软件项目多技能员工调度优化研究

发布时间：2021-11-03 10:44

　　目前在软件项目中针对多技能员工调度问题的研究比较少,一般学者对于多技能员工调度问题的研究往往是在技能型员工具有全技能且其技能值不发生变化的前提下,考虑技能型员工技能的异质效率,对单个目标进行优化研究。本文在参与软件项目技能型员工人数不发生变化的前提下,考虑技能型员工所掌握技能种类不同且效率异质、技能水平发生变化的情形,对多个目标进行优化研究。本文首先不考虑技能型员工技能水平的变化,建立技能值不变的多技能员工调度问题的多目标混合整数非线形约束规划模型。然后,分别考虑由于学习效应、学习遗忘效应所导致技能型员工技能水平的变化,以学者研究的学习模型为基础并结合软件项目中多技能员工调度的特点,建立基于学习效应的多技能员工调度问题的多目标混合整数非线形约束规划模型;以学者研究的学习遗忘综合指数模型为基础并结合软件项目中多技能员工调度的特点,建立基于学习遗忘效应的多技能员工调度问题的多目标混合整数非线形约束规划模型。最后,针对上述建立的多技能员工调度多目标优化模型,设计带精英策略的非支配排序多目标遗传算法（NSGA-Ⅱ）进行求解,并结合算例分别给出不考虑技能型员工技能值变化、只考虑技能型员工学习效应... 

【文章来源】：南京理工大学江苏省 211工程院校

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

多技能人力资源约束的项目调度问题三层架构

5算例分析 硕士学位论文 46IntelPentiumG4560@3.50GHz,RAM8G,MatlabR2016b开发环境。通过实验调整各参数值，根据求解效果，算法基本参数设置如下：种群初始规模为200，迭代次数为500，交叉概率是0.7，变异概率是0.1。5.2.1技能值不变的多技能员工调度多目标优化实验结果通过Matlab运行代码得到工期的迭代曲线如图5.2所示，成本迭代曲线如图5.3所示，帕累托前沿如图5.4所示。图5.2工期迭代曲线图5.3成本迭代曲线

5算例分析 硕士学位论文 46IntelPentiumG4560@3.50GHz,RAM8G,MatlabR2016b开发环境。通过实验调整各参数值，根据求解效果，算法基本参数设置如下：种群初始规模为200，迭代次数为500，交叉概率是0.7，变异概率是0.1。5.2.1技能值不变的多技能员工调度多目标优化实验结果通过Matlab运行代码得到工期的迭代曲线如图5.2所示，成本迭代曲线如图5.3所示，帕累托前沿如图5.4所示。图5.2工期迭代曲线图5.3成本迭代曲线

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进遗传算法的工程项目多目标优化研究[J]. 王玫婷,张建坤,黄有亮.  建筑经济. 2017(11)
[2]自适应粒子群算法求解资源受限多项目调度问题[J]. 王海鑫,王祖和,温国锋,李海霞.  管理工程学报. 2017(04)
[3]蚁群算法求解多目标资源受限项目排程问题——结合不同排程法则的修正与比较[J]. 陈青兰,林琨庭,魏秋建.  计算机工程与应用. 2017(05)
[4]不确定资源受限项目调度研究综述[J]. 王凌,郑环宇,郑晓龙.  控制与决策. 2014(04)
[5]基于云多目标微粒群算法的多项目调度方法[J]. 郭研,李南,李兴森.  计算机工程与应用. 2012(21)
[6]不确定条件下工程项目的多目标模糊均衡优化[J]. 高云莉,李宏男,王楠楠.  数学的实践与认识. 2010(11)
[7]资源约束项目调度研究综述[J]. 方晨,王凌.  控制与决策. 2010(05)
[8]工程项目绿色施工管理多目标均衡优化研究[J]. 王宇静,李永奎.  计算机工程与应用. 2010(10)
[9]基于遗传算法的软件项目人力资源调度研究[J]. 任守纲,徐焕良,李相全.  计算机应用研究. 2008(12)
[10]建设项目多目标优化方法研究[J]. 赵瑞,刘晓君,申金山.  西安建筑科技大学学报(自然科学版). 2008(06)

博士论文
[1]新产品研发项目组合中多技能员工调度优化研究[D]. 陈蓉.合肥工业大学 2016
[2]工程项目中技能型员工调度问题研究[D]. 柳春锋.合肥工业大学 2011

硕士论文
[1]基于改进挣值法的软件项目进度监控研究[D]. 常澜潇.南京理工大学 2013
[2]基于遗传算法的多目标优化问题的研究与应用[D]. 徐磊.中南大学 2007
[3]基于遗传算法的工程多目标优化研究[D]. 阮宏博.大连理工大学 2007



本文编号：3473545