Algoritmo di pianificazione dinamica e ottimizzazione delle risorse per le attività sindacali mediante l'integrazione di Transformer e apprendimento per rinforzo

Sommario

Questo articolo studia un algoritmo di ottimizzazione della pianificazione dinamica che integra Transformer e l'apprendimento per rinforzo PPO, concentrandosi sui frequenti conflitti di risorse e sui ritardi di risposta nella pianificazione delle attività sindacali.

Abstract

Per affrontare il problema della ridotta efficienza organizzativa causato dai frequenti conflitti nell'allocazione delle risorse e dai ritardi nelle risposte di pianificazione nella gestione delle attività sindacali, questo articolo propone un algoritmo di pianificazione dinamica che integra Transformer e PPO (Proximal Policy Optimization). Nell'implementazione specifica, viene innanzitutto progettata una struttura modellistica unificata per gli scenari di pianificazione, in grado di convertire gli stati di attività, personale e risorse in ingressi tensoriali, realizzando così un'integrazione multidimensionale dei vincoli. Successivamente, si utilizza il meccanismo di attenzione multi-testa del Transformer per codificare le serie temporali delle richieste storiche di attività e dello stato delle risorse, estrarre caratteristiche spaziotemporali multidimensionali e potenziare la percezione dei rischi di conflitto. In seguito, sulla base dei risultati della codifica e della rete strategica PPO, vengono generate azioni di pianificazione a partire dallo stato corrente, migliorando l'adattabilità della strategia a ambienti complessi. Infine, grazie al meccanismo di aggiornamento con potatura e alla correzione della funzione di vantaggio, si garantisce la stabilità della strategia durante l'iterazione e si migliora la prestazione di pianificazione. Gli esperimenti hanno mostrato che, con una densità di compiti pari a 1000, il tempo medio di decisione dell'algoritmo di pianificazione è di 0,72 s e il ritardo medio di risposta è di 1,59 s, indicando un'elevata velocità di risposta e un'efficienza decisionale. In sette tipologie e livelli di complessità di attività, il tasso di conflitto delle risorse è compreso tra 0,05 e 0,12; il tasso medio di utilizzo delle risorse è compreso tra 0,75 e 0,86; l'indice di stabilità della pianificazione è compreso tra 0,8 e 0,91, riducendo efficacemente i frequenti conflitti nell'allocazione delle risorse e raggiungendo un'elevata stabilità di pianificazione. In condizioni di alta concorrenza, l'indice di bilanciamento delle risorse e l'indice di robustezza del trasferimento della strategia sono rispettivamente 0,88 e 0,85, indicando una buona adattabilità ai carichi di compiti concorrenti.

Introduzione

Le attività sindacali implicano una pianificazione complessa di molteplici compiti e risorse, richiedendo che il sistema possieda capacità di risposta dinamica efficienti^1,2. I requisiti delle attività cambiano frequentemente e la distribuzione del personale e delle risorse relative alle sedi è complessa, il che può facilmente portare a conflitti di pianificazione e spreco di risorse^3,4. Catturare con precisione la cronologia delle attività e lo stato attuale delle risorse, oltre a migliorare la capacità di identificare e rispondere ai potenziali conflitti, è fondamentale per aumentare l'efficienza operativa dell'organizzazione^5,6. L'integrazione di tecnologie avanzate di modellazione di serie temporali e algoritmi di apprendimento per rinforzo può consentire una comprensione approfondita e un'ottimizzazione intelligente in ambienti di pianificazione complessi, contribuendo a massimizzare l'utilizzo delle risorse, accelerare la reattività della pianificazione e promuovere l'aggiornamento intelligente della gestione delle attività sindacali.

Tuttavia, gli approcci di pianificazione esistenti nella pratica sono in gran parte basati su regole e statici, e non riescono ad adattarsi ai frequenti cambiamenti delle attività e alle fluttuazioni delle risorse, il che spesso comporta tempi di risposta prolungati e gravi conflitti di risorse. Nella pianificazione delle attività sindacali, i tipi di attività sono estremamente diversificati; l'utilizzo delle risorse è fortemente vincolato e cambia frequentemente; e le dipendenze tra le attività e la competizione tra le risorse costituiscono una mappa di pianificazione complessa^7,8. Nella pratica, la pianificazione delle attività non può essere efficientemente abbinata alle finestre temporali disponibili delle risorse, come il personale e le sedi^9,10, e spesso si verificano conflitti, indebolendo la coerenza complessiva delle operazioni organizzative^11,12. Il sistema di pianificazione non si trova di fronte a un singolo obiettivo di ottimizzazione, ma piuttosto a un equilibrio tra indicatori multidimensionali, come la minimizzazione dei conflitti di risorse, la massimizzazione della velocità di risposta, la stabilità della strategia di pianificazione e il tasso di completamento delle attività^13,14, che mostrano caratteristiche tipiche di ottimizzazione multi-obiettivo. Inoltre, le attività sindacali presentano fasi e cicli distinti, e le strategie di pianificazione devono adattarsi dinamicamente alle diverse strutture di domanda di risorse nei vari stadi delle attività. Piani statici generati una tantum non possono supportare un ambiente operativo soggetto a cambiamenti ad alta frequenza^15,16. La logica di pianificazione esistente non esplora in profondità il comportamento storico delle attività e i modelli di variazione dello stato delle risorse. Non è in grado di fornire previsioni accurate e deduzioni strategiche per il futuro^17,18. La strategia di pianificazione del sistema risponde lentamente a compiti improvvisi e a cambiamenti temporanei delle risorse, influenzando la sostenibilità complessiva dell'operazione^19,20. La realizzazione di un sistema di pianificazione dotato di prevedibilità, flessibilità e stabilità è diventata una richiesta tecnica fondamentale nelle applicazioni pratiche. Ciò richiede che il modello possieda capacità di percezione dell'informazione ad alta dimensione, memoria sequenziale e migrazione strategica, e mantenga decisioni robuste e un equilibrio delle risorse in un ambiente multi-task, consentendo così una coordinazione intelligente e ottimale della pianificazione delle attività sindacali.

Numerosi studi hanno proposto diverse soluzioni al problema della pianificazione dinamica. Tra queste, la combinazione di apprendimento profondo e apprendimento per rinforzo si è dimostrata particolarmente adattabile e capace di ottimizzazione. Alcuni ricercatori utilizzano l'LSTM (Long Short-Term Memory)^21,22 per modellare dati in serie temporale e combinano strategie di apprendimento per rinforzo per ottimizzare il comportamento di pianificazione, ottenendo risultati significativi. Un altro filone di ricerca impiega metodi euristici basati su algoritmi greedy, sottolineando la semplicità ed efficienza delle decisioni di pianificazione, adatti a scenari con regole ben definite^23,24. Altri studi hanno esplorato l'applicazione delle reti Q profonde (DQN) alla pianificazione, migliorando le strategie attraverso l'approssimazione della funzione di valore^25,26. Tuttavia, questi metodi presentano problemi come una cattura insufficiente delle dipendenze a lungo termine, aggiornamenti instabili delle strategie e notevoli ritardi di risposta quando si trovano ad affrontare scenari complessi e in continua evoluzione, rendendo difficile soddisfare le esigenze di pianificazione in presenza di attività ad alta densità e diversificate. Pertanto, la progettazione di un algoritmo di pianificazione dotato di capacità efficienti di estrazione delle caratteristiche e di aggiornamento stabile delle strategie rappresenta un collo di bottiglia da superare nella ricerca attuale.

Nella ricerca sulla pianificazione multi-dominio, l'architettura Transformer è stata applicata a diverse attività di previsione di serie temporali e di ottimizzazione della pianificazione grazie al suo meccanismo di auto-attenzione multi-testa, che cattura efficacemente le dipendenze temporali a lungo raggio^27,28. Quando combinata con l'algoritmo PPO nell'apprendimento per rinforzo, la strategia viene aggiornata in modo stabile ed efficiente mediante il taglio della funzione obiettivo, e questo approccio ha dimostrato buone prestazioni in campi come il controllo robotico e la produzione intelligente^29,30,31. Alcuni studi hanno tentato di integrare il Transformer con l'apprendimento per rinforzo per la pianificazione complessa delle risorse³². Tuttavia, nella pianificazione dinamica delle attività sindacali, pochi studi affrontano la combinazione di diversi tipi di attività e vincoli complessi sulle risorse. Alcuni studi hanno utilizzato reti neurali su grafi per modellare la relazione tra risorse e attività, migliorando così l'accuratezza nell'identificazione dei conflitti^33,34. Alcuni ricercatori hanno ottimizzato la pianificazione delle risorse basandosi sul calcolo edge per migliorare l'efficienza e le prestazioni del modello^35,36. Tuttavia, tali metodi presentano ancora capacità limitate nella modellazione del contesto temporale. Sulla base di ciò, questo articolo propone l'uso di un Transformer per codificare le sequenze storiche degli stati delle attività e delle risorse, combinato con una rete politica PPO, al fine di ottenere un'elevata percezione dei rischi di conflitto e un aggiornamento stabile delle strategie di pianificazione per far fronte alle esigenze di pianificazione mutevoli e complesse delle attività sindacali.

Studi più recenti hanno esplorato l'ottimizzazione della pianificazione delle risorse da diverse prospettive, come la consolidazione delle macchine virtuali per l'efficienza energetica nel cloud computing³⁷, algoritmi di autenticazione nelle reti cellulari³⁸, consolidamento avanzato delle macchine virtuali con migrazione in tempo reale per un cloud computing sostenibile³⁹, ottimizzazione del traffico mediante previsione dell'attesa e algoritmi evolutivi⁴⁰, e archiviazione cloud basata su blockchain con ottimizzazione avanzata e preservazione dell'integrità⁴¹. Sebbene questi lavori offrano spunti preziosi sugli algoritmi di allocazione e ottimizzazione delle risorse, si concentrano principalmente su infrastrutture cloud, sistemi di telecomunicazione o di archiviazione, e non affrontano specificamente i vincoli relativi ad attività di diverso tipo, i conflitti dinamici tra risorse umane e sedi, e le esigenze di pianificazione in tempo reale intrinseche alla gestione delle attività sindacali. Tale differenza sottolinea ulteriormente la necessità di un framework specifico per la pianificazione, progettato appositamente per il contesto organizzativo delle attività sindacali.

I metodi di pianificazione esistenti per le attività sindacali spesso non riescono a cogliere le dipendenze spaziotemporali a lungo termine e a mantenere la stabilità delle politiche di fronte a cambiamenti dinamici, causando tempi di risposta lenti e un elevato numero di conflitti per le risorse. Per colmare queste lacune nella ricerca, nello studio viene proposto un modello di ottimizzazione della pianificazione basato sul principio secondo cui l'attenzione multi-testa del Transformer può codificare efficacemente le sequenze storiche ai fini della previsione dei conflitti, e che l'ottimizzazione della politica prossimale (Proximal Policy Optimization, PPO) con un obiettivo limitato garantisce aggiornamenti della politica stabili e adattivi. In particolare, il Transformer viene applicato per codificare le sequenze di stato delle attività e delle risorse, estrarre caratteristiche spaziotemporali chiave e migliorare la previsione dei conflitti, mentre il PPO viene integrato per generare in modo efficiente le azioni di pianificazione e garantire aggiornamenti stabili. Viene progettata una matrice unificata di vincoli per mappare attività, personale e sedi, migliorando il riconoscimento delle dipendenze complesse. Le principali innovazioni di questo lavoro includono: (1) l'integrazione della codifica temporale e dell'apprendimento per rinforzo specificamente per la pianificazione delle attività sindacali; (2) un meccanismo di attenzione consapevole dei conflitti che dà priorità alla percezione del rischio; e (3) un aggiornamento con potatura e correzione della funzione di vantaggio per garantire la robustezza della strategia in condizioni di elevata concorrenza. Ampi esperimenti condotti in scenari con diverse densità e complessità di compiti confermano il vantaggio del modello rispetto ai metodi esistenti in termini di velocità di risposta, utilizzo delle risorse e stabilità, fornendo una soluzione intelligente, pratica e scalabile per la gestione della pianificazione delle attività sindacali.

Protocollo

Figura 1 mostra la struttura di un sistema di pianificazione delle attività sindacali che integra modellazione di serie temporali e apprendimento per rinforzo. Il livello di input integra gli orari delle attività, la disponibilità delle risorse e le informazioni sulle finestre temporali del personale, costruendo una matrice multidimensionale di relazioni di conflitto tra compiti e risorse tramite il modulo del grafo dei vincoli. Il transformer esegue una codifica con attenzione multi-testa sulla sequenza storica degli stati delle attività e delle risorse, producendo stati nascosti con dipendenze temporali. Il modulo della politica utilizza i risultati della codifica per generare distribuzioni di azioni e stime di stato, ed esegue le decisioni di pianificazione dopo il campionamento delle azioni. I risultati dell'esecuzione vengono restituiti all'ambiente, aggiornando lo stato delle risorse e generando ricompense immediate. Su questa base, il modulo di ottimizzazione costruisce una funzione obiettivo con limitazione, valuta la funzione di vantaggio e corregge la stima della rete dei valori per limitare la deriva della politica e garantire aggiornamenti stabili dei comportamenti di pianificazione. Un ciclo chiuso di dati si forma tra i moduli per raggiungere una percezione altamente sensibile dei conflitti di risorse e aggiornamenti adattivi delle strategie in ambienti dinamici, migliorando così la capacità di risposta intelligente e l'efficienza nell'allocazione delle risorse del sistema di pianificazione delle attività sindacali in scenari con più compiti e forti vincoli.

Modellizzazione dello scenario per la pianificazione delle attività sindacali
Tutte le richieste di attività nel sistema di pianificazione sono organizzate in sequenze distinte in base a intervalli temporali discreti. Ogni attività è definita con orari di inizio e fine chiari, categorie di risorse, fasi e livelli di priorità. Lo stato di utilizzo del sito è modellato come una matrice bidimensionale di intervalli temporali, in cui l'asse orizzontale rappresenta l'unità temporale standardizzata e l'asse verticale rappresenta il numero della risorsa spaziale. Lo stato delle risorse è indicato come disponibile o occupato, formando una mappa iniziale di distribuzione delle risorse con una struttura statica. Le informazioni sulla pianificazione del personale sono espandibili nella dimensione tempo-identità per costruire un vettore temporale continuo, ciascuno dei quali registra lo stato di occupazione/riposo del personale e il numero del dipartimento. Tutte le informazioni di ingresso sono integrate in una struttura tensoriale tridimensionale, in cui denota l'intervallo temporale discreto, denota il numero di entità delle risorse e denota il codice dell'attributo di utilizzo della risorsa corrispondente (ad esempio, se è occupata, il numero dell'attività, la priorità d'uso, ecc.). Questa struttura consente al sistema di pianificazione di leggere la configurazione delle risorse in qualsiasi momento, garantendo una rappresentazione unificata dei diversi tipi di stato delle risorse.

Dopo che le informazioni sul compito vengono associate al modello, il vettore di intensità del compito viene impostato in base alla priorità dell'attività e al periodo di utilizzo della risorsa. Le combinazioni di compiti che potrebbero causare conflitti vengono contrassegnate mediante il metodo di rilevamento dell'overlap delle finestre temporali. Le combinazioni in conflitto vengono convertite in insiemi di nodi, e vengono costruiti insiemi di archi in base ai tipi e ai periodi di risorse condivise, per rappresentare esplicitamente le dipendenze implicite. Il grafo dei compiti così ottenuto contiene informazioni sui vincoli di sequenza temporale, sovrapposizione delle risorse o conflitti, fornendo una base strutturale per il successivo rilevamento dei conflitti e la generazione di strategie di pianificazione. Questa struttura mantiene la natura dinamica della pianificazione dei compiti e i cambiamenti continui dello stato delle risorse, supportando la percezione in tempo reale delle variazioni nei vincoli di pianificazione.

Il rilevamento dei conflitti utilizza le regioni sovrapposte sparse delle dimensioni temporali e delle risorse nella struttura tensoriale come condizioni iniziali per la valutazione. Implementa un'elaborazione di codifica statica delle relazioni per coppie di attività con obiettivi di pianificazione sovrapposti. Costruisce una struttura a grafo G=(V,E,C), in cui V rappresenta l'insieme dei nodi attivi, E rappresenta i collegamenti generati in base ai conflitti di risorsa e C è la matrice di codifica dei pesi di conflitto per i collegamenti. La funzione di peso del conflitto è definita nella seguente forma:

    (1)

Tra questi, C_uv è il peso del conflitto tra le attività u e v; u, v sono gli indici delle attività; R è il numero totale di tipi di risorse; δ_uv^r ∈ {0,1} indica se le finestre temporali delle attività u e v si sovrappongono sulla risorsa r; ω_r è il peso della sensibilità al conflitto della risorsa r. Questa funzione esegue una somma pesata delle intensità di conflitto, tenendo conto delle differenze nell'importanza dei conflitti di risorsa sui risultati della pianificazione, mantenendo al contempo un'espressione quantificabile della distribuzione dell'intensità del conflitto.

La struttura del grafo dei conflitti sopra descritta viene convertita in una matrice dei vincoli attraverso una rappresentazione a matrice sparsa. Ogni elemento della matrice contiene il grado di conflitto tra le risorse. La matrice è integrata nel processo decisionale di pianificazione per determinare se le attività possono essere programmate in parallelo, mentre la logica di protezione delle azioni è presente nella rete delle politiche. Per gestire l'aggregazione periodica delle attività e i picchi ad alta densità di attività, viene implementato un meccanismo di aggiornamento dinamico che monitora i cambiamenti nello stato delle attività e modifica in tempo reale il contenuto della matrice man mano che le risorse vengono rilasciate o aggiunte, garantendo la continuità e la coerenza del vincolo di pianificazione durante l'evoluzione delle attività.

L'applicazione di questa struttura di grafo dei conflitti consente al sistema di pianificazione di modellare visivamente i potenziali colli di bottiglia delle risorse e i modelli di sovrapposizione dei compiti, migliorando così l'efficienza dell'analisi di disaccoppiamento della rete decisionale in scenari di vincoli complessi. Il comportamento della pianificazione non si basa più sull'abbinamento logico basato su regole, ma cerca il percorso ottimale nello spazio dei vincoli, potenziando la capacità di bilanciare dinamicamente i conflitti locali di risorse con la mappa globale dei compiti. Il sistema può mantenere la stabilità della pianificazione e la coerenza dei compiti in un ambiente in cui le risorse fluttuano e i compiti vengono aggiunti o rimossi frequentemente.

Figura 2 mostra un diagramma della struttura della rete basato sulla relazione ponderata del conflitto tra attività. Ogni nodo della figura rappresenta un'attività da pianificare, e le linee tra i nodi indicano conflitti nell'utilizzo delle risorse. Lo spessore del collegamento riflette l'intensità del conflitto: maggiore è la gravità del conflitto, più spessa è la linea. Il calcolo del peso integra l'overlapping delle risorse e combina la sensibilità al conflitto di diverse risorse per formare un'intensità composita di conflitto tra le attività. La struttura del grafo rivela che alcune attività formano aree densamente connesse, indicando una significativa competizione per l'utilizzo delle risorse. Questo fenomeno di aggregazione locale dei conflitti costituisce la causa principale di colli di bottiglia nelle risorse e ritardi nelle attività durante il processo di pianificazione, e l'algoritmo di scheduling può di conseguenza definire obiettivi prioritari di mediazione. La disposizione dei nodi adotta una strategia di layout basata su forze direzionate, che aggrega automaticamente le attività ad alto conflitto, consentendo al sistema di pianificazione di identificare gruppi chiave di attività e ottimizzare la distribuzione delle strategie, migliorando così la coerenza complessiva dello scheduling e la coordinazione delle risorse.

Codifica della sequenza degli stati storici
Sulla base del grafo dei conflitti costruito e della matrice dei vincoli, il passo successivo consiste nell'codificare le sequenze storiche di attività e gli stati delle risorse, in modo da poter estrarre i modelli temporali sottostanti a questi vincoli per le successive decisioni. Le informazioni fondamentali nello scenario di pianificazione comprendono richieste di attività, cambiamenti dello stato delle risorse e registrazioni del feedback sulle attività. Queste informazioni costituiscono molteplici serie temporali eterogenee, corrispondenti ad attributi quali istanti temporali degli eventi, identificatori di utilizzo delle risorse e stato di esecuzione delle attività. Per unificare la struttura di elaborazione, ciascun tipo di ingresso viene codificato come una sequenza vettoriale di uguale lunghezza, e viene stabilito un indice temporale unificato per garantire l'allineamento degli stati sotto sincronizzazione temporale. L'unità di ingresso in ogni istante è rappresentata dalla concatenazione di tre insiemi di vettori caratteristici: il vettore caratteristico dell'attività rappresenta il tipo di attività, la priorità e il numero di fase; il vettore caratteristico della risorsa registra l'occupazione attuale della risorsa, la capacità residua e la posizione della finestra disponibile; il vettore caratteristico del feedback descrive se l'attività è stata eseguita regolarmente nel momento precedente e se si è verificato un conflitto di risorse o un ritardo.

Tutte le caratteristiche vengono trasformate linearmente e mappate nello stesso spazio dimensionale per ottenere una matrice di embedding standardizzata X ∈ ℝ^T×d, dove T rappresenta il numero di passi temporali e d è la dimensione unificata dell'embedding. Per preservare la struttura temporale, la matrice di ingresso viene sommata elemento per elemento alla matrice di codifica della posizione P per formare l'ingresso consapevole della posizione:

Z = X + P   (2)

Z è la sequenza di input finale, che funge da input per il successivo meccanismo di attenzione. La progettazione della codifica della posizione utilizza un modello fisso di funzioni seno e coseno per evitare perdite di informazioni future e garantire che i vincoli causali siano rigorosamente rispettati durante la codifica. La struttura sopra descritta consente al modello di percepire contemporaneamente le caratteristiche del compito, lo stato delle risorse e la posizione temporale. Dispone di una base di memoria di stato completa, fornendo una struttura unificata ad alta risoluzione per il successivo meccanismo di attenzione.

Il modulo di attenzione elabora la sequenza in ingresso per catturare le possibili relazioni tra più passi temporali. Vengono utilizzati più gruppi di testine di attenzione per elaborare la sequenza separatamente, aumentando la sensibilità del modello a diversi tipi di percorsi di evoluzione dello stato. Ogni testina di attenzione genera una matrice di query Q, una matrice di chiavi K e una matrice di valori V a partire dalla sequenza in ingresso, calcola la matrice di distribuzione dei pesi e genera una rappresentazione pesata. L'output di un'attenzione con singola testina è:

   (3)

d_k è il numero di dimensioni delle caratteristiche per ogni testa. In questa formula, QK^⊤ rappresenta la similarità tra istanti temporali, √d_k viene utilizzato per garantire la stabilità numerica e la funzione softmax assicura la normalizzazione dei pesi. Diverse teste di attenzione si concentrano su diverse combinazioni di passi temporali e le dipendenze dinamiche che catturano sono anch'esse diverse, contribuendo a rivelare regole implicite come precursori dei conflitti di attività, schemi di consumo delle risorse e tendenze anomale nei feedback.

Tutti gli output delle testine di attenzione vengono concatenati e passati attraverso un livello di trasformazione lineare per generare una sequenza codificata unificata, che funge da ingresso di stato per la rete di generazione della strategia di pianificazione. Questa sequenza incorpora la traiettoria del comportamento del compito, le caratteristiche delle variazioni delle risorse e l'impatto delle deviazioni precedenti nell'esecuzione all'interno della finestra di pianificazione corrente, affrontando efficacemente il problema dell'elevata dipendenza storica nel comportamento di pianificazione e della scarsa espressività delle caratteristiche. Moduli di connessione residua e normalizzazione del livello sono integrati nel livello di output della codifica per migliorare la stabilità dell'addestramento e le capacità di conservazione dell'espressione della rete profonda.

La sequenza degli stati nascosti in uscita non solo conserva le informazioni sull'evoluzione temporale, ma risponde anche ai cambiamenti derivanti da compiti improvvisi o da temporanee incoerenze nelle risorse, dimostrando una forte adattabilità. Questa progettazione strutturale evita la definizione esplicita di regole, permette una modellizzazione strutturata di ambienti di pianificazione dinamici e supporta i moduli di politica successivi nella generazione di soluzioni di pianificazione con coerenza globale e adattabilità locale in condizioni multi-obiettivo.

Generazione di strategie di pianificazione dinamica
Le sequenze di stati nascosti codificate, che incorporano sia le dipendenze temporali sia le informazioni sui conflitti di risorse, vengono quindi inserite nella rete della politica per generare azioni di pianificazione adattate all'ambiente corrente. La sequenza di stati nascosti prodotta dal modulo di codifica viene utilizzata come ingresso per la rete della strategia di pianificazione. L'insieme dei vettori di stato in ogni istante costituisce l'espressione corrente dell'osservazione dell'ambiente, comprendendo l'evoluzione delle caratteristiche del compito, le tendenze nell'uso delle risorse e le traiettorie del feedback storico. La dimensione della rappresentazione dello stato e la lunghezza della finestra temporale sono fisse, e la continuità dei cambiamenti di stato viene catturata attraverso un meccanismo di aggiornamento scorrevole. Prima che il vettore di stato venga inviato alla rete della politica, viene normalizzato e riorganizzato nelle caratteristiche, in modo da garantire che l'ingresso mantenga una distribuzione numerica stabile nello spazio ad alta dimensione, riducendo così l'esplosione del gradiente e le fluttuazioni nella convergenza.

La struttura della rete di politica adotta un modulo di uscita a doppio ramo, in cui un ramo genera la distribuzione delle azioni e l'altro produce la stima della funzione di valore di stato. Lo spazio delle azioni comprende tutti i compiti pianificabili e le risorse allocabili. Il meccanismo di selezione dei candidati filtra le combinazioni illegali o ridondanti di operazioni per formare un insieme limitato di azioni valide. Il ramo della politica produce una distribuzione di probabilità π(a_t|s_t), dove a_t rappresenta l'azione di pianificazione al passo temporale considerato e s_t è l'ingresso dello stato attuale. Viene utilizzata una strategia di campionamento gaussiano standardizzato o di campionamento softmax per selezionare le azioni dalla distribuzione ai fini della pianificazione effettiva. L'altro output è la stima della funzione di valore di stato, che rappresenta l'aspettativa di ricompensa a lungo termine nello stato dato ed è utilizzata per la valutazione e l'aggiornamento della politica.

Nella rete di politica, il livello nascosto applica funzioni di attivazione e normalizzazione del batch per migliorare l'espressività non lineare e accelerare la convergenza della rete. Nel processo decisionale, la priorità di esecuzione, il costo di pianificazione delle risorse e le prestazioni storiche di diverse attività sono considerati fattori di attenzione e applicati al meccanismo di selezione delle azioni tramite una specifica matrice di pesi, formando così un quadro di uscita della politica adattivamente regolabile. Questa progettazione evita la dipendenza da regole fisse, aumentando così la flessibilità della strategia nel gestire conflitti improvvisi e colli di bottiglia strutturali.

La strategia di pianificazione utilizza un meccanismo di campionamento casuale per generare la sequenza effettiva delle azioni. In ogni ciclo di pianificazione, un'azione eseguibile viene campionata dalla distribuzione corrente delle azioni, e lo stato delle risorse e il marcatore del nodo di attività vengono aggiornati. Dopo l'esecuzione dell'azione, il sistema calcola la ricompensa immediata in base ai cambiamenti delle risorse e ai risultati del progresso dell'attività, per misurare l'impatto di questo ciclo di pianificazione sull'obiettivo complessivo. La progettazione della ricompensa considera molteplici dimensioni, tra cui il tasso di completamento delle attività, l'efficienza nell'utilizzo delle risorse e il grado di soppressione dei conflitti. Tali informazioni vengono fornite al modulo di aggiornamento della strategia attraverso indicatori complessivi.

L'intero processo di pianificazione costruisce una catena di decisione markoviana e utilizza il metodo di campionamento empirico delle traiettorie per registrare la sequenza stato-azione-ricompensa, indicata come (s_t, a_t, r_t, s_t+1). L'ottimizzazione della strategia si basa sulla costruzione della funzione di vantaggio, in cui la stima del vantaggio è definita nella seguente forma:

    (4)

A_t rappresenta il valore del vantaggio, r_t è la ricompensa istantanea corrente, γ è il fattore di sconto della ricompensa, mentre V(s_t) e V(s_t+1) sono rispettivamente gli output della funzione di valore di stato negli stati attuale e successivo. La funzione di vantaggio riflette il grado di superiorità dell'azione corrente rispetto alla prestazione media della strategia. Viene utilizzata per guidare il successivo miglioramento della strategia. Se A_t > 0, significa che l'azione corrente è migliore della previsione media e la sua probabilità dovrebbe essere aumentata; altrimenti, la sua propensione alla selezione dovrebbe essere ridotta.

Durante il processo di aggiornamento della strategia, per evitare oscillazioni causate da ampiezze eccessive di aggiornamento, viene applicato un meccanismo di troncamento della distribuzione obiettivo per limitare l'intervallo di variazione tra le nuove e le vecchie strategie, mantenendo così la continuità e la stabilità dell'output della rete. Viene stabilito un forte accoppiamento tra la distribuzione delle azioni e la ricompensa di feedback, consentendo alla strategia di reagire immediatamente ai cambiamenti nei vincoli complessi. Questo meccanismo mantiene la stabilità del processo decisionale e una pianificazione razionale delle risorse in situazioni in cui i compiti cambiano frequentemente o si verificano improvvisi squilibri di risorse, evitando efficacemente problemi come allocazioni duplicate, congestione delle risorse o accumulo nelle code dei compiti. Il sistema di pianificazione può mantenere uno stato operativo migliore in presenza di diverse densità di compiti e carenze di risorse, dimostrando forti capacità adattative.

Iterazione della strategia e meccanismo di aggiornamento stabile
Per garantire che le strategie di pianificazione generate rimangano stabili e non si degradino nel corso di ripetuti cicli di addestramento, in questo paragrafo viene introdotto un meccanismo di aggiornamento iterativo con limitazione (clipping) e correzione del vantaggio. L'intervallo di aggiornamento del troncamento tra le vecchie e le nuove strategie viene impostato, e la funzione obiettivo di limitazione (clipping) è utilizzata per contenere la deriva strategica, prevenendo così shock di pianificazione durante il processo di aggiornamento della strategia. La rete di valutazione viene corretta in combinazione con la funzione di vantaggio, al fine di migliorare l'accuratezza della pianificazione a lungo termine.

La distribuzione di probabilità dell'output delle azioni della rete politica è soggetta a forti fluttuazioni durante le iterazioni continue di pianificazione, il che può portare a un comportamento instabile o a un'allocazione disordinata delle risorse. Per attenuare lo shock di pianificazione causato dalla deriva della politica, viene progettato un intervallo di aggiornamento troncato per controllare l'entità del cambiamento tra le politiche nuova e vecchia, e viene costruito un termine di restrizione per affinare la funzione obiettivo. La probabilità della politica storica viene registrata nel ciclo di campionamento, e il termine di rapporto viene costruito utilizzando la probabilità della politica corrente. L'obiettivo di aggiornamento della politica è definito come:

    (5)

Qui, g_t = π_θ(a_t|s_t)/π_θold(a_t|s_t) indica il rapporto di probabilità tra le nuove e le vecchie politiche; ε è la soglia di ritaglio che delimita l'intervallo di aggiornamento della politica. Quando il rapporto supera il limite, si utilizza invece il valore di ritaglio per impedire alla strategia di produrre gradienti eccessivi a partire da campioni estremi, assicurando che l'aggiustamento dei parametri della rete rimanga entro l'intervallo prestabilito. Questa struttura limita dinamicamente l'intervallo di variazione della strategia in uscita per ogni ciclo di pianificazione, mantenendo la regolarità e la coerenza dell'output strategico in presenza di distribuzioni dense di attività e riducendo significativamente la frequenza di oscillazione del comportamento di pianificazione.

La funzione obiettivo della politica viene arricchita con termini di regolarizzazione e di ricompensa per l'entropia durante il processo di aggiornamento, al fine di aumentare la diversità della distribuzione delle azioni e prevenire una convergenza precoce. Ogni ciclo di aggiornamento della politica utilizza più batch di campioni di traiettorie di esperienza per l'addestramento iterativo, mantenendo così un'ampia copertura dello spazio degli stati. Quando la distribuzione di probabilità della sequenza di azioni in uscita viene confrontata prima e dopo l'aggiornamento, si calcola il tasso di deviazione della distribuzione, e una soglia fissa filtra l'intervallo accettabile di perturbazione della politica. Questo meccanismo fornisce un controllo dei limiti per la migrazione delle politiche di scheduling tra cicli, sopprimendo così l'overfitting causato da cambiamenti bruschi nello stato delle risorse.

Gli aggiornamenti della strategia si basano sulla valutazione dello stato fornita dalla funzione di valore. Le deviazioni nella stima del valore dello stato possono influenzare direttamente la correttezza della funzione di vantaggio, alterando così la direzione dell'iterazione della strategia. Per migliorare l'accuratezza della valutazione, viene costruito un meccanismo di retrospettiva multiseriale, e il valore cumulativo scontato delle ricompense future viene utilizzato per correggere il valore dello stato corrente. La ricompensa retrospettiva adotta la struttura della Stima Generalizzata del Vantaggio (Generalized Advantage Estimation, GAE), definita come:

    (6)

Â_t è il valore corretto del vantaggio; λ è il coefficiente di bilanciamento del backtracking; r_t+l rappresenta la ricompensa immediata del passo (t+l)-esimo; V(s_t+l) è il valore di stato prodotto dalla rete di valutazione. Questa struttura integra feedback immediati a breve termine e aspettative di stato a lungo termine per correggere le deviazioni nelle previsioni di risposta della strategia in caso di futuri conflitti di risorse, carichi di picco e accumulo di attività. λ controlla la profondità del backtracking e si aggiusta automaticamente durante periodi di forti fluttuazioni dinamiche delle risorse, migliorando la robustezza della risposta della rete di valutazione a eventi improvvisi.

La struttura multiscala dipendente dal tempo incorporata nella funzione di vantaggio consente alla rete di valutazione di modellare tendenze a lungo termine delle risorse. Nel rilevamento della deviazione dell'output della politica, l'indice di coerenza del comportamento della politica viene utilizzato per valutare se la rete manifesta una risposta eccessiva all'errore di valutazione. I termini residui della differenza di retroazione monitorano il comportamento dell'aggiornamento della politica, e l'obiettivo di addestramento e l'ampiezza dell'aggiornamento dei pesi della funzione di valore vengono corretti dinamicamente. La rete di valutazione e la rete della politica vengono ottimizzate congiuntamente per garantire che la stima del valore non si discosti dall'obiettivo di completamento del compito, prevenendo al contempo che la pianificazione ad alta frequenza possa fraintendere lo stato di conflitto delle risorse.

Questo meccanismo di aggiornamento della politica stabile può mantenere efficacemente la controllabilità e la coerenza degli aggiornamenti del comportamento della politica in un ambiente dinamico di compiti ad alta dimensionalità, migliorando l'efficienza della copertura dei compiti e la flessibilità nell'utilizzo delle risorse, e formando una struttura intelligente di pianificazione continuamente iterativa. Il comportamento di pianificazione evita di cadere in ottimalità locali durante l'evoluzione a lungo termine e potenzia l'adattabilità complessiva ai cambiamenti nei modelli di compito e alle fluttuazioni nei cicli di risorse.

Figura 3A mostra l'andamento del valore della funzione obiettivo in funzione del numero di iterazioni di addestramento in condizioni diverse di soglia di troncamento. L'asse orizzontale rappresenta il numero di iterazioni di addestramento, mentre l'asse verticale indica il valore numerico della funzione obiettivo troncata. Il parametro ε è impostato a 0,1, 0,2 e 0,3, rappresentando diversi livelli di intensità nel controllo della deriva della strategia. La curva corrispondente a un valore di ε più piccolo presenta oscillazioni ridotte e la funzione obiettivo rimane stabile. Quando ε = 0,1, il valore complessivo della funzione obiettivo si attesta tra 0,8 e 1, evidenziando la gradualità e la stabilità dell'aggiornamento della strategia. Tuttavia, un valore maggiore di ε provoca fluttuazioni più marcate. Quando ε = 0,3, il valore complessivo della funzione obiettivo varia tra 0,65 e 0,95, e la curva della funzione obiettivo mostra un'ampiezza di oscillazione maggiore, riflettendo il rischio di deviazioni significative nel processo di aggiornamento della strategia. Minore è la soglia, maggiore è la stabilità della strategia, il che la rende adatta ad ambienti di pianificazione ad alta restrizione. Figura 3B mostra le variazioni della stima del vantaggio generalizzato in funzione di diversi coefficienti di bilanciamento del backtracking. Il parametro λ è impostato rispettivamente a 0,8, 0,9 e 1,0, per controllare la profondità del backtracking delle ricompense future. La curva mostra che all'aumentare di λ, le fluttuazioni del GAE diminuiscono, la tendenza a lungo termine risulta più regolare e viene catturato con maggiore precisione l'impatto potenziale del comportamento di pianificazione dopo diversi passaggi. La curva con λ pari a 0,8 presenta fluttuazioni periodiche marcate, indicando una maggiore sensibilità alle ricompense immediate e una maggiore adattabilità a compiti a breve termine e improvvisi. Al contrario, un valore di λ pari a 1,0 si concentra maggiormente sulla modellazione della tendenza a lungo termine ed è più adatto a scenari con compiti periodici.

Analisi della complessità computazionale e della scalabilità
La complessità computazionale del framework Transformer-PPO proposto è determinata da due componenti principali: l'encoder Transformer e l'ottimizzazione della politica PPO.

Per l'encoder Transformer con L strati, H testine di attenzione, dimensione dell'embedding d e lunghezza della sequenza in ingresso T (la finestra temporale storica), la complessità temporale per passata in avanti è O(L·T²·d + L·T·d²), dove il termine T² deriva dal meccanismo di auto-attenzione. Nell'implementazione, L = 3, H = 4, d = 128 e T è fissato a 100 passi temporali, il che comporta un sovraccarico computazionale gestibile. Per finestre storiche più lunghe, il termine quadratico T² diventa il fattore dominante; tuttavia, nella pratica, la pianificazione delle attività sindacali coinvolge tipicamente orizzonti storici finiti (ad esempio finestre mobili trimestrali o annuali) e la risoluzione del passo temporale può essere regolata per bilanciare accuratezza ed efficienza.

Per il componente PPO, la rete di politica e la rete di valore sono MLP leggere (256 e 128 neuroni per strato nascosto), la cui complessità di inferenza è O(d·m), dove m rappresenta il numero di unità nascoste, trascurabile rispetto al codificatore Transformer. L'aggiornamento della politica durante l'addestramento prevede più epoche di aggiornamenti del gradiente su mini-batch, con complessità O(B·E·d²), dove B è la dimensione del batch e E è il numero di epoche di aggiornamento.

Per quanto riguarda la scalabilità, il framework presenta tre proprietà favorevoli. In primo luogo, il meccanismo di attenzione può essere parallelizzato lungo i passi temporali, consentendo un'efficiente accelerazione tramite GPU. In secondo luogo, le dimensioni del modello sono indipendenti dal numero di attività o risorse, poiché la matrice dei vincoli viene costruita dinamicamente ad ogni passo di pianificazione anziché essere incorporata come parametri fissi. Ciò consente di utilizzare lo stesso modello addestrato su insiemi di diverse dimensioni senza doverlo riaddestrare. In terzo luogo, per scenari di scala estremamente elevata, è possibile ridurre la lunghezza della finestra storica T e la dimensione dell'embedding d come compromesso, oppure adottare la variante con attenzione sparsa per ridurre la complessità da O(T²) a O(T log T) oppure a O(T).

Risultati

Dati sperimentali
Per valutare in modo esaustivo le prestazioni dell'algoritmo di pianificazione dinamica Transformer-PPO presentato in questo articolo, l'esperimento utilizza dati di gestione delle attività provenienti da un'ampia organizzazione aziendale relativi agli ultimi tre anni come dataset di riferimento. Questo dataset contiene oltre 5.000 registrazioni di attività, comprendenti diverse tipologie, tra cui riunioni, formazione e intrattenimento, con informazioni di pianificazione relative a diverse risorse, come sedi, attrezzature e personale. Ogni registrazione riporta l'orario di inizio e di fine dell'attività, i requisiti di risorse, la priorità e lo stato effettivo di esecuzione (inclusi eventi di conflitto e utilizzo delle risorse). Per simulare cambiamenti dinamici in scenari reali, i dati sono stati arricchiti con un ulteriore 10% di attività burst casuali e di eventi di modifica delle risorse (ad esempio, occupazione temporanea di un sito o aggiustamenti delle finestre temporali del personale), al fine di verificare la robustezza dell'algoritmo in un ambiente altamente incerto. La sequenza continua di stati fornisce un input strutturato per la modellazione temporale del Transformer e per l'addestramento della politica PPO. L'esperimento ha confrontato le prestazioni di pianificazione in condizioni di diverse densità e complessità dei compiti, per garantire che la valutazione copra scenari tipici delle applicazioni reali, confrontandola con il modello LSTM-PPO attualmente diffuso, un modello di pianificazione basato su ricerca greedy e un modello di pianificazione basato su politica DQN.

L'encoder Transformer comprende 3 livelli, ognuno con 4 testine di attenzione, una dimensione dell'embedding di 128 e una dimensione nascosta feed-forward di 256. La rete per le politiche e la rete per i valori condividono lo stesso output del Transformer come ingresso, per poi divergere in due percettroni multistrato (MLP) separati. Ogni MLP ha due strati nascosti con rispettivamente 256 e 128 neuroni, utilizzando l'attivazione ReLU. Tutti i livelli lineari sono inizializzati mediante inizializzazione uniforme di Xavier.

L'ottimizzatore è Adam con un tasso di apprendimento di 3 × 10^-4, una dimensione del batch di 64 e un coefficiente di entropia di 0,01. Il parametro di clipping di PPO ε è impostato a 0,2, il fattore di sconto γ = 0,99 e GAE λ = 0,95. Il modello viene addestrato per 5.000 episodi, ciascuno contenente fino a 100 passaggi di pianificazione. Viene applicato il clipping del gradiente con una norma massima di 0,5 per prevenire l'esplosione del gradiente. Questi parametri sono stati selezionati tramite una ricerca preliminare su griglia ed sono in linea con le pratiche comuni nei compiti di pianificazione basati sull'apprendimento per rinforzo. Tutti gli esperimenti sono eseguiti su un singolo acceleratore GPU (memoria da 40 GB), utilizzando Python 3.9 e un framework di apprendimento profondo (vedere la Tabella dei materiali).

Andamento temporale dell'output dell'attenzione multi-testa, potenziamento residuo sotto variazione temporale delle caratteristiche di codifica e stratificazione della priorità del compito
Utilizzando la cronologia effettiva di pianificazione come input, vengono estratti a intervalli temporali consecutivi la richiesta di attività, lo stato di utilizzo delle risorse e lo stato di esecuzione del feedback, e le informazioni di diverso tipo vengono incorporate in uno spazio di caratteristiche unificato tramite mappatura lineare e codifica posizionale. Il meccanismo di attenzione multi-testa calcola in parallelo le correlazioni temporali tra diverse sequenze di caratteristiche e produce tre tipi di sequenze di pesi attentivi: compito, risorsa e feedback. Ogni tipo di peso rappresenta l'intensità di attenzione del modello verso lo stato corrispondente in ciascun passo temporale. Dopo la normalizzazione, viene tracciata una curva di tendenza per riflettere il focus percettivo del livello di codifica e la struttura di variazione dinamica delle diverse dimensioni informative nella cronologia di pianificazione. Questo processo viene completato sulla base della traiettoria effettiva di esecuzione delle attività e del registro di utilizzo delle risorse nello scenario di pianificazione.

Figura 4 mostra l'andamento dinamico dell'attenzione del meccanismo di attenzione multi-testa su diverse informazioni di stato nella pianificazione delle attività dell'unione. Il passo temporale è sull'asse orizzontale, che riflette l'avanzamento continuo della sequenza di pianificazione, mentre l'asse verticale rappresenta il peso normalizzato dell'attenzione, limitato all'intervallo [0,1], indicante l'importanza relativa attribuita dal modello alle caratteristiche del compito, allo stato delle risorse e allo stato del feedback. L'attenzione verso le caratteristiche del compito mostra un picco evidente intorno al quindicesimo passo. Nella fase iniziale della pianificazione, il modello dà priorità all'acquisizione delle caratteristiche temporali dei compiti chiave per prevedere potenziali conflitti e colli di bottiglia delle risorse, riflettendo la sensibilità al rischio in questa fase della pianificazione delle attività. La curva di attenzione relativa allo stato delle risorse mostra fluttuazioni periodiche, con un peso complessivo compreso tra 0,2 e 0,8, indicando il monitoraggio continuo da parte del sistema di pianificazione delle variazioni nell'occupazione delle risorse, sostenendo l'elaborazione complessa della condivisione e dell'allocazione delle risorse e consentendo una risposta efficace alla competizione dinamica per le risorse tra più compiti concorrenti. L'attenzione verso lo stato del feedback aumenta gradualmente, con un picco del peso intorno al passo 35, evidenziando la focalizzazione del modello sul feedback dei risultati di esecuzione e sulle condizioni anomale nelle fasi intermedie e finali della pianificazione, il che aiuta ad aggiustare la strategia per affrontare deviazioni nella pianificazione e migliorare la robustezza dell'intero processo di pianificazione. Questo andamento dimostra che una struttura di codifica che integra il meccanismo di attenzione multi-testa è in grado di catturare variazioni sottili nelle caratteristiche temporali e di potenziare l'adattabilità delle strategie di pianificazione a risorse eterogenee e dipendenze complesse tra i compiti, migliorando così l'efficienza e la stabilità complessive della pianificazione dinamica delle attività dell'unione.

Viene elaborata la sequenza di codifica dello stato nascosto e la struttura della risposta alle caratteristiche del compito. La parte di confronto dello stato costruisce i percorsi di propagazione delle caratteristiche prima e dopo la connessione residua nelle stesse condizioni di input, osserva l'evoluzione temporale dello stato nascosto attraverso passi temporali consecutivi ed estrae le caratteristiche di stabilità locale e continuità globale per analizzare l'evoluzione regolare dell'espressione dello stato durante la trasmissione dell'informazione. La tendenza della risposta prioritaria al compito viene estratta dal percorso di attivazione delle caratteristiche attraverso diverse strategie di pesatura della pianificazione. Monitorando i livelli di attivazione delle diverse categorie di compito nel tempo, si cattura l'effetto di aggiustamento dinamico del modello sulla capacità di differenziazione dei compiti.

Figura 5A mostra l'andamento dello stato nascosto del modello prima e dopo l'applicazione del meccanismo di connessione residua. L'asse orizzontale rappresenta il passo temporale, mentre l'asse verticale rappresenta il valore dello stato nascosto. L'uscita originale senza connessione residua presenta ampie oscillazioni, con evidenti instabilità locali e interruzioni di tendenza. La linea continua blu rappresenta il valore dello stato dopo l'applicazione della struttura residua. L'andamento complessivo rimane stabile e le fluttuazioni sono notevolmente ridotte, indicando che il modello raggiunge un buffer dei gradienti e un potenziamento delle caratteristiche durante la propagazione dello stato. Questo fenomeno conferma il ruolo del meccanismo residuo nel migliorare la stabilità delle strutture con dipendenze a lungo termine, sopprimendo efficacemente l'attenuazione dell'informazione causata da strati più profondi e potenziando la capacità espressiva continua delle sequenze di stati storici. Figura 5B illustra la dinamica di attivazione delle caratteristiche per tre tipi di attività in una serie temporale. L'asse orizzontale rappresenta il passo temporale, mentre l'asse verticale rappresenta il valore di attivazione delle caratteristiche, riflettendo la sensibilità temporale e l'attenzione strategica delle attività a diversi livelli di priorità. Le attività a bassa priorità mostrano un andamento decrescente, e il valore di attivazione delle caratteristiche decresce al di sotto di 0,5 nella fase successiva, indicando che il modello presta loro adeguata attenzione nella fase iniziale della pianificazione, riducendo gradualmente la risposta alle risorse nel tempo; le caratteristiche delle attività a media priorità aumentano lentamente nel tempo, con oscillazioni periodiche, riflettendo la capacità del modello di percepire e seguire in modo flessibile le fluttuazioni della domanda; le attività ad alta priorità mantengono un andamento costantemente crescente nel tempo, con il valore di attivazione delle caratteristiche che rimane sempre superiore a 2, mostrando un livello di attivazione elevato e stabile, indicando che il modello mantiene costantemente un alto grado di reattività verso queste attività. Questa risposta differenziata dimostra la capacità del modulo di codifica dello stato di identificare con precisione gli attributi delle attività e fornisce una base gerarchica per la presa di decisione nella generazione della strategia di pianificazione.

Analisi evolutiva multidimensionale delle prestazioni dell'algoritmo di scheduling dinamico transformer-ppo
Sulla base della codifica Transformer delle sequenze storiche di scheduling e dello stato delle risorse, vengono estratte caratteristiche spaziotemporali come input di stato per PPO; quindi la rete delle politiche genera l'azione di scheduling, e l'ambiente fornisce ricompense immediate e aggiorna lo stato; durante il processo di addestramento, vengono registrati gli indicatori originali di ogni ciclo, dopodiché il rumore viene eliminato mediante filtraggio con media mobile, analizzando così la tendenza di convergenza dell'algoritmo; nella visualizzazione finale, i dati originali mostrano dinamiche istantanee, mentre la curva regolarizzata riflette il miglioramento delle prestazioni a lungo termine, dimostrando che il modello raggiunge uno scheduling stabile attraverso la modellazione delle serie temporali e l'ottimizzazione della politica.

Figura 6A,B mostra l'analisi dell'evoluzione delle prestazioni multidimensionali dell'algoritmo dinamico di pianificazione Transformer-PPO. Le fluttuazioni nei dati originali riflettono il rumore istantaneo nel processo di pianificazione, mentre i dati smussati estraggono la tendenza a lungo termine mediante una media mobile, eliminando l'interferenza delle perturbazioni a breve termine sulla valutazione delle prestazioni dell'algoritmo e rendendo più agevole l'osservazione dell'evoluzione delle prestazioni. Analizzando i dati smussati, la relazione dinamica tra il reward e l'entropia della politica mostra che la curva del reward cresce in modo logaritmico, e la politica impara rapidamente a pianificare efficacemente le azioni attraverso l'esplorazione; in una fase successiva la crescita tende a stabilizzarsi, e il valore di saturazione del reward si attesta intorno a 12, indicando che la politica è vicina a un ottimo locale. L'entropia della politica decresce gradualmente da circa 2,2 all'inizio fino a circa 0,6. PPO mantiene la capacità di esplorazione necessaria grazie al termine di reward per l'entropia. Un'elevata esplorazione (entropia elevata) nella fase iniziale favorisce un rapido aumento dei reward, mentre la strategia successiva bilancia esplorazione e sfruttamento attraverso potatura e aggiornamento. L'ottimizzazione coordinata tra tasso di conflitto e utilizzo delle risorse mostra che il tasso di conflitto scende al di sotto del 10%, e il suo limite inferiore riflette i conflitti che non possono essere eliminati nel sistema reale a causa della casualità dei compiti. Questa tendenza discendente è direttamente attribuibile alla capacità del Transformer di codificare sequenze storiche di attività, consentendo al modello di prevedere proattivamente i contendenti per le risorse. L'utilizzo delle risorse è aumentato fino a quasi il 75%, in linea con la legge dei rendimenti marginali decrescenti. È ragionevole che l'utilizzo non abbia raggiunto livelli più elevati, poiché un utilizzo eccessivo potrebbe causare ritardi di coda. La riduzione dei conflitti ha liberato ulteriori risorse disponibili, e un'allocazione ottimizzata delle risorse ha ulteriormente ridotto i conflitti.

Valutazione della velocità di risposta e dell'efficienza del processo decisionale
Confronto del tempo medio di decisione e del ritardo medio di risposta in condizioni di diverse densità di compiti (numero di compiti: 100, 300, 500, 700, 1000). Confronto del modello di scheduling Transformer-PPO presentato in questo articolo con il modello LSTM-PPO, il modello di scheduling basato su ricerca greedy e il modello di scheduling strategico DQN.

Figura 7A,B mostra il tempo medio di decisione e il ritardo medio di risposta per le quattro strategie di pianificazione in diverse condizioni di densità dei compiti, riflettendo la capacità dell'algoritmo di prendere decisioni in tempo reale e la reattività del sistema in scenari ad alto carico. All'aumentare del numero di compiti, ciascuna strategia mostra un andamento crescente in entrambi gli indicatori, ma le entità degli aumenti e la stabilità differiscono. In scenari ad alta intensità di compiti, la struttura Transformer-PPO mantiene prestazioni relativamente stabili in termini di tempo medio di decisione. Quando la densità dei compiti è pari a 1000, il tempo medio di decisione è di 0,72 s e il ritardo medio di risposta è di 1,59 s, il che è principalmente dovuto all'effetto di compressione della codifica delle caratteristiche temporali sullo spazio degli stati e all'efficace evitazione di operazioni non valide nello spazio delle azioni. Al contrario, la strategia DQN presenta tempi di decisione e ritardi di risposta più lunghi all'aumentare del numero di compiti, riflettendo la sua limitata capacità di generalizzare le politiche attraverso transizioni di stato ad alta dimensionalità. Sebbene la strategia Greedy prenda decisioni più rapidamente al variare del numero di compiti, le sue prestazioni di risposta peggiorano su grafi di compiti complessi a causa della mancanza di modellazione delle dipendenze a lungo termine. LSTM-PPO possiede una certa capacità di percezione temporale nella modellazione sequenziale, ma presenta prestazioni scadenti in scenari con dipendenze a lungo termine a causa della profondità strutturale limitata. I risultati evidenziano l'importanza cruciale della progettazione strutturale sulla reattività del sistema di pianificazione e sottolineano la necessità di un'ottimizzazione coordinata del meccanismo di codifica e dell'efficienza del campionamento delle politiche in condizioni di alta concorrenza.

Valutazione del tasso di conflitto e dell'utilizzo delle risorse
In condizioni diverse di complessità del tipo di attività (tipo singolo, multi-tipo indipendente, multi-tipo incrociato, flusso di lavoro multistadio, collaborazione interdipartimentale, inserimento temporaneo, ciclo ripetuto), vengono analizzati statisticamente il tasso di conflitto delle risorse e il tasso medio di utilizzo delle risorse. Il modello di pianificazione Transformer-PPO proposto in questo articolo viene confrontato con i modelli di pianificazione LSTM-PPO, ricerca greedy e DQN.

Figura 8A,B mostra il tasso di conflitto delle risorse e l'utilizzo medio delle risorse per diversi modelli di pianificazione attraverso sette livelli di complessità delle attività. L'asse verticale rappresenta il modello di pianificazione, mentre l'asse orizzontale indica il tipo di attività. L'andamento generale mostra che, all'aumentare della complessità della struttura delle attività (come processi multistadio, collaborazione interdipartimentale, inserimento temporaneo e cicli ripetuti), il tasso di conflitto aumenta in tutti i modelli. La strategia greedy e lo schema DQN mostrano una limitata adattabilità ai cambiamenti dinamici e risultano chiaramente insufficienti nel controllo dei conflitti. Il modello Transformer-PPO mantiene comunque un tasso di conflitto basso anche in condizioni di alta complessità, con un tasso complessivo di conflitto delle risorse compreso tra 0,05 e 0,12, riflettendo la sua profonda comprensione della struttura delle dipendenze tra i compiti e delle variazioni delle risorse. Per quanto riguarda l'utilizzo delle risorse, Transformer-PPO mantiene un livello elevato in tutte le condizioni, in particolare con incroci di più tipi e inserimenti temporanei. La sua strategia di aggiustamento dinamico riduce efficacemente l'inattività delle risorse, con un tasso medio di utilizzo delle risorse compreso tra 0,75 e 0,86. I dati confermano che il modello Transformer-PPO raggiunge un migliore equilibrio tra flessibilità della pianificazione ed efficienza delle risorse, offrendo una maggiore praticabilità e scalabilità.

Stabilità della pianificazione
L'indice di stabilità della pianificazione viene calcolato in diverse condizioni di complessità del tipo di attività (tipo singolo, multi-tipo indipendente, multi-tipo incrociato, processo multistadio, collaborazione interdipartimentale, inserimento temporaneo e ciclo ripetuto). Il modello di pianificazione Transformer-PPO presentato in questo articolo viene confrontato con i modelli LSTM-PPO, ricerca greedy e DQN.

Tabella 1 presenta i risultati del confronto per l'indice di stabilità della pianificazione tra diversi modelli di pianificazione in sette condizioni di complessità del tipo di attività. Il tipo di complessità selezionato riflette le prestazioni di stabilità del sistema di pianificazione in scenari multipli. Il valore dell'indice varia da 0 a 1. Maggiore è il valore, maggiore è la resistenza del modello alle perturbazioni della pianificazione e più stabile è l'output della strategia. I risultati sperimentali mostrano che Transformer-PPO mantiene un indice di stabilità elevato in tutte le strutture di attività. In particolare, negli scenari con attività di tipo multiplo, collaborazione interdipartimentale e cicli ripetuti, la stabilità della strategia di pianificazione è superiore a quella degli altri modelli, dimostrando forti capacità di conservazione strutturale e di pianificazione adattiva. L'indice complessivo di stabilità della pianificazione varia da 0,8 a 0,91. Al contrario, la stabilità dell'algoritmo greedy e della DQN è diminuita significativamente all'aumentare della complessità della struttura delle attività, con evidenti oscillazioni della politica e deviazioni nell'esecuzione. LSTM-PPO mostra una certa stabilità, ma le sue prestazioni complessive rimangono inferiori a quelle di Transformer-PPO. Questo confronto conferma il contributo positivo del meccanismo di attenzione multi-testa e del meccanismo di aggiornamento con potatura della politica sulla stabilità dell'output di pianificazione, evidenziando il vantaggio del modello in scenari complessi di attività congiunte.

Analisi dell'adattamento al carico di concorrenza delle attività
All'aumentare del numero di attività concorrenti, il sistema di pianificazione deve affrontare le due sfide rappresentate dai conflitti nella distribuzione delle risorse e dalla ridotta generalizzazione delle politiche. Per verificare l'adattabilità della pianificazione di diversi modelli in condizioni di aumento del carico di lavoro, questa sezione definisce tre livelli di concorrenza delle attività (basso: 100 elementi, medio: 500 elementi, alto: 1000 elementi) al fine di monitorare la distribuzione delle risorse del sistema e la coerenza della risposta delle politiche durante il ciclo di pianificazione. L'indice di bilanciamento delle risorse viene utilizzato per riflettere l'equilibrio del carico tra le diverse unità di risorsa durante il processo di pianificazione ed è calcolato come segue:

    (7)

u_i rappresenta il tasso di utilizzo effettivo delle unità di risorsa; ū rappresenta il tasso medio di utilizzo di tutte le risorse; e N rappresenta il numero totale di risorse. L'intervallo di valori è [0,1] e più il valore si avvicina a 1, più la distribuzione delle risorse è bilanciata.

L'indice di robustezza del trasferimento delle politiche R_s misura il grado di coerenza dell'output delle politiche sotto diverse condizioni di carico di lavoro ed è definito come:

    (8)

π_t^(L) e π_t^(H) sono rispettivamente le distribuzioni delle strategie di pianificazione in condizioni di carico basso e carico elevato, e T è il passo temporale totale. Più il valore si avvicina a 1, maggiore è la robustezza della migrazione della strategia e più elevata è l'adattabilità.

Tabella 2 presenta in modo sistematico le prestazioni dei quattro modelli di pianificazione in termini di bilanciamento delle risorse e robustezza del trasferimento delle politiche sotto carichi variabili di concorrenza dei compiti. I livelli di concorrenza dei compiti sono impostati rispettivamente a basso (100 elementi), medio (500 elementi) e alto (1000 elementi), riflettendo l'adattabilità del modello in scenari con diverse pressioni di scala dei compiti. I risultati mostrano che il modello Transformer-PPO raggiunge l'indice di bilanciamento delle risorse più elevato a tutti i livelli di carico, indicando la sua capacità di allocare razionalmente le risorse in scenari multi-compito concorrenti. Allo stesso tempo, anche l'indice di robustezza del trasferimento delle politiche risulta significativamente migliore rispetto ai modelli di confronto, dimostrando una forte coerenza e adattabilità delle politiche. In condizioni di alta concorrenza, gli indici di bilanciamento delle risorse e di robustezza del trasferimento delle politiche sono rispettivamente 0,88 e 0,85. In confronto, LSTM-PPO si colloca al secondo posto, mentre l'algoritmo Greedy e il modello DQN mostrano un degrado significativo delle prestazioni sotto carico elevato, con una distribuzione non uniforme delle risorse e un aumento delle fluttuazioni delle politiche più evidenti. Questa valutazione ha chiaramente evidenziato le differenze nella gestione delle risorse e nella robustezza delle politiche all'interno del sistema di pianificazione in caso di espansione del carico di lavoro, confermando ulteriormente l'applicabilità e il vantaggio della soluzione integrata Transformer-PPO per la pianificazione dinamica e complessa di attività congiunte.

Confronto con ulteriori metodi all'avanguardia
Per effettuare un ulteriore confronto del metodo proposto con approcci recenti all'avanguardia (SOTA), sono stati implementati tre algoritmi rappresentativi della letteratura più recente che combinano apprendimento profondo e apprendimento per rinforzo applicati ai problemi di pianificazione: (1) Transformer+DQN⁴², che utilizza lo stesso codificatore Transformer del nostro metodo ma sostituisce PPO con DQN per l'apprendimento della politica, come esplorato in recenti studi di pianificazione basati sui valori; (2) GRU+PPO⁴³, che sostituisce il codificatore Transformer con un'unità ricorrente a porte (Gated Recurrent Unit, GRU) per catturare le dipendenze temporali, rappresentando metodi avanzati basati su reti neurali ricorrenti (RNN); e (3) GraphSAGE+PPO⁴⁴, che impiega un codificatore GraphSAGE per modellare le relazioni tra attività e risorse sotto forma di grafi, rispecchiando approcci recenti basati su reti neurali su grafi per la pianificazione. Tutti i metodi sono stati addestrati nelle stesse condizioni sperimentali (stesso dataset, densità di attività pari a 1000 e configurazione delle epoche) con iperparametri ottimizzati mediante ricerca a griglia per garantire un confronto equo. Ogni metodo è stato valutato su 10 esecuzioni indipendenti, registrando i valori medi di metriche chiave di prestazione (ritardo di risposta, tasso di conflitto tra risorse, utilizzo delle risorse e indice di stabilità della pianificazione).

Come mostrato nella Tabella 3, il metodo proposto Transformer+PPO supera costantemente tutti e tre i baselines SOTA in tutte le metriche valutate. Il ritardo medio di risposta del metodo proposto (1,59 s) è significativamente inferiore rispetto a quello di Transformer+DQN (2,13 s), GRU+PPO (1,89 s) e GraphSAGE+PPO (1,72 s), indicando una maggiore efficienza nel processo decisionale. Il tasso di conflitto delle risorse del metodo proposto (0,09) è inoltre il più basso, indicando una migliore capacità di prevenzione proattiva dei conflitti. Questo miglioramento è attribuibile all'attenzione multi-testa del Transformer, che cattura le dipendenze a lungo raggio in modo più efficace rispetto al GRU o a GraphSAGE, combinata con gli aggiornamenti della politica stabili del PPO. Per quanto riguarda l'utilizzo delle risorse, il metodo proposto raggiunge un valore di 0,82, superando gli altri di almeno 8 punti percentuali, dimostrando un'allocazione delle risorse più efficiente. L'indice di stabilità del metodo proposto (0,88) è inoltre il più elevato, confermando che l'obiettivo di clipping e la correzione GAE nel PPO producono politiche di scheduling più robuste rispetto al DQN o ad altre varianti del PPO. Nel complesso, i risultati confermano che la combinazione specifica di Transformer e PPO nel framework proposto offre vantaggi evidenti rispetto alle architetture alternative recenti, rafforzando ulteriormente la sua applicabilità nella pianificazione delle attività sindacali dinamiche.

DICHIARAZIONE DI DISPONIBILITÀ DEI DATI:
Il set di dati anonimizzato utilizzato in questo studio, insieme alla pipeline di preelaborazione dei dati e agli script di valutazione, è stato depositato nel repository Figshare ed è pubblicamente disponibile all'indirizzo https://doi.org/10.6084/m9.figshare.33059243 (DOI: 10.6084/m9.figshare.33059243). Il set di dati contiene programmi di attività, registri di utilizzo delle risorse e registrazioni di eventi di conflitto provenienti da un grande sindacato aziendale, con tutte le informazioni identificabili personalmente e quelle sensibili dal punto di vista commerciale rimosse.

Figura 1: Struttura del sistema di pianificazione delle attività sindacali. Le richieste di attività, la disponibilità delle risorse e le informazioni sulle finestre temporali del personale vengono integrate per costruire un grafo delle restrizioni tra attività e risorse e una matrice di conflitti. Le sequenze storiche di attività e di stato delle risorse vengono codificate utilizzando un Transformer con attenzione multi-testa. Gli stati codificati vengono forniti alle reti di politica e di valore dell'ottimizzazione della politica prossimale (PPO), che generano probabilità di azioni di pianificazione e stime del valore dello stato. Le azioni selezionate aggiornano l'ambiente di pianificazione e generano ricompense. L'obiettivo PPO con clipping e la stima del vantaggio generalizzato vengono quindi utilizzati per aggiornare il modello, creando un ciclo di feedback chiuso per la pianificazione adattativa e l'allocazione delle risorse. Cliccare qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.

Figura 2: Rete dei pesi dei conflitti tra attività (lo spessore dei collegamenti riflette la gravità del conflitto). Ogni nodo rappresenta un'attività in attesa di pianificazione, e ogni collegamento rappresenta un conflitto causato dall'uso sovrapposto di personale, sedi, attrezzature o altre risorse. Lo spessore dei collegamenti è proporzionale al peso del conflitto calcolato, con collegamenti più spessi che indicano conflitti più gravi. I gruppi di nodi densamente connessi rappresentano potenziali colli di bottiglia delle risorse e gruppi di attività in competizione. Viene utilizzato un layout basato su forze direzionate per posizionare più vicine le attività con conflitti maggiori. Cliccare qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.

Figura 3: Caratteristiche dinamiche della stabilità della strategia e della stima del vantaggio durante l'iterazione di ottimizzazione della pianificazione. (A) Obiettivo della politica limitato con diversi valori di ε. (B) Fluttuazione del GAE al variare dei parametri λ. Cliccare qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.

Figura 4: Andamento temporale dell'output dell'attenzione multi-testa Cliccare qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.

Figura 5: Potenziamento residuo e stratificazione della priorità del compito in seguito alla variazione temporale delle caratteristiche di codifica. (A) Confronto dello stato nascosto prima e dopo la connessione residua. (B) Attivazione delle caratteristiche basata sul tempo per diverse priorità di compito. Cliccare qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.

Figura 6: Analisi dell'evoluzione delle prestazioni multidimensionali. (A) Premio e Entropia della Politica (B) Tasso di Conflitto e Utilizzo delle Risorse. Cliccare qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.

Figura 7: Tempo medio di decisione e ritardo medio di risposta. (A): Tempo di decisione con carichi di lavoro variabili. (B): Latenza di risposta con carichi di lavoro variabili. Cliccare qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.

Figura 8: Confronto del tasso di conflitto delle risorse e dell'utilizzo medio delle risorse (A) Tasso di conflitto delle risorse. (B) Utilizzo medio delle risorse Cliccare qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.

Condizione di Complessità dell'Attività	Transformer-PPO	LSTM-PPO	Algoritmo Greedy	DQN
Unico Tipo	0.91	0.86	0.74	0.78
Multiplo Indipendente	0.88	0.81	0.7	0.73
Multiplo Intrecciato	0.85	0.76	0.65	0.68
Flusso di Lavoro Multistadio	0.83	0.73	0.61	0.66
Collaborazione Interdipartimentale	0.8	0.7	0.59	0.63
Inserimento Temporaneo	0.86	0.78	0.68	0.72
Periodo di Ripetizione	0.84	0.75	0.64	0.69

Tabella 1: Confronto dell'indice di stabilità della pianificazione in base a diverse complessità delle attività. Gli indici di stabilità della pianificazione dei modelli Transformer–PPO, long short-term memory–PPO (LSTM–PPO), ricerca greedy, e deep Q-network (DQN) vengono confrontati in sette condizioni: attività di un singolo tipo, attività multiple indipendenti, attività multiple con sovrapposizioni, flussi di lavoro multistadio, collaborazione interdipartimentale, inserimento di attività temporanee e attività a ciclo ripetuto. L'indice di stabilità varia da 0 a 1, con valori più elevati che indicano una maggiore resistenza ai disturbi nella pianificazione e uscite della politica più coerenti.

Condizione di Concorrenza delle Attività	Modello di Scheduling	Indice di Bilanciamento delle Risorse	Indice di Robustezza del Trasferimento della Politica
Bassa Concorrenza (100 Attività)	Transformer-PPO	0.94	0.92
	LSTM-PPO	0.89	0.85
	Algoritmo Greedy	0.83	0.78
	DQN	0.85	0.81
Concorrenza Media (500 Attività)	Transformer-PPO	0.91	0.89
	LSTM-PPO	0.86	0.82
	Algoritmo Greedy	0.78	0.71
	DQN	0.81	0.76
Alta Concorrenza (1000 Attività)	Transformer-PPO	0.88	0.85
	LSTM-PPO	0.82	0.76
	Algoritmo Greedy	0.7	0.63
	DQN	0.75	0.68

Tabella 2: Valutazione dell'adattabilità al carico di concorrenza delle attività. L'indice di bilanciamento delle risorse e l'indice di robustezza del trasferimento delle politiche dei quattro modelli di pianificazione vengono confrontati in condizioni di bassa, media e alta concorrenza, corrispondenti rispettivamente a 100, 500 e 1.000 attività simultanee. Entrambi gli indici variano da 0 a 1, con valori più elevati che indicano una distribuzione più equilibrata delle risorse e una maggiore coerenza delle politiche di pianificazione al variare del carico di lavoro.

Metodo	Ritardo Medio di Risposta (s)	Tasso di Conflitto delle Risorse	Utilizzo delle Risorse	Indice di Stabilità
Transformer+DQN	2.13 ± 0.12	0.18 ± 0.02	0.68 ± 0.03	0.76 ± 0.04
GRU+PPO	1.89 ± 0.09	0.15 ± 0.01	0.72 ± 0.02	0.79 ± 0.03
GraphSAGE+PPO	1.72 ± 0.08	0.13 ± 0.01	0.74 ± 0.02	0.82 ± 0.03
Proposto	1.59 ± 0.05	0.09 ± 0.01	0.82 ± 0.02	0.88 ± 0.02
(Transformer+PPO)

Tabella 3: Confronto delle prestazioni con ulteriori metodi all'avanguardia. Il metodo proposto Transformer–PPO viene confrontato con Transformer–DQN, unità ricorrente con porta (gated recurrent unit)–PPO (GRU–PPO) e GraphSAGE–PPO in condizioni sperimentali identiche con una densità di compiti pari a 1.000. I risultati rappresentano i valori medi ottenuti da 10 esecuzioni indipendenti. Gli esiti valutati includono il ritardo di risposta in secondi, la frequenza di conflitto delle risorse, la frequenza di utilizzo delle risorse e l'indice di stabilità della pianificazione. Valori più bassi di ritardo di risposta e frequenza di conflitto indicano prestazioni migliori, mentre valori più elevati di utilizzo delle risorse e indici di stabilità indicano prestazioni migliori.

Discussione

I risultati sperimentali dimostrano che l'algoritmo proposto Transformer-PPO supera costantemente i metodi di riferimento (LSTM-PPO, ricerca greedy e DQN) in tutti i parametri di valutazione. Le prestazioni superiori possono essere attribuite a due fattori chiave. In primo luogo, il meccanismo di auto-attenzione multi-testa del Transformer cattura efficacemente le dipendenze temporali a lungo raggio nelle sequenze di attività e di stato delle risorse, consentendo l'individuazione proattiva di potenziali conflitti. Questo spiega perché il tasso di conflitto rimane basso anche in condizioni di elevata complessità (ad esempio, collaborazione interdipartimentale e inserimento temporaneo), poiché il modello riesce a prevedere il contendere per le risorse prima che si verifichi. In secondo luogo, la funzione obiettivo limitata e la correzione del vantaggio basata su GAE nel PPO garantiscono aggiornamenti della politica stabili, evitando forti fluttuazioni nelle decisioni di pianificazione e mantenendo un'elevata robustezza sotto carichi di lavoro variabili.

Rispetto agli approcci di pianificazione esistenti, il metodo proposto affronta i limiti dei modelli basati su LSTM, che soffrono di gradienti che svaniscono in sequenze lunghe, e supera la scarsa generalizzazione dei metodi greedy e DQN in ambienti dinamici. Sebbene LSTM-PPO mostri prestazioni moderate, non riesce a mantenere la stabilità quando le dipendenze tra i compiti si estendono su orizzonti temporali lunghi, come evidenziato dai tassi di conflitto più elevati e dal minore bilanciamento delle risorse in condizioni di alta concorrenza. L'algoritmo greedy, sebbene computazionalmente efficiente, manca di lungimiranza e porta a un'allocazione subottimale delle risorse, aumentando i ritardi di risposta. DQN, d'altro canto, presenta oscillazioni della politica a causa della mancanza di un vincolo di regione di fiducia, il che degrada le sue prestazioni in scenari con più compiti.

Tuttavia, questo studio presenta diversi limiti. Il set di dati proviene da un'unica unione aziendale, il che potrebbe limitare la generalizzabilità dei risultati ad altri contesti organizzativi. Inoltre, il modello presuppone che tutte le informazioni relative alle attività e alle risorse siano completamente osservabili, un'ipotesi che potrebbe non essere valida in contesti reali in cui i dati sono incompleti o rumorosi. L'onere computazionale dell'encoder Transformer aumenta inoltre con la lunghezza della finestra storica, potenzialmente influenzando l'applicabilità in tempo reale per sistemi di scala estremamente elevata.

Lavori futuri potranno concentrarsi sull'estensione del modello per gestire ambienti parzialmente osservabili mediante stima di stato ricorrente, e sull'integrazione di tecniche di meta-apprendimento per consentire un'adattabilità rapida a nuove unioni con dati storici limitati. Inoltre, prevediamo di implementare l'algoritmo in un'architettura collaborativa cloud-edge per ridurre la latenza nelle decisioni e supportare la pianificazione distribuita. Inoltre, l'integrazione di componenti di intelligenza artificiale interpretabile potrebbe fornire motivazioni interpretabili per le scelte di pianificazione agli operatori umani, aumentando la fiducia e l'adozione pratica.

Questo articolo studia un algoritmo di ottimizzazione della pianificazione dinamica che integra Transformer e l'apprendimento per rinforzo PPO, concentrandosi sui frequenti conflitti di risorse e sui ritardi di risposta nella pianificazione delle attività sindacali. L'algoritmo analizza approfonditamente le caratteristiche spaziotemporali della cronologia delle attività e dello stato delle risorse attraverso un meccanismo di attenzione multi-testa, migliorando così la capacità di identificare rischi di conflitto potenziali. Combinato con il meccanismo di aggiornamento stabile della strategia basato sulla funzione obiettivo con clipping, consente una risposta efficiente e un'allocazione ottimale delle risorse in un ambiente dinamico. Questo metodo dimostra eccellenti capacità di stabilità della pianificazione, utilizzo delle risorse e controllo dei conflitti per tipologie di attività complesse e diversificate e carichi di lavoro. L'analisi empirica mostra che l'algoritmo presenta un ritardo di risposta ridotto in condizioni di elevata densità di attività. In sette diversi tipi e livelli di complessità delle attività, il tasso di conflitto delle risorse è compreso tra 0,05 e 0,12, l'utilizzo medio delle risorse varia da 0,75 a 0,86 e l'indice di stabilità della pianificazione è compreso tra 0,8 e 0,91. L'algoritmo mantiene un tasso di conflitto delle risorse basso e un elevato equilibrio nell'utilizzo delle risorse, risultati significativamente migliori rispetto ai modelli di pianificazione LSTM-PPO, ricerca greedy e DQN attualmente dominanti. Allo stesso tempo, la robustezza del trasferimento della strategia e la stabilità della pianificazione sono entrambe elevate, indicando un'elevata adattabilità e capacità di resistenza alle perturbazioni dell'algoritmo. Questo vantaggio prestazionale fornisce un solido supporto tecnico al sistema di gestione delle attività sindacali in scenari di pianificazione delle risorse dinamici e in continua evoluzione.

Materiali

Elenco dei materiali utilizzati in questo articolo

Nome	Azienda	Numero di catalogo	Commenti
Python 3.9	Python Software Foundation	https://www.python.org/downloads/release/python-390/	Linguaggio di programmazione principale
PyTorch 1.12	Meta AI	https://pytorch.org/get-started/previous-versions/	Framework per l'apprendimento profondo (implementazione Transformer/PPO)
NumPy 1.23	Sviluppatori di NumPy	https://numpy.org/doc/stable/release/1.23.0-notes.html	Libreria per il calcolo numerico
Matplotlib 3.5	Squadra di sviluppo di Matplotlib	https://matplotlib.org/stable/users/installing.html	Visualizzazione dei risultati
Dataset di pianificazione delle attività sindacali	Database interno di un'azienda collaboratrice (anonimizzato)	Non disponibile pubblicamente a causa di un accordo di riservatezza; i ricercatori possono contattare l'autore corrispondente per ottenere l'accesso	Oltre 5.000 record di attività (riunioni, formazione, intrattenimento) provenienti da un sindacato aziendale di grandi dimensioni su un periodo di tre anni
NVIDIA A100 GPU
PyTorch