我正在解决一个调度问题，我想为最少数量的员工分配一些任务。每个任务都有一个预定义的开始时间，因此我从当天最早的任务开始，将它们分配给员工，并更新该员工的可用时间。我重复这个循环，看看是否可以将任务分配给已经使用过的员工。如果可以，那么我计算一个成本＆amp;把它放在AP矩阵中。如果不能，我就会招来一名新员工。正如您所猜测的那样，每次迭代时，随着未分配任务的数量接近0，员工数量会增加。
启发式工作原理非常好，但需要一段时间。这是因为，例如，如果我有400个任务，其中5个不能在另一个任务之后来完成，那么第一轮有5个员工＆amp;分配给这5名员工的395项任务。为了解决这个问题，我填充矩阵，以便我的匈牙利算法有一个395x395矩阵用于输入。第二轮比较好，因为可能有25名员工和还剩375项任务......
我的问题是：如何安全地减少搜索空间？例如，当我有395个任务＆amp;只能选择5，我应该能够将搜索空间限制为最便宜的，比如10％的旅行。我的想法是通过每个员工和＆amp; “猜测”它将最终接收哪个任务（基于最低成本）。如果前一名员工已使用“猜测”，请为每个员工选择下一个最佳选项。我认为这可能有用，但我的数学并不好，所以我无法向自己证明这不会影响结果。当未分配的任务数量小于使用的员工数量时，我也不确定如何调整它。任何指导都会很棒！