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．

Transcript

1. 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
   

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2. 自己紹介
   •  シバニャン
   •  京都大学工学部4回生
   •  Twitter: @_6v_
   •  CAMPHOR-
   

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3. 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
   

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4. 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
   

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5. 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)
   

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6. 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・・・
   

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7. 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・・・
   

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8. 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・・・
   

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9. 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)]
   

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10. 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
    

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11. 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)]
    

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12. 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
    

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13. 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)
    

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14. 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)
    

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15. 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)
    

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16. 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
    

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17. 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
    

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18. 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
    

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19. 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
    

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20. 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！
    

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21. BOTにして
    使ってみる
    

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22. 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
    

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