摘要
本发明涉及医疗信息化技术领域,公开了一种基于智能体体检排队呼叫系统的管理方法,该方法通过构建智能呼叫模型,将体检排队与呼叫管理过程建模为马尔可夫决策过程,实现动态调整排队策略和呼叫管理方案。模型定义了包括体检者信息、排队情况、体检设备和呼叫设备在内的多维状态空间,以及包含调整体检项目顺序、引导体检者、发送呼叫通知等动作的动作空间。通过设计综合考虑体检者满意度、等待时间、设备利用率和应急响应能力的奖励函数,采用深度强化学习算法训练模型,以最大化累计奖励为目标不断优化策略。本发明提高了体检效率和服务质量,减少了体检者等待时间,增强了系统对突发情况的应对能力,具有显著的技术优势和应用价值。
技术关键词
排队呼叫系统
管理方法
体检设备
呼叫设备
深度强化学习算法
深度Q网络
训练智能
平均等待时间
梯度下降算法
医疗信息化技术
仿真环境
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