使用 Simio 建立的仿真模型研究了门诊手术 (OPS) 套件的当前程序安排。Simio 被用来建立一个开放式的 1 年日历，作为 OPS 的日程表。该日历由 Simio 中的一个表格 表示，其中行数代表一年中的天数，列数代表一天中基于最短预约的时段数。老年退休金计划有 3 个房间，因此每个房间有一个日历。如果时间段可用，则日历（表格）单元格填 0；如果时间段已被预订或封锁，则填 1。根据历史数据[已预约和已排定日期]得出的年度需求，运行模拟，按照特定规则在可用时段预约。仿真模型用于研究不同的排班模块，如在特定时间为某些程序封锁某些房间。本白皮书主要讨论 Simio 如何使这项复杂的工作变得简单易行。
我们获得了 OPS 套件一年的手术排程数据。每条数据记录提供的字段包括：制作日期、计划日期、计划时间、预约类型和预订房间。 在 OPS 中可以安排的预约类型有 21 种，时间长短不一。最短的预约时间为 15 分钟，最长的预约时间为 120 分钟。因此，日历中的一天被划分为 15 分钟的时间段。对每种预约类型的已预约日期和已排定日期之间的差异进行研究，并在一周中每天的统计分布中建立模型。统计分布用于模拟从预约日期开始多少天后预约的偏好。此外，还对预约时间进行了研究，以模拟各类程序的首选预约时间。最后，还有一些规则，即每种类型的程序都优先安排在可用的房间，而有些程序由于空间限制不能安排在特定的房间。
模型快照如下图所示。模拟时钟开始运行，根据历史数据，每天都会从 21 个可能的手术中产生一个预约请求组合。每周的每一天都会生成一个 "假呼叫 "实体 ，该实体 会读取不同的关联表，以扫描首选的预定日期和时间。
Simio 将根据首选日期和时间，在可用房间中为每个生成的请求搜索可用位置。下图是 Simio 中以表格建模的房间开放日历的部分示例。
搜索算法的首选项和规则在 Simio 中建模为流程。这些进程将按照预定义的偏好和规则尝试找到可用的位置。在搜索到可用位置后，有 3 个汇会销毁生成的请求：
本文旨在介绍以 Simio 为模型的调度搜索算法。Simio 中非常简单的功能，如表格 和查找 过程步骤，足以为如此复杂的问题建模。最后，根据历史数据和假设对模型进行了验证和确认。利用该模型测试了在特定时间对某些病房的某些手术采用不同的阻塞算法，以研究这些算法对可在首选日期和首选时间安排的手术数量的影响。