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本帖最后由 aqua2001 于 2009-9-17 10:56 编辑 ; V3 [3 ~$ Y0 V1 P6 C( t& `1 e
8 w3 n0 ?' J9 w+ D }4 e" @考虑到维护公平比赛的原则,这次对题目的评论在比赛过后才发出来。照例,仅代表个人观点,与组委会官方观点或标准无涉。欢迎大家讨论和指正。( Y: ^1 M v$ O
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B题是一个相当复杂的排队优化问题。它涉及到这样几点知识:对已给数据的统计,应用概率模型,排队论,评价等。由于不同疾病所需治疗时间和紧迫程度的区别,造成了本题的复杂性,以至于难以直接依据排队和优化的理论进行计算。
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应用怎样的概率模型是本题容易犯错的地方。每天人员到来的数量服从泊松分布,这个假设几乎人人都在用,但是如果涉及到另外的问题,例如服务时间,间隔时间等就需要考量到底服从哪种分布。在排队论里有不同的模型,使用哪一种才符合实际情况?" o# v( g! }* Z
- c4 e) a; M, ]; V0 j- X本题最难的地方在于如何优化排队的方法,许多同学并没有把精力集中在这个问题上。简单地说,原来的FCFS策略是把所有等待的人排成一个队列,后来的人直接挂到队尾。所谓改进,最直接的想法就是允许后来的人适当地插队。至于以什么规则来插队则是未知的。而这个规则还需要考虑到医院的实际操作,不能太过复杂。
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所谓评价准则,需要考虑的有两个因素,第一就是提高床位利用和周转的平均效率,第二就是要考虑到是否有部分人被忽视。FCFS策略含有一种内在的公平,而我们可以使用的一个很简单的指标就是队列中的最长等待时间。如果考虑了平均等待时间而忽视了最长等待时间,那么就可能有一些病人,由于“优先级”比较低,无论如何排不到他。当然具体使用哪些指标来做评价是仁者见仁的,但这两个指标为代表的“因素”无疑是本题需要考虑的两个最直接和重要的因素。
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* q( p7 Z8 ^: V" j% J% i, `要研究某个策略效果如何,如果理论的计算比较困难,可以采用数值模拟。熟悉蒙特卡罗方法的同学会觉得顺手许多。使用蒙特卡罗方法进行模拟,加上有效的方法来优化方案(具体什么方法最合适,值得进一步讨论),此题就解决得相当完善了。
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) l3 w0 H9 ~3 R5 |2 R' {补充一点:最后一问,设置固定比例的床位时,可以看成把原来的一个等待队列分成了几个并行的等待队列。而达到总效率最大的必要条件之一,显然是这几个“线程”的负载均衡。负载均衡在2009年数学中国杯网络挑战赛A题中曾专门涉及。除了模拟以外,也有一些理论的计算方法。不熟悉排队论的同学可以直接使用概率的知识进行分析,和数值模拟的结果相结合,也能得到相当有说服力的结论。 |
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