随着经济水平的提高，人们对于现有的医疗服务提出了较高的要求。而“看病难，看病贵”是我国居民就诊时面临的常态。医疗资源分布不均匀，医疗服务质量参差不齐，医患矛盾激化等一系列问题，不仅造成居民就诊时的体验差，也造成了大量医疗资源的浪费。据相关数据统计，我国拥有三级医院2123所，占医院总数的7.7%，但其承担的诊疗人数占总诊人次数的48.7%，而其余较低等级的医院占比65.1%，其诊疗人次数仅为13.3%,两者相差甚远。随着大数据、人工智能、机器学习等新兴技术的崛起，智慧医疗应运而生，给传统诊断模式带来了颠覆性的变革。门诊预约作为医疗服务流程的第一个环节，其合理的调度策略对提高医疗服务质量、优化资源利用率有着举足轻重的作用。

目前，门诊预约调度在国外已得到了较为广泛的研究，国外学者多关注患者预约就诊时出现不守时或爽约的情况。Matthias Deceuninck等人基于离散时间框架中的改进Lindley递归，获得患者等待时间以及医生空闲时间和加班时间的准确预测。Carrie Ka Yuk Lin等人提出一个基于两阶段模拟的启发式算法，以达到减少资源加班、患者等待时间，等待区拥挤的目标。Jonathan Patrick建立了马尔可夫决策过程模型，证明短预订窗口明显优于开放式预定。相较于单一医疗机构预约模型，Moh’d El-Sharo等人提出了一个针对多个医疗机构的超订排程模型，以优化超订病患数量，并最大化预期利润。Jin Wanga等人设计了一个动态调度模型，为病人提供可供选择的医生和预约时间槽，使得服务收益最大。

相较于国外，国内学者对于医疗资源的调度问题研究较少。其中有李佳乐提出基于离散事件仿真，提出将预约调度策略与智能路径选择推荐策略结合，从而减少患者总体排队等候时间。于艺等人以最大化预约患者收益为目标，以用户对医生和时段的双重偏好来进行门诊预约安排。陈潘越从静态和动态角度讨论医院如何制定合理的预约超定水平。曹萍萍等人根据 预约患者可能存在取消预约和爽约行为的情形下，提出了一种基于马尔可夫过程的门诊预约策略。

现有研究大多从患者偏好或医院资源利用率、期望收益等单一角度出发，缺乏综合考虑，且多为静态排队研究，因此本文从用户基于时间偏好与医院期望收益构建动态预约调度模型，以达到能提高医院问诊率，减少患者排队等候时间的目标。

2. 研究的基本内容与方案

1.动态预约模型构建

1.1基本假设与符号设定

1.2无急诊病人情形预约

1.3有急诊病人情形预约

2.最优预约调度策略

3.数值实验