随着我国经济社会水平的发展,居民社会保障体系逐步健全,医疗卫生体系不断完善,我国大型医院已经能够提供多元化的预约方式。大多数患者的共同习惯使其到达医院就诊的时间比较集中,如果能够将一天内患者流量尽可能的平均分配到每个时间段内,候诊时间长的问题将得到缓解。大医院实行分时段预约就诊,在统一的平台上可以实时查询各个医院的专家特长和出诊时间,有效地减少患者盲目就诊、缓解候诊区拥堵的状况。设计良好的预约系统通过决策每个患者的就诊时间,达到提供方便快捷的诊疗服务、平稳工作流程、合理匹配患者和医生偏好的目的。从运筹学角度来看,预约调度问题是研究如何匹配患者对医生、就诊时间的偏好和医生空闲时段的决策问题。IE/OR技术通过设计优化算法、开发决策支持工具在门诊预约调度系统取得了丰富的研究成果,本文主要工作即在过去研究基础上提出同时减少患者候诊时间和提高门诊效率的决策方法,设计提前调度患者数与实际到达患者数差别的应对机制,优化医疗预约服务的流程。本文的研究内容主要包括以下五个方面：(1)首先对于传统预约系统在指数分布诊疗时间假设下,建立考虑患者爽约的单服务台排队模型。对于两个患者情况给出预约时间间隔的解析解,对于多个患者的场景使用matlab求得最优数值解。对当天就诊和两天内就诊两种开放式预约系统,在工作负荷相同条件下比较它们与传统预约系统的性能指标差异。数值实验分析no-golf策略、开诊周期长度、患者爽约概率、期望问诊患者数量、相对加班成本系数对系统性能指标的影响,结果显示当天就诊策略超过某个临界值后要优于传统策略,两天内就诊策略在除爽约概率较小或患者候诊权重较低时总是更好的选择；(2)对为常规与紧急两类患者提供服务的预约系统,设计最小化总体运作成本的调度方案。当诊疗时间是常数时,指出所有紧急患者应该安排在常规患者之前,并给出可以找到精确最优解的隐枚举方法：当诊疗时间是指数分布时,首先从理论上证明基于multimodular函数的邻域搜索算法不能保证最优,基于两种班次调整规则提出可以搜索到较好解的启发式策略。数值实验验证了算法的有效性,并说明降低爽约概率,缩短时段长度,降低诊疗时间均值以及增加紧急患者比例对患者和医院都是有益的；(3)以系统收益与患者候诊成本、空闲成本、加班成本的差作为目标效用,分别在定长诊疗时间和指数分布诊疗时间下建立预约系统联合计划与调度问题模型。当候诊成本与加班成本为单调增的凸函数时证明目标函数是multimodular函数,给出同时决策最优调度患者数和调度方案的精确邻域搜索算法。数值实验显示最优调度策略超额预定首个时段,患者爽约概率对最优调度方案中超额预定比例及系统性能指标的影响显著,且超额预定策略比临时到达需求能更好的缓解爽约行为；(4)对一系列逐个到达的存在偏好时段的预约请求,以系统收益与患者候诊成本、空闲成本、加班成本的差最大化为目标,分别针对存在诊疗服务公平性约束和不存在诊疗服务公平性约束提出两种序列预约调度算法,同时确定最优调度患者数和每个患者的调度时段。证明不存在诊疗服务公平性约束的序列预约调度问题目标函数是单峰函数,并通过证明目标函数的一系列性质提高算法迭代过程中的搜索速度。患者偏好增加每天诊疗的患者数量但降低系统收益,保证在不同时段内患者候诊时间一致性降低了期望收益也增加收益波动性,数值实验显示减少爽约概率较大患者的比例、缩短时段长度、为潜在预约请求预留一定能力可以增加系统收益；(5)建立考虑临时到达需求、不存在事先划定时段的序列预约调度问题模型,基于指数分布诊疗时间提出了一种同时确定每天最优调度患者数以及每个患者调度时刻来最大化预约系统收益的序列预约调度算法。在证明成本函数是凸函数的基础上给出了目标函数是单峰函数的充分条件。数值实验通过与常用启发式规则比较验证算法的有效性,实验结果显示减少爽约行为和控制临时到达需求的比例可以增加系统收益、提高服务效率；潜在预约需求也是缓解患者爽约行为的有效选择。