随着我国医疗体制改革进程的持续推进和人口老龄化程度的不断加深,社会和市场对我国医疗服务机构管理水平提出了更高、更严苛的要求和期许。医院作为重要的社会性医疗服务机构,承担着巨大的诊疗服务压力。但现阶段,我国各级医院的运营模式和管理机制仍处于落后水平,导致医疗服务资源有效利用率低下,医疗服务需求与有限医疗资源之间的矛盾进一步加深。门诊部作为医院向社会公众提供医疗诊疗服务的直接平台之一,其服务质量更是直接影响公众对医院医疗服务水平的认可度。门诊医生资源作为门诊部门的关键瓶颈资源,由于现阶段低效的管理手段恶化了医生资源短缺、倦怠、超负荷等现状,严重阻碍了医院整体服务水平的提升和现代化医院的建设。鉴于此,本文针对门诊医生管理情形,从四种不同决策视角出发探究门诊医生工作调配的合理性和科学性,从而提高门诊医生资源利用效率,助力实现我国医疗服务和管理水平的提升。本文首先对国内外医生资源协同优化相关文献进行了系统性的归纳和分析,针对复杂的门诊医生资源协同优化过程,剖析了包括医院、医生、患者等不同主体在该流程中的承担的角色和诉求,分别考虑了医生资质与服务类型不平衡匹配的情形、患者存在重复问诊行为的情形、大型医院设立多院区的情形以及考虑医生多业务场景的情形,针对每种问题情形建立了对应的整数规划模型及提出了一系列基于精确算法和启发式算法的混合改进算法,并通过大量的数值实验验证了所提出算法的有效性和优越性。本文的主要研究工作和创新点总结如下:（1）研究了考虑医生资质与服务类型不平衡匹配情形的门诊医生资源协同优化问题,建立了对应的门诊医生资源计划与调配协同优化模型。从患者角度出发,考虑了患者对不同诊疗服务类型的具体需求;从医院角度出发,考虑了医院的经营收益与运营成本;从医生角度出发,考虑了医生对科学化、合理化工作方案的诉求;从门诊服务角度出发,考虑了医生资质与服务类型的匹配关系。针对该研究问题,提出了计划与调配协同-变邻域搜索启发式算法,利用算法的编码设计确定医生人员计划表,并通过所提出的自适应启发式算法获得每个医生的具体工作方案。最终,所提出算法对该研究问题的求解性能通过数值仿真实验得到了验证。（2）研究了考虑重复问诊情形的门诊服务计划及医生资源协同优化问题。该研究问题为解决实际门诊场景中由于未考虑患者重复问诊行为导致医生超负荷工作的现象。将门诊服务计划与医生资源进行协同优化的方式能够有效改善两个方案割裂定制造成的医生资源短缺或过剩现象,帮助门诊部门为社会公众提供更优质的诊疗服务,同时也保障了门诊医生的工作权益。所建立的门诊服务计划和医生资源调配优化模型,同样考虑了医院、患者、医生三类不同主体的需求。设计了列生成-变邻域搜索启发式算法求解该研究问题,此算法基于列生成算法对模型分解的思想对模型进行分解,并利用列生成启发式框架对分解的模型进行迭代求解和更新,所提出的变邻域搜索算法被嵌入于列生成启发式框架中,参与分解模型的求解。最后,大量的数值实验验证了所提出算法的性能。（3）研究了考虑多院区情形的门诊医生资源协同优化问题。该研究问题帮助设立了多院区的大型医院解决在门诊医生资源协同优化过程中带来的问题和挑战,同时,增加考虑不同院区内辅助医生开展工作的医护人员资源调配问题,并建立了对应的医生和医护人员资源协同优化模型,优化目标以医生资源为主体,考虑了医生在多院区情形下对工作方案满意度和医生间的公平性。针对该问题,提出了混合迭代匈牙利-正弦余弦-变邻域搜索启发式算法,利用迭代匈牙利启发式算法可以获得医生和医护人员的具体调配方案,所提出算法的更新机制充分结合了正弦余弦算法与变邻域搜索算法各自的搜索特点。在数值仿真实验部分,所提出算法与不同常见算法的对比实验结果表明了所提出算法的稳定性和有效性。（4）研究了考虑多业务场景的门诊医生资源协同优化问题。该研究问题考虑门诊医生需要在多个业务场景中执行不同类型的任务,因此从门诊医生所在科室的角度出发,探究了包含门诊医生在内的多种资质类型医生资源的协同优化问题,建立了对应的医生资源调配优化模型,并证明了该研究问题的复杂性。设计了一种新颖的动态规划-变邻域搜索启发式算法,利用动态规划获得的特定医生的最优任务特性方案,提高算法最优性,并根据问题特性设计了多种邻域结构,并在变邻域搜索算法的搜索机制中加以运用。最后,通过数值实验验证了所提出算法能够在有效时间内获得该研究问题的优质解。本文对门诊医生资源协同优化问题进行了系统性地分析与研究,内容涵盖了四种现实场景,每种场景均建立了对应的门诊医生资源协同优化调配模型及提出了与具体场景特性相结合的有效优化算法,在一定程度上为医院等医疗服务机构解决医疗人员资源协同优化问题方面提供了理论指导和决策支持,推进了医院人员管理科学化和精细化管理的研究。值得注意的是,如何利用门诊数据驱动医生资源调配是我们面临的一大挑战,如何从医生和患者角度出发考虑门诊医生资源调派中存在的不确定性,以及如何运用组织行为学理论指导医生资源调配是进一步研究方向。