基于or-tools的人员排班问题建模求解（JavaAPI）

使用Java调用or-tools实现了阿里mindopt求解器的案例（https://opt.aliyun.com/platform/case）人员排班问题。

人员排班问题

随着现在产业的发展，7*24小时服务的需要，人员排班的问题，逐渐成为了企业管理中的重要环节。人员排班在许多行业都具有广泛的应用价值，主要包括以下几个方面：

• 制造业：生产车间的人员分配、班次安排和轮班计划等，需要根据产线的工作要求和员工的技能特点进行合理的排班。
• 医疗行业：医院、诊所等机构需要对医生、护士等员工进行排班。
• 餐饮业：餐厅、咖啡馆等服务场所需要根据客流高峰期和低谷期合理安排员工的工作时间。
• 零售业：商场、超市等零售场所需要根据营业时间、客流量和节假日等因素进行人员排班。
• 旅游业：景区、酒店等旅游设施需要根据旅游旺季、淡季和客流量变化对员工进行排班。
• 客服中心：呼叫中心、在线客服等服务机构需要根据客户咨询需求进行员工排班。

总之，人员排班在各行各业都具有重要的实际应用价值，可以帮助企业和机构提高管理效率、降低成本，同时提升员工的工作满意度和整体效能。总之，人员排班在各行各业都具有重要的实际应用价值，可以帮助企业和机构提高管理效率、降低成本，同时提升员工的工作满意度和整体效能。

运筹学中的数学规划方法是计算人员排班问题的一个好方案。人员排班问题在建模时需要考虑多种约束条件，比如：

• 用工需求约束：根据各岗位的工作任务和生产要求，保证每个岗位在每个时间段内有足够的员工进行工作。
• 员工能力约束：不同岗位可能需要不同的技能和经验，需要确保安排到相应岗位的员工具备相关的能力和资质。
• 工作时间约束：员工的工作时间需要遵守相关法律法规，比如每天工作时间上限、休息时间要求等。此外，还需要考虑员工的工作时间偏好，如部分员工可能只能接受特定时间段的工作安排。
• 连续工作天数约束：为保证员工的工作质量和身体健康，通常要求连续工作天数不超过一定限制。以及员工在一定时间周期内有休假要求，需要确保他们的休假安排得到满足。
• 公平性约束：为保障员工的权益，要求在满足以上约束的前提下，尽量平衡各员工的工作时间和任务分配，避免出现工作负担不均衡的情况。
• 员工偏好：如每个员工有自己更喜欢的上班的时间、岗位、或者协作同事配合等。

我们需要考虑企业内各岗位的需求、员工的工作能力以及工作时间的限制等因素。此外，还需关注企业成本与员工满意度的权衡，以确保在合理控制成本的前提下，最大程度地提高员工的工作满意度。属于一个约束复杂，且多目标的问题。在用数学规划方法进行排班时，建议做一些业务逻辑简化问题，否则容易出现问题太大或者不可解的情况。

下面我们将通过一个简单的例子，讲解如何使用数学规划的方法来做人员排班。

问题描述

个公司有客服岗工作需要安排，不同时间段有不同的用户需求。该公司安排员工上班的班次有三种：早班8-16点、晚班16-24点和夜班0-8点。一周员工最多安排5天上班，最少休息2天。需要保障值班员工能满足需求，且要保障员工休息时间，如前一天安排晚班后，第二天不能安排早班。

请问怎么安排总上班的班次最少，此时的班表是什么样的？

数学建模

编程求解（ortools+JavaAPI）

复制代码不能直接运行，需要在IDEA pom.xml中导入阿帕奇读取csv文件的依赖，并且需要导入ortools的maven依赖。
数据可在文章开头阿里mindopt案例地址中获取。

<dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-csv</artifactId>
            <version>1.7</version>
        </dependency>

package main.java.mindoptdemo;

import com.google.ortools.Loader;
import com.google.ortools.sat.*;
import org.apache.commons.csv.CSVFormat;
import org.apache.commons.csv.CSVRecord;

import java.io.File;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.logging.Logger;
import java.io.IOException;
import java.io.Reader;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.stream.IntStream;

public class EmployeeSchedulingProblem {
    public int n_shifts;
    public int n_days;
    public int n_employees;
    int[] days;
    int[] shifts;
    int[] employees;
    int[][] demandOfEmployees;
    public static Logger logger = Logger.getLogger("myLogger");

    public int getDemandOfEmployees(int day, int shift) {
        return demandOfEmployees[day][shift];
    }

    public EmployeeSchedulingProblem() throws IOException {
        demandOfEmployees = this.readFile();
        employees = IntStream.range(0, n_employees).toArray();
        days = IntStream.range(0, n_days).toArray();
        shifts = IntStream.range(0, n_shifts).toArray();
    }

    public int[][] readFile() throws IOException {
        this.n_shifts = 0;
        try (Reader reader = Files.newBufferedReader(Paths.get("src/main/java/mindoptdemo/班次.csv"))) {
            Iterable<CSVRecord> records = CSVFormat.DEFAULT.parse(reader);
            records.iterator().next(); // 跳过第一行
            for (CSVRecord record : records) {
                String shift = (record.get(0));   // 星期1到星期7，索引为0，故-1
                n_shifts += 1;
            }


        } catch (IOException e) {
            logger.warning(e.getMessage());
        }
        // 调度周期：7天，3班倒
        this.n_days = (int) Files.lines(Paths.get(new File("src/main/java/mindoptdemo/需求人数.csv").getPath())).count() - 1;
        int[][] demandOfEmps = new int[n_days][n_shifts];

        // commons-csv读取csv文件，需要导入依赖
        try (Reader reader = Files.newBufferedReader(Paths.get("src/main/java/mindoptdemo/需求人数.csv"))) {
            Iterable<CSVRecord> records = CSVFormat.DEFAULT.parse(reader);
            records.iterator().next(); // 跳过第一行
            for (CSVRecord record : records) {

                int day = Integer.parseInt(record.get(0)) - 1;   // 星期1到星期7，索引为0，故-1
                int morningShiftEmpNum = Integer.parseInt(record.get(1)); // 早班需要员工的数量
                int middleShiftEmpNum = Integer.parseInt(record.get(2));  // 中班需要员工的数量
                int nightShiftEmpNum = Integer.parseInt(record.get(3));   // 晚班需要员工的数量

                //保存至二维数组，某天某班次需要的员工数量
                demandOfEmps[day][0] = morningShiftEmpNum;
                demandOfEmps[day][1] = middleShiftEmpNum;
                demandOfEmps[day][2] = nightShiftEmpNum;
                this.n_employees += morningShiftEmpNum + middleShiftEmpNum + nightShiftEmpNum;
            }
            this.n_employees = (int) Math.ceil((double) (this.n_employees) / 5) + 1;
        } catch (IOException e) {
            logger.info(e.getMessage());
        }

        return demandOfEmps;
    }

    public void orToolssolve() {
        Loader.loadNativeLibraries();

        // 声明模型
        CpModel model = new CpModel();
        // 初始化决策变量
        Literal[][][] x = new Literal[n_employees][n_days][n_shifts];

        for (int n : employees) {
            for (int d : days) {
                for (int s : shifts) {
                    x[n][d][s] = model.newBoolVar("shifts_n" + n + "d" + d + "s" + s);
                }
            }
        }

        // 约束：每天各个班次在岗的人数符合需求
        for (int day = 0; day < days.length; day++) {
            for (int shift = 0; shift < shifts.length; shift++) {
                LinearExprBuilder numShiftsWorked = LinearExpr.newBuilder();

                for (int empNum = 0; empNum < n_employees; empNum++) {
                    numShiftsWorked.add(x[empNum][day][shift]);
                }
                model.addLinearConstraint(numShiftsWorked, this.getDemandOfEmployees(day, shift), n_employees);
            }
        }
        // 约束：每人每天最多只有一个班次
        for (int n : employees) {
            for (int d : days) {
                List<Literal> work = new ArrayList<>();
                for (int s : shifts) {
                    work.add(x[n][d][s]);
                }
                model.addAtMostOne(work);
            }
        }
        // 约束：前一天是晚班的，第二天不能是早班
        for (int e : employees) {
            for (int d : days) {
                List<Literal> work = new ArrayList<>();
                work.add(x[e][d][2]);
                if (d == 6) {
                    work.add(x[e][0][0]);
                } else {
                    work.add(x[e][d + 1][0]);
                }

                model.addAtMostOne(work);
            }
        }
        // 约束：一周工作工作时间不能超过5天
        for (int empNum = 0; empNum < n_employees; empNum++) {
            LinearExprBuilder expr = LinearExpr.newBuilder();
            for (int day = 0; day < days.length; day++) {
                for (int shift = 0; shift < shifts.length; shift++) {
                    expr.add(x[empNum][day][shift]);
                }
            }
            model.addLinearConstraint(expr, 0, 5);
        }

        // 目标：雇佣的员工最少，即有排班的班次总数最少
        LinearExprBuilder obj = LinearExpr.newBuilder();
        for (int n : employees) {
            for (int d : days) {
                for (int s : shifts) {
                    obj.add(x[n][d][s]);
                }
            }
        }
        model.minimize(obj);

        // 求解
        CpSolver solver = new CpSolver();
        CpSolverStatus status = solver.solve(model);

        if (status == CpSolverStatus.OPTIMAL || status == CpSolverStatus.FEASIBLE) {
            System.out.printf("%-8s", " ");
            for (int d = 0; d < n_days; d++) {
                System.out.printf("\t%d", d + 1);
            }
            System.out.println();

            for (int e : employees) {
                System.out.printf("employee%d\t", e + 1);
                int shiftCount = 0;
                for (int d : days) {
                    int shift = 0;

                    for (int s : shifts) {
                        if (solver.booleanValue(x[e][d][s])) {
                            shift = s + 1;
                            shiftCount += 1;
                        }
                    }
                    System.out.printf("%d\t", shift);
                }
                System.out.printf("员工%d这周上%d个班次", e + 1, shiftCount);
                System.out.println();
            }
        } else {
            System.out.printf("No optimal solution found !");
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        EmployeeSchedulingProblem esp = new EmployeeSchedulingProblem();
        esp.orToolssolve();
    }
}

求解结果

每个员工在那一天上第几个班，本文or-tools求解结果，如图所示，如员工1-周1-上夜班，员工2-周1-不上班；0不上班、1早班、2晚班、3夜班。