Pyschedule: тормозит между задачами, позволяя более длинные задачи

Question

У меня есть следующая проблема: я хотел бы запланировать некоторые встречи (задачи) с использованием библиотеки pyschedule и разрешить торможение между ними, когда в совокупности они занимают слишком много времени (более 4 временных интервалов).В то же время я хотел бы разрешить задачи, занимающие более 4 временных интервалов.Допустим, у меня есть 1 человек и 3 встречи:

person = scenario.Resource('person')
meeting1 = scenario.Task('meeting1', 1)
meeting2 = scenario.Task('meeting2', 2)
meeting3 = scenario.Task('meeting3', 5)

Тогда желаемое решение будет, например, [meeting1, meeting2, break, meeting3].Я пытался сделать ограничение:

MAX_CONSECUTIVE_SLOTS = 4
for slot in range(HORIZON):
    scenario += person[slot:slot + MAX_CONSECUTIVE_SLOTS + 1] <= MAX_CONSECUTIVE_SLOTS

, но это работает только тогда, когда все собрания не длиннее MAX_CONSECUTIVE_SLOTS.Я также попытался объединить это условие с количеством задач на интервал времени:

meeting1.count = 1
meeting2.count = 1
meeting3.count = 1

for slot in range(HORIZON):
    scenario += (person[slot:slot + MAX_CONSECUTIVE_SLOTS + 1] <= MAX_CONSECUTIVE_SLOTS) or \
        (person['count'][slot:slot + MAX_CONSECUTIVE_SLOTS + 1] <= 1)

Но person['count'][n:m], по-видимому, означает количество задач, завершенных в данном интервале времени, когда мне нужно количество задачперекрывая этот фрагмент.

Я использую mip.solve решатель.Любая помощь будет высоко ценится.

Answer 1

Вот решение, основанное на ответе Тимнона на Github .Он основан на параметре stress, который должен быть ограничен для любого человека.Каждое собрание увеличивает стресс человека на величину, равную продолжительности собрания в случае более коротких собраний, или на сумму, равную пределу напряжения для более длинных собраний.Каждый перерыв снижает стресс человека.

from pyschedule import Scenario, solvers


horizon = 20
stress_limit = 4

S = Scenario('test', horizon=horizon)

meeting1 = S.Task('meeting1', 1, stress=1)
meeting2 = S.Task('meeting2', 2, stress=2)
meeting3 = S.Task('meeting3', 5, stress=stress_limit)
breaks = S.Tasks('break', schedule_cost=0, num=3, stress=-stress_limit)

person = S.Resource('person')
meeting1 += person
meeting2 += person
meeting3 += person
breaks += person

for t in range(horizon + 1):
    S += person['stress'][:t] <= stress_limit
    S += person['stress'][:t] >= 0

S.clear_solution()
S.use_flowtime_objective()

if solvers.mip.solve(S, msg=0, kind='CBC'):
    print(S.solution())
else:
    print('no solution found')

Редактировать: это решение работает хорошо, но начинает работать очень медленно с большим количеством пользователей и собраний.