人工智能技术的人力资源调度优化研究

为了提升企业人力资源调度的效果，研究了应用人工智能技术的人力资源调度优化方法。以项目延期惩罚成本和人力成本最低作为人力资源调度优化目标建立目标函数，选取包含输入层、隐含层以及输出层的三层BP神经网络算法来求解人力资源调度优化目标函数。通过梯度下降法调节各层参数令代价函数值到最低，利用调整目标的负梯度方向实现算法快速收敛，以此完成人力资源调度优化目标函数快速求解。实验结果表明，该方法可以对企业项目的人力资源调度进行优化，使运行时间得到减少，而且各活动运行总成本低，活动完成工期较短，证明了该方法在人力资源调度优化方面的有效性。