随着社会的发展,人们对医院的要求从最初的基本医疗发展为获取优质的医疗服务,而衡量一个医院的服务水平高低除了门诊服务外,最主要的就是手术部门,手术的安排是否合理,手术的资源分配是否恰当都影响着患者的健康和生命,因此医院和患者都高度重视手术部门的服务质量。为了提升手术部门的服务质量,缩短患者的手术等待时间,避免患者病情恶化,充分利用手术资源,同时提升医院的公众形象,本文将对医院手术排程展开研究。通过调研发现,目前医院手术模式主要分为日间手术和住院手术两种。本文主要对这两种手术模式进行综合研究,主要研究内容如下。(1)在对医院手术排程研究现状充分调研的基础上,利用层次分析法从人、机、料、法、环、能六个维度分析影响手术排程的主要因素,并将关联度较强的因素纳入手术排程的约束范围内;(2)分析目前新兴的手术模式——日间手术的基本内涵和运作模式,在此基础上,针对日间手术患者进行排程。论文考虑了手术过程中的术前、术中和术后三个阶段和多维度的关键约束,基于改进的柔性作业车间调度问题的扩展模型的基本内涵,描述了日间手术的多阶段排程,建立了多阶段日间手术排程的多目标数学模型;(3)结合调研得到的北京某三甲医院的实际手术数据,设计了改进的非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-Ⅱ)求解日间手术排程模型。为了得到最优实验参数,论文设计了多组测试实验,并将最优参数下的模型求解结果与医院实际日间手术排程相比较,对模型的有效适用性以及算法的优越性进行了验证;(4)针对医院中另一种手术模式——层流住院手术,分析了手术过程中手术时间的不确定性,选取了随机规划来处理手术时间不确定的层流住院手术排程问题,同时基于层流住院手术排程的主要排程思想,将该问题分为层流手术室分配和单科室住院手术日排程问题,并分别对两个问题进行建模;(5)为了对随机型的层流住院手术排程模型进行求解,本文选取了蒙特卡洛仿真对随机手术时间进行模拟,并提出了改进的三阶段无等待手术排程(Improved Three-stage No-wait Surgery Schedule,ITNSS)启发式算法,将其与离散粒子群优化(Discrete Particle Swarm Optimization,DPSO)算法相结合,形成DPSO-ITNSS算法,对单科室住院手术日排程模型进行求解;(6)以北京某三甲医院为例,通过案例分析对模型的有效适用性以及算法的优越性进行了验证;最后,根据优化目标相对医院的不同重要程度对求得的手术排程方案集合进行了综合定量分析,帮助医院管理者从方案集合中选出适合医院和患者的手术排程方案,并提出了相关建议。