并行流水线流程分割与人力调度建模及分析

为解决大型设备定期检查、更换部件等作业时间长、人员利用率低的问题,采用一种对并行流水线流程分割与人力调度建模及分析的方法。在使用甘特图优化单个设备工作流程的基础上,建立工作流程矩阵。根据实际工作要求设置各设备、各专业的工作流程矩阵,依据其相互的数学关系,建立数学模型,设置约束条件,给出流程分割与人力调度求解算法,并以实际问题为例验证模型和算法的性能。结果表明,该方法能优化维护流程规划,缩短作业时间,提高人员利用率。

融合蚁群算法框架下区域资源的动态调度模型

针对目前电力作业人力资源调度主要依赖于人工经验的现状,文中提出了基于改进蚁群算法的区域资源动态调度模型。该模型以花费总时间与总成本最小为优化目标,考虑了任务的资源需求、先后顺序等方面的约束条件。同时,结合区域资源动态调度模型的特性,对传统蚁群算法进行了改进设计,提出了优化的编码解码方法、蚁群动态更新机制及2-opt局部搜索方法等策略。算例分析结果表明,所提改进蚁群算法相比于传统蚁群算法具有更快的收敛速度和更高的计算准确度。在实际电力作业调度中,对比传统蚁群算法,所设计模型能够减少总时间约12%,降低总成本约10%。

基于遗传算法的软件项目人力资源调度研究

从软件企业的实际情况出发,引入了人力技能熟练程度参数和任务完整度约束因素,建立了更加接近实际的软件项目人力资源调度模型,并利用遗传算法对该模型进行求解,详细设计了遗传算法的运行过程,最后通过一个算例对其进行了验证。

基于蚁群算法的装修多技能人力资源调度优化研究

当前装修施工单位各工种技能人员调排不当,导致装修施工工期延迟或浪费。文中以增加多技能员工的有效利用为前提,考虑多技能人力资源约束条件,以工期最优化为目标建立数学模型,采用蚁群算法,MATLAB编程仿真求解。

企业多项目管理中人力资源调度效率研究——基于知识复用的视角

将合适的人在最短的时间内调度到项目相应的岗位并有效完成特定任务,是项目成功的前提。然而,由于项目所具备的临时性、独特性特征,企业多项目管理中人力资源调度所追求的"来得了"、"干得好"的目标往往不能有效实现,存在"无人可调"和"调人低效"等问题。针对以上问题,在项目人力资源管理中引入知识管理理论,验证了知识复用水平对项目人力资源调度效率具有正向促进作用,证明了员工胜任力和企业文化协同对以上二者关系产生的正向中介效应。从提升知识复用水平视角提出了改善项目人力资源调度效率的建议,为多项目管理环境下企业人力资源的优化配置提供了理论依据与管理参考。

人力资源调度的蚁群算法模型

针对企业人力资源管理中的生产安排、工作分配和设备布置的优化调度问题,在对蚁群算法进行总结分析的基础上,提出了求解该问题的蚁群算法模型.并对蚁群算法模型进行了改进,提高了算法的全局搜索能力.提出了基于蚁群算法的人力资源调度策略,并用数学模型对求解问题进行描述,给出了算法步骤.实例证明:改进蚁群算法能有效节省人力资源成本,为人力资源调度提供参考.

旅游项目研发企业的多项目人力资源调度研究

从人员技能水平具有显著差异的视角,研究多项目人力资源调度问题。首先基于改进的立方体模型,提出人员工时系数的概念及估算公式,建立混合整数规划模型,限定任务工作量、资源使用量等约束、双目标为多项目总工期—总成本最小化。再对多目标按目标重要性排序并依次进行单目标优化。利用枚举算法给出满足约束条件的模型可行解,再设计基于动态规划思想的算法寻优。最后,通过算例验证模型及算法的有效性。

一种需求变更驱动的软件项目人力资源再调度方法

需求开发和维护是软件生产的基础,是软件开发的重要部分。需求变更是软件项目中最常见、影响最大的风险之一,会对软件项目的成本、进度和软件产品的质量产生不同程度的影响。提出一种需求变更驱动的软件项目人力资源再调度方法。该方法通过建立需求变更模型来分析需求变更对软件项目计划的影响,并在此基础上使用人力资源调度算法来获得满足时间、成本双重约束的人力资源分配方案,为软件项目管理人员提供决策参考,从而提高软件企业的风险管理能力和资源利用率。最后,通过一个示例说明了该方法的可行性和有效性。

基于改进蚁群算法的医疗人力资源应急优化调度模型设计与仿真

针对传统医疗人力资源调度方法在应对多地突发公共卫生事件时,存在调度效率低、均衡度较差等问题,该文提出了一种基于改进蚁群算法的医疗人力资源应急优化调度模型设计方案。该方案采用分析蚁群算法中蚂蚁在移动过程中的信息素来判断人员、路径安排的合理性与均衡程度。通过引入遗传算法,并使其与蚁群算法相结合,再利用交叉和变异操作改善了医疗人力资源调度模型的求解速度及质量。仿真实验将该模型与基于粒子群算法和蜂群算法的调度模型进行了细致的对比,结果表明,所提模型使任务分配偏差分别降低了29.6%和38.7%,证明了所提方案具有一定的有效性与优越性。

知识密集型公众服务业的人力资源调度问题与交互式人力资源调度系统

由于对员工专家知识的依赖,知识密集型公众服务业面临着重要而较困难的人力资源调度问题。如何在求解这一问题时考虑员工需求以提高员工工作满意度是难点之所在。在数值算法的基础上,本文提出了交互式人力资源调度系统框架来求解这一问题。

基于过程Agent的人力资源调度方法

为了根据人力资源及项目信息进行资源调度,基于过程Agent的人力资源调度方法通过对软件过程中的人力资源建模,描述和定义了任务(目标)及联合体投标模型,并根据用户对目标的偏好生成调度计划,能够为软件企业在人力资源优化调度、项目进度安排等方面提供决策支持,进而提高软件企业的项目管理能力和资源利用效率。最后通过一个实例表明了该方法的可行性和有效性。

研发型企业多项目人力资源调度研究——基于蚁群优化的超启发式算法

现阶段,研发型企业的项目处于多项目环境下,为了解决多项目并行时人力资源争夺问题,本文针对该类企业多项目管理中人力资源调度进行优化研究,以考虑项目延期惩罚成本的最小总成本为目标函数,将现实问题抽象建模。基于国内外的研究提出了一种超启发式算法进行求解,该算法将人力资源调度问题分为项目活动分配和人员选择项目活动两个部分,采用蚁群优化作为高层启发式策略搜索低层启发式规则,再进一步根据规则解构造出可行解。最后本研究设计多组仿真实验与启发式规则进行对比,结果表明该算法有较好的搜索性能,为人力资源的调度问题提供了新的解决方案。

多建筑项目人力资源调度研究

在当今的建筑行业,多项目的趋向性越来越明显,如何对并行的多个项目进行有效的资源分配,尤其是人力资源调度,这是众多学者一直在思考的问题。本文在阅读国内外相关文献的基础上,根据多项目和项目阶段的重要程度不同,构建了基于时间片段的人力资源调度模型,并利用遗传算法进行求解,最后经过实例证明能帮助实际决策者快速解决问题。

基于改进遗传算法的软件项目人力资源调度研究

从软件项目人力资源调度的角度出发,构建了调度模型并利用改进型遗传算法对其进行求解,验证了该算法在求解资源调度问题中的可行性。

基于蚁群算法的多项目人力资源调度与优化研究

为了解决公司多项目人力资源的调度与优化问题,本文提出一种将公司项目质量最优问题转换成公司全部项目配置人力资源技能水平最优问题的优化方法,在对多项目人力资源调度的问题进行描述的基础上,通过考虑员工技术水平与工时系数,建立公司全部项目的人力资源最优化模型,利用本文所提出的方式对建立的优化模型进行寻优,达到既定迭代次数后结束迭代,从而实现最优化人力资源配置,减少项目周期,提高公司竞争力,可以有效缓解因资源受限导致的人力资源冲突问题。

胜任力水平视角下的人力资源调度分析

由麦克利兰在1973年所提出的“胜任力”概念,可以将其解构为:职业、行为、战略综合等三个维度。在胜任力水平视角下的人力资源调度策略为,在职业维度下评价一线技术人员的能力、在行为维度下评价分项目负责人的能力、在战略综合维度下评价总项目负责人的能力。

求解广义优先关系下多技能人员项目调度问题的改进布谷鸟搜索算法

为解决传统的完成—开始时序不能满足描述真实项目调度顺序要求的问题,引入广义优先关系(GPRs)及改进的AON描述任务的时序约束。提出将布谷鸟搜索算法应用于求解广义优先关系下的多技能人力资源项目调度问题(MS-RCPSP/GPRs)中的构想,建立了基于改进布谷鸟搜索算法(ICS)的求解方法,采用Powell局部改进技术和精英保留策略,并给出了算法流程。基于相关案例生成器生成该问题的数据集,实验结果表明ICS是一种求解MS-RCPSP/GPRs的有效方法,对解决实际问题具有重要意义。

基于改进蜂群算法的资源实时均衡策略

针对传统人力资源调度算法在复杂场景下分配效率低的问题,文中基于改进蜂群算法提出一种面向人力资源的实时均衡调配策略。对于传统蜂群算法存在的实时性差、易陷入最优解的缺点,在算法的首阶段引入最佳蜜源位置算法来提升收敛速度,在次阶段使用排序策略增加算法全局能力,在末阶段提出一种基于蜜源浓度的全局更新策略,以提升算法实时性,进而改进原算法的缺陷。实验测试结果表明:所提算法的迭代次数约为120次,相较于原算法有明显提升;对目标函数的求解值在对比算法中为最优,表明所提算法求解质量高、收敛速度快,能够有效提升资源管理水平。

农村富余人力资源高效安排算法仿真

农村人力资源的合理安排可以极大提高农村的生产力。农村的劳动力人员分布区域差异较大,不同年纪体现的劳动力不同,很难形成跨区域关联。传统的针对农村剩余劳动力安排方法中,对跨区域劳动力安排受到劳动力之间,区域之间很难建立联系的影响,安排效率较低。提出一种可变精度下农村富余人力资源高效安排算法。使用粗糙集算法揭示隐藏于各个关系数中的内在联系,针对劳动力需要有确定的分类以及算法容易发散的缺点,加入了可变精度因子,使得安排过程的灵活性以及算法的收敛性都得到了大大的提高。通过对本地区一个现代农业项目的实际计算以及最后的人员安排进行模型构建和仿真。仿真结果表明,算法在计算过程中是成收敛状态的,对整个项目的开展提供了时间高效性。

一种支持软件项目资源调度的任务人员优化匹配方法

依赖主观判断和个人经验的任务人员分配方法具有不稳定性和不可靠性,直接导致较低的人力资源利用效率。已有的资源调度方法对人力资源的复杂性和能力差异性考虑不足。提出了一种支持软件项目资源调度的任务人员优化匹配方法。方法将心理学与软件项目管理进行结合,通过挖掘人力资源的性格能力属性,综合技术能力属性,对任务人员的匹配过程进行优化。工具和实验表明,方法可为项目管理人员进行任务分配时提供有效的决策支持。