【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于智能優化領域，尤其涉及一種基于時間與拜訪頻率的智能排班方法、系統、設備和介質。
技術介紹
1、促銷員排班系統是企業用來規劃促銷員(包括臨時和長期員工)每日應拜訪的門店以及拜訪時間的一項功能。通過該功能，管理員可以為任何促銷員安排具體門店和特定日期的工作時間段。促銷員需要按照排班計劃執行每日工作任務。最終，管理員可以根據排班情況進行考勤統計。
2、現有的排班方法通常依賴于管理員的經驗和靜態安排，缺乏對門店拜訪頻率和歷史排班數據的動態分析能力，這導致促銷資源未能最優化地分配。管理員需要花費大量時間和精力來手動安排促銷員的排班，而且這種方法存在以下問題：
3、1.復雜度高：手動排班涉及到大量數據和變量，容易出現排班沖突和錯誤。
4、2.靜態安排：靜態排班無法靈活應對市場變化和促銷需求的變化，導致促銷資源分配不夠靈活和高效。
5、3.排班頻率不足：由于手動排班的耗時和復雜性，管理員可能無法經常性地對排班進行調整和優化，導致促銷員的拜訪頻率不足或不均衡。
6、4.歷史數據分析不足：缺乏對歷史排班數據的深入分析，無法發現潛在的優化機會和趨勢。
技術實現思路
1、為解決上述技術問題，本專利技術提出一種基于時間與拜訪頻率的智能排班方法、系統、設備和介質的技術方案，以解決上述技術問題。
2、本專利技術第一方面公開了一種基于時間與拜訪頻率的智能排班方法，所述方法包括：
3、步驟s1、收集門店名稱、門店的班
4、步驟s2、根據所述促銷員負責的門店，得到促銷員對門店的默認權重；根據所述促銷員在各個門店的最后拜訪日期和每個門店要求的拜訪頻率，得到門店拜訪緊迫性權重；根據所述促銷員對門店的默認權重和門店拜訪緊迫性權重，得到最終的權重；
5、步驟s3、根據門店的班次定義決策變量，即促銷員被安排在預定義班次，決策變量為1，否則為0；根據所述最終的權重和決策變量定義目標函數；根據所述決策變量定義時間沖突約束和門店拜訪約束；
6、步驟s4、求解時間沖突約束和門店拜訪約束下的目標函數，得到促銷員在門店的班次；通過得到的促銷員在門店的班次，更新促銷員在各個門店的最后拜訪日期；
7、步驟s5、重復步驟s1～步驟s4若干次，得到若干天的促銷員在門店的班次，根據所述若干天的促銷員在門店的班次，制作排班表。
8、根據本專利技術第一方面的方法，在所述步驟s2中，所述根據所述促銷員負責的門店，得到促銷員對門店的默認權重包括：
9、如果促銷員p只負責一個門店，則wp＝1，如果促銷員p負責m1個門店，則如果促銷員p不負責門店，則wp＝0；
10、其中，wp為促銷員對門店的默認權重。
11、根據本專利技術第一方面的方法，在所述步驟s2中，所述根據所述促銷員在對各個門店的最后拜訪日期和每個門店要求的拜訪頻率，得到門店拜訪緊迫性權重包括：
12、
13、其中，wa為門店拜訪緊迫性權重；dcurr為當前日期，dla為促銷員在門店的最后拜訪日期；fa為門店要求的拜訪頻率。
14、根據本專利技術第一方面的方法，在所述步驟s2中，所述根據所述促銷員對門店的默認權重和門店拜訪緊迫性權重，得到最終的權重包括：
15、wpa＝wp×wa
16、其中，wpa為最終的權重；wa為門店拜訪緊迫性權重；wp為促銷員對門店的默認權重。
17、根據本專利技術第一方面的方法，在所述步驟s3中，所述根據所述最終的權重和決策變量定義目標函數包括：
18、
19、其中，xpt為決策變量；n為促銷員總數；m為門店總數；k為門店a下的所有班次；wpa為最終的權重；xpt為決策變量。
20、根據本專利技術第一方面的方法，在所述步驟s3中，所述根據所述決策變量定義時間沖突約束包括：
21、且
22、時間沖突約束的含義：對于促銷員p和組合的班次t1，t2，如果isoverlapping(t1,t2)有沖突，則有約束即促銷員p不能同時排t1，t2兩個班次；
23、isoverlapping(t1,t2)≡
24、(intime(t1)<outtime(t2))∧(outtime(t1)>intime(t2))
25、其中，intime(t)為班次t的開始時間；outtime(t)為班次t的結束時間。
26、根據本專利技術第一方面的方法，在所述步驟s3中，所述根據所述決策變量定義門店拜訪約束包括：
27、
28、其中，ia表示門店a的所有決策變量的索引集合，xpt為決策變量。
29、本專利技術第二方面公開了一種基于時間優先性與拜訪頻率邏輯加權的智能排班系統，所述系統包括：
30、第一處理模塊，被配置為，收集門店名稱、門店的班次，促銷員的姓名、負責的門店，促銷員在各個門店的最后拜訪日期和每個門店要求的拜訪頻率；
31、第二處理模塊，被配置為，根據所述促銷員負責的門店，得到促銷員對門店的默認權重；根據所述促銷員在各個門店的最后拜訪日期和每個門店要求的拜訪頻率，得到門店拜訪緊迫性權重；根據所述促銷員對門店的默認權重和門店拜訪緊迫性權重，得到最終的權重；
32、第三處理模塊，被配置為，根據門店的班次定義決策變量，即促銷員被安排在預定義班次，決策變量為1，否則為0；根據所述最終的權重和決策變量定義目標函數；根據所述決策變量定義時間沖突約束和門店拜訪約束；
33、第四處理模塊，被配置為，求解時間沖突約束和門店拜訪約束下的目標函數，得到促銷員在門店的班次；通過得到的促銷員在門店的班次，更新促銷員在各個門店的最后拜訪日期；
34、第五處理模塊，被配置為，重復第一處理模塊～第四處理模塊若干次，得到若干天的促銷員在門店的班次，根據所述若干天的促銷員在門店的班次，制作排班表。
35、本專利技術第三方面公開了一種電子設備。電子設備包括存儲器和處理器，存儲器存儲有計算機程序，處理器執行計算機程序時，實現本公開第一方面中任一項的一種基于時間與拜訪頻率的智能排班方法中的步驟。
36、本專利技術第四方面公開了一種計算機可讀存儲介質。計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，計算機程序被處理器執行時，實現本公開第一方面中任一項的一種基于時間與拜訪頻率的智能排班方法中的步驟。
37、綜上，本專利技術提出的方案能夠根據門店拜訪頻率、歷史數據和實時需求動態且標準化地調整排班計劃，有效提高促銷資源的利用效率和分配均衡性。管理員只需要維護好門店和促銷員的基礎屬性，就可以通過智能排班算法輕松管理促銷員的排班，減少排班沖突和錯誤，同時節省時間和精力。充分考慮了門店需求與歷史拜訪模式，通過合理的優先級分配和權重設計，確保了促銷資本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于時間與拜訪頻率的智能排班方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的基于時間與拜訪頻率的智能排班方法，其特征在于，在所述步驟S2中，所述根據所述促銷員負責的門店，得到促銷員對門店的默認權重包括：
3.根據權利要求1所述的基于時間與拜訪頻率的智能排班方法，其特征在于，在所述步驟S2中，所述根據所述促銷員在各個門店的最后拜訪日期和每個門店要求的拜訪頻率，得到門店拜訪緊迫性權重包括：
4.根據權利要求1所述的基于時間與拜訪頻率的智能排班方法，其特征在于，在所述步驟S2中，所述根據所述促銷員對門店的默認權重和門店拜訪緊迫性權重，得到最終的權重包括：
5.根據權利要求1所述的基于時間與拜訪頻率的智能排班方法，其特征在于，在所述步驟S3中，所述根據所述最終的權重和決策變量定義目標函數包括：
6.根據權利要求1所述的基于時間與拜訪頻率的智能排班方法，其特征在于，在所述步驟S3中，所述根據所述決策變量定義時間沖突約束包括：
7.根據權利要求1所述的基于時間與拜訪頻率的智能排班方法，其特征在于，在所述
8.一種用于基于時間與拜訪頻率的智能排班系統，其特征在于，所述系統包括：
9.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時，實現權利要求1至7中任一項所述的基于時間與拜訪頻率的智能排班方法中的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時，實現權利要求1至7中任一項所述的基于時間與拜訪頻率的智能排班方法中的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于時間與拜訪頻率的智能排班方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的基于時間與拜訪頻率的智能排班方法，其特征在于，在所述步驟s2中，所述根據所述促銷員負責的門店，得到促銷員對門店的默認權重包括：
3.根據權利要求1所述的基于時間與拜訪頻率的智能排班方法，其特征在于，在所述步驟s2中，所述根據所述促銷員在各個門店的最后拜訪日期和每個門店要求的拜訪頻率，得到門店拜訪緊迫性權重包括：
4.根據權利要求1所述的基于時間與拜訪頻率的智能排班方法，其特征在于，在所述步驟s2中，所述根據所述促銷員對門店的默認權重和門店拜訪緊迫性權重，得到最終的權重包括：
5.根據權利要求1所述的基于時間與拜訪頻率的智能排班方法，其特征在于，在所述步驟s3中，所述根據所述最終的權重和決策變量定義目標函數包括：
<...【專利技術屬性】
技術研發人員：薄川川，
申請(專利權)人：北京紛揚科技有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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