电力现场作业排班调度是电力公司、企业管理的一项日常工作，因其费时费力，手工完成多易出错，所以利用计算机进行自动排班调度的思想自然而生。随着电网规模的日益扩大，电网调度工作日趋繁重，如何更好地实现电网安全、稳定、可靠、经济、优质运行是我们迫切需要解决的问题。电网调度工作具有的重要性和特殊性，决定了电网调度必须在管理上超前，技术上先进性，安全上可控、受控、在控；能防止误调度、误操作事故的发生。本文研究了一种基于人工智能的移动人力资源管理模型及调度系统，借鉴车间调度理论和多旅行商问题理论，结合遗传算法，进行人力资源的智能调度，以实现各项费用成本最低和最大完工时间最短的综合目标。首先，本文研究了国内外关于移动人力资源管理和服务优化的研究现状，具体分析了移动人力资源管理的实际内容、结构组成、技术要求以及性能指标，对移动人力资源管理进行了深入的研究，并将其结合电力行业的移动作业情况，根据实际做出合适的假设，提出了一种针对电力现场作业的调度模型。该模型在借鉴车间调度理论的同时，引入多旅行商问题，考虑浙江省电力公司在现场作业调度上的运行情况，将作业时间、运行费用和路径成本等优化目标结合起来，用于进行排班调度。其次，在进行优化的过程中采用遗传算法，在提高算法效率的同时，不易陷入局部收敛的情况，同时实现过程也较为简便。然后，通过仿真算例比较了在考虑任务完成总时间及空闲小时与不考虑上述两者情况下的优化结果，验证了本文方法的有效性。再次，以上述仿真和运算结果的数据为基础，提出了基于改进甘特图和班组路线轨迹图等方式的自动生成方案，实现了程序对遗传算法优化过程展示和优化结果自动生成等操作，对优化结果进行了直观的展示。图形化使得整个优化过程易于理解，实现了预期的目标。另外，在深入研究分析电力现场作业特点的基础上，提出了基于作业班组参数、任务参数和算法参数进行数据库的设计，完成了一套关于电力作业调度的系统仿真软件。介绍了仿真软件的主要构成和使用方法，以及Matlab和Oracle数据库的使用情况，并对两者连接的过程和操作步骤进行了较为细致的描述，实现了Matlab对数据库数据的读取使用。最后，对本文的研究情况进行了总结，指出了现有研究的不足，并为今后对电力业务人力资源智能调度的发展和研究指明了方向。