排班问题

2023-12-23 05:08| 来源: 网络整理| 查看: 265

文章目录背景问题调研工具查找——找巨人的肩膀 Action Code example or-tools的基本用法参数调整画甘特图总结

背景

上次周末碰到女朋友在排班表，花了快一个小时，就想着看用代码帮她节省点时间。

问题调研

上网查了一下，看了几篇论文了解了背景。

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1030.5363&rep=rep1&type=pdf https://arxiv.org/pdf/1804.05002.pdf

排班之类的问题都统称为 Nurse Rostering Problem（NRP）问题，就复杂性而言，这是一个NP-hard问题

P问题是在多项式时间内可以被解决的问题，而NP问题是在多项式时间内可以被验证其正确性的问题

多项式时间指的是什么？我理解就是平时计算的算法复杂度

O(1) – constant-time O(log_2(n)) – logarithmic-time O(n) – linear-time O(n^2) – quadratic-time O(n^k) – polynomial-time O(k^n) – exponential-time O(n!) – factorial-time

关于NP问题的描述可以看看我找到的这篇文章

提及复杂性理论，是因为更精准地分析问题后，才能找到合适的工具。

这类问题我们就会想到用计算机科学里面的方法去处理，例如machine learning。

工具查找——找巨人的肩膀

机器学习的技术栈，我学过的就是Python中的scikit-learn、TensorFlow和Keras上去做选择

据我了解，这是一个研究了多年的课题了。既然这样，应该是会有现成训练好的模型去做这类事情。

最后的最后，我就找到了Google开发的OR-Tools（Official Site）。它已经有训练过的模型去处理这类排班问题了。

Action Code example

官方例子Source Code

主要就是对源码做调整了，以满足现实需求。

or-tools的基本用法

摘抄的伪代码，用于了解工作方式

// 选择和定义一个model，然后设置所需的前置数据和限制条件 model = cp_model.CpModel() model.NewBoolVar(...) model.AddExactlyOne(...) model.Add(...) // 选择和定义一个solver，然后针对model进行optimizate solver = cp_model.CpSolver() status = solver.Solve(model, solution_printer) // 创建一个矩阵进行拟合 work = { } for e in range(num_employees): for s in range(num_shifts): for d in range(num_days): work[e, s, d] = model.NewBoolVar('work%i_%i_%i' % (e, s, d)) // 下面是打印结果的算法 if status == cp_model.OPTIMAL or status == cp_model.FEASIBLE: print

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