【摘 要】
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多项目并行的人力资源管理日益成为研发型企业合理配置各类资源、实现利润最大化的有效方式。从项目成本和多能工满意度角度出发,运用第2代非支配排序遗传算法和蚁群算法对多能工分配问题进行研究。考虑多能工技能组合与项目任务需求之间的匹配以及技能熟练水平对任务作业时间的影响,构建了以实现多项目总工期和多能工间工作量均衡为目标的优化模型。根据模型的约束条件,提出了一系列启发式规则提高算法效率,并结合第2代非支配排序遗传算法和蚁群算法的特点,利用新开发的算法对模型进行求解。通过数值算例验证了模型和算法的有效性。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(51674102,51874121),河南省重点科技攻关计划资助项目(182102310002),河南省高校基本科研业务费专项资金资助(NSFRF180104),NSFC-河南联合基金重点资助项目(U1904210)。
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多项目并行的人力资源管理日益成为研发型企业合理配置各类资源、实现利润最大化的有效方式。从项目成本和多能工满意度角度出发,运用第2代非支配排序遗传算法和蚁群算法对多能工分配问题进行研究。考虑多能工技能组合与项目任务需求之间的匹配以及技能熟练水平对任务作业时间的影响,构建了以实现多项目总工期和多能工间工作量均衡为目标的优化模型。根据模型的约束条件,提出了一系列启发式规则提高算法效率,并结合第2代非支配排序遗传算法和蚁群算法的特点,利用新开发的算法对模型进行求解。通过数值算例验证了模型和算法的有效性。
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