Mass Vaccination Scheduling: Trading Off Infections, Throughput,Overtime

大规模疫苗接种对于疫情防控至关重要，但排长队可能会增加感染风险。本文研究如何安排接种中心的到达时间表，以最小化一个三目标函数：(a) 等候过程中预期新增感染人数，(b) 接种通量，和 (c) 超时工作量。基于相关优化问题的多模态性质结果，我们构建了一个求解算法，并将其应用于新冠肺炎的案例研究。研究发现，虽然标准的“均匀分配、等间隔”排班方式位于帕累托最优前沿附近，但其位置远离感染与超时之间权衡关系中的明显“拐点”。具体而言，“拐点策略”在几乎相同的预期超时情况下，可使预期感染人数减少约38%。此外，本文还讨论了最优排班结构的管理启示，并将其与其他预约调度研究中常见的“穹顶形”策略进行比较。

论 文 作 者

本文由不列颠哥伦比亚大学Shanshan Luo和Steven M. Shechter共同合作完成。

相 关 论 文

Luo, Shanshan,Steven M. Shechter. Mass Vaccination Scheduling: Trading Off Infections, Throughput,Overtime. Management Science. 2025.

文 章 链 接

https://doi.org/10.1287/mnsc.2023.02958