基于实时数据的医疗物资订购与配送动态协调优化
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 药房托管相关的文献研究 | 第13-14页 |
| 1.2.2 疫情信息与预警平台相关研究 | 第14-15页 |
| 1.2.3 传染病动力学模型相关研究 | 第15页 |
| 1.2.4 医疗物资订购与供应链协调优化相关文献 | 第15-17页 |
| 1.2.5 药品需求相关的文献综述 | 第17-18页 |
| 1.3 本文研究内容及方法 | 第18-20页 |
| 2 相关基础理论 | 第20-31页 |
| 2.1 药房托管基本概念 | 第20-23页 |
| 2.1.1 药房托管的发展历程 | 第20-21页 |
| 2.1.2 主流的几种药房托管模式 | 第21页 |
| 2.1.3 药房托管的特点优势 | 第21-22页 |
| 2.1.4 药房托管模式下医疗物资调度问题的提出 | 第22-23页 |
| 2.2 传染病模型概述 | 第23-25页 |
| 2.3 整数规划 | 第25-28页 |
| 2.3.1 整数规划概述 | 第25-26页 |
| 2.3.2 0-1型整数规划 | 第26-28页 |
| 2.4 启发式算法 | 第28-30页 |
| 2.4.1 算法理论与发展历史 | 第28页 |
| 2.4.2 特点与区别 | 第28-29页 |
| 2.4.3 分类 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 模型构建 | 第31-47页 |
| 3.1 建模框架 | 第31-32页 |
| 3.2 预测阶段(F) | 第32-35页 |
| 3.2.1 预测的概念及分类 | 第32-33页 |
| 3.2.2 需求预测的基本原则 | 第33页 |
| 3.2.3 预测模型 | 第33-35页 |
| 3.3 规划阶段(P) | 第35-42页 |
| 3.3.1 单种医疗物资订购与配送模型 | 第35-40页 |
| 3.3.2 多种医疗物资订购与配送模型 | 第40-42页 |
| 3.4 执行阶段(E) | 第42-44页 |
| 3.4.1 流感实时数据采集与管理系统 | 第42-43页 |
| 3.4.2 技术架构图 | 第43页 |
| 3.4.3 功能架构图 | 第43-44页 |
| 3.5 调整阶段(A) | 第44-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 模型求解 | 第47-56页 |
| 4.1 FPEA求解流程 | 第47-48页 |
| 4.2 预测模型求解 | 第48-50页 |
| 4.3 规划模型求解 | 第50-54页 |
| 4.3.1 遗传算法的实现步骤 | 第51-54页 |
| 4.3.2 解决方案生成 | 第54页 |
| 4.4 调整模型求解 | 第54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 5 数值分析 | 第56-70页 |
| 5.1 参数分析 | 第56-58页 |
| 5.1.1 预测阶段参数 | 第56页 |
| 5.1.2 规划阶段参数 | 第56-58页 |
| 5.2 模型设计 | 第58-59页 |
| 5.2.1 电脑运算环境 | 第58页 |
| 5.2.2 模型输入数据 | 第58-59页 |
| 5.2.3 模型输出数据 | 第59页 |
| 5.3 测试结果与分析 | 第59-65页 |
| 5.3.1 预测阶段结果 | 第59-60页 |
| 5.3.2 规划阶段结果 | 第60-64页 |
| 5.3.3 调整阶段结果 | 第64-65页 |
| 5.4 敏感性分析 | 第65-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 6 结论与展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 附录 | 第78-81页 |
| 部分MATLAB遗传算法代码 | 第78-81页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和出版著作情况 | 第81页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科学研宄情况 | 第81页 |
