人員招聘與工作分配的目標(biāo)規(guī)劃模型(存儲(chǔ)版)
【正文】 pc/1..8/:dplus,dminus。sum(link:x)=170。x(2,1)=0。x(6,1)=0。目標(biāo)函數(shù)改為：min=dminus(8)。for(link:gin(x))。x(5,1)=0。x(1,5)=0。enddata!序貫式算法。x(6,3)=0。x(3,3)=0。for(pc:gin(dplus))。sum(link:x)=170。num/1..6/:a。x(6,1)=0。x(2,1)=0。x(1,1)+x(1,3)+x(2,3)+x(2,5)+x(3,2)+x(3,6)+x(4,2)+x(4,6)+x(5,3)+x( 5,5)+x(6,6)+dminus(8)dplus(8)=136。sum(link:x)=170。b=20 25 30 20 40 35。模型只是在模型的求解過(guò)程中，由于我對(duì)編程不是特別熟悉，花了較多的功夫在學(xué)習(xí)LINGO編程上，總算還是收獲了頗多，對(duì)一些常用的模型我能夠熟練掌握。因此，本題在采用序貫式算法時(shí)，換了一種思路，交換了、級(jí)的順序，在保證級(jí)達(dá)到最優(yōu)（%的錄用人員能去本人希望的城市工作）的基礎(chǔ)上，再來(lái)優(yōu)化級(jí)，%。為了確定級(jí)已經(jīng)達(dá)到了最優(yōu)比例，不妨?xí)簳r(shí)不考慮級(jí)，在滿(mǎn)足級(jí)錄用約束的前提下，對(duì)級(jí)作單獨(dú)討論，減弱約束后的數(shù)學(xué)模型可以修改為： . 、采用LINGO求解（程序及結(jié)果見(jiàn)附錄程序四），得到，即級(jí)的最優(yōu)偏差為2，%。 3) 錄用約束：集團(tuán)按計(jì)劃錄用滿(mǎn)在各城市適合從事相應(yīng)專(zhuān)業(yè)的人員。表22 本人意愿情況表類(lèi)別人數(shù)適合從事的專(zhuān)業(yè)本人志向從事的專(zhuān)業(yè)希望工作的城市125生產(chǎn)、營(yíng)銷(xiāo)生產(chǎn)瀘市235營(yíng)銷(xiāo)、財(cái)務(wù)營(yíng)銷(xiāo)瀘市320生產(chǎn)、財(cái)務(wù)生產(chǎn)深市440生產(chǎn)、財(cái)務(wù)財(cái)務(wù)深市534營(yíng)銷(xiāo)、財(cái)務(wù)財(cái)務(wù)瀘市626財(cái)務(wù)財(cái)務(wù)深市集團(tuán)確定人員錄用與分配的優(yōu)化級(jí)順序?yàn)椋海杭瘓F(tuán)按計(jì)劃錄用滿(mǎn)在各城市適合從事該專(zhuān)業(yè)的職員；：80%以上錄用人員能從事本人志向從事的專(zhuān)業(yè)；：80%以上錄用人員能去本人希望工作的城市；試根據(jù)此建立目標(biāo)規(guī)劃模型，并為該集團(tuán)提供盡可能滿(mǎn)意的決策建議方案。因此目標(biāo)規(guī)劃模型的一般數(shù)學(xué)表達(dá)式為：.216。 目標(biāo)的優(yōu)先級(jí)與權(quán)系數(shù)在目標(biāo)規(guī)劃模型中，目標(biāo)的優(yōu)先分為兩個(gè)層次。 設(shè)置偏差變量用偏差變量來(lái)表示實(shí)際值與目標(biāo)值之間的差異，令為超出目標(biāo)的差值，稱(chēng)為正偏差變量；為未達(dá)到目標(biāo)的差值，稱(chēng)為負(fù)偏差變量。sequential type algorithm。應(yīng)用LINGO軟件，賦權(quán)法解得三組決策方案都能滿(mǎn)足集團(tuán)錄用需求，%的錄用人員能去本人希望工作的城市，三組方案分別有80%、%、%的錄用人員能從事本人志向從事的專(zhuān)業(yè)；采用序貫式算法，%的錄用人員能在本人希望的城市工作的前提下，%的錄用人員能從事本人志向從事的專(zhuān)業(yè)。當(dāng)企業(yè)要招聘一批員工時(shí)，就不再是單單考慮利潤(rùn)的因素，更多的是要根據(jù)應(yīng)聘員工適合從事的專(zhuān)業(yè)制定招聘方案，在招聘到員工后，還要對(duì)其進(jìn)行分配，為了更好地解決人員招聘以及招聘后的工作分配問(wèn)題，就需要引進(jìn)目標(biāo)規(guī)劃模型。216。第二個(gè)層次是目標(biāo)處于同一優(yōu)先級(jí)，但兩個(gè)目標(biāo)的權(quán)重不一樣，因此兩目標(biāo)同時(shí)優(yōu)化，但用權(quán)系數(shù)的大小來(lái)表示目標(biāo)重要性的差別。 序貫式算法[7]是求解目標(biāo)規(guī)劃的一種早期算法，其核心是根據(jù)優(yōu)先級(jí)的先后次序，將目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題分解成一系列的單目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題，然后再依次求解。 應(yīng)聘人員可任由集團(tuán)安排到瀘市、深市工作，但只能從事本人適合從事的專(zhuān)業(yè)；216。由約束1）得知集團(tuán)總共招聘170人，所以由整理得到約束條件如下： 按照級(jí)進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)上式引進(jìn)偏差變量、得約束條件： 5) 工作城市約束：80%以上錄用人員能去本人希望的城市工作。，%的前提下，優(yōu)化級(jí)比例，故采用求解目標(biāo)規(guī)劃的序貫式算法求解模型，即將目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題分解成幾組線性規(guī)劃問(wèn)題，然后再運(yùn)用LINGO軟件求解。 結(jié) 論本文充分展示了目標(biāo)規(guī)劃模型在實(shí)際生活中的應(yīng)用，模型中的擬定目標(biāo)、優(yōu)先級(jí)和權(quán)系數(shù)等信息都很明確。 謝 辭在此,我要特別感謝我的指導(dǎo)老師華巍老師，華老師耐心地教授了我運(yùn)籌學(xué)的基本知識(shí)，在模型的建立和求解的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，華老師都給予了我極大的幫助。num/1..6/:a。wminus=1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1。!應(yīng)聘約束。for(pc:gin(dminus))。x(3,4)=0。x(6,4)=0。endsetsdata:a=25 35 20 40 34 26。!應(yīng)聘約束。!變量為整數(shù)約束。x(4,4)=0。num/1..6/:a。!招聘總?cè)藬?shù)約束。x(2,2)=0。x(6,2)=0。程序五運(yùn)行結(jié)果如下： Objective value: DMINUS( 7) 22 DMINUS( 8) 2 X( 1, 1) 4 X( 1, 3) 1 X( 1, 4) 20 X( 2, 3) 29 X( 2, 5) 6 X( 3, 1) 16 X( 3, 6) 4 X( 4, 2) 25 X( 4, 6) 5 X( 5, 5) 34 X( 6, 6) 26程序七程序五的約束段添加約束：dminus(8)=2，工作城市約束修改為：x(1,1)+x(1,3)+x(2,3)+x(2,5)+x(3,2)+x(3,6)+x(4,2)+x(4,6)+x(5,3)+x(5, 5)+x(6,6)=134。for(pc:gin(dminus))。x(4,4)=0。x(1,1)+x(1,3)+x(2,3)+x(2,5)+x(3,2)+x(3,6)+x(4,2)+x(4,6)+x(5,3)+x(5, 5)+x(6,6)+dminus(8)dplus(8)=136。b=20 25 30 20 40 35。x(6,2)=0。x(2,2)=0。!工作城市約束。!目標(biāo)函數(shù)。pc/1..8/:dplus,dminus。x(5,2)=0。x(1,6)=0。!
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