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我对应该为新软件使用哪个系统有些疑问。
还没有编写代码,我只是分解了所有需求,然后才开始编码。
这将在一家为其他公司提供现场和远程服务的计算机公司中实施。
这些是我的变量:

  • 技术人员数量
  • 客户所在地
  • 问题类型
  • 已为技术人员安排的服务
  • 技术人员对情况的专业知识
  • 客户优先

也许有些遗漏了,但这些是最重要的。
这项工作是手动完成的,并且有人,我们有时看不到最佳路线。
假设一位客户打电话询问打印机问题。
首先,检查哪些技术了解打印机。
那么,技术是否可用?离客户远吗?可以远程完成(软件问题)吗?
可以由离客户位置较近的另一位技术人员来完成吗?
该客户是否比应采用相同技术的其他客户具有更高的优先级?
技术人员的日程安排是否已满?如果是,请传递给另一位打印机/硬件技术人员。

我知道我的英语并不完美(不是我的自然语言),但我会尝试提供更多细节或根据需要更正文本。

所以,我的问题是,你会采取什么样的方法?遗传算法似乎很适合这种工作,我也有一些 GAF 和 WatchMaker(Java GA 框架)的经验。然而,当阅读上面的文字时,专家系统似乎也是合适的。
有人做过这样的事吗?!
我已经搜索过这种软件,但找不到类似的东西。
另一种方法会比这两个问题更好吗?!
此外,我正在建立一个包含所有技术能力和专业知识的表格,其中包含简单的规则,例如每个专业知识的 1 到 5 条。这也是一个决定因素。
谢谢。

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为什么不两者都做?使用专家系统(规则引擎)来定义您的约束并使用元启发式(例如本地搜索或遗传算法)来解决它。规划引擎OptaPlanner(java,开源)正是这样做的(通过使用规则引擎 Drools)。架构如下所示:

在此处输入图像描述

这是一个视频,展示了车辆路径问题 (VRP) 的约束灵活性。您的问题似乎是 VRP 的高级变体(这是 TSP 的变体)。

于 2014-02-17T07:53:02.670 回答
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也许你可以从 TSP 开始,这里http://en.m.wikipedia.org/wiki/Travelling_salesman_problem

我想它只处理距离。

于 2014-02-17T00:07:28.443 回答