[发明专利]基于整数规划的机场服务人员排班方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.基于整数规划的机场服务人员排班方法，其特征在于，所述机场服务人员排班方法包括以下步骤：

接收排班请求，获取排班请求中的排班范围参数、排班时间参数和排班类型参数；

根据排班范围参数解析获得排班员工数据，根据排班时间参数解析获得员工请休假数据，根据排班类型参数执行对应排班步骤；

输出排班结果。

2.如权利要求1所述的基于整数规划的机场服务人员排班方法，其特征在于，所述根据排班类型参数执行对应排班步骤，包括：

对排班类型参数为长期排班的排班请求：执行包括固定班制排班步骤和轮班班制排班步骤的主班排班；

对排班类型参数为次日排班的排班请求：执行包括资源预估步骤、区域划分步骤和员工分组步骤的副班排班。

3.如权利要求2所述的基于整数规划的机场服务人员排班方法，其特征在于，所述固定班制排班步骤，具体包括：

获得排班员工数据中的员工班制周期数据，其中员工班制周期数据为remain_ij＝(schedule_date_s-start_date_i+j)mod main_tot；

根据员工班制周期数据判断当日是否上班，并将判断结果反映至模型约束中：

∑_kx_ijk＝1 if remian_ij＝1

∑_kx_ijk＝0 if remian_ij＝0；

根据班型数据，依次按顺序选择K，满足约束∑_kx_ijk＝1。

4.如权利要求2所述的基于整数规划的机场服务人员排班方法，其特征在于，所述轮班班制排班步骤，具体包括：

获得排班员工数据中的员工班制周期数据，其中员工班制周期数据为remain_ij＝(schedule_date_s-start_date_i+j)mod main_tot；

根据员工班制周期数据判断当日是否上班，并将判断结果反映至模型约束中：

∑_kx_ijk＝1 if remian_ij＝1

∑_kx_ijk＝0 if remian_ij＝0；

根据均衡准则设置目标函数，获取优化辅助变量约束项：

利用获取的优化辅助变量约束项优化目标函数项：max_var-min_var。

5.如权利要求2所述的基于整数规划的机场服务人员排班方法，其特征在于，所述资源预估步骤，具体包括：

通过机器学习整合历史数据，不断迭代形成预测模型，以多维度航班数据为输入，对不同部门班制的任务需求和人员需求进行预测。

6.如权利要求2所述的基于整数规划的机场服务人员排班方法，其特征在于，所述区域划分步骤，具体包括：

为每一块机场区域分配合适数量的员工；

获取员工出勤区域唯一性约束项：

获取偏移量约束项：

获取平衡约束项：

其中，i为员工；j为机场区域；x_ij为员工i在当天是否在区域j内执行任务；max_dev为区域员工数偏离度；cntj为区域j员工需求数；summary_ij为员工i当月已出勤日期中在区域j的次数；

利用获取的约束项优化目标函数项：max_var-min_var。

7.如权利要求6所述的基于整数规划的机场服务人员排班方法，其特征在于，所述员工分组步骤，具体包括：

获取组员人数约束项：

获取区域总人数约束项：

获取总组数约束项：

在满足需求的条件下优化工时均衡。