全球范围的人口加速步入老龄化,同时伴随着各类慢性病的频繁发生,人们对医疗资源的需求迅速增长。相对于日益增加的需求,现有的医疗资源存在着明显的不足,全球医疗卫生事业正面临着严峻的挑战。移动手术室(MOT)可以快速部署和拆除,大大提高了医疗服务的便捷性,为欧洲各国应对医疗资源严重短缺提供了便捷有效的解决方案。然而MOT与传统医院的手术室资源配置有所差异,现有的手术室分配调度问题研究不适用于MOT,因此,急需制定有效的MOT分配调度方法。本文研究了多个MOT中的择期病人手术分配调度问题。每个MOT包括一间手术室和一间有两张床位的麻醉恢复室,可以用于择期病人和急诊病人的手术和麻醉恢复。待确定的决策是在有限的计划周期内,将择期病人分配到每一天的各个MOT中,同时还要考虑随机到达的急诊病人,并提前为他们预留MOT的服务时间。目标是最大限度地降低择期病人分配成本、MOT使用成本以及将手术延期到下个计划周期产生的手术延期成本之和。与现有文献不同的是,在考虑到麻醉恢复室容量有限的情况下手术室中可能出现病人的滞留,因此MOT使用成本函数无法通过分析直接获得。MOT使用成本分为手术室使用成本和麻醉恢复室使用成本两个组成部分,并且在本文中分别被假设为择期病人手术持续时间总和的函数与恢复持续时间总和的函数。在不依赖上述两个使用成本函数具体形式的基础上,本文构造了一种集合分割模型来描述该问题,并通过列生成方法来求解。由列生成过程得到的子问题是NP难问题,通过分析子问题的松弛问题最优解的结构性质,将其简化为求解一系列双变量优化问题,可根据KKT条件迭代计算并采用分支定界算法有效地获得子问题的最优整数解,计算复杂度为O(9)~2)。为了切合实际地刻画手术室使用成本和恢复室使用成本,本文根据文献中记载的相关经验分布,利用随机生成的数据来仿真一个MOT中一天的手术与恢复过程,使用仿真数据拟合出手术室日使用成本函数和恢复室日使用成本函数的具体表达式,用于进行数值计算。数值计算结果表明,本文提出的方法可以非常有效地解决随机生成的算例。另外,与传统的手术室分配调度模型——不考虑麻醉恢复室使用成本,从而忽略了手术室中手术之间可能的滞留时间,以及忽略了由于急诊患者的随机到达引起的手术室中的手术之间可能产生的闲置时间——相比,在不考虑急诊病人和考虑急诊病人的情况下,本文的模型平均总成本分别降低了15.84%和15.78%。