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手术室是医院手术服务的重要科室，负责手术相关资源的日常运作调度。在手术需求不断攀升的今天，手术室逐渐成为医院手术服务流程中的瓶颈环节，手术室资源调度水平的高低直接影响着医院手术服务的质量和成本。手术室资源调度问题不确定性显著，涉及多类设施和人力资源的协同优化利用，是一类不确定环境下的复杂资源调度问题。因此，研究手术室资源优化调度问题具有重要的现实和理论价值。按照决策逻辑顺序，手术室资源调度问题可以分为手术护士排班问题以及择期手术和手术护士调度问题。本文分别针对这两个问题展开深入研究。与现有的确定性排班方法不同，本文考虑需求不确定条件下的手术护士排班问题，相应的提出一个基于随机规划的随机排班模型。该模型考虑了急诊手术对手术护士需求的不确定性，并对多类手术护士排班约束进行刻画。针对模型求解，本文提出一个基于蒙特卡洛仿真和整数规划的优化算法。理论证明和数值实验表明，该算法具有良好的收敛性，可以较好的近似求解随机排班模型。数值实验结果肯定了随机排班模型对需求不确定条件下的手术护士排班问题的优化效果。与已有的两阶段调度方法不同，本文针对择期手术和手术护士调度问题之间的紧密联系，提出两类整体调度方法：最优化方法和启发式方法。最优化方法基于0-1整数规划建立择期手术和手术护士整体调度模型，考虑了多类重要调度约束。数值实验验证了该模型对于提高手术间和手术护士整体利用水平的效果。为有效求解大规模问题，本文提出一个启发式分解迭代算法。该算法采用降序排列最早开始时间的最佳适应算法对择期手术调度问题进行快速求解，并设计多类启发式方法帮助提高算法的迭代搜索效率。数值实验验证了该算法的性能。本文基于由三甲医院收集整理的实际数据对手术室资源优化调度方法的相关资源需求问题进行研究。重点针对实际中影响手术时长的因素进行多因素方差分析，找出手术时长的显著影响因素，为实际中手术时长的准确估计提供理论依据，从而提高了择期手术和手术护士整体调度方法的应用性。本文还对实际中急诊手术的手术护士需求的经验概率分布进行推导，验证了随机排班模型的应用性。