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申请/专利权人：松立控股集团股份有限公司

摘要：本发明涉及智能化管理技术领域，特别涉及一种基于混合整数规划的巡检员自动排班方法及系统先收集各个路内停车场停车订单情况和各巡检员的工作能力数据并进行数据分析，再建立巡检路线规划模型，并使用Lingo工具进行求解得到每一条巡检路径；然后进行巡检员自动排班，最后评估最优方案的路内停车场收益和巡检员关于工作安排的反馈情况，根据评估结果对巡检员自动排班方案进行调整和优化，智能的找出巡检员的排版方案，提高巡检效率，达到用最小成实现最大停车费追缴的效果。

主权项：1.一种基于混合整数规划的巡检员自动排班方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据收集：收集各个路内停车场停车订单情况和各巡检员的工作能力数据；S2、数据分析：基于收集到的数据，分析出各个路内停车场是否需要派巡检员收费，并根据巡检员的巡检路程和追缴费用评估巡检员的能力；S3、巡检路线规划：基于收集和分析得到的数据，建立巡检路线规划模型，并使用Lingo工具进行求解得到每一条巡检路径；建立的巡检路线规划模型将每个巡检路线的工作时间均衡作为目标函数，通过0-1指派来安排某停车场属于哪条巡检线路，同时考虑巡检路线的连续性、巡检路线时间作为约束条件，目标函数和约束条件分别为：目标函数：（1），约束条为：（2）， （3）， （4）， （5），其中表示表示停车场是否在第条巡检路线上，表示停车场在第条巡检路线上，表示停车场不在第条巡检路线上；表示检测第个停车场的耗时，表示从第个停车场到第个停车场所用的时间；表示路线是否在第条巡检路线上，表示路线在第条巡检路线上，表示路线不在第条巡检路线上；S4、巡检员自动排班：基于步骤S3得到的巡检路径，建立巡检员自动排班模型，用Lingo工具进行求解得到每周每条巡检线路的排班情况；步骤S4建立的巡检员自动排班模型将每周的每条巡检路线上的工作分配作为决策变量，将路内停车场的收益作为目标函数，巡检员自动排班模型的目标函数和约束条件为：目标函数：（6），约束条件：（7）， （8）， （9），其中表示第条巡检路线的巡检路程，表示巡检第条巡检路线所需时间，表示巡检员每段时间的巡检里程，表示巡检员每段时间的薪水，表示巡检员在停车场巡检每段时间的追缴额，表示巡检员在第天是否被安排在巡检路线上，表示巡检员在第天被安排在巡检路线上，表示巡检员在第天没被安排在巡检路线上；S5、结果评估与调整：评估最优方案的路内停车场收益和巡检员关于工作安排的反馈情况，根据评估结果对巡检员自动排班方案进行调整和优化。

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