人員招聘與工作分配的目標(biāo)規(guī)劃模型(編輯修改稿)
2024-08-30 08:49 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 3生產(chǎn)管理深市204生產(chǎn)管理深市54財務(wù)管理深市355營銷管理瀘市105財務(wù)管理瀘市246財務(wù)管理瀘市16分析方案(c)，經(jīng)過驗證，滿足目標(biāo)規(guī)劃模型的各項約束條件，同時得到、級的比例分別為：級：級：分析表4443所得的結(jié)果可以得出：無論、為何值，級都無法得到滿足，%的錄用人員能在本人希望的城市工作，但是級會隨著、賦值的不同而出現(xiàn)不同的比例。因此，可以有另外一種思路：先確定出級的最優(yōu)比例，在此前提下，再盡量對級進行優(yōu)化。為了確定級已經(jīng)達到了最優(yōu)比例，不妨?xí)簳r不考慮級，在滿足級錄用約束的前提下，對級作單獨討論，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)果見附錄程序四），得到，即級的最優(yōu)偏差為2，%。因此我們可以在保證該比例（%）的基礎(chǔ)上，優(yōu)化級，尋求其最優(yōu)比例。在求解模型之前，需要對模型作適當(dāng)調(diào)整，將級轉(zhuǎn)化成約束條件，交換、級順序，采用序貫式算法求解模型。，%的前提下，優(yōu)化級比例，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)劃問題分解成幾組線性規(guī)劃問題，然后再運用LINGO軟件求解。第一步：先對目標(biāo)函數(shù)中的級進行優(yōu)化；目標(biāo)函數(shù)1：約束條件： . 、應(yīng)用LINGO軟件求解（程序及結(jié)果見附錄程序四）得到，第一級偏差為0，即集團按計劃錄用滿在各城市適合從事該專業(yè)的職員170人達到要求。第二步：在滿足級約束的條件下，對級進行優(yōu)化，即在目標(biāo)規(guī)劃模型中加入約束條件；目標(biāo)函數(shù)：約束條件： . 、應(yīng)用LINGO軟件求解（程序及結(jié)果見附錄程序五）得到，第三級偏差為2，%的錄用人員能在本人希望的城市工作。第三步：%的前提下，對級進行優(yōu)化，即在目標(biāo)規(guī)劃模型中加入約束條件，并把工作城市約束修改為：目標(biāo)函數(shù)：約束條件： . 、應(yīng)用LINGO軟件求解（程序及結(jié)果見附錄程序六）得到，盡量滿足題意的決策建議方案如表44所示：表44 決策建議方案(d)類別從事專業(yè)工作城市人數(shù)1生產(chǎn)管理瀘市201營銷管理深市52營銷管理瀘市302營銷管理深市53生產(chǎn)管理深市204生產(chǎn)管理深市54財務(wù)管理深市255營銷管理深市105財務(wù)管理瀘市246財務(wù)管理瀘市166財務(wù)管理深市10分析方案（d），%的前提下，級的最優(yōu)比例為：，對四種方案進行整理，得到如表45所示決策方案（其中“()”中指來自第i類(i=1..6)的員工）：45 四種決策建議方案招聘專業(yè)生產(chǎn)管理營銷管理財務(wù)管理級比例(%)級比例(%)淘汰人數(shù)招聘人數(shù)202530204035工作城市瀘市深市瀘市深市瀘市深市方案(a)20(1)20(3)5(4)5(1)8(2)17(5)20(2)17(5)7(2)16(4)9(4)26(6)8010(4)方案(b)10(1)10(4)20(3)5(4)30(2)15(1)5(2)34(5)6(6)25(4)10(6)10(6)方案(c)20(1)20(3)5(4)5(1)15(2)10(5)20(2)24(5)16(6)35(4)10(6)方案(d)20(1)20(3)5(4)30(2)5(1)5(2)10(5)24(5)16(6)25(4)10(6)10(4)根據(jù)表45所示結(jié)果可以得出：無論是采用賦權(quán)法還是序貫式算法，級都無法滿足，且四種方案中，%，%。由該目標(biāo)規(guī)劃模型的特殊性，在不考慮級專業(yè)志向約束的前提下，%的人能夠去本人希望的城市工作。因此，本題在采用序貫式算法時，換了一種思路，交換了、級的順序，在保證級達到最優(yōu)（%的錄用人員能去本人希望的城市工作）的基礎(chǔ)上，再來優(yōu)化級，%。采用此種思路的優(yōu)點在于，可以找出級的最優(yōu)比例，也可以使得級比例達到最優(yōu)。從上述四組方案可以得出本文建立的目標(biāo)規(guī)劃模型基本正確，求解方法合理，找到了滿足集團需要的人員招聘與工作分配的決策方案，當(dāng)然，由于能力有限，文中難免會有不足之處，還望多多指正。 結(jié) 論本文充分展示了目標(biāo)規(guī)劃模型在實際生活中的應(yīng)用，模型中的擬定目標(biāo)、優(yōu)先級和權(quán)系數(shù)等信息都很明確。在本文中，模型的求解過程采用了求解目標(biāo)規(guī)劃最常用的賦權(quán)法和序貫式算法，在LINGO ，基本得到了滿意的決策建議方案。采用賦權(quán)法解得三組決策方案：%，當(dāng)賦予目標(biāo)函數(shù)中、不同的數(shù)值時，級的比例分別是80%、%、%；當(dāng)不考慮級的專業(yè)志向約束時，%；采用序貫式算法，交換、級優(yōu)化順序，解得在滿足級比例為最優(yōu)（%）的前提下，%，%的錄用人員在希望的城市工作，%的錄用人員從事志向從事的專業(yè)。 總結(jié)與體會2011年的10月，我開始了我的畢業(yè)論文工作，由于參加全國碩士研究生考試，中途停下了畢業(yè)論文的工作，時至今日，論文才算基本完成。由于我的考研專業(yè)課是運籌學(xué)，有關(guān)運籌學(xué)的基礎(chǔ)知識學(xué)得比較扎實，在學(xué)習(xí)專業(yè)課之余，對運籌學(xué)編程軟件也有一定的了解，所以從拿到題目起，到對題目的分析、建立模型都比較順利。只是在模型的求解過程中，由于我對編程不是特別熟悉，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，對一些常用的模型我能夠熟練掌握。雖然這次畢業(yè)論文做得還算順利，但是在搜集資料的過程中，我還是認(rèn)真地做好筆記，在考研復(fù)習(xí)之余經(jīng)常去圖書館查閱關(guān)于運籌學(xué)中目標(biāo)規(guī)劃模型建立與
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