这是一个计划/优化问题，所以关键问题是“您要最大化数量”吗？我想您会根据每个志愿者的时间表限制，在不冲突的情况下最大化所有志愿者的总工作时间。您还提到优先考虑具有更多经验的志愿者，因此听起来您在说“有些志愿者比其他志愿者更受
青睐 ”。
这就是经典的二分匹配问题。参见Steven
Skiena撰写的《算法设计手册》（第二版）中的egp498。基本方法是构造一个图，该图的顶点既代表志愿者组，又代表您要填充的时隙组。Edges将志愿者链接到有效的时隙。然后，最佳解决方案是最大可能的边缘集，其中不重复任何志愿者或时隙。这是一个匹配。
您的一些志愿者可能可以做多个工作；这可以通过多次复制该自愿者顶点来建模。
如果您想对志愿者进行优先排序，那么这可以有效地增加每个边的权重，为该任务建模该志愿者的体验。如您所想，在这种情况下，您将需要像匈牙利算法那样的东西。如果没有这个可以逃脱，那么您可以将问题转换为等效流程图，并应用网络流量算法。这是实现加权和非加权匹配的代码示例。
如果您想要更多细节，包括其他替代方法，以及更多实现的链接，我强烈建议您给自己一份《算法设计手册》的副本-这是一个非常清晰实用的参考。
