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基于神经网络辅助的智能人员排班系统

指挥与控制学报 2023年第2期9卷 215-224页

作者：陈子夷豆亚杰姜江杨克巍谭跃进国防科技大学系统工程学院湖南长沙410072

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... 详细信息

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.

关键词：人员排班组合优化深度神经网络分支定界法

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考虑防护成本的机场安检人员排班问题研究

考虑防护成本的机场安检人员排班问题研究

作者：唐陆锋东华大学

学位级别：硕士

机场是航空公司日常生产运营的核心基础资源,是保障航空产品服务业、货物运输业等多行业有序进行的核心场所。而安检服务作为机场提供的基础服务,主要负责对旅客及其随身携带的物品进行安全性检查,排除潜在的安全隐患。近年来,我国的经... 详细信息

机场是航空公司日常生产运营的核心基础资源,是保障航空产品服务业、货物运输业等多行业有序进行的核心场所。而安检服务作为机场提供的基础服务,主要负责对旅客及其随身携带的物品进行安全性检查,排除潜在的安全隐患。近年来,我国的经济和民航业飞速发展,大型航空枢纽客运量呈现逐年增长的趋势,安检人员的排班问题成为机场运营管理中的重要一环。由于不断增加的客运业务量,机场原本所采用的手动排班、人工经验排班等调配方法难以满足日益增长的业务需求。机场安检员工多抱怨原有排班计划安排下的工作时间长、强度大,工作体验较差,导致机场员工的离职率常年较高。2020年初爆发的新冠肺炎疫情更是给机场安检工作提出了巨大的挑战。机场作为连接国内外的最后一道关卡,其员工工作中都有潜在可能接触到新冠病毒携带体。为了做好“外防输入”工作,同时保证员工的身体健康,机场统一要求员工工作时穿戴好防护服、口罩等防护设施。而所有防护工具都具有时效性和使用成本,如何在避免员工感染病毒的前提下优化新冠肺炎特殊时期的排班工作,成了机场安检运营管理中的又一大难题。本文从上述机场现有安检排班模式下存在的问题出发,运用两阶段排班方法的相关思想对疫情期间的机场安检排班问题展开分析,将原本复杂的排班问题拆解为三个子问题,即安检通道需求计划、班型生成以及轮班方案匹配,并明确了排班目标及各参数变量间的关系。随后本文分别结合不同环节的真实运营场景及相应的约束限制条件,对三个子问题建立整数规划模型。在安检通道需求计划模型中,本文将排队论的相关思想及经典模型应用于疫情期间的机场安检场景中,建立了在满足机场安检运营要求的情况下,以最小化安检通道总数为目标的整数规划模型,并运用S机场疫情期间的真实生产数据求解出最优的安检通道计划方案。接着,本文结合机场安检员工的工作特性和考虑员工工作环境安全性的问题,分员工工作时长固定和不固定两种情况,基于新冠肺炎疫情特殊时期的机场真实运营场景,考虑防护成本这一因素,以最小化机场安检运营总成本为优化目标,分别研究了在满足安检服务需求的前提下的排班优化方案。在工作时长固定的排班模型中,本文参照标准工时制度,分别建立了以安检工作运营总成本最低为目标的班型生成模型和以最小化员工上班次数为目标的轮班方案匹配模型。随后,本文基于先前求解出的最优安检通道需求数据,采用Cpelx软件对模型进行求解,得到最优排班方案。通过新排班方案与原有一天两班制排班模式下求解出的排班方案进行对比分析,证明了本文所提出的新排班模式在效率、成本、人员利用率等多方面都有较大的优化,其中防护成本开支缩减了100%,验证了优化方案的有效性。在时长不固定的排班模型中,进一步引入综合工时制以提高模型的适用范围,通过放宽对工作时长的假设,增加了排班模式的灵活性,建立资源配置更优的安检人员排班模型,以降低安检工作运营的总成本。随后运用模拟退火算法的思想对模型求解进行设计,将排班人数满足预测需求人数这一约束条件以惩罚函数的形式放入目标函数中,通过不断对生成的排班方案进行“退火”迭代寻找最优解。最后,基于先前求解出的最优安检通道计划数据对所提出的新排班模型进行求解,得到最优排班方案,并将新排班方案与原排班模式下求解出的排班方案进行对比分析,结果表明:在满足安检需求的条件下,新排班方案在员工时长有效率、闲置时间等多方面取得了较大的优化,节省了大量机场安检运营成本,对于疫情特殊时期的机场安检排班工作提供了科学而有效的管理策略。

关键词：机场安检防护成本人员排班整数规划新冠肺炎疫情

基于两阶段启发式算法的机场地面服务人员排班研究

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基于两阶段启发式算法的机场地面服务人员排班研究

作者：刘勇强华中科技大学

学位级别：硕士

近些年来,航空产业飞速发展,机场旅客吞吐量迅速增长,地面服务任务量加重,同时员工的需求也越来越多样化,导致机场地面服务人员的排班变得极其复杂。目前机场普遍依据经验采取手工方式对地面服务人员进行排班,一方面,排班效率低,无法保... 详细信息

近些年来,航空产业飞速发展,机场旅客吞吐量迅速增长,地面服务任务量加重,同时员工的需求也越来越多样化,导致机场地面服务人员的排班变得极其复杂。目前机场普遍依据经验采取手工方式对地面服务人员进行排班,一方面,排班效率低,无法保证以员工工作量公平性为主的各种员工诉求,另一方面,面对机场的各种不确定性事件难以及时对排班计划进行合理的调整,进而影响到乘客的满意度和企业形象。因此,对机场地面服务人员自动化排班的研究,具有重要的理论价值和现实意义。本文结合机场实际运营特点,首先基于排队论研究了机场地面服务任务需求预测问题。然后基于任务需求预测结果,采用两阶段启发式算法研究了机场地面服务人员的计划排班问题。进一步,考虑到机场的高度动态不确定性,研究了不确定性事件下计划排班表动态优化的问题,主要研究内容如下:1)研究了机场地面服务任务需求预测问题。将机场地面服务任务需求分为确定型任务需求和不确定型任务需求,对于确定型任务需求,采用任务拆分与合并方法减少任务需求。对于不确定型任务需求(如值机任务需求),采用XGBoost算法预测各时期到达值机柜台的旅客数量,据此建立了()//(8()非平稳需求排队模型,进一步,设计了基于固定结转积压方法的两阶段值机人员需求优化算法。最后,以新疆乌鲁木齐地窝堡国际机场航班数据为例,预测了机场地面服务的任务需求,并且与SIPP方法对比分析,验证了两阶段值机人员需求优化算法的有效性。2)研究了机场地面服务人员计划排班问题。依据机场地面服务人员排班问题特点,以任务需求覆盖、员工工作量公平性和夜班分配均衡程度等要求为约束条件,并设置相应的惩罚系数,以最小惩罚值为目标函数,构建了机场地面服务人员排班模型。进一步,提出了一种两阶段的启发式算法,第一阶段为一种基于贪婪启发式的班次和任务预分配算法,第二阶段为一种基于改进模拟退火的预分配优化算法。最后,以新疆乌鲁木齐地窝堡国际机场的航班数据和员工数据为例,与两种基准算法对比分析,验证了两阶段启发式算法的稳定性和有效性。3)研究了基于不确定性的排班表动态优化问题。从需求不确定性、到达不确定性和人员不确定性三个方面对不确定性事件进行了分析,总结了机场地面服务人员排班常见的六种不确定性事件。进一步,以覆盖任务需求、提高员工工作量公平性以及减少员工在新排班表和计划排班表的轮班偏差等为主要目标,构建了计划排班表动态优化模型,并提出一种动态优化的启发式算法,在不确定性事件发生时快速对排班表进行调整。最后,针对以上六种不确定性事件,进行了10项有代表性的仿真实验,实验结果验证了该算法应对不确定性事件的有效性。

关键词：机场地面服务人员排班启发式算法动态优化值机固定结转积压排队论

面向时变需求的某机场客舱清洁人员排班问题研究

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面向时变需求的某机场客舱清洁人员排班问题研究

作者：陈颖成广东工业大学

学位级别：硕士

飞机的客舱清洁是机场地勤保障服务系统中一项重要的服务活动。科学合理地安排客舱清洁人员将充分利用机场现有清洁服务资源,提高员工的工作效率及服务质量,进而增强机场的竞争力。本文以国内某大型枢纽机场客舱清洁部作为背景,研究客... 详细信息

飞机的客舱清洁是机场地勤保障服务系统中一项重要的服务活动。科学合理地安排客舱清洁人员将充分利用机场现有清洁服务资源,提高员工的工作效率及服务质量,进而增强机场的竞争力。本文以国内某大型枢纽机场客舱清洁部作为背景,研究客舱清洁人员排班问题。客舱清洁人员的排班问题,具有高时变需求、多班次排班、上班时间安排要求稳定、班次分配要求公平等特点,大大提升了排班的难度。当前该机场的客舱清洁部采用人工排班方式,不仅效率低下,而且缺乏相关科学合理的排班理论及技术支持,难以保证排班质量。因此本文研究了该机场的客舱清洁人员排班问题,主要内容如下:（1）首先分析了该机场的客舱清洁人员排班现状,发现了排班问题类型及特点,总结了当前排班存在的问题,并从机场、排班员、员工三个方面归纳整理了排班的需求,为后面的模型研究进行了铺垫。（2）为了减少模型排班对客舱清洁部现阶段人员管理制度的冲击,接着本文结合了客舱清洁部现有的轮询排班方式,构建了面向时变需求的人员轮询排班整数线性规划模型,并调用Gurobi求解,通过实例分析将模型排班方案与人工排班方案进行对比,验证了人员轮询排班模型的实用性。（3）然后本文分析了非轮询排班方式在机场客舱清洁人员排班工作上的应用趋势,结合现有文献的研究成果与实际排班需求,提出了一组构建班次连续约束的通用公式,并构建了面向时变需求的人员非轮询排班整数线性规划模型。通过实验分析,与人员轮询排班模型的排班方案进行对比,验证了非轮询排班模型的可行性。（4）为了提高非轮询排班模型的求解效率,最后本文设计了一种滚动周期排班方法,将一个较长的排班周期分成多个较短的排班周期,采用特定的方法依次独立求解,再融合成一个完整周期的排班方案。通过实验分析,验证了这种方法的有效性。

关键词：机场地勤客舱清洁人员排班时变需求整数线性规划

基于Block Gibbs的航空公司外航服务人员排班算法

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电子与信息学报 2018年第10期40卷 2513-2520页

作者：卢敏王莉唐菱中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中山大学机器智能与先进计算教育部重点实验室广州510275 中国民航大学信息技术科研基地天津300300 民航旅客服务智能化应用技术重点实验室天津300300

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... 详细信息

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%。

关键词：航班地勤人员排班吉布斯采样层次资质

自动与人工驾驶混合电动公交系统车辆调度与人员排班协同优化

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自动与人工驾驶混合电动公交系统车辆调度与人员排班协同优化

作者：余亚鹏北京交通大学

学位级别：硕士

电动公交以其绿色、安静、舒适等特征日益引起广泛关注并逐渐取代燃油公交,成为我国城市公交系统发展的重要趋势;与此同时,基于传感、通讯、物联网、人工智能等新技术发展起来的自动驾驶公交车辆及其智能运营模式推动了城市公交系统的... 详细信息

电动公交以其绿色、安静、舒适等特征日益引起广泛关注并逐渐取代燃油公交,成为我国城市公交系统发展的重要趋势;与此同时,基于传感、通讯、物联网、人工智能等新技术发展起来的自动驾驶公交车辆及其智能运营模式推动了城市公交系统的变革。在可预见的未来,大量公交线路将会由自动驾驶公交与人工驾驶公交构成的电动公交混合车队承担运行任务。基于此,本文面向电动化公交车线路,分别针对人工驾驶公交系统、人工与自动驾驶车辆构成的混合公交系统,研究其车辆调度、人员排班、充电计划协同优化问题。首先,面向人工驾驶电动公交线路,综合考虑快充、慢充、换电三种充电模式,构建车辆调度、人员排班、充电计划协同优化模型。模型以最小化驾驶员薪资成本、车辆购置与运营成本、充电设施与充电电量成本为目标;并对电动公交系统的运营过程进行了全面分析,设置续驶里程、驾驶员工作强度等约束条件。针对提出的模型,设计了基于列生成的生成与选择两阶段求解算法。以北京的一条公交线路为例进行分析,结果表明本文提出的模型与算法能够有效减少公交公司的运营成本,提高车辆和驾驶员的利用率;进一步案例测试发现,公交线路长度对充电模式的选择有重要影响,运营里程长的线路倾向于慢充模式,而运营里程短的线路则倾向于快充模式;通过算法对比以及对北京市大规模路网进行排班,证明了算法的高效性。其次,面向未来自动驾驶环境下混合公交运营线路,考虑自动驾驶公交人车不绑定、人工驾驶公交人车绑定,构建车辆调度、人员排班、充电计划协同优化模型。模型目标为最小化驾驶员与安全员薪资成本、车辆购置与运营成本、充电设施与充电电量成本;并深入分析混合公交车队的运营限制,考虑续驶里程、驾驶员与安全员工作强度等约束条件。基于模型的特点,本文采用了基于惩罚Benders的生成与选择求解算法。结果表明引入自动驾驶公交,可有效地降低公交系统总成本,缩小车队规模与人员规模;通过灵敏度分析发现,自动驾驶公交安全员日薪、自动驾驶公交单位里程运营成本对车辆调度和人员排班影响较大;通过算法对比,证明了算法的有效性。最后,考虑交通状况、乘客需求、驾驶行为等造成的行程时间与电量消耗不确定性,针对自动驾驶与人工驾驶混合电动公交系统,构建了考虑行程时间不确定的车辆调度、人员排班与充电计划K-适应性优化模型。模型以最小化最坏情况下成本的鲁棒优化模型为基础,最小化所有不确定情形在K个候选方案下的成本和。模型以行程时间预算不确定集为基准,生成K个候选方案,在行程时间可预知时,从候选方案中选出可行且最优方案。本文设计“分支-生成-选择-决策”的四阶段求解算法进行模型的求解。案例分析通过对确定性模型与K-适应性模型进行比较,表明K-适应性模型可以更好应对不确定性;通过对不确定性相关参数进行灵敏度分析,发现K值为3时系统总成本与算法求解时间达到了帕累托最优状态,不确定度为1时系统总成本与方案可行性达到帕累托最优状态。

关键词：混合公交系统多充电模式车辆调度人员排班 K-适应性优化

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面向层次资质的机场外航服务人员排班研究

交通运输系统工程与信息 2019年第2期19卷 231-237页

作者：冯霞唐菱卢敏中国民航信息技术科研基地天津300300 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300

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,... 详细信息

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.

关键词：智能交通层次资质禁忌搜索算法人员排班智能优化

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面向班型动态生成的地服人员排班算法

交通运输系统工程与信息 2018年第4期18卷 54-60页

作者：卢敏王莉中国民航大学中国民航信息技术科研基地天津300300 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中山大学机器智能与先进计算教育部重点实验室广州510275

面向班型动态生成的地服人员排班旨在动态生成班型,并将员工分配到班型中,以班型为航班地面保障单元.现有面向班型的人员排班算法是建立在固定班型数和班型内的员工资质数,未考虑班型数未知的重要前提.为此,提出面向班型动态生成的地服... 详细信息

面向班型动态生成的地服人员排班旨在动态生成班型,并将员工分配到班型中,以班型为航班地面保障单元.现有面向班型的人员排班算法是建立在固定班型数和班型内的员工资质数,未考虑班型数未知的重要前提.为此,提出面向班型动态生成的地服人员排班算法,其核心思想是通过block Gibbs抽样迭代优化班型内人员构成、班型内航班集和班型生成.在某机场值机人员的数据集中验证此算法,实验结果表明,在满足员工层次资质、员工白夜班和班型动态生成的约束下,算法能够生成合理的班型.

关键词：航空运输班型动态生成吉布斯采样人员排班

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呼叫中心人员排班问题的整合方法

系统工程 2015年第10期33卷 141-148页

作者：万正彤李军祥上海理工大学管理学院上海200093

运用基于人因工程学中的美国国家航空航天局任务负荷指数量表(National Aeronautics and Space Administration-Task Load Index,NASA-TLX)和统计过程控制(Statistical Process Control,SPC)及模糊诊断技术构建综合模型来解决大型呼叫中心人员排班合理性的问题。一方面通过对于某呼叫中心坐席人员的问卷调查,从坐席的角度根据脑力负荷测量方法——NASA-TLX量表来衡量人员排班是否合理,另一方面利用SPC与模糊诊断技术从顾客满意度角度衡量人员排班的合理性。最后,对呼叫中心的人员排班问题的优化与调整进行综合考量。

关键词：人因工程 NASA—TLX 呼叫中心人员排班统计过程控制模糊诊断