The invention discloses a bidirectional selection task allocation method based on normalized weighting, including the steps: establishing the workflow model, obtaining the task allocation model through the objective function and constraint condition; executing the assignment task, selecting the user from the candidate user set to meet the task role requirements through the normalized weighting, and then in the agreement. We can optimize the distribution results and achieve two-way selection within a certain time. The invention ensures the efficient completion of the task and satisfies the needs of the employees' self development. In the process of task assignment, many factors, such as the importance of the task, the cut-off time, the time needed to learn new knowledge and skills, are used as the conditions for the assignment of the task, and the concept of the knowledge skill set is introduced. Based on the efficiency of certificate completion, the two-way choice between users and tasks can be satisfied.
【技术实现步骤摘要】
基于归一化加权的双向选择任务分配方法
本专利技术涉及一种任务分配方法,尤其涉及一种基于归一化加权的双向选择任务分配方法。
技术介绍
工作流技术作为办公自动化系统中的重要技术,被越来越多的应用到生产生活的各个领域。工作流技术与软件集成研制平台的融合,将软件研制过程中的各项重复任务按照设定的流程交由工作流自动或部分自动执行,减少了编写大量过程文档的事务性工作,有效降低了沟通和管理成本。工作流技术通过工作流管理系统实现,该系统主要包括2个功能:(1)建模,定义工作流,建立所需的工作流模型;(2)执行,包括Web客户端形式的个人工作台和工作流引擎。工作流管理系统会在定义工作流时确定业务执行角色与执行顺序,而不会指定具体的某个人作为执行者。因此,通过不断改进任务分配方法,将业务合理地分配给最优的用户,有助于提升企业的开发能力,使软件研制工作更加高效有序。随着社会文明的进步,知识密集型企业更加注重对员工的人性化关怀,软件研制行业人员作为典型的知识工作者更加需要完成工作时实现对自身能力的提升。现有研究均未考虑任务截止时间、员工完成任务需要学习新知识的时间对任务完成效率的动态影响,忽略了员工作为知识工作者在工作中自我发展的需要。软件行业工作强度较高、员工流动性较大,在软件研制的实际过程中面临每人承担多项任务,以及新老员工协同工作的情况,员工趋向于完成重要程度较高、截止时间较近的任务,从而导致如下情况:(1)为了节约工作时间,员工始终承担自己擅长的某类任务,新员工技能无法提升,新老员工知识技能参差不齐,不利于企业长期发展;(2)任务分配时忽略了员工学习新技能的时间,导致任务 ...
【技术保护点】
1.一种基于归一化加权的双向选择任务分配方法,其特征在于:包括步骤:(1)建立工作流模型,通过目标函数和约束条件得到任务分配模型;(2)执行分配任务,通过归一化加权,从候选用户集筛选满足任务角色要求的用户,然后在允许时间内优化分配结果,实现双向选择。
【技术特征摘要】
1.一种基于归一化加权的双向选择任务分配方法,其特征在于:包括步骤:(1)建立工作流模型,通过目标函数和约束条件得到任务分配模型;(2)执行分配任务,通过归一化加权,从候选用户集筛选满足任务角色要求的用户,然后在允许时间内优化分配结果,实现双向选择。2.根据权利要求1所述的基于归一化加权的双向选择任务分配方法,其特征在于:所述步骤(1)中,具体包括:(1.1)确定模型的目标函数:其中,λ代表权重;代表归一化处理得到的用户当前相对总负载;代表归一化处理得到的用户相对预估总负载;(1.2)确定双向约束条件:其中,g(ΔIij)代表量化员工所学新的知识技能的方法;Smax(U)代表不考虑员工与任务双向选择时目标函数的最佳值;δ为双向选择所占的权重;(1.3)获得任务分配模型:其中,3.根据权利要求2所述的基于归一化加权的双向选择任务分配方法,其特征在于:所述步骤(2)中,具体包括:(2.1)根据待分配任务Jnew确定完成任务需要的用户角色Rnew,筛选出所有用户集合中满足条件的用户,组成候选用户集合Unew;(2.2)归一化加权计算用户匹配度;计算候选用户集合Unew中所有候选用户的...
【专利技术属性】
技术研发人员:王鹏,许蕾,曲健,杨能俊,
申请(专利权)人:南京航空航天大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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