為了提高隱式方法生成的解決方案的可行性和最優性，可以考慮以下幾個策略：
增強數據質量與多樣性：隱式方法依賴於歷史數據來學習模式，因此，確保數據的質量和多樣性至關重要。可以通過收集更多的歷史排班數據，特別是涵蓋不同情境和需求的數據，來提高模型的泛化能力。
引入約束學習：在隱式方法中，可以進一步整合約束學習技術，通過自動化學習隱含的約束條件，來提高生成解的可行性。這可以通過使用生成與測試的方法來實現，生成潛在的約束並驗證其可行性。
結合強化學習：利用強化學習技術來優化生成的解決方案。通過設計獎勵機制，鼓勵模型生成更符合約束條件的解決方案，從而提高解的可行性和最優性。
多模型集成：可以考慮使用多個隱式學習模型進行集成，通過不同模型的協同作用來提高解的質量。例如，結合不同的機器學習算法（如決策樹、隨機森林等）來生成更穩健的解決方案。