随机离职下产品研发项目调度的多目标优化模型与应用

该篇论文研究关注的是"考虑随机离职的新产品研发项目组合多技能员工调度模型"，在IT行业背景下，研发人员的流动对项目进度和效率有着显著影响。研究者针对研发团队的特性，提出了一个关键问题，即如何在面临研发人员随机离职的情况下，有效管理和调度多技能员工，以平衡新产品的开发周期、成本和人才培养的战略收益。 论文构建了一个离散马尔可夫链模型来描述员工离职过程，这有助于预测潜在的人员变动，并将其纳入项目调度的决策过程中。模型考虑了不确定性因素，旨在解决在随机离职环境下，如何找到最优的项目组合与员工分配策略，以达到帕累托最优解。这里利用了自适应帕累托抽样算法，通过马尔可夫蒙特卡洛抽样技术进行随机离职的模拟，同时结合启发式串行进度生成机制，计算确定性情况下的目标值。 快速非支配遗传算法（NSGAⅡ）被用来寻找多目标期望值模型的帕累托解集，这是一种优化方法，旨在找到一组解决方案，其中每个方案都不劣于其他方案，但在某些方面有所牺牲。这种算法能够有效地处理复杂的多目标优化问题，并在实际应用中展示出了良好的收敛性能。 论文实例分析了一个国内公司的电气节能产品研发项目组合人员调度问题，对比了随机模型与确定性模型的效果，结果显示随机模型更贴近企业的实际情况。研究结果对于企业在面对员工流动性时，制定新产品研发项目组合的员工调度策略提供了决策支持，帮助企业更好地应对人力资源的不确定性，提高项目的成功率和经济效益。因此，这篇论文的研究对于IT行业的项目管理实践具有重要的理论和实践价值。