一种用于员工排班的混合优化方法：以 Swissgrid 为例的应用与经验总结
人工智能
2021-11-23 v1 神经与进化计算
最优化与控制
摘要
员工排班是将可用员工分配到空缺班次的过程。将其自动化对几乎所有行业都具有普遍的实用益处，例如减少人工工作量并生成灵活、高质量的排班表。本工作中，我们开发了一种将混合整数线性规划（MILP）与散布搜索（一种进化算法）相结合的混合方法，以 Swissgrid 的员工排班优化为应用案例，该公司目前主要依赖人工排班。该混合方法保证符合劳动法，最大化员工偏好满足度，并尽可能均匀分配工作负荷。最重要的是，它被证明是一种鲁棒且高效的算法，相较于使用最先进商业求解器的纯 MILP 方法，能快一个数量级地一致求解不同复杂度的实际问题至近最优。我们提出了若干实际扩展与应用案例，这些已被整合进一个目前正在 Swissgrid 试用的软件工具中。
引用
@article{arxiv.2111.10845,
title = {A hybrid optimization approach for employee rostering: Use cases at Swissgrid and lessons learned},
author = {Jangwon Park and Evangelos Vrettos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.10845},
year = {2021}
}
备注
24 pages, 12 figures