随着医疗水平的提高以及成分输血的普及,血小板的用血需求在过去十几年中持续增长。科学合理的血小板库存管理具有重要的经济和社会意义,可以避免不合理的过期浪费,提高血液利用率并在一定程度上缓解供血压力。作为医疗与健康的必备品,血小板除具有传统的生命周期短、需求高度不确定等特征外,还具有供应不可靠和需求异质等特点,近期研究发现输血时血小板新鲜度也会对患者健康产生一定影响。需求的随机异质性、供给的不确定性、血小板的高度易逝性以及输血新鲜度对患者健康的影响增加了血小板库存控制问题的难度。由于血小板属于短周期易逝性产品,需要考虑血小板的剩余寿命,进行包括订货策略与使用策略在内的血小板库存管理研究,前者确定每次补充的新鲜血小板的数量,而后者确定不同剩余寿命的血小板库存的使用顺序。本文选择采用马尔科夫决策模型探讨最优库存管理策略,由于该模型状态空间大且常用的凹凸性并不存在,无法探讨最优控制策略的结构特征。因此,本文进一步提出参数化的启发式控制策略,并采用离散事件仿真与遗传算法相结合的方法,对控制策略中的参数进行优化。本文主要工作如下所述:医院血小板主要有两类异质需求。普通需求指一般手术用血,供给不足时手术可推迟,需求可积压。紧急需求指的是临床大出血和急诊等,供给不足时,需求不可积压,需要高成本的紧急采血或者临时调配来满足,否则患者可能有生命危险。本文先从单类不确定需求下的问题入手,以最小化短缺浪费并最大化输血效用为目标分别建立马尔科夫决策支持模型,探讨普通需求和紧急需求下医院血小板的最优订货策略和使用策略,总结最优控制策略的主要特征,并设计参数化启发式策略如下:订货策略为带有订货下限的阈值策略,使用策略为配额策略,即保留某一固定配额的最新鲜血小板以应对未来需求,剩余血小板从最新鲜的开始使用,剩余血小板无法完全满足需求时候再使用配额部分的新鲜血小板。订货下限可保证系统在任意状态下均有一定量的新鲜库存以应对未来的不确定性需求,配额使用策略可保证系统在应对未来不确定性需求的同时尽可能输注新鲜的血小板。采用遗传算法对阈值与配额进行了优化,数值实验结果表明,本文提出的参数化启发式订货和使用策略与最优控制策略最大偏差不超过2%。本文在单类不确定需求模型的基础上研究了随机异质需求下的医院血小板库存控制,以最小化积压、失销、浪费惩罚并最大化输血效用为目标建立了马尔科夫决策模型,通过对最优控制策略的求解发现随机异质需求下的最优订货与使用策略更为复杂,根据最优策略设计近似策略如下:订货策略为带订货下限的阈值策略,但当临期库存大于某一额度时,需多订一定额度的血小板;使用策略为预留与配额相结合的方法,即为当日紧急需求、未来不确定需求分别预留固定配额的最新鲜血小板。采用遗传算法对阈值与配额进行了优化,数值实验结果表明,本文提出的参数化启发式订货和使用策略与最优控制策略最大偏差不超过1.5%。目前绝大多数血产品库存研究均假设血液的供给是确定的。但是实际中由于献血者行为的不确定性以及血液检测结果的不确定性,血产品的供给通常情况下不能按照订货量准时到达。本文在随机异质需求模型的基础上研究了不确定性供给对不同策略结构及策略性能的影响,发现不确定性供给下最优使用策略的结构无明显变化。当订货量向下随机波动时,最优订货策略相较于确定性供给更加积极;当订货量上下随机波动时,最优订货策略随状态的变化趋于稳定,订货阈值的状态敏感性降低。