在信息化、數(shù)字化的背景下,裝備制造行業(yè)不斷與其他行業(yè)進(jìn)行融合發(fā)展,本課題以某研發(fā)型的裝備制造企業(yè)為背景,研究了企業(yè)的任務(wù)管理及分配問題,以及數(shù)字化、信息化技術(shù)在企業(yè)任務(wù)管理中的應(yīng)用。研發(fā)型企業(yè)主要資源為人力資源,因此研發(fā)人員的任務(wù)管理及分配是企業(yè)管理的核心,直接影響項(xiàng)目的完成情況和企業(yè)的效益。本課題首先對(duì)現(xiàn)有的項(xiàng)目任務(wù)管理方法進(jìn)行了研究,基于研發(fā)型制造企業(yè)的實(shí)際情況設(shè)計(jì)了以工作流為核心的任務(wù)管理流程。然后對(duì)現(xiàn)有的人員任務(wù)分配問題進(jìn)行了研究,提出了以任務(wù)流為基礎(chǔ),包括順序模式和并行模式約束的人員任務(wù)分配模型。建立了任務(wù)分配的數(shù)學(xué)模型,并將人員任務(wù)匹配度的概念引入模型,設(shè)定了基于實(shí)際情況的約束條件,建立了最短項(xiàng)目完成周期和最低人力資源成本兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)。在人員任務(wù)分配中本課題主要采用的算法為基于快速非支配排序的多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法NSGA-Ⅱ,本文在原算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn),引入了整體檔案策略,設(shè)計(jì)了自適應(yīng)的交叉、變異概率,并對(duì)改進(jìn)后的算法進(jìn)行了驗(yàn)證。然后將改進(jìn)后的算法應(yīng)用于人員任務(wù)分配問題,根據(jù)人員任務(wù)安排模型設(shè)計(jì)了雙段編碼的方式以及滿足約束條件的解碼方式,并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的選擇、變異、交叉算子... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：90 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１項(xiàng)目任務(wù)管理主要技術(shù)示意圖??最近的研究指出了項(xiàng)目管理中的四個(gè)要素．？（１）計(jì)劃：指項(xiàng)目的規(guī)劃和對(duì)活動(dòng)??的預(yù)測；（２）過程：項(xiàng)目完成的經(jīng)過；（３）人員：人員是項(xiàng)目的重要組成部分；（４）??

算法的可行解和最優(yōu)解偏離程??度無法預(yù)計(jì)。常用的啟發(fā)式算法除去本課題主要研究的遺傳算法，還有模擬鳥類在??空間中覓食的粒子群算法，參考了金屬“退火”過程的模擬退火算法，模擬螞蟻的??群體行為的蟻群算法，以及參考了人腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等，這些算法??借助了自然界中的尋優(yōu)策略用于復(fù)雜問題求解。在近年來的研宄中，研宄者們將啟??發(fā)式算法進(jìn)行改進(jìn)、融合產(chǎn)生了新的解法，并且發(fā)展出了超啟發(fā)式算法，在啟發(fā)式??算法的基礎(chǔ)上引入了髙層策略。現(xiàn)有研宄對(duì)于企業(yè)人員任務(wù)分配問題的研宄思路??如圖１－２所不：??廣?１．改進(jìn)數(shù)學(xué)模型??資源約束項(xiàng)目調(diào)?＆人員任務(wù)分配?２？啟發(fā)類算法及改進(jìn)算法??度問題（ＲＣＰＳＰ）?問題??３．新技術(shù)（超啟發(fā)算法、??＜?機(jī)器學(xué)習(xí)等）??圖１－２任務(wù)分配問題研宄思路??段鵬飛等人使用了改進(jìn)的布谷鳥搜索算法求解多人員多項(xiàng)目調(diào)度問題，并將該??問題由傳統(tǒng)的開始－完成時(shí)序要求擴(kuò)大為廣義優(yōu)先關(guān)系和改進(jìn)的ＡＯＮ時(shí)序約束，??并采用了?Ｐｏｗｅｌｌ局部改進(jìn)技術(shù)和精英保留策略對(duì)布谷鳥搜索算法做了改進(jìn)［２７］。李??延鵬等人針對(duì)于裝備制造業(yè)的人員調(diào)度問題，將傳統(tǒng)的匈牙利算法做了改進(jìn)，提出??了虛擬工作的概念，得出任務(wù)安排的最優(yōu)解，并驗(yàn)證了算法的有效性［２８］。趙亞玲等??人針對(duì)于柔性生產(chǎn)中的單件小批量生產(chǎn)方式，引入了人員技能差異性和對(duì)于不同??技能匹配度的概念，對(duì)遺傳算法進(jìn)行了改進(jìn)，并以最小項(xiàng)目時(shí)間為目標(biāo)進(jìn)行了求解??［２９］。伊雅麗等人針對(duì)于研發(fā)型企業(yè)大的項(xiàng)目人力資源調(diào)度問題，提出了以項(xiàng)目延??期懲罰成本最小的優(yōu)化目標(biāo)，以蟻群優(yōu)化算法為高層啟發(fā)式搜索策略搜索低層啟??發(fā)式規(guī)則的搜索算法，并制定規(guī)則

圖１－３課題研究思路??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：3608706