JPS63163669A - 割当て決定方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は複数のジョブと？！孜のリソースとの間の組合
せを効果的に割当て決定することのできる割当て決定方
式に関する。

（従来の技術） 従来より、複数のジョブと複数のリソースとの間の組合
せを、種々の制約条件の下で割当て決定することが良く
行われる。例えば催物会場における１か月分の人員配置
を考える場合、１か月分の催物（ジョブ）のスケジュー
ル情報（日時、内容、規模１客層等）と、そこに割当て
る係員（リソース）の情報（個人の都合、休暇、受持ち
場所に対する資格、労働時間の制約等）とに従って、上
記催物に対する係員をそれぞれ割当て決定することが行
われる。

このような割当て決定は、従来、専ら人手に頼って行わ
れているが、むやみにその割当て処理を進めても徒にそ
の処理Ｉが増えるだけであり、一般的には専門的な知識
と経験を必要とした。しかもその処理は、上記ジョブと
リソースとがそれぞれ大量になるに従って益々困難化す
ると云う不具合がある。

また割当て決定を進める′Ａ程で、例えば成るジョブに
割当て得るリソースが既に他のジョブに割当て決定され
ている結果、そのジョブに割当てるリソースが無くなる
等の矛盾が生じ易く、割当て決定処理の行詰まりが生じ
ることも多々ある。そしてこの場合には、その割当て決
定手続きをやり直す必要が生じる。

このように従来にあっては、ジョブとリソースとの割当
て決定が試行錯誤的に行われている為、その割当て決定
に多大な時間を必要とすることが否めなかった。

そこで最近では、この種の割当て決定を計算機を用いて
処理することが考えられているが、その割当て決定の方
針を定める上で同様な問題がある。

しかも計算機にとっても、その別当て決定には多くの負
担が伴い、また多大な処理時間を必要とする等の問題が
あった。

（発明が解決しようとする問題点） このように従来にあっては、複数のジョブとリソースと
の組合せを割当て決定するに際し、その割当て決定処理
に多大な負担と処理時間を必要とし、効率良く割当て決
定することができないと云う問題があった。

本発明はこのような事情を考慮してなされたもので、そ
の目的とするところは、複数のジョブとリソースとの組
合せの割当て決定に対する処理負担を軽減し、またその
処理時間の短縮化を図ることのできる割当て決定方式を
提供することにある。

［発明の構成］ （問題点を解決するための手段） 本発明は複数のジョブと複数のリソースとの割当てを、
上記ジョブとリソースに対する割当て制約条件に従って
割当て決定するに際し、前記各ジョブに関する情報、゛
各すソースに関する情報、およびジョブとリソースとに
対する割当て制約条件とから、例えばジョブ・スケジュ
ールに従って各時点における割当てのきつさの程度をそ
れぞれ計算し、この計算結果に従って上記きつさの程度
の強い時点のジョブから順に前記リソースの割当て決定
してなることを特徴とするものである。

例えばジョブ・スケジュールに従って、ジョブが予定さ
れている日毎にその割当てのきつさの程度をそれぞれ求
め、きつさの程度の高い日のジョブから順にその別当て
決定手続きを進めるようにしたことを特徴とするもので
ある。

（作用） 本発明によれば、割当てのきつさの程度の高い時点のジ
ョブから順にリソースの別当て決定が進められるので、
残されたジョブに対する割当てのきつさが次第に低くな
る。そして残されたジョブに割当て可能なリソースがな
くなるケースが少なくなる。この結果、割当て変更が要
求される頻度が少なくなり、その割当て決定手続きを短
時間に効率良く行うことが可能となる。

従って本方式によれば、大同のジョブとリソースとの別
当て決定に対する処理負担を大幅に軽減することができ
、またその処理を効率良く行い得る等の効果が奏せられ
る。

（実施例） 以下、図面を参照して本発明の一実施例方式について説
明する。

第１図は本発明の一実施例方式を適用して構成される情
報処理システムの概略構成図である。

割当て処理に供される複数のジョブの情報（スケジュー
ル）はジョブ記憶部１に格納され、またこれに対する複
数のリソース情報はリソース記憶部２にそれぞれ格納さ
れている。

ここでこの情報処理システムにおいて、例えば催物会場
における１か月の係員の配置を割当て決定するものとす
ると、前記ジョブ記憶部１には、例えば第２図に示すよ
うなジョブ情報が記憶される。

例えば各日毎に、予定されている行事名（ジョブ名）と
そのジョブ内容（開演時刻、定員１行事内容）、および
そのジョブに必要とするリソース（係員）の数の情報が
それぞれ格納される。この例では１８目には１つのジョ
ブへだけが予定されており、そのジョブＡに必要な係員
の数が５名であること、また２日目には２つのジョブＢ
、Ｃが予定されており、それらのジョブＢ、Ｃに必要な
係員の数がそれぞれ５名、計１０名の係員が必要である
ことが示される。

これに対してリソース記憶部２には、例えば第３図に示
すように上記催物会場に対して登録されている係員（従
業員）を示すリソース名（係員番号）と、その係員が出
動可能な日数やその係員が所持している資格等の情報が
それぞれ格納される。

きつさ計算部３は、このようなジョブとリソースとの割
当てを決定するに際し、スケジュール規則表４を参照し
て各時点毎に上記ジョブとリソースとの割当てのきつさ
の程度を、例えば第４図に示す手順に従って計算するも
のである。この各時点における割当てのきつさ程度の計
算は、例えばジョブが予定されている日毎に行われる。

尚、スケジュール規則表４には、例えばどのような内容
のジョブについては、何人の係員が必要であるか、その
係員に必要な資格は何であるか等の情報（１則）が格納
されている。

しかしてきつさ計算部３は、ジョブが予定されている各
日について、そのジョブに配置すべき人間（係員）の資
格とその必要人数を前記ジョブ記憶部１、またはスケジ
ュール規則表４を参照してそれぞれ求める（ステップａ
１）。次にこれらの各ジョブに対して係員を何人割当て
可能かを前記リソース記憶部２を参照して求めている（
ステップａ２）。このリソースの調査によって、例えば
１日目に出動可能な係員が何名であって、２日目に出動
可能な係員が何名であり、その両日とも出動可能な係員
が何名であるかが求められることになる。

しかる後、先ず各日のジョブが必要とする係員の人数よ
りも、割当て可能な係員の人数が少ない日があるか否か
が調べられる（ステップａ３）。

ここで必要人数に比較して割当て可能な人数が少ない場
合には、その日のジョブに対しては、当然、必要な数の
リソース（係員）割当てができないことになる。従って
この場合にはリソース（係員）を選択する余裕がないこ
とから１例えばその不足人数のままでその日のジョブに
対するリソース（係員）の割当てを行うか、或いは新た
に別の人間（補充員）を探して上記ジョブに対するリソ
ースの割当てを行うことになる（ステップａ４）。

次に各日のジョブが必要とする係員の人数と、その日に
割当て可能な係員の人数とが等しい日があるか否かが調
べられる（ステップａ５）。

そして必要人数と候補人数とが等しい日がある場合には
、その日についてもリソース（係員）を選択する余裕が
ないことから、その日の別当てレベルを（０）とし、そ
の候補リソースをその日のジョブに対して割当て決定す
る（ステップａＳ）。

つまり必要なリソース数に比較して候補リソースの数が
不足する場合、或いはその数が等しい場合には、リソー
スの選択余裕がないことからこれを割当てのきつさが最
も高いと判定する。そしてその日のジョブを最優先し、
そのジョブに対するリソースの割当て決定を行う。

一方、各日のジョブがそれぞれ必要とするリソース（係
員）の数に比較して、提供可能なリソース（係員）の数
が多い場合、先ずその日毎に割当てのきつさが計算され
る（ステップａ７）。この割当てきつさの計算は、例え
ば各日の必要リソース数に対する候補リソース数の比率
を計算することによって行われる。この計算によって、
候補リソース数に大きな余裕がある場合には、数値の多
きなきつさデータが求められ、また逆に候補リソース数
に多くの余裕がない場合には、数値の小さなきつさデー
タが求められることになる。そしてそのきつさデータの
数値は、ジョブに対するリソースの割当て決定に対する
きつさの程度を示すことになる。

そこでこのきつさ計算結果に従い、きつさの程度の高い
日のジョブから順にリソースの割当て手続きを進める（
ステップａ８）。

このようにして割当てのきつさの程度に従ってジョブを
選択し、そのジョブに対するリソースの割当てを決定す
る処理部が、第１図に示す割当てジョブ選択部５、およ
び割当て決定部６である。

このようにして各日のジョブに対するリソースの割当て
のきつさを計算し、そのきつさの程度に応じてきつさの
高い日のジョブから順にリソースの別当て決定を進める
本システムによれば、割当てに対する自由度の低いジョ
ブから順にリソースの割当てが行われ、割当てに対する
自由度の高いものが後回しにされることになる。

この結果、ジョブに対するリソースの割当て決定を進め
ていく過程で、ジョブに対して割当て得るリソースが不
足する等の事態が生じる確率を低く抑えることが可能と
なる。換言すれば、残されたジョブに対して残されたリ
ソースを割当てるに際して、そのジョブに割当て得るリ
ソースの自由度が高いので、既に決定された割当てを変
更してまでもリソースを確保する必要がなくなる。

故に、ジョブに対するリソースの割当て決定手続きを簡
易に、効率良く進めることが可能となる。

尚、各ジョブに対するリソースの割当ては、例えば候補
リソース中の必要数のリソースをランダムに選択抽出し
ても良く、また各リソースの資格等の条件を配慮しなが
ら選択するようにしても良い。つまり個々のジョブに対
するリソースの割当て決定のアルゴリズムは、その割当
て方針に応じて定めれば良いものである。

またここでは、ジョブが予定されている日毎に割当ての
きつさの程度を求めたが、所定の時間帯毎に割当てのき
つさの程度を求める等、きつさの程度を求める時点は特
に限定されるものではない。

また割当てのきつさを計算する際、リソースの資格等の
条件を配慮するようにしても良い。更には行事に対する
人員の割当てのみならず、機械や車両の運転計画等に対
しても同様に適用することができる。

要するに本発明は、複数のジョブに対する各時点での割
当てのきつさを計算し、その計算結果に従って割当ての
きつさの高い時点のジョブから順にリソースの割当て決
定を行うことを要旨とするものであり、例えば各ジョブ
に対する割当て決定のアルゴリズム等、その要旨を逸脱
しない範囲で種々変形して実施することができる。

［発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、複数のジョブに対
する各時点での割当てのきつさを計鐸し、その計算結果
に従って割当てのきつさの高い時点のジョブから順にリ
ソースの割当て決定を行うので、大損のジョブとリソー
スに対する割当て決定であっても、これを簡易に効率良
く処理することができる等の実用上多大なる効果が奏せ
られる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例方式を適用して構成される情
報処理システムの概略構成図、第２図はジョブの一例を
示す図、第３図はリソースの一例を示す図、第４図は各
時点における割当てのきつさの程度を求める手順と、そ
のきつさの程度に応じて進められる割当て決定の手順を
示す図である。 １・・・ジョブ記憶部、２・・・リソース記憶部、３・
・・きつさ計算部、４・・・スケジュール規則表、５・
・・割当てジョブ取出し部、６・・・割当て決定部。 出願人代理人　弁理士　鈴江武彦 第１図 第３図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）複数のジョブと複数のリソースとの割当てを、上
   記ジョブとリソースに対する割当て制約条件に従って割
   当て決定するに際し、 前記各ジョブに関する情報、各リソースに関する情報、
   およびジョブとリソースとに対する割当て制約条件とか
   ら各時点における割当てのきつさの程度をそれぞれ計算
   し、この計算結果に従って上記きつさの程度の強い時点
   のジョブから順に前記リソースの割当て決定してなるこ
   とを特徴とする割当て決定方式。
2. （２）各時点の割当てのきつさの程度は、ジョブ・スケ
   ジュールから求められるものである特許請求の範囲第１
   項記載の割当て決定方式。