Block Gibbs算法优化航空公司外航服务人员排班：高效与提升效果

本文主要探讨的是"基于Block Gibbs的航空公司外航服务人员排班算法"这一研究主题。航空公司外航服务人员的排班是一个复杂的问题，它涉及到多个任务类型的调度，员工的不同层次资质要求，以及严格的白夜班轮换规则。现有的排班算法往往忽视了白夜班轮换的强制性约束，这限制了它们的实际应用效果。 作者卢敏和王莉针对这一问题，提出了一个创新的解决方案，即运用Block Gibbs采样方法来设计排班算法。Block Gibbs采样是一种统计学中的蒙特卡洛方法，特别适用于高维和复杂的概率模型，通过局部独立假设，有效地进行样本生成和更新，从而在保持计算复杂度相对稳定的同时，提高了抽样效率。在设计上，他们巧妙地利用数据拷贝技巧来快速构建包含白夜班约束的排班模型，确保了算法的可行性。 理论分析显示，尽管新算法与传统的基准算法在计算复杂度上相当，但其抽样效率的提升使得能够探索更多的可行解，从而加速了排班问题的求解过程。这不仅意味着算法的性能更加优越，还意味着它在实际应用中能够更快地找到满足所有约束条件的最优或近优排班方案。 实验部分，作者将新算法应用于国内某大型航空公司外航服务部的实际排班数据集，结果显示，与基准算法相比，新算法在关键指标如工作总时长、有效工作时长和有效工作时长比例上显著提升了至少0.62%，这证明了算法的有效性和实用性。 这篇研究论文关注的是航空公司运营中的实际挑战，通过引入Block Gibbs采样技术，改进了外航服务人员的排班策略，提升了工作效率，对于优化人力资源管理和提升服务质量具有重要意义。中图分类号 TP311 指明了文章属于交通运输工程类别，文献标识码 A 表示文章是学术性强的原创性研究，而文章编号和DOI则提供了索引和在线引用的具体信息。