python - 通过最小化特定变量的总和来优化人员调度

Question

所以，这可能有点远，因为这是一个相当复杂的问题，或者至少对我来说是这样。

我的一般问题是优化员工时间表。我有项目信息和员工信息等输入。每个员工都是四个团队之一的成员，并且具有特定的技能组合和每周特定数量的可用时间。项目具有所需的团队、技能组合、开始和结束日期、预计完成时间以及与之相关的优先级。

我开发了一个启发式模型，该模型将这些特征考虑在内，并考虑了以下约束：员工不能在每周的可用时间内工作，项目必须由指定团队内的员工完成，项目必须在开始 - 结束日期完成大体时间。我开发的模型肯定不是最优的，它只是将估计的小时数除以工作人员的数量，然后将该数字除以完成每个员工每周所需的小时数所需的周数。

我现在正试图弄清楚如何优化它。我将举一个例子来解释我是如何考虑这样做的。我的目标函数是最小化每个员工的时间过度分配的总和。

假设我有 3 个项目要安排，我有 5 名可能满足项目技能和团队要求的员工：

假设我有一个计数器来衡量，我该如何减少过度分配的数量？我知道纸浆可能是最好的包，但我需要一些关于如何开始的指导。

TLDR；我有一个功能启发式，它考虑了约束，我想通过最小化目标函数来优化它。非常感谢任何线性编程或一般建议。

重要说明：计划的项目数量各不相同，因此如果我有 x 个要计划的项目，我无法进行 x for 循环。

标签： pythonlinear-programmingpulp