我們正在完成我們客戶的解決方案，我們發現在數字世界中沒有被優化的常見問題。在現實生活中，當安排多個資源（被任命的人、房間和設備）時，每個“服務”可能消耗不同的時間段，因此每個約會都是為一個被任命的人安排的，也可能需要房間和/或設備。在傳統方法中，時間表由最終客戶驅動，約會會隨著時間的推移逐漸填充日曆。
我們認為這並不是實現操作的最佳方式。最佳的方法是確定「最佳」的可用時間段，以供最終客戶在預約時選擇。
從演算法中很容易確定所有可用時間槽：這是請求的被任命者／房間／設備的可用性重疊。然而，我們希望防止在時間表中引入無法填滿的5/10/15分鐘時間間隔。（想像人們故意購買電影票座位以購買中間時段。）
我們從僅考慮一個資源（用戶）可用性的解決方案開始。它首先確定用戶可以執行的約會持續時間的最小公倍數（LCM）。然後，在使用LCM作為步長的總可用時間中生成可用性時段。這比在每5分鐘步驟中提供所有可用性選項更好，但並不理想。（例如，如果LCM很高，會提供很少的選擇）。此外，它不考慮其他資源（房間/設備）。
我們認為另一種對增量排程有用的方法是實施一種定價策略。如果最終客戶使用了一個資源後留下了一個空洞，而由於此空洞沒有被出售，可以將空洞價格的一部分添加到資源成本中。在極限情況下，當空隙成本達到100%時，你將不會因任何排程而蒙受損失。
硬幣價值可以通過一組由n個不同的正整數值（整數）建模，按w1到wn的遞增順序排列。 問題是：給定一個金額W，也是一個正整數，找到一組非負（正或零）整數{x1，x2，...，xn}，其中每個xj表示價值wj的硬幣使用的次數，最小化總硬幣數f（W）...
我們發現為什麼市場上沒有廣泛的高級預訂引擎。這僅僅是因為"優化"方式可能因客戶而異，並且您需要對您想要解決的問題/問題有堅實的了解。
再次感謝東木醫療為我們提供這個有趣的學習機會。
