服務(wù)系統(tǒng)中的多技能人員調(diào)度

第1章 緒論
1．1 引言
1．2 服務(wù)運(yùn)作管理與人力資源
1．2．1 組織與運(yùn)作管理
1．2．2 服務(wù)與服務(wù)分類
1．2．3 資源與人力資源
1．3 人員調(diào)度問題分類與應(yīng)用領(lǐng)域
1．3．1 人員的技能
1．3．2 人員調(diào)度問題分類
1．3．3 人員調(diào)度應(yīng)用領(lǐng)域
1．4 項(xiàng)目調(diào)度問題分類與求解方法
1．4．1 項(xiàng)目調(diào)度問題描述
1．4．2 項(xiàng)目調(diào)度問題分類
1．4．3 項(xiàng)目調(diào)度問題的求解方法
1．5 本書的篇章結(jié)構(gòu)
第2章 多技能人員分配與項(xiàng)目調(diào)度
2．1 引言
2．2 研究現(xiàn)狀分析
2．2．1 多技能資源項(xiàng)目調(diào)度
2．2．2 任務(wù)可中斷項(xiàng)目調(diào)度
2．3 多技能人員分配與任務(wù)不可中斷項(xiàng)目調(diào)度
2．3．1 問題描述
2．3．2 問題建模
2．3．3 Rollout算法
2．3．4 計(jì)算實(shí)驗(yàn)與分析
2．4 多技能人員分配與任務(wù)可中斷項(xiàng)目調(diào)度
2．4．1 問題描述
2．4．2 問題建模
2．4．3 Rollout算法
2．4．4 分支定界算法
2．4．5 計(jì)算實(shí)驗(yàn)與分析
2．5 本章小結(jié)
第3章 多目標(biāo)多技能人員分配與項(xiàng)目調(diào)度
3．1 引言
3．2 研究現(xiàn)狀分析
3．3 問題描述與建模
3．3．1 問題描述
3．3．2 問題建模
3．3．3 問題實(shí)例
3．4 基本多目標(biāo)遺傳算法
3．4．1 算法流程
3．4．2 染色體編碼及解碼
3．4．3 適應(yīng)度函數(shù)
3．4．4 選擇、交叉及變異
3．5 混合免疫遺傳算法
3．5．1 算法概述
3．5．2 算法流程
3．5．3 “雙島模型”及接種過程
3．6 引入NSGA-Ⅱ選擇機(jī)制的增強(qiáng)免疫遺傳算法
3．6．1 NSGA-Ⅱ
3．6．2 增強(qiáng)免疫遺傳算法
3．7 計(jì)算實(shí)驗(yàn)與分析
3． 7．1 實(shí)驗(yàn)案例
3．7．2 結(jié)果分析
3．8 本章小結(jié)
第4章 考慮資源轉(zhuǎn)移時(shí)間的多技能人員分配與項(xiàng)目調(diào)度
4．1 引言
4．2 研究現(xiàn)狀分析
4．3 問題描述與建模
4．3．1 問題描述
4．3．2 問題建模
……
第5章 多技能主體下的項(xiàng)目調(diào)度與協(xié)調(diào)
第6章 多服務(wù)站多技能人員調(diào)度
第7章 服務(wù)系統(tǒng)多層級人員調(diào)度
第8章 任務(wù)時(shí)序約束的巡訪服務(wù)人員調(diào)度
參考文獻(xiàn)
索引
附錄A 英漢排序與調(diào)度詞匯
后記