为系统分析和总结急救车资源布局与运营调度的研究现状与发展趋势，基于Web of Science数据库收录的1 502篇文献，从战略层、战术层、操作层3个层次梳理急救车资源布局与运营调度的研究脉络。研究结果表明，在战略层，急救车定位问题的...
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为系统分析和总结急救车资源布局与运营调度的研究现状与发展趋势，基于Web of Science数据库收录的1 502篇文献，从战略层、战术层、操作层3个层次梳理急救车资源布局与运营调度的研究脉络。研究结果表明，在战略层，急救车定位问题的研究重点在于持续改善覆盖定义、准确刻画系统内在的不确定性，主要研究方法包括随机规划、鲁棒优化等不确定性建模和求解方法。在战术层，急救车重定位问题按照触发重定位决策的方式分为多阶段重定位和动态重定位，由于重定位较定位更为复杂，研究重点在于应用启发式、强化学习等算法求解现实中的大规模问题。操作层关键的决策问题包括急救车指派、目的地选择和路径规划：急救车指派相关研究呈现从基于规则到基于模型，从独立优化到和重定位联合优化的发展历程；目的地选择涉及与医院工作负载的协同优化，路径规划则主要针对灾难响应等特殊场景。在未来的研究中，需要紧扣动态性和随机性2条研究主线，在准确刻画院前医疗急救系统不确定性来源的同时，充分利用更细粒度的数据辅助实时决策。在建模和求解的具体技术上，应考虑打通不同层次的多个决策问题开展联合优化，实现急救车定位与调度方案从局部最优到系统最优的迭代，并持续开发能处理现实大规模场景的高效求解算法以支撑联合优化的求解。
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