基于碳排放量的机型排班优化

绿色低碳是当今的发展要求。航空公司可以从优化机型排班工作作为突破口,实现减少碳排放量的目的。为计算多条航班计划碳排放量,采用国际民用航空组织(ICAO)碳排放量计算公式,针对某航A320和B737两种机型,以碳排放量最小为约束条件,使用CPLEX软件求出某个航段上机型的最优解,最终实现整个航段的碳排放量最小。结果显示,在航段上使用两种混合机型比使用单一机型可节约更多的碳排放量,碳排放的减少区间为0.6%~2.9%,证明从碳排放量优化航空公司机型具备一定的合理性。

基于双向协同算法的公交时刻表及排班优化

针对公交时刻表生成及排班过程中,以往研究大多建立优化模型,并采用遗传算法等启发式算法求解,存在公交时刻表与排班模型的求解效率低、求解结果不确定性,不便于公交企业的实际运营组织等问题,提出了双向协同算法的时刻表及排班优化方法.首先,建立公交单向时刻表模型、双向协同时刻表及排班优化模型;然后,融合高峰小时识别、发车频率累计曲线法、最大断面平移算法等方法,提出公交时刻表及排班双向协同优化算法(Bidirectional Coordination Optimization Algorithm,BCOA),通过双向协同算法将排班计划与时刻表进行联动,在排班的过程中同时对时刻表进行调整,对公交车次链进行协调优化,高效求解双向协同公交时刻表及排班优化模型;最后,以四川省宜宾市公交线路10路数据为例进行分析.研究结果表明:与遗传算法比较,基于双向协同算法的时刻表算法结果确定、求解效率高,求解时间减少5倍;与实际运营时刻表比较,双向协同公交时刻表在使用车辆数相同的情况下,运营车次减少了9%,下行线路运营时长增加了5%,解决了实际使用时刻表下行方向结束运营时间较早的问题,且能保证司机休息时长.

基于航班环的机组排班优化

机组排班计划是航空公司运营管理计划的重要组成部分,因其NP-hard特性常面临组合爆炸而难以求解。针对这一问题,提出一种基于航班环的优化模型。在第一阶段考虑执勤时空衔接约束与执勤始发终到约束,构建了航班间的航班环模型;在第二阶段设计了结合改进的深度优先搜索算法(depth-first search,DFS)以及贪心算法完成对模型的求解。此外,提出了列生成算法下受限主问题模型(restricted master problem model,RMP),并运用该模型完成实验验证算例的求解。

呼叫中心排班优化模型的研究

呼叫中心排班系统的优化研究是在话务员和坐席资源约束下,根据服务需求时间序列,合理安排资源,以提高呼叫接入服务质量、提高话务员的个性化满意度和降低运营成本的多目标复杂约束的优化问题。根据客服质量与话务员满意度相关的指标和约束,引入了服务水平、排班成本、话务员疲劳度、排班公平性和话务员意愿等因素。基于对满足服务水平的班组数量的预测,依据对外的规划经营和对内的管理调度的区别,将排班决策分为班次设计和班组指派两大具有递进关系的子模型。利用改进型PSO算法和旋转排班法进行求解,并且根据排班结果和评价参数对规划调度参数进行反馈调整。最后通过仿真分析说明了本文方法在兼顾客服满意度和话务员满意度的呼叫中心排班决策系统中有很好的适应性。

基于驾驶质量的城市轨道交通乘务排班优化研究

将已有乘务排班计划中的轮乘卡抽象为若干工作单元,将驾驶质量定义为由对标精度、准时度、舒适度和能耗度4个指标加权平均和,并给出各种指标计算公式;通过模拟实验测出每位驾驶员在每个工作单元的对标误差、时间误差、区间v-t曲线数据,计算驾驶质量,再利用无预估模型拟合软件1stOpt,并借助微积分公式推导出驾驶质量同间休时间、出勤时刻、结束时刻的三元函数关系;然后把问题转化为以该函数最大化的一般约束非线性规划模型,分别对七种情况下乘务排班间休时间、出勤时刻、结束时刻进行优化;最后,为了验证优化模型的有效性,分别设计了对比试验,结果表明优化后平均驾驶质量分别提高14.09%、8.17%、6.41%、9.45%、6.31%、7.64%、7.57%。

客服中心排班优化问题建模及研究

客服中心排班优化是提升客服中心服务质量和效率的关键。文中研究了企业客服中心的排班优化问题,构建了一个排班优化模型,设计了排班优化的目标函数和约束条件,并对差分进化算法进行改进,通过对变异率和交叉率进行自适应调整,平衡了算法寻优速度和寻优精度之间的矛盾。实验结果表明,该算法能够有效实现企业客服中心的排班优化,性能优于常用的遗传算法和粒子群算法。

优化排班模式在临床责任制护理中的应用

目的探讨优化排班模式在临床责任制护理中的应用效果。方法选取我院10个临床科室共100名护士作为研究对象,于2022年3月开始实施精细化垂直管理排班模式,护理部按照层级管理,结合科室患者人数、各病区需求、疫情防控,配合弹性排班模式,对人力资源统一调配。2021年9月至2022年2月为实施前,2022年3月至2022年8月为实施后,比较实施前后护士工作质量、护士工作满意度、护士工作效率开展情况。结果优化排班模式后护士工作质量、护士工作满意度、护士工作效率开展情况均优于实施前(P<0.05)。结论优化排班模式可提高护士工作质量、护士工作满意度、护士工作效率。

基于公交数据挖掘的时刻表排班协同换乘优化

为实现公交换乘协同排班,减少乘客出行换乘时间,本文对公交信息系统的IC卡数据及车辆GPS数据进行数据挖掘,提取换乘信息并对现有的发车排班进行优化.首先,构建了公交运行状态信息提取模型,提取现有的公交运行状态信息.在此基础上,设计了邻域搜索的公交时刻排班优化算法,得到最佳发车排班时刻表.为验证所提出方法的有效性,选取了成都市的56路和3路公交线路的实际数据进行案例验证.结果表明:通过优化排班的方法,在不改变现有的公交供需条件的前提下,可以有效实现协同换乘;与原有的公交服务相比,优化之后的公交服务能够更加贴近出行需求,提升线路之间的换乘衔接效率,从而提高公交服务质量.

人文关怀理念下创新优化排班模式在消化内科中的应用

目的探讨人文关怀理念下创新优化排班模式在消化内科中的应用,探索人性化、弹性化、整体护理排班模式。方法将3种不同的排班模式应用于临床,每种排班模式实施6个月,分析3种不同排班模式中,患者、护士、医生的满意度情况。结果实施创新优化排班模式患者满意度、护士满意度、医生满意度都有大幅度的提高,使责任护士知晓率高达99.3%,患者满意度高达99.6%,明显高于其他2种排班模式(P<0.05)。结论在消化内科实施优化创新排班模式,将人文关怀理念应用于临床,实现个性化整体连续性护理,可减轻护士压力及职业倦怠,提高患者满意度,保证医护患和谐,提高医疗护理质量。

运用工作强度计算法优化门诊药房排班

目的:通过工作强度计算法对门诊药房排班进行优化。方法:对传统排班方式进行调研,计算出各时段前、后台调剂人员的工作强度,并利用图表形式分别反映出前、后台工作强度的波动趋势,通过数学换算后调整排班。结果:通过对前、后台调剂人员工作强度的趋势观察,确定前、后调剂工作人员的工作强度趋于一致;排班调整后,调剂人员工作强度波动明显减小。结论:门诊药房前、后台调剂人员1:1配置方式合理,采用工作强度计算法能使门诊药房排班更优化合理。

大型超市前端收银排班优化策略

论文首先通过排队论计算出超市在营业期间各时段来客数相对应的最优的需要开放的收银台的数量,然后根据排班的约束条件线性规划求解出不同班次的人员安排,并对某公司旗下的几个大型超市的真实数据进行验证,最后阐述了该优化策略的优越性和局限性。

呼叫中心排班优化及效果评估方案研究

本文主要通过研究南方电网东莞客服中心的话务模式,结合现场调研和数据分析,找出现行排班、现场管理、员工效能和绩效管理等方面的短板,提出有针对性的排班优化方案和新旧排班方式的接续问题的解决方法,并对优化实施进行周期性跟踪,评估排班契合度、员工遵守率、员工效能和服务指标的改善情况。

门诊科室特殊情况下的优化护理排班

本文总结门诊科室特殊情况下优化护理排班的方法及效果。主要包括优化护理排班的必要性、方法、重要性几方面,通过对本科复杂现状的分析,首先寻求排班所想达到的理想要求,然后在排班过程中统筹分析、分清轻重,以达到最大化满足各种理想要求的目标,制定出适合本科的科学优化的排班模板。认为科学优化的护理排班在门诊人员短缺、工作量大的情况下,大大提高了护士工作积极性,保障了护理安全,使各项工作高效安全运行,同时也促进护士身心愉悦、健康,使工作质量和生活质量都得到提高。

基于遗传算法的公交智能排班系统的设计与实现

运营车辆智能排班问题是公交车辆智能调度需要解决的典型问题之一。它可以描述为:利用某种智能化的算法,在有限的步骤内,找出所有满足约束条件的最优排班方案或者接近最优的方案。文章应用已有的客流信息,并兼顾到乘客和公交公司的双重利益,引入了遗传算法(GA),构造了符合行车规律的编码方式、遗传算子,并给出了公交智能排班系统的设计,完成了程序的编码工作。

优化:不断消除“瓶颈”

计划与排产系统其实就是一个如何进行排班优化的问题。在运筹学中,主要是针对各种变量的随意组合,而每个变量对于最终结果的影响程度又各不相同,利用数学建模、运算之后得出最优解。

人力资源优化模式在ICU护理中的应用

总结ICU人力资源优化排班模式的经验,包括:建立并优化ICU护理专业组的人力配置和专业培训,实行责任组长负责制、建立小组长检查巡视登记、护理二线班等,合理弹性地利用人力资源,提高工作效率,降低护理成本,保证护理质量。认为人力资源优化的护理模式可以充分合理使用护理人力资源,保证急危重症患者救治工作的顺利开展,能有效提高护士及患者的满意度。

超大规模管理优化问题的求解:城市小区粪渣清运排班案例研究

深圳市罗湖区小区粪渣清运排班优化为超大规模的实际管理优化问题.以该问题为案例,探索超大规模优化问题可行的求解方法.建立了城市小区粪渣清运排班优化模型,根据"贪婪"规则,设计了基于构造规则的启发式算法.通过小规模算例验证了算法的有效性.将该算法应用于案例中的实际问题,取得了满意结果.研究表明,对于实际的超大规模优化问题,可依据问题自身的特征,基于最质朴的贪婪规则,设计合适的启发式算法求解.该研究为类似的超大规模优化问题的求解提供了可供选择的思路.

民航机场地面服务人力资源两阶段运筹优化算法

为解决民航机场人员排班管理问题,在人力资源已知、人力需求曲线已知的情况下,研究如何更好地依据这种需求来配置每天的班次,既公平又满足员工个性化需求地完成员工到班次的指派。研究分为两个阶段:一是班次设计阶段,即在一段时期内的可用人力资源相对稳定,人力需求曲线相对准确提供的条件下,合理设计各班次开始时间、班次长度以及班次需求人力;二是优化排班阶段,即根据设计出的班次信息,按照约束集的要求进行优化排班,确定员工每天上班信息。研究成果在某机场客舱清洁室落地实施,对比机场传统的手工排班,该业务室人力浪费量上减少了约5人/h,人力资源利用率上提高了约18.67%,员工上班天数和上班工时均衡性分别提高了8.2%、48.5%,取得了良好的优化效果,具有良好的工程应用价值。

基于空管调度不均问题的人力资源分配优化研究——以天津滨海国际机场为例

本文通过对空管中存在的人力资源分配问题进行研究,通过设计调查问卷并用模糊综合评价法处理数据的模式先得到影响空管班组间的影响因素然后根据影响因素建立管制班组的排班模型,通过建立算法的方式进行具体排班的优化从而得出新的优化班组排班方案。

公交车辆班次计划自动编制探索

公交车辆班次计划编制以"自动、智能"为主要设计思路,结合数学算法实现排班系统的智能化。在原有调度人员的经验进行计划排班的基础上,根据实际运营结果,不断对排班参数及实现流程进行自动修正和优化,从而达到自学习、优化排班结果的目标。