供应链与物流运营中劳动力调度的轻量级量子启发式遗传算法
1. 引言
劳动力调度在供应链和物流行业中起着至关重要的作用，效率和客户服务对于保持竞争力至关重要。然而，这些行业面临着劳动力短缺的重大挑战，疫情更是加剧了这一问题。此外，疫情推动了电子商务的繁荣，进一步增加了该行业的服务需求。例如，对卡车司机的需求很高，但找到合格的候选人却很困难。同样，仓库也面临着人员短缺的问题。
1.1 劳动力调度
劳动力调度涉及将工作任务、物理位置和其他资源分配给个人，这一话题已经被广泛研究了几十年。然而，近期全球劳动力短缺和疫情带来的经济考量，使得学术界和行业界重新关注这一领域。最优的劳动力调度不仅在经济上有益，而且对于维持服务质量和劳动力市场的竞争力也至关重要。
劳动密集型服务行业，如供应链和物流，经常因公共紧急事件等全球事件而经历季节性需求波动和不确定性。为了保持竞争力，这些行业经常外包各种业务流程。外包供应商的能力和效率直接影响组织的整体有效性和效率。小规模外包劳动力群体面临着满足日益增长需求的巨大压力，导致对工作环境中福祉和公平性的需求不断增加。
1.2 劳动力调度优化
预计的工作量为劳动力调度提供了基础，但在当今动荡的商业环境中往往是不够的。规划者难以适应需求波动并有效地分配班次，特别是在季节性模式、促销活动和节假日期间。电子表格是最常见的规划工具，但通常是独立的，缺乏与其他系统的集成，不足以处理复杂的调度需求。
为了解决这些挑战，许多公司正在转向具有预测和优化功能的劳动力调度解决方案。先进的算法可以在几分钟内准确预测工作量并优化班次分配。情景分析功能允许规划者根据各种权衡（如成本）比较不同的调度方案。排班表通常由分散
