一直以来,医疗卫生事业都是保证人类健康的重要部门,并且随着人们健康要求的不断提高,医疗服务需求也日益增长,进而促使各国对于医疗卫生事业的投入不断增加。当前虽然经济和科学技术的不断发展极大地推动了医疗服务水平的提高,但是由于缺乏有效的运营管理而造成医疗资源浪费的现象也十分普遍。相关研究表明,运作管理方法和先进的管理策略可以显著的提高医疗资源的使用效率,从而缓解医疗供需矛盾、提高患者满意度,因此医疗与健康的运作管理研究逐渐成为国际运筹管理领域的研究热点。医疗服务的过程中普遍存在着各种不确定因素,如每日就诊的患者人数、患者接受治疗的时间以及患者预约后的迟到、no-show、取消预约等行为特征。不确定因素的存在不仅会导致医疗服务效率降低,同时会对医疗机构的运营成本和收益造成极大的影响,这就要求在医疗服务管理中充分考虑不确定因素的影响。此外,为了保证医疗服务的公平性和公益性,还要求相关医疗优化策略要具有稳健性,能够适应医疗服务过程中可能出现的各种情形。分布式鲁棒优化方法基于随机变量的部分分布信息,在最小化最坏情况目标下构建优化模型,既充分利用了已知信息,又保证了决策的稳健性,是一种有效的随机优化方法,因此成为优化问题的研究热点。基于此,本文在总结分析现有研究成果的基础上,采用分布式鲁棒优化方法研究医疗服务运作管理中的相关问题,主要讨论了以下内容:首先,作为医疗服务的第一道窗口,门诊服务资源调度的高效与否会对后续服务过程乃至医院运营效率造成直接的影响,为此考虑门诊服务中患者服务时间的不确定性,研究单服务平台医疗门诊的预约调度问题。假设同一时间内只能接受一位患者的就诊需求,就诊周期内患者的人数已知,并按照给定的顺序依次到达接受服务。基于患者服务时间的矩信息约束,以最小化患者等待成本和医生加班成本为优化目标,建立了min-max形式的分布式鲁棒预约调度模型。通过分析变形将模型转化成两阶段优化问题,并采用分解算法进行求解。研究结果表明,对于医生超时成本相对较低的普通门诊可以采取患者就诊时间逐渐增大的预约调度策略;而对于医生超时成本较高的紧缺门诊资源,应该采用患者服务时间随序列先增后减的“圆顶”型调度策略。其次,由于患者服务时间矩信息通常由样本矩近似获得,而样本矩往往会由于样本量太少或样本采集方式不合理产生较大误差。针对样本矩的不准确性,在研究问题一基础上,建立了基于患者服务时间矩区间信息的分布式鲁棒门诊预约调度模型。通过采用矩阵、对偶等相关理论,同样将问题化简为两阶段优化问题并进行了求解。研究结果同样表明,普通门诊的患者就诊时间应随序列递增,紧缺门诊资源的患者就诊时间安排应先增加后减小。再次,当前我国医院的病床资源普遍紧缺,并且既要满足普通患者的住院需求又要预留一部分床位给急诊患者。针对医院病床资源的分配问题,假设可用的病床总量固定,以最小化患者的排队等待住院时间为目标,基于排队论相关知识在已知患者住院时间矩信,同时对模型进行了分析简化及数值实验。结果表明,在医疗实践中,分配给急诊患者的病床数随着其紧急程度增加,直至能够满足就诊期内急诊患者的平均住院需求数。最后,针对核医学检查成本高、显影剂具有半衰性以及患者需求高等特点,基于不确定患者需求的均值和标准差,以最大化总体收益为目标,建立了显影剂库存订货的分布式鲁棒模型,通过分析化简得出模型的二阶锥优化等价形式。通过数值算例发现,患者需求的波动对显影剂的订货量以及系统的总收益影响更大,并且显影剂的成本也是重要的影响因素之一。因此在核医学检查中要通过合理安排检查时间、检查前确定等方式有效的措施控制患者的需求波动。本研究考虑了医疗服务过程中的不确定因素,所提出的相关分布式鲁棒模型方法是对医疗服务运作管理研究的一个拓展,在丰富医疗服务管理理论方法的同时又可以从实践上对医院的日常运作管理提供决策建议,对于提高医院运营效率和服务质量,提升医疗资源利用率和增强医院竞争力具有一定的指导意义。