我院花成助理教授与合作者在《M&SOM-MANUFACTURING & SERVICE OPERATIONS MANAGEMENT》上发表论文 发布时间:2023-06-05

我院管理科学系花成助理教授(第一作者及通讯作者)与合作者 Arthur J. Swersey 于2022年11月在运营管理类国际顶级期刊《M&SOM-MANUFACTURING & SERVICE OPERATIONS MANAGEMENT》上发表学术论文“Cross-Trained Fire-Medics Respond to Medical Calls and Fire Incidents: A Fast Algorithm for a Three-State Spatial Queuing Problem”(2022, Vol.24 (6), p. 3177–3192)。

【论文摘要】

在这项工作中,我们研究了一个跨训练的应急系统,并首次设计了一个解决三状态空间排队问题的线性复杂度算法。我们研究了一些国家和地区采用跨训练人员对医疗呼叫和火灾事件进行响应的系统,以减少运营成本。要对这个问题进行建模,需要使用三状态空间排队模型。然而,这种模型在计算上存在指数复杂度,难以解决大型系统。因此,我们开发了一个线性复杂度的近似算法,用于解决三状态空间排队问题。该算法定义了两个子系统,通过迭代地解决两个单独的二状态子系统模型,能够降低问题的计算复杂度。为了提高算法速度,我们采用了无重复抽样方法和带有休假的队列模型来近似系统内车辆的利用率。这种方法极大地降低了算法的复杂度,达到了线性。

我们在明尼苏达州圣保罗市的消防医疗系统进行了案例研究,通过将平均响应时间的预测与实际响应时间进行比较来验证该工作的近似方法,并发现预测时间与实际时间的误差在1%以内。此外,我们将该系统与传统的分开消防车和救护车的独立系统进行了性能比较。结果表明,相对于传统系统,跨训练的消防与医疗系统可以减少三分之一的资源来达到相同的平均响应时间,并可以节约超过2000万一年的成本。

该研究已发表在《Manufacturing & Service Operations Management》杂志上,并受到INFORMS媒体的报道。

https://www.informs.org/News-Room/INFORMS-Releases/News-Releases/New-Response-Plans-Allow-Cross-trained-Firefighters-and-EMS-Workers-to-Respond-to-Either-Call-Saving-Millions-of-Dollars

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【作者简介】

花成,上海交通大学安泰经济与管理学院管理科学系助理教授,2020年博士毕业于耶鲁大学商学院,获得运筹学博士学位。

研究方向,数据驱动决策,医疗优化管理,人工智能,大数据与量化交易算法。

Manufacturing & Service Operations Management,Naval Research Logistics ,Transportation Research Part E 等国际期刊发表学术论文多篇。

荣获2022年全国“互联网+”大学生创新创业大赛指导老师,金奖;2022年INFORMS服务科学会议最佳论文,Finalist;2022年POMS国际会议最佳论文,Honorable Mention;2020年INFORMS服务科学会议最佳论文,First Prize Winner等各种奖励。