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1、人力资源随机规划模型构建及验证作者:天天论文网日期:2016-3-49:24:58点击：0摘耍：文章将随机规划引入人力资源调度问题，提出了人员流动状态下项目的人力资源随机规划模处将遗传算法、马尔科夫状态转移模型以及多阶段决策方法相结合，构建了模型的求解方法；最后，通过一个算例对模空及求解方法的冇效性进行了验证。结果表明：文中提出的方法能够结合人力资源的波动特征合理选择新员工的入职时机，从而实现项目的人力资源优化。关键词：项目；人力资源；随机规划0引言近年来，随着我国人力资源市场化进程的进一步加快，企业在生产经营过程中的人员流动已经成为了一种常
2、态。文中所指的人员流动主要是企业在生产经营中不断产生现有员工离职及新员工入职的现彖。实践中，这种流动会造成企业拥冇的人力资源总量(包括员工数量以及平均工作效率)发生随机波动。当人员的流动幅度较人时，人力资源的随机波动对企业项目计划执行过程及最终效果的影响往往是不能忽略的。因此，如何在考虑人员流动的某础上对项II的人力资源进行优化需要深入研究。现有研究大多以企业可用人力资源固定为前提对项II进行优化，而没有考虑因人员流动所导致企业人力资源总量的随机性波动可能对项H计划造成的影响。为此，本文将随机规划引入项H的人力资源优化问题，将企业人力资源的波
3、动描述为一个马尔科夫随机过程，提出了项目的人力资源随机规划模型。然后，综合运用遗传算法、马尔科夫状态转移模型以及多阶段决策方法构建了随机规划模型的求解方法。最后，通过一个算例对方法的有效性进行了验证。1模型构建木文将建立此问题的混合密数随机规划模型，并提岀模型构建的假设如下：密个项目被划分为多个时段；老员工离职和新员工入职均在毎一时段的开始时刻瞬时完成；不同时段之间员工离职的概率分布彼此独立；每个时段内员工是否离职彼此独立，服从0~1分布；不同时段Z间入职新员工工作效率的概率分布彼此独立；当某一新员工掌握多种工作技能时，不同工作Z间工作效率高
4、低的概率分布彼此独立，服从均匀分布。由上述假设可知，每时段的开始时人力资源状态仅与上-•时段结束时刻的人力资源状态、该阶段老员工的离职概率分布以及入职新员工工作效率的概率分布有关。因此，可将企业人力资源的流动描述为一个马尔科夫随机过程进行建模，具体如下：(1)问题参量i表示第i个员工。表示项目的任务总数。j衣示项目的第j项任务，lWjWm。n表示项hl的工作时间被划分为n段。t表示第t个时段，lWtWn。CS表示企业为在编员工捉供的薪酬总额。CO表示企业外包工作任务所消耗的总成本。Ci农示企业为在编员工i提供的薪酬。Cj表示企业外包工作任务j
5、时单位工作量消耗的成本。Dj表示任务j的总工作量。Et表示山时段t金业在编所有员工工作效率及薪金水平构成的集合。Ei,t表示时段t员工i的工作效率及薪金水平构成的集合，Ei.teEtoei,j,t农示时段t员工i承扌H了任务j时的工作效率。Et(L)表示时段I由所有离职员工的工作效率及薪金水平构成的集合。Et(R)表示时段I由所有入职新员工的工作效率及薪金水平构成的集合。Pi,t表示员工i在时段t内是否辞职的概率密度函数。Pt表示时段t内辞职的概率，1-pt则为员工在时段t内不辞职的概率。Bi,t农示员工i在时段t内是否辞职，0i,t=1农示
6、辞职，0i,t=0农示不辞职。Nmax表示1〜n时段企业总共计划新雇佣员工的绘大数量。fj,t表示时段t新员工承担任务j时工作效率的概率密度窗数。eminjt表示表示时段t新员工承担任务j时工作效率的下限。emaxjt表示表示时段t新员工承担任务j时工作效率的上限。Eu,t或Ev,t农示时段t新员工u或v工作效率及薪金水平构成的集合，Eu,t,Ev,teEt(R)。di,t农示时段t员工i的最人工作时间。t(S)j表示任务j的绘早开始时段。t(E)j表示任务j的最迟结束时段。(1)决策变量zj,t表示任务j在时段t内计划安排工作总量。Nt(R
7、)表示时段t开始时刻安排入职的新员工数量。xi,j,t表示时段t员工i承担任务j时安排的工作时间。(2)11标1*1数模型以成本授小化为优化目标，目标函数考虑CS和CO两部分。其中，第一部分是1〜n时段企业内部员工的薪酬成木，第二部分是1〜m个工作的外包总成本(在此假设企业会在第n时段统一将无法完成的任务进行外包)，相应的计算公式为：minC=CS+CO=at=InaEitfEtCi+aj=lmCj(Dj-at=InaiIStzit)(1)(4)约束条件Et=(Et-1-E(L)t)E(R)t2£t£n;(2)Eit=(ei1tei2teim
8、tCi)EitIEt1£t£n;(3)Pit(3it=1)=(pt)Bit(l-pt)l—Biti1St-12£t£n;(4)E(L)t={Eit-1
9、Pit=1E
