麻家乐 黄天浩 刘灿
本文参考进程调度、贪心算法、规划模型等多种思想，建立了一个基于最短完成时间优先（meonf），结合最大化员工技能提升和最小化订单最小超时总和的双目标多层贪心优化模型，为生产企业解决员工流动导致的产能和质量问题。
针对问题一，本文借鉴操作系统进程调度算法的思想，结合贪心算法，考虑每完成一个订单后，以五种不同的标准选择下一个订单进行处理：最短完成时间优先（msf），最短剩余时间优先（erf），最早完工截止时间、最短完成时间优先（dmsf），最早完工截止时间、最短剩余时间优先（derf），以及最小超时订单数、最小超时订单数及最短完成时间优先（meonf）。然后对不同算法的结果进行比较与分析，发现 meonf 算法得到的结果最优，总超时时间为 2125455 分钟。最后对算法给出理论解释，说明其合理性。
针对问题二，首先，我们发现不同产线的生产压力明显不同，据此将 12 条产线分为 3 类，分别为繁忙型产线、空闲型产线和周期型产线。其次，遵循“生产压力越大的产线分配技能水平越高的员工”的原则，将员工分配到不同的产线，以此为目标建立线性整数规划模型求解最优员工分配矩阵。然后对于周期型产线进行二次规划最后，将员工分配到产线，利用问题一的算法计算，得到最短总超时时间为 2125455 分钟。
针对问题三，基于问题一、二建立一个兼顾员工技能提升和订单最小超时总和的双目标优化模型，采用问题二的分配矩阵作为初始方案，随每个时间步长采用 meonf 算法确定订单选择，并参考空闲工人池，结合双目标函数最优化通过多层贪心不断迭代更新该分配矩阵，最终确定生产员工培训与产线分配模型。
针对问题四，考虑到不同时间段内存在员工离职，新员工加入的情况，在问题三的模型上针对不同时间段进行双目标函数参数的调整，使得特定时间段对关键员工技能水 平提升的考虑权重加大，能够适应员工的离职和新员工的培训目标。然后通过分配和培 训结果分析该方案的合理性。
关键字：贪心算法 参数调整 线性整数规划 双目标优化
