本申请涉及一种基于技能匹配的排班方法和系统。包括：通过获取员工的基本工作信息和岗位技能信息，便可确定基本工作信息对应的多个基本约束、以及岗位技能信息对应的技能约束，当从多个基本约束中筛选出至少一个目标软约束时，实现根据需求对约束的灵活切换，进而可在根据目标软约束和岗位技能信息构建目标函数时，可高效地对目标函数进行求解。因此，本方法采用技能匹配的方式将员工与岗位进行匹配，显著提升了员工排班的求解效率和质量，也简化了排班问题的复杂度。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，特别是涉及一种基于技能匹配的排班方法和系统。
技术介绍
1、员工的合理排班能够保证员工以更充沛的精力投入工作中、增加员工的工作积极性以及减少员工的负面情绪，从而保障部门有序、高效的正常运作，因此合理的排班是非常重要的事情。
2、现有的基于规则的方法，主要是根据一些预设的规则进行排班，例如每个员工每天的工作时间不能超过一定的限制等。这种方法的优点是简单易实现，但是可能无法充分考虑到所有的约束和优化目标。另一种为启发式方法，通过一些启发式的策略进行排班，例如遗传算法、蚁群算法等。这种方法的优点是可以找到较好的解，但是可能需要较长的计算时间。
3、因此，如何在充分考虑到所有的约束和优化目标的情况下，确保员工排班的求解效率是本方案要解决的技术问题。
技术实现思路
1、基于此，本申请目的在于提供一种确保员工排班的求解效率的基于技能匹配的排班方法、系统和计算机设备，来解决上述
技术介绍
中提及的技术问题。
2、第一方面，本申请提供了一种基于技能匹配的排班方法。包括：
3、获取员工的基本工作信息和岗位技能信息；
4、确定所述基本工作信息对应的多个基本约束、以及所述岗位技能信息对应的技能约束；
5、从多个所述基本约束中筛选出至少一个目标软约束；所述目标软约束表征具有宽松度的约束；
6、根据至少一个所述目标软约束和所述岗位技能信息构建目标函数，并基于所述技能约束对所述目标函数进行求解，得到排班结果。</p>7、在一个实施例中，基本工作信息包括总员工数、总排班天数和最长连续工作天数；所述基本约束包括所述最长连续工作天数对应的第一硬约束和第一软约束；所述确定所述基本工作信息对应的多个基本约束，包括：根据线性约束模型创建工作天数变量；所述工作天数变量表征员工是否从d日期开始连续工作了i天；通过所述最长连续工作天数和所述工作天数变量，确定第一硬约束；通过所述总员工数、所述总排班天数、所述最长连续工作天数和所述工作天数变量，确定第一软约束。
8、在一个实施例中，根据线性约束模型创建工作天数变量，包括：获取员工在所述d日期的分配情况；根据所述分配情况和所述i天，并基于所述线性约束模型，创建工作天数变量；所述工作天数变量通过约束形式进行体现。
9、在一个实施例中，基本工作信息还包括最短连续工作天数；所述基本约束还包括所述最短连续工作天数对应的第二硬约束和第二软约束；所述确定所述基本工作信息对应的多个基本约束，包括：确定与所述d日期相关联的工作情况；通过所述工作情况、所述工作天数变量和所述最短连续工作天数，确定工作中间变量和所述工作中间变量对应的变量约束；通过所述工作中间变量确定第二硬约束，并通过所述总员工数、所述总排班天数和所述工作中间变量的变量约束，确定第二软约束。
10、在一个实施例中，基本工作信息包括总员工数、总排班天数和最长连续休息天数；所述基本约束包括所述最长连续休息天数对应的第三硬约束和第三软约束；所述确定所述基本工作信息对应的多个基本约束，包括：根据线性约束模型创建休息天数变量；所述休息天数变量表征员工是否从d日期开始连续休息了i天；通过所述最长连续休息天数和所述休息天数变量，确定第三硬约束；通过所述总员工数、所述总排班天数、所述最长连续休息天数和所述休息天数变量，确定第三软约束。
11、在一个实施例中，基本工作信息还包括最短连续休息天数；所述基本约束还包括所述最短连续休息天数对应的第四硬约束和第四软约束；所述确定所述基本工作信息对应的多个基本约束，包括：确定与所述d日期相关联的休息情况；通过所述休息情况、所述休息天数变量和所述最短连续休息天数，确定休息中间变量和所述休息中间变量对应的变量约束；通过所述休息中间变量确定第四硬约束，并通过所述总员工数、所述总排班天数和所述休息中间变量的变量约束，确定第四软约束。
12、在一个实施例中，基本工作信息包括员工偏好；所述基本约束包括所述员工偏好对应的第五硬约束和第五软约束；所述确定所述基本工作信息对应的多个基本约束，包括：将预设值作为所述员工偏好对应的第五硬约束；所述员工偏好包括工作偏好和日期偏好；根据预设的岗位集合，确定所述员工偏好对应的第五软约束。
13、在一个实施例中，基本约束包括多个硬约束和每个所述硬约束各自对应的软约束；从多个所述基本约束中筛选出至少一个目标软约束，包括：所述从多个所述软约束中筛选出至少一个目标软约束和次要软约束；所述方法还包括：基于所述次要软约束对应的硬约束对所述目标函数进行求解，得到排班结果。
14、在一个实施例中，岗位技能信息包括员工对技能掌握的熟练度和岗位对技能实际的需求度；所述根据至少一个所述目标软约束和所述岗位信息构建目标函数，包括：确定每个所述目标软约束各自对应的权重，并对每个所述目标软约束和各自对应的权重进行加权求和，得到初始函数；根据所述熟练度、所述需求度和所述初始函数，构建目标函数。
15、第二方面，本申请还提供了一种基于技能匹配的排班系统。包括：
16、信息获取模块，用于获取员工的基本工作信息和岗位技能信息；
17、约束筛选模块，用于确定所述基本工作信息对应的多个基本约束、以及所述岗位技能信息对应的技能约束；从多个所述基本约束中筛选出至少一个目标软约束；所述目标软约束表征具有宽松度的约束；
18、函数求解模块，用于根据至少一个所述目标软约束和所述岗位技能信息构建目标函数，并基于所述技能约束对所述目标函数进行求解，得到排班结果。
19、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
20、获取员工的基本工作信息和岗位技能信息；
21、确定所述基本工作信息对应的多个基本约束、以及所述岗位技能信息对应的技能约束；
22、从多个所述基本约束中筛选出至少一个目标软约束；所述目标软约束表征具有宽松度的约束；
23、根据至少一个所述目标软约束和所述岗位技能信息构建目标函数，并基于所述技能约束对所述目标函数进行求解，得到排班结果。
24、上述基于技能匹配的排班方法、系统和计算机设备，通过获取员工的基本工作信息和岗位技能信息，便可确定基本工作信息对应的多个基本约束、以及岗位技能信息对应的技能约束，当从多个基本约束中筛选出至少一个目标软约束时，实现根据需求对约束的灵活切换，进而可在根据目标软约束和岗位技能信息构建目标函数时，可高效地对目标函数进行求解。因此，通过采用多种基本约束，使得生成的员工排班结果更符合实际需求，同时通过直接引入技能约束对目标函数进行求解，采用技能匹配的方式将员工与岗位进行匹配，显著提升了员工排班的求解效率和质量，同时也大大简化了排班问题的复杂度。
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【技术保护点】
1.一种基于技能匹配的排班方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基本工作信息包括总员工数、总排班天数和最长连续工作天数；所述基本约束包括所述最长连续工作天数对应的第一硬约束和第一软约束；所述确定所述基本工作信息对应的多个基本约束，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据线性约束模型创建工作天数变量，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基本工作信息还包括最短连续工作天数；所述基本约束还包括所述最短连续工作天数对应的第二硬约束和第二软约束；所述确定所述基本工作信息对应的多个基本约束，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基本工作信息包括总员工数、总排班天数和最长连续休息天数；所述基本约束包括所述最长连续休息天数对应的第三硬约束和第三软约束；所述确定所述基本工作信息对应的多个基本约束，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基本工作信息还包括最短连续休息天数；所述基本约束还包括所述最短连续休息天数对应的第四硬约束和第四软约束；所述确定所述基本工作信息对应的多个基本约束，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基本工作信息包括员工偏好；所述基本约束包括所述员工偏好对应的第五硬约束和第五软约束；所述确定所述基本工作信息对应的多个基本约束，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基本约束包括多个硬约束和每个所述硬约束各自对应的软约束；从多个所述基本约束中筛选出至少一个目标软约束，包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述岗位技能信息包括员工对技能掌握的熟练度和岗位对技能实际的需求度；所述根据至少一个所述目标软约束和所述岗位信息构建目标函数，包括：
10.一种基于技能匹配的排班系统，其特征在于，所述系统包括：
...
【技术特征摘要】
1.一种基于技能匹配的排班方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基本工作信息包括总员工数、总排班天数和最长连续工作天数；所述基本约束包括所述最长连续工作天数对应的第一硬约束和第一软约束；所述确定所述基本工作信息对应的多个基本约束，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据线性约束模型创建工作天数变量，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基本工作信息还包括最短连续工作天数；所述基本约束还包括所述最短连续工作天数对应的第二硬约束和第二软约束；所述确定所述基本工作信息对应的多个基本约束，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基本工作信息包括总员工数、总排班天数和最长连续休息天数；所述基本约束包括所述最长连续休息天数对应的第三硬约束和第三软约束；所述确定所述基本工作信息对应的多个基本约束，包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：王笑辛，文再文，黄琪，杨征，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：
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