呼叫中心坐席人员可加班的优化排班问题

一些国内呼叫中心企业在编制坐席人员排班表时,除了指派坐席人力的正常班次,也安排部分员工加班。构建考虑部分坐席人员可加班的呼叫中心优化排班问题整数规划模型。鉴于排班问题难解性,通过问题结构分解,以及对班次及加班覆盖区段人力需求的量化指标表征,提出构造性启发式算法生成可用排班方案;然后运用模拟退火及贪婪搜索机制,提出邻域搜索算法改善排班方案。计算结果显示,两阶段算法能够获得企业规模问题的优化排班方案。研究表明,科学合理加班用工在增加员工收入情况下,能够有效降低企业人力成本。     

多技能呼叫中心排班算法研究

对多技能呼叫中心的排班问题进行了系统研究.采用考虑顾客放弃的Erlan争A模型计算人力需求,应用动态集合覆盖算法解决多技能排班路由问题,针对多技能优化排班问题设计开发相应的启发式算法,并应用某呼叫中心的实际数据验证了算法的计算效率和优化效果.此外,对不同人力分组方案和不同班时拆分方案进行了一系列试验计算,发现分组细化和班时细分都能够提升排班效果,相比而言班时拆分对排班效果的影响作用更加显著.     

考虑兼职用工的呼叫中心坐席人员排班问题

近年来,呼叫中心企业在人力排班中搭配使用兼职人员;兼职人力无论成本或工作模式都与全职坐席人员不同.针对企业实践场景,构建考虑兼职用工的坐席人员排班问题整数规划模型.在分析认识问题优化结构规律基础上提出两阶段优化算法.该算法通过分解日期和班次决策降低问题求解复杂性,通过表征不同类型人力满足话务有效需求的量化指标,局部优化地生成可用排班方案;然后运用具有模拟退火或贪婪机制的邻域搜索技巧来改善前阶段生成的排班方案.计算表明提出的算法能够获得企业规模问题的优化排班方案.最后分析各种因素如何影响兼职用工优化策略.研究表明科学合理使用兼职人力能够有效降低排班用工成本.     

能力受限批量问题的启发式算法与CPLEX仿真优化

能力受限批量问题多数都是NP-hard问题,解决方法之一就是构造启发式算法获取尽量接近最优解的可行解。目前多数文献通过大规模计算分析来评价启发式算法的性能,但是这种评价方式只能表明该算法针对特定实例的适应性。利用商业优化软件求解同一实例并与算法计算结果进行对比分析,可以体现算法的有效性。针对一种运输能力外包且费用时变的多产品动态经济批量问题,建立混合整数规划模型,通过约束松弛与模型分解,设计出一个基于拉格朗日松弛理论的启发式算法进行模型求解。大量随机实验计算结果以及CPLEX仿真优化结果对比分析表明,在某些实例情况下,启发式算法获取的最优值与CPLEX获取的相当,但是求解时间要明显优于CPLEX,因此选择启发式算法求解此类实例是较优的。     

超大规模管理优化问题的求解:城市小区粪渣清运排班案例研究

深圳市罗湖区小区粪渣清运排班优化为超大规模的实际管理优化问题.以该问题为案例,探索超大规模优化问题可行的求解方法.建立了城市小区粪渣清运排班优化模型,根据"贪婪"规则,设计了基于构造规则的启发式算法.通过小规模算例验证了算法的有效性.将该算法应用于案例中的实际问题,取得了满意结果.研究表明,对于实际的超大规模优化问题,可依据问题自身的特征,基于最质朴的贪婪规则,设计合适的启发式算法求解.该研究为类似的超大规模优化问题的求解提供了可供选择的思路.     

多星联合对地观测调度问题的列生成算法

多星联合对地观测调度问题作为一类大规模组合优化问题, 其求解算法往往采用启发式或超启发式. 运用列生成思想对该问题设计了完全搜索算法. 在建立了问题的整数规划模型之后, 将原问题分解为集合配置主问题和含时间窗口的最短路径子问题, 其中集合配置主问题采用主单纯型法通过CPLEX求解, 含时窗的最短路径子问题采用动态规划求解, 该动态规划算法围绕观测冲突时段这一关键资源进行最优子路径的扩展. 只有在子问题的最优解对主问题的优化目标仍有改进时, 主问题的约束矩阵列才被扩展. 该算法针对部分算例得到了最优解, 其余算例也在指定的时间内得到了相比一种基于优先级的启发式算法更优的解.     

生产企业供应链中产销运作协调研究

基于单工厂、多产品、多分销中心的供应链网络,研究生产企业的产销运作协调问题.根据给定的假设条件,建立多周期混合整数规划模型,对产销环节进行同步优化.通过对模型的等价转换,设计拉格朗日松弛启发式算法进行求解.最后,给出数值算例验证算法的有效性,计算结果表明产销运作协调可以有效地降低供应链成本.     

基于护士排班问题的加班策略比较研究北大核心CSCD

加班是医院补充护理人力资源不足的常用方式,不同加班策略会对医院人力成本和护士工作满意度产生重要影响.基于此,建立了考虑加班策略的护士排班0-1整数规划模型.针对该模型提出了两阶段求解法,首先根据约束和偏好生成可用班型,然后利用遗传算法为每名护士分配合适班型,并对未达到人员需求的班次安排护士以合适的策略加班.求解得到排班周期内最优排班加班计划,以及由此带来的最小人力成本.数值实验对比了临时加班和延时加班两种策略的适用范围,分析得出组合加班策略的优势.     

多仓库多分销点的二级分销网络的优化

以一个多仓库、多分销点的供应链二级分销网络为研究对象,分别从供应链上、下游企业的角度出发,以各自的物流成本最小化为目标,建立了描述该分销网络优化问题的双层规划模型,讨论了模型的求解并提出了一种基于粒子群优化算法及分层迭代思想的求解算法,最后借助计算机技术实现了对模型的仿真计算。提出的算法不仅能有效求解双层规划问题,可以获得高质量的全局最优解,而且该算法本身具有通用性,其算法流程与具体的双层规划模型无关,可以求解一般的双层规划问题。     

基于护士排班问题的加班策略比较研究

加班是医院补充护理人力资源不足的常用方式,不同加班策略会对医院人力成本和护士工作满意度产生重要影响.基于此,建立了考虑加班策略的护士排班0-1整数规划模型.针对该模型提出了两阶段求解法,首先根据约束和偏好生成可用班型,然后利用遗传算法为每名护士分配合适班型,并对未达到人员需求的班次安排护士以合适的策略加班.求解得到排班周期内最优排班加班计划,以及由此带来的最小人力成本.数值实验对比了临时加班和延时加班两种策略的适用范围,分析得出组合加班策略的优势.     

多工件族无缓冲混合Flow Shop问题的模型和算法构建

旨在研究并解决一类从集装箱混合装卸作业环境中提取的多工件族无缓冲混合Flow Shop问题. 针对该问题的多工件族、无缓冲、部分专用机、与机器和顺序相关的准备时间和作业时间等特点, 构建了问题的混合整数线性规划模型. 鉴于问题的NP-hard特性, 构造型的启发式算法被构建, 核心思想是基于提出的机器库存和配额等概念, 动态构建含有三元副的调度列表, 三元副表示与其一一对应的工件在3阶混合Flow Shop中的加工轨迹. 通过仿真实验、下界分析, 发现算法能获得好的近优解和低的计算成本. 更为重要的是, 算法尤其适合解决大规模的实际问题.     

考虑发射失败的多中心多卫星发射任务协同规划方法

在中国未来卫星发射需求急剧增加和卫星发射中心发射能力有限的情况下,为多颗卫星协调发射中心和发射时间变得日趋困难。为解决大量卫星发射任务的协同规划问题,以发射成本最少、发射失败概率最低为优化目标,建立了多中心多卫星发射任务协同优化的多目标混合整数规划模型。基于非支配排序的多目标优化算法(non-dominated sorting genetic algorithm II, NSGA II)框架,设计了求解模型的多目标进化算法,提出了发射中心选择的整数编码方案,给出了基于启发式搜索的发射时间规划解码算法,并设计了染色体质量检查与修正算法。基于中国现有的4个卫星发射中心和可能面临的6类发射任务,设计了包含10颗卫星发射任务的小规模案例和30颗卫星发射任务的大规模案例,对模型和算法进行了仿真验证。实验结果表明该方法能有效解决多中心多发射任务协同规划问题。     

堆区混贝的堆场场吊调度模型与算法

为提高集装箱码头堆场场吊作业效率,研究了堆场单堆区混贝条件下的场吊调度问题.在单堆区内集装箱混贝堆放的前提下,提出了堆场场吊装卸作业时间窗约束、作业次序依赖的设备调整时间及堆场空间约束等,并在此基础上建立了整数规划模型.针对这一模型设计了改进禁忌搜索算法对问题进行求解.最后通过数值实验表明改进后的算法在对大规模问题求解时具有良好的效果,且算法效率较高.     

混合整数规划问题遗传算法的研究及仿真实现

提出了一种可以处理混合整数规划问题(MIP)的混合遗传算法MIGA。该算法采用二进制映射模式可变长度染色体编码,在进化过程逐渐缩小编码的搜索空间,从而在加快收敛速度的同时改善了迭代的精度,能很好处理离散变量和连续变量的混合整数规划问题。以一纯整数规划问题为例,利用分枝定界算法只能得到唯一的一个最优调度策略,而MIGA算法则可以得到一系列的最优调度策略,对这些最优调度策略进一步的分析,还可以得到调度问题一些灵敏度参数,在实际应用中具有更大的灵活性。     

单机订单接受与加工调度问题的拉格朗日松弛算法

针对不同类型订单加工切换时机器需要准备时间的实际生产情况，研究了单机订单接受与加工调度优化决策问题，旨在最大化企业净收益。鉴于研究问题的强NP难属性，设计了基于拉格朗日松弛理论的启发式算法。首先，该算法通过加入相邻订单相异性约束以提高松弛解质量；其次，应用动态规划递推公式求解拉格朗日松弛问题；最后，利用问题的优化性质并基于贪婪规则构造原问题可行解。不同规模问题的实验结果表明，该算法能在合理计算时间内得到满意的近优解。     

约束规划求解集装箱装卸系统集成调度问题

集装箱码头装卸系统中的岸桥、集卡和场桥的集成调度问题本质上是有阻塞、准备时间可分离并且依赖操作顺序的三阶段混合流水车间调度问题,现有文献多采用启发式算法求解该问题.本文先建立了一个紧凑的混合整数规划模型,然后从约束规划的角度建模求解该问题,提出了一个约束规划模型,以区间变量作为决策变量,并采用"扩展操作任务"的概念来定义区间决策变量以提升求解效率.为了展示约束规划的建模灵活性,还扩展了模型以考虑机器效率不同的因素.数值实验显示约束规划模型能够在很短的时间内对大规模算例求出高质量的解.     

面向复杂航道的引航员与船舶集成调度优化

为提高复杂航道条件下港口的引航调度服务水平,本文研究了船舶和引航员调度的集成优化问题.本文考虑了潮汐、封航、安全距离以及单双向航道的对向避让等因素,以船舶延误成本和引航员调度成本最小化为目标,建立了整数规划模型.结合问题的特征,设计了一种两阶段变邻域搜索算法对模型进行求解.其中第一阶段讨论了引航员调度对于船舶延误的影响,求得了所有船舶和部分引航员调度方案的集合;第二阶段以传统调度规则得到的所有船舶和引航员的完整调度方案为初始解,使用变邻域搜索算法求解所有调度方案中最优的调度方案.最后,通过一系列数值试验验证了模型和算法的有效性.     

考虑技术突破与技术升级的能力规划问题研究

技术进步与市场需求不确定性,都是制造业能力规划问题需要面对的最重要因素.以往研究仅考虑技术突破而没有考虑技术升级,较多考虑能力扩张而较少考虑能力更替,本文首次提出了一种同时考虑技术突破和升级的设备采购与替换的集成能力规划模型.在需求和技术进步双源不确定性条件下,采用Scenario方法建立了多计划期能力规划的集成决策模型,探求能力扩张、替换、维护的期望总成本最低.面对该决策问题所建立的非线性混合整数规划模型,本文为该NP complete问题设计了一种基于遗传算法框架的启发式求解算法,即通过增加变换操作的方法将该问题转换为可以随机进化求解扩张方案最优化求解替换方案的一个等价问题.在种群初始化过程中采取仅选择能力扩张决策进行染色体部分编码策略,然后用经典优化方法针对每个个体精确求解最优能力替换决策,将扩张和替换整体成本作为个体适应度参与个体评价与种群进化.实验结果表明,技术升级在不同需求变化情景下都可以有效降低能力规划的成本,且本文提出的启发式算法对于求解此类规划问题具有很好的收敛稳定性和性能稳定性.     

多技能资源时间窗约束下可中断项目调度的分支定界算法

资源的多技能和时间窗属性是软件开发、工程设计、设备维修等领域在人力资源调度时常考虑的关键因素,而且在很多实际项目中,任务的执行允许中断.研究一类资源具有多技能和时间窗约束的任务可中断项目调度问题,建立了相应的整数规划模型,设计了一种分支定界算法构造搜索树进行求解,搜索树的每个节点代表一个任务组合,同时为减少分支节点数,提出了两个有效的剪枝规则,并设计了节点优先规则,对各节点任务组合则采用贪婪算法来进行资源约束判断.利用改进的PSPLIB案例库设计多组计算实验,实验结果检验了优选策略的有效性,经与CPLEX模型求解和基本启发式方法的对比揭示了算法在解决这类问题上的效率和有效性,求解结果可为实际项目调度提供决策依据.     

卫星地面站资源调度优化模型及启发式算法

针对涉及合理确定各地面站各类设备的数量及其分布,对设备进行最优调度,提高地面系统资源利用率等卫星地面站资源优化问题,建立了一种非线性泛函优化模型,并根据实际,在适当假设的基础上建立了系统的0-1规划模型。为了求解模型,提出基于地面站资源冲突消解策略,提出了一种启发式调度算法。利用该算法,研究了一个5站10星问题的调度方案,并与人工经验调度方案进行了比较。结果表明,采用这种启发式调度算法,卫星获得服务的时间增加,平均每天服务总圈数没有明显下降,说明该算法是有效的。