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- default strategy = optimize → the FIRST Générer runs the VRP (real techs, no more greedy placeholders on first attempt). - occupation bar is now PER-DAY (worst day), so a 2-day window shows /8h not /16h; overload shows in red. - solver: each vehicle may go up to +20% overtime (≈120% cap, hard) but time past the nominal shift is soft-penalized → overflow spreads to techs still under 100% before anyone does overtime. Verified: 20 jobs / 2 techs → 9h+9h (balanced, ≤9.6h), overflow dropped; under capacity it still concentrates (no forced equalization). - priority medium flag = amber (yellow/orange) per request. Verified live: default optimize on, 16 real techs / 0 placeholders, per-day /8h occupation, none over, medium flag amber. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com> |
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|---|---|---|
| .. | ||
| .gitignore | ||
| app.py | ||
| Dockerfile | ||
| README.md | ||
| requirements.txt | ||
| route_solver.py | ||
| sample_request.json | ||
| solver.py | ||
| test_solver.py | ||
Roster AI — solveur d'horaires (OR-Tools CP-SAT)
Microservice d'optimisation sous contraintes (« façon Timefold », mais Python sans JVM) qui génère des horaires de techniciens. Agnostique du backend : il ne connaît ni Frappe ni ERPNext — on lui passe des techs + dispos + besoins de couverture, il rend des assignations optimales.
Place dans l'architecture
[Ops « Planification »] → [targo-hub lib/roster.js] → [roster-solver /solve]
│ lit techs/jobs (Dispatch Technician/Job, ERPNext)
└→ écrit les assignations validées
Le hub rassemble les entrées (techs, compétences, dispos, congés, besoins par
jour/zone), appelle /solve, puis écrit les assignations retenues.
API
GET /healthPOST /solve→ corps :
{
"horizon": { "start": "2026-06-08", "days": 7 },
"shift_templates": [
{ "id": "jour", "name": "Jour 8h-16h", "hours": 8 }
],
"technicians": [
{ "id": "T001", "name": "Marc", "skills": ["fibre"],
"max_hours_week": 40, "max_days": 5, "cost_per_h": 38,
"zone_home": "Montréal", "preferred_off": ["sam","dim"],
"unavailable": ["2026-06-10"] } // dates de congé/pause
],
"coverage": [
{ "date": "2026-06-08", "shift": "jour", "zone": "Montréal",
"required": 2, "required_skills": ["fibre"] }
],
"weights": { "uncovered": 1000, "fairness": 5, "cost": 1, "preference": 8, "continuity": 4 },
"max_seconds": 10
}
Réponse : assignments[], coverage_report[] (requis vs assigné vs shortfall),
tech_hours{}, spread_hours, total_shortfall, explanations[], status.
Modèle de contraintes
Dures (faisabilité) :
- 1 shift max par tech par jour
- compétences : un tech ne compte pour un poste que s'il a toutes les compétences requises
- disponibilité : pas d'assignation un jour de congé/pause (
unavailable) max_hours_week,max_days
Souples (objectif pondéré, minimisé) :
uncovered— postes non couverts (priorité écrasante → on voit les manques au lieu d'échouer)fairness— écart d'heures max-min entre techscost— coût horaire totalpreference— pénalité de travail un jour « préféré off »continuity— bonus si la zone du poste = zone d'attache du tech (moins de déplacement)
Couverture en soft = le solveur rend toujours le meilleur horaire possible même en sous-effectif, et rapporte les manques (ta demande « dispo vs requis »).
Dév
python -m venv .venv && . .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python test_solver.py # démo + vérifs sur sample_request.json
uvicorn app:app --port 8090 # serveur