人员排班问题的变邻域搜索算法研究

资 源 简 介

人员排班问题的变邻域搜索算法研究

详 情 说 明

人员排班问题是一类典型的组合优化问题，常见于医疗、交通等服务行业。该问题需要在满足各种约束条件的前提下，合理安排员工的工作时间和班次。传统方法往往难以处理复杂约束和大规模场景，而变邻域搜索算法(VNS)作为一种启发式算法，为解决这类问题提供了新思路。

变邻域搜索算法的核心思想是通过系统性地改变邻域结构来跳出局部最优。在人员排班场景中，算法首先构建初始解（如随机排班表），然后定义多个不同规模的邻域操作：小范围调整（如交换两个员工的班次）、中范围调整（如重组某科室的排班周期）、大范围扰动（如完全重置某天的排班）。通过分层搜索策略，既能保证局部精细优化，又能探索全局解空间。

该算法的优势在于其灵活的适应性：硬约束（如法定休息时间）可通过惩罚函数处理，软约束（如员工偏好）可转化为优化目标。实验表明，相比传统遗传算法，VNS在求解质量和计算效率上更具优势，尤其适合动态调整的场景需求。未来可结合机器学习预测排班需求，进一步提升算法性能。