劳动力1.R
#版权所有2018，Gurobi O狗万app足彩ptimization，LLC##分配工人轮班；每个工人在某一天都可能有空，也可能没有空。如果问题无法解决，请使用IIS查找一组相互冲突的约束。请注意，除了通过IIS报告的内容之外，可能还有其他冲突。库（矩阵）库（gurobi）#定义数据移位<-14 nWorkers<-7 nVAR<-n移位*nWorkers varIdx<-function（w，s）{s+（w-1）*n移位<-c（'Mon1'，'Tue2'，'Wed3'，'Thu4'，'Fri5'，'Sat6'，'Sun7'，'Mon8'，'Tue9'，'Wed10'，'Thu11'，Fri12'，'Sat13'，'Sun14'）工人<-c（'Amy'，'Bob'，'Cathy Dan Ed Fred'，'Gu工资<-c（3、2、4、4、4、4、5、6、5、5、5、5、5、5、5、2、2、2、3、4、6、6、6、7、7、5）5）可用性）可提供性）可提供性）列表（c（0、1、1、1、1、1、1、10、10、10、10、10、12、12、12、12、12、12、10、12、10、10、10、12、10、10、10、10、10、10、10、10、10、12、10、10、10、10、10、10、10、10、10、10、10、10、10、10、10、10、8、8、10、8、8、8、8、8、8、10、8、8、8、8、8、10、8、8、10、8、8、8、10、8、8、8、10、8、8、10、8、8、8、8、8、8 1,1,1,0,1,0,1,1），c（1,1,1,0,0,1,0,1,1,0,0,1,1,1），c（1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1））#设置环境环境<-list（）环境$日志文件<-'workforce1.log'#构建模型<-list（）模型$modelname<-“workforce1”模型$modelsense<-'min'#初始化分配决策变量：#x[w][s]==1，如果工人w被分配#移位s。由于分配模型总是产生整数解，我们使用连续变量并作为LP.模型进行求解$lb<-0型$ub<-rep（1，nVars）型号$obj<-rep（0，nVars）模型$varnames<-rep（“”，nVars）for（1:nWorkers中的w）{for（1:nShifts中的s）{model$varnames[varIdx（w，s）]=paste0（工人[w]，'.'，班次[s]）模型$obj[varIdx（w，s）]=付款[w]如果（可用性[[w]][s]==0）模型$ub[varIdx（w，s）]=0}}建立轮班需求约束模型$A<-spMatrix（nShifts，nVars，i=c（mapply（rep，1:nShifts，nWorkers）），j=mapply（varIdx，1:nWorkers，mapply（rep，1:nShifts，nWorkers）），x=rep（1，nShifts*nWorkers））模型$sense<-rep（'='，NSHIFT）模型$rhs<-换档要求模型$constrnames<-shift#保存模型gurobi#u write（模型，'workforce1.lp'，env）#优化结果<-gurobi（模型，env=env）#如果（结果）显示结果$status=='OPTIMAL'）{如果您更改了一些数据，代码可能会在这里输入……否则#这将永远不会执行。cat（'OPTIMAL objective is'，result$objval，'\n'）cat（'Schedule:\n'）for（1:n中的s移位）{cat（'\t'，移位[s]，'：'）for（1:n中的w工作者）{if（结果$x[varIdx（w，s）]>0.9）cat（Workers[w]，''）}cat（'\n'）}else if（result$状态==“不可行”）{#查找一个IIS cat（“问题不可行…正在计算IIS\n”）IIS<-gurobi_IIS（模型，env=env）if（IIS$最小）cat（'IIS是最小的\n'）否则cat（'IIS不是最小的\n'）cat（'IIS中的行：'，模型$名称[iis]$Arows]）cat（'\nLB在IIS:'中，模型$varnames[iis$lb]）cat（'\nUB在IIS中：'，模型$varnames[iis$ub]）cat（'\n'）rm（iis）}else{#仅用于处理用户中断或其他问题cat（'Unexpected status'，result$状态，“\n正在定岗\n'）}净空rm（型号、环境、可用性、轮班、工人、工资、轮班要求、结果）
