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如何使用混合果蝇优化算法进行现场服务调度问题的解决方法
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员工技能熟练程度对现场服务调度问题（ FSSP）的执行效率有极大影响，现有研究中未考虑员工技能因素。针对上述问题，首先以员工的旅行时间、服务时间和等待时间为优化目标，建立考虑员工技能熟练程度的FSSP模型；然后，提出混合果蝇优化算法（ HFOA）对该模型进行优化求解，根据问题特征和算法特点，设计了基于矩阵的编码方法；定义了两类矩阵操作，提出了3种搜索算子，重构了果蝇优化算法（ FOA）的嗅觉搜索和视觉搜索过程；为了提升算法性能，构造了基于最邻近插入启发式算法的初始化算子；最后，通过典型实例对算法进行了仿真实验，并与遗传算法（ GA）、贪婪随机自适应搜索过程（ GRASP）算法进行了比较。实验数据显示，与其他两种算法相比，HFOA在均值和最优值方面表现更优秀。结果表明改进初始化方法和搜索策略后，HFOA在优化的精度和稳定性上优于其他算法。
现场服务通常指在顾客指定的地理位置，满足顾客需求而进行的一系列活动。现场服务广泛存在于各个行业，如电力、通信系统的维护保障，家电、家具行业的售后安装维修、医疗健康领域的家庭看护，制造企业的维护、维修、运行设备（ Maintenance，Repair＆Operations，MRO）服务等。据统计，仅上海市2010年的家电行业服务产值已达20亿元。2014全球航空企业的MRO的服务产值超过50亿美元。随着大数据、移动互联网等信息技术的发展，线上到线下（ Online ToOffline．020）等商业模式的兴起，顾客的个性化需求和定制化服务需求的日益增多，现场服务的作用愈发重要。现场服务的效率和质量与服务人员的合理配置及线路规划密切相关。不合理的任务及线路安排，容易出现员工在途时间长、顾客等待时间长、员工技能与任务不匹配等问题，从而影响服务质量和服务效率，进而影响顾客的满意度，最终导致企业利润的下降，因此，现场服务调度问题至关重要。
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