Question

我正在为Job-Shop问题实施类似的解决方案，但有一个区别：我不知道必须执行每个任务的机器。解决该问题也是问题的一部分。可以说，实际上，我正在尝试解决“护士问题”和“车间工作”问题的组合。

更具体地说，我有一些任务T具有持续时间D，由于特定的雇员E的天性N（例如前端任务，后端任务等），它们必须按特定顺序O由某些特定雇员E执行

我有：

一个T int var数组，可以获取E范围内的值（将要执行任务的雇员）。
固定持续时间间隔vars的数组（以便在知道持续时间D的情况下进行调度）。
E序列变量，应该是员工要执行的任务序列（间隔变量）。
任务与员工之间的关系N的一些约束条件。
O阶的其他一些约束。

一种解决方法是：首先解决分配问题，然后安排任务。我已经做到了。

但是我想将其实现为独特的解决方案。

我被困在这个问题上：如何根据我之前创建的int vars创建析取约束？

对于需要查看代码的人：

for i in range(number_employees):
    disj = solver.DisjunctiveConstraint([interval_var[task_id] if int_var[task_id] == i] ,'i_name')
   [...]

当然，那是行不通的。

我真的很感谢任何建议。

Answer 1

应该看看CP-SAT求解器。它支持半限定约束。

也就是说，（在python中）：

model.AddNoOverlap（[间隔列表]）。OnlyEnforceIf（boolvar）

model.Add（x == i）.OnlyEnforceIf（boolvar）

model.Add（x！= i）.OnlyEnforceIf（boolvar.Not（））

请参阅：https://github.com/google/or-tools/blob/master/ortools/sat/doc/index.md

Answer 2

Laurent Perron，我修改了no_overlap_sample_sat.py来遵循您的建议，但这不起作用。我修改的是：

# No Overlap constraint.
boolvar = model.NewBoolVar('boolvar')
i = model.NewIntVar(0, 10, 'i')
x = model.NewIntVar(0, 10, 'x')
model.Add(i - x == 0)
model.AddNoOverlap(
    [task_0, task_1, task_2, weekend_0, weekend_1, weekend_2]).OnlyEnforceIf(boolvar)
model.Add(x == i).OnlyEnforceIf(boolvar)
model.Add(x != i).OnlyEnforceIf(boolvar.Not())

输出是：

Solver以非最佳状态退出：1

您还有其他建议吗？

如果条件与OR-Tools CP Solver

2 个答案: