摘要： 本文介绍了Assembled公司如何解决大规模人力资源调度问题。文章指出，在调度具有不同技能、班次、休息时间和劳动法规的1000人时，需要遵循劳动法、尊重技能和语言，并匹配波动需求。由于这个问题是NP-hard问题，随着参与调度的员工数量的增加，可能的组合数量会呈指数级增长。Assembled公司通过结合整数线性规划（ILP）和约束编程（CP）技术，将调度时间从2小时缩短到10分钟。文章详细介绍了其算法的两个步骤：生产性事件生成和非生产性事件生成，并强调了分解策略和并行处理架构的重要性。虽然取得了一定的进展，但文章也指出了剩余的挑战和局限性，如子问题可能不是最优解、同步事件协调的复杂性以及分解策略的限制等。
讨论： 以上内容为几条评论，涉及对某个主题或内容的积极评价和讨论。评论者包括abtoronto、minhtuev、arietty、tallpauldoll和joyyun，他们分别表达了对内容的喜爱、对时间管理的看法以及对某个复杂问题的讨论。评论时间从2025年10月17日到2025年10月18日不等。
原文标题：Old school AI isn’t dead: How we achieved a 12× speedup on an NP hard problem
原文链接：https://www.assembled.com/blog/np-hard-scheduling-optimization
讨论链接：https://news.ycombinator.com/item?id=45618254