例 - 動的スケジューリング
主要な一致基準に焦点を当てて、動的スケジューリングがどのようにタスクに最適なエージェントを優先するかについて説明します。
すべてのフィールドエージェントが同じ地域で作業するシナリオを考えてみましょう。すべてのエージェントがタスクから常に同じ相対距離になるため、タスクを実行するための可用性が最も重要な基準であり、次に部品要件の一致が続きます。
次のインフォグラフィックは、動的スケジューリングが重み付けを使用してタスクに割り当てる最適なエージェントを決定する方法を理解するのに役立ちます。
一致基準に加えてタスクからの距離を考慮する
フィールドエージェントがすべて同じ小さな領域にない場合、計算がどのように変化するかを検討してください。距離が重要な場合は、[ タスクからの現在の距離 ] または [ タスクからの距離] 一致基準を使用できます。これらのタスク基準からの距離は、他の基準とは異なります。フィールドエージェントがタスクに近ければ近いほど良いからです。したがって、他の基準とは異なり、ここでの数値は大きい数値よりも小さい方が良いです。結果のスコアを真に比較するには、少ないほど良い調整が必要です。調整は、ランキング方法「少ないほど良い」を使用して、任意の基準の 1 つからスコアを減算することによって行われます。
注:
タスクからの距離の計算 は LocationFromTask スクリプトインクルードで行われ、 タスクからの現在の距離 の計算は CurrentLocationFromTask スクリプトインクルードで行われます。この計算では、タスクの緯度と経度を取得し、エージェントの緯度と経度 (マイル単位) と比較します。