基于蜂群算法的排班方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于蜂群算法的排班方法，包括：（1）建立清潔工排班模型，目標(biāo)為所有清潔區(qū)域的每時(shí)期的工作時(shí)總和與每時(shí)期的所有清潔區(qū)域的平均工作時(shí)之差的平方和最?。黄浼s束如下：同一區(qū)域、同一排班周期內(nèi)，級(jí)別高與級(jí)別低的清潔工作相遇，則保留級(jí)別高的清潔工作，丟棄級(jí)別低的清潔工作；同一區(qū)域內(nèi)，不同級(jí)別的清潔工作在其清潔周期內(nèi)，安排一次對(duì)應(yīng)的清潔工作，除非同一時(shí)間內(nèi)，已經(jīng)安排了更高級(jí)別清潔工作；（2）利用蜂群算法求解排班模型獲得最優(yōu)值，使每周平均工時(shí)相同的情況下，總工時(shí)盡可能的最?。唬?）將獲得最優(yōu)值的解作為基準(zhǔn)排班。本發(fā)明可以全局考慮不同地點(diǎn)不同樓層不同清潔方式的約束，使得在平均每周的工時(shí)盡量穩(wěn)定的前提下實(shí)現(xiàn)了總工時(shí)最小。
【專利說明】基于蜂群算法的排班方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及排班方法，尤其涉及一種基于蜂群算法的排班方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外研究較多的排班問題有護(hù)士排班問題，航空公司飛機(jī)排班問題，軌 道交通線路排班問題，排課問題等，然鮮有對(duì)清潔排班問題進(jìn)行研究。
[0003] 科學(xué)合理的安排清潔人員的工作時(shí)間不僅能夠緩解其壓力，能夠提高服務(wù)質(zhì)量、 降低清潔公司運(yùn)營(yíng)成本。但是，在實(shí)際清潔排班問題當(dāng)中存在一系列約束，比如每周可用的 清潔人員工作時(shí)，某個(gè)服務(wù)區(qū)有多個(gè)清潔區(qū)域，每個(gè)清潔區(qū)域有多個(gè)服務(wù)樓層及多個(gè)不同 的服務(wù)內(nèi)容等等，因此清潔排班問題是個(gè)極為復(fù)雜的組合優(yōu)化問題，屬NP難題。
[0004] 目前，清潔公司主要依靠手工排班，不僅所需花費(fèi)的時(shí)間長(zhǎng)，而且一般還缺乏有效 的優(yōu)化機(jī)制，難以綜合考慮不同地點(diǎn)不同樓層不同清潔方式的約束。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 有鑒于此，本發(fā)明主要針對(duì)上述清潔公司所面臨的排班手段落后問題，提供了一 種基于蜂群算法的清潔工排班方法。
[0006] 本發(fā)明的基于蜂群算法的排班方法，包括如下步驟：
[0007] (1)建立清潔工排班模型，并設(shè)定排班周期T、清潔工作a、清潔區(qū)域b，所述排班模 型的目標(biāo)為所有清潔區(qū)域的每時(shí)期的工作時(shí)總和與每時(shí)期的所有清潔區(qū)域的平均工作時(shí) 之差的平方和最小：
[0008]

【權(quán)利要求】
1. 一種基于蜂群算法的排班方法，其特征在于，包括如下步驟： (1) 建立清潔工排班模型，并設(shè)定排班周期T、清潔工作a、清潔區(qū)域b，所述排班模型的 目標(biāo)為所有清潔區(qū)域的每時(shí)期的工作時(shí)總和與每時(shí)期的所有清潔區(qū)域的平均工作時(shí)之差 的平方和最?。?br> 設(shè)定所述模型的約束關(guān)系如下： 同一區(qū)域、同一排班周期內(nèi)，級(jí)別高與級(jí)別低的清潔工作相遇，則保留所述級(jí)別高的清 m 潔工作，丟棄所述級(jí)別低的清潔工作，即，< 1 (2) ν-\ 同一區(qū)域內(nèi)，不同級(jí)別的清潔工作在其清潔周期內(nèi)，安排一次對(duì)應(yīng)的清潔工作，除非在 同一時(shí)間內(nèi)，已經(jīng)安排了更高級(jí)別的清潔工作，即
其中，:第j個(gè)清潔區(qū)域的第i種級(jí)別的清潔工作的單位面積的清潔工作時(shí)間；bj : 第j個(gè)清潔區(qū)域的面積；xiA :決策變量，第j個(gè)清潔區(qū)域的第i種級(jí)別的清潔工作在第k個(gè) 時(shí)期內(nèi)是否安排排班，安排為1，否則為〇 ;su :第j個(gè)清潔區(qū)域的第i種級(jí)別的清潔工作的 開始時(shí)期；Fij :第j個(gè)清潔區(qū)域的第i種級(jí)別的清潔工作的周期；Iij :為大于等于O的整數(shù)； (2) 利用蜂群算法求解排班模型獲得最優(yōu)值，使得每周平均工時(shí)相同的情況下，總工時(shí) 盡可能的最小； (3) 將獲得最優(yōu)值的解作為基準(zhǔn)排班。
2. 如權(quán)利要求1所述的基于蜂群算法的排班方法，其特征在于，所述蜂群算法，包括： (2. 1)初始時(shí)刻，所有的蜜蜂（η)都是偵察蜂； (2. 2)評(píng)估食物源的收益度； (2.3) 選擇在收益度排名在前Θ的食物源作為搜索鄰域的食物源（m)，其中， m= L沒*n」· (2.4) 確定搜索鄰域（叩11); (2. 5)招募跟隨蜂到食物源（m)采蜜； (2. 6)每個(gè)鄰域搜索的食物源只保留一個(gè)引領(lǐng)蜂； (2. 7)繼續(xù)在鄰域內(nèi)搜索，轉(zhuǎn)到步驟2. 3直到條件不滿足； (2. 8)剩余（η - m)個(gè)的蜜蜂隨機(jī)搜索新的食物源； (2. 9)形成新的偵察蜂群體，轉(zhuǎn)步驟2. 2,直至條件不滿足； (2. 10)記錄所述最優(yōu)值。
【文檔編號(hào)】G06N3/00GK104517021SQ201310464590
【公開日】2015年4月15日 申請(qǐng)日期:2013年9月30日 優(yōu)先權(quán)日:2013年9月30日
【發(fā)明者】樊小毛, 李燁, 何晨光, 苗芬 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院