Hallo Zusammen,
nach meinen ersten Data Science Experimenten mit ML Algorithmen stehe ich vor einem Projekt, welches die Optimierung von Terminvergaben behandelt.
Genauer gesagt, geht es darum die Terminvergabe von Fahrzeugprüfungen in einem Zeitraum von einem Jahr (wobei die Verteilung auf Monatsebene betrachtet wird).
Ich möchte einen Optimierungsalgorithmus in Python schreiben, der eine Liste mit Fahrzeugen mit folgenden Parametern:
- Fahrzeug ID | Art der benötigten Prüfungen (A,B oder C) | Spät möglichster Termin | Bevorzugte Werkstatt | Alternative Werkstatt
eine Liste von Werkstätten zuordnet:
- Werkstatt ID | Kapazität für Prüfungsart A | Kapazität für Prüfungsart B | Kapazität für Prüfungsart C
Dabei ist mein Ziel, dass möglichst viele Fahrzeuge zu ihrer Favoritenwerkstatt kommen und dabei der spät Möglichste Termin nicht überschritten wird..
Ich habe mich bereits mit dem Simplex Verfahren sowie den entsprechenden Python Bibliotheken befasst, konnte das Problem jedoch nicht in die Form bringen, als das ich auf eine Lösungsweg gekommen bin.
Daher würde ich mich über Anregungen für mögliche Lösungsansätze, wissenschaftliche Optimierungsmethoden oder Python Bibliotheken freuen.
Ich bin schon sehr gespannt auf eure Ideen!
Beste Grüße
SkyPyRob
