2. 辽宁科技学院 管理学院,辽宁 本溪 117004;
3. 辽宁石油化工大学 经济管理学院,辽宁 抚顺 113001
2. School of Management, Liaoning Institute of Science and Technology, Benxi 117004, China;
3. School of Economics Mangement, Liaoning Shihua University, Fushun 113001, China
本文从病房中每张病床工作负荷的公平性角度考虑动态路由分配策略.服务台的公平性问题会带来因为工作负荷不均衡进而影响服务质量和不同医疗单元之间收益的差距.那么如何分配才能使不同病房之间的病床占用率、每张病床单位时间服务的病人数量等系统性能指标接近呢?这需要进行病人流路由分配策略的研究.
本文研究工作主要以服务台的公平性为对象,文献综述以服务台公平性的研究为主线.最早关于公平性的文献是关于平等性的理论综述性文献[1],这是研究顾客公平性和服务台公平性前期的理论基础.基于倒V模型路由分配策略,Armony等[2-3]在QED规则下,分析了入口动态控制策略,利用LISF (longest idle-server-first) 策略,在大规模数据下分析了倒V模型中的路由分配,结果表明LISF策略是服务台公平性较好的策略.Armony[4]在上述研究的基础上,进一步将动态路由策略扩展到了盲目路由策略 (blind fair routing).Atar等[5]分析了WLIPF (weighted longest idleness pool first) 策略对于顾客到达的路由分配.Tseytlin[6]根据以色列一家医院的病人流实际,分析了RMI路由分配规则的理论机理,并利用仿真进行了验证.Mandelbaum等[7]在上述研究的基础上,分析并比较了LISF, RMI中路由分配的应用.文献[2-4, 6-11]主要研究了服务领域路由分配的效率及公平性.但是以病床工作负荷公平性为目标、考虑大规模数据及中国综合性医院实际流程的情况未见于文献.
1 模型及路由分配策略描述通过对大连某三甲医院实际业务流程调研和历史数据的分析[12](3年共计7.2万条住院病人数据),建立倒V模型,如图 1所示.
本文主要选用了RMI策略,其定义为每个到达的病人分到哪个服务台的概率等于服务台队列里空闲服务台占总空闲服务台的比例.定义Ii(t) 为在t时刻服务台队列i的空闲服务台数量.新到达的一个病人将会以概率
利用马尔科夫过程刻画RMI策略在倒V模型中的应用过程.这个模型系统是一个连续时间的马尔科夫链,状态空间为Y={Yt, t≥0},每一个状态是一个K维向量y=(y1, y2, …, yK),yi是在服务台队列i处于忙期的服务台数量,yi∈{0, 1, …, Ni}.状态 (N1, N2, …, Ni) 意味着整个系统处于忙期,定义此时的状态为 (N).定义
从图 2可以看出每个状态下服务台队列中处于忙期的服务台及其数量.令πi表示状态y时服务台处于忙期的概率;π1321表示在服务台队列1中有2个服务台处于忙期,服务台队列3中有1个服务台处于忙期.生灭过程状态转移关系如下:
每一个状态是一个k维的向量y=(y1, y2, …, yk),yi是在服务台队列i处于忙期的服务台数量,
由于
利用马尔科夫过程分析队列部分,假设在状态l,顾客的到达率为λl,服务率为ul,其状态转移过程如图 3所示.
假设排队队列的最大容量为c,系统状态是可逆的,由平衡公式可得
由于
针对存在排队系统的多服务台队列系统,由图 4可知,
由于
定义系统在稳态下的队长为Lq,平均等待时间为Wq,P(Wq>0) 意味着系统所有的服务台处于忙期,因此病人的平均等待时间Wq概率分布满足
系统中队长的分布为
式中,
当系统所有服务台都处于忙期时,即在无等待队列中出现阻塞的概率为
系统的服务强度可以用ρ来表示:
按照系统稳态的必要条件,要求ρ<1,假设系统的排队可以无限长,则,
又因为
所以,
假设排队队列的最大容量c→∞,
进而,
1) 实验设计:以两服务台队列的倒V模型为例,假设病人为同质,进入系统符合参数为λ的泊松分布,λ>0,有K=2个平行并列的服务台,每个队列的数量为Ni, i=1, 2,N1+N2=N.服务台为异质,即每个服务台的服务时间不同.假设服务台i=1, 2符合参数为ui的指数分布,u1>u2,整个系统队列的等待时间是无限的.其参数设计为λ=(10, 500),u1=2, u2=1,N2=2N1=(6, 80).
比较对象:平均路由分配策略与RMI策略.
需要计算对比的指标:两服务台队列占用率及单位时间内每个服务台服务的病人数量及系统的阻塞率.
2) 计算结果:利用Matlab计算在RMI策略下每个服务台队列的占用率及单位时间内服务的病人数量 (服务效率) 及系统的阻塞率.选取的参数为N1=10,N2=20,λ=(10, 500).
首先对RMI策略和平均分配策略下服务台队列的占用数进行对比,选取N2=2N1=10,N2=2N1=20两组实例进行分析.从图 5可以清晰地看到,RMI策略下两服务台队列占用数对比接近于1,说明两服务台队列的占用数十分均衡,这是RMI策略对于服务台公平性的最好体现.平均分配策略虽然在传统意义上认为是公平性比较好的路由分配策略,但是由于两服务队列服务数的差距,导致占用数出现较大差距.因为不论是理论分析还是数值实验,RMI策略都是公平性最好的路由分配策略,而平均分配策略却不是.
对RMI策略和平均分配策略下服务台队列的服务人数进行对比,依然选取N2=2N1=10,N2=2N1=20两组实例进行分析,如图 6所示. RMI策略下两服务台队列占用人数对比接近于2,服务台队列1的服务人数是服务台队列2的近2倍,这和理论分析结果类似.
结合医院的实际业务流程,针对病人流从门诊到住院过程的路由分配问题,以病房中病床工作负荷公平性为目标,进行了RMI随机路由分配策略的马尔科夫过程分析.对RMI随机路由分配策略的公平性进行了理论和数值实验分析,验证了RMI随机路由分配策略对于病房工作负荷均衡的公平性.
[1] | Huseman R C. A new perspective on equity theory:the equity sensitivity construction[J]. The Academy of Management Review, 1987, 12(2): 222–234. |
[2] | Armony M. Queueing dynamics and maximal throughput scheduling in switched processing systems[J]. Queueing Systems, 2003, 44: 209–252. DOI:10.1023/A:1024714024248 |
[3] | Armony M. Dynamic routing in large-scale service systems with heterogeneous servers[J]. Queueing Systems, 2005, 51: 287–329. DOI:10.1007/s11134-005-3760-7 |
[4] | Armony M. Blind fair routing in large-scale service systems with heterogeneous customers and servers[J]. Operations Research, 2013, 61(1): 228–243. DOI:10.1287/opre.1120.1129 |
[5] | Atar R.Mandelbaum A, Reiman M. Scheduling a multi-class queue with many exponential servers:asymptotic optimality in heavy traffic[J]. Annals of Applied Probability, 2004, 14(3): 1084–1134. DOI:10.1214/105051604000000233 |
[6] | Tseytlin Y.Queueing systems with heterogeneous servers:improving patients' flow in hospitals[D].Haifa :Haifa Technion, 2007. |
[7] | Mandelbaum M, Tseytlin Y. On fair routing from EDs to hospital wards[J]. Management Science, 2012, 58(7): 1273–1291. DOI:10.1287/mnsc.1110.1491 |
[8] | Armony M, Mandelbaum A. Routing and staffing in large scale service systems:the case of homogeneous impatient customers and heterogeneous servers[J]. Operations Research, 2012, 59(1): 50–65. |
[9] | Atar R. A diffusion model of scheduling control in queueing systems with many servers[J]. Annals of Applied Probability, 2005, 15(1B): 820–852. DOI:10.1214/105051604000000963 |
[10] | Atar R. Central limit theorem for a many-server queue with random service rates[J]. Annals of Applied Probability, 2008, 18(4): 1548–1568. DOI:10.1214/07-AAP497 |
[11] | Atar R.Shwartz A. Efficient routing in heavy traffic under partial sampling of service times[J]. Mathematics of Operations Research, 2008, 33(4): 899–909. DOI:10.1287/moor.1080.0325 |
[12] |
朱华波, 唐加福, 宫俊.
一类存在堵塞无等待串联排队的医院病床配置方法[J]. 东北大学学报 (自然科学版), 2014, 35(8): 1088–1092.
( Zhu Hua-bo, Tang Jia-fu, Gong Jun. Beds allocation in no-buffer tandem queuing system with blocking for healthcare unit[J]. Journal of Northeastern University (Natural Science) , 2014, 35(8): 1088–1092. ) |