面向?qū)蛹壗Y(jié)構(gòu)的任務(wù)動態(tài)分配策略

李 偉，臧立濤，李澎林

(浙江工業(yè)大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，浙江 杭州 310023)

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面向?qū)蛹壗Y(jié)構(gòu)的任務(wù)動態(tài)分配策略

李 偉，臧立濤，李澎林

(浙江工業(yè)大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，浙江 杭州 310023)

當(dāng)前的任務(wù)分配策略主要考慮了候選者的個體屬性，而忽略了候選者下屬資源對任務(wù)分配的影響.針對企業(yè)層次化的組織結(jié)構(gòu)特點，提出一種面向?qū)蛹壗Y(jié)構(gòu)的任務(wù)動態(tài)分配策略，充分考慮了層級結(jié)構(gòu)下任務(wù)候選者擁有的人力資源對任務(wù)分配的影響，給出了基于該策略的可量化候選者屬性適配度計算方法，并改進(jìn)了傳統(tǒng)的能力適配度計算方法.仿真實驗結(jié)果表明：考慮了下屬資源的任務(wù)動態(tài)分配模型進(jìn)一步提高了任務(wù)分配的適應(yīng)性，分配結(jié)果更加符合預(yù)期.

層級結(jié)構(gòu);任務(wù)動態(tài)分配;能力適配度;工作流管理

工作流技術(shù)一直是計算機和企業(yè)自動化管理領(lǐng)域研究的熱點之一，其中工作流任務(wù)分配策略一直是其中重要研究內(nèi)容.工作流任務(wù)分配策略主要解決在流程的運行過程中，將合適的任務(wù)在合適的時機分派給合適的人[1].在現(xiàn)代企業(yè)管理中，企業(yè)在組織管理方面遵循層級結(jié)構(gòu)，任務(wù)往往交由組織中的一個團(tuán)隊完成，所以，在研究任務(wù)分配策略時需充分考慮到層級結(jié)構(gòu)對任務(wù)分配的影響.

任務(wù)動態(tài)分配的一個研究重點是人員與任務(wù)執(zhí)行過程中各實體的解耦，通過引入角色的概念[2-3]以及規(guī)則定義工具[4-5]可以增加任務(wù)分配的柔性，角色是任務(wù)分配的具體實體，而與角色對應(yīng)的人員可以動態(tài)變化.任務(wù)動態(tài)分配另一個研究重點是當(dāng)候選者角色多于1人時，如何將任務(wù)分配給最合適的候選人.呂炎杰等[6]通過模糊集理論和知識相似度解決分配匹配問題.馬嵩華等[7]在任務(wù)分配時考慮有限人員下對分配者的能力經(jīng)驗進(jìn)行描述.LIANG等[8]從任務(wù)分配影響因素著手,在評估匹配度時使用候選者屬性的三角模糊數(shù)來代替精確值.肖鄭進(jìn)等[9]在LIANG研究基礎(chǔ)上綜合考慮候選人能力，經(jīng)驗，負(fù)載，成功率，彈性，給出了任務(wù)分配多級模型.余陽等[10]在任務(wù)分配時考慮到候選者社會關(guān)系的影響，豐富了任務(wù)分配影響因素.任務(wù)分配多級模型可以動態(tài)擴(kuò)充和精簡，適合各種復(fù)雜的分配場景，但仍然存在以下問題：1) 企業(yè)組織結(jié)構(gòu)有層級性，任務(wù)分配多級模型沒有考慮到候選者下層的人力資源，而只考慮了候選者個體屬性.2) 任務(wù)分配多級模型在計算候選者能力適配度時能力越高得分越高，會使能力高的候選者總比能力低的候選者優(yōu)先分配到任務(wù).所以在任務(wù)分配多級模型基礎(chǔ)上，引入了企業(yè)組織中上下級協(xié)同概念，提出面向?qū)蛹壗Y(jié)構(gòu)的任務(wù)分配多級模型.基于模型改進(jìn)了能力適配度計算方法，匹配到能力剛好滿足任務(wù)要求，又不超出任務(wù)要求的候選人.

1 面向?qū)蛹壗Y(jié)構(gòu)的任務(wù)分配多級模型

傳統(tǒng)的任務(wù)分配多級模型需要逐級計算候選者每一項分配影響因素與任務(wù)的適配分?jǐn)?shù)，然后對每一項因素的適配分?jǐn)?shù)加權(quán)求出最終的任務(wù)適配分?jǐn)?shù)，在該模型中，候選者都是個體.而在面向?qū)蛹壗Y(jié)構(gòu)的任務(wù)分配多級模型中，除了需要考慮候選者個體與任務(wù)的適配情況外，還需要考慮候選者與下屬形成的協(xié)同圈與任務(wù)的適配情況.基于該設(shè)想，提出了一種面向?qū)蛹壗Y(jié)構(gòu)的任務(wù)分配多級模型，如圖1所示.

圖1 面向?qū)蛹壗Y(jié)構(gòu)的任務(wù)分配多級模型Fig.1 Dynamic distribution of task for hierarchial structure model

在該模型下，候選者除了個體外還有可能是多個個體形成的協(xié)同圈，協(xié)同圈由候選個體及其下屬組成，他們協(xié)同地完成同一個任務(wù)目標(biāo).此時，協(xié)同圈將成為任務(wù)分配的候選元素，再考慮任務(wù)分配時，協(xié)同圈內(nèi)部個體均參與任務(wù)適配度計算，根據(jù)各個個體，同樣需要對協(xié)同圈的各項適配分?jǐn)?shù)進(jìn)行計算.

2 面向?qū)蛹壗Y(jié)構(gòu)的任務(wù)動態(tài)分配策略

基于前述的面向?qū)蛹壗Y(jié)構(gòu)的任務(wù)分配多級模型，假設(shè)分配者有待分配任務(wù)J，分配者存在2個直接下屬X和Y，X存在兩個下屬A和B，Y存在一個下屬C，X與Y可以和各自下屬構(gòu)成協(xié)同圈{X,A},{X,B},{X,A,B},{Y,C}，面向?qū)蛹壗Y(jié)構(gòu)的任務(wù)動態(tài)分配策略流程如圖2所示．具體流程描述如圖2所示.

圖2 任務(wù)分配流程圖Fig.2 Task distribution progress

1)確定任務(wù)分配候選集.任務(wù)分配者的直接下屬構(gòu)成分配的顯式候選集{X，Y}，考慮到X，Y存在下屬可供調(diào)配，所以X，Y與各自下屬形成的協(xié)同圈構(gòu)成任務(wù)分配的隱式候選集{{X,A},{X,B},{X,A,B},{Y,C}}，顯示候選集和隱式候選集的合集構(gòu)成分配的總候選集.

2)計算候選集中每一個元素的能力適配值.記待分配任務(wù)為J，完成J需要k種技能Cn，(n=1,2，…,k)，J對技能Cn的要求為w(J,Cn).個體u的能力集合可以使用一組二元組的集合表示，即Cap(u)=<(C1,L1),…,(Cn,Ln)>,其中Cn表示能力名，Ln表示u對應(yīng)能力Cn所具有的能力評估級數(shù),級數(shù)越高表示能力越強.隱式分配候選集每一個元素是i個個體形成的協(xié)同圈P，記為Coop(P),P={U1,U2,…,Ui}則Cap(Coop(P))=<(C1,Max(L11,L21,…,Li1)),…,(Cn,Max(L1n,L2n,…,Lin))>,Lin表示協(xié)同圈中的個體Ui的Ln.假設(shè)完成任務(wù)需要的能力集合為Taskcap(J)=<(C1,JL1),…,(Cn,JLn)>,JLn=w(J,Cn),候選元素Ui對應(yīng)J的能力集合為Cap(Ui,J)=<(C1,Li),…,(Cn,Ln)>,記Ui執(zhí)行任務(wù)J的能力溢出值為Spill(Ui,J)，計算式為

(1)Ui執(zhí)行任務(wù)J的能力適配值為Capfit(Ui,J)，計算式為

(2)

減去能力溢出值是為了確保候選元素能力評估級數(shù)與任務(wù)需要的能力要求一致時得分最高.

3)計算候選集中每一個元素的經(jīng)驗適配值.為了計算候選元素Ui相對于任務(wù)J的經(jīng)驗值，需要對Ui最近一個時間段內(nèi)執(zhí)行過的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計.

假設(shè)完成J需要的能力集合為Taskcap(J)=<(C1,JLi),…,(Cn,JLn)>，個體u在近期內(nèi)執(zhí)行的n個任務(wù)的集合為Jr(u)={Jr1,Jr2,…,Jrn},使用M(Jr(u),Cn)表示歷史任務(wù)集合Jr(u)中的任務(wù)對技能Cn要求最高的值,統(tǒng)計J中各項技能Ci在Jr(u)中出現(xiàn)的最高值，可以得到u相對J的歷史最高能力集合Caphistory(u,j)=<(C1,HLi),…,(Cn,HLn)>,HLn=M(Jr(u),Cn).如果候選元素是協(xié)同圈P，則Caphistory(P,j)=<(C1,Max(HL11,…,HLi1)),…,(Cn,Max(HL1n,…,HLin))>,HLin表示協(xié)同圈中第i個人員的HLn，當(dāng)候選元素Ui的HLn高于任務(wù)J對技能Cn的要求時，可以認(rèn)為就技能Cn而言，Ui最近執(zhí)行過的任務(wù)經(jīng)驗完全適用，所以經(jīng)驗值為1;當(dāng)HLn低于任務(wù)J對技能Cn的要求時，Ui執(zhí)行過的任務(wù)相對于任務(wù)J的經(jīng)驗可表示為二者能力需求的比值，候選元素Ui近期執(zhí)行的任務(wù)相對于任務(wù)J的經(jīng)驗值Exp(Ui,J)定義為

(3)

4)計算候選集中每一個元素的絕對負(fù)載.同一個任務(wù)對于不同參與者所需要的執(zhí)行時間是不同的，如果以任務(wù)數(shù)量來衡量參與者負(fù)載就會導(dǎo)致偽負(fù)載平衡，所以最好以參與者的執(zhí)行時間作為負(fù)載平衡指標(biāo).如果個體u當(dāng)前工作列表中待執(zhí)行的工作項共有r個，則u的任務(wù)負(fù)載描述可以使用一組二元組來表示，即Wol(u)=<(J1,T1),…,(Jn,Tn)>，其中Jn表示工作流任務(wù)列表中待執(zhí)行的工作項，而Tn表示u完成此工作項預(yù)期的工作時間.所以對于u而言，他的絕對負(fù)載的定義為

(4)如果候選元素是協(xié)同圈P，則P的絕對負(fù)載計算式為

(5)

5)計算每一個元素的能力適配分?jǐn)?shù)，經(jīng)驗適配分?jǐn)?shù)，負(fù)載分?jǐn)?shù).任務(wù)候選集U(U={U1,U2,…,Un})的每一個元素都有能力適配值，經(jīng)驗適配值，絕對負(fù)載三個評估值，如果要綜合考量必須進(jìn)行數(shù)值歸一化[11]，得出每個評估因素的評估分?jǐn)?shù).

歸一化處理后能力適配分?jǐn)?shù)Scap(Ui,J)為

(6)

歸一化處理后經(jīng)驗適配分?jǐn)?shù)Sexp(Ui,J)為

(7)

歸一化處理后負(fù)載分?jǐn)?shù)Sload(Ui)為

(8)

6)計算候選集中每一個元素的綜合適配分?jǐn)?shù).不同任務(wù)有不同的側(cè)重點，有些要求參與者有很高的技能水平，有些要求參與者有豐富的經(jīng)驗，而有些需要參與者有充足的時間，所以需要引入權(quán)重來衡量不同的影響因素[12-13]，分別用Kcap,Kexp,Kload表示能力,經(jīng)驗,負(fù)載的影響權(quán)重，權(quán)重取值在[0,1]之間，且Kcap+Kexp+Kload=1,數(shù)值越大，說明此項因素影響最大.每個候選元素Ui的綜合適配分?jǐn)?shù)S(Ui,J)定義為

S(Ui,J)=KcapScap(Ui,J)+KexpSexp(Ui,J)+

KloadSload(Ui)

(9)

7)根據(jù)綜合評估分?jǐn)?shù)對候選集的元素進(jìn)行降序排序，排序后越靠前的元素與任務(wù)的適配度越高，被分配的機會越大.

3 典型實例分析

軟件產(chǎn)品開發(fā)項目中的人力資本十分昂貴，將開發(fā)任務(wù)分配給合適的人員尤為重要，下面以軟件產(chǎn)品開發(fā)管理項目中的一個典型過程為例來說明任務(wù)分配機制.整個任務(wù)對開發(fā)者的前端開發(fā)能力(Front)要求為3，服務(wù)器開發(fā)能力(Server)要求為7，數(shù)據(jù)庫開發(fā)能力(Database)要求為5，任務(wù)分配者U有U1,U2兩名下屬可供分配,U1有U11,U12兩名下屬，U2有U21一名下屬.他們相對開發(fā)任務(wù)的能力集，歷史最高能力集，負(fù)載如表1所示，任務(wù)中能力，經(jīng)驗，負(fù)載的權(quán)重分別是0.5,0.3,0.2.

表1 任務(wù)候選者及其下屬能力、歷史最高能力、負(fù)載說明

使用傳統(tǒng)的任務(wù)分配多級模型分配此項任務(wù)，計算的能力適配分?jǐn)?shù)，經(jīng)驗適配分?jǐn)?shù)，負(fù)載分?jǐn)?shù)和綜合適配分?jǐn)?shù)如表2所示.

表2 傳統(tǒng)的任務(wù)分配多級模型適配度計算結(jié)果

使用面向?qū)蛹壗Y(jié)構(gòu)的任務(wù)分配模型分配此項任務(wù)，計算的能力適配分?jǐn)?shù)，經(jīng)驗適配分?jǐn)?shù)，負(fù)載分?jǐn)?shù)和綜合適配分?jǐn)?shù)如表3所示.

表3 面向?qū)蛹壗Y(jié)構(gòu)的任務(wù)分配多級模型適配度計算結(jié)果

Table 3 Dynamic distribution of task for hierarchial structure model calculate result

分析結(jié)果可知：傳統(tǒng)的任務(wù)分配模型只考慮到顯式候選集{U1,U2}，比較U1和U2可以發(fā)現(xiàn)U1的能力比U2更接近任務(wù)要求，且U1的負(fù)載也低于U2，因此U1的適配分?jǐn)?shù)高于U2，現(xiàn)象與結(jié)果一致，但是此模型只考慮了U1和U2的個體屬性而忽略了下屬資源對分配的影響.面向?qū)蛹壗Y(jié)構(gòu)的任務(wù)分配模型充分考慮了候選者的下級員工，U1，U2可以調(diào)度下屬，與下屬構(gòu)成協(xié)同圈，觀察數(shù)據(jù)可知U2和下屬U21構(gòu)成的協(xié)同圈與任務(wù)能力要求最接近，模型計算出的適配度也最高，所以優(yōu)先把任務(wù)分配給U2，這樣的分配結(jié)果與實際預(yù)期更加吻合.

4 結(jié) 論

研究了層級結(jié)構(gòu)下任務(wù)動態(tài)分配問題.通過引入上下級協(xié)同圈的概念提出了面向?qū)蛹壗Y(jié)構(gòu)的任務(wù)分配多級模型，新模型擴(kuò)充了傳統(tǒng)的任務(wù)分配多級模型的分配候選集，并對能力適配度計算方法進(jìn)行了改進(jìn)，新算法可以使能力值最接近任務(wù)要求的候選者得到的能力適配分?jǐn)?shù)最高，同時給出了協(xié)同圈和候選個體分配影響因子的計算方法.通過仿真實驗可知，在層級結(jié)構(gòu)的組織中使用面向?qū)哟谓Y(jié)構(gòu)的任務(wù)分配模型可以適配到更適合的候選者.

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(責(zé)任編輯：劉 巖)

The strategy of task dynamic distribution for hierarchical structure

LI Wei， ZANG Litao， LI Penglin

(College of Computer Science and Technology， Zhejiang University of Technology， Hangzhou 310023， China)

The current task allocation algorithm is mainly emphasized in the user role when considering the factor of task allocation, but the impact of the candidate’s subordinates resources on the assignments is ignored. Focusing on the structural feature of enterprise organizational hierarchy, a task dynamic allocation strategy oriented hierarchy is proposed. In this method, the candidate’s human resources are taken account fully and a quantifiable calculation method for candidate attribute adaptation based on this strategy is given. This quantifiable calculation method has improved the traditional method. The simulation results show that the new method further improves the fitness of task allocation and the allocation results are more in line with expectations.

hierarchial structure; task assignment; capacity fitness; workflow management

2016-01-29

李 偉(1976—)，男，河南信陽人，副教授，研究方向為移動互聯(lián)網(wǎng)、CSCW和地理信息系統(tǒng)，E-mail：liwzjut@zjut.edu.cn.

TP311

A

1006-4303(2016)05-0501-04