「あなたのコードの進化 パート2 遺伝的アルゴリズムを使ってスタッフ割り当て問題を解決する方法」

Evolution of Your Code Part 2 Solving Staff Allocation Problem with Genetic Algorithms

データサイエンス。アルゴリズム。人工知能。最適化

遺伝的アルゴリズムを用いたスタッフリソース割り当て問題の解決

はじめに

前回の記事からここに来た方は、Evolution in Your Code: Understanding and Coding Genetic Algorithm From Scratch — Part 1を読んでいただきありがとうございます。

初めてここに来られた方は、最初のパートを読むことをお勧めします。これにより、以下に書くコードの背後にある直感を理解しやすくなるでしょう。

この記事では、ファーストフードの環境でリソース割り当て問題を解決してみましょう。リソース割り当て問題は最適化の授業で最もよく研究されるタイプの問題の1つです。

ファーストフードのリソース割り当て問題

あるレストランが3つのメインセクションのリソースをどのように割り当てるかを決定しているとします：

• プライバシー保護のためのAIとブロックチェーンの統合
• 人工知能における最良優先探索
• JuliaはPythonとNumbaよりも速いですか？

• 調理
• 組み立て
• 提供

これらの問題の目標は、顧客満足度を最大化することです。私たちの場合、それはこれらセクションの効率に依存すると仮定します。

これらのセクションには15人の従業員がいます。各セクションには最低でも3人の従業員が必要です。

各従業員は、0から1までの異なる効率率を持っており、より高い効率はそのセクションに適していることを示します。

顧客満足度は、各セクションの従業員の平均効率率の積として計算されます。

以下は私たちの追加の仮定です：

• すべての従業員は同じ時間働きます。
• セクションの効率は、単にその従業員の効率の平均です。
• セクションの従業員数は、従業員の個々の効率を超えた効率に影響しません。つまり、減少収益や相乗効果はありません。

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