根据提供的文件信息，以下是对文件中所涉及的知识点的详细阐述：
分布式协同设计是一种现代化的设计方式，它允许分布在不同地点的团队成员，利用先进的通信和网络技术共同协作完成设计任务。在这种模式下，任务指派是一个核心环节，它直接关系到设计效率和质量。
在分布式协同设计中，任务指派模型是研究如何高效地将设计任务分配给合适的团队成员。传统的任务指派模型往往忽略了协同设计的分布式特点，例如成员间地理位置的分散、时区差异、文化差异等。因此，为了更好地适应分布式协同设计的需求，需要开发新的任务指派模型。
在新提出的模型中，考虑了三个主要因素：人员的工作能力、人员的协同能力和任务对人员的影响。人员的工作能力指的是执行任务所需的专业技能水平，这包括人员的能力等级，通常体现在其教育背景、过往经验以及已经完成的工作等方面。在实际操作中，人员的能力等级往往难以用精确数值来衡量，因此引入了模糊数的概念，来更真实地表达人员的工作能力。
人员的协同能力涉及到个人参与团队合作的经验以及合作的效果。这包括人员参与协同活动的次数和成功率，以衡量其与他人合作的能力。在一些模型中，还可能考虑了人际关系因素，这些因素对于指导车间内的任务指派尤为关键。
任务对人员的影响是指任务本身是否能够帮助团队成员提升专业能力，例如通过承担新的挑战性任务来促进技能的提升或职业成长。这一点对于激励团队成员、提升工作满意度和维持团队稳定性至关重要。
为了验证新提出的任务指派模型的有效性，研究者通过一个算例进行了分析。算例显示，在分布式协同设计环境下，新的任务指派模型能够有效地分配任务，并考虑到人员的多样化需求，促进团队合作和个人发展。
此外，文档还提及了一些在任务指派领域早期的研究成果。例如，基于角色的任务指派模型主要出现在工作流中，其核心思想是将任务分配给具有特定角色的人员。然而，这种方法忽视了角色背后个体差异的重要性。随着研究的深入，后来的研究者尝试将人员能力因素考虑进任务指派模型中，力求模型更加符合实际情况。
在更精细化的模型中，学者们引入了粗糙集理论，用以处理人员能力的不确定性。这允许使用模糊数来表达人员的能力等级，从而更加合理地反映现实世界中的复杂性。在这些模型中，人员的工作能力不再是一个简单的数值，而是包含了一系列的模糊描述和评价。
分布式协同设计中的任务指派模型研究，关注的是如何更好地理解协同设计成员的多样性和动态性，并据此合理地分配任务。新的模型不仅考虑了传统的任务分配问题，还结合了人员能力和协同能力，以及任务对人员个人成长的影响，以实现更高效、更公平的任务分配。这为分布式协同设计提供了一种新的决策支持工具，有助于提升团队的工作效率和成员的工作满意度。
