用于酒店管理的动态员工排班优化算法

摘要

在酒店管理中，传统的手动排班方式依赖于经验决策，难以应对入住率波动、周期性高峰以及突发需求等动态挑战。这导致了劳动力冗余和服务缺口等问题。为了解决这一问题，本研究针对中型酒店管理，提出了一种结合动态需求预测和多目标优化的员工排班算法。首先，构建了一个基于长短期记忆网络（LSTM）的需求预测模型，用于预测各部门的周期性劳动力需求；其次，建立了一个多约束数学优化模型，其目标是最小化总运营成本、最小化服务质量损失以及最大化员工满意度。该模型还考虑了技能匹配、工作时间合规性以及排班公平性等因素。最后，设计了一种改进的遗传模拟退火算法（GASA）来求解该模型。通过自适应编码、多目标适应度函数以及动态调整机制，生成了最优排班方案。实证分析结果表明：在高入住率（90%）的情况下，该算法可使每日运营成本降低15.3%，平均顾客等待时间缩短58.7%，员工加班时间减少65.7%，顾客投诉率降低78.3%；在突发需求情况下，算法的响应时间小于5分钟，排班方案的调整准确率达到92%。本研究为酒店管理的动态员工排班提供了一种量化工具，并为规模相似的经济型酒店的多目标资源优化提供了具体参考。