【摘 要】
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预测与量化团队或组织的绩效对于团队管理至关重要。采用E-CARGO建模,提出常规多任务组绩效预测算法(PGPMTRAP)。算法把常规多任务组的质量评估矩阵转置为组角色分配问题(GRAP)矩阵,再利用GRAP算法来完成多任务分配获取常规多任务角色组的最大性能分配矩阵的性能值,以实际分配矩阵性能值与最大分配矩阵性能值的比值作为常规多任务组的量化预测绩效,且对算法进行实验验证。利用GRAP算法与PGPM
【机 构】
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湖南信息学院电子信息学院,湖南涉外经济学院信息与机电工程学院
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预测与量化团队或组织的绩效对于团队管理至关重要。采用E-CARGO建模,提出常规多任务组绩效预测算法(PGPMTRAP)。算法把常规多任务组的质量评估矩阵转置为组角色分配问题(GRAP)矩阵,再利用GRAP算法来完成多任务分配获取常规多任务角色组的最大性能分配矩阵的性能值,以实际分配矩阵性能值与最大分配矩阵性能值的比值作为常规多任务组的量化预测绩效,且对算法进行实验验证。利用GRAP算法与PGPMTRAP算法实现扁平团队的绩效量化预测,对该算法与GRAP算法分别进行实例验证。
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