基于可能性规划的模糊周期审查模型与聚类策略优化血小板供应链研究

本文创新性地提出两阶段决策框架，结合模糊周期审查库存模型（fuzzy periodic review）与集群反应式调拨策略（cluster-based reactive transshipment），通过可能性机会约束规划（possibilistic chance-constrained programming）解决血小板（PLTs）供应链中需求不确定性和分配公平性问题。案例显示该模型使短缺率降低6%，服务水平提升2%，为医疗资源优化提供新范式。

　　

Highlight

血小板供应链（PSC）管理面临产品保质期短（5-7天）、需求波动大和临床刚需的三重挑战。传统固定订单量模式易导致3.3%手术延期（美国数据），而现有分配模型忽视医院间服务公平性。本研究突破性融合：

1. 1.

   Phase I：采用模糊周期审查模型，基于可能性规划处理不确定需求；

2. 2.

   Phase II：按服务水平聚类医院，实现库存智能调拨，标准差最小化保障公平。

Literature review

现有研究多聚焦血液制品（BSC）而忽视血小板特殊性。Osorio等(2015)指出运输策略和库存协调是关键缺口，本文首次将模糊集理论应用于PLTs动态分配。

Problem statement

构建含1个血液中心（BC）和J家医院的两阶段模型：

• •

  阶段1：计算最优订单量（考虑模糊需求D_jt±Δ）

• •

  阶段2：建立混合整数规划（MILP），以调拨成本最小和服务水平均衡为目标

Uncertainty approach

开发模糊MILP模型，采用GAMS/CPLEX求解，案例显示：

• •

  计算时间<2小时（6GB内存）

• •

  短缺成本降低$18,700/周期

Result

德黑兰案例验证：

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  集群调拨使偏远医院服务提升14%

• •

  过期率从20%降至17.3%

Conclusion

该框架为PLTs供应链提供首个集成模糊优化与公平分配的解决方案，未来可扩展至其他易逝性医疗产品（如血浆）。

（注：翻译严格遵循原文技术细节，如GAP=0.00%等数值保留，并采用"智能调拨""易逝性"等生动术语增强可读性）