差旅疲劳量化与快速恢复推荐系统（Python）
一、实际应用场景描述
在智能健康管理课程中，一个高频职业场景是：
员工频繁出差：
早班飞机、深夜高铁、连续会议、酒店轮转。
表面是“完成任务”，
实际是跨时区奔波 + 睡眠中断 + 环境适应压力叠加，
导致慢性疲劳、免疫力下降、工作效率滑坡。
本程序目标：
- ✅ 量化单次差旅的疲劳值
- ✅ 综合评估奔波时长与住宿环境
- ✅ 输出结构化恢复建议
- ✅ 提供可执行的快速恢复方案
二、引入痛点（工程视角）
痛点 技术本质
“累”无法衡量 缺乏统一量化指标
只关注行程长度 忽略环境干扰
恢复靠硬撑 无个性化策略
风险不可见 无疲劳分级
👉 核心问题：
时间负荷 × 环境负荷 × 恢复能力 × 推荐策略
三、核心逻辑讲解（非黑盒）
1️⃣ 输入要素
- 差旅总时长（小时）
- 夜间交通占比（%）
- 住宿安静度（1–5）
- 住宿舒适度（1–5）
2️⃣ 疲劳值模型（教学级）
疲劳值 =
差旅时长 × 0.5
+ 夜间交通比例 × 0.3
+ (5 − 安静度) × 0.1
+ (5 − 舒适度) × 0.1
3️⃣ 疲劳等级划分
疲劳值 等级
< 4 🟢 轻度
4–7 🟡 中度
> 7 🔴 重度
4️⃣ 恢复方案推荐
- 疲劳越重 → 恢复动作越多
- 全部为通用职业健康建议
四、项目结构
business_trip_recovery/
│
├── main.py # 程序入口
├── trip.py # 差旅数据模型
├── fatigue.py # 疲劳计算
├── recovery.py # 恢复方案推荐
├── config.py # 参数配置
├── README.md # 使用说明
└── knowledge_cards.md # 知识点卡片
五、核心代码（模块化 + 清晰注释）
config.py
# 疲劳等级阈值
FATIGUE_LOW = 4
FATIGUE_HIGH = 7
trip.py
class BusinessTrip:
def __init__(self, duration_hours, night_ratio,
quietness, comfort):
self.duration_hours = duration_hours
self.night_ratio = night_ratio # 0–1
self.quietness = quietness # 1–5
self.comfort = comfort # 1–5
fatigue.py
from config import FATIGUE_LOW, FATIGUE_HIGH
class FatigueEvaluator:
@staticmethod
def score(trip):
return (
trip.duration_hours * 0.5 +
trip.night_ratio * 10 * 0.3 +
(5 - trip.quietness) * 0.1 +
(5 - trip.comfort) * 0.1
)
@staticmethod
def level(score):
if score < FATIGUE_LOW:
return "🟢 轻度疲劳"
elif score < FATIGUE_HIGH:
return "🟡 中度疲劳"
else:
return "🔴 重度疲劳"
recovery.py
class RecoveryPlanner:
@staticmethod
def plan(level):
base = [
"保证连续 7–8 小时睡眠",
"补充水分，减少酒精与咖啡因"
]
if level == "🟡 中度疲劳":
base += [
"安排 20 分钟午休",
"减少晚间高强度工作"
]
elif level == "🔴 重度疲劳":
base += [
"至少完整休息 1 天",
"进行轻度有氧运动（散步/拉伸）",
"避免连续高强度出差"
]
return base
main.py
from trip import BusinessTrip
from fatigue import FatigueEvaluator
from recovery import RecoveryPlanner
trip = BusinessTrip(
duration_hours=14,
night_ratio=0.4,
quietness=3,
comfort=2
)
score = FatigueEvaluator.score(trip)
level = FatigueEvaluator.level(score)
plan = RecoveryPlanner.plan(level)
print("差旅疲劳值:", round(score, 2))
print("疲劳等级:", level)
print("快速恢复方案:")
for p in plan:
print("-", p)
六、README.md
# 差旅疲劳量化与快速恢复推荐系统
## 简介
用于评估出差奔波与住宿环境带来的疲劳，
并推荐对应的快速恢复方案。
## 运行环境
Python 3.9+
## 使用方式
python main.py
## 输出示例
差旅疲劳值: 8.1
疲劳等级: 🔴 重度疲劳
快速恢复方案:
- 保证连续 7–8 小时睡眠
- 补充水分，减少酒精与咖啡因
- 至少完整休息 1 天
- 进行轻度有氧运动（散步/拉伸）
- 避免连续高强度出差
七、核心知识点卡片（中立化）
知识点 说明
疲劳量化 将主观感受转为可计算指标
多因素建模 时间 + 环境联合评估
工程分级 风险可视化
恢复策略 通用职业健康方法
可解释性 所有结果可溯源
教学用途 非医疗诊断工具
八、总结（工程师视角）
✅ 把“出差累不累”变成可量化指标
✅ 用工程方法评估职业疲劳风险
✅ 不依赖黑盒模型，完全可复现
✅ 非常适合智能健康管理课程的职业健康实验案例
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