領(lǐng)隊排團方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001 ] 本發(fā)明涉及一種領(lǐng)隊排團方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著團隊游業(yè)務(wù)的快速增長，發(fā)團量越來越大，領(lǐng)隊排團問題涉及因素多，業(yè)務(wù)邏 輯復(fù)雜，效率低下且極易出錯，領(lǐng)隊沒有得到優(yōu)化利用。由于領(lǐng)隊與團隊匹配度不高，會經(jīng) 常出現(xiàn)服務(wù)質(zhì)量問題，由此所導(dǎo)致的客戶投訴也越來越多。人工排團所導(dǎo)致的問題越來越 突出，目前人工排團的模式已無法適應(yīng)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，我們需要采用科學(xué)的調(diào)度方法與 先進的系統(tǒng)來解決這些問題。
[0003] 傳統(tǒng)上，在領(lǐng)隊排團中涉及多對一和一對多的組合選擇問題，即同一個團隊可以 有多個滿足帶團條件的領(lǐng)隊，并且同一個領(lǐng)隊也可以滿足多個團隊的帶團條件，這就使得 領(lǐng)隊排團的結(jié)果可能有巨大數(shù)量級的組合?，F(xiàn)有的排團方法要得到較好的排團效果，則必 須對每一種組合進行遍歷計算，或者至少是以接近遍歷計算的方式進行，這樣會耗費大量 的時間及計算資源，而且期間會對許多低價值的組合進行計算，使得排團效率大大降低。
[0004] 現(xiàn)有的領(lǐng)隊排團方法，效率低下并極易出錯，且無法兼顧多種約束條件而無法高 效地安排對于團隊而言合適的領(lǐng)隊。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是為了克服現(xiàn)有技術(shù)中的領(lǐng)隊排團方法效率低下并極 易出錯，且無法兼顧多種約束條件而無法高效地安排對于團隊而言合適的領(lǐng)隊的缺陷，提 供一種領(lǐng)隊排團方法及系統(tǒng)。
[0006] 本發(fā)明是通過下述技術(shù)方案來解決上述技術(shù)問題的：
[0007] 本發(fā)明提供了一種領(lǐng)隊排團方法，其特點在于，包括以下步驟：
[0008] S1、獲取排團需求，預(yù)設(shè)算法參數(shù)并放入緩存，其中算法參數(shù)包括種群規(guī)模、迭代 次數(shù)、算法最大運行時長、適應(yīng)值條件；
[0009] S2、根據(jù)所述排團需求獲取配置數(shù)據(jù)，并將其放入緩存，其中配置數(shù)據(jù)為滿足所述 排團需求的團、團信息、領(lǐng)隊、領(lǐng)隊信息、國家銷簽時長信息及工作日信息，其中領(lǐng)隊信息包 括領(lǐng)隊的證件信息及日程信息；
[0010] S3、初始化算法參數(shù)，根據(jù)所述種群規(guī)模，生成包含若干個體（也經(jīng)常被稱為染色 體）的種群，每一個體由多個不重復(fù)的基因組成，其中基因為排團結(jié)果的最小單元、由一團 隊編號和一領(lǐng)隊編號組成所述最小單元為團隊和領(lǐng)隊的對應(yīng)，根據(jù)適應(yīng)值條件匹配并計算 每一基因的適應(yīng)值；
[0011] S4、對步驟S3生成的種群中的個體進行兩兩克隆后進行交叉并加入種群中：
[0012] S5、對步驟S4中產(chǎn)生的個體進行克隆后進行變異，將產(chǎn)生的新個體加入種群中；
[0013] S6、計算種群中每個個體的個體適應(yīng)值，將每個個體中的基因解析成團隊和領(lǐng)隊 的組合，遍歷每一個領(lǐng)隊，找出每一領(lǐng)隊對應(yīng)的所有團，并按照基因的適應(yīng)值大小排除存在 條件沖突的基因中適應(yīng)值較低的基因（這里的條件沖突，例如可以是兩個團在行程日期上 有重疊）；
[0014] S7、將種群中的個體按照適應(yīng)值的大小進行降序排列，選出個體適應(yīng)值最大的個 體作為本次迭代中的最優(yōu)個體，然后按照種群規(guī)模，從種群中淘汰位于序列后端的個體，以 形成新的種群；
[0015] S8、對S7中形成的種群中的個體進行亂序處理；
[0016] S9、判斷是否達到終止條件，若達到終止條件則終止迭代并輸出最優(yōu)個體作為結(jié) 果并執(zhí)行步驟Sltl，若未達到終止條件則返回S 4;
[0017] Sltl、將最優(yōu)個體中的每個基因解碼成相應(yīng)的團信息及領(lǐng)隊信息，并存儲解碼得到 的信息。
[0018] 本發(fā)明在領(lǐng)隊排團問題中采用了遺傳算法的構(gòu)思來對排團方式進行優(yōu)化。從本發(fā) 明的方法流程的角度來看，也絕不僅僅止于利用了遺傳算法的構(gòu)思，而是對流程及算法進 行了多個方面的優(yōu)化。其中之一就是采用了基因與個體兩個維度的綜合評價方法。
[0019] 需要注意的是，本申請文件中出現(xiàn)的部分術(shù)語，本領(lǐng)域技術(shù)人員可參考通常的遺 傳算法中的用語理解其含義。例如，本申請文件中出現(xiàn)的術(shù)語"團"、"團隊"含義相同，可理 解為符合預(yù)定義排團要求的團隊，術(shù)語"基因"表示排團結(jié)果的最小單元，即團隊與對應(yīng)帶 團領(lǐng)隊的對應(yīng)。術(shù)語"個體"即"染色體"，由多個不重復(fù)的基因單元組成，其中基因個數(shù)取 決于參與排團的團隊個數(shù)。術(shù)語"種群"，表示由多個可重復(fù)的，在算法執(zhí)行過程中數(shù)量不定 的個體組成。"基因適應(yīng)值"可理解為，依據(jù)排團條件定義的一系列判斷基因優(yōu)劣程度的算 法的結(jié)果，"個體適應(yīng)值"可理解為依據(jù)排團條件定義的一系列判斷個體優(yōu)劣程度的算法的 結(jié)果。
[0020] 在對種群中的個體進行交叉和變異操作的階段，傳統(tǒng)遺傳算法會直接對當(dāng)前種群 中的個體進行操作，而本發(fā)明（在上述步驟SjPS 5)則會在進行交叉或變異操作前都會對 原種群中的個體進行克隆，產(chǎn)生新的種群的副本，然后對副本種群中的個體進行交叉或變 異的操作，操作結(jié)束后將副本種群并入原種群中，進行下一步操作，最后在一次迭代結(jié)束時 再依據(jù)種群規(guī)模淘汰掉適應(yīng)度較低的個體。這樣做的好處是使每一個具有優(yōu)良性狀的個體 盡可能的將優(yōu)良基因保留至下一代，減少在交叉或變異的過程中對優(yōu)良個體基因可能造成 的破壞，減小結(jié)果偏離最優(yōu)解的范圍或程度，以此加快最優(yōu)解的收斂速度，提高算法效率。
[0021] 另一方面，本發(fā)明根據(jù)領(lǐng)隊排團過程中的一些特性，設(shè)計了在對個體的適應(yīng)度進 行描述時，進行了兩個維度的抽象與定義，即最小單元的個體基因維度與個體本身的維度， 這樣做的好處是便于明確及定義每個適應(yīng)值的規(guī)則和其對最終適應(yīng)度的影響范圍，并且通 過對每個維度的單獨權(quán)重及算法設(shè)計，可更加精確立體的表述具體業(yè)務(wù)應(yīng)用規(guī)則對最終結(jié) 果的影響，使得算法產(chǎn)生的結(jié)果更符合預(yù)期。在以下更優(yōu)選的技術(shù)方案中，這一優(yōu)勢顯得更 為突出。
[0022] 較佳地，該終止條件采用條件一或條件二，條件一為達到迭代次數(shù)或達到算法最 大運行時長或本次迭代中的最優(yōu)個體的適應(yīng)值滿足預(yù)設(shè)的業(yè)務(wù)需求期望值，條件二為達到 迭代次數(shù)或達到算法最大運行時長。
[0023] 容易理解地，這一終止條件的具體形式，可由本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)實際需求預(yù)先 設(shè)置。
[0024] 較佳地，步驟S4進行的交叉中個體基因交叉率大于或等于0.2、且小于或等于 0. 5〇
[0025] 較佳地，步驟S5進行的變異中個體基因變異率大于或等于0.02、且小于或等于 0. 07〇
[0026] 較佳地，步驟S1中設(shè)置的種群規(guī)模在20-200之間、迭代次數(shù)在300-1500之間、算 法最大運行時長在20-100分鐘之間。
[0027] 更具體地，當(dāng)種群規(guī)模大于等于20且小于等于110時，迭代次數(shù)最佳范圍應(yīng)大于 等于800且小于等于1500。當(dāng)種群規(guī)模大于等于110且小于等于200時，迭代次數(shù)最佳范 圍應(yīng)大于等于300且小于等于800。這樣的參數(shù)選擇有利于兼顧算法效率和結(jié)果的優(yōu)劣程 度。
[0028] 較佳地，基因的適應(yīng)值由公式
【主權(quán)項】
1. 一種領(lǐng)隊排團方法，其特征在于，包括以下步驟： 51、 獲取排團需求，預(yù)設(shè)算法參數(shù)并放入緩存，其中算法參數(shù)包括種群規(guī)模、迭代次數(shù)、 算法最大運行時長、適應(yīng)值條件； 52、 根據(jù)所述排團需求獲取配置數(shù)據(jù)，并將其放入緩存，其中配置數(shù)據(jù)為滿足所述排團 需求的團、團信息、領(lǐng)隊、領(lǐng)隊信息、國家銷簽時長信息及工作日信息，其中領(lǐng)隊信息包括領(lǐng) 隊的證件信息及日程信息； 53、 初始化算法參數(shù)，根據(jù)所述種群規(guī)模，生成包含若干個體的種群，每一個體由多個 不重復(fù)的