Team Formation problem (TFP) har blivit ett välkänt problem i OR litteratur under de senaste åren. I detta problem måste fördelningen av flera individer som motsvarar en nödvändig uppsättning färdigheter som grupp väljas för att maximera en eller flera sociala positiva attribut. Syftet med den aktuella forskningen är i synnerhet tvåfaldigt. För det första tillkommer två nya dimensioner av TFP genom att överväga flera projekt och delar av människors engagemang. Detta nya problem heter Multipel Team Formation Problem (MTFP). För det andra föreslås en optimeringsmodell bestående av en kvadratisk objektiv funktion, linjära begränsningar och heltalsvariabler för problemet. Optimeringsmodellen löses av tre algoritmer: en begränsningsprogrammeringsmetod som tillhandahålls av en kommersiell lösare, en lokal sökheuristisk och en variabel grannskapssökning metaheuristisk. Dessa tre algoritmer utgör det första försöket att lösa MTFP, som är ett variabelt område lokal sökning metaheuristic mest effektiva i nästan alla fall. Tillämpningar av detta problem förekommer ofta i verkliga situationer, särskilt med den nuvarande och pågående utvecklingen av sociala nätverksanalyser. Därför öppnar detta arbete flera vägar för framtida forskning.
Gutierrez REF föreslår en optimeringsmodell med hjälp av en kvadratisk objektiv funktion, linjära begränsningar och heltalsvariabler.
The multiple team formation problem using sociometry
{'venue': 'Comput. Oper. Res.', 'journal': 'Comput. Oper. Res.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}