A decomposition-based heuristic for large employee scheduling problems with inter-department transfers
Notice bibliographique
Résumé
We consider a personalized employee scheduling problem with characteristics present in retail stores consisting of multiple departments. In the setting under study, each department generally covers its demand in employees over the planning horizon of a week by assigning shifts to its own staff. However, the employees can also be transferred to other departments under certain conditions for executing entire shifts or parts of shifts there. The transfer feature enables to improve the overall schedule quality considerably when compared to the nontransfer case. Given the complexity of the problem, we propose a three-phase decomposition-based heuristic. In the first phase, we consider each department separately and solve a simplified version of the mono-department scheduling problems. From the obtained solutions, we deduce inter-department shifts that could potentially reduce the overall cost. This is examined in the second phase by resolving the scheduling problem of the first phase where the deduced inter-department shifts are included. In this phase, however, we decompose the scheduling problem by time, looking at each day separately. From the obtained schedules, we then devise inter-department demand curves, which specify the number of transfers between departments over time. In the third phase, we decompose the initial scheduling problem into mono-department problems using these inter-department demand curves. Consequently, our approach makes it possible to solve mono-department optimization problems to get an overall schedule while still benefiting from the employee transfer feature. In all three phases, the scheduling problems are formulated as mixed-integer linear programs . We show through extensive computational experiments on instances with up to 25 departments and 1000 employees that the method provides high-quality solutions within reasonable computation times.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».