論文題目： 依社群關係進行工作人員分組最佳化之研究
論文摘要：
在現代人力資源管理中，將人力有效分組成多個工作團隊，並由這些工作團隊完成各個工作是一個重要的趨勢。傳統的人力分組大多是由主管自己的想法針對所有的工作人力進行分組，而缺少相關的數據評估。本研究將透過數據化的方法提出數個分組的方式，希望分出來的組別在工作上能有更好的表現。 我們假設一個工作小組的工作效能，是由兩個指標計算而得。第一個指標為工作小組內各個成員的個人能力指標；第二個指標則是工作小組內成員間任兩位成員合作的程度，我們也稱為是合作能力指標。以上兩個能力指標都能透過社群網路的分析及歷史資料的數據分析而得。我們希望從一大群工作人力中，透過有效率的分組，能夠最大化這些分組中最差的工作效能以及讓所有組別的工作效能平均值得到提升。經過數學化之後，這個問題變成了一個Max-Min的最佳化問題。 於是，我們提出了幾個啟發式演算法，並與傳統的方式相互比較。經過大量的模擬，我們發現我們所提出的方式都能大幅改善傳統的方式，並能得到接近最佳解（Near-Optimal）的分組方式。因此，本研究提出的方式將可有效進行人力資源的分組，將會對整體工作效率有非常大的提升。