[发明专利]一种社区应急医疗舱及其配置优化方法、系统

权利要求书

1.一种社区应急医疗舱的配置优化方法，其特征在于，包括：

在医疗舱配置约束条件下，通过最大化所述医疗舱的总匹配度F及救治人数N，得到最优的医疗舱配置；

其中，所述约束条件包括：占地面积约束、承载力约束、舱体内部格局最小装配面积约束和叠加层数约束；

占地面积约束为：M＜M_limit；其中，M为医疗舱总占地面积，M_limit为医疗舱社区选址占地面积，q(i)用于表示是否配置第i个功能区，m(i)为第i个功能区的配置面积，n为医疗舱体的功能区种类数量；

承载力约束为：P＜P_limit；其中，P为医疗舱结构总承载力，P_limit为最大承载力；

舱体内部格局最小装配面积约束为：m(i)≥m_min，m_min为舱体内部格局最小装配面积；

叠加层数约束为：L＜L_max；其中，

总匹配度其中，f(i)为第i个功能区的匹配度，满足：0≤f(i)≤100％

救治人数其中，n(i)为第i个功能区的单位面积诊疗人数；

所述最优的医疗舱配置为所述医疗舱的总匹配度F及救治人数N最大时的q(i)和m(i)；

所述社区应急医疗舱包括至少一个舱体，所述舱体包括：

集装箱本体；

位于集装箱内部的可推拉隔墙，用于将集装箱本体分为多个功能区；

所述集装箱本体可与其它舱体的集装箱本体叠加。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，设置目标函数，通过最大化目标函数实现所述医疗舱的总匹配度F及救治人数N的最大化；

所述目标函数为：

其中，ρ为权重系数，μ为罚函数因子，满足：0＜ρ,μ＜1。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，采用遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法或蚁群算法进行计算，得到最优的医疗舱配置。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，采用遗传算法进行计算时，包括以下步骤：

S1，定义适应度函数并设定迭代次数，并随机初始化种群中个体的编码序列q(i)；所述适应度函数即为目标函数；

其中，所述编码序列q(i)为包含n个元素的0-1序列，n为医疗舱体的功能区种类数量；

S2，计算个体适应度值，并保存最优个体；

S3，判断是否达到最大迭代次数，若是，则输出最优结果，并结束；否则进入步骤S4；

S4，对种群进行选择、交叉、变异迭代计算，生成新的种群，并返回步骤S3。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述功能区包括检测区、第一护理区、储存区、第二护理区、智能配置区中的至少一种。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述检测区包括血液检测区、唾液检测区、CT检测区、核酸检测区中的至少一种；

所述第一护理区包括；留观区、医护区、输液区、接种疫苗区、临时隔离区中的至少一种；

所述储存区包括样本储存区、物资储存区、药品储存区中的至少一种；

所述第二护理区包括急救区、负压舱中的至少一种；

所述智能配置区包括预约挂号区、药品自动购买窗口、舒适医疗营造区、数据智能联网区中的至少一种。

7.如权利要求1或5所述的方法，其特征在于，所述可推拉隔墙与所述集装箱的一壁面滑动连接。

8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二护理区的上方设有负压排风仓，用于对内部空气进行循环流通。

9.一种社区应急医疗舱的配置优化系统，其特征在于，包括：计算机可读存储介质和处理器；

所述计算机可读存储介质用于存储可执行指令；

所述处理器用于读取所述计算机可读存储介质中存储的可执行指令，执行如权利要求1-8任一项所述的方法。