勤務計画問題の列生成アプローチ ―機械学習による実行可能解生成―

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST16048

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2016/12/02

タイトル(英語): A Column Generation Approach for Staff Scheduling Problems -Machine Learning to Find Feasible Solutions-

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|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．本研究ではこれまで，勤務計画問題の数理計画モデルおよび列生成法による解法アプローチの構築に取り組んできた．そこで今回は列生成法の初期解として必要な勤務計画問題の実行可能解を高速に獲得できる手法を提案する．

要約(英語): In a shift-work system, e.g. convenience store, employees perform jobs according to schedules.In previous studies, we proposed a mathematical programming model and a column generation approach for staff scheduling problems.This paper introduces a machine learning approach to find feasible solutions quickly for the column generation approach.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 523 Kバイト