優化模型是在資源使用量變化下醫療資源存量配置的模型。醫療顧客的分類依據每個顧客類別的支付期望而定。可以認為這種分配是根據顧客的支付能力而不是他們的支付意願。本節以手術服務為例提供理論和仿真模型的計算結果。雖然醫療顧客預約問題可以視為兩個層麵（保護水平計算和接受拒絕策略），本書主要針對第一個層麵，也就是計算不同類別需求的最優保護水平。
（1）實例描述
為了應對日益增加的醫療服務需求，尤其是手術的需要，醫療服務要通過減少使用成本和改進護理質量來提高醫療服務資源的使用效率。除了在資源限製下需求增加麵臨的挑戰，另一個非常重要的因素是在需求和服務時間變化中有效使用資源存量（現有資源）。在手術服務設置中，應考慮對手術需求的醫療顧客數量不確定以及隨手術類型、外科醫生和醫療顧客而變化的時間。
不完善的手術預約會導致手術耽誤或取消，對醫院和醫療顧客產生不良影響。對於手術的耽誤或取消會對醫療顧客身體狀況及以後的生活品質產生危害，也會使醫院的效益與商譽受到損失（這種情況下手術可能會轉到其他醫院或其他地方實施）。減少運營成本、有效使用手術室和醫療顧客預約是許多手術室的焦點問題。簡言之，手術預約和手術室使獅收益增加同等重要。
處理手術預約時，“預約”一詞涉及兩個不同活動：提前預約是指醫療顧客預約未來某天可以接受手術的這種活動；一方麵，分配預約決定確切順序和某天手術時間。本書著重討論提前預約，期望在醫院構建無阻礙預約係統。
根據“先到先得”的預約策略，係統在醫療顧客出現時接受請求服務，如果在開放預訂水平下仍有可用間隙，就可作為特定時間接受新的請求。
應關注的是，接受或拒絕特殊請求的預訂以及在開放預訂期間是否能考慮安排手術時間。手術進行時間不同，手術室和醫生都有可能超時或利用不足，因而不能準確確定手術分配的時間間隔。因此，時間資源是連續的而不是離散的，單位時間下手術產生的收益也是可變的，它是持續的時間函數。
根據理論計算的在隨機資源假設下的保護水平，給出處理手術請求時的預訂策略，以便在超出預訂水平的情況下，可以區分醫療顧客種類，並判斷請求是否被立即接受以及對未來預訂的日程安排。不可否認的是，緊急醫療顧客是所有類別中最優先的，常常會影響原始預約。
每天都會產生新的預訂手術請求，由於手術室存量有限，再加上醫生、護士和設備等因素，在某天或某段時間接受過多的請求會導致大量超時甚至使先前預約的醫療顧客或緊急醫療顧客無法手術。由於實際手術花費的時間並不能像預訂的那樣準確，因此就會給手術安排帶來一定的困難。手術部門普遍麵臨的問題是，每日開始決定該日或未來幾日接受新增的請求數量，在公開預訂的情況下，為獲取最大化期望收益的同時應重視超時。
下麵將模型運用實際數據進行仿真分析，同時也運用曆史數據進行分析，以解決在計劃期內對不同類別醫療顧客的最優保護時間。然後，采用收益管理啟發式算法來幫助決策者處理複雜的最優計算問題。這些最優（或接近最優）的保護水平會幫助決策者解決接受手術的確切數目，甚至是每類醫療顧客的最大期望貢獻。