考虑员工学习效应的MTO/MOS指派模型及算法研究

订单式生产(MTO)人工作业系统(MOS)是我国中小制造企业广泛采用的生产系统模式。在MTO/MOS中,一线员工生产技能对生产绩效具有直接的影响。随着重复操作次数的增多,员工的生产效率不断提高,即产生学习效应。本文考虑员工学习效应来优化一线员工的配置,强调员工初始技能和学习能力的个体差异对完工期的影响,以期缩小理论研究与生产实践之间的差距。本文首先提出一个基于员工初始技能、员工的学习能力、工艺难度和订单批量的员工技能动态变化函数。然后,以最小化完工期为目标,建立一个优化模型。由于员工指派问题属于“完全NP-Hard”问题,为了求解本文所提出模型,本文提出Bootstrap方法对问题进行求解。最后,基于一个算例分析,验证该模型及算法的有效性。     

项目多技能人力资源指派与调度混合算法

研究多技能人力资源在项目活动上的指派与调度问题.首先,从问题特点出发,把原始问题分解为指派问题子模型和调度问题子模型.然后,对项目活动间的重叠关系进行识别,将其转化为对指派问题的有效约束,构建数学规划与约束规划相结合的混合算法对问题求解,并采用CPLEX编程实现.研究表明,算法可有效缩减指派问题的可行域,快速地找到问题的近优解,从而提高多技能人力资源的使用效率,是求解项目多技能人力资源指派与调度问题的一个有效方法.     

数据处理服务外包企业多层复合技能人力资源调配问题研究

服务外包是推进我国产业结构调整的重要方式。数据处理作为服务外包中基础业务之一,对人力依赖程度很高。企业只有合理有效安排员工生产才能及时处理并以低成本交付订单。文章以数据处理业务为研究背景,考虑订单加工整个流程和员工技能种类,建立两步多层复合技能人力调配分段模型。选取实地调研企业数据运用模型进行求解。结果表明了模型的有效性,对于有效提升企业接包能力,促进我国服务外包发展有重要意义。     

基于对象-属性空间分割技术的企业员工技能与知识体系构建方法

针对企业员工技能知识点确定及其与企业员工人员的针对性分类划分问题,提出了一种基于对象一属性空间分割技术的企业技能与知识体系构建方法。方法基于角色一业务活动矩阵和业务活动技能知识矩阵导出角色一技能知识矩阵,然后应用对象-属性空间分割技术最终得出合理的技能知识体系。     

多因素指派模型全局优化问题研究

基于多因素资源优化分配问题的不确定性,建立基于区间数型下的不确定多因素指派模型,给出模型建立的理论依据与全局优化算法,拓展区间数型多因素指派模型,解决了不确定条件下多因素资源优化分配问题.考虑多因素影响,基于任务完成效率,以5类任务多因素分配问题为例,获得了指派模型全局优化的解.为不确定条件下资源优化分配问题的研究拓宽了决策途径.     

基于拍卖谈判机制的分布式多技能多项目调度

求解分布式多项目调度问题的关键是设计有效的资源协调机制以解决项目间的全局资源冲突。当全局资源为多技能人力资源时,调度项目活动开始时间的同时还需要满足“活动-技能-资源”的匹配关系,从而为多项目制定高质量的调度计划与全局资源指派方案。基于多Agent系统,建立局部调度优化与全局协调决策的双层模型;采用基于正向逆向调度改进的遗传算法求解初始局部调度计划;以人力资源各时段的使用权作为拍卖品,设计考虑人力资源多技能异质特点的拍卖谈判机制协调全局资源冲突。改编MPSPLIB算例集并开展实验研究,研究结果表明：本文设计的拍卖谈判机制与改进的遗传算法相结合可以有效协调不同规模问题的全局资源分配;拍卖谈判机制在测试问题集上的求解结果优于序贯博弈谈判机制;问题规模越大或资源冲突程度越强,项目协调调度难度越大,全局资源分配过程越复杂。     

交货期可以指派的供应链排序问题

考虑了由一个制造商和多个客户组成的供应链系统.每个客户有多个订单交给制造商加工,且每个客户有一个可以接受的完工订单到达时间.制造商可以与客户进行协商来选定合适的交货期.完工的订单是采用直接运输方式分批配送的,每一批配送需要花费一定的时间和费用.目标是对每个订单指派合适的交货期,并且进行生产和配送的排序,以极小化总的交货期指派费用,订单误工费用与配送费用的和.考虑了多种情况,分别给出了相应的算法.     

高科技企业与知识型员工劳资之间的薪酬博弈模型

近年来,一些高科技企业的知识型员工过劳、猝死和自杀事件层出不穷,学者们从工作压力等不同角度对此现象进行了探讨。本文引入不完全信息动态博弈模型,从工资水平和工作压力强度两个方面建立了科技企业和知识型员工的劳资双方多阶段动态薪酬博弈模型,并基于理论推演给出科技企业和知识型员工的博弈效益虚拟数值,进而得到模型的“高薪高工作强度”均衡解。文章揭示了当前高科技企业及其员工倾向于高薪高强度模式的内在机理,也解释了知识型员工采取极端行为的原因,为探究有效平衡经济利益和社会责任的雇佣关系新模式提供借鉴。     

指派问题的解法及其适用范围的拓广

一、前言 指定m个人(或物)去完成m项任务,分派哪个人承担哪项任务,能够使他们花费的总时间为最小(或获得的总效益为最大)?诸如此类的问题,统称为指派问题. 指派问题分成最小化和最大化两类.关于它们的解法,即最优指派方案的计算步骤,本文准备给予周详的阐述. 指派问题的解法,是针对“m个人完成m项任务”提出来的,应用上存在着一定的局限性.为了拓广适用范围,本文就“m个人完成n(相似文献   

非平衡指派模型及其在航空机务维修中的应用

非平衡指派问题是最优平衡指派问题的推广与深化,在航空机务维修工作中,维修任务的合理配置对及时完成维修任务,保障训练作战计划非常重要.本文从装备完好率和人力资源的优化配置角度出发,按照不考虑维修任务等待时间和考虑维修任务等待时间两种情况分别建立了非平衡指派优化模型,并给出了这两种情况下效益矩阵的构造方法,进而将优化模型转化为最优平衡指派模型进行求解,从而为航空机务维修工作中维修人员的优化配置提供了一种科学、合理的决策方法.     

一类人员招聘问题的算法研究

在人员招聘工作中,通常有招聘总人数和各部门最低录取人数要求等限制。针对给定的限制条件,本文给出了一类人员招聘问题的数学模型。考虑招聘过程中固定指标为0和机动指标为0的特殊情形,分别给出了相应模型的贪婪算法和匈牙利指派算法,在此基础上给出了求解该问题的一种基于指派问题的一般算法,并对相应的算法的最优性给出了证明,算法的复杂度仅为O(m3)。以公务员招聘的实际算例验证,模型能合理地满足招聘单位的实际需求。     

基于属性不完全补偿性的图书馆人员招聘研究

从人员招聘中属性的不完全补偿性出发,借助定性定量相结合的方法获取了评估数据,并对定性指标进行了差异性分析,增强主观评价指标的准确性.通过指标之间归一化处理,获取具有公度性的数据,并以图书馆人员的招聘为例,构架了一般的人员招聘评价模型,获得了较为理想的结果.     

组织内部员工信息安全胜任评价模型

针对内部员工信息安全胜任评价这一重要问题,在分析内部信息攻击行为的特点及全面总结胜任特征相关研究成果的基础上,构建了内部员工信息安全胜任特征评价指标体系,在此基础上提出了组织内部员工信息安全胜任特征评价模型。模型基于安全风险防范思想,将评价环节分为两个环节,综合考虑了决策者制定决策偏好和候选员工的个性优势,更实际地反映了候选员工间的差别。最后通过案例分析验证了该评价模型的有效性和实用性。     

SPA法在高校教师教学质量评价中的运用

将SPA方法应用于高校教师教学质量评价中,以期有效的提高评价结果的准确性与经济性,并通过举例给出了详细的运算过程.     

基于简化的区间数据主成分分析的高校教师绩效分析

绩效分析是高校教师绩效管理中的重要组成部分.基于简化的区间数据主成分分析方法,以2008 2009年A大学经济管理学院的教师绩效评估数据为例,考察了两年内各岗位级别教师的整体绩效和变化情况,以及教师个人绩效在所处岗位级别上的动态变化情况.基于绩效分析的结果,对绩效管理决策提出了相关建议.     

考虑老年人感知满意度的社区居家养老护理人员调度策略研究

近年来,随着人口老龄化进程不断加快,社区居家养老模式越来越受到社会各界的高度关注。为了向社区居家养老服务中心护理人员调度提供决策支持,研究考虑老年人感知满意度的护理人员调度问题。以社区居家养老预约服务为背景,首先融合前景理论和模糊理论分别从老年人等待时间、老年人对护理人员偏好和老年人对服务价格偏好三个方面建立老年人感知满意度函数;其次确定主要目标为最大化老年人综合感知满意度,次要目标为最小化社区居家养老服务中心运营成本的优化调度问题,并且构建了相应的混合整数非线性规划数学模型;最后综合应用遗传算法和模拟植物生长算法(PGSA)对该模型进行求解,其中遗传算法用于求解护理人员的服务顺序,PGSA用于求解护理人员调度方案,并且利用MATLAB软件进行仿真,同时引入粒子群算法与PGSA进行计算对比,发现PGSA在性能参数和计算时间方面都有明显的优势。通过算例验证分析,结果表明该模型在考虑老年人感知满意度的基础上,能够获得最优的护理人员调度方案,证明了上述优化模型和算法的可行性和有效性。     

Organization Size and Staff Tenure

The effect of organization size on staff tenure has only recently been resolved. This paper reviews previous attempts to solve this fundamental problem and highlights the methodological reasons for their failure.     

Staff optimization for time-dependent acute patient flow

The emergency department is a key element of acute patient flow, but due to high demand and an alternating rate of arriving patients, the department is often challenged by insufficient capacity. Proper allocation of resources to match demand is, therefore, a vital task for many emergency departments.Constrained by targets on patient waiting time, we consider the problem of minimizing the total amount of staff-resources allocated to an emergency department. We test a matheuristic approach to this problem, accounting for both patient flow and staff scheduling restrictions. Using a continuous-time Markov chain, patient flow is modeled as a time-dependent queueing network where inhomogeneous behavior is evaluated using the uniformization method. Based on this modeling approach, we recursively evaluate and allocate staff to the system using integer linear programming until the waiting time targets are respected in all queues of the network. By comparing to discrete-event simulations of the associated system, we show that this approach is adequate for both modeling and optimizing the patient flow. In addition, we demonstrate robustness to the service time distribution and the associated system with multiple classes of patients.     

Scheduler – A System for Staff Planning

In this paper we propose a unified formulation based on (min?,+) algebra to express the dynamics of pull control policies for serial single product manufacturing systems. For policies such as basestock, kanban, extended kanban and generalized kanban, the formulation has the same parametric form with different parameters for each policy. To calculate these parameters efficiently, (min?,+) algebra tools are used. This formulation allows us to identify under what parameter values two different policies have the same dynamics behavior. This has been applied to extended kanban and generalized kanban.