文献综述（或调研报告）：
在过去的几年中，团队形成问题已经成为运筹学中的热点问题。团队形成的目标是从团队候选成员中选择出合适的团队成员并将其匹配到合适的岗位中，以使形成的团队能够合作完成团队任务。在这个问题中，必须选择与一组技能相匹配的多个个体组成一个小组，以最大化一个或几个收益目标。
综合关于团队相册问题的相关研究可以发现在团队形成问题中需要考虑组成团队个体的各种属性，比如个体的技能水平、学习能力和可获得性。在团队形成过程中，个体的能力对于团队形成有着直接影响。
研究现状
在联盟形成机制研究方面,部分学者通过采用博弈论方法来形成不同的多智能体联盟 ,主要是根据博弈论中的shaply值、核、核心等概念,通过收益分配的稳定和合理来达到联盟形成的目的。然而,通常情况下这种方式的计算过程是NP完全的,且计算量会随着智能体的数量呈现指数增长。 同时,基于博弈论的研究文献中,并没有给出具体的联盟形成策略, 大多只停留于理论研究,很难直接应用于实际。
此外，大多数现有研究都集中在项目候选人的个人表现上，而很少考虑每个角色/任务的个人表现。 此外，大多数针对多目标模型提出的算法都通过为每个目标函数分配权重将多目标转化为单目标问题。这种方法的缺点是决策者（DM）永远不会看到解决方案的全部图景，并且DM只能获得一个解决方案，而不是获得一组替代解决方案。 先前的研究没有考虑招聘候选人的成本、他们的薪水和完成一项任务所需的时间。
文章[1]的工作通过增强的epsilon约束方法同时优化了录用候选人的能力以及人力资源成本（工资成本，住宿成本和闲置时间成本）。 并且专门考虑每个工作学科（WD）的每个候选人的能力，而不仅仅考虑项目的要求。 为了使模型更加实用，[1]在每个阶段定义不同的方案，以满足任务的时间要求。
文章[2]提出了一种基于马尔可夫链博弈方法的团队组成估计方法。所提出的方法使用帕累托阵线的联盟结构，解决了团队形成中的两个基本问题：联盟价值计算和收益分配。这项工作的核心是要找到强纳什均衡的问题，为此采用了牛顿优化方法。
[3]是第一个将技能水平和工作时间引入基本团队形成问题的人。 根据问题设置，[3]定义了一个名为团队得分的项目质量度量，以衡量指定团队在多大程度上完成了该项目。[3]提出了两种近似算法来最大化团队得分, 并在两个真实数据集上进行实验。
有关运动员团队形成的先前研究并未考虑问题的所有方面，包括运动类型、技能和位置的重要性以及运动员的过往表现。[4]指出有关该主题的文献在决策过程中并未涉及教练的偏好和策略。 因此，有必要通过考虑问题的定性和定量两个方面来全面地处理该问题并开发适用于所有运动的模型。
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