mcp-optimizer

# Задачи назначения - Примеры использования ## Описание Задачи назначения решают проблему оптимального распределения ресурсов (работников, машин, задач) для минимизации общих затрат или максимизации эффективности. ## Примеры промптов для LLM ### Пример 1: Назначение сотрудников на проекты ``` Помоги решить задачу назначения сотрудников с помощью MCP Optimizer. У меня есть 4 сотрудника и 4 проекта. Каждый сотрудник может работать над любым проектом, но с разной эффективностью (оценка от 1 до 10): Сотрудники: Алексей, Мария, Дмитрий, Елена Проекты: Веб-сайт, Мобильное приложение, База данных, Аналитика Матрица эффективности: - Алексей: [9, 6, 7, 5] - Мария: [7, 9, 6, 8] - Дмитрий: [8, 7, 9, 6] - Елена: [6, 8, 7, 9] Найди оптимальное назначение для максимизации общей эффективности. ``` ### Пример 2: Распределение машин по заказам ``` Используй MCP Optimizer для решения задачи распределения производственных машин. На заводе есть 5 станков и 5 заказов. Время выполнения каждого заказа на каждом станке (в часах): Станки: A, B, C, D, E Заказы: Заказ1, Заказ2, Заказ3, Заказ4, Заказ5 Матрица времени выполнения: - Станок A: [12, 15, 13, 11, 14] - Станок B: [10, 12, 14, 13, 11] - Станок C: [14, 11, 10, 12, 15] - Станок D: [13, 14, 12, 10, 13] - Станок E: [11, 13, 15, 14, 12] Найди назначение, которое минимизирует общее время производства. ``` ### Пример 3: Назначение водителей на маршруты ``` Реши задачу назначения водителей на маршруты с MCP Optimizer. Транспортная компания имеет 6 водителей и 6 маршрутов. Стоимость назначения каждого водителя на маршрут (в рублях): Водители: Иван, Петр, Сергей, Андрей, Михаил, Николай Маршруты: Москва-СПб, Москва-Казань, Москва-Екатеринбург, Москва-Новосибирск, Москва-Краснодар, Москва-Ростов Матрица стоимости: - Иван: [5000, 4500, 6000, 8000, 4000, 3500] - Петр: [4800, 4200, 5800, 7800, 4200, 3800] - Сергей: [5200, 4800, 6200, 8200, 3800, 3200] - Андрей: [4600, 4000, 5600, 7600, 4400, 4000] - Михаил: [5400, 5000, 6400, 8400, 3600, 3000] - Николай: [4400, 3800, 5400, 7400, 4600, 4200] Найди назначение с минимальными общими затратами. ``` ### Пример 4: Распределение задач между командами ``` Помоги распределить задачи между командами разработки с MCP Optimizer. IT-отдел имеет 3 команды и 3 крупные задачи. Оценка сложности выполнения (баллы сложности): Команды: Frontend, Backend, DevOps Задачи: Новый интерфейс, API интеграция, Инфраструктура Матрица сложности: - Frontend: [3, 8, 9] - Backend: [7, 2, 6] - DevOps: [9, 5, 1] Найди назначение, которое минимизирует общую сложность проекта. ``` ## Структура запроса к MCP Optimizer ```python # Пример вызова функции result = solve_assignment_problem( workers=["Работник1", "Работник2", "Работник3"], tasks=["Задача1", "Задача2", "Задача3"], costs=[ [стоимость_1_1, стоимость_1_2, стоимость_1_3], [стоимость_2_1, стоимость_2_2, стоимость_2_3], [стоимость_3_1, стоимость_3_2, стоимость_3_3] ] ) ``` ## Типичные фразы для активации - "Реши задачу назначения" - "Распредели сотрудников/ресурсы оптимально" - "Найди оптимальное назначение для..." - "Минимизируй затраты на назначение" - "Максимизируй эффективность распределения" - "Помоги с оптимальным распределением задач" ## Применение Задачи назначения используются в: - Управлении персоналом - Планировании производства - Логистике и транспорте - Распределении вычислительных ресурсов - Планировании проектов