Improved instance generation for kidney exchange programmes
Improved instance generation for kidney exchange programmes
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改进了肾脏交换计划的实例生成
DOI：
10.1016/j.cor.2022.105707
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发表时间：
2022
影响因子：
4.6
通讯作者：
Delorme M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Delorme M
肾脏交换方案提高了活体供肾移植的比率，而运筹学技术对这类方案至关重要。这些技术以及肾脏交换计划政策的变化通常使用Saidman生成器创建的随机实例进行测试。我们表明，这种生成器生成的实例在许多重要参数上与现实世界的实例不同，包括与特定捐赠者兼容的接收者的平均数量。我们利用这些差异来设计强大的上限和下限，我们证明了它们的有效性，最佳解决的基准集Saidman实例在几秒钟内，这一组不能解决在30分钟内与以前的算法。然后，我们提出了新的技术，用于生成随机肾脏交换实例，这些实例与英国肾脏交换计划的真实实例更加一致。这种生成随机实例的新过程为算法和模型的比较提供了更准确的基础，并使政策制定者更好地了解政策的潜在变化，从而改善决策过程。
Kidney exchange programmes increase the rate of living donor kidney transplants, and operations research techniques are vital to such programmes. These techniques, as well as changes to policy regarding kidney exchange programmes, are often tested using random instances created by a Saidman generator. We show that instances produced by such a generator differ from real-world instances across a number of important parameters, including the average number of recipients that are compatible with a certain donor. We exploit these differences to devise powerful upper and lower bounds and we demonstrate their effectiveness by optimally solving a benchmark set of Saidman instances in seconds; this set could not be solved in under thirty minutes with previous algorithms. We then present new techniques for generating random kidney exchange instances that are far more consistent with real-world instances from the UK kidney exchange programme. This new process for generating random instances provides a more accurate base for comparisons of algorithms and models, and gives policy-makers a better understanding of potential changes to policy leading to an improved decision-making process.
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M. Constantino;Xenia Klimentova;Ana Viana;A. Rais
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期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Kristiaan M. Glorie
通讯作者：
Kristiaan M. Glorie