多Agent协商算法：解决人力资源再分配的平衡挑战

本文主要探讨的是"基于多Agent的人力资源再分配系统协商算法研究"这一主题，针对组织网络化背景下，项目组内部常常出现的任务过剩和人力资源过剩的问题，研究者提出了一种创新的解决方案。这种系统采用多Agent架构，具备两种不同的工作模式，旨在优化人力资源的配置，实现效率最大化。 系统的核心是协商算法，它对传统的多标准协商协议进行了改进。多标准协商是指在决策过程中考虑多个目标或准则，而不仅仅是一个单一的标准。在这个系统中，Agent（智能代理）扮演了关键角色，它们代表项目组或个人，能够处理复杂的任务分配问题，并能在满足多个标准的情况下寻求最佳的资源配置。 文章强调了Agent结盟机制的引入，这是一种协作策略，允许Agent之间根据各自的优先级和目标进行合作，共同寻找最优的解决方案。通过Agent之间的结盟，系统能够在处理人力资源再分配时，考虑到不同Agent的利益和能力，形成动态的合作网络，提高了整体决策的质量。 研究者通过具体的实例来阐述这个过程：如何通过多标准协商Agent之间的结盟，有效地进行任务和人力资源的匹配，确保在满足多个项目需求的同时，也兼顾到员工的工作满意度和个人发展。这种协商算法的实施，有助于解决组织内部的资源浪费问题，提升整体运营效率。 此外，该研究还涉及到中图分类号TP311，表明其属于计算机科学中的信息技术管理类别，文献标识码A则表示文章为学术性文章。文章的作者包括李祥全、王宁生、龙文和吴义生，他们分别在南京航空航天大学CIMS工程研究中心从事相关领域的研究。 这篇论文为人力资源管理和组织优化提供了一个新颖且实用的方法，展示了多Agent系统在解决复杂组织内部资源分配问题上的潜力，对于企业和组织的运营管理具有实际应用价值。