Algoritmos heurísticos para problemas de escalonamento integrado de pessoal e tarefas

Abstract

Nesta dissertação considera-se um problema de escalonamento de pessoal numa empresa de serviços de call center. Esta empresa opera 24 horas por dia, 7 dias por semana, e o processo de escalonamento de pessoal é atualmente realizado manualmente. Neste sentido, o objetivo principal deste trabalho é o desenvolvimento e implementação de métodos heurísticos, de forma a obter soluções para este problema num tempo menor do que aquele que é despendido até ao momento com o escalonamento manual. A abordagem proposta consiste na construção de uma solução inicial através de uma heurística construtiva e posterior melhoria desta solução através de um método de pesquisa local. O que se pretende com esta abordagem é alocar funcionários a turnos de trabalho, procurando maximizar o número de horários invariáveis para cada funcionário em cada período. Depois de se ter desenvolvido um método de pesquisa local que melhora as soluções iniciais obtidas, foi ainda implementado um outro método de pesquisa local que minimiza as diferenças relativamente ao número de dias em que cada funcionário não é alocado a nenhum turno. A heurística construtiva e os dois métodos de pesquisa local foram implementados no Visual Studio v.16.8.2., utilizando a linguagem C#, e testados num conjunto de instâncias, incluindo instâncias com dados reais e instâncias geradas aleatoriamente. Esta abordagem foi analisada através da comparação entre as soluções iniciais e as soluções geradas pelos métodos de pesquisa local implementados.

The considered problem is a personnel scheduling problem in a call center company. This company operates 24 hours per day, 7days a week, and in which the personnel scheduling process is done manually. In this sense, the main purpose of this dissertation is the development and implementation of heuristic methods to obtain optimized solutions to this problem in a shorter amount of time than the one spent until this moment with manually built scales. The proposed approach consists of building an initial solution through a constructive heuristic and posterior improvement of this solution through a local search method. This approach intends to allocate employees to a work shift, maximizing the number of equal shifts to which an employee is allocated in each period. After developing a local search method that improved the initial solutions, we implemented another local search method that minimized the deviation relative to the number of days in which each employee is not allocated to any shift. The constructive heuristic and the two local search methods are implemented in Visual Studio v.16.8.2., using the language C#, and teste in several instances, including real instances and randomly generated instances. The approach was analyzed through the comparison between the initial solutions and the ones obtained by the local search methods implemented.