一种融合生成对抗网络与可满足性模理论的智能排班方法

本发明公开了一种融合生成对抗网络与可满足性模理论的智能排班方法，以智能化生成排班计划为目标，首先利用历史优良排班记录，将其蕴含的排列组合问题转换为二值图像问题，从而构造训练集与测试集，并以此为基础构建并训练生成对抗网络模型，通过该模型获得满足当前排班具体约束需求的初始排班候选集合；之后，基于可满足性模理论，将当前排班的需求特征转换为一阶逻辑公式，构造出详细的约束集合；最后，针对初始排班候选集合中的每个候选计划，利用可满足性模理论求解器逐一验证，从而获得得到满足当前约束的排班计划。上述排班计划的生成方法，能够有效降低人工排班的计算复杂度，减少错误发生概率，通过约束条件还可进一步实现排班策略的灵活性。