多目标粒子群算法在交叉培训规划中的应用
作者机构：东北大学信息科学与工程学院流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819
基 金：国家自然科学基金资助项目(70971019) 国家创新研究群体科学基金资助项目(71021061) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(100404026)
出 版 物：《控制理论与应用》 (Control Theory & Applications)
年 卷 期：2013年第30卷第1期
页 码：17-22页
摘 要：为了进一步提高人力资源交叉培训规划的实用性,增加了对于员工学习行为的考虑,提出了在保证任务覆盖水平的基础上,获得员工满意度最大和学习效率最高的多目标优化模型.本文针对问题的特征,采用多目标粒子群(MOPSO)算法对多目标优化模型进行了求解,并设计了多种算法策略,以适应不同的问题环境.通过数值实验,分析了不同问题规模下,针对不同性能指标算法参数和策略的适用性.最后,以柔性单元装配生产线为例,进行了数值实验,实验结果表明了模型的有效性和合理性.
主 题 词：交叉培训规划 员工满意度 学习效率曲线 多目标粒子群算法 柔性单元装配线
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 07[理学] 070104[070104] 0701[理学-数学类]
核心收录：
D O I：10.7641/cta.2013.11237
馆 藏 号：203996269...
