基于改进NSGA-Ⅱ算法的任务管理及分配系统的研究
发布时间：2022-01-25 14:32
在信息化、数字化的背景下,装备制造行业不断与其他行业进行融合发展,本课题以某研发型的装备制造企业为背景,研究了企业的任务管理及分配问题,以及数字化、信息化技术在企业任务管理中的应用。研发型企业主要资源为人力资源,因此研发人员的任务管理及分配是企业管理的核心,直接影响项目的完成情况和企业的效益。本课题首先对现有的项目任务管理方法进行了研究,基于研发型制造企业的实际情况设计了以工作流为核心的任务管理流程。然后对现有的人员任务分配问题进行了研究,提出了以任务流为基础,包括顺序模式和并行模式约束的人员任务分配模型。建立了任务分配的数学模型,并将人员任务匹配度的概念引入模型,设定了基于实际情况的约束条件,建立了最短项目完成周期和最低人力资源成本两个目标函数。在人员任务分配中本课题主要采用的算法为基于快速非支配排序的多目标优化遗传算法NSGA-Ⅱ,本文在原算法的基础上进行了改进,引入了整体档案策略,设计了自适应的交叉、变异概率,并对改进后的算法进行了验证。然后将改进后的算法应用于人员任务分配问题,根据人员任务安排模型设计了双段编码的方式以及满足约束条件的解码方式,并设计了相应的选择、变异、交叉算子...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：90 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－１项目任务管理主要技术示意图??最近的研究指出了项目管理中的四个要素．？（１）计划：指项目的规划和对活动??的预测；（２）过程：项目完成的经过；（３）人员：人员是项目的重要组成部分；（４）??
算法的可行解和最优解偏离程??度无法预计。常用的启发式算法除去本课题主要研究的遗传算法，还有模拟鸟类在??空间中觅食的粒子群算法，参考了金属“退火”过程的模拟退火算法，模拟蚂蚁的??群体行为的蚁群算法，以及参考了人脑神经结构的人工神经网络算法等，这些算法??借助了自然界中的寻优策略用于复杂问题求解。在近年来的研宄中，研宄者们将启??发式算法进行改进、融合产生了新的解法，并且发展出了超启发式算法，在启发式??算法的基础上引入了髙层策略。现有研宄对于企业人员任务分配问题的研宄思路??如图１－２所不：??广?１．改进数学模型??资源约束项目调?＆人员任务分配?２？启发类算法及改进算法??度问题（ＲＣＰＳＰ）?问题??３．新技术（超启发算法、??＜?机器学习等）??图１－２任务分配问题研宄思路??段鹏飞等人使用了改进的布谷鸟搜索算法求解多人员多项目调度问题，并将该??问题由传统的开始－完成时序要求扩大为广义优先关系和改进的ＡＯＮ时序约束，??并采用了?Ｐｏｗｅｌｌ局部改进技术和精英保留策略对布谷鸟搜索算法做了改进［２７］。李??延鹏等人针对于装备制造业的人员调度问题，将传统的匈牙利算法做了改进，提出??了虚拟工作的概念，得出任务安排的最优解，并验证了算法的有效性［２８］。赵亚玲等??人针对于柔性生产中的单件小批量生产方式，引入了人员技能差异性和对于不同??技能匹配度的概念，对遗传算法进行了改进，并以最小项目时间为目标进行了求解??［２９］。伊雅丽等人针对于研发型企业大的项目人力资源调度问题，提出了以项目延??期惩罚成本最小的优化目标，以蚁群优化算法为高层启发式搜索策略搜索低层启??发式规则的搜索算法，并制定规则
图１－３课题研究思路??
【参考文献】：
期刊论文
[1]工业互联网体系架构2.0[J]. 余晓晖,刘默,蒋昕昊,尹杨鹏,杨希,刘棣斐,张恒升,刘晓曼,池程. 计算机集成制造系统. 2019(12)
[2]考虑胜任力水平的研发项目群人力资源调度[J]. 陈俊杰,同淑荣,聂亚菲,张静文. 计算机工程与应用. 2019(03)
[3]研发型企业多项目人力资源调度研究——基于蚁群优化的超启发式算法[J]. 伊雅丽. 工业工程. 2018(04)
[4]SAP工作流在项目管理中的应用[J]. 杨晓月,汪济洲. 中国电力企业管理. 2018(03)
[5]求解广义优先关系下多技能人员项目调度问题的改进布谷鸟搜索算法[J]. 段鹏飞,余杰,聂慧,杨辉华. 计算机应用研究. 2018(05)
[6]基于改进匈牙利算法的多技能人员调度方法[J]. 李廷鹏,钱彦岭,李岳. 国防科技大学学报. 2016(02)
[7]企业多项目管理的理论与方法探讨[J]. 杨志东. 市场观察. 2016(S1)
[8]知识型员工-任务匹配程度计算系统设计与实现[J]. 岳芳,顾新建,刘畅,代风,黄鹏. 浙江大学学报(工学版). 2015(08)
[9]德国“工业4.0”与“中国制造2025”[J]. 贺正楚,潘红玉. 长沙理工大学学报(社会科学版). 2015(03)
[10]中国制造业发展与“中国制造2025”规划[J]. 郭朝先,王宏霞. 经济研究参考. 2015(31)
博士论文
[1]多项目关键链柔性资源配置模型及其算法研究[D]. 张人龙.湖南大学 2015
本文编号：3608706
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：90 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－１项目任务管理主要技术示意图??最近的研究指出了项目管理中的四个要素．？（１）计划：指项目的规划和对活动??的预测；（２）过程：项目完成的经过；（３）人员：人员是项目的重要组成部分；（４）??
算法的可行解和最优解偏离程??度无法预计。常用的启发式算法除去本课题主要研究的遗传算法，还有模拟鸟类在??空间中觅食的粒子群算法，参考了金属“退火”过程的模拟退火算法，模拟蚂蚁的??群体行为的蚁群算法，以及参考了人脑神经结构的人工神经网络算法等，这些算法??借助了自然界中的寻优策略用于复杂问题求解。在近年来的研宄中，研宄者们将启??发式算法进行改进、融合产生了新的解法，并且发展出了超启发式算法，在启发式??算法的基础上引入了髙层策略。现有研宄对于企业人员任务分配问题的研宄思路??如图１－２所不：??广?１．改进数学模型??资源约束项目调?＆人员任务分配?２？启发类算法及改进算法??度问题（ＲＣＰＳＰ）?问题??３．新技术（超启发算法、??＜?机器学习等）??图１－２任务分配问题研宄思路??段鹏飞等人使用了改进的布谷鸟搜索算法求解多人员多项目调度问题，并将该??问题由传统的开始－完成时序要求扩大为广义优先关系和改进的ＡＯＮ时序约束，??并采用了?Ｐｏｗｅｌｌ局部改进技术和精英保留策略对布谷鸟搜索算法做了改进［２７］。李??延鹏等人针对于装备制造业的人员调度问题，将传统的匈牙利算法做了改进，提出??了虚拟工作的概念，得出任务安排的最优解，并验证了算法的有效性［２８］。赵亚玲等??人针对于柔性生产中的单件小批量生产方式，引入了人员技能差异性和对于不同??技能匹配度的概念，对遗传算法进行了改进，并以最小项目时间为目标进行了求解??［２９］。伊雅丽等人针对于研发型企业大的项目人力资源调度问题，提出了以项目延??期惩罚成本最小的优化目标，以蚁群优化算法为高层启发式搜索策略搜索低层启??发式规则的搜索算法，并制定规则
图１－３课题研究思路??
【参考文献】：
期刊论文
[1]工业互联网体系架构2.0[J]. 余晓晖,刘默,蒋昕昊,尹杨鹏,杨希,刘棣斐,张恒升,刘晓曼,池程. 计算机集成制造系统. 2019(12)
[2]考虑胜任力水平的研发项目群人力资源调度[J]. 陈俊杰,同淑荣,聂亚菲,张静文. 计算机工程与应用. 2019(03)
[3]研发型企业多项目人力资源调度研究——基于蚁群优化的超启发式算法[J]. 伊雅丽. 工业工程. 2018(04)
[4]SAP工作流在项目管理中的应用[J]. 杨晓月,汪济洲. 中国电力企业管理. 2018(03)
[5]求解广义优先关系下多技能人员项目调度问题的改进布谷鸟搜索算法[J]. 段鹏飞,余杰,聂慧,杨辉华. 计算机应用研究. 2018(05)
[6]基于改进匈牙利算法的多技能人员调度方法[J]. 李廷鹏,钱彦岭,李岳. 国防科技大学学报. 2016(02)
[7]企业多项目管理的理论与方法探讨[J]. 杨志东. 市场观察. 2016(S1)
[8]知识型员工-任务匹配程度计算系统设计与实现[J]. 岳芳,顾新建,刘畅,代风,黄鹏. 浙江大学学报(工学版). 2015(08)
[9]德国“工业4.0”与“中国制造2025”[J]. 贺正楚,潘红玉. 长沙理工大学学报(社会科学版). 2015(03)
[10]中国制造业发展与“中国制造2025”规划[J]. 郭朝先,王宏霞. 经济研究参考. 2015(31)
博士论文
[1]多项目关键链柔性资源配置模型及其算法研究[D]. 张人龙.湖南大学 2015
本文编号：3608706
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