Question 1

如何把姓名列表随机分成小组？

Accepted Answer

将姓名粘贴到文本框中（每行一个），设置小组数量或每组人数，然后点击“Generate Groups”。你的小组会立即显示。

Question 2

GroupMixer 是免费的吗？

Accepted Answer

是的。GroupMixer 完全免费使用。如果你觉得它有用并想支持开发，可以通过 GitHub Sponsors 捐助。

Question 3

有使用限制吗？

Accepted Answer

没有。GroupMixer 没有使用限制。

Question 4

我需要账号吗？

Accepted Answer

不需要。无需账号或注册。粘贴姓名，调整设置，然后立即生成小组。

Question 5

我的数据在哪里处理？

Accepted Answer

在此设备上的浏览器中处理。工作过程中，你的参与者列表以及你输入的所有其他数据都会留在你的设备上。

Question 6

首次加载后可以离线使用吗？

Accepted Answer

可以。页面加载后，你可以继续在浏览器中离线使用 GroupMixer。

Question 7

我可以让某些人在一起或分开吗？

Accepted Answer

可以。打开高级选项即可添加 Keep Together（保持在一起）和 Keep Apart（保持分开）规则、多个会话以及属性平衡。

Question 8

我可以按角色、技能、性别或部门进行平衡吗？

Accepted Answer

可以。为参与者添加角色、技能、性别或部门等属性，然后选择要在各组之间平衡的属性。

Question 9

我可以把特定人员固定到某些小组吗？

Accepted Answer

可以。使用高级选项中的 Pinned people（固定人员），可将特定人员在所有会话中固定到特定小组。这适用于负责人、演讲者，或任何必须留在已知小组中的人。

Question 10

我可以避免不同轮次中重复配对吗？

Accepted Answer

可以。设置会话数量并启用“Avoid repeat pairings”，即可减少各轮次之间的重复配对。

Question 11

如何创建尽量少重复的 Zoom 分组讨论室？

Accepted Answer

导入 Zoom 预分配 CSV，或导入包含参与者邮箱的表格，选择房间数量和轮次数，保持“减少重复配对”开启，然后生成分组。接着使用 Share & Export → Download Zoom breakout CSV。多轮时，GroupMixer 会下载一个 ZIP，每轮一个 Zoom CSV；在对应轮次开始前，把正确的 CSV 上传到 Zoom 的 Breakout Room pre-assign 页面。Zoom 通过邮箱匹配参与者，所以请确保大家用同一个邮箱加入会议。

Question 12

我可以为并非每个会话都参加的人创建小组吗？

Accepted Answer

可以。使用场景编辑器处理部分出席。生成日程前，你可以设置每个会话有哪些参与者参加。

Question 13

我可以设置不同的小组大小或房间容量吗？

Accepted Answer

可以。使用场景编辑器设置自定义小组容量，包括为不同小组或不同会话设置不同容量。

Question 14

我可以控制人员访问特定小组的频率吗？

Accepted Answer

可以。使用场景编辑器中的 Group Visits（小组访问），可为选定人员和选定小组在选定会话中设置精确、最小或最大访问次数。这适用于站点轮换、任务接触安排和访问次数上限。

Question 15

我什么时候应该使用场景编辑器？

Accepted Answer

当需要使用本页面未提供的控制项时，请使用场景编辑器，例如部分出席、按小组和会话自定义容量、会话特定规则、加权偏好、Encounters（相遇目标）、Group Visits（小组访问）、高级调优、求解器设置、历史结果和结果分析。

Question 16

GroupMixer 是随机分组生成器吗？

Accepted Answer

是，但它不只是打乱姓名。浏览器中的每次运行都会从浏览器的加密安全随机 API 获取一个新种子。该种子驱动本地 Rust 和 WebAssembly 求解器中的随机化探索。组大小、要求、平衡、减少重复以及其他所选目标会共同决定返回哪个有效日程，因此 GroupMixer 并不声称会从所有可能的分组中进行均匀抽样。

Question 17

GroupMixer 使用什么算法？

Accepted Answer

GroupMixer 使用混合优化流水线。它将场景编译为紧凑的索引表示，构建高质量且可行的初始日程，然后运行局部搜索优化器，其中包含保持分数一致的移动预览、record-to-record 接受、适应性的移动族选择、多样化，以及按运行时间缩放的停止条件。

Question 18

目标函数是什么？

Accepted Answer

求解器会最小化加权分数。主要项包括重复相遇惩罚、属性平衡惩罚、加权软约束惩罚，以及对唯一接触的奖励。分数越低越好：重复和约束违反会提高分数，而新的唯一配对会降低分数。

Question 19

求解器如何创建初始日程？

Accepted Answer

GroupMixer 并不是从纯随机分组开始。它首先尝试一个有界的约束场景／oracle 引导构造器。该构造器会构建满足硬约束的脚手架，在有助于减少重复时使用纯 Social Golfer 结构，将该结构投影回真实场景，并在搜索开始前验证结果。

Question 20

初始日程构建完成后会发生什么？

Accepted Answer

紧凑搜索引擎会不断对当前日程提出局部更改。每个候选更改都会在优化器决定是否保留之前，根据评分模型进行预览，因此搜索可以在保持硬约束有效的同时改进日程。

Question 21

GroupMixer 是否使用元启发式方法进行搜索？

Accepted Answer

是的。主要搜索是迭代局部搜索风格的优化器，具有 record-to-record 或 threshold accepting 行为：会接受改进移动，也可能在早期接受有界的非改进移动，使搜索能够离开局部最优。GroupMixer 还在专门的重复最小化路径中使用自适应邻域选择、多样化突发，以及受 tabu 启发的机制。它并不是单一的教科书式元启发式算法，而是围绕小组分配评分模型组合了多种搜索思路。

Question 22

GroupMixer 如何避免重复配对？

Accepted Answer

减少重复在局部搜索之前就开始了。GroupMixer 会尝试构建强的 social-golfer-style 接触模式，并在与场景匹配时使用精确或近似精确的零重复结构。之后，紧凑搜索会跟踪配对接触次数，奖励首次接触，惩罚过多重复，并在不破坏要求的情况下改进日程。

Question 23

要求和偏好如何处理？

Accepted Answer

出席、容量、Fixed Placements、Keep Together 和 Keep Apart 等要求必须满足。Balance Attributes、Attribute Totals、Prefer Together、Prefer Apart、Encounters 和 Group Visits 等偏好是针对所选人员、小组或场次的加权目标。Avoid Repeats 和 Maximize Contacts 是衡量整个日程质量的全局目标。

Question 24

要求和偏好有什么区别？

Accepted Answer

要求必须满足。偏好是针对所选人员、小组或场次的有范围加权目标。Avoid Repeats 和 Maximize Contacts 是衡量整个日程质量的全局目标。

Question 25

GroupMixer 能证明全局最优吗？

Accepted Answer

如果 GroupMixer 找到分数为 0 的结果，这表示对于当前评分模型已达到最优：没有剩余可改进的计分违反或重复惩罚。不过，在许多有约束的场景中，真正的最优值可能大于 0，因为要求相互冲突，或设计在数学上不可能。GroupMixer 并不是为证明正分数全局最优而设计的；对于许多复杂场景，这种证明在实践中完全不可行。

Question 26

是否有其他工具可以找到比 GroupMixer 更好的日程？

Accepted Answer

大多数情况下，可能没有。OR-Tools 等通用优化工具可以建模此问题的一部分，但在大多数实际场景中，仅使用通用求解器要得到比 GroupMixer 更好的日程极其困难。GroupMixer 将搜索与针对问题的构造启发式结合起来，而通用约束搜索很难低成本地重新发现这些结构：循环赛式配对日程、Kirkman 和近 Kirkman 三元系、有限域仿射平面和横断设计构造、MOLS 和 MOLR 构造、准差矩阵 RTD、可分解 BIBD、自有 social-golfer 起始库、公开日程库以及递归提升。要超过 GroupMixer，通常需要另一种组合算法，而不仅仅是通用模型。

Question 27

如果我找到更好的日程，应该怎么做？

Accepted Answer

请通过功能请求页面报告。请包含场景形状、GroupMixer 结果、更好的日程，以及你如何评分。其他方法胜过 GroupMixer 的案例尤其有用，因为它们可以成为改进求解器的回归测试或基准案例。

Question 28

为什么两次运行会生成不同的日程？

Accepted Answer

除非提供确定性种子，否则搜索会使用随机化探索。因此，不同运行可能找到分数相同或相近但日程不同的高质量结果。在场景编辑器中，如果可复现性很重要，高级用户可以设置种子。

Question 29

GroupMixer 会悄悄忽略困难规则吗？

Accepted Answer

不会。要求被视为可行性规则，而不是建议。GroupMixer 首先尝试以质量为导向的构造器；如果这些构造器无法构建日程，它可以退回到基于 SAT 的可行性构造器。如果 SAT 求解器证明要求不可满足，GroupMixer 会失败，而不是放宽要求。如果找到满足要求的日程，GroupMixer 会将其作为起点，并继续优化偏好和其他质量目标。

最少重复的多轮分组生成器

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多轮分组生成器的使用场景

为多个轮次生成分组

最小化重复配对

规划工作坊轮换

规划社交轮次

平衡重复轮次中的分组

遵守真实约束

常见问题

使用 GroupMixer

隐私、访问和限制

控制项和高级设置

控制和高级设置

随机性与可复现性

自动算法

搜索和减少重复

约束和最优性

基准和更好结果