随着我国居民生活水平日益提高以及健康意识的不断增强,人们对于社会医疗卫生服务也有了更高的需求,“看病难”这一民生问题亟待解决。由于医疗资源整合不完善,分级诊疗体系尚未建立,出现了“大医院爆满,小医院冷清”的尴尬局面,百姓难以获得方便快捷的基本医疗服务。随着信息时代的发展,“互联网+”逐步成为解决此类问题并改写医疗行业应用历史的关键。“云医院”由此诞生,它采用云计算、物联网、移动互联网及传感器技术,把患者在各个云医院的诊疗过程进行有效整合,一方面可以高效地利用核心医院的优质医疗资源,另一方面也能够充分发挥普通医院的能力,大大提高看病效率和质量,从而满足人们的就医需求。本文以云医院为研究对象,采用仿真优化方法和最优计算量分配策略对云医院的患者预约调度问题进行求解和优化,为确保这种新型“互联网+医疗”模型能够高效化运作,展开了如下三个方面的研究工作:首先,通过企业调研和文献查阅工作,了解云医院的总体工作流程以及相互之间的角色定位和协同工作,建立相应的仿真模型;其次,通过上述仿真建模工作,在理解这种云医院运作管理本质的基础上,提炼其中一个关键的科学问题进行深入研究,即云医院的患者预约调度问题;最后,使用智能算法中的遗传算法与最优计算量分配策略设计基于仿真优化的患者预约调度算法,利用一系列的仿真实验,验证所提出算法的性能。通过上述研究发现,一方面所建立的云医院仿真模型能够有效描述云医院的不确定性及整体流程,另一方面所设计的算法能够解决云医院患者的预约调度问题。