随着人们的生活水平不断提高,生活节奏不断加快,使得身体遭受的负荷越来越大,人们对健康监护服务的需求日益增加。然而,现实中很难为所有的居民提供满意的健康监护服务,而远程健康监护线下服务任务调度是一种有效的健康监护服务技术。通过合理分配医疗车,规划最优的服务路径,以最低的成本来服务于所有需要服务的患者。本文针对医疗调度中心线下服务任务调度问题的多种类型进行了深入研究分析,建立相关模型,并使用相关算法对实例进行仿真,验证算法的可行性及有效性。具体工作如下:1.提出了一种基于混沌粒子群和随机爬山的模因算法。针对单医疗调度中心的线下服务任务调度问题,建立相关的单医疗调度中心线下服务任务调度问题的数学模型进行求解,结果表明该算法对求解单医疗调度中心线下服务任务调度问题是有效的。2.提出了一种基于自适应粒子群和重升温模拟退火的模因算法。针对多医疗调度中心线下服务任务调度问题,寻求建立远程健康监护的多医疗调度中心线下服务任务调度问题的数学模型,利用聚类分析方法,将相对复杂的多医疗调度中心转换为单医疗调度中心进行求解,算例验证了本章提出的模因算法在求解多医疗调度中心线下服务任务调度问题的实用性。3.提出了一种基于变步长萤火虫算法和禁忌搜索的模因算法。针对带硬时间窗的医疗调度中心线下服务任务调度问题,根据目标函数和约束条件建立相关的数学模型进行求解,结果证明该算法对求解带硬时间窗的医疗调度中心线下服务任务调度问题是有实用意义的。4.提出了一种基于遗传和自适应降温模拟退火的模因算法。针对带软时间窗的医疗调度中心线下服务任务调度问题,根据目标函数和约束条件建立相关数学模型来进行求解,并且使用一种2-opt产生一定数量的局部搜索邻域的初始解方法。结果证明该算法对求解带软时间窗的医疗调度中心线下服务任务调度问题的实用性。