Algorithm 时间表及；路由优化

我正在设置以下优化问题：

给定：

大约100名技工，每个都有

• 每天工作时间[例如8小时]
• 每天休息时间[例如，最少1小时]
• 每天最大加班时间[例如1小时]
• 地点[如底特律]

大约1000个任务，每个任务都有

• 地点[如芝加哥]
• 持续时间[例如1小时]
• 固定时段[如下午1点][可选]

目标是将所有任务安排给具有短路径的机械师。一个限制是每个技工都在自己的家乡开始和结束

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有没有办法以一种简单易懂的方式解决这个问题？例如python中是否有类似的在线示例？

并非所有工人都可以执行任务，因为位置原因。如果位置不重叠，您至少可以将问题分割为位置特定的问题，以避免处理它。然后，您可以首先分配固定的时间段，始终选择日程上工作时间最少的工人。由于小时数是一个离散值，因此在从具有相同计划小时数的多个工人中选择一个工人时，可以按距离选择最近的工人

<>这将是一个非常基本的方法，可以做调度，但可能不会以实际的方式来做。例如，两个接近的工作可以分配给不同的工人，效率可能不太好，当你考虑工作之间的旅行时间。您必须对业务进行迭代，并应用一些启发式方法来获得可用的解决方案。 我建议您尽可能多地获取输入数据（可用性、位置、工作等）的真实样本，并首先创建一些评估函数：加班、旅行时间、劳动力利用率都应考虑在内，然后您可以看到需要将哪些启发式应用于基本算法

另一种方法是按位置将作业分为每天1个工人的集群，并将相近的作业分配给同一个工人。为此，研究图形聚类算法。在集群中，您可以先分配固定时间的作业，然后随机分配其余的作业。您还可以限制集群不具有重叠的固定时间作业

无论哪种方法，你都必须提出启发式方法，不管你采用哪种方法

寻找最优解可能是一个NP难问题