假设有一种产品要在工厂生产，从头到尾都需要o操作。每个操作都需要时间t_o才能完成。每次操作至少有一名员工，并且没有员工可以执行一项以上的操作。但是，每个操作最多只能由2名员工执行（因此，员工总数不得超过2*o）。
目标是为每个操作分配正确的员工人数（1或2名员工），以使每位员工的平均等待时间最小化。
例如： 有2个操作，分别需要1.0分钟和0.5分钟。
案例1：1名员工执行工序1（我们叫o1），1名员工执行o2。然后，生产线的总等待时间为0.5分钟（因为第二名员工每次闲置0.5分钟），每名员工的平均等待时间为0.5 / 2 = 0.25
情况2：2名员工执行o1，1名员工执行o2。然后，总等待时间为0分钟，因为在1分钟内，两个操作都可以完成两次。因此，每位员工的平均等待时间为0/3 = 0
情况3：1名员工执行o1，2名员工执行o2。然后，总等待时间为1.5分钟，因为在1分钟内o1一次完成，而o2由单个员工在0.5分钟内完成（因此，第一名o2员工处于闲置状态）持续0.5分钟，第二位o2雇员则是整个1分钟的理想选择）。因此，每位员工的平均等待时间为1.5 / 3 = 0.5
在这里，我们选择案例2，因为它可以使每位员工的平均等待时间（0分钟/员工）最小化。
我目前正在使用一种贪婪的方法，首先从每个操作分配一名员工开始。然后，我遍历操作列表，并增加导致最长等待时间的操作的员工人数。我不确定这近似值有多好，但是我正在寻找一种接近最佳的解决方案。
我研究了任务调度算法和匈牙利算法，但是在将这些示例中的任何一个应用于我的问题时遇到了困难。