科技的进步与发展使得人们对新产品功能和性能要求越来越高,导致新产品研发活动的复杂性大大提升,使得传统的单项目管理理论无法满足企业中复杂研发活动的管理,采用项目组合管理理论与方法来对新产品研发活动进行管理成为企业研发管理的新趋势。在新产品研发项目组合中,研发人员是项目取得成功的关键因素,而现有项目调度理论中有关项目组合中人员调度问题的研究非常缺乏。进一步地,由于计算机和信息技术的发展大大促进了人们学习效率和学习能力的提升,从而使得企业中多技能员工的存在成为常态。因此,有关新产品研发项目组合中多技能研发人员调度问题研究既具有理论意义又具有实践价值。本文以IT行业为背景,研究了新产品研发项目组合中多技能研发人员调度问题。新产品研发项目组合中多技能员工调度优化问题属于资源受限项目调度问题和技能型员工调度问题的交叉领域,是多技能项目调度问题的一种类型,国外有关该问题的研究尚处于起步阶段,国内研究较为少见。由于新产品研发项目组合中包含的项目数量多,多技能研发人员掌握的技能种类较多且各种技能水平呈异质现象,因此使得新产品研发项目组合中多技能员工调度优化模型具有约束条件多、求解空间大等特点,且优化建模更具有多目标、不确定性等发展趋势,这大大增加了该类问题的建模和求解难度,传统的启发式求解算法对于该类问题的求解效率很低,采用元启发式算法对该类问题进行求解是理论与实践的需要。本文分别从员工的技能值是否变化以及员工数量是否变化两个维度,建立了四种类型的新产品研发项目组合多技能员工调度优化模型,针对不同的模型设计了相应的求解算法,并结合IT新产品研发实例验证了模型和算法的可行性和有效性,具体内容包括:(1)针对技能值不变且人员数目不变的情况,建立了新产品研发项目组合中多技能异质员工调度问题的单目标0-1整数线性约束规划模型,分别以研发周期和研发成本作为目标。设计了启发式串行进度生成机制,在此基础上设计了基于人员与项目中技能相对应的整数编码方式的遗传算法对模型进行求解,同时采用离散粒子群算法进行算法性能的对比,并结合实例验证模型和算法的可行性和有效性。(2)针对技能值变化但人员数目不变的情况,建立了新产品研发项目组合中多技能异质员工调度问题的多目标混合整数非线性约束规划模型。考虑了基于学习效应以及基于学习-遗忘效应两种情况下的不同模型,模型的目标包括技能增值最大化目标、研发周期最短化目标以及研发成本最小化目标,其中技能增值最大化目标有利于企业人才团队的建设。分别设计了快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)以及多种群Pareto蚁群优化算法(P-ACO)对模型进行求解,并通过实例对模型和算法进行了验证,同时对两种算法的性能进行了对比,结果显示对于中等规模的问题,算法性能能够满足企业决策需求。(3)针对技能值不变但人员数量变化的情况,建立了考虑随机离职的新产品研发项目组合中多技能异质员工调度问题的随机多目标0-1整数线性约束规划模型。期望值目标为人员培养时间加权总和最大化,研发周期最短化以及研发成本最小化。针对模型特点,设计了基于马尔科夫蒙特卡洛抽样技术(MCMC)以及NSGA-Ⅱ算法的自适应帕累托抽样算法(APS)对模型进行求解,并采用实例验证模型和算法的可行性。(4)针对技能值变化且人员数量也变化的情况,建立了离职概率随机变化的新产品研发项目组合中多技能异质员工调度的随机多目标混合整数非线性约束规划模型。考虑员工的技能值受到学习-遗忘效应影响随时间变化而变化,采用线性插值法计算每一时段每一员工的离职概率,以此对员工的离职过程进行模拟,设计了 APS算法对模型进行求解,并采用实例对模型和算法的可行性进行了验证。