考虑学习效应的多项目调度与人力资源分配优化理论与方法

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
71171038
项目类别：
面上项目
资助金额：
44.0万
负责人：
刘士新
依托单位：
东北大学
学科分类：
G0102.运筹与管理
结题年份：
2015
批准年份：
2011
项目状态：
已结题
起止时间：
2012-01-01 至2015-12-31

项目参与者：
陈迪；谭园园；王旭；王一帆；孙社军；崔岩；沈鹏；佟烁；俞侠；
关键词：
建模学习-忘记-再学习效应项目调度人力资源分配优化

项目摘要

随着全球经济从制造经济模式向服务经济模式的转变，现代企业越来越多地采用基于项目的生产组织方式，而从事知识工作的人力资源正在成为整个商业过程的最关键要素。本项目以软件研发、技术服务等知识密集型企业多项目调度与人力资源分配问题为背景，基于数学规划(MP)、约束规划(CP)和满足性测试(SAT)理论和方法，在考虑人力资源学习-忘记-再学习(LFR)效应的情况下，研究异种效率资源约束项目调度与人力资源分配问题的优化理论和方法，实现项目周期短、成本低、质量好、人力资本增值等综合优化指标。重点解决以下关键理论问题：人力资源LFR效应的定量模型，多项目调度与人力资源分配的MP/CP混合模型及基于动态有效割生成技术的MP/CP混合迭代算法、CP/SAT混合模型及基于惰性子句生成技术的深度优先搜索算法、结合解空间约减技术及智能邻域搜索算子的元启发式算法。预期成果对于提高现代项目人力资源管理水平具有重要意义。

结项摘要

本项目以软件研发、技术服务等知识密集型企业的多项目调度与人力资源分配问题为背景，在考虑人力资源学习-忘记-再学习（learning-forgetting-relearning，简称LFR）效应的情况下，研究多技能人力资源约束下多项目调度与人力资源分配的优化理论与方法。主要研究成果如下：1）提出了人力资源的技能水平、工作质量及其相互关系的定量描述方法；2）在考虑人力资源LFR效应的情况下，建立了多种假设条件下的具有多技能人力资源约束的项目调度与人力资源分配优化模型；3）针对不同类型问题的特点设计了基于数学规划（mathematical programming，简称MP）/约束规划（constraint programming，简称CP）混合的优化算法等模型求解方法；4）将以上建模与优化的理论和方法应用于相关领域组合优化问题中，扩展了模型和算法的应用范围；5）通过大量仿真案例验证了以上模型及优化算法的正确性和有效性。.经过全体成员4年的努力工作，现已按计划完成项目的各项研究内容，实现了预期的研究目标。发表学术论文28篇，其中，SCI检索期刊论文7篇、EI检索期刊论文7篇、EI检索会议论文11篇，其它论文3篇；获批国家发明专利2项、新申请国家发明专利1项；2人获得博士学位，23人获得硕士学位；3次邀请国外学者来东北大学进行本课题研究领域的学术交流；参加国内外学术会议10余人次。