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Jan Hoheisel
parent
cdb151d7b0
commit
095e022724
95
README.md
95
README.md
@ -0,0 +1,95 @@
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Elterndienstplaner
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syntax: ./elterndienstplaner.py <eingabe.csv> <eltern.csv> <ausgabe.csv> { <vorherige-ausgaben.csv> }
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Der Elterndienstplaner hilft bei der Zuteilung von Elterndiensten zu Eltern.
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Zur Identifizierung der Eltern dient der Name des Kindes/der Kinder.
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Es gibt diese Dienste:
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- F: Frühstücksdienst (täglich)
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- P: Putznotdienst (täglich)
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- E: Essensausgabenotdienst (täglich)
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- K: Kochen (alle 2 wochen, Datum manuell festgelegt)
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- A: Elternabend (2 Eltern, Datum manuell festgelegt)
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Die Planung erfolgt immer für einen Kalendermonat.
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Die Eltern geben an, an welchen Tagen sie abwesend sind, also nicht zur Verfügung stehen. Zudem können sie für jede Tag-Dienst-Kombination angeben, ob sie den Dienst an diesen Tag bevorzugt (+) oder nur notfalls (-) machen wollen.
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Die Eingabe erfolgt über eine CSV-Datei eingabe.csv und eltern.csv
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## eingabe.csv
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Informationen zu notwendigen Diensten eines Monats und Zeiten/Praeferenzen der Eltern
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1. Spalte: Datum in ISO-Format
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2. Spalte: Wochentag (Hilfsinformation)
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3. Spalte: Benötigte Dienste als aneinandergereihte Dienstkürzel
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Folgende Spalten: Für alle Eltern: Verfügbarkeit und Präferenz:
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- x, falls nicht verfügbar
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- <Dienstkürzel>+, wenn Dienst an dem Tag bevorzugt.
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- <Dienstkürzel>-, wenn Dienst an dem Tag abgelehnt.
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Es können mehrere Präferenzen pro Tag angegeben werden.
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1. Zeile header
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folgende Zeilen je Tag.
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## eltern.csv:
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Informationen zur Diestpflicht der Eltern.
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Die Dienstpflicht besteht, wenn Eltern Kinder im Kinderladen betreuen lassen.
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Der Dienstfaktor entspricht der Anzahl der betreuten Kinder der Eltern.
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Wenn Eltern ein Vorsandsamt im Kinderladen übernehmen, werden sie von der Dienstpflicht befreit.
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1. Spalte Zeitraum Beginn
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2. Spalte Zeitraum Ende
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3. Spalte Dienstfaktor
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4. Spalte ... nächster Zeitraum
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1. Zeile Header
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folgende Zeilen Eltern
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Bei sich überschneidenden Zeiträumen gilt der letzte Eintrag.
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An Tagen außerhalb der angegebenen Zeiträume ist der Dienstfaktor 0.
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Die Datei eltern.csv enthält ggf. mehr Eltern als die Eingabe.csv,
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da Kinder dazukommen oder den KiLa verlassen, die eltern.csv aber nur anwächst.
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## ausgabe.csv
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1. Spalte: Datum
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2. Spalte: Wochentag
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3. Spalte ... Dienste
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Zeilen: für jeden Tag die zugeteilten Eltern in den jeweiligen Dienstspalten
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## vorherige-ausgaben.csv
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Hier werden die von früheren Läufen des Programms generierten ausgabe.csv-Datein wiedereingespielt.
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Das Format entspricht der ausgabe.csv
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## Constraints
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Harte Constraints:
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C1: Je Eltern und Dienst, Dienst nur einmal die Woche
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C2: Je Eltern nur einen Dienst am Tag
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C3: Dienste nur verfügbaren Eltern zuteilen
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Weiche Constraints:
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- F1: Alle Eltern erhalten Dienste im Verhältnis ihres Dienstfaktors (Gesamter vorliegender Zeitraum)
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- F2: Alle Eltern erhalten Dienste im Verhältnis ihres aktuellen Dienstfaktors (Aktueller Monat)
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- P1: Eltern erhalten bevorzugte Dienste
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- P2: Eltern erhalten keine abgelehnten Dienste.
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F1 und F2 sind Fairnessconstraints und gelten pro Dienst.
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P1 und P2 sind Präferenzconstraints. Sie wiegen schwächer als die Fairnessconstaints.
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Die vorherige-ausgaben.csv der vergangenen Monate dienen auch als Eingabe.
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Sie werden für die Fairnessconstraints verwendet.
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Im Laufe eines Kinderladenjahrs sammeln sich die Ausgaben der Monate an.
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F2 stellt die Fairness im aktuellen Monat sicher -> lokale Fairness
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F1 stellt die Fairness für das gesamte Jahr sicher -> globale Fairness
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Wenn z.B. Eltern eine zeitlang nicht verfügbar sind, sollen sie nicht sofort
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alle Dienste "nachholen" müssen (lokale Fairness stellt das sicher),
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aber im Jahresverlauf die Dienste trotzdem nachholen (globale Fairness stellt das sicher).
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F1 und F2 werden mit Faktoren gewichtet. Zu Beginn des Kinderladenjahrs ist F2 stärker,
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zum Ende des Kinderladenjahres F1.
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24
ausgabe.csv
Normal file
24
ausgabe.csv
Normal file
@ -0,0 +1,24 @@
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Datum,Wochentag,Frühstücksdienst,Putznotdienst,Essensausgabenotdienst,Kochen,Elternabend
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2026-01-01,Donnerstag,Paula,Marie,Jonas,,
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||||
2026-01-02,Freitag,Jonas,Ben & Nele,Laura,,
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||||
2026-01-03,Samstag,Marie,Jonas,Ben & Nele,,
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||||
2026-01-06,Dienstag,Laura,Paula,Erwin,,
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||||
2026-01-07,Mittwoch,Ben & Nele,Erwin,Marie,,
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||||
2026-01-08,Donnerstag,Jonas,Paula,Marie,Ben & Nele,
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||||
2026-01-09,Freitag,Erwin,Marie,Paula,,
|
||||
2026-01-10,Samstag,Paula,Laura,Ben & Nele,,
|
||||
2026-01-13,Dienstag,Ben & Nele,Jonas,Laura,,
|
||||
2026-01-14,Mittwoch,Marie,Ben & Nele,Jonas,,
|
||||
2026-01-15,Donnerstag,Laura,Jonas,Erwin,,
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||||
2026-01-16,Freitag,Marie,Laura,Ben & Nele,,
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||||
2026-01-17,Samstag,Jonas,Ben & Nele,Paula,,
|
||||
2026-01-20,Dienstag,Ben & Nele,Erwin,Marie,,
|
||||
2026-01-21,Mittwoch,Erwin,Marie,Jonas,,
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||||
2026-01-22,Donnerstag,Ben & Nele,Marie,Laura,Jonas,
|
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2026-01-23,Freitag,Marie,Jonas,Ben & Nele,,
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||||
2026-01-24,Samstag,Laura,Erwin,Marie,,Ben & Nele Jonas
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||||
2026-01-27,Dienstag,Erwin,Ben & Nele,Jonas,,
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2026-01-28,Mittwoch,Jonas,Paula,Erwin,,
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||||
2026-01-29,Donnerstag,Marie,Ben & Nele,Jonas,,
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2026-01-30,Freitag,Ben & Nele,Jonas,Paula,,
|
||||
2026-01-31,Samstag,Paula,Marie,Ben & Nele,,
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||||
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24
eingabe.csv
Normal file
24
eingabe.csv
Normal file
@ -0,0 +1,24 @@
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||||
Datum , Wochentag , Dienste, Erwin, Paula, Laura, Ben & Nele, Jonas, Marie
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||||
2026-01-01, Mittwoch , FPE , x , F+ , P- , , E+ , P+
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2026-01-02, Donnerstag, FPE , x , , E+ , P+ , F+ , P-
|
||||
2026-01-03, Freitag , FPE , x , F+ , , F-E+ , P+ , E-
|
||||
2026-01-06, Montag , FPE , F- , P+ , F+ , E+ , , F-
|
||||
2026-01-07, Dienstag , FPE , P+ , F+ , P- , F+P+ , E+ , F-
|
||||
2026-01-08, Mittwoch , FPEK , E+ , P+ , F+ , K+ , P- , E+
|
||||
2026-01-09, Donnerstag, FPE , F+ , , E- , P+F+ , , P+
|
||||
2026-01-10, Freitag , FPE , , F+ , P+ , E+ , F- ,
|
||||
2026-01-13, Montag , FPE , F+ , P- , E+ , F+ , P+ , E-
|
||||
2026-01-14, Dienstag , FPE , P+ , F+ , F- , P+E+ , E+ , P-
|
||||
2026-01-15, Mittwoch , FPE , E+ , P+ , F+ , F- , , E+
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||||
2026-01-16, Donnerstag, FPE , F- , , P+ , E+F+ , P- , F+
|
||||
2026-01-17, Freitag , FPE , F+ , F+ , E+ , P+ , , F-
|
||||
2026-01-20, Montag , FPE , P+ , x , F- , F+E+ , F+ , P+
|
||||
2026-01-21, Dienstag , FPE , F+ , x , P+ , P+ , E+ , F-
|
||||
2026-01-22, Mittwoch , FPEK , , x , E+ , K+F+ , P+ , K-
|
||||
2026-01-23, Donnerstag, FPE , F+ , x , F- , E+ , P+ , F+
|
||||
2026-01-24, Freitag , FPEA , P+ , x , F+ , A+F+ , E- , A+
|
||||
2026-01-27, Montag , FPE , F+ , P- , x , P+F+ , E+ , P-
|
||||
2026-01-28, Dienstag , FPE , E+ , F+ , x , F- , P+ , E+
|
||||
2026-01-29, Mittwoch , FPE , F- , P+ , x , E+P+ , , F+
|
||||
2026-01-30, Donnerstag, FPE , F+ , , x , F+ , P+ , E-
|
||||
2026-01-31, Freitag , FPE , P+ , F+ , x , E+ , F- , P+
|
||||
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7
eltern.csv
Normal file
7
eltern.csv
Normal file
@ -0,0 +1,7 @@
|
||||
Name_Kind(er),Zeitraum_Beginn,Zeitraum_Ende,Dienstfaktor,Zeitraum_Beginn2,Zeitraum_Ende2,Dienstfaktor2,Zeitraum_Beginn3,Zeitraum_Ende3,Dienstfaktor3
|
||||
Erwin,2025-09-01,2026-07-31,1,,,,,
|
||||
Paula,2025-09-01,2026-07-31,1,,,,,
|
||||
Laura,2025-09-01,2026-07-31,1,,,,,
|
||||
Ben & Nele,2025-09-01,2026-07-31,2,,,,,
|
||||
Jonas,2025-09-01,2026-07-31,1,,,,,
|
||||
Marie,2025-09-01,2026-07-31,1,,,,,
|
||||
|
665
elterndienstplaner.py
Executable file
665
elterndienstplaner.py
Executable file
@ -0,0 +1,665 @@
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||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
Elterndienstplaner - Optimale Zuteilung von Elterndiensten
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||||
|
||||
Autor: Automatisch generiert
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||||
Datum: Dezember 2025
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||||
"""
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||||
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||||
import sys
|
||||
import csv
|
||||
import pulp
|
||||
from datetime import datetime, timedelta
|
||||
from collections import defaultdict
|
||||
import calendar
|
||||
|
||||
class Elterndienstplaner:
|
||||
def __init__(self):
|
||||
self.dienste = ['F', 'P', 'E', 'K', 'A'] # Frühstück, Putz, Essen, Kochen, Elternabend
|
||||
self.dienst_namen = {
|
||||
'F': 'Frühstücksdienst',
|
||||
'P': 'Putznotdienst',
|
||||
'E': 'Essensausgabenotdienst',
|
||||
'K': 'Kochen',
|
||||
'A': 'Elternabend'
|
||||
}
|
||||
|
||||
# Datenstrukturen
|
||||
self.tage = []
|
||||
self.eltern = []
|
||||
self.benoetigte_dienste = {} # {datum: [dienste]}
|
||||
self.verfügbarkeit = {} # {(eltern, datum): bool}
|
||||
self.präferenzen = {} # {(eltern, datum, dienst): 1 (bevorzugt) oder -1 (abgelehnt)}
|
||||
self.dienstfaktoren = {} # {eltern: {datum: faktor}}
|
||||
self.alle_zeitraeume = {} # {eltern: [(beginn, ende, faktor), ...]} - ALLE Zeiträume
|
||||
self.vorherige_dienste = defaultdict(lambda: defaultdict(int)) # {eltern: {dienst: anzahl}}
|
||||
self.historische_dienste = [] # [(datum, eltern, dienst), ...] - Alle historischen Dienste mit Datum
|
||||
|
||||
def lade_eingabe_csv(self, datei):
|
||||
"""Lädt die eingabe.csv mit Terminen und Präferenzen"""
|
||||
print(f"Lade Eingabedaten aus {datei}...")
|
||||
|
||||
with open(datei, 'r', encoding='utf-8') as f:
|
||||
reader = csv.reader(f)
|
||||
header = next(reader)
|
||||
|
||||
# Eltern aus Header extrahieren (ab Spalte 3)
|
||||
self.eltern = [name.strip() for name in header[3:] if name.strip()]
|
||||
print(f"Gefundene Eltern: {self.eltern}")
|
||||
|
||||
for row in reader:
|
||||
if len(row) < 3:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
datum = row[0].strip()
|
||||
wochentag = row[1].strip()
|
||||
dienste_str = row[2].strip()
|
||||
|
||||
# Datum parsen
|
||||
try:
|
||||
datum_obj = datetime.strptime(datum, '%Y-%m-%d').date()
|
||||
self.tage.append(datum_obj)
|
||||
except ValueError:
|
||||
print(f"Warnung: Ungültiges Datum {datum}")
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# Benötigte Dienste
|
||||
self.benoetigte_dienste[datum_obj] = list(dienste_str)
|
||||
|
||||
# Verfügbarkeit und Präferenzen der Eltern
|
||||
for i, eltern_name in enumerate(self.eltern):
|
||||
if i + 3 < len(row):
|
||||
präf_str = row[i + 3].strip()
|
||||
|
||||
# Verfügbarkeit prüfen
|
||||
if präf_str == 'x':
|
||||
self.verfügbarkeit[(eltern_name, datum_obj)] = False
|
||||
else:
|
||||
self.verfügbarkeit[(eltern_name, datum_obj)] = True
|
||||
|
||||
# Präferenzen parsen
|
||||
self._parse_präferenzen(eltern_name, datum_obj, präf_str)
|
||||
else:
|
||||
# Standard: verfügbar, keine Präferenzen
|
||||
self.verfügbarkeit[(eltern_name, datum_obj)] = True
|
||||
|
||||
self.tage.sort()
|
||||
print(f"Zeitraum: {self.tage[0]} bis {self.tage[-1]} ({len(self.tage)} Tage)")
|
||||
|
||||
def _parse_präferenzen(self, eltern, datum, präf_str):
|
||||
"""Parst Präferenzstring wie 'F+P-E+' """
|
||||
i = 0
|
||||
while i < len(präf_str):
|
||||
if i + 1 < len(präf_str) and präf_str[i] in self.dienste:
|
||||
dienst = präf_str[i]
|
||||
if i + 1 < len(präf_str):
|
||||
if präf_str[i + 1] == '+':
|
||||
self.präferenzen[(eltern, datum, dienst)] = 1
|
||||
i += 2
|
||||
elif präf_str[i + 1] == '-':
|
||||
self.präferenzen[(eltern, datum, dienst)] = -1
|
||||
i += 2
|
||||
else:
|
||||
i += 1
|
||||
else:
|
||||
i += 1
|
||||
else:
|
||||
i += 1
|
||||
|
||||
def lade_eltern_csv(self, datei):
|
||||
"""Lädt die eltern.csv mit Dienstfaktoren"""
|
||||
print(f"Lade Elterndaten aus {datei}...")
|
||||
|
||||
with open(datei, 'r', encoding='utf-8') as f:
|
||||
reader = csv.reader(f)
|
||||
header = next(reader)
|
||||
|
||||
for row in reader:
|
||||
if len(row) < 4:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
eltern_name = row[0].strip()
|
||||
|
||||
# Initialisiere Datenstrukturen
|
||||
self.dienstfaktoren[eltern_name] = {}
|
||||
self.alle_zeitraeume[eltern_name] = []
|
||||
|
||||
# Alle Zeiträume einlesen (jeweils 3 Spalten: Beginn, Ende, Faktor)
|
||||
for i in range(1, len(row), 3):
|
||||
if i + 2 < len(row) and row[i].strip() and row[i + 1].strip():
|
||||
try:
|
||||
beginn = datetime.strptime(row[i].strip(), '%Y-%m-%d').date()
|
||||
ende = datetime.strptime(row[i + 1].strip(), '%Y-%m-%d').date()
|
||||
faktor = float(row[i + 2].strip()) if row[i + 2].strip() else 0
|
||||
|
||||
# Zeitraum speichern
|
||||
self.alle_zeitraeume[eltern_name].append((beginn, ende, faktor))
|
||||
|
||||
# Faktor für Tage im aktuellen Planungsmonat setzen
|
||||
for tag in self.tage:
|
||||
if beginn <= tag <= ende:
|
||||
self.dienstfaktoren[eltern_name][tag] = faktor
|
||||
|
||||
except (ValueError, IndexError):
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# Tage ohne expliziten Faktor auf 0 setzen
|
||||
for tag in self.tage:
|
||||
if tag not in self.dienstfaktoren[eltern_name]:
|
||||
self.dienstfaktoren[eltern_name][tag] = 0
|
||||
|
||||
print(f"Dienstfaktoren geladen für {len(self.dienstfaktoren)} Eltern")
|
||||
print(f"Zeiträume gespeichert für globale Fairness-Berechnung")
|
||||
|
||||
def lade_vorherige_ausgaben_csv(self, datei):
|
||||
"""Lädt vorherige-ausgaben.csv für Fairness-Constraints"""
|
||||
print(f"Lade vorherige Ausgaben aus {datei}...")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
with open(datei, 'r', encoding='utf-8') as f:
|
||||
reader = csv.reader(f)
|
||||
header = next(reader)
|
||||
|
||||
# Dienst-Spalten finden
|
||||
dienst_spalten = {}
|
||||
for i, col_name in enumerate(header[2:], 2): # Ab Spalte 2 (nach Datum, Wochentag)
|
||||
for dienst_kürzel, dienst_name in self.dienst_namen.items():
|
||||
if dienst_name.lower() in col_name.lower() or dienst_kürzel == col_name:
|
||||
dienst_spalten[dienst_kürzel] = i
|
||||
break
|
||||
|
||||
for row in reader:
|
||||
if len(row) < 3:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# Datum parsen
|
||||
try:
|
||||
datum = datetime.strptime(row[0].strip(), '%Y-%m-%d').date()
|
||||
except ValueError:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# Zugeteilte Dienste zählen UND mit Datum speichern
|
||||
for dienst, spalte_idx in dienst_spalten.items():
|
||||
if spalte_idx < len(row) and row[spalte_idx].strip():
|
||||
# Mehrere Eltern können in einer Zelle stehen (durch Leerzeichen getrennt)
|
||||
eltern_liste = row[spalte_idx].strip().split()
|
||||
for eltern_name in eltern_liste:
|
||||
if eltern_name in self.eltern:
|
||||
# Summierung für Kompatibilität
|
||||
self.vorherige_dienste[eltern_name][dienst] += 1
|
||||
# Historische Dienste mit Datum speichern
|
||||
self.historische_dienste.append((datum, eltern_name, dienst))
|
||||
|
||||
except FileNotFoundError:
|
||||
print("Keine vorherigen Ausgaben gefunden - starte ohne historische Daten")
|
||||
|
||||
print(f"Vorherige Dienste geladen: {dict(self.vorherige_dienste)}")
|
||||
print(f"Historische Dienste mit Datum: {len(self.historische_dienste)} Einträge")
|
||||
|
||||
def berechne_dienstfaktor_an_datum(self, eltern, datum):
|
||||
"""Berechnet den Dienstfaktor eines Elternteils an einem bestimmten Datum"""
|
||||
if eltern not in self.alle_zeitraeume:
|
||||
return 0
|
||||
|
||||
for beginn, ende, faktor in self.alle_zeitraeume[eltern]:
|
||||
if beginn <= datum <= ende:
|
||||
return faktor
|
||||
return 0
|
||||
|
||||
def berechne_faire_zielverteilung(self):
|
||||
"""Berechnet die faire Zielanzahl von Diensten pro Eltern-Dienst-Kombination
|
||||
basierend auf tatsächlich geleisteten historischen Diensten und deren fairer Umverteilung"""
|
||||
|
||||
ziel_dienste = defaultdict(lambda: defaultdict(float)) # {eltern: {dienst: anzahl}}
|
||||
|
||||
print("\nBerechne faire Zielverteilung basierend auf historischen Daten...")
|
||||
|
||||
# Wenn keine historischen Daten vorhanden, nur aktuellen Monat berechnen
|
||||
if not self.historische_dienste:
|
||||
print(" Keine historischen Daten - berechne nur für aktuellen Monat")
|
||||
for dienst in self.dienste:
|
||||
benoetigte_dienste_monat = sum(
|
||||
1 for tag in self.tage
|
||||
if dienst in self.benoetigte_dienste.get(tag, [])
|
||||
)
|
||||
|
||||
if dienst == 'A':
|
||||
benoetigte_dienste_monat *= 2
|
||||
|
||||
if benoetigte_dienste_monat > 0:
|
||||
gesamt_dienstfaktor_monat = sum(
|
||||
sum(self.dienstfaktoren.get(e, {}).get(tag, 0) for tag in self.tage)
|
||||
for e in self.eltern
|
||||
)
|
||||
|
||||
if gesamt_dienstfaktor_monat > 0:
|
||||
for eltern in self.eltern:
|
||||
monatsfaktor = sum(
|
||||
self.dienstfaktoren.get(eltern, {}).get(tag, 0)
|
||||
for tag in self.tage
|
||||
)
|
||||
if monatsfaktor > 0:
|
||||
anteil = monatsfaktor / gesamt_dienstfaktor_monat
|
||||
faire_zuteilung = anteil * benoetigte_dienste_monat
|
||||
ziel_dienste[eltern][dienst] = faire_zuteilung
|
||||
return ziel_dienste
|
||||
|
||||
# Historische Dienste nach Datum gruppieren
|
||||
historische_tage = set(datum for datum, _, _ in self.historische_dienste)
|
||||
print(f" Analysiere {len(historische_tage)} historische Tage mit {len(self.historische_dienste)} Diensten")
|
||||
|
||||
for dienst in self.dienste:
|
||||
print(f" Verarbeite Dienst {dienst}...")
|
||||
|
||||
# 1. HISTORISCHE PERIODE: Faire Umverteilung der tatsächlich geleisteten Dienste
|
||||
historische_dienste_dieses_typs = [
|
||||
(datum, eltern) for datum, eltern, d in self.historische_dienste
|
||||
if d == dienst
|
||||
]
|
||||
|
||||
print(f" Gefundene historische {dienst}-Dienste: {len(historische_dienste_dieses_typs)}")
|
||||
|
||||
# Gruppiere nach Datum
|
||||
dienste_pro_tag = defaultdict(list)
|
||||
for datum, eltern in historische_dienste_dieses_typs:
|
||||
dienste_pro_tag[datum].append(eltern)
|
||||
|
||||
# Für jeden historischen Tag faire Umverteilung berechnen
|
||||
for hist_datum, geleistete_eltern in dienste_pro_tag.items():
|
||||
anzahl_dienste = len(geleistete_eltern) # Anzahl Dienste an diesem Tag
|
||||
|
||||
# Dienstfaktoren aller Eltern für diesen historischen Tag berechnen
|
||||
dienstfaktoren_tag = {}
|
||||
gesamt_dienstfaktor_tag = 0
|
||||
|
||||
for eltern in self.eltern:
|
||||
faktor = self.berechne_dienstfaktor_an_datum(eltern, hist_datum)
|
||||
dienstfaktoren_tag[eltern] = faktor
|
||||
gesamt_dienstfaktor_tag += faktor
|
||||
|
||||
# Faire Umverteilung der an diesem Tag geleisteten Dienste
|
||||
if gesamt_dienstfaktor_tag > 0:
|
||||
for eltern in self.eltern:
|
||||
if dienstfaktoren_tag[eltern] > 0:
|
||||
anteil = dienstfaktoren_tag[eltern] / gesamt_dienstfaktor_tag
|
||||
faire_zuteilung = anteil * anzahl_dienste
|
||||
ziel_dienste[eltern][dienst] += faire_zuteilung
|
||||
|
||||
if faire_zuteilung > 0.01: # Debug nur für relevante Werte
|
||||
print(f" {hist_datum}: {eltern} Faktor={dienstfaktoren_tag[eltern]} "
|
||||
f"-> {faire_zuteilung:.2f} von {anzahl_dienste} Diensten")
|
||||
|
||||
# 2. AKTUELLER MONAT: Faire Verteilung der benötigten Dienste
|
||||
benoetigte_dienste_monat = sum(
|
||||
1 for tag in self.tage
|
||||
if dienst in self.benoetigte_dienste.get(tag, [])
|
||||
)
|
||||
|
||||
if dienst == 'A':
|
||||
benoetigte_dienste_monat *= 2
|
||||
|
||||
if benoetigte_dienste_monat > 0:
|
||||
# Gesamtdienstfaktor für aktuellen Monat
|
||||
gesamt_dienstfaktor_monat = sum(
|
||||
sum(self.dienstfaktoren.get(e, {}).get(tag, 0) for tag in self.tage)
|
||||
for e in self.eltern
|
||||
)
|
||||
|
||||
if gesamt_dienstfaktor_monat > 0:
|
||||
for eltern in self.eltern:
|
||||
monatsfaktor = sum(
|
||||
self.dienstfaktoren.get(eltern, {}).get(tag, 0)
|
||||
for tag in self.tage
|
||||
)
|
||||
if monatsfaktor > 0:
|
||||
anteil = monatsfaktor / gesamt_dienstfaktor_monat
|
||||
faire_zuteilung = anteil * benoetigte_dienste_monat
|
||||
ziel_dienste[eltern][dienst] += faire_zuteilung
|
||||
|
||||
# Debug-Ausgabe für diesen Dienst
|
||||
total_historisch = sum(
|
||||
ziel_dienste[e][dienst] for e in self.eltern
|
||||
if dienst in [d for _, _, d in self.historische_dienste if d == dienst]
|
||||
)
|
||||
total_aktuell = benoetigte_dienste_monat
|
||||
print(f" {dienst}: Historisch faire Summe={total_historisch:.1f}, "
|
||||
f"Aktuell benötigt={total_aktuell}")
|
||||
|
||||
# Debug-Output: Detaillierte Zielverteilung
|
||||
print("\n Berechnete Zielverteilung (basierend auf tatsächlichen historischen Diensten):")
|
||||
for eltern in sorted(self.eltern):
|
||||
for dienst in self.dienste:
|
||||
if ziel_dienste[eltern][dienst] > 0.1: # Nur relevante Werte
|
||||
ist = self.vorherige_dienste[eltern][dienst]
|
||||
ziel = ziel_dienste[eltern][dienst]
|
||||
print(f" {eltern} {dienst}: IST={ist}, FAIRE_ZIEL={ziel:.2f}, DIFF={ziel-ist:.2f}")
|
||||
|
||||
return ziel_dienste
|
||||
|
||||
def erstelle_optimierungsmodell(self):
|
||||
"""Erstellt das PuLP Optimierungsmodell"""
|
||||
print("Erstelle Optimierungsmodell...")
|
||||
|
||||
# Debugging: Verfügbarkeit prüfen
|
||||
print("\nDebug: Verfügbarkeit analysieren...")
|
||||
for tag in self.tage[:5]: # Erste 5 Tage
|
||||
verfügbare = [e for e in self.eltern if self.verfügbarkeit.get((e, tag), True)]
|
||||
benötigte = self.benoetigte_dienste.get(tag, [])
|
||||
print(f" {tag}: Benötigt {len(benötigte)} Dienste {benötigte}, verfügbar: {verfügbare}")
|
||||
|
||||
# LP Problem erstellen
|
||||
prob = pulp.LpProblem("Elterndienstplaner", pulp.LpMinimize)
|
||||
|
||||
# Entscheidungsvariablen: x[eltern, tag, dienst] ∈ {0,1}
|
||||
x = {}
|
||||
for eltern in self.eltern:
|
||||
for tag in self.tage:
|
||||
for dienst in self.dienste:
|
||||
if dienst in self.benoetigte_dienste.get(tag, []):
|
||||
x[eltern, tag, dienst] = pulp.LpVariable(
|
||||
f"x_{eltern.replace(' ', '_')}_{tag}_{dienst}",
|
||||
cat='Binary'
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Vereinfachtes Modell: Grundlegende Constraints
|
||||
|
||||
# C1: Je Eltern und Dienst nur einmal die Woche
|
||||
woche_start = self.tage[0]
|
||||
woche_nr = 0
|
||||
while woche_start <= self.tage[-1]:
|
||||
woche_ende = min(woche_start + timedelta(days=6), self.tage[-1])
|
||||
woche_tage = [t for t in self.tage if woche_start <= t <= woche_ende]
|
||||
|
||||
for eltern in self.eltern:
|
||||
for dienst in self.dienste:
|
||||
woche_vars = []
|
||||
for tag in woche_tage:
|
||||
if (eltern, tag, dienst) in x:
|
||||
woche_vars.append(x[eltern, tag, dienst])
|
||||
|
||||
if woche_vars:
|
||||
prob += pulp.lpSum(woche_vars) <= 1, f"C1_{eltern.replace(' ', '_')}_{dienst}_w{woche_nr}"
|
||||
|
||||
woche_start += timedelta(days=7)
|
||||
woche_nr += 1
|
||||
|
||||
# C2: Je Eltern nur einen Dienst am Tag
|
||||
for eltern in self.eltern:
|
||||
for tag in self.tage:
|
||||
tag_vars = []
|
||||
for dienst in self.dienste:
|
||||
if (eltern, tag, dienst) in x:
|
||||
tag_vars.append(x[eltern, tag, dienst])
|
||||
|
||||
if tag_vars:
|
||||
prob += pulp.lpSum(tag_vars) <= 1, f"C2_{eltern.replace(' ', '_')}_{tag}"
|
||||
|
||||
# C3: Dienste nur verfügbaren Eltern zuteilen
|
||||
for eltern in self.eltern:
|
||||
for tag in self.tage:
|
||||
if not self.verfügbarkeit.get((eltern, tag), True):
|
||||
for dienst in self.dienste:
|
||||
if (eltern, tag, dienst) in x:
|
||||
prob += x[eltern, tag, dienst] == 0, f"C3_{eltern.replace(' ', '_')}_{tag}_{dienst}"
|
||||
|
||||
# Alle benötigten Dienste müssen zugeteilt werden (flexibel)
|
||||
for tag in self.tage:
|
||||
for dienst in self.benoetigte_dienste.get(tag, []):
|
||||
dienst_vars = []
|
||||
verfuegbare_eltern = 0
|
||||
for eltern in self.eltern:
|
||||
if (eltern, tag, dienst) in x:
|
||||
# Prüfe ob Eltern verfügbar
|
||||
if self.verfügbarkeit.get((eltern, tag), True):
|
||||
dienst_vars.append(x[eltern, tag, dienst])
|
||||
verfuegbare_eltern += 1
|
||||
|
||||
if dienst_vars:
|
||||
# Genau 1 Person pro Dienst (außer Elternabend: genau 2)
|
||||
benoetigte_personen = 2 if dienst == 'A' else 1
|
||||
prob += pulp.lpSum(dienst_vars) == benoetigte_personen, f"Bedarf_{tag}_{dienst}"
|
||||
|
||||
# FAIRNESS-CONSTRAINTS UND ZIELFUNKTION
|
||||
objective_terms = []
|
||||
|
||||
# Berechne faire Zielverteilung
|
||||
ziel_dienste = self.berechne_faire_zielverteilung()
|
||||
|
||||
# Hilfsvariablen für Fairness-Abweichungen
|
||||
fairness_abweichung_lokal = {} # F2
|
||||
fairness_abweichung_global = {} # F1
|
||||
|
||||
for eltern in self.eltern:
|
||||
for dienst in self.dienste:
|
||||
fairness_abweichung_lokal[eltern, dienst] = pulp.LpVariable(
|
||||
f"fair_lokal_{eltern.replace(' ', '_')}_{dienst}", lowBound=0)
|
||||
fairness_abweichung_global[eltern, dienst] = pulp.LpVariable(
|
||||
f"fair_global_{eltern.replace(' ', '_')}_{dienst}", lowBound=0)
|
||||
|
||||
# F1: Globale Fairness & F2: Lokale Fairness
|
||||
for eltern in self.eltern:
|
||||
for dienst in self.dienste:
|
||||
# Dienstfaktor für aktuellen Monat
|
||||
monatlicher_dienstfaktor = sum(
|
||||
self.dienstfaktoren.get(eltern, {}).get(tag, 0) for tag in self.tage
|
||||
)
|
||||
|
||||
if monatlicher_dienstfaktor > 0:
|
||||
# Tatsächliche Dienste im aktuellen Monat
|
||||
tatsaechliche_dienste_monat = pulp.lpSum(
|
||||
x[eltern, tag, dienst]
|
||||
for tag in self.tage
|
||||
if (eltern, tag, dienst) in x
|
||||
)
|
||||
|
||||
# F2: Lokale Fairness - nur aktueller Monat
|
||||
benoetigte_dienste_monat = sum(
|
||||
1 for tag in self.tage
|
||||
if dienst in self.benoetigte_dienste.get(tag, [])
|
||||
)
|
||||
if dienst == 'A':
|
||||
benoetigte_dienste_monat *= 2
|
||||
|
||||
gesamt_dienstfaktor_monat = sum(
|
||||
sum(self.dienstfaktoren.get(e, {}).get(tag, 0) for tag in self.tage)
|
||||
for e in self.eltern
|
||||
)
|
||||
|
||||
if gesamt_dienstfaktor_monat > 0 and benoetigte_dienste_monat > 0:
|
||||
erwartete_dienste_lokal = (
|
||||
monatlicher_dienstfaktor / gesamt_dienstfaktor_monat
|
||||
) * benoetigte_dienste_monat
|
||||
|
||||
# F2: Lokale Fairness-Constraints
|
||||
prob += (tatsaechliche_dienste_monat - erwartete_dienste_lokal <=
|
||||
fairness_abweichung_lokal[eltern, dienst])
|
||||
prob += (erwartete_dienste_lokal - tatsaechliche_dienste_monat <=
|
||||
fairness_abweichung_lokal[eltern, dienst])
|
||||
|
||||
# F1: Globale Fairness - basierend auf berechneter Zielverteilung
|
||||
ziel_gesamt = ziel_dienste[eltern][dienst]
|
||||
vorherige_dienste = self.vorherige_dienste[eltern][dienst]
|
||||
|
||||
if ziel_gesamt > 0:
|
||||
# Tatsächliche Dienste global (Vergangenheit + geplant)
|
||||
total_dienste_inkl_vergangenheit = tatsaechliche_dienste_monat + vorherige_dienste
|
||||
|
||||
# F1: Globale Fairness-Constraints
|
||||
prob += (total_dienste_inkl_vergangenheit - ziel_gesamt <=
|
||||
fairness_abweichung_global[eltern, dienst])
|
||||
prob += (ziel_gesamt - total_dienste_inkl_vergangenheit <=
|
||||
fairness_abweichung_global[eltern, dienst])
|
||||
|
||||
# Gewichtung: Jahresanfang F1 stärker, Jahresende F2 stärker
|
||||
# Annahme: September = Jahresanfang, Juli = Jahresende
|
||||
aktueller_monat = self.tage[0].month if self.tage else 1
|
||||
if 9 <= aktueller_monat <= 12: # Sep-Dez: Jahresanfang
|
||||
gewicht_f1 = 100 # Global wichtiger
|
||||
gewicht_f2 = 50 # Lokal weniger wichtig
|
||||
elif 1 <= aktueller_monat <= 3: # Jan-Mar: Jahresmitte
|
||||
gewicht_f1 = 75
|
||||
gewicht_f2 = 75
|
||||
else: # Apr-Jul: Jahresende
|
||||
gewicht_f1 = 50 # Global weniger wichtig
|
||||
gewicht_f2 = 100 # Lokal wichtiger
|
||||
|
||||
# Fairness-Terme zur Zielfunktion hinzufügen
|
||||
for eltern in self.eltern:
|
||||
for dienst in self.dienste:
|
||||
objective_terms.append(gewicht_f1 * fairness_abweichung_global[eltern, dienst])
|
||||
objective_terms.append(gewicht_f2 * fairness_abweichung_lokal[eltern, dienst])
|
||||
|
||||
# P1: Bevorzugte Dienste (positiv belohnen)
|
||||
for (eltern, tag, dienst), präf in self.präferenzen.items():
|
||||
if (eltern, tag, dienst) in x and präf == 1: # bevorzugt
|
||||
objective_terms.append(-5 * x[eltern, tag, dienst]) # Schwächer als Fairness
|
||||
|
||||
# P2: Abgelehnte Dienste (bestrafen)
|
||||
for (eltern, tag, dienst), präf in self.präferenzen.items():
|
||||
if (eltern, tag, dienst) in x and präf == -1: # abgelehnt
|
||||
objective_terms.append(25 * x[eltern, tag, dienst]) # Schwächer als Fairness
|
||||
|
||||
# Zielfunktion setzen
|
||||
if objective_terms:
|
||||
prob += pulp.lpSum(objective_terms)
|
||||
else:
|
||||
# Fallback: Minimiere Gesamtanzahl Dienste
|
||||
prob += pulp.lpSum([var for var in x.values()])
|
||||
|
||||
print(f"Verwende Gewichtung: F1 (global) = {gewicht_f1}, F2 (lokal) = {gewicht_f2}")
|
||||
print(f"Modell erstellt mit {len(x)} Variablen und {len(prob.constraints)} Constraints")
|
||||
return prob, x
|
||||
|
||||
def löse_optimierung(self, prob, x):
|
||||
"""Löst das Optimierungsproblem"""
|
||||
print("Löse Optimierungsproblem...")
|
||||
|
||||
# Solver wählen (verfügbare Solver testen)
|
||||
solver = None
|
||||
try:
|
||||
solver = pulp.PULP_CBC_CMD(msg=0) # Standard CBC Solver
|
||||
except:
|
||||
try:
|
||||
solver = pulp.GLPK_CMD(msg=0) # GLPK falls verfügbar
|
||||
except:
|
||||
solver = None # Default Solver
|
||||
|
||||
prob.solve(solver)
|
||||
|
||||
status = pulp.LpStatus[prob.status]
|
||||
print(f"Optimierung abgeschlossen: {status}")
|
||||
|
||||
if prob.status != pulp.LpStatusOptimal:
|
||||
print("WARNUNG: Keine optimale Lösung gefunden!")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
# Lösung extrahieren
|
||||
lösung = {}
|
||||
for (eltern, tag, dienst), var in x.items():
|
||||
if var.varValue and var.varValue > 0.5: # Binary variable ist 1
|
||||
if tag not in lösung:
|
||||
lösung[tag] = {}
|
||||
if dienst not in lösung[tag]:
|
||||
lösung[tag][dienst] = []
|
||||
lösung[tag][dienst].append(eltern)
|
||||
|
||||
return lösung
|
||||
|
||||
def schreibe_ausgabe_csv(self, datei, lösung):
|
||||
"""Schreibt die Lösung in die ausgabe.csv"""
|
||||
print(f"Schreibe Ergebnisse nach {datei}...")
|
||||
|
||||
with open(datei, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
|
||||
writer = csv.writer(f)
|
||||
|
||||
# Header schreiben
|
||||
header = ['Datum', 'Wochentag'] + [self.dienst_namen[d] for d in self.dienste]
|
||||
writer.writerow(header)
|
||||
|
||||
# Daten schreiben
|
||||
for tag in sorted(self.tage):
|
||||
wochentag = ['Montag', 'Dienstag', 'Mittwoch', 'Donnerstag', 'Freitag', 'Samstag', 'Sonntag'][tag.weekday()]
|
||||
|
||||
row = [tag.strftime('%Y-%m-%d'), wochentag]
|
||||
|
||||
for dienst in self.dienste:
|
||||
if tag in lösung and dienst in lösung[tag]:
|
||||
eltern_str = ' '.join(lösung[tag][dienst])
|
||||
else:
|
||||
eltern_str = ''
|
||||
row.append(eltern_str)
|
||||
|
||||
writer.writerow(row)
|
||||
|
||||
print("Ausgabe erfolgreich geschrieben!")
|
||||
|
||||
def drucke_statistiken(self, lösung):
|
||||
"""Druckt Statistiken zur Lösung"""
|
||||
print("\n" + "="*50)
|
||||
print("STATISTIKEN")
|
||||
print("="*50)
|
||||
|
||||
# Dienste pro Eltern zählen
|
||||
dienste_pro_eltern = defaultdict(lambda: defaultdict(int))
|
||||
for tag, tag_dienste in lösung.items():
|
||||
for dienst, eltern_liste in tag_dienste.items():
|
||||
for eltern in eltern_liste:
|
||||
dienste_pro_eltern[eltern][dienst] += 1
|
||||
|
||||
# Gesamtübersicht
|
||||
print("\nDienste pro Eltern:")
|
||||
for eltern in sorted(self.eltern):
|
||||
gesamt = sum(dienste_pro_eltern[eltern].values())
|
||||
dienste_detail = ', '.join(f"{d}:{dienste_pro_eltern[eltern][d]}"
|
||||
for d in self.dienste if dienste_pro_eltern[eltern][d] > 0)
|
||||
print(f" {eltern:15} {gesamt:3d} ({dienste_detail})")
|
||||
|
||||
# Dienstfaktor-Analyse
|
||||
print(f"\nDienstfaktoren im Planungszeitraum:")
|
||||
for eltern in sorted(self.eltern):
|
||||
faktor_summe = sum(self.dienstfaktoren.get(eltern, {}).get(tag, 0) for tag in self.tage)
|
||||
print(f" {eltern:15} {faktor_summe:.1f}")
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
if len(sys.argv) < 4:
|
||||
print("Usage: ./elterndienstplaner.py <eingabe.csv> <eltern.csv> <ausgabe.csv> [<vorherige-ausgaben.csv>]")
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
|
||||
eingabe_datei = sys.argv[1]
|
||||
eltern_datei = sys.argv[2]
|
||||
ausgabe_datei = sys.argv[3]
|
||||
vorherige_datei = sys.argv[4] if len(sys.argv) > 4 else None
|
||||
|
||||
print("Elterndienstplaner gestartet")
|
||||
print("="*50)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
planer = Elterndienstplaner()
|
||||
|
||||
# Daten laden
|
||||
planer.lade_eingabe_csv(eingabe_datei)
|
||||
planer.lade_eltern_csv(eltern_datei)
|
||||
if vorherige_datei:
|
||||
planer.lade_vorherige_ausgaben_csv(vorherige_datei)
|
||||
|
||||
# Optimierung
|
||||
prob, x = planer.erstelle_optimierungsmodell()
|
||||
lösung = planer.löse_optimierung(prob, x)
|
||||
|
||||
if lösung is not None:
|
||||
# Ergebnisse ausgeben
|
||||
planer.schreibe_ausgabe_csv(ausgabe_datei, lösung)
|
||||
planer.drucke_statistiken(lösung)
|
||||
print("\n✓ Planung erfolgreich abgeschlossen!")
|
||||
else:
|
||||
print("\n✗ Fehler: Keine gültige Lösung gefunden!")
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"\n✗ Fehler: {e}")
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
1
elterndienstplaner.sh
Executable file
1
elterndienstplaner.sh
Executable file
@ -0,0 +1 @@
|
||||
/home/jwit/privat/elterndienstplaner/.venv/bin/python elterndienstplaner.py eingabe.csv eltern.csv ausgabe.csv vorherige-ausgaben.csv
|
||||
37
vorherige-ausgaben.csv
Normal file
37
vorherige-ausgaben.csv
Normal file
@ -0,0 +1,37 @@
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Datum,Wochentag,Frühstücksdienst,Putznotdienst,Essensausgabenotdienst,Kochen,Elternabend
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2025-12-02,Montag,Paula,Erwin,Laura,,
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2025-12-03,Dienstag,Laura,Ben & Nele,Paula,,
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2025-12-04,Mittwoch,Erwin,Paula,Ben & Nele,,
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2025-12-05,Donnerstag,Ben & Nele,Laura,Erwin,,
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2025-12-06,Freitag,Jonas,Marie,Laura,,
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2025-12-09,Montag,Laura,Ben & Nele,Jonas,,
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2025-12-10,Dienstag,Marie,Paula,Ben & Nele,,
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2025-12-11,Mittwoch,Ben & Nele,Laura,Erwin,Paula,
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2025-12-12,Donnerstag,Paula,Jonas,Marie,,
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2025-12-13,Freitag,Laura,Jonas,Paula,,
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2025-12-16,Montag,Erwin,Marie,Ben & Nele,,
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2025-12-17,Dienstag,Ben & Nele,Laura,Jonas,,
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2025-12-18,Mittwoch,Marie,Erwin,Laura,,
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2025-12-19,Donnerstag,Laura,Ben & Nele,Paula,,
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2025-12-20,Freitag,Jonas,Paula,Ben & Nele,Ben & Nele,Laura Erwin
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2025-11-01,Freitag,Laura,Erwin,Ben & Nele,,
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2025-11-04,Montag,Paula,Ben & Nele,Laura,,
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2025-11-05,Dienstag,Erwin,Paula,Ben & Nele,,
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2025-11-06,Mittwoch,Ben & Nele,Laura,Erwin,Erwin,
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2025-11-07,Donnerstag,Paula,Erwin,Laura,,
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2025-11-08,Freitag,Laura,Ben & Nele,Paula,,
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2025-11-11,Montag,Erwin,Paula,Ben & Nele,,
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2025-11-12,Dienstag,Ben & Nele,Laura,Erwin,,
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2025-11-13,Mittwoch,Paula,Erwin,Laura,,
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2025-11-14,Donnerstag,Laura,Ben & Nele,Paula,,
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2025-11-15,Freitag,Erwin,Paula,Ben & Nele,,
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2025-11-18,Montag,Ben & Nele,Laura,Erwin,,
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2025-11-19,Dienstag,Paula,Erwin,Laura,,
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2025-11-20,Mittwoch,Laura,Ben & Nele,Paula,Paula,
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2025-11-21,Donnerstag,Erwin,Paula,Ben & Nele,,
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2025-11-22,Freitag,Ben & Nele,Laura,Erwin,,
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2025-11-25,Montag,Paula,Erwin,Laura,,
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2025-11-26,Dienstag,Laura,Ben & Nele,Paula,,
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2025-11-27,Mittwoch,Erwin,Paula,Ben & Nele,,
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2025-11-28,Donnerstag,Ben & Nele,Laura,Erwin,,
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2025-11-29,Freitag,Paula,Erwin,Laura,Laura,Ben & Nele Erwin
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