遺伝的機械学習による勤務計画問題の実行可能解生成アプローチ

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC3-6

グループ名: 【C】平成27年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2015/08/27

タイトル(英語): Genetics-Based Machine Learning Approach to Find Feasible Solutions for Staff Scheduling Problems

著者名: 大原 誠(神戸大学),玉置 久(神戸大学)

著者名(英語): Makoto Ohara(Kobe University),Hisashi Tamaki(Kobe University)

キーワード: 勤務計画|機械学習|整数計画整数計画|Staff Scheduling|Machine Learning|Integer Programming

要約(日本語): コンビニや病院などの交代勤務制の職場では，各従業者がいつ勤務するか，どの作業を担当するかを定めた勤務計画に従って業務を遂行している．

勤務計画問題は様々な研究で扱われているが，勤務時間の決定のみを対象としたものが多く，作業の割当てを対象とするものは少ない．しかし作業の割当てまでを考慮した場合，決定変数の組合せ数が増え，求解時間が長大になってしまう．

そこで遺伝的機械学習を用いて勤務計画問題の実行可能解を高速に獲得できる手法を構築する．

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