팀 랜더마이저

아니요. GroupMixer에는 사용 제한이 없습니다.

아니요. 계정이나 가입이 필요 없습니다. 이름을 붙여넣고 설정을 조정한 뒤 바로 그룹을 생성하세요.

이 기기의 브라우저 안에서 처리됩니다. 작업 중 참가자 목록과 입력한 모든 데이터는 기기에 남아 있습니다.

예. 페이지가 로드된 후에는 브라우저에서 GroupMixer를 오프라인으로도 계속 사용할 수 있습니다.

예. 참가자에게 역할, 기술, 성별, 부서 같은 속성을 추가한 다음 그룹 간에 균형을 맞출 속성을 선택하세요.

예. 고급 옵션의 고정 사람 기능을 사용해 특정 사람을 모든 세션에서 특정 그룹에 고정할 수 있습니다. 리더, 발표자, 또는 알려진 그룹에 머물러야 하는 사람에게 유용합니다.

예. 세션 수를 설정하고 “반복 매칭 최소화”를 켜면 라운드 전체의 반복을 줄일 수 있습니다.

Zoom 사전 배정 CSV 또는 참가자 이메일이 있는 스프레드시트를 가져오고, 방 수와 세션 수를 선택한 뒤 “반복 매칭 최소화”를 켠 상태로 그룹을 생성하세요. 그런 다음 Share & Export → Download Zoom breakout CSV를 사용합니다. 여러 세션의 경우 GroupMixer는 라운드별 Zoom CSV가 들어 있는 ZIP을 내려받습니다. 해당 라운드 전에 올바른 CSV를 Zoom의 Breakout Room pre-assign 화면에 업로드하세요. Zoom은 이메일 주소로 참가자를 매칭하므로 같은 이메일로 참가해야 합니다.

예. 부분 참석은 시나리오 편집기에서 설정할 수 있습니다. 일정을 생성하기 전에 각 세션에 참석하는 참가자를 지정하세요.

예. 시나리오 편집기에서 그룹별 또는 세션별로 다른 사용자 지정 정원을 설정할 수 있습니다.

예. 시나리오 편집기의 그룹 방문에서 선택한 사람과 그룹에 대해 세션 전체의 정확한, 최소, 또는 최대 방문 횟수를 설정할 수 있습니다. 스테이션 순환, 과제 노출, 방문 제한에 유용합니다.

부분 참석, 그룹·세션별 사용자 지정 정원, 세션별 규칙, 가중 선호, 짝 만남, 그룹 방문, 고급 조정, 솔버 설정, 이전 결과, 결과 분석처럼 이 페이지에 없는 제어가 필요할 때 시나리오 편집기를 사용하세요.

솔버는 가중 점수를 최소화합니다. 주요 항목은 반복 만남 페널티, 속성 균형 페널티, 가중 소프트 제약 페널티, 고유 접촉 보상입니다. 낮을수록 좋습니다. 반복과 제약 위반은 점수를 높이고, 새로운 고유 매칭은 점수를 낮춥니다.

GroupMixer는 순수 랜덤 그룹에서 시작하지 않습니다. 먼저 제한된 제약 시나리오/오라클 기반 생성자를 시도합니다. 이 생성자는 유효한 골격을 만들고, 반복을 줄이는 데 도움이 될 때 순수 Social Golfer 구조를 사용한 뒤, 그 구조를 실제 시나리오로 투영하고 검색 전에 검증합니다.

밀집 검색 엔진은 현재 일정에 대한 로컬 변경을 반복해서 제안합니다. 각 후보 변경은 솔버가 유지할지 결정하기 전에 점수 모델에 대해 미리 평가되므로, 요구 사항을 유지하면서 일정을 개선할 수 있습니다.

반복 감소는 로컬 검색 전에 시작됩니다. GroupMixer는 시나리오와 맞을 때 정확하거나 거의 정확한 무반복 구조를 사용해 강한 social-golfer 스타일 접촉 패턴을 구성하려고 합니다. 이후 밀집 검색은 짝 접촉 횟수를 추적하고 첫 만남을 보상하며 반복 초과를 벌점화하고 요구 사항을 깨지 않고 일정을 개선합니다.

요구 사항은 GroupMixer가 일정을 반환하기 위해 반드시 만족해야 하는 규칙입니다. 여기에는 출석, 그룹 정원, 고정 배치, 함께 두기, 떨어뜨리기가 포함됩니다. 선호 조건은 점수화되는 목표입니다. 위반될 수 있지만 점수가 증가합니다. 여기에는 반복 제한, 속성 균형, 속성 합계, 함께 선호, 떨어뜨리기 선호, 짝 만남, 그룹 방문, 고유 접촉 목표가 포함됩니다.

GroupMixer가 점수 0을 찾으면 활성 점수 모델에서 최적임을 의미합니다. 개선할 평가 위반이나 반복 페널티가 남아 있지 않기 때문입니다. 그러나 많은 제약 시나리오에서는 요구 사항이 충돌하거나 수학적으로 불가능해 진짜 최적값이 0보다 클 수 있습니다. GroupMixer는 양수 점수가 전역 최적인지 증명하도록 설계되지 않았고, 복잡한 경우에는 그 증명이 현실적으로 매우 어렵습니다.

아니요. 요구 사항은 제안이 아니라 실행 가능성 규칙으로 처리됩니다. GroupMixer는 먼저 품질 지향 생성자를 시도하고, 이것이 일정을 만들 수 없으면 SAT 기반 실행 가능성 생성자로 전환할 수 있습니다. SAT 솔버가 요구 사항이 불가능함을 증명하면 규칙을 완화하지 않고 실패합니다. 만족하는 일정이 발견되면 이를 시작점으로 사용해 선호 조건과 다른 품질 목표를 계속 최적화합니다.

기능 요청 페이지를 통해 알려주세요. 시나리오 형태, GroupMixer 결과, 더 나은 일정, 점수 계산 방식을 포함해 주세요. 다른 방법이 GroupMixer를 이기는 사례는 솔버 개선을 위한 회귀 테스트나 벤치마크가 될 수 있어 특히 유용합니다. 기능 요청 보내기.

결정적 시드가 제공되지 않으면 검색은 무작위 탐색을 사용합니다. 따라서 실행마다 같은 점수 또는 비슷한 점수의 서로 다른 고품질 일정을 찾을 수 있습니다. 재현성이 중요할 때는 시나리오 편집기에서 고급 사용자가 시드를 설정할 수 있습니다.