我需要做一个自动的劳动力计划制定者。输入的是一组班次，一般规则和员工特定规则。
轮班有开始和结束时间，职位（例如，在麦当劳的厨师或收银员），并且应分配给有资格担任该职位的员工。
一般规则示例-所有员工每周的工作时间不得超过40小时，所有18岁以下的员工必须在23:00之前离开工作地点。大约有12条规则，不必全部填写。
员工特定规则的示例-约翰仅在早上工作。再次有一组可能的规则。
目标当然是让员工填补空缺并遵守规则。我解决这个问题的想法如下：给定一个状态（上面描述的输入中已经填充了一些班次），查看所有可能的下一个状态（通过与员工一起填补一个班次），然后选择一个状态。达成解决方案的最大可能性。为此，我需要训练ANN来告诉我在给定当前状态的情况下到达解决方案的可能性。
所以问题是，如何将状态（其中一些填充一些空值，一般规则和员工规则）转换为ANN的输入。我的主要问题是如何将规则表示为向量。