[AI学术] CP-WSP：革命性的可配置多约束劳动力排班框架

摘要

劳动力排班是一个 NP 难的组合优化问题，要求同时满足劳动法规、覆盖要求、员工偏好和运营目标。现有的约束规划 (CP) 公式通常仅建模具有 6-12 个约束的简化实例，且严重缺乏对以下方面的明确支持：

• 强制休息调度与中点控制
• 加权负荷公平性
• 需求驱动的子班次时间粒度
• 周间调度稳定性
• 跨午夜班次模式，常见于 24 小时运营

本文提出了 CP-WSP：一个声明式的 CP-SAT 框架，强制执行 14 个硬性约束作为数学上不可侵犯的要求（通过构造确保零法规违规），同时通过统一的加权惩罚函数优化 15 个软目标，所有配置均可通过 JSON 规范完成，无需代码更改。关键贡献包括：

• 一种移位窗口变量分解，支持强制休息调度与中心控制
• 加权负荷公平性
• 从 30 分钟到 2 小时的多粒度时间分辨率
• 周间调度稳定性
• 一种用于跨午夜班次的网格偏移预处理技术
• 可重现的 36 种配置基准套件，便于社区比较

在 INRC-II 基准上进行评估，涵盖了每小时和班次级别的粒度，以及 36 种合成配置。

博主点评： CP-WSP 框架在劳动力排班问题上取得了显著进展，尤其是在处理复杂约束和多目标优化方面。其可配置性和无代码更改的特性，使得该框架在实际应用中极具灵活性和实用性，值得进一步推广与应用。