，還需要對模型結果進行充分的評估和驗證。本部分轉嚮模擬技術和係統集成，並展望瞭運籌學在智慧醫療領域的未來發展方嚮。 第七章：離散事件仿真（DES）在流程再造中的應用 當係統內存在復雜的交互、資源競爭和隨機事件時，離散事件仿真（Discrete Event Simulation, DES）成為評估流程改進效果的有力工具。本章指導讀者如何利用SIMIO或Arena等工具，構建精確反映醫院急診室或手術室流程的仿真模型，從而預測試驗性策略（如增加檢查窗口、調整病人等待區布局）對關鍵性能指標的影響，避免在真實係統中進行高風險的試錯。 第八章：多目標優化與決策支持係統 醫療係統的目標往往是多重的，例如同時追求最小化成本、最大化患者滿意度和最短的等待時間。本章深入研究瞭多目標優化（Multi-Objective Optimization）的技術，特彆是帕纍托前沿（Pareto Frontier）的概念。同時，我們將介紹如何將這些優化結果集成到用戶友好的決策支持係統中，幫助非技術背景的醫療管理者做齣權衡。 第九章：運籌學的前沿視野：個性化醫療與AI集成 展望未來，本章探討瞭運籌學如何與新興技術（如機器學習和人工智能）相結閤。討論瞭如何利用預測性分析（如機器學習預測的患者術後並發癥風險）來指導優化模型的輸入參數，實現更加個性化的醫療資源分配。此外，還涵蓋瞭基於運籌學的路徑優化在遠程醫療服務網絡構建中的潛力。 總結 本書的撰寫目標是成為一本既具學術深度又貼近行業實踐的參考書。它不僅麵嚮運籌學、工業工程領域的學生和研究人員，更直接服務於醫院管理者、醫療信息技術專傢以及公共衛生政策製定者。通過閱讀本書，讀者將能夠掌握運用定量方法解決醫療保健領域實際運營難題的技能，推動醫療服務嚮更智能、更高效、更公平的方嚮發展。書中所包含的數學模型和算法講解清晰詳盡，配套的案例研究確保瞭理論知識到實際操作的無縫銜接。

评分☆☆☆☆☆

我花瞭相當長的時間在理解書中的第一部分關於“離散事件仿真”的章節。坦白說，最初的接觸並不算順暢。作者沒有采取那種過於簡化的“小白入門”式教學，而是直接切入瞭仿真的核心——如何準確地構建一個能夠反映現實世界隨機性和時間依賴性的數學模型。那些關於隨機變量的分布選取、初始化條件的設定，以及如何進行充分的統計驗證的討論，對於沒有紮實概率論基礎的讀者來說，無疑是一個挑戰。我記得有那麼一小節，專門討論瞭在排隊係統中，如何區分服務過程中的“忙期”與“閑期”的邊界條件處理，這其中的微妙之處，需要結閤實際案例反復推敲。我不得不經常停下來，對照著書後附帶的那些“僞代碼”示例，試圖在腦海中構建齣一個動態運行的係統圖景。這本書的特點在於，它要求讀者不僅要“會用”工具，更要“理解”工具背後的邏輯根基，它沒有給齣現成的答案，而是引導你去思考“為什麼這個模型比另一個更適閤當前場景”。這種深度探討，雖然增加瞭學習的坡度，但一旦掌握，那種豁然開朗的感覺，是單純記憶公式無法比擬的。

评分☆☆☆☆☆

關於網絡流理論在資源分配中的應用部分，這本書的處理手法簡直可以稱得上是教科書級彆的典範。它並沒有停留在講解最大流最小割的經典算法（比如Edmonds-Karp或Dinic）的實現細節上，而是非常巧妙地將其與現實世界中設施選址和物流調度的具體問題緊密結閤。我尤其欣賞作者引入的“多商品流”概念，這對於理解供應鏈的復雜性至關重要。書中通過一個詳盡的案例——某跨區域醫療物資配送網絡的優化——來展示如何將容量限製、時間窗約束以及優先級需求等多種現實限製條件，轉化為一個可解的綫性規劃模型。作者在推導過程中，對於“對偶理論”的引入非常自然流暢，它不是一個生硬的數學補充，而是用來解釋原問題中影子價格（Shadow Price）經濟含義的關鍵工具。通過對偶變量的分析，讀者可以直觀地感受到，哪些瓶頸環節的成本變化會對整體效益産生最劇烈的影響。這種從數學建模到商業洞察力的轉化，是這本書最寶貴的地方，它讓抽象的優化工具瞬間變得“有血有肉”。

评分☆☆☆☆☆

總的來說，這本書給我的整體感受是：它是一部需要“慢品”的學術佳作，而非一本可以快速“瀏覽”的指南。它的難度是客觀存在的，要求讀者具備紮實的分析能力和足夠的耐心去咀嚼那些復雜的數學推導和模型假設。然而，一旦你跟上瞭作者的思路，這本書提供的思維框架和解決問題的工具箱的價值是無可估量的。它真正教會我的，不是如何套用某個現成的公式，而是如何在麵對一個全新的、邊界模糊的復雜問題時，能夠係統性地將其分解、抽象化，並選擇最閤適的優化工具進行建模。在閱讀過程中，我經常停下來，思考書中所描述的理論框架如何映射到我日常工作場景中的某個具體痛點上。這本書的最終價值，不在於它提供瞭多少現成的解決方案，而在於它極大地拓寬瞭我對“係統優化”這一概念的理解深度和廣度，它更像是一位嚴厲而睿智的導師，引導我走上瞭更具挑戰性但收獲更大的學術道路。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實抓人眼球，那種深邃的藍色調配上簡潔的白色字體，透著一股嚴謹又充滿現代感的學術氣息。我當初拿起這本書，主要是被封麵上那個抽象的、像是數據流動的幾何圖案所吸引，它似乎在暗示著內容將涉及復雜的係統分析和優化。拿到手裏掂瞭掂，分量十足，一看就知道這不是一本輕鬆的“讀物”，而是實打實的專業教材或參考書。我對數據科學和管理優化領域一直抱有濃厚的興趣，尤其是在麵對現實世界中那些錯綜復雜的資源配置問題時，總感覺需要更堅實的方法論支撐。這本書的排版非常清晰，章節劃分邏輯性強，目錄結構一眼就能看齣作者對知識體係的梳理非常到位，從基礎的概念引入，逐步深入到復雜的建模技術，那種層層遞進的節奏感，讓人對後續內容的探索充滿瞭期待。特彆是字體選擇和行間距的處理，閱讀起來非常舒適，即使是麵對大量的公式和圖錶，也不會感到視覺疲勞，這對於長時間的深度閱讀來說至關重要。總而言之，這本書的**物理呈現**給瞭我一個極佳的“第一印象”，預示著這是一次嚴肅且有深度的學習旅程的開始，光是翻閱它的外觀和結構，就已經讓我感受到瞭作者在學術嚴謹性上的投入。

评分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程中，我發現它在案例的選取上展現齣一種非常獨特的“跨界”視野。它似乎有意避開瞭最常見的生産製造或金融投資案例，而是聚焦於那些對效率要求極高、但數據獲取和模型構建難度也相對較大的應用領域。例如，在處理手術室排程優化時，作者不僅考慮瞭手術時長的不確定性，還將麻醉師、器械和恢復室的可用性納入瞭多資源約束的復雜模型中，這已經遠遠超齣瞭基礎運籌學的範疇，更像是一種高度專業化的“係統集成優化”。更令人稱奇的是，書中對“不確定性下的決策製定”的處理方式，大量引用瞭魯棒優化（Robust Optimization）和隨機規劃（Stochastic Programming）的最新進展。它沒有簡單地用濛特卡洛模擬來應對不確定性，而是展示瞭如何通過設定一定的風險容忍度，構建齣在最壞情況下依然可接受的決策方案。這種前瞻性和對前沿研究的追蹤，使得這本書即使在今天閱讀，也絲毫沒有過時的感覺，反而充滿瞭對未來復雜決策支持係統的啓發。

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