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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于鲁棒优化的医疗急救资源调度方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119047753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411084081.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于鲁棒优化的医疗急救资源调度方法是由余海燕;严光来;唐成心;张坤;张荣贵设计研发完成，并于2024-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于鲁棒优化的医疗急救资源调度方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能健康技术领域，具体涉及一种基于鲁棒优化的医疗急救资源调度方法，包括：获取的当前救护信息，根据救护信息构建地面成本矩阵；根据当前救护信息判断是否需救护资源，若需要救护资源，则根据地面成本矩阵和最优传输理论建立资源分配问题的最优传输模型；若不确定是否需要救护资源，则基于鲁棒优化理论构建不确定集，并基于不确定集建立运输问题的鲁棒优化模型；分别对资源分配问题的最优传输模型和运输问题的鲁棒优化模型进行求解，得到资源分配矩阵和最优决策；根据资源分配矩阵和最优决策对救护资源进行调度；发明通过精确计算和优化资源分配，确保了在紧急情况下能够快速、经济地响应急救需求，同时提高了救治成功率。

本发明授权一种基于鲁棒优化的医疗急救资源调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于鲁棒优化的医疗急救资源调度方法，其特征在于，包括：获取的当前救护信息，根据救护信息构建地面成本矩阵；根据当前救护信息判断是否需救护资源，若需要救护资源，则根据地面成本矩阵和最优传输理论建立资源分配问题的最优传输模型；若不确定是否需要救护资源，则基于鲁棒优化理论构建不确定集，并基于不确定集建立运输问题的鲁棒优化模型；分别对资源分配问题的最优传输模型和运输问题的鲁棒优化模型进行求解，得到资源分配矩阵和最优决策；根据资源分配矩阵和最优决策对救护资源进行调度； 基于不确定集建立运输问题的鲁棒优化模型；具体包括：在不确定的急救需求下，实现车辆的最优预分配，构建箱型不确定集的鲁棒优化模型；考虑最坏情况下，车辆分配决策能够满足所有需求，同时不超过车辆的最大供给量，构建领域不确定集的样本鲁棒优化模型；建立分布式鲁棒优化模型，构建协变量的场景模糊集； 其中箱型不确定集的鲁棒优化模型表达式为： ； 其中，y为需求实现，x为决策变量表示矩阵，d为需求数量矩阵，为盒子不确性集，其中上界和下界是基于历史数据确定；[I]为车辆供应点，[J]为车辆需求点，cij为调度的单位成本，rj为需求节点的单位收入，xij表示从供应点i到需求点j的分配的车辆数，yj为依赖于需求数量d而影响的需求实现，dj为第j个需求点的需求，为线性决策规则，qi为最大供应的车辆数；S为历史数据样本数量，[S]为样本的集合； 领域不确定集的样本鲁棒优化模型表达式为： ； 其中，是一个中间变量的向量表示每个场景下的最坏情况追偿成本，并且是一个ε邻域不确定性集合，由每个需求样本周围的一般范数||·||定义；ysj为等待决策，遵循二维决策规则yds∈[S],j∈[J]； 分布式鲁棒优化模型表达式为： ； 其中，为分布下的期望不确定集，是随机场景变量，是所有随机变量的向量，包括随机需求数量和可能的辅助随机变量，其分布的特征是一个事件不确定集；为yj的仿射适应规则，即yj可以根据场景和事件选择不同的线性函数进行调整，其中为场景，为事件； 构建考虑协变量的场景模糊集，其表达式为： ； 其中,是每种情景s的提升支持率,所有随机变量的向量为，μs和φs为场景s的条件均值和方差，对于s场景，向量ws表示情景权重，相当于每个情景中数据点的分数，为所有不确定分布的集合，为J维的空间，为不确定分布。

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