專利名稱：處理單日營運(yùn)基礎(chǔ)的運(yùn)輸勤務(wù)組員派遣的演算方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明是有關(guān)處理運(yùn)輸勤務(wù)組員調(diào)度派遣的技術(shù)領(lǐng)域，尤其指一種處理單日營運(yùn)基礎(chǔ)的運(yùn)輸勤務(wù)組員調(diào)度派遣地演算方法。
背景技術(shù)：
運(yùn)輸勤務(wù)組員可分為運(yùn)具駕駛員(Cockpit Crew)與乘客服務(wù)員(Cabin Crew)二類，因其在運(yùn)具內(nèi)扮演角色的不同，在進(jìn)行組員勤務(wù)組合指派時(shí)，會(huì)有不同的考量因素。乘客服務(wù)員的主要工作在于乘客的安撫與服務(wù)，因此所考量的限制條件包括運(yùn)具或路線服務(wù)人數(shù)配置、執(zhí)勤時(shí)間、工作天數(shù)、休息時(shí)間、工作夥伴、待命人數(shù)配置等限制項(xiàng)目，其中，乘客服務(wù)員勤務(wù)組合指派的公平性則為實(shí)際上此類排班問題的重心，例如特殊路線執(zhí)勤次數(shù)、休假天數(shù)、待命次數(shù)、外站住宿、餐費(fèi)、執(zhí)勤時(shí)數(shù)等項(xiàng)目的公平性；運(yùn)具駕駛員的主要工作在于維護(hù)整個(gè)運(yùn)具的安全，因此所擔(dān)負(fù)的責(zé)任要比乘客服務(wù)員高出許多，所考量的執(zhí)勤限制條件也較多，除前述項(xiàng)目外，還包括駕駛時(shí)數(shù)、運(yùn)具駕駛訓(xùn)練次數(shù)、訓(xùn)練員資格、特殊路線駕駛訓(xùn)練員資格等限制項(xiàng)目，對(duì)于運(yùn)具駕駛員勤務(wù)指派的公平性，實(shí)務(wù)上所考慮的因素則較乘客服務(wù)員為少，如外站住宿次數(shù)、赴卸勤務(wù)次數(shù)、運(yùn)具駕駛時(shí)數(shù)等項(xiàng)目。
一般而言，為降低求解問題的復(fù)雜度，運(yùn)輸公司的運(yùn)輸勤務(wù)組員排班問題，通常會(huì)將其切割為兩大部分組員勤務(wù)組合產(chǎn)生問題(CrewPairing Problem)與組員勤務(wù)組合指派(Crew Rostering Problem)問題。通常對(duì)組員勤務(wù)組合產(chǎn)生問題的定義為“組員由基地出發(fā)，配合飛航時(shí)間表、最少休息時(shí)間限制后，隨著運(yùn)具服務(wù)于不同的班次，最后回到基地，其所服務(wù)的運(yùn)輸勤務(wù)組合”。然而在以單日營運(yùn)基礎(chǔ)的組員勤務(wù)組合產(chǎn)生問題則略有不同，因其是以單日作為組員勤務(wù)組合指派的基礎(chǔ)，且班次均不長，故其在產(chǎn)生勤務(wù)組合時(shí)，不一定會(huì)以“基地至基地”的型態(tài)切割，而會(huì)以便于執(zhí)行隔日勤務(wù)與組員赴卸勤務(wù)(PNC)，作為勤務(wù)組合的產(chǎn)生依據(jù)，即，組員有不同的基地地點(diǎn)時(shí)，即造成產(chǎn)生勤務(wù)組合時(shí)無法判定所指的“基地至基地”是以何基地為基準(zhǔn)；又有一些勤務(wù)組合必須要求組員在某地過夜，以利隔日勤務(wù)組合的順利執(zhí)行，為保留組員調(diào)度上的彈性，不宜在產(chǎn)生勤務(wù)組合時(shí)，即將其視為某一固定的勤務(wù)組合。因此雖在排班的結(jié)果上看起來也是“基地至基地”，然此結(jié)果是為勤務(wù)組合指派后的結(jié)果，而非勤務(wù)組合的產(chǎn)生結(jié)果。
此外，為增加運(yùn)具運(yùn)用效率，以單日營運(yùn)基礎(chǔ)的班次間距，均不足以讓組員更換運(yùn)具執(zhí)行勤務(wù)，故其勤務(wù)組合的組合變化較一般勤務(wù)組合變化要少得多，實(shí)務(wù)上，約十分鐘即可產(chǎn)生一份以單日營運(yùn)為基礎(chǔ)的勤務(wù)組合，其差異可由以下的表1與表2顯示之。表1表2
由以上的比較可知，在勤務(wù)組合產(chǎn)生階段，單日營運(yùn)基礎(chǔ)的組員勤務(wù)組合產(chǎn)生問題無法事先處理組員地點(diǎn)接續(xù)問題，必須要在進(jìn)行組合勤務(wù)組合指派時(shí)，才能決定組員地點(diǎn)接績是否正確、是否需要赴卸勤務(wù)、外站住宿或判定最少休息時(shí)間是否足夠等限制。
在組員勤務(wù)組合指派方面，通常為考量各種排班限制及組員的既定活動(dòng)(Skeleton activities)和資格認(rèn)證(Certification)下，指派組員的休假日及勤務(wù)組合，產(chǎn)生每位組員的每月行程(Line-Of-Work)，以決定組員在整個(gè)排班期間的執(zhí)勤班表及休假日，此時(shí)勤務(wù)組合間的最少休息時(shí)間，通常固定以一天計(jì)算。故進(jìn)行組員勤務(wù)組合指派時(shí)，只須考量相關(guān)公平性指標(biāo)即可，缺點(diǎn)則是在于(1)難以處理多基地的組員指派問題；(2)班次增減頻繁時(shí)，將嚴(yán)重破壞事先排定的規(guī)律結(jié)構(gòu)，造成組員調(diào)度上的困難；(3)事先決定的勤務(wù)組合，雖能降低組員赴卸勤務(wù)的成本，然組員調(diào)派彈性較以單日營運(yùn)為基礎(chǔ)的組員勤務(wù)組合指派方式為低，造成以較多的組員來執(zhí)行勤務(wù)；單日營運(yùn)基礎(chǔ)的組員勤務(wù)組合指派方式則為，依每日的執(zhí)勤時(shí)間與隔目的勤務(wù)組合報(bào)到時(shí)間，計(jì)算最少休息時(shí)間是否足夠、接續(xù)地點(diǎn)是否正確、執(zhí)勤時(shí)數(shù)是否超過、休息日是否足夠與資格是否符合等限制條件，因此，不會(huì)發(fā)生以周為營運(yùn)基礎(chǔ)的三項(xiàng)缺點(diǎn)，但其演算法的運(yùn)算時(shí)間較長，以下的表3即為單日營運(yùn)基礎(chǔ)與周營運(yùn)基礎(chǔ)的組員勤務(wù)組合指派問題差異比較表。
表3發(fā)明目的
本發(fā)明的目的在提供一種處理單日營運(yùn)基礎(chǔ)的運(yùn)輸勤務(wù)組員派遣的演算方法，以便解決上述公知技術(shù)中的問題。
為達(dá)前述的目的，本發(fā)明的處理單日營運(yùn)基礎(chǔ)的運(yùn)輸勤務(wù)組員派遣的演算方法包括下述的步驟
(A)隨機(jī)產(chǎn)生多個(gè)初始樣本，每一初始樣本是為一包含有多個(gè)運(yùn)輸勤務(wù)的二維化運(yùn)輸勤務(wù)組員調(diào)度編碼表，該運(yùn)輸勤務(wù)組員調(diào)度編碼表及其運(yùn)輸勤務(wù)是對(duì)應(yīng)遺傳演算法的染色體及基因；
(B)以前述樣本為親代樣本，依據(jù)定義的目標(biāo)函數(shù)與限制式，進(jìn)行樣本評(píng)估，以求取其染色體的樣本評(píng)估值；
(C)運(yùn)用輪盤法則使樣本評(píng)估值較為優(yōu)良的染色體增加被選中的機(jī)會(huì)；
(D)以單點(diǎn)切割法和雙點(diǎn)切割法的選擇機(jī)率，進(jìn)行染色體交配及基因突變；
(E)進(jìn)行樣本替換，以局部基因交換方式進(jìn)行，依據(jù)染色體的樣本評(píng)估值來將樣本進(jìn)行排序，并選出較優(yōu)的樣本，其中，每一染色體的樣本評(píng)估值是由營運(yùn)成本、公平性指標(biāo)滿足度與限制式違反成本所決定；以及
(F)當(dāng)執(zhí)行次數(shù)已達(dá)限制，或當(dāng)限制式的違反數(shù)目為零時(shí)，其樣本評(píng)估值的變化在一預(yù)設(shè)值之內(nèi)時(shí)，則結(jié)束執(zhí)行，否則，以所獲得的樣本為親代樣本，再執(zhí)行步驟(B)至(F)。
其中該運(yùn)輸勤務(wù)組員為運(yùn)具駕駛員。
其中該限制式包括連續(xù)工作天數(shù)限制、最大執(zhí)勤時(shí)間限制、最少休息時(shí)間限制、飛行時(shí)數(shù)限制、待命人數(shù)配置限制、駕駛訓(xùn)練的限制條件、特殊地區(qū)駕駛限制、特殊路線駕駛限制、與前次班表關(guān)聯(lián)性限制、及預(yù)定運(yùn)輸勤務(wù)組合限制。
其中而演算方法的求解目標(biāo)便為限制式成本為零、營運(yùn)成本最小化、及公平性指標(biāo)平均化。
其中該運(yùn)輸勤務(wù)組員為乘客月良務(wù)員。
其中該限制式包括勤務(wù)組合特定基地限制、當(dāng)日或隔日勤務(wù)組合限制、當(dāng)日或隔日既定任務(wù)限制、特殊路線資格限制、職級(jí)限制、及特殊路線及外站住宿勤務(wù)組合公平性限制。
其中染色體的目標(biāo)函數(shù)包括營運(yùn)成本的最小化程度、公平性指標(biāo)的平均化程度、人性化因素滿足程度、各限制式的不滿足程度。
其中該目標(biāo)函數(shù)的組成包括營運(yùn)成本類、公平性指標(biāo)類、人性化因素類、限制式成本類。
其中該營運(yùn)成本類包括赴卸勤務(wù)及外站住宿。
其中該公平性指標(biāo)類包括餐費(fèi)、休假次數(shù)、運(yùn)具型別勤務(wù)組合、待命總次數(shù)、及執(zhí)勤時(shí)數(shù)。
其中該人性化因素類包括待命勤務(wù)人性化指派方式及一般勤務(wù)組合人性化指派方式。
其中該限制式成本類是定義限制式違反成本為染色體違反各限制式的項(xiàng)目總數(shù)與相對(duì)應(yīng)的懲罰值的乘積。
其中該限制式違反懲罰成本為零。
為使貴審查委員能進(jìn)一步了解本發(fā)明的結(jié)構(gòu)、特征及其目的，茲附以圖式及較佳具體實(shí)施例的詳細(xì)說明如后，其中


圖1為本發(fā)明的處理單日營運(yùn)基礎(chǔ)的運(yùn)輸勤務(wù)組員派遣的演算方法的流程圖。
圖2為一包含有多個(gè)運(yùn)輸勤務(wù)的二維化運(yùn)輸勤務(wù)組員調(diào)度編碼表。
圖3為一以輪盤法則進(jìn)行樣本淘汰的示意圖。
圖4為進(jìn)行染色體交配的示意圖。
圖5為進(jìn)行基因突變的示意圖。
圖6為運(yùn)具駕駛員初始樣本產(chǎn)生方法流程圖的示例。
圖7為關(guān)于運(yùn)具駕駛員的調(diào)度派遣的限制式懲罰值與各目標(biāo)權(quán)重參數(shù)設(shè)定圖。
圖8為乘客服務(wù)員初始樣本產(chǎn)生方法流程圖的示例。
圖9為計(jì)算餐費(fèi)成本的示意圖。
圖10為關(guān)于乘客服務(wù)員的調(diào)度派遣的限制式懲罰值與各目標(biāo)權(quán)重參數(shù)設(shè)定圖。
具體實(shí)施例方式
有關(guān)本發(fā)明的處理單日營運(yùn)基礎(chǔ)的運(yùn)輸勤務(wù)組員派遣的演算方法，請(qǐng)先參照?qǐng)D1所示的流程圖，以遺傳演算法(Genetic Algorithm)為核心來產(chǎn)生最佳化運(yùn)輸勤務(wù)組員調(diào)度派遣表。
于前述運(yùn)輸勤務(wù)組員調(diào)度派遣演算方法的流程中，其首先需隨機(jī)產(chǎn)生多個(gè)初始樣本(步驟S101)，每一初始樣本為一如圖2所示包含有多個(gè)運(yùn)輸勤務(wù)21的二維化運(yùn)輸勤務(wù)組員調(diào)度編碼表，其中，縱向索引p1，…，Pα分別代表運(yùn)輸勤務(wù)組員1，…，運(yùn)輸勤務(wù)組員α，橫向索引d1，…，dβ分別代表時(shí)間順序1，…，時(shí)間順序β，編碼表值ωαβ代表運(yùn)輸勤務(wù)代號(hào)。又前述運(yùn)輸勤務(wù)組員調(diào)度編碼表是對(duì)應(yīng)遺傳演算法的一染色體，而運(yùn)輸勤務(wù)組員調(diào)度編碼表的每一運(yùn)輸勤務(wù)則相當(dāng)于一基因。
由隨機(jī)產(chǎn)出的第一代樣本隨即作為親代樣本(步驟S102)。而為進(jìn)行運(yùn)輸勤務(wù)組員調(diào)度派遣表的最佳化，需定義目標(biāo)函數(shù)與限制式，以對(duì)樣本進(jìn)行檢查(步驟S103)，前述第一代樣本顯然無法滿足所有目標(biāo)函數(shù)與限制式定義，在樣本評(píng)估中(步驟S104)可知其染色體評(píng)估值(Fitness value)的優(yōu)劣差異很大，故可運(yùn)用輪盤法則(roulettewheel)使評(píng)估值較為優(yōu)良的染色體增加被選中的機(jī)會(huì)，以便淘汰不良的樣本，并請(qǐng)參考圖3所示以輪盤法則進(jìn)行樣本淘汰的示意圖，圖中1…P為P個(gè)樣本所被選取的機(jī)率，輪盤法則是依每個(gè)染色體的評(píng)估值大小分別給予不同的被選取機(jī)率，如此，即可設(shè)定評(píng)估值較為優(yōu)良的樣本有較大的被選中機(jī)會(huì)，同時(shí)亦保留部分評(píng)估值雖較差，但局部染色體卻可能優(yōu)良的樣本，以供評(píng)估值有繼續(xù)改進(jìn)的機(jī)會(huì)。
步驟S105再進(jìn)行染色體交配及基因突變，其中，染色體交配(Crossover)是以基因群交換的方法，產(chǎn)生結(jié)合父代優(yōu)良基因的子代樣本，使每一代的樣本演化能越來越好。由于每日勤務(wù)組合的數(shù)量與內(nèi)容在產(chǎn)生后即不能改變，為了確保每日勤務(wù)組合數(shù)量與內(nèi)容正確無誤，因此在進(jìn)行染色體交配時(shí)，是以垂直方向切割染色體，如圖4所示。進(jìn)行染色體交配時(shí)，若所選擇的機(jī)率大于預(yù)先設(shè)定的機(jī)率，則采用雙點(diǎn)切割來進(jìn)行染色體交配，若否，則采用單點(diǎn)切割來進(jìn)行染色體交配。
而基因突變(Mutation)，是以局部基因交換的方法，使樣本能具有多樣性，擴(kuò)大樣本的搜尋空間，避免陷入局部最佳解。如同染色體交配方法，基因突變時(shí)需保證每日的勤務(wù)組合數(shù)量與內(nèi)容正確無誤，故突變時(shí)也僅限于同日的勤務(wù)組合交換。若所選擇的機(jī)率大于預(yù)先設(shè)定的機(jī)率，則首先隨機(jī)選擇欲進(jìn)行基因突變的時(shí)間，其次則尋找可進(jìn)行基因突變的運(yùn)輸資源，將該時(shí)間的兩個(gè)運(yùn)輸勤務(wù)組員互換，若否，則不進(jìn)行基因突變。其基因突變方法如圖5所示。
經(jīng)染色體交換與基因突變的步驟后，再進(jìn)行樣本替換(步驟S106)，以依據(jù)染色體的樣本評(píng)估值來將樣本進(jìn)行排序，并選出較優(yōu)的樣本(例如為評(píng)估值較低的樣本)，其中，每一樣本的評(píng)估值(Score)是由目標(biāo)函數(shù)值組合求出，其可分為兩部分，其一為營運(yùn)成本的最小化與公平性指標(biāo)的滿足程度，另一則為各限制式的不滿足程度。
以運(yùn)具駕駛員而言，其初始樣本產(chǎn)生方法流程圖可參見圖6所示，其限制式包括連續(xù)工作天數(shù)限制、最大執(zhí)勤時(shí)間限制、最少休息時(shí)間限制、執(zhí)勤時(shí)數(shù)限制、待命人數(shù)配置限制、駕駛訓(xùn)練的限制條件、特殊地區(qū)駕駛限制、特殊路線駕駛限制、與前次班表關(guān)聯(lián)性限制、及預(yù)定運(yùn)輸勤務(wù)組合限制。而演算方法的求解目標(biāo)便為
限制式成本為零；
營運(yùn)成本最小化包括赴卸勤務(wù)、外站住宿；及
公平性指標(biāo)平均化包括執(zhí)勤時(shí)數(shù)、赴卸勤務(wù)、外站住宿、餐費(fèi)。
例如，演算時(shí)所使用的參數(shù)如下父代群體樣本200個(gè)，子代群體樣本160個(gè)，交配率為1，突變率在1000代的前設(shè)0.8以增加找到正確方向的機(jī)會(huì)，1000代的后設(shè)為0.3以增加收斂速率。經(jīng)試驗(yàn)后所設(shè)定的限制式懲罰值與各目標(biāo)權(quán)重參數(shù)的大小與種類如圖7所示。
以乘客服務(wù)員而言，一份包括所有乘客月良務(wù)員的勤務(wù)組合或既定活動(dòng)的班表，即稱為樣本，即圖2的所有矩陣元素均被勤務(wù)組合或既定活動(dòng)取代。樣本的產(chǎn)生方法可如圖8所示，首先將既定活動(dòng)或預(yù)先指定的勤務(wù)組合填入矩陣中，再依日期隨機(jī)選取當(dāng)日的飛行勤務(wù)組合，并將其指派給一隨機(jī)選取無勤務(wù)且符合相關(guān)資格的乘客服務(wù)員，如此一一將所有勤務(wù)組合指派完畢。為提升少數(shù)特殊勤務(wù)組合(如特殊路線與需外站位宿勤務(wù)組合)的公平性程度，于初始樣本產(chǎn)生時(shí)將其考慮在內(nèi)。圖中的限制式包括
勤務(wù)組合特定基地限制是指某些勤務(wù)組合限定特定基地的組員來執(zhí)行較理想，如從中正機(jī)場(chǎng)出發(fā)的國際線由臺(tái)北為基地的組員來執(zhí)行，會(huì)比由高雄為基地的組員來執(zhí)行要好；
當(dāng)日或隔日勤務(wù)組合限制當(dāng)日或隔日是否已指派勤務(wù)組合；
當(dāng)日或隔日既定任務(wù)限制當(dāng)日或隔日的既定任務(wù)是否與欲指派的勤務(wù)組合有時(shí)間沖突；
特殊路線資格限制組員是否具有特殊路線資格；
職級(jí)限制組員的職級(jí)是否符合人力配置需求；
特殊路線及外站住宿勤務(wù)組合公平性限制依組員的特殊路線或外站住宿勤務(wù)組合累積執(zhí)勤次數(shù)由小至大指派，使指派趨于公平。其中，特殊路線公平性指派方法，以數(shù)學(xué)式表示如下，
INTLi＝AVG(INTL_Pasti)+AVG(INTL_Curri)-INTL_Cumi，(1)其中，INTLi為第i個(gè)組員的特殊路線指派次數(shù)，AVG(INTL_Pasti)為過去組員累計(jì)的特殊路線平均數(shù)，即，INTL_Cumi表第i個(gè)四員工過去累計(jì)特殊路線總數(shù)；AVG(INTL_Curri)為本次需執(zhí)勤的特殊路線平均數(shù)，即，INTL_DUTYj為1表勤務(wù)組合j包含特殊路線，0表不包含。
而外站住宿公平性指派方法，以數(shù)學(xué)式表示如下，
LOVi＝AVG(LOV_Pasti)+AVG(LOV_Curri)-LOV_Cumi(2)其中，LOVi為第i個(gè)組員的外站住宿指派次數(shù)，AVG(LOV_Pasti)為過去組員累計(jì)的外站住宿平均數(shù)，即，LOV_Cumi表第i個(gè)組員的過去累計(jì)外站住宿總數(shù)；AVG(LOV_Curri)為本次需執(zhí)勤的外站住宿勤務(wù)組合平均數(shù)，即，LOV_DUTYj為1表勤務(wù)組合j包含外站住宿，0表不包含。
如將染色體的目標(biāo)函數(shù)(樣本評(píng)估值)分為四部分第一為營運(yùn)成本的最小化程度，第二為公平性指標(biāo)的平均化程度，第三為人性化因素滿足程度，第四則為各限制式的不滿足程度，則目標(biāo)函數(shù)組成說明如下
一、營運(yùn)成本類
1.赴卸勤務(wù)如前述的定義。
2.外站住宿此與前定義的差異在于，(1)需以相同組員執(zhí)行外站住宿的勤務(wù)組合；(2)因組員人數(shù)較多且進(jìn)行勤務(wù)組合產(chǎn)生時(shí)，均考慮以基地至基地的方式切割，故以基地為指派基礎(chǔ)時(shí)，除了第2種情形外，其他均避免發(fā)生。因此，為利于進(jìn)行染色體交配，此因素是以類似既定活動(dòng)的方式在產(chǎn)生起始樣本時(shí)加以指派。
二、公平性指標(biāo)類
1.餐費(fèi)實(shí)務(wù)上某位乘客服務(wù)員從報(bào)到且開始執(zhí)行運(yùn)輸勤務(wù)后，到當(dāng)天或最后回到基地完成報(bào)退程序，所經(jīng)歷的時(shí)間與基本餐費(fèi)價(jià)格的乘積即為餐費(fèi)成本。以圖示說明如圖9所示，其中，情況1的餐費(fèi)計(jì)算時(shí)間(PDM)＝CHECKOUT1-CHECKIN1，情況2的餐費(fèi)計(jì)算時(shí)間(PDM)＝CHECKOUT2+24×2-CHECKIN2。各乘客服務(wù)員餐費(fèi)是否公平，以數(shù)學(xué)式可表示如下，其中，Equal_PDM為餐費(fèi)發(fā)生的公平性成本，PDMi為第i個(gè)乘客服務(wù)員的餐費(fèi)計(jì)算時(shí)間，AVG(PDMi)為乘客服務(wù)員的PDM平均數(shù)，即，WPDM為欲減少發(fā)生PDM不平均現(xiàn)象的權(quán)重。
2.休假次數(shù)各乘客服務(wù)員休假次數(shù)是否公平，以數(shù)學(xué)式可表示如下，其中，Equal_DO為休假次數(shù)的公平性成本，DOi為第i個(gè)乘客服務(wù)員的餐費(fèi)計(jì)算時(shí)間，AVG(DOi)為乘客服務(wù)員的DO平均數(shù)，即，WDO為欲減少發(fā)生休假指派不平均現(xiàn)象的權(quán)重。
3.運(yùn)具型別勤務(wù)組合各服務(wù)員運(yùn)具型別勤務(wù)組合是否公平，以數(shù)學(xué)式可表示如下，其中，Equal_AC為運(yùn)具型別勤務(wù)組合的公平性成本，ACip為第P種運(yùn)具類型的第i個(gè)服務(wù)組員的勤務(wù)組合指派數(shù)，AVG(ACip)為服務(wù)組員的第p種運(yùn)具類型的勤務(wù)組合指派平均數(shù)，即，WACp為欲減少發(fā)生第P種連具類型的勤務(wù)組合指派不平均現(xiàn)象的權(quán)重。
4.待命總次數(shù)各乘客服務(wù)員待命總次數(shù)是否公平，以數(shù)學(xué)式可表示如下，其中，Equal_SB為待命總次數(shù)的公平性成本，SBi為第i個(gè)乘客服務(wù)員的待命總次數(shù)，AVG(SBi)為乘客服務(wù)員的待命總次數(shù)平均數(shù)，即，WSB為欲減少發(fā)生待命總次數(shù)指派不平均現(xiàn)象的權(quán)重。
5.執(zhí)勤時(shí)數(shù)乘客服務(wù)員勤務(wù)規(guī)劃班表完成后的各組員總執(zhí)勤時(shí)數(shù)是否公平，則為另一排班公平性的考量因素。以數(shù)學(xué)式可表示如下，其中，Equal_FT為執(zhí)勤時(shí)數(shù)不平均的發(fā)生成本，F(xiàn)Ti為第i個(gè)乘客服務(wù)員的班表總執(zhí)勤時(shí)數(shù)，AVG(FTi)為乘客服務(wù)員的平均執(zhí)勤時(shí)數(shù)，即，WFT為欲減少執(zhí)勤時(shí)數(shù)不平均現(xiàn)象的權(quán)重。
三、人性化因素類
1.待命勤務(wù)人性化指派方式為避免待命時(shí)發(fā)生因?qū)嶋H執(zhí)行勤務(wù)而導(dǎo)致休息時(shí)間不足的可能性，在進(jìn)行勤務(wù)組合指派時(shí)，會(huì)以下列表4作為指派基礎(chǔ)，
表4
其中，D1，D2，D3為日期，Duty1為較早報(bào)退(18時(shí)以前)的勤務(wù)組合，
Duty2為較晚報(bào)退(18時(shí)以后)的勤務(wù)組合，如此所排出班表的穩(wěn)定性
較高，以數(shù)學(xué)式可表示如下，
Hum_SB＝PHumSB*NHumSB(8)其中，HumSB為待命勤務(wù)人性化指派方式的評(píng)估成本，PHumSB為欲減少違反待命勤務(wù)人性化指派方式的懲罰值；NHumSB為某樣本中所有違反待命勤務(wù)人性化指派方式的總數(shù)。
2.一般勤務(wù)組合人性化指派方式在人力許可情況下，為增加組員的休息時(shí)間，會(huì)以下列表5作為指派基礎(chǔ)，
表5其中，DutyA1、DutyA2為較早報(bào)退(18時(shí)以前)的勤務(wù)組合，DutyB1、DutyB2為較晚報(bào)退(18時(shí)以后)的勤務(wù)組合，盡量避免以第3種組合型式來指派。以數(shù)學(xué)式可表示如下，
HumDUTY＝PHumDUTY*NHumDUTY (9)其中，HumDUTY為一般勤務(wù)組合人性化指派的評(píng)估成本方式，PHumDUTY為欲減少違反一般勤務(wù)組合人性化指派方式的懲罰值；NHumDUTY為某樣本中所有違反一般勤務(wù)組合人性化指派方式的總數(shù)。
四、限制式成本類
依照限制式規(guī)劃概念，針對(duì)染色體違反各限制式的項(xiàng)目總數(shù)與相對(duì)應(yīng)的懲罰值(Penalty value)的乘積，即局限制式違反成本，一個(gè)可行解其限制式違反懲罰成本應(yīng)為零。以數(shù)學(xué)式可表示如下，
Penalty_Cons＝PCons7D24h×NCons7D24h+PConsMRT×NConsMRT+
PConsPNC999×NConsPNC999(10)其中，PCons7D24h為欲減少違反在連續(xù)7天內(nèi)勤務(wù)執(zhí)行天數(shù)限制的限制式懲罰值；NCons7D24h為某樣本中所有違反在連續(xù)7天內(nèi)勤務(wù)執(zhí)行天數(shù)限制的總數(shù)；PConsMRT為欲減少違反最少休息時(shí)間限制的限制式懲罰值；NConsMRT為某樣本中所有違反最少休息時(shí)間限制的總數(shù)；PConsPNC999為欲減少違反無法完成赴卸勤務(wù)情境限制(亦當(dāng)日乘客服務(wù)員的最后位置與隔天排定的勤務(wù)位置不同)的限制式懲罰值；NConsPNC999為某樣本中所有違反無法完成赴卸勤務(wù)情境限制的總數(shù)。
因此，染色體的目標(biāo)函數(shù)共計(jì)包括四大部分，營運(yùn)成本、公平性指標(biāo)滿足度、人性化因素評(píng)估成本與限制式違反懲罰成本，可以下式表之，
SCORE＝Cost PNC
+Equal_PDM+Equal_DO+Equal_AC+Equal_SB+Equal_FT
+HumSB+HumDUTY
+Penalty_Cons
(11)然一可行解的樣本評(píng)估值僅包括營運(yùn)成本、公平性指標(biāo)滿足度與人性化因素評(píng)估成本，如下式，
SCORE＝Cost_PNC
+Equal_PDM+Equal_DO+Equal_AC+Equal_SB+Equal_FT
+HumSB+HumDUTY
(12)因此，只要檢查限制式的違反數(shù)目是否為零，即可知道其解是否為可行解。整個(gè)演算法的結(jié)束條件為當(dāng)限制式的違反數(shù)目為零時(shí)，其樣本評(píng)估值的變化在3％之內(nèi)，與前述相同的型態(tài)。
經(jīng)試驗(yàn)后所設(shè)定的限制式懲罰值與各目標(biāo)權(quán)重參數(shù)的大小與種類是如圖10所示，其中，演算時(shí)所使用的相關(guān)參數(shù)為父代群體樣本100個(gè)，子代群體樣本80個(gè)，交配率為1，突變率設(shè)為0.8以增加找到正確方向的機(jī)會(huì)。
由以上的說明可知，本發(fā)明的演算方法藉由設(shè)定目標(biāo)函數(shù)與限制式及采二維矩陣式編碼方式，能充分表達(dá)問題特性，產(chǎn)生較高的求解效率，而得以極佳的效率產(chǎn)生最佳化運(yùn)輸勤務(wù)組員調(diào)度派遣表。
應(yīng)說明的是，上述諸多實(shí)施例僅是為了便于說明而舉例而已，本發(fā)明所主張的權(quán)利范圍自應(yīng)以申請(qǐng)專利范圍所述為準(zhǔn)，而非僅限于上述實(shí)施例。
權(quán)利要求
1.一種處理單日營運(yùn)基礎(chǔ)的運(yùn)輸勤務(wù)組員派遣的演算方法，主要包括下述的步驟
(A)隨機(jī)產(chǎn)生多個(gè)初始樣本，每一初始樣本是為一包含有多個(gè)運(yùn)輸勤務(wù)的二維化運(yùn)輸勤務(wù)組員調(diào)度編碼表，該運(yùn)輸勤務(wù)組員調(diào)度編碼表及其運(yùn)輸勤務(wù)是對(duì)應(yīng)遺傳演算法的染色體及基因；
(B)以前述樣本為親代樣本，依據(jù)定義的目標(biāo)函數(shù)與限制式，進(jìn)行樣本評(píng)估，以求取其染色體的樣本評(píng)估值；
(C)運(yùn)用輪盤法則使樣本評(píng)估值較為優(yōu)良的染色體增加被選中的機(jī)會(huì)；
(D)以單點(diǎn)切割法和雙點(diǎn)切割法的選擇機(jī)率，進(jìn)行染色體交配及基因突變；
(E)進(jìn)行樣本替換，以局部基因交換方式進(jìn)行，依據(jù)染色體的樣本評(píng)估值來將樣本進(jìn)行排序，并選出較優(yōu)的樣本，其中，每一染色體的樣本評(píng)估值是由營運(yùn)成本、公平性指標(biāo)滿足度與限制式違反成本所決定；以及
(F)當(dāng)執(zhí)行次數(shù)已達(dá)限制，或當(dāng)限制式的違反數(shù)目為零時(shí)，其樣本評(píng)估值的變化在一預(yù)設(shè)值之內(nèi)時(shí)，則結(jié)束執(zhí)行，否則，以所獲得的樣本為親代樣本，再執(zhí)行步驟(B)至(F)。
2.如權(quán)利要求1所述的處理單日營運(yùn)基礎(chǔ)的運(yùn)輸資源調(diào)度派遣的演算方法，其特征在于，其中該運(yùn)輸勤務(wù)組員為運(yùn)具駕駛員。
3.如權(quán)利要求2所述的處理單日營運(yùn)基礎(chǔ)的運(yùn)輸資源調(diào)度派遣的演算方法，其特征在于，其中該限制式包括連續(xù)工作天數(shù)限制、最大執(zhí)勤時(shí)間限制、最少休息時(shí)間限制、飛行時(shí)數(shù)限制、待命人數(shù)配置限制、駕駛訓(xùn)練的限制條件、特殊地區(qū)駕駛限制、特殊路線駕駛限制、與前次班表關(guān)聯(lián)性限制、及預(yù)定運(yùn)輸勤務(wù)組合限制。
4.如權(quán)利要求3所述的處理單日營運(yùn)基礎(chǔ)的運(yùn)輸資源調(diào)度派遣的演算方法，其特征在于，其中而演算方法的求解目標(biāo)便為限制式成本為零、營運(yùn)成本最小化、及公平性指標(biāo)平均化。
5.如權(quán)利要求1所述的處理單日營運(yùn)基礎(chǔ)的運(yùn)輸資源調(diào)度派遣的演算方法，其特征在于，其中該運(yùn)輸勤務(wù)組員為乘客月良務(wù)員。
6.如權(quán)利要求5所述的處理單日營運(yùn)基礎(chǔ)的運(yùn)輸資源調(diào)度派遣的演算方法，其特征在于，其中該限制式包括勤務(wù)組合特定基地限制、當(dāng)日或隔日勤務(wù)組合限制、當(dāng)日或隔日既定任務(wù)限制、特殊路線資格限制、職級(jí)限制、及特殊路線及外站住宿勤務(wù)組合公平性限制。
7.如權(quán)利要求6所述的處理單日營運(yùn)基礎(chǔ)的運(yùn)輸資源調(diào)度派遣的演算方法，其特征在于，其中染色體的目標(biāo)函數(shù)包括營運(yùn)成本的最小化程度、公平性指標(biāo)的平均化程度、人性化因素滿足程度、各限制式的不滿足程度。
8.如權(quán)利要求7所述的處理單日營運(yùn)基礎(chǔ)的運(yùn)輸資源調(diào)度派遣的演算方法，其特征在于，其中該目標(biāo)函數(shù)的組成包括營運(yùn)成本類、公平性指標(biāo)類、人性化因素類、限制式成本類。
9.如權(quán)利要求8所述的處理單日營運(yùn)基礎(chǔ)的運(yùn)輸資源調(diào)度派遣的演算方法，其特征在于，其中該營運(yùn)成本類包括赴卸勤務(wù)及外站住宿。
10.如權(quán)利要求8所述的處理單日營運(yùn)基礎(chǔ)的運(yùn)輸資源調(diào)度派遣的演算方法，其特征在于，其中該公平性指標(biāo)類包括餐費(fèi)、休假次數(shù)、運(yùn)具型別勤務(wù)組合、待命總次數(shù)、及執(zhí)勤時(shí)數(shù)。
11.如權(quán)利要求8所述的處理單日營運(yùn)基礎(chǔ)的運(yùn)輸資源調(diào)度派遣的演算方法，其特征在于，其中該人性化因素類包括待命勤務(wù)人性化指派方式及一般勤務(wù)組合人性化指派方式。
12.如權(quán)利要求8所述的處理單日營運(yùn)基礎(chǔ)的運(yùn)輸資源調(diào)度派遣的演算方法，其特征在于，其中該限制式成本類是定義限制式違反成本為染色體違反各限制式的項(xiàng)目總數(shù)與相對(duì)應(yīng)的懲罰值的乘積。
13.如權(quán)利要求12所述的處理單日營運(yùn)基礎(chǔ)的運(yùn)輸資源調(diào)度派遣的演算方法，其特征在于，其中該限制式違反懲罰成本為零。
全文摘要
一種處理單日營運(yùn)基礎(chǔ)的運(yùn)輸勤務(wù)組員派遣的演算方法，首先隨機(jī)產(chǎn)生多個(gè)初始樣本，每一初始樣本為一包含有多個(gè)運(yùn)輸勤務(wù)的二維化運(yùn)輸勤務(wù)組員調(diào)度編碼表；并以前述樣本為親代樣本，依據(jù)定義的目標(biāo)函數(shù)與限制式，進(jìn)行樣本評(píng)估；再運(yùn)用輪盤法則使評(píng)估值較為優(yōu)良的樣本增加被選中的機(jī)會(huì)經(jīng)染色體交配及基因突變后，進(jìn)行樣本替換，以依據(jù)樣本的評(píng)估值選出較優(yōu)的樣本，其中，每一染色體的樣本評(píng)估值是由營運(yùn)成本、人性化因素滿足程度、公平性指標(biāo)滿足度與限制式違反成本所決定。
文檔編號(hào)G06F17/00GK1410910SQ01142278
公開日2003年4月16日 申請(qǐng)日期2001年9月26日 優(yōu)先權(quán)日2001年9月26日
發(fā)明者張劭卿, 蔡明汶, 黃志威, 鐘毓驥 申請(qǐng)人:財(cái)團(tuán)法人資訊工業(yè)策進(jìn)會(huì)