服务业一天多高峰现象,导致提升任务覆盖率与充分利用人力资源之间有矛盾,满足高峰期顾客需求则低谷期员工大量闲置;追求人力充分利用则要牺牲一部分高峰期任务。某大型机场引入两头班模式解决这一矛盾,分配一部分人员服务完一个高峰后,先回家休息,然后返回服务另一高峰。优化目标为在指定两头班的数量下,减少未分配任务数。针对带有两头班的人员排班问题,本文采用两阶段建模与求解。第一阶段为班次生成,采用混合整数线性规划模型,该模型可同时刻画两头班班次与正常班班次。在生成班次时,不仅需要生成高质量的正常班次,还需要生成指定数量的两头班班次。生成正常班次的方法为依次选出任务序列中优先级较高的任务,继而利用类似最短路算法将尽可能多的任务与该任务放入同一班次中。再把生成的正常班次进行拼接,产生指定数量的两头班班次。第二阶段为班次分配,基于第一阶段生成的班次,采用集合覆盖模型求解。在满足员工休息天数与相邻班次休息时间等约束条件下,尽可能多的将班次分配给员工,达到最小化未分配任务数的目标。本文提出了三种班次分配算法,分别为:班次分配员工算法、员工分配班次算法与综合分配算法。其中,综合分配算法与其他两种方法不同,没有优先考虑班次或员工,而是综合考虑每天班次与员工的最大匹配数。本文基于机场的24组真实算例与72组生成算例通过数值实验验证算法的有效性。首先利用机场的24组真实算例对班次生成阶段选择优先级任务的四种方法进行了比较。在选定不同数量两头班与不同的班次分配算法下,得出根据任务时段总数来判断任务优先级的方式可以得到最低数量的未分配任务人次数。其次对三种班次分配算法做出对比,机场的24组算例与72组算例的实验结果表明在两头班数量较多时,综合分配算法相较其余两种算法有较优的表现。在两头班数量由0增加至30时,机场的真实算例得出的结果为减少56个未分配任务人次数,对提升管理效率有重大意义。