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2017-08-12 发布于北京
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多目标粒子群算法在交叉培训规划中的应用.pdf

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第30卷第1期控制理论与应用、，b1．30No．1 2013年1月 Control Jan．2013 TheoryApplications DOI：10．7641，(jIA．2013．11237 多目标粒子群算法在交叉培训规划中的应用李倩，宫俊t，唐加福 (东北大学信息科学与-r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：柔性单元装配线中图分类号：N945 文献标识码：A swarm for Multi-objectivepanicleoptimization algorithm cross‘trainingprogramming LI JllIlT，TANGJia-fu Qian，GONG of AutomationforProccssIndustries，SchoolofInformationScienceand (StateKeyLaboratorySynthetical Engineering， Northeastern 1 University,ShenyangLiaoning10819，China) Abstract：Inorderto the ofa human factorof behavior improvepracticabilitycross-trainingprogramming，the learning isconsidered．A modelis OHthebasisoftask whichthe multi—objective optimizationpresented redundancypoticy,in functionsdescribethelaborsatisfactionandthe basedon objective learningefficiency．Across-training programming swarm MOPSOsolves