Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
遺伝的アルゴリズムでシフト組みを自動化した話
Search
ShibaNyan
September 10, 2018
Programming
0
1.9k
遺伝的アルゴリズムでシフト組みを自動化した話
BitValley2018 AfterPartyのLTでお話しました.
当番のシフトを組むのに時間がかかりすぎるという問題を,遺伝的アルゴリズムを使ってLINE BOTに実装することで解決しました.
ShibaNyan
September 10, 2018
Tweet
Share
More Decks by ShibaNyan
See All by ShibaNyan
証明写真を30円で作る
shiba6v
0
920
IPythonマジックコマンドを作る
shiba6v
1
1.7k
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の判断根拠の可視化手法 (20分トーク用)
shiba6v
1
1.2k
Other Decks in Programming
See All in Programming
Let's Take a Peek at PHP Parser 5.x!
inouehi
0
100
Windows版PHPのビルド手順とPHP 8.4における変更点
matsuo_atsushi
0
370
Day0 初心者向けワークショップ実践!ソフトウェアテストの第一歩
satohiroyuki
0
430
JavaOne 2025: Advancing Java Profiling
jbachorik
1
320
バックエンドNode.js × フロントエンドDeno で開発して得られた知見
ayame113
5
1.3k
Return of the Full-Stack Developer
simas
PRO
1
320
PHPでお金を扱う時、終わりのない 謎の1円調査の旅にでなくて済む方法
nakka
3
1.3k
プログラミング教育のコスパの話
superkinoko
0
120
マルチアカウント環境での、そこまでがんばらない RI/SP 運用設計
wa6sn
0
600
Denoでフロントエンド開発 2025年春版 / Frontend Development with Deno (Spring 2025)
petamoriken
1
1.3k
ステートソーシング型イベント駆動の視点で捉えるCQRS+ES
shinnosuke0522
1
320
AtCoder Heuristic First-step Vol.1 講義スライド
terryu16
2
1k
Featured
See All Featured
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
63
7.7k
Visualization
eitanlees
146
16k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
12
610
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
411
22k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
177
52k
Building Adaptive Systems
keathley
41
2.5k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
227
22k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
46
2.4k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
120k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
133
9.2k
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
29
2.5k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
280
13k
Transcript
遺伝的アルゴリズムで シフト組みを自動化した話 BitValley 2018 AfterParty LT
自己紹介 • シバニャン • 京都大学工学部4回生 • Twitter: @_6v_ • CAMPHOR-
当番のシフト • 30コマ,約30人のシフト組み • 1コマに1人割り当てる
シフト決定の流れ 調整サービス シフト組み シフト発表 • 調整サービスを利用してシフトを提出してもらう • 手動でシフト組み • グループLINEで完成したシフトを発表
シフト組みの難しさ • 30コマ,約30人のシフト組み • 30^30 通り(≒2×10^44)
シフト組みの難しさ • 30コマ,約30人のシフト組み • 30^30 通り(≒2×10^44) 2時間かかる・・・ 自動化したい・・・
シフト組みの課題 • 同じ人が2回入らないといけない場合がある • 2回入る場合は日時が離れている方が良い • △,×を考慮するべき など・・・
シフト組みの課題 • 同じ人が2回入らないといけない場合がある • 2回入る場合は日時が離れている方が良い • △を考慮するべき など・・・
遺伝的アルゴリズムでやる シフトを遺伝子に見立てて,生物が交叉,突然 変異,自然淘汰によって進化するようにシフトを 改良していく [(枠1),(枠2),(枠3),…,(枠30)] 例) [(Gさん),(Eさん),(Nさん),…,(Eさん)] [(Aさん),(Lさん),(Gさん),…,(Oさん)]
遺伝的アルゴリズムの説明 • シフト表をランダムに30パターン生成 ↓ • シフト表の良さを評価 ↓ • 評価が良かったシフト6個残して後は消す ↓
• 交叉,突然変異させて30個に増やす 200ループ
遺伝的アルゴリズムの説明 • シフト表をランダムに30パターン生成 200ループ [(Gさん),(Eさん),(Nさん),…,(Eさん)] [(Aさん),(Lさん),(Gさん),…,(Oさん)] … (30パターン) [(Rさん),(Aさん),(Nさん),…,(Dさん)]
遺伝的アルゴリズムの説明 • シフト表をランダムに30パターン生成 • シフト表の良さを評価 200ループ [(Gさん),(Eさん),(Nさん),…,(Eさん)] : 300点 [(Aさん),(Lさん),(Gさん),…,(Oさん)]
: 100点 … (30パターン) [(Rさん),(Aさん),(Nさん),…,(Dさん)] : 50点
遺伝的アルゴリズムの説明 • シフト表をランダムに30パターン生成 • シフト表の良さを評価 • 評価が良かったシフト6個残して後は消す 200ループ [(Gさん),(Eさん),(Nさん),…,(Eさん)] :
300点 [(Aさん),(Lさん),(Gさん),…,(Oさん)] : 100点 … (6パターン)
遺伝的アルゴリズムの説明 • シフト表をランダムに30パターン生成 • シフト表の良さを評価 • 評価が良かったシフト6個残して後は消す • 交叉,突然変異させて30個に増やす 200ループ
[(Gさん),(Eさん),(Nさん),…,(Eさん)] [(Aさん),(Lさん),(Gさん),…,(Oさん)] [(Aさん),(Eさん),(Nさん),…,(Oさん)] … (30パターン)
遺伝的アルゴリズムの説明 • シフト表をランダムに30パターン生成 • シフト表の良さを評価 • 評価が良かったシフト6個残して後は消す • 交叉,突然変異させて30個に増やす 200ループ
[(Gさん),(Eさん),(Nさん),…,(Eさん)] [(Aさん),(Lさん),(Gさん),…,(Oさん)] [(Aさん),(Eさん),(Nさん),…,(Oさん)] [(Gさん),(Eさん),(Nさん),…,(Tさん)] … (30パターン)
遺伝的アルゴリズムの説明 • シフト表をランダムに30パターン生成 ↓ • シフト表の良さを評価 ↓ • 評価が良かったシフト6個残して後は消す ↓
• 交叉,突然変異させて30個に増やす 200ループ
遺伝的アルゴリズムの説明 • シフト表をランダムに30パターン生成 ↓ • シフト表の良さを評価 ↓ • 評価が良かったシフト6個残して後は消す ↓
• 交叉,突然変異させて30個に増やす 200ループ 大事なのはここ! 評価する式を立てる
シフト組みの課題 より • 同じ人が2回入らないといけない場合がある • 2回入る場合は日時が離れている方が良い • △,×を考慮するべき
シフト組みの課題 より • 同じ人が2回入らないといけない場合がある →同じ人が2回入ったら 100点 を減らす • 2回入る場合は日時が離れている方が良い →(離れている日数)×1点
を加える • △,×を考慮するべき →△一個につき10000点,×一個につき1000000 点 を減らす
シフト組みの課題 より • 同じ人が2回入らないといけない場合がある →同じ人が2回入ったら 100点 を減らす • 2回入る場合は日時が離れている方が良い →(離れている日数)×1点
を加える • △,×を考慮するべき →△一個につき10000点,×一個につき1000000 点 を減らす 評価式を追加するだけで, 簡単にシフトの決め方を 変えられる!
BOTにして 使ってみる
まとめ • 遺伝的アルゴリズムを使うと,いい感じのシフ トが組める • シフトの組み方の変更が簡単 • BOTにすると非エンジニアも使えて便利