手术排程研究有助于缓解有限的医疗资源和日益增加的手术需求之间的矛盾。手术持续时间的不确定性则是影响手术排程决策的关键因素之一。一方面,手术的持续时间会随着医疗团队的经验积累和医生生理的疲劳而产生变化,另一方面,病人手术的基本持续的时间的不确定性也会对手术排程策略有很大的影响。同时为了确保病人能够及时完成手术,还需要为每台手术分配相应的时间窗等约束。因此,本文基于手术时间不确定性和时间窗约束,系统研究了手术持续时间存在学习效应和疲劳效应的手术排程决策。本文首先针对手术持续时间不确定的手术排程问题,构建了手术基本持续时间具有似然关系的手术调度模型。该模型中手术基本持续时间可按照似然比排序,并考虑了手术持续时间同时存在学习效应和疲劳效应下,所有手术期望完成时间的最小值。研究表明,每一台手术按照其期望基本手术持续时间的非减序列排序时,完成所有手术的时间最短。最后通过数值算例模拟手术调度过程,验证了该模型能有效地缩短手术完工时间。后进一步从医疗运作管理的角度出发,构建了包含手术时间窗的随机排程模型,进而确定每位病人进行手术的次序、分配每台手术最优的最早截止时间和最优的时间窗大小。该模型考虑了手术持续时间服从正态分布,从而最小化手术延迟时间期望成本、手术提前时间期望成本和时间窗成本三者之和。研究表明,每一个病人按照手术持续时间方差的非减序列进行排序,同时按给定的多项式分配每台手术最优的最早截止时间和最优的时间窗大小可以实现最优的手术排程。