排班排到凌晨两点，我换了个思路

上个月帮一个做仓储的朋友排班。三十来号人，三个班次，有人只能上早班，有人必须有叉车证，周末还要轮休。我先拿 Excel 的规划求解跑，四十分钟给我一句「未找到可行解」。后来自己写了个贪心，出来的人均工时差得离谱。

朋友的 IT 说这类组合优化可以试试量子启发的求解器。名字听着玄，其实不用连真的量子计算机，它借的是量子退火那套搜索思路，跳着试组合，不逐个穷举。我找了 Multiverse Computing 的 Singularity 平台，从注册到跑出第一版能用的排班表，花了一周。

第一天：先把问题翻译成它能读的格式

注册完进控制台，左边菜单三块，Optimization、AI Models、Notebook，排班归第一块管。

进去别急着建项目，先看模板。有个 Shift Scheduling，点进去能下一份示例表格。这一步很关键，它的数据格式是定死的，员工、日期、班次、技能标签，四列，一行一个可选组合。我照着把朋友那边三十来人的名单填进去，补上技能列。

点右上角 New Workspace，起名 warehouse-shift；进 Data 上传 CSV，编码选 UTF-8；再到 Constraints 一条条加规则，每人每天最多一班，有叉车证才能进夜班。

这里第一次踩坑。 我以为「每人每周最多五班」和「夜班必须持证」是一类东西，全丢进硬约束。跑出来直接报 Infeasible，无解。后来才想明白，硬约束是绝对不能破的，软约束是可以破但要扣分。朋友的真实需求是尽量五班，偶尔六班也能接受。把这条降成软约束，给个权重，再跑就有结果了。

第三天：看它怎么权衡

第一次出解，排班表能导出 CSV，一行一个人一天。拿去给朋友看，他说有三个人连着上了五天夜班。

这就是目标函数的问题。它只按你给的标准打分，你没提的它不管。我在 Objective 里加了几个权重，连续夜班扣分、周末班次方差扣分。权重给多少没有标准答案，我试了四五组，每组跑两三分钟。

我这边测下来，权重压得越极端，解越偏一头。全压公平性，总成本就上去了。

到第三天能出一版朋友说「能接受」的表。不是最优，但比我熬夜排的强。

一周后：接回自己的流程

它带 Python 接口，这点最省事。我把上传那步写成脚本，每周一推新数据，跑完拉结果塞进飞书表格。这套跑顺花了大概一周，时间主要耗在字段对齐。

第二个坑在时间列。我写成 2026/11/3，它不认，得是 2026-11-03。这种错报错信息不会直说，只告诉你某行解析失败。

学完这个，同一套流程换个场景就能用。比如给采访行程排路线，或者把一批选题分配到版面。约束和权重的思路是通的，换张数据表而已。