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《基于粒子群優(yōu)化算法的人力資源優(yōu)化配置模型》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在教育資源-天天文庫。
1、第9卷第1期2009年1月科學技術與工程Vol19No11Jan.20091671-1819(2009)1-0076-05ScienceTechnologyandEngineeringZ2009Sci1Tech1Engng1人力資源優(yōu)化配置模型及算法研究1丁海利王芳(北京陸軍預備役高炮師,北京102300;北京理工大學管理與經濟學院1,北京100081)摘要從可操作性出發(fā),基于系統(tǒng)分析和定量評價的方法,建立了人力資源優(yōu)化配置模型,為人力資源的優(yōu)化配置提供了一種量化管理的具體方法,并設計了求解此問題的改進的粒子群優(yōu)化算法,數值模擬結果表明了該算法的有效性。關鍵詞人力資源優(yōu)化配置粒子群優(yōu)化
2、算法遺傳算法中圖法分類號F240;文獻標志碼A人是生產力諸要素中最具活力的因素,而人力前此算法已廣泛應用于函數優(yōu)化、神經網絡訓練、[3]資源配置既是人力資源管理的起點,又是人力資源模式分類、模糊系統(tǒng)控制以及其它的應用領域。管理的終點,其最終目的是要達到-人)崗.的匹根據人力資源優(yōu)化配置的數學模型的特點,將遺傳配,提升組織的整體效能。研究表明,同一崗位上算法的思想嵌入到粒子群優(yōu)化算法中,設計了求解[1]最好的員工比最差員工的勞動生產率要高3倍。此問題的改進的粒子群優(yōu)化算法,數值模擬結果表但是,任何組織都是一個系統(tǒng),具體一個崗位需要明了算法的有效性。配置什么樣的人,要根據系統(tǒng)的整體最優(yōu)來設
3、計,而不僅僅是選擇同一崗位上最好的員工。這意味1人力資源優(yōu)化配置模型著在對人員進行選擇時,就要有一個良好的辨別、甄選過程,挑選出有相應技能、知識和經驗,同時又現實人力資源優(yōu)化配置中,需要根據組織結構能實現組織系統(tǒng)最優(yōu)化的需要?？墒?在人員配置的具體情況和崗位對工作人員能力需求的測重點的實際操作中,由于缺乏科學、可行的方法,往往達來選擇和配置。通常要考慮候選人員在崗位所需的多種能力要素上的評分,以及各能力要素在不同不到理想的效果。為此,通過對人力資源優(yōu)化配置[4]崗位上的權重分配。的探討分析,建立了一種人力資源優(yōu)化配置的數學模型,比較好地實現了人力資源優(yōu)化配置中系統(tǒng)最設候選人員集M=[M
4、1,M2,,,Mn],工作崗位優(yōu)的需要。集W=[W1,W2,,,Wm],能力要素集F=[F1,F2,,,Fl]。一般情況下崗位處在競爭狀態(tài),候選人員粒子群優(yōu)化算法(ParticleSwarmOptimization,數量往往多于用人崗位數,所以不妨設以上集合中PSO)是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的[2],是一種基于群體的演化算法,該算法模擬鳥的nm。1.1建立人員素質評測矩陣群飛行覓食的行為,通過鳥之間的集體協作使群體在對人員進行考核評分時,為了保證評分的科達到最優(yōu)目的。PSO的優(yōu)勢在于算法的簡潔性,易學性和公正性,一般要考慮多方面的評分因素及評于實現,收斂速
5、度快,沒有很多參數需要調整。目分中各自所占的權重,例如上級考評(或評測小組2008年9月9日收到考評)、同級考評、下級考評、自我考評和外人考評第一作者簡介:丁海利,男,河南平頂山人,碩士研究生,研究方向:等。一般情況下上級考評(或評測小組考評)占的系統(tǒng)優(yōu)化與管理決策。E-mai:lhailiding@126.com。權重比較大,而其它考評所占權重比較小。現考慮1期丁海利,等:人力資源優(yōu)化配置模型及算法研究77m上級(或評測小組)評分、候選人自我評分、同事評EXij[1i=1,2,,,n;分、下屬評分四個方面。j=1Xij=0或1i=1,2,,,n;j=1,2,,,m。對每位候選人員按百
6、分制進行定量測評,獲得該問題在涉及到的人員和崗位數量比較少時,人員在各能力要素上的得分。設測評矩陣分別為可以利用匈牙利法求解。但當該問題涉及的人員和(aij)n@l、(bij)n@l、(cij)n@l、(dij)n@l,其中aij,bij,cij,dij崗位數量較多時,問題變的比較復雜。現設計了一分別表示上級、候選人、同事、下屬對于人員Mi在種求解此問題的改進的粒子群優(yōu)化算法,較好地解能力要素Fj上的評分。決了在人員和崗位數量較多時的人員優(yōu)化配置問1.2建立崗位要素權重矩陣題,提高了人員配置工作的效率。由于不同的崗位有不同的職責,對人員的能力要求也不同,這就需要確定每個崗位上各種能力要
7、2基本粒子群優(yōu)化算法素的權重分配。根據要素的相對重要程度可利用9PSO算法中每個粒子就是解空間中的一個解,標度法對各種要素進行比較,得到判斷矩陣,再利它根據自己的飛行經驗和同伴的飛行經驗來調整用層次分析法(AnalyticHierachyProcess,AHP)通自己的飛行。假設在一個D維的目標搜索空間中,由過計算判斷矩陣的最大特征值獲得權重向量,其具r個粒子組成一個粒子群體,其中第i個粒子表示為體步驟可以參考文獻[5]。設運用AHP法,求得能
