[发明专利]排班方法、设备、装置及存储介质在审
申请号: | 202010350904.2 | 申请日: | 2020-04-28 |
公开(公告)号: | CN113570178A | 公开(公告)日: | 2021-10-29 |
发明(设计)人: | 张理远;王磊 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06 |
代理公司: | 北京太合九思知识产权代理有限公司 11610 | 代理人: | 张爱;刘戈 |
地址: | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 排班 方法 设备 装置 存储 介质 | ||
1.一种排班方法,其特征在于,包括:
获取多人多任务场景中的待排班人员的信息和待分配任务的信息;
从所述待排班人员的信息和待分配任务的信息中,选择多个排班信息项分别对应的待排班人员的目标信息和待分配任务的目标信息;
根据所述多个排班信息项各自对应的待排班人员的目标信息和待分配任务的目标信息,分别计算所述多个排班信息项的内容;
根据所述多个排班信息项的内容,生成排班结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述多个排班信息项各自对应的待排班人员的目标信息和待分配任务的目标信息,分别计算所述多个排班信息项的内容,包括:
根据所述多个排班信息项分别对应的待排班人员的目标信息和待分配任务的目标信息,建立多个数学求解模型;每个数据求解模型用于决策所述多个排班信息项中部分排班信息项的内容;
对所述多个数学求解模型进行关联求解,得到所述多个排班信息项的内容。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述多个数据求解模型进行关联求解,得到所述多个排班信息项的内容,包括:
针对目标数学求解模型,将在所述目标数学求解模型之前求解出的数学求解模型所决策出的排班信息项的内容加入所述目标数学求解模型的约束条件,以得到新的约束条件;
根据所述新的约束条件,对所述目标数学求解模型进行求解,得到所述目标数学求解模型所决策的目标排班信息项的内容;
所述目标数学求解模型为所述多个数学求解模型中除第一个求解的数学求解模型之外的任一数学求解模型。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述多个数学求解模型进行关联求解,得到所述多个排班信息项的内容,包括:采用启发式算法对所述多个数学求解模型进行关联求解,得到所述多个排班信息项的内容。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,若排班信息项为所述待排班人员的作休时间,所述待排班人员的目标信息包括:所述待排班人员的作休规则;所述待分配任务的目标信息为:所述待分配任务的时间分布信息;
所述根据所述多个排班信息项分别对应的待排班人员的目标信息和待分配任务的目标信息,建立所述多个数学求解模型,包括:
根据所述待分配任务的时间分布信息和所述待排班人员的作休规则,构建第一约束条件;以及
以最大化任务覆盖率或任务覆盖率不小于覆盖率阈值为目标,结合所述第一约束条件,建立第一数学求解模型;所述第一数学求解模型用于决策所述待排班人员的作休时间。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,若排班信息项为所述待分配人员分配到的任务类型,所述待排班人员的目标信息包括:所述待排班人员的技能信息;所述待分配任务的目标信息为:所述待分配任务的技能需求;
所述根据所述多个排班信息项分别对应的待排班人员的目标信息和待分配任务的目标信息,建立所述多个数学求解模型,包括:
根据所述待分配任务的技能需求和所述待排班人员的技能信息,计算所述待排班人员和所述待分配任务的匹配度;
以所述待排班人员与待分配任务的匹配度最高或匹配度不小于匹配度阈值为目标,建立用于决策所述待分配人员分配到的任务类型的第二数学求解模型。
7.根据权利要求2-6任一项所述的方法,其特征在于,所述多个数学求解模型为整数规划模型。
8.根据权利要求2-6任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述多个排班信息项的内容,生成排班结果,包括:
对所述多个排班信息项的内容进行优化,以生成所述排班结果。
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