【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种智能排班系统，特别是一种基于随机数算法及其布谷鸟算法的智能排班系统。
技术介绍
1、智能排班任务通常需要在满足约束条件的情况下，以最高效率完成。然而，由于目标函数和约束条件会随着需求的变化而不断变化，因此每次设计好的模型都需要重新开发，而且公式计算也往往较为复杂，难以被非技术专业人员理解。
2、相对于传统排班方法，基于随机数算法以及布谷鸟算法的智能排班系统有以下更好的地方：
3、1.随机性：智能排班系统基于随机数算法进行排班，可以保证排班结果的随机性和公正性，避免出现排班重复、死循环等问题。
4、2.适应性：智能排班系统基于布谷鸟算法进行优化，可以根据不同的数据环境和排班需求实时调整排班方案，以达到最优的排班效果。同时，该系统还可以根据员工的需求和特殊情况进行排班调整，提高排班的灵活性和适应性。
5、3.自动化：智能排班系统能够自动化地完成排班过程，减少人工干预，提高排班效率和准确性。
6、4.可视化：智能排班系统可以将排班结果以图表、表格等形式展示出来，让排班人员更加清晰地了解排班情况，方便排班调整和管理。
7、5.多维度考虑：智能排班系统不仅考虑排班员工的工作时间、休息时间、加班时间等因素，还可以考虑员工的技能等多维度因素，提高排班效果和员工满意度。综上所述，基于随机数算法以及布谷鸟算法的智能排班系统相对于其他排班方法具有更好的随机性、适应性、自动化、可视化和多维度考虑等优势，能够更好地满足不同行业和企业的排班需求，提高排班效率和效果。
技术实现思路
1、本专利提出了一种将智能排班任务转换为随机数搜索方式的方法，通过合理的设置排班约束规则的顺序来降低随机数搜索范围，从而实现在满足约束条件和目标函数的前提下进行智能排班任务。该方法适用于离散型变量的目标函数和约束条件的智能排班任务。与传统的方法相比，这种随机数搜索方式不需要进行复杂的数学计算，只需要在满足约束条件下进行随机数采样，并不断更新实际变量取值，使得目标函数达到最优。此外，本专利还提出了通过约束条件强弱制定随机数的优先选择顺序的方法，有效地降低了随机数搜索的范围，提高了算法的计算效率。
2、1、一种基于随机数算法以及布谷鸟算法的智能排班系统，其特征在于：
3、s1：初始化布谷鸟算法参数
4、在开始进行布谷鸟算法之前，需要先对算法的参数进行初始化，根据it运维工作排班系统的需求和要求，确定搜索空间的范围和维度；
5、设置最大迭代次数，最大迭代次数需要根据搜索空间的大小和排班要求来确定，迭代次数需要设置为一个值，以保证算法的搜索效率；
6、设置收敛阈值，当最优解在一定范围内不再发生变化时，算法停止迭代；
7、设置学习因子和随机因子引入计算；
8、s2：生成随机解
9、利用随机数算法，生成一定数量的随机解；
10、1.确定随机解的数量：随机解的数量需要根据问题的复杂度和计算资源的限制来确定，一般情况下，将随机解的数量设置为种群大小的倍数；
11、2.确定随机解的生成方式：随机解的生成方式根据具体问题进行选择；
12、3.计算随机解的适应度：生成随机解后，需要计算它们的适应度值；
13、4.选择最优随机解：根据计算出的适应度值，采用轮盘赌选择、锦标赛选择等方式选择部分最优随机解；
14、5.将最优随机解作为下一步的搜索起点：将选择出的最优随机解作为下一步布谷鸟算法的搜索起点，继续执行算法，直到达到预设的终止条件；
15、s3：选择最优解
16、将生成的随机解与当前最优解进行比较，选择其中最优的解作为下一步的搜索起点；在算法执行过程中，需要根据计算出的适应度值：
17、1.计算适应度值：在布谷鸟算法执行过程中，每次迭代都会生成一些解，并计算它们的适应度值，适应度值是评价解质量的一个指标；
18、2.选择最优解：根据计算出的适应度值，选择其中适应度最优的解作为下一步的搜索起点，采用轮盘赌选择、锦标赛选择等方式选择部分最优随机解；
19、s4：执行布谷鸟算法
20、以选择的最优解为起点，执行布谷鸟算法，通过模拟鸟群觅食行为，对当前最优解附近的解空间进行搜索，并不断更新最优解；
21、1.初始化鸟群：根据种群大小，在搜索空间内随机生成一些初始解作为鸟群的初始位置；
22、2.计算适应度值：计算每个鸟的适应度值，以评价解质量；
23、3.更新最优解：选择适应度值最高的解作为当前的最优解，并更新全局最优解；
24、4.更新鸟群位置：根据当前最优解和学习因子，更新每个鸟的位置；学习因子决定了鸟群对最优解的选择程度，它越大，鸟群就越倾向于选择最优解；
25、5.更新适应度值：对更新后的鸟群位置重新计算适应度值；
26、6.更新最优解：选择适应度值最高的解作为当前的最优解，并更新全局最优解；
27、7.判断终止条件：根据预设的终止条件，判断是否需要继续执行算法；如果未达到终止条件，则回到步骤4，否则停止算法并输出最优解。
28、s5：判断终止条件
29、在布谷鸟算法执行过程中，需要不断判断是否达到了预设的终止条件，如最大迭代次数、最优解的收敛程度等，如果达到了终止条件，则停止算法执行，输出最优解；
30、1.达到最大迭代次数：如果排班系统的迭代次数达到预设的最大值，算法就会停止；这个最大迭代次数可以根据实际情况来设置，通常根据员工数量和排班周期来确定；
31、2.目标函数值达到阈值：排班系统的目的是生成合理的排班表，当目标函数的值达到预设的阈值时，算法就停止；
32、3.最佳适应度连续若干代没有改进：如果在一定的代数内，最佳适应度没有任何改进，即排班表没有得到改善，算法就可以停止。
33、4.时间达到预设值：如果排班系统的运行时间达到预设的值时，算法就会停止。
34、5.达到特定的局部最优解：如果排班表在局部最优解附近数值无变化，可以考虑将该解作为算法的终止条件。
35、还包括如下步骤：
36、s6：优化参数
37、根据算法的执行情况，对算法的参数进行优化，调整学习因子大小、随机解的数量，以提高算法的效率和准确性。
38、基于随机数算法以及布谷鸟算法的运维例行操作排班系统专利的有益效果如下：1提高排班效率和准确性：
39、随机数算法和布谷鸟算法是一种高效的智能算法，它可以根据运维员的情况和运维任务的时间要求，自动调整排班计划，以提高排班效率和准确性。
40、2降低人为错误率：
41、传统排班需要运维管理员手工单独制定排班计划，容易出现人为错误，而布谷鸟算法可以自动化生成排班计划，避免人为错误的发生。
42、3本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于随机数算法以及布谷鸟算法的智能排班系统，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种基于随机数算法以及布谷鸟算法的智能排班系统，其特征在于：还包括如下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于随机数算法以及布谷鸟算法的智能排班系统，其特征在于：
2.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈晶，赵武，张星明，杨洋，李鹏，曹肖攀，连银国，李金伟，于永尚，
申请(专利权)人：中电万维信息技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。