例 - 動的スケジューリング
動的スケジューリングで、主要な一致基準に焦点を当てて、タスクに最適なエージェントに優先順位を付ける方法について説明します。
すべてのフィールド技術者が同じ地域で作業するシナリオを考えてみましょう。すべての技術者はタスクから同じ相対距離になるため、タスクを実行できるかどうかが最も重要な基準であり、部品要件の一致がそれに続きます。
- 1 日に利用可能な最大時間数:8
- 必要な部品の総数:5
一致基準値については、次のリストで説明されています。Alice と Mack は Global Teller Systems のフィールド技術者です。
- アリスには 5 時間の空き状況と必要な部品が 2 つあります。
- マックには 8 時間の可用性と必要な部品の 1 つがあります。
- 今日の可用性 基準には、最も重要な重み付け 20 が割り当てられます。
- 部品基準が最も多いエージェント には、次に重要な基準として考慮する必要があるため、重み付け 10 が割り当てられます。
- すべての基準には、「 多いほど良い」というランキング方法があります。
| アリス | 基準 | 重み付け | ランキング方法 | マック |
|---|---|---|---|---|
| 5 | 今日の可用性 | 20 | 多いほど良い | 8 |
| 2 | ほとんどの部品を持つエージェント | 10 | 多いほど良い | 1 |
一致基準値が得られたので、基準評価を計算できます。
まず、提供されたサンプル作業指示タスクデータに基づいて、各基準の数値を計算します。
本日利用可能:
アリス:5 / 8 = 0.625 (最大時間数は 8)。
マック:8 / 8 = 1。
ほとんどの部品を扱う技術者:
アリス: 2/5 = 0.4 (5 が必要なパーツの合計数)。
マック:1 / 5 = 0.2。
| アリス | 基準 | 重み付け | ランキング方法 | マック |
|---|---|---|---|---|
| 5/8 | 今日の可用性 | 20 | 多いほど良い | 8/8 |
| 2/5 | 最も多くの部品を持つ技術者 | 10 | 多いほど良い | 1/5 |
一致する値と基準評価を取得したら、Alice と Mack の技術者のランキングを計算できます。
以下は、アリスの技術者のランキングです。
各基準の数に基準の重み付けを乗算し、その結果をすべての基準の重み付けの合計で除算します。各基準に対して繰り返し、結果を追加します。
式:(Criteria_1評価 x Criteria_1重み) / 基準の重み付けの合計 + (Criteria_2評価 x Criteria_2の重み) / 基準の重み付けの合計 + (評価Criteria_3 x 重み付けCriteria_3) / 基準の重み付けの合計 = 技術者のランク/スコア。
| 基準 | 計算による基準評価 | 重み付け | スコア |
|---|---|---|---|
| 今日の可用性 | 0.625 | 20 | 0.4166 |
| ほとんどの部品を持つ技術者 | 0.4 | 10 | 0.1333 |
| 合計 | 30 | 0.5499 |
以下はマックの技術者ランキングです。
各基準の数に基準の重み付けを乗算し、その結果をすべての基準の重み付けの合計で除算します。各基準に対して繰り返し、結果を追加します。
式:(Criteria_1評価 x Criteria_1重み) / 基準の重み付けの合計 + (Criteria_2評価 x Criteria_2の重み) / 基準の重み付けの合計 + (評価Criteria_3 x 重み付けCriteria_3) / 基準の重み付けの合計 = 技術者のランク/スコア。
| 基準 | 計算による基準評価 | 重み付け | スコア |
|---|---|---|---|
| 今日の可用性 | 1 | 20 | 0.6667 |
| ほとんどの部品を持つ技術者 | 0.2 | 10 | 0.0667 |
| 合計 | 30 | 0.7334 |
結果:Mack (0.7334) は Alice (0.5599) よりもランキングスコアが高いため、Mack にタスクがアサインされます。