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摘要
重大突发公共卫生事件下,应急医疗物资的准确预测和合理配置对遏制疫情的发展具有重要意义.文章致力于开展应急医疗物资配置路径优化研究,以此保障应急医疗物资快速准确到达需求节点.首先,采用贝叶斯序贯决策模型对重大突发公共卫生事件感染率进行预测,在准确获取预测结果的基础上,依据感染人数与所需应急医疗物资之间的数量关系,计算每个需求节点的需求量.其次,根据需求节点所需应急医疗物资数量,建立应急医疗物资配置模型.再者,构建自适应大邻域搜索粒子群算法对模型进行求解,并通过多组算例验证了该算法的有效性和准确性.最后,以新冠肺炎疫情爆发阶段的武汉市的情况为例,考虑了八种应急医疗物资并对其进行预测,选取武汉定点医疗机构为需求节点,进行路径优化求解并得到最优配置路线.该研究通过事先预测应急医疗物资需求量,并据此优化应急医疗物资配送路线,更加精准、高效地实现了应急医疗物资优化配置.
