Hirai Nobuyuki
토토 사이트 Consulting Manager, Inc
안녕하세요 여러분, 이것은 토토 사이트 Consulting의 Hirai입니다
토토사이트 헐크 가입코드 결정 설계 및 최적화의 힘으로 이끄는 비즈니스 혁신 (3) : 계획 최적화 솔루션 : 토토 사이트in 3698_3791 |, 우리는 Shepherd의 비유를 사용하여 시각적 이미지를 사용하여 토토 사이트 설계 및 토토 사이트 설계 프레임 워크 (FW)를 사용하여 시각화 된 문제를 변환하는 방법을 설명했습니다
이번에는 실제 문제를 예제로 시프트 사설 토토 사이트사이트을 사용하여 실제 문제를 수학적 모델로 변환하는 방법을 설명하고 싶습니다
편의점에서 파트 타임 작업과 같은 시프트 기반 작업에서 작업 한 경험이 있다면 교대 사설 토토 사이트사이트을 쉽게 상상할 수 있습니다 여기서는 한 달 (30 일)의 기본 교대 사설 토토 사이트사이트을 설명하고 싶습니다 교대 사설 토토 사이트사이트 문제에 관해그림 5-1를 토토 사이트하십시오
토토 사이트 설계를 통한 시프트 사설 토토사이트에 대한 요구 사항을 분류 한 결과 FW그림 5-2와 같은 것 같습니다 실제로 각 직장마다 구체적인 요구 사항이 있지만 이번에는 시프트 사설 토토 사이트사이트을위한 기본 요구 사항에 중점을 둘 것입니다
행동 (토토 사이트 변수) :
"WHO" "언제 : 어느 날"
값 (목표 함수) :
직원의 원하는 토토 사이트 테이크 요금 ↑
etc
토토 사이트 전제 조건 (제약) :
etc
토토 사이트 정보/데이터 (입력 데이터) :
etc
또토토 사이트제의 동작에 중점을 둔 모델의 이미지는그림 5-3와 같은 것 같습니다 토토 사이트 플랜은 "누가 : 누가"및 "언제 : 어떤 토토 사이트를 배치하기 위해, 그리드와 같은 모델 이미지를 제공합니다
지금부터 모델 이미지를 기반으로 시프트 사설 토토 사이트사이트을 모델링하고 싶습니다
6221_6331그림 5-4토토 사이트은 것 같습니다
세 가지 중 직원 목록 만 핵심 데이터 이며이 목록은 각 직원의 원하는 토토 사이트 날짜를 호출하는 데 사용됩니다
이제 참조 정보를 정의 했으므로 규칙과 값을 토토 사이트화 할 것입니다
이번에 토토 사이트할 조치 (토토 사이트 변수)는 "Who : Who"및 "When : When : What Joys (Day (Day)"입니다 장소/토토 사이트하지 마십시오직원, 6 월 xx
이 토토 사이트 변수를 기반으로 규칙 및 전제 조건 (제약)을 공식화하십시오
규칙 1 : 매일 필요한 사람의 수를 토토 사이트
이 규칙의 토토 사이트은그림 5-5A토토 사이트은 것 같습니다
6 월 1 일 (1 일) 예를 들어, 필요한 사람 수 (오른쪽)는 4 개이므로 4는 오른쪽에 있습니다 반면에, 왼쪽에는 A 씨부터 E 씨까지 5 명에 대한 토토 사이트 변수가 있습니다 이전 열은 토토 사이트 변수가 1으로 표시되고 0으로 0으로 표시되므로 5 명 중 4 명이 할당되면 공식을 보유하고 있음을 알 수 있습니다 6 월 3 일, 오른쪽의 가치는 3이므로 5 명 중 3 명을 배치해야합니다
토토 사이트 2 : X-Same 작업 없음
이 규칙의 토토 사이트은그림 5-5B토토 사이트은 것 같습니다
각 직원이 7 일 이상 연속으로 일할 수없는 경우, 6 월 7 일 일곱째 날에는 총 일수를 왼쪽에 배치하거나 7 일 전 6 일 전부터 7 일에 배치되지 않을 것입니다 예를 들어, 연속 7 일 안에 작품이 작동하면 왼쪽의 값은 7이되어 불평등이 유지되지 않아 제약을 위반할 수 있습니다 토토 사이트 사이트 사이트 사이트을 통과하려고하면 7 일 연속으로 볼 때 왼쪽에 값을 6 미만으로 유지하고 하루 이상 배치되지 않을 하루 (휴일)를 설정해야합니다
값 : 직원 수가 토토 사이트 수치 ↑
원하는 휴일 날짜는 직원에 따라 다르므로 취하고 싶은 토토 사이트 수를 계산하려면 각 직원이 원하는 토토 사이트 날짜를 볼 때 필요한 토토 사이트가 있는지 확인해야합니다 그것은그림 5-6토토 사이트
우리가 휴가 횟수를 극대화하려는 이유는 토토 사이트 사이트 변수의 총 가치를 최소화하기 때문입니다 "원하는 날에 휴가를받는 상태"가 "떠나고 싶은 날에 할당되지 않음 (할당되지 않음)으로 표현하기 때문입니다 이 표현을 사용하면 총 값이 0에 가까울수록 원하는 날에 휴가를 더 많이 받고 결정 변수의 총 가치를 최소화하면 원하는 휴가 수를 최대화 할 수 있습니다
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지금까지 읽어 주셔서 감사합니다 다시 뵙겠습니다
