摘要：机场外航服务人员排班是机场智能调度系统的重要组成.针对目前我国机场外航服务人员排班主要采用人工方式,排班效率低下,员工工作时间均衡性不高,且难以满足多种类约束这一现状,本文充分考虑员工对任务具有层次资质及各类劳动法规约束,以均衡员工工作时间为优化目标,提出了面向层次资质的机场外航服务人员排班模型,并设计了基于禁忌搜索算法的模型求解策略.在首都机场外航服务部实际数据集上进行实验,验证结果表明,相比较于现有人工排班方案,利用本文模型得到的排班方案能满足所有排班约束条件,且在员工工作时间均衡性上有显著提高.

摘要：航空公司外航服务人员排班旨在优化员工排班方案以满足外航航班的人员资质需求,并最小化员工总工作时长和兼顾工作时间均衡,其本质是一个面向多任务类型、员工层次资质、白夜班轮换等约束的人员排班问题。现有算法未考虑白夜班轮换强制性约束,制约了它们的应用。为此,该文提出基于Block Gibbs的航空公司外航服务人员排班算法。算法首先设计了数据拷贝技巧以快速建模具有白夜晚班约束的排班问题,然后提出基于Block Gibbs的多员工有放回抽样优化策略。理论分析表明该文算法与基准算法具有同规模的计算复杂度,但却具有更高的抽样效率以加大可行解生成规模和求解速度。与此同时,在国内某大型航空公司外航服务部排班数据集上的实验表明:相比于基准算法,算法在工作总时长、有效工作时长、有效工作时长比例等指标上提升至少0.62%。

摘要：为快速获得优质的排班表,设计了结合深度神经网络和分支定界法的智能人员排班系统.介绍人员排班问题的特点和难点;构建问题的整数规划模型;提出基于深度神经网络辅助的分支定界法,通过学习现有的已知最优解的人员排班问题,在分支定界的每一步作出合理的分支选择和修剪.该方法是使用深度学习方法解决组合优化问题的一种创新尝试,实验部分针对不同的参数设置和标准实例集合验证了该方法的可行性.

摘要：空中旅客数量的激增为国内机场带来机遇与挑战,某机场针对人员排班问题与高校合作研发了自动排班系统,输入正常合理的排班数据,可以在设定时间内输出排班结果。对该系统进行深入分析后发现,若排班数据存在数据缺失、格式有误等问题,容易引起排班系统不能正常求解。每次排除这些数据问题都需要耗费大量的时间和精力,大大影响该系统的实际应用效果。针对数据导致无解的问题,设计了数据检验规则,运用该规则找出了必然导致算法无解的情况。测试表明此方法能够有效发现数据当中存在的问题。

摘要：本项目的研究目标是开发一套签派员排班与绩效考核系统,实现综合考虑签派员岗位资质、班制要求、班组归属和签派各席位等因素的排班表,提高签派员的资源利用,降低签派员疲劳程度;实现签派员绩效指标的汇总、统计和核算,降低核算的差错率,提高工作效率.

摘要：本文研究了考虑编制受限情况下的机场地勤人员排班问题.目的是从管理角度最小化成本,解决无法通过雇佣外界临时工以满足需求的人员紧缺问题,同时提高由不确定性因素造成计划中断的应对能力.本文建立了考虑编制受限的均衡任务覆盖混合整数优化模型,针对问题的特点设计了高效的启发式算法求解,并通过大型机场的真实算例验证算法及模型的效果.从无法覆盖的任务在排班周期内分布情况和员工间公平性两个角度分析模型在实际应用中的情况,证实模型能够很好应对用人高峰问题,提高机场运营效率,同时协助管理者在人员组成上进行决策.

摘要：针对机场国际值机室手工排班方式存在的排班效率低下、处理规模有限等问题,考虑排班过程中所要满足的各类约束,以均衡员工上班工时为优化目标,构建国际值机人员排班模型。同时基于模型约束结构设计休息时间约束压缩规则,旨在减少模型约束数量与加强模型约束强度,以加快模型的求解速度。基于实际案例的仿真实验表明所构建模型均能在规定时间内求得优于手工排班方案的结果,另外基于规则生成的约束能以约10%的规模完整覆盖模型的休息时间约束,约束强度的提升也有效加快了模型的求解速度。

摘要：针对机场外航服务人员班型生成面临的任务量大,约束条件复杂,人工生成班型方案困难等问题背景,考虑员工对任务具有层次资质,班型的各类劳动法规等约束条件,以最小化班型方案总工作时间为优化目标,研究构建了面向多任务层次资质场景下的班型生成优化模型,并设计禁忌搜索算法进行求解。在首都机场外航服务部实际排班数据集上进行实验,验证了模型和算法的实用性和有效性,实验结果表明,求得的班型方案相比较现有人工生成的班型方案,能满足所有约束条件且总工作时间更短,总服务人数更少,提高了机场资源利用率。

摘要：在开发的武警勤务管理系统中,应用自适应遗传算法对勤务执勤的自动化排班进行了研究。根据武警勤务特点建立了一系列的约束条件模型,设计了相应的目标函数,适应度函数和遗传算子,最终在勤务系统自动化排班中取得了较为理想的效果。

摘要：某机场的数十个业务室的人员排班均是手工排班,难以应对新时代的挑战,急需信息化技术的支持。提出自动排班系统的设计,系统划分为业务层和算法模型层两大部分。业务层主要为算法模型层提供排班基础数据,以及对排班结果的界面展示。算法模型层在获得基础排班数据之后,确定启动的约束、目标表及参数等,构建人员排班的数学模型,然后调用GUROBI求解器进行求解,并将求解成功后的结果输出至业务层。当前自动排班系统主体基本搭建完成,该系统已在机场多个部门上线使用,并在多个业务室上线使用,取得显著成效,其中国际值机岗任务覆盖率提高5%。该系统具有市场独有性、多线程响应、可配置化设置等优势。