AI Summary & Key Takeaways
AI InsightWe demonstrate the performance of the heuristic through randomly generated and realistic problem instances.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this research, we study the multi-skill workforce scheduling and routing problem that arises in all field service operations. The problem originates from a daily planning problem faced by the electricity distribution companies. Given a set of geographically dispersed tasks with different priorities and skill requirements, and a set of technicians with different skills; the objective is to form teams of technicians while assigning a sequence of tasks to each team in an optimal manner. First, we develop a mathematical model that has two prioritized objective functions for the problem. Since the solution time and quality of the model degrades quickly as the problem size increases, we devise a three-phased heuristic that generates good solutions efficiently for large-scale problems. We demonstrate the performance of the heuristic through randomly generated and realistic problem instances.
Özet
Bu çalışmada, tüm saha hizmet operasyonlarında gözlemlenen, çoklu yetenek gereksinimi içeren işgücü rotalama ve çizelgeleme problemi ele alınmıştır. Problem, gerçek hayatta enerji dağıtım şirketlerinin günlük olarak karşılaştığı bir planlama probleminden yola çıkılarak tanımlanmıştır. Amaç, farklı konumları, öncelikleri ve yetenek gereksinimleri olan işler için; uygun teknisyen ekiplerinin ve sıralı iş listelerinin optimal bir şekilde belirlenmesidir. Öncelikle, problem için iki öncelikli amaç fonksiyonu bulunan bir matematiksel model geliştirilmiştir. Problem boyutu büyüdükçe modelin kabul edilebilir sürede ve kalitede çözüm vermemesi nedeniyle, büyük ölçekli problemler için kısa sürede kaliteli çözümler üreten, üç aşamalı bir sezgisel yöntem geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntemin etkinliği hem rastgele türetilmiş, hem de gerçekçi veri kümeleri üzerinde gösterilmiştir.