使用Python的pulp库可以解决此问题。具体步骤如下：

1. 定义变量和参数：首先我们需要定义变量以及参数。假设我们有m个员工和n个班次，变量x[i][j]表示员工i在班次j上班（0代表不上班，1代表上班），参数f[i][j]表示员工i在班次j上班的费用。
2. 定义问题：将问题定义为线性规划问题，目标是最小化总费用。使用pulp库的LpProblem定义问题。
3. 添加约束条件：添加约束条件，如每个员工一周的总工作时间不得超过40小时等。
4. 求解问题：使用pulp库的solve方法求解问题。 代码示例：

import pulp as pl

#定义变量和参数
m = 5 #员工数
n = 7 #班次数
x = pl.LpVariable.dicts('x', ((i,j) for i in range(m) for j in range(n)), cat='Binary')
f = [[1, 2, 3, 1, 2, 3, 4],
     [2, 3, 1, 2, 3, 1, 2],
     [3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],
     [1, 2, 3, 1, 2, 3, 4],
     [2, 3, 1, 2, 3, 1, 2]]

#定义问题
prob = pl.LpProblem('schedule_optimization', pl.LpMinimize)

#添加约束条件
for i in range(m):
    prob += pl.lpSum([x[(i,j)] for j in range(n)]) == 5 #每个员工一周总工作量为5
for j in range(n):
    prob += pl.lpSum([x[(i,j)] for i in range(m)])