似乎有大量关于循环（或“旋转”）劳动力调度问题的信息。我正在寻找一种算法，该算法将有助于生成员工轮班的时间表，而不关心前一周的时间表。根据我的研究，这听起来像是一个非循环的劳动力调度问题。
基本上，我有员工的可用性，他们的最小/最长时间，以及他们请求的休假时间。有了这些信息，我想创建一个优化的计划，以满足员工所需的可用性，同时满足每天所需的班次数。
有没有人为此目的提供有关良好算法的提示？谢谢！
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对于像解决方案有很多限制的员工调度这样的问题，我更喜欢那些从不违反任何约束或尽可能接近约束的方法。 （遗传交叉等一些方法会违反约束条件，然后执行额外的操作来修复解决方案 - 这也是一种有效的方法，但你需要注意走向死胡同。）
两种方法都基于使用贪婪算法。
首先是使用半随机贪心算法;如果你有两个选择，那么通常你总会选择局部最优选择，但是使用半随机贪婪方法你会引入选择非局部最优选择的可能性。例如，选择一个的权重为5，选择二的权重为2;通常你会选择一个，但在这种情况下你会使用随机数生成器，如果rand（5 + 2）小于5，则选择一个，否则选择选择二。现在运行算法几次并采用“最佳”解决方案。
第二种选择是从贪婪或半随机贪婪的解决方案开始，并使用本地搜索算法重新分配员工插槽以尝试改进解决方案。例如，如果员工的工作时间少于他们想要的工作时间，那么就会让员工占用对于次优员工合法的插槽，并为其分配次优的emoloyee，如果需要，继续搜索以重新分配受影响的员工。与第一种解决方案不同，如果你不小心，这个解决方案可能不会终止。
这两种方法可以结合起来，用半随机贪婪方法生成几种解决方案，然后进行局部搜索以提高最佳效果。