随着社会的发展,人民对健康的要求逐步提高,就诊人数日益增多,而同时我国医疗资源严重紧缺,医疗运营部门尚未形成成熟的管理体系,导致了我国“看病难”、医患关系紧张的现状。门诊部门是医院处于最前端的部门,更是承担了巨大的医疗服务压力。在门诊流程中,及时的检查对于患者病情诊断和治疗非常重要。医院管理者普遍面临着对大量不同类型、不同紧急程度的门诊患者进行提前预约,并满足大部分病人在目标等待时间内完成检查的要求,而同时又要能够充分利用有限的检查设备资源的问题。然而,患者不同的紧急程度、检查项目的多样性、以及患者的行为因素如失约等,使门诊患者调度问题难以求解。为解决该问题,本文首先考虑患者对两种检查项目的不同需求,两类不同的目标等待时间即紧急程度,以及患者失约和医生加班,建立了有限时域马尔可夫决策过程(MDP)模型,目标是使得患者检查所得的期望收益最大化以及期望加班时间惩罚成本最小化。由于MDP模型复杂,难以用解析方法来分析最优控制策略,因此本文基于MDP模型进行数值实验,观察最优解的结构特征,进一步构造了两种参数化启发式调度策略,并采用遗传算法对调度策略的参数进行优化。数值实验比较了最优控制策略、两种启发式调度策略以及先到先服务规则,实验结果表明本文所提的调度策略性能偏离最优解不超过10%;当工作负荷非常大时,启发式调度策略远远优于先到先服务规则。最后将上述模型拓展到多类检查、多类不同目标等待时间,同时考虑患者失约和医生加班,针对不同的紧急程度,构建嵌套接收阈值体系,随后以两类检查、三类目标等待时间的情形为例,建立嵌套阈值策略算法,建立并求解针对该问题的基于随机规划的上界模型,以评估算法效果,数值试验与同等情形下的先到先服务策略进行比较,结果显示了嵌套阈值策略算法相比先到先服务策略,具有良好的性能,特别当系统负荷非常大时候,嵌套阈值策略效果非常理想,相比先到先服务策略有近50%提升。本文研究是建立在与上海某大型医院长期合作基础上,旨在为医院运作管理提供理论指导,具有重要学术价值和实际意义。