换一批改进蚁群算法下HIS资源调度优化研究
Research on resource scheduling optimization in HIS based on improved ant colony optimization
摘要医院信息系统(HIS)中的资源调度问题具有多约束、多目标的 NP-hard 复杂性特征,传统调度方法难以满足实时性与优化性要求.针对经典蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优等局限性,设计了基于自适应信息素管理机制的改进蚁群算法.该算法引入资源利用率驱动的动态挥发系数调整策略,构建多目标导向的帕累托最优搜索机制,融合医院业务特征的多维启发式信息,并基于分布式架构实现工程化部署,与HIS 完成标准化集成.实验结果表明,改进蚁群算法相比传统方法收敛速度提升了37.9%,资源利用率提高了 20.5%,患者等待时间减少了33.6%,验证了算法的有效性与实用性.
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关键词
蚁群算法医院信息系统资源调度多目标优化自适应机制Ant colony optimizationHospital information systemResource schedulingMulti-objective optimizationAdaptive mechanism
分类号
TP391R445.2（诊断学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1673-7571.2026.05.006
发布时间
2026-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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