論文の概要: Onsite Job Scheduling by Adaptive Genetic Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02296v1
- Date: Sun, 4 Jun 2023 08:13:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-06 18:48:37.027793
- Title: Onsite Job Scheduling by Adaptive Genetic Algorithm
- Title（参考訳）: 適応遺伝的アルゴリズムによるオンサイトジョブスケジューリング
- Authors: Avijit Basak, Subhas Acharya
- Abstract要約: ジョブスケジューリング(Job Scheduling)は、複数のデポを持つ車両問題(VRP)の特殊版である。
ジョブスケジューリング(Job Scheduling)は、複数のデポを持つ車両問題(VRP)の特殊版である。
その結果,仕事や技術者の移動経路を最適化し,所要時間とSLAに関する制約を最小化することができた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Onsite Job Scheduling is a specialized variant of Vehicle Routing Problem
(VRP) with multiple depots. The objective of this problem is to execute jobs
requested by customers, belonging to different geographic locations by a
limited number of technicians, with minimum travel and overtime of technicians.
Each job is expected to be completed within a specified time limit according to
the service level agreement with customers. Each technician is assumed to start
from a base location, serve several customers and return to the starting place.
Technicians are allotted jobs based on their skill sets, expertise levels of
each skill and availability slots. Although there are considerable number of
literatures on VRP we do not see any explicit work related to Onsite Job
Scheduling. In this paper we have proposed an Adaptive Genetic Algorithm to
solve the scheduling problem. We found an optimized travel route for a
substantial number of jobs and technicians, minimizing travel distance,
overtime duration as well as meeting constraints related to SLA.
- Abstract（参考訳）: 現場ジョブスケジューリングは、複数のデポを持つ車両ルーティング問題(VRP)の特殊版である。
この問題の目的は、限られた数の技術者によって異なる地理的な場所に属する顧客から要求される仕事を実行し、最小限の旅行とオーバータイムで技術者を雇うことである。
各ジョブは、顧客とのサービスレベルアグリーメントに従って、指定された期限内に完了することが期待される。
各技術者は基地から出発し、複数の顧客に奉仕し、出発地に戻ると仮定される。
技術者はスキルセット、各スキルの専門レベル、可用性スロットに基づいてジョブを割り当てる。
vrpには多くの文献があるが、現場でのジョブスケジューリングに関連する明確な作業は見当たらない。
本稿では,スケジューリング問題の解法として適応型遺伝的アルゴリズムを提案する。
また,多くの職種や技術者を対象に,旅行距離の最小化,残業期間の短縮,SLAに関する制約を満たすための最適化された旅行経路を見出した。
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