供需不确定下考虑调剂和替代的成分血制备—库存系统动态优化研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71672154
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    50.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0211.企业运营管理
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

With the prevailing practice of blood component therapy in clinic, one of the central tasks of blood banks is to control the production and inventory of blood components to optimally match supply and demand. However, the existing research mostly considers the independent inventory control of whole blood or one or several kinds of blood products, and rarely considers the decision problem in blood component production, which is a key process in blood collection and supply. That is, the extant literature ignores the fact that there is relevance in terms of variety and quantity of blood components produced from the same raw materials (whole blood) by using different production schemes. Therefore, this study aims at the integrated optimization of production-inventory system for blood components. First, we will comprehensively analyze the characteristics of production-inventory system for blood components, e.g., the different fixed shelf life of blood products, the uncertainty in the supply of whole blood and demand for blood products, the complex substitution possibilities among different blood groups for each of the blood products, and emergency transshipments from other blood banks are allowed. Then, we will consider four practical scenarios according to potential combinations of blood transshipments and blood group substitutions, i.e., without transshipment and substitution, transshipments-only, substitutions-only, and combined transshipment and substitution. For each of the scenarios, we will develop a dynamic optimization model for production-inventory system for blood components and design an effective solution method. The research achievements are expected to provide scientific theory and methods for the optimal decision-making of production-inventory system for blood components.
随着成分输血在临床上的广泛应用,血站的中心任务之一是进行成分血的制备和库存控制,以尽量实现供需平衡。然而,现有研究大多考虑全血、某一种或几种成分血各自独立的库存管理,且很少考虑成分血制备这一采供血关键环节的决策问题,忽略了绝大多数全血是被制备成成分血再用于临床以及由全血这一原料采用不同方案制得成分血在品种和数量方面存在关联性这一事实。为此,本项目拟研究成分血制备—库存系统集成优化问题,分析该系统的显著特性(如不同血液制剂有各自的固定有效期、各血型全血采集和各种血液制剂需求的不确定性、每种血液制剂不同血型间具有复杂替代关系、允许从其它血站调剂血液等),并考虑实际中血液调剂和血型替代策略的不同组合,针对无调剂和替代、只有调剂、只有替代、同时有调剂和替代这四种情形,分别建立供需不确定下成分血制备—库存系统动态优化模型,并研制有效的求解方法,以期为成分血制备—库存系统优化决策提供科学的理论和方法。

结项摘要

血液是关系国家安全和社会稳定的重要战略资源和稀缺资源,随着成分输血成为输血的主流形式,成分血制备—库存系统优化问题的重要性不言而喻。血站的中心任务之一就是进行成分血制备和库存控制,以尽量实现供需平衡。然而,现有研究大多考虑全血、某一种或几种血液制剂各自独立的库存管理,且很少考虑成分血制备这一采供血关键环节的决策问题,忽略了绝大多数全血是被制备成成分血再用于临床以及由全血这一原料采用不同方案制得成分血在品种和数量方面存在关联性这一事实。为此,本项目针对成分血制备—库存系统集成优化问题,分析了该系统的一些显著特性(例如不同血液制剂有各自的固定有效期、全血采集和各种血液制剂需求的不确定性、每种血液制剂不同血型间具有复杂替代关系、允许从其它血站紧急调剂血液等),并考虑实际中血液调剂和血型替代策略的不同组合,分别建立供需不确定下成分血制备—库存系统动态优化模型,并研制有效的求解方法,具体包括:供需随机环境下成分血制备—库存系统动态优化模型及算法、供需随机环境下考虑生产和需求替代的成分血制备—库存系统动态优化模型及算法、供需随机环境下具有后备血站的血小板库存控制策略、双源供应和供需随机条件下的血小板制备—库存系统动态优化模型及算法、随机需求和产出下血小板供应链库存协同控制策略。研究成果可为成分血制备—库存系统优化问题提供科学的理论和方法,并有助于提升血站的采供血运作管理水平,在提高临床用血需求保障能力的同时,尽量减少血液资源浪费和系统运营成本。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
有新鲜度限制的易腐品生产-配送协同调度
  • DOI:
    10.11772/j.issn.1001-9081.2017092252
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    计算机应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴瑶;马祖军;郑斌
  • 通讯作者:
    郑斌
国家血液战略储备库选址—库存问题
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    管理科学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马祖军;周愉峰
  • 通讯作者:
    周愉峰
An Emergency Blood Allocation Approach Considering Blood Group Compatibility in Disaster Relief Operations
救灾行动中考虑血型相容性的紧急血液分配方法
  • DOI:
    10.1007/s13753-018-0212-7
  • 发表时间:
    2019-03-01
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL OF DISASTER RISK SCIENCE
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Ma, Zu-Jun;Wang, Ke-Ming;Dai, Ying
  • 通讯作者:
    Dai, Ying
The Migratory Beekeeping Routing Problem: Model and an Exact Algorithm
迁徙养蜂路线问题:模型和精确算法
  • DOI:
    10.1287/ijoc.2020.0958
  • 发表时间:
    2020-07
  • 期刊:
    INFORMS Journal on Computing
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    Zu-Jun Ma;Fei Yang;Ying Dai;Zuo-Jun Max Shen
  • 通讯作者:
    Zuo-Jun Max Shen
A combined order selection and time-dependent vehicle routing problem with time widows for perishable product delivery
易腐产品交付的组合订单选择和时间相关车辆路径问题(具有时间窗口)
  • DOI:
    10.1016/j.cie.2017.10.010
  • 发表时间:
    2017-12
  • 期刊:
    Computers & Industrial Engineering
  • 影响因子:
    7.9
  • 作者:
    Zu-Jun Ma;Yao Wu;Ying Dai
  • 通讯作者:
    Ying Dai

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其他文献

异质性消费者对企业低碳技术选择的影响
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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    --
  • 作者:
    慕艳芬;聂佳佳;马祖军
  • 通讯作者:
    马祖军
消费者回收渠道选择对WEEE回收决策的影响研究
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    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    慕艳芬;马祖军
  • 通讯作者:
    马祖军
区际救援物资中转调度的多目标优化问题研究
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    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机工程与应用
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    --
  • 作者:
    李周清;马祖军
  • 通讯作者:
    马祖军
应急物流系统中的随机定位路径问题
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    系统管理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    代颖;马祖军
  • 通讯作者:
    马祖军
制造/再制造集成物流网络模糊优化设计方法
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机集成制造系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马祖军;狄卫民;代颖
  • 通讯作者:
    代颖

其他文献

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AI技术路线图

马祖军的其他基金

基于蜜源时空格局的转地放蜂路线优化研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    49 万元
  • 项目类别:
    面上项目
非常规突发事件应对的血液保障体系设计和协调优化模型研究
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    35.0 万元
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    重大研究计划
自然灾害应急物流系统中的不确定动态定位-运输路线安排问题研究
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    2007
  • 资助金额:
    20.0 万元
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    面上项目
闭环物流系统优化中的随机动态定位—路径—库存问题研究
  • 批准号:
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  • 批准年份:
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  • 资助金额:
    16.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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