请教一个问题,用python怎么解决,没有什么思路,用背包的话这个太复杂了
该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
这个问题可以使用整数规划来求解。我们可以将每个人排的时间段表示成0/1向量,其中1表示这个时间段被排给这个人,0表示这个时间段没有被排给这个人。然后我们可以定义以下变量:
-
$x_{i,j}$:表示第$i$个人是否被排在第$j$个时间段,其中$i\in[1,29], j\in[1,6520]$。
$y_i$:表示第$i$个人被排的时间总长,其中$i\in[1,29]$。
接下来,我们需要定义一些约束条件和目标函数。首先,对于每个人,他们被排的时间总长应该满足以下约束:
其中,$t_j$表示第$j$个时间段的时长。另外,每个人被排的时间段数也需要满足一定的约束:
每个时间段只能被一个人排,因此我们需要满足以下约束:
最后,我们需要定义一个目标函数,使得每个人的时间尽量平均:
这个问题可以使用整数规划求解器来解决,例如PuLP库。下面是一个Python代码示例:
from pulp import *
# 设置每个人的监考次数和时长
subjects = ['语文', '英语', '数学', '物理', '道法', '历史', '化学']
num_subjects = len(subjects)
num_people = 29
time_limit = 6520
num_exams = {
'语文': 13,
'英语': 16,
'数学': 16,
'物理': 8,
'道法': 8,
'历史': 8,
'化学': 8
}
time_per_exam = {
'语文': 224,
'英语': 224,
'数学': 224,
'物理': 448,
'道法': 448,
'历史': 448,
'化学': 448
}
# 定义问题
prob = LpProblem("监考排班问题", LpMinimize)
# 定义决策变量
x = {}
for i in range(num_people):
for j in range(num_subjects):
x[(i, j)] = LpVariable("x_{}_{}".format(i, j), 0, 1, LpInteger)
# 定义目标函数
prob += lpSum([x[(i, j)] * time_per_exam[subjects[j]] for i in range(num_people) for j in range(num_subjects)])
# 添加约束条件
for j in range(num_subjects):
prob += lpSum([x[(i, j)] for i in range(num_people)]) == num_exams[subjects[j]]
for i in range(num_people):
prob += lpSum([x[(i, j)] * time_per_exam[subjects[j]] for j in range(num_subjects)]) == time_limit
# 求解问题
prob.solve()
# 输出结果
for i in range(num_people):
print("第{}位监考老师:".format(i+1))
for j in range(num_subjects):
if x[(i, j)].value() == 1:
print("\t{}: {}次".format(subjects[j], num_exams[subjects[j]]))
print("\t总时长: {}分钟".format(value(lpSum([x[(i, j)] * time_per_exam[subjects[j]] for j in range(num_subjects)]))))
该代码使用PuLP库,定义了每个人监考的次数和时长,并使用整数规划方法求解监考排班问题。输出结果会列出每位监考老师监考的科目和总时长。