自动化规划工具提升工单分配效率

自动化规划工具是结合人工智能与设计算法的程序，用于规划调度任务、资源和活动。这些工具广泛应用于制造业、供应链管理、医疗保健和运输等行业，通过自动化重复耗时的规划任务来提升效率并降低成本。

工单分配是许多行业的关键任务，属于资源分配问题的一种，目标是以高效方式将一组工单调度到一组资源（机器、人员等）上。它涉及在满足各种约束和目标的前提下，将劳动力、设备和材料等资源分配给特定任务。

在2022年欧洲运筹学协会(EURO)会议上，我们发表了题为《自动化规划工具(APT)：用于工单调度的混合整数非线性规划问题求解器》的论文，提出解决工单分配问题的新方法。

技术架构

APT方法采用混合整数非线性规划(MINLP)求解器处理工单分配问题的复杂非线性特性。MINLP是一种优化技术，结合了整数值约束变量和连续非线性函数。

APT算法基于分支定界法，将优化问题划分为更小的子问题，然后使用边界函数估计每个子问题的解。边界函数提供最优解的上界或下界，用于通过排除已知不包含最优解的子问题来剪枝搜索空间。

问题复杂性

工单分配是NP完全问题，涉及大量约束（如任务依赖关系、截止时间和资源约束），即使变量数量合理也会变得非常耗时。当涉及资源利用率和维护成本等非线性约束时，问题变得更加复杂。

自动化规划工具必须找到优化问题的近似解或利用问题结构来降低计算复杂度。传统优化技术（如线性规划）不太适合解决这类问题。

APT的复杂性与创建计划时必须考虑的约束密切相关，包括任务完成时间窗口、技术人员可用性和资质、设施物理布局等。这些约束可能限制可行解数量或增加寻找最优计划的难度。问题复杂性还取决于工单数量、可用资源数量以及满足二元决策变量完整性约束的需求。

实现方案

APT算法以树搜索形式实现，根节点代表原始问题，子节点代表通过分支生成的子问题。搜索持续进行直到所有节点都被探索或找到可行解。

采用Xpress求解器处理多约束和整数/连续决策变量混合的问题。研究表明，APT能在较短时间内找到具有非线性目标函数的工单分配问题的最优解。

云平台部署

APT使用Python编写，并采用某中心云服务进行数据存储和计算。通过某中心的ECS Fargate技术，能够以可承受的成本实现无用户数量上限的弹性扩展。Fargate是一种容器运行技术，无需管理底层基础设施，消除了配置和管理EC2实例的需求，支持容器化应用的自动扩展，并能与负载均衡器和安全组等其他云服务集成。

自动化规划工具(APT)是解决工单分配问题的强大高效方法，其处理非线性目标的能力和分支定界法的运用使其成为调度和资源分配的宝贵工具。