医疗服务的决策过程是一个复杂而关键的过程,也是一个有吸引力的操作研究应用领域。医疗运作管理涉及到计划和协调稀缺资源(其中大部分都是昂贵的和高度专业化的),并且需要考虑多个利益冲突的目标。此外,在医疗运作管理中存在需求、服务时间和患者行为(例如爽约、就诊时间偏好、优先级)的不确定性,都增加了额外的复杂性。有效的预约调度系统可以改善目前医院排队挂号人数过多的现状,并且减少患者的就医成本,能够缓解目前较为迫切的“挂号难”问题,同时也引起大量管理学者和医疗管理工作者的关注。近年来,由于开放式调度的广泛应用,联合能力计划和调度问题越来越引起管理学者们的研究兴趣。本研究考虑了预约挂号系统中对于现场挂号患者的能力预留,并将诊疗时间分布延伸到一般分布。患者分为预约和现场挂号两种情况。预约患者的患者将被安排在他们首先提出预约的时间段,而只有在门诊当天才能明确现场挂号的患者的具体情况。从联合能力计划与调度的角度来看,对提前预约的患者进行调度安排时,并不清楚这些潜在的现场挂号患者。假定两种患者彼此独立,患者存在爽约情况,依据爽约概率的不同可以对患者分类。医院根据历史数据获得每天现场挂号患者的到达人数的概率分布,医院会根据这个概率分布,在现场挂号患者到达概率大于一定界限时,在医生的服务时间段预留出现场挂号患者就诊的时间。同时,将现场挂号患者的与预约患者给医院带来的收益和成本相比,确定预约患者的最优调度方案和临时到达患者的预留策略。在服务过程中,如果患者没有在预约的时间段内得到服务,将被推迟到下个时段中进行服务。基于上述场景,考虑患者类型、患者候诊时间、医生加班时间和成本等影响因素,构建相应随机规划模型,目标函数是使得系统收益最大化,根据目标函数的解析性质提出两种改进的邻域搜索算法,算法1可以获取精确解,但求解速度较慢,算法2的特点是快读求得近似最优解。数值实验说明本文的邻域搜索算法优于常用的启发式算法的预留策略。灵敏度分析表明患者爽约概率越低,临时到达患者期望数量越高、候诊成本系数越低,加班成本系数越低,诊疗时段数量越多可行域越大,系统期望收益越高。本文通过仿真实验模拟患者偏好、患者需要接受医疗设备检查后再进行二次诊疗等现实场景,从患者的服务时间、候诊时间与总时间、患者到达和离开数量、医生队列、资源使用率和系统整体能力五个的结果进行分析比较,仿真实验表明,考虑现场挂号的预约系统的联合能力计划与调度研究适用于一般分布,五种分布下系统整体能力相近,优先级更高的医生会为更多的患者提供诊疗服务,同时也会更忙碌。