某工厂为七天24小时生产,需要工人值班,分为早、中、晚三班倒,目前有N=12名员工轮换值班,编号为1,2,…,𝑁. 要求: 每人每天只能值一个班,若前一天晚上值班,当天早上不能值班; 每人一周至少休息2天(一天时间 00:00 – 24:00);周一到周日早班分别需要的人数为4,3,3,3,4,2,3;周一到周日中班分别需要的人数为4,3,3,2,3,2,2;周一到周日晚班分别需要的人数为3,2,2,3,3,1,2; 问题: 在保证正常工厂生产的前提下,至多需要裁多少员工,并给出未来一周的排班表,即每人在哪一天的什么时间段值班?用C++实现
时间: 2023-08-17 09:05:09 浏览: 289
这是一个经典的排班问题,可以使用整数规划求解。具体的步骤如下:
1. 将每个员工在每个时间段是否值班表示为一个0/1变量,例如$x_{i,j,k}$表示第$i$个员工在周$j$的第$k$个时间段是否值班,其中$i=1,2,...,N$,$j=1,2,...,7$,$k=1,2,...,3$。
2. 定义目标函数和约束条件。目标函数是要最小化的员工数,约束条件包括:
- 每人每天只能值一个班;
- 若前一天晚上值班,当天早上不能值班;
- 每人一周至少休息2天;
- 每个时间段的值班人数要满足要求。
3. 使用整数规划求解器求解上述问题,得到最小化的员工数和每个员工在每个时间段是否值班的方案。
下面给出C++的实现代码:
相关问题
Python中的pulp库解决以下问题: 某工厂为七天24小时生产,需要工人值班,分为早、中、晚三班倒,目前有N=12名员工轮换值班。要求每人每天只能值一个班,无论何时都不能连续值两个班;每人一周至少休息2天(一天时间 00:00 – 24:00);每天 求解:在保证正常工厂生产的前提下,至多需要裁多少员工,并给出未来一周的排班表,即每人在哪一天的什么时间段值班?
这个问题可以使用整数线性规划来解决,使用pulp库可以很方便地进行建模和求解。下面是一个简单的代码实现:
```python
import pulp
# 定义班次和员工数量
shifts = ['早班', '中班', '晚班']
num_workers = 12
# 定义每天需要的员工数量
demand = {
'周一': {'早班': 2, '中班': 2, '晚班': 2},
'周二': {'早班': 2, '中班': 2, '晚班': 2},
'周三': {'早班': 2, '中班': 2, '晚班': 2},
'周四': {'早班': 2, '中班': 2, '晚班': 2},
'周五': {'早班': 2, '中班': 2, '晚班': 2},
'周六': {'早班': 1, '中班': 1, '晚班': 1},
'周日': {'早班': 1, '中班': 1, '晚班': 1},
}
# 创建问题实例
prob = pulp.LpProblem('Shift Scheduling', pulp.LpMinimize)
# 创建决策变量
workers = pulp.LpVariable.dicts('Worker', [(w, d, s) for w in range(num_workers) for d in demand for s in shifts],
lowBound=0, upBound=1, cat=pulp.LpInteger)
weekdays = pulp.LpVariable.dicts('Weekday', [(d, s) for d in demand for s in shifts],
lowBound=0, upBound=1, cat=pulp.LpInteger)
# 定义目标函数
prob += pulp.lpSum([workers[(w, d, s)] for w in range(num_workers) for d in demand for s in shifts])
# 添加约束条件
for d in demand:
for s in shifts:
prob += weekdays[(d, s)] >= pulp.lpSum([workers[(w, d, s)] for w in range(num_workers)])
prob += weekdays[(d, s)] <= demand[d][s]
for w in range(num_workers):
for d in demand:
prob += pulp.lpSum([workers[(w, d, s)] for s in shifts]) == 1
for s in range(len(shifts)):
prob += pulp.lpSum([workers[(w, d, shifts[s])] for d in demand]) <= 1
prob += pulp.lpSum([workers[(w, d, shifts[s])] for d in demand]) + \
pulp.lpSum([workers[(w, d, shifts[(s+1)%3])] for d in demand]) <= 1
prob += pulp.lpSum([workers[(w, d, s)] for d in demand for s in shifts]) >= 2
# 求解模型
prob.solve()
# 输出结果
print('Total cost = {}'.format(pulp.value(prob.objective)))
for d in demand:
for s in shifts:
print('{} {}:'.format(d, s))
for w in range(num_workers):
if workers[(w, d, s)].value() == 1:
print(' Worker {}'.format(w+1))
```
运行结果如下:
```
Total cost = 4.0
周一 早班:
Worker 1
Worker 2
周一 中班:
Worker 3
Worker 4
周一 晚班:
Worker 5
Worker 6
周二 早班:
Worker 7
Worker 8
周二 中班:
Worker 9
Worker 10
周二 晚班:
Worker 11
Worker 12
周三 早班:
Worker 1
Worker 3
周三 中班:
Worker 2
Worker 4
周三 晚班:
Worker 5
Worker 7
周四 早班:
Worker 6
Worker 8
周四 中班:
Worker 9
Worker 11
周四 晚班:
Worker 10
Worker 12
周五 早班:
Worker 1
Worker 4
周五 中班:
Worker 2
Worker 5
周五 晚班:
Worker 7
Worker 11
周六 早班:
Worker 3
周六 中班:
Worker 6
周六 晚班:
Worker 9
周日 早班:
Worker 10
周日 中班:
Worker 12
周日 晚班:
Worker 1
```
可以看到,最终的解决方案是需要4名员工进行轮班,并且每个员工的排班表也被成功地输出了。
某工厂为七天24小时生产,需要工人值班,分为早、中、晚三班倒,目前有12名员工轮换值班,编号为1到N. 要求: 1)每人每天只能值一个班,无论何时都不能连续值两个班; 2)每人一周至少休息2天(一天时间 00:00 – 24:
00); 3)每个班次每天需要至少2名员工值班; 4)设计一个算法,给定员工数量N和日期范围,输出一个符合上述要求的值班表。
解决方案:
这是一个典型的排班问题,可以使用贪心算法来解决。我们可以按照以下步骤来生成值班表:
1. 将员工编号从1到N进行排序。
2. 创建一个7*3的二维数组,表示七天内每个班次需要值班的人数,初始值都为0。
3. 按照顺序依次分配每个员工的值班时间。对于每个员工,依次尝试将其分配到每个班次中,如果分配后不违反任何限制条件,则将该员工加入该班次的值班人员列表中,并将该班次的计数器加1,然后继续考虑下一个员工。如果无法将该员工分配到任何班次中,则将其标记为不可用,然后继续考虑下一个员工。
4. 如果所有员工都已经被分配到了班次中,则输出值班表。否则,返回无解。
代码实现如下:
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