19、医疗环境中的流程执行与制定模式

医疗环境中的流程执行与制定模式

在医疗环境中,流程的有效执行对于提供高质量的医疗服务至关重要。为了更好地理解和管理医疗流程,我们需要建立相应的模型和模式。下面将详细介绍医疗流程执行的行为模型、任务执行资产、执行与制定模式,以及相关的案例研究。

1. 流程执行的行为模型

流程执行的行为模型通过UML状态图来表示,主要有三个执行状态:
- 创建(Created) :新流程实例启动时,每个任务实例进入此状态。由于流程可能涉及多个决策,某些任务实例可能在概念上存在,但实际中不会执行。
- 需要执行(PerformanceNeeded) :当任务的执行需求得到确认时,任务实例进入此状态。该状态会根据目标模型进一步分解。
- 已执行(Performed) :任务执行者完成任务后,任务实例进入此状态。

这个行为模型的状态转换为引入软件执行代理来驱动医疗流程提供了不同的切入点。以下是各个状态转换的详细说明:
| 转换编号 | 转换描述 | 触发情况 | 软件执行器的作用 |
| — | — | — | — |
| (1) | 任务实例创建 | 流程实例启动 | 使用流程模型创建任务实例 |
| (2a) | 任务执行需求确认 | 流程代理知道需要执行医疗任务 | 跟踪需求,引入有效的需求识别手段 |
| (2b) | 任务执行不需要 | 因流程决策,任务概念上存在但不执行 | 无 |
| (3a) | 执行者得知任务执行需求 | 执行者自己识别需求或收到特定请求 | 引入有效的信息手段 |

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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