आप के अंदर काम "सिमुलेट एनीलिंग" नामक एक तकनीक को भी देखना चाह सकते हैं। अनुवांशिक एल्गोरिदम की तरह, यह उम्मीदवार समाधान की गुणवत्ता निर्धारित करने के लिए मूल्यांकन कार्य का उपयोग करता है - लेकिन उम्मीदवारों का निर्माण सरल होता है। प्रत्येक प्रकार के एल्गोरिदम कुछ परिस्थितियों में बेहतर परिणाम देता है - एक संक्षिप्त Google सर्वेक्षण से ऐसा लगता है कि जेनेटिक के किनारे हैं, लेकिन एनीलिंग लागू करने के लिए तेज़ी से होगा।
यहाँ एक तुलना कागज (एक अलग डोमेन के लिए, नहीं शेड्यूलिंग) है: http://www.ee.utulsa.edu/~tmanikas/Pubs/gasa-TR-96-101.pdf
हम एक बड़े शेड्यूलिंग आवेदन में सिमुलेटेड एनिलिंग का इस्तेमाल किया है और यह अच्छी तरह से काम किया।
ईमानदार होने के लिए, यदि कर्मचारियों की मात्रा लगभग 40 से कम है, तो मैं रोस्टर का दृश्य प्रतिनिधित्व देने और अनुसूची को अंतिम रूप देने देने की सलाह दूंगा। शायद आप उम्मीदवार शेड्यूल को शुरू करने के लिए एक एल्गोरिदम का उपयोग करेंगे, और फिर उपयोगकर्ता को इसके साथ खेलने दें। आप अभी भी उपयोगकर्ता के काम की जांच करने के लिए मूल्यांकन समारोह का उपयोग कर सकते हैं और इस बात पर प्रतिक्रिया दे सकते हैं कि उनका समाधान कितना अच्छा है।
स्रोत
2008-10-16 07:03:15
-1 यद्यपि एल्गोरिदम schduling मुद्दों ऑपरेशन रिसर्च के लिए प्रासंगिक होगा, बस उल्लेख या विस्तार के बिना एक जवाब नहीं है। यह कहने जैसा है कि एआई, गणित या अलोरिदम का उपयोग क्यों नहीं करें – tovare
प्वाइंट लिया गया, मुझे शर्मिंदा लगता है। लेकिन मेरी रक्षा के लिए या ओलिंक है और समस्या डोमेन के बारे में किसी भी बाधा के बिना एक संक्षिप्त प्रश्न के साथ एक विस्तृत उत्तर देना आसान नहीं है। – Jonke
हाँ, दंड के रूप में आपको कुछ अच्छे GA नमूना-कोड को ढूंढने और लिंक पोस्ट करने की आवश्यकता है ;-) – tovare