一种虚拟协同网络团队成员优选方法与流程

本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种虚拟协同网络团队成员优选方法。

背景技术：

随着云计算、大数据等信息技术的发展，虚拟网络平台作为一种实现资源优化整合、协同分配、按需使用的创新服务模式，已在各行业兴起应用。目前虚拟网络平台广泛采用虚拟协同网络团队工作模式，通过召集跨地域、跨专业、跨行业的成员相互协作，组成临时性的协作团队，通过知识共享、优势互补来完成创新任务。恰当的选择虚拟协同网络团队成员是项目任务顺利进行并完成的前提和基础。

对虚拟协同网络团队成员的选择不仅需要考虑成员的个人能力，还需要考虑候选成员之间的协同合作能力。团队成员优秀的专业技能以及成员间的良好合作关系可以促进成员之间的交流，提升满意度，从而减少网络协作中的不确定性和冲突，实现资源、能力与优势的互补，并最终实现协同工作的成功，实现仅靠单一主体力量难以达到的目标。

现有的研究分别从成员优选指标体系建立、定性分析与定量分析等角度对该问题进行了探讨，但是并没有没有很好地体现虚拟网络平台中的复杂协同网络因素，同时大部分决策方法仅仅考虑候选成员的个人专业能力，很少体现成员的综合能力表现，无法保证所选成员在后期的项目合作中能够发挥较好的协作能力。

技术实现要素：

针对上述现有技术存在的问题，本发明研究在虚拟网络平台环境下虚拟协同网络团队的工作流程，构建反映团队成员个人能力与成员之间协同合作能力的综合指标体系，按需组建跨地域、跨专业、跨行业的虚拟协同网络团队，以实现团队成员之间知识与能力的互补与有效协作，从源头上避免了后期协作过程中的人员冲突问题，最终提升团队绩效。

为实现以上目的，本发明提出一种虚拟协同网络团队成员优选方法，其技术方案为：

所述一种虚拟协同网络团队成员优选方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：构建项目候选成员的个人能力与协同合作能力指标体系；

步骤2：建立基于成员综合表现的虚拟协同网络团队成员优选模型；

步骤3：从平台用户数据库中调取候选成员个人数据信息，从项目数据库中调取候选成员项目参与信息，依据指标体系中的各个指标进行打分；

步骤4：将步骤3得到的候选成员指标分数代入步骤2建立的模型，采用多目标优化算法进行模型的求解，获得Pareto最优解；根据得到的Pareto最优解表示的候选人排序选择成员，组成虚拟协同网络团队。

进一步的优选方案，所述一种虚拟协同网络团队成员优选方法，其特征在于：步骤1中候选成员的个人能力指标分为工作经验、专业能力、专业知识；步骤1中候选成员的协同合作能力指标分为成员评价等级、与其他人合作完成的项目数量、协助其他成员解决问题数量；所述成员评价等级分为协作态度、交流沟通能力、团队协作能力。

进一步的优选方案，所述一种虚拟协同网络团队成员优选方法，其特征在于：步骤2中建立基于成员综合表现的虚拟协同网络团队成员优选模型包括以下步骤：

步骤2.1：建立基于个人能力信息的成员选择模型；

步骤2.2：建立基于协同合作能力信息的成员选择模型；

步骤2.3：将基于个人能力信息的成员选择模型与基于协同合作能力信息的成员选择模型合成，得到基于成员综合表现信息的成员优选模型，为一个双目标0-1二次规划模型。

进一步的优选方案，所述一种虚拟协同网络团队成员优选方法，其特征在于：步骤2.1中所述基于个人能力信息的成员选择模型通过以下步骤建立：

步骤2.1.1：在虚拟协同网络平台上，客户提交设计任务之后，管理团队经过快速需求分析，将任务公告下发到相关h个网络子群，其中网络子群j中的候选成员数量为n_j，报名申请参加设计任务的候选成员总数网络子群j中选择的目标成员数量为q_j，选择的目标成员总数为

将报名申请参加设计任务的n个候选成员记为P_i,i＝1,…,n；个人能力评价指标为I_g,g＝1,…,l，各项权重为v_g，并且x_i为决策变量，当时候选成员P_i被选中时x_i＝1，否则x_i＝0；

步骤2.1.2：构建候选成员的个人能力评价指标矩阵R＝[r_ig]_n×l，其中r_ig为候选成员P_i在个人能力评价指标I_g下的分值；将个人能力评价指标按照效益型指标与成本型指标进行规范化得到矩阵R'＝[r'_ig]_n×l：

效益型指标：

成本型指标：

其中

步骤2.1.3：根据公式计算候选成员P_i的个体表现综合值；

步骤2.1.4：根据得到的各个候选成员个体表现综合值得到成员的个人表现优选模型：

x_i∈{0,1},i＝1,…,n

其中，

进一步的优选方案，所述一种虚拟协同网络团队成员优选方法，其特征在于：步骤2.2中基于协同合作能力信息的成员选择模型通过以下步骤得到：

步骤2.2.1：建立候选成员的协同表现信息决策矩阵其中为候选成员P_i在与候选成员P_t进行合作时，对应协同合作能力评价指标C_k下的协同表现分值；协同合作能力评价指标C_k,k＝1,…,m，其各项权重为w_k，并且

步骤2.2.2：将矩阵中的元素进行规范化，得到矩阵

效益型指标：

成本型指标：

其中

步骤2.2.3：根据公式i≠t计算候选成员P_i在与候选成员P_t进行合作时协同表现综合值ψ_it；

步骤2.2.4：根据得到的协同表现综合值ψ_it,i,t＝1,…,n；i≠t，得到基于协同合作能力信息的成员选择模型：

x_i∈{0,1},i＝1,…,n

其中，

进一步的优选方案，所述一种虚拟协同网络团队成员优选方法，其特征在于：步骤2.3中所述基于成员综合表现信息的成员优选模型通过以下步骤建立：

将步骤2.1.4中得到的成员个人表现优选模型与步骤2.2.4中得到的成员协同合作优选模型进行集成，得到如下的双目标0-1二次规划模型：

x_i∈{0,1},i＝1,…,n

其中，

有益效果

本发明针对虚拟网络平台具有的网络协同性与任务复杂性特点，在此基础上提出了基于成员综合表现信息的虚拟协同网络团队成员优选方法，不仅考虑成员个人能力信息，同时考虑了成员的协同合作能力，构建了基于成员综合表现信息的优选指标体系以及数学模型，并利用多目标进化算法求解该模型，得到了虚拟团队成员选择问题的Pareto最优解，决策者可以依据对成员个体表现与协同表现的偏好进行选择。本发明选择的项目成员具有良好合作态度、优秀沟通能力、丰富的合作经验的成员以及良好的协同合作能力，可以有效促进成员之间的交流，提高成员之间的满意度，减少合作的冲突和不确定性，对虚拟协同创新工作的顺利开展、效率提高具有重要的意义。本发明可进一步扩展到其他背景的虚拟团队组建过程中，具有一定的应用意义。

附图说明

图1是本发明实施例所提供的基于成员综合表现信息的虚拟协同网络团队成员优选方法流程图；

图2是本发明实施例所提供的项目候选成员的个人能力与协同合作能力指标体系。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

申请人研究了在虚拟网络平台环境下虚拟协同网络团队的工作流程，构建反映团队成员个人能力与成员之间协同合作能力的综合指标体系，并基于此，提出了本发明的虚拟协同网络团队成员优选方法，实现了按需组建跨地域、跨专业、跨行业的虚拟协同网络团队，实现团队成员之间知识与能力的互补与有效协作，从源头上避免了后期协作过程中的人员冲突问题，最终提升团队绩效。

本发明的虚拟协同网络团队成员优选方法具体实现步骤如图1所示：

步骤1：构建项目候选成员的个人能力与协同合作能力指标体系，如图2所示：

其中个人能力指标分为工作经验、专业能力、专业知识，通过工作经验、专业能力、专业知识来考察候选成员的个人表现能力；协同合作能力指标分为成员评价等级、与其他人合作完成的项目数量、协助其他成员解决问题数量；采用成员评价等级以及以往与其他人合作完成的项目数量、协助其他成员解决问题数量来考察候选成员协同合作能力信息，成员评价等级分为协作态度、交流沟通能力、团队协作能力。

步骤2：建立基于成员综合表现的虚拟协同网络团队成员优选模型；包括以下步骤：

步骤2.1：建立基于个人能力信息的成员选择模型，通过以下步骤建立：

步骤2.1.1：在虚拟协同网络平台上，客户提交设计任务之后，管理团队经过快速需求分析，将任务公告下发到相关h个网络子群，其中网络子群j中的候选成员数量为n_j，报名申请参加设计任务的候选成员总数网络子群j中选择的目标成员数量为q_j，选择的目标成员总数为

将报名申请参加设计任务的n个候选成员记为P_i,i＝1,…,n；个人能力评价指标为I_g,g＝1,…,l，各项权重为v_g，并且x_i为决策变量，当时候选成员P_i被选中时x_i＝1，否则x_i＝0；

步骤2.1.2：构建候选成员的个人能力评价指标矩阵R＝[r_ig]_n×l，其中r_ig为候选成员P_i在个人能力评价指标I_g下的分值；将个人能力评价指标按照效益型指标与成本型指标进行规范化得到矩阵R'＝[r'_ig]_n×l，

效益型指标：

成本型指标：

其中，

步骤2.1.3：根据公式计算候选成员P_i的个体表现综合值；

步骤2.1.4：根据得到的各个候选成员个体表现综合值得到基于成员综合表现信息的成员优选模型：

x_i∈{0,1},i＝1,…,n

步骤2.2：建立基于协同合作能力信息的成员选择模型，通过以下步骤得到：

步骤2.2.1：建立候选成员的协同表现信息决策矩阵其中为候选成员P_i在与候选成员P_t进行合作时，对应协同合作能力评价指标C_k下的协同表现分值；协同合作能力评价指标C_k,k＝1,…,m，其各项权重为w_k，并且

步骤2.2.2：将矩阵中的元素进行规范化，得到矩阵

效益型指标：

成本型指标：

其中

步骤2.2.3：根据公式i≠t计算候选成员P_i在与候选成员P_t进行合作时协同表现综合值ψ_it；

步骤2.2.4：根据得到的协同表现综合值ψ_it,i,t＝1,…,n；i≠t，得到基于协同合作能力信息的成员选择模型：

x_i∈{0,1},i＝1,…,n

其中，

步骤2.3：将基于个人能力信息的成员选择模型与基于协同合作能力信息的成员选择模型合成，得到基于成员综合表现信息的成员优选模型，为一个双目标0-1二次规划模型：

x_i∈{0,1},i＝1,…,n

其中，

步骤3：从平台用户数据库中调取候选成员个人数据信息，从项目数据库中调取候选成员项目参与信息，依据指标体系中的各个指标进行打分。

步骤4：将步骤3得到的候选成员指标分数代入步骤2建立的模型，采用多目标优化算法：第二代加强Pareto进化算法(SPEA2)进行模型的求解，获得Pareto最优解；根据设计任务的需求以及决策偏好，依据候选成员个人能力与协同合作的配比选择不同成员组合。根据得到的Pareto最优解表示的候选人排序，按需选择成员，组成虚拟协同网络团队。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。