多目标粒子群算法在交叉培训规划中的应用
李倩
宫俊
唐加福
1.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,1108192.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,1108193.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
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.
关键词：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
分类号：N945(系统工程)
资助基金：国家自然科学基金(70971019)国家自然科学基金(71021061)中央高校基本科研业务费专项(100404026)
论文发表日期：2013-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 17-22 )
英文信息