[發明專利]一種基于概率型自選班次的排班方法及系統

在審

• 申請號: 202010783233.9
• 申請日: 2020-08-06
• 公開（公告）號: CN111950886A
• 公開（公告）日: 2020-11-17
• 發明（設計）人: 潘威;張俊娜;丁祥海;賈坤;賈曉玲;賈康
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06
• 代理公司: 浙江千克知識產權代理有限公司 33246
• 代理人: 周希良

本發明公開了一種基于概率型自選班次的排班方法及系統，其中涉及的一種基于概率型自選班次的排班方法，包括：S11.根據每個班次所需人數計算每個班次占每天需求總人數的比例；S12.接收員工選擇的偏好班次的數據信息；S13.根據計算的每個班次所需人數的比例以及接收到的數據信息通過評分法進行處理，得到每個員工的分值；S14.將得到的每個員工的分值輸入預先建立的自選班次交換選擇模型中進行處理，得到最終的排班結果。本發明設計了一種迭代解決方案，在每次迭代中，通過選擇輪班交換來減少總人員不足，即，過度輪班的未分配以及將人員不足轉移分配給同一員工。最后再進行主要交換和次要交換的擴展延伸，更好的解決了護士自選班次的問題。

技術領域

本發明涉及自選班次技術領域，尤其涉及一種基于概率型自選班次的排班方法及系統。

背景技術

自選班次(Self-Rostering，SR)是一種重要的考慮員工偏好的排班方式，在醫院員工、公交司機、安保人員等排班中有著廣泛的應用。實施SR能有效改善員工工作-生活均衡、提高員工滿意度和工作熱情，進而提高組織績效。SR一般包括五個操作步驟，第一步組織確定并公開一個計劃周期內(一個星期或者一個月等)的班次需求，第二步員工根據自己的偏好選擇班次，第三步組織計算并公開超員和缺員班次信息，第四步員工協調存在沖突的班次，第五步組織最終確定排班計劃表。因為在排班過程中有員工直接參與，所以從滿足個人偏好的角度來說SR是有效的。但是，SR還存在以下幾個問題。

①前面兩步中，雖然賦予員工一定的自由選擇權，滿足了員工對班次的偏好，但沒有考慮員工對班次偏好的強弱程度，更沒有考慮對員工偏好滿足程度進行激勵。當出現選擇某個班次的人數超員或不足需要調整時，不能進行最佳的人員配置，影響了SR的效益。

②在第四步中，當人數較多時員工之間的協商和談判將會非常耗時或者不可能，不善于談判的員工將會更容易被分配到不受歡迎的班次，員工會感覺到不公平。針對這個問題，Michael et al(2014)等通過智能主體Agent系統，利用拍賣機制來實現自動化的協商，Václavík et al(2016)通過分類器對員工進行分類，減少協商的范圍。

③在第五步中，無論是理論上還是實踐中，在考慮員工偏好和勞動法約束下，獲得一個滿意的排班結果都是不容易的。Petrovic et al.(2012)給出了兩個班次之間的員工調換和重新分配的方法和步驟，(2014)在此基礎上提出了如何根據優先規則選擇超員班次和在選定班次中根據優先規則選擇員工進行重新分配的問題。由(2014)和Petrovic et al.(2012)提出的算法中，每個迭代最多只能選擇2個班次進行調整，而Roennberg和Larsson(2010)提出的方法考慮了完整的班次表，能獲得更好的全局性。Moz et al(2007)用啟發式算法和遺傳算法，盡力在滿足班次調換次數最少的情況下保證沒有人員不足的班次。Clark和Walkers(2011)提出了一個數學規劃方法，這個方法以超員班次和缺員班次的權重之和最小為目標。Maenhout and Vanhoucke(2011)提出的遺傳算法中，同時考慮班次偏好和工作任務的分配。另外，蟻群算法、整數規劃法、鄰域搜索、帶權禁忌搜索算法等智能算法也被廣泛使用來解決多技能和多目標的排班問題。

從目前的研究文獻來看，研究的重點集中在最后步驟的班次計劃制定問題上，對員工協商階段的問題偶有涉及，而對第一個問題的研究的文獻非常罕見。由于第一個問題處在整個SR實施過程的前端位置，不可避免地會對后面兩個問題產生影響。因此，非常有必要找到一種不僅能夠考慮員工對某個班次偏好的強弱，而且能夠考慮對偏好滿足程度激勵的方法。

發明內容