蟻群算法在人力資源優(yōu)化配置中的應(yīng)用研究

1、17蟻群算法在人力資源優(yōu)化配置中蟻群算法在人力資源優(yōu)化配置中的應(yīng)用研究的應(yīng)用研究17 2/192主要內(nèi)容1. 指派問(wèn)題模型和研究現(xiàn)狀2. 基本蟻群算法3. 改進(jìn)的蟻群算法（apaco）4. 演示系統(tǒng)設(shè)計(jì)5. 實(shí)驗(yàn)分析6. 結(jié)論17 3/1931-1 指派問(wèn)題的研究現(xiàn)狀o人力資源優(yōu)化配置問(wèn)題可歸于一類指派問(wèn)題。o匈牙利算法。運(yùn)籌學(xué)中最基本的方法。小數(shù)據(jù)集，手工。o降階優(yōu)化算法。用系數(shù)矩陣對(duì)解矩陣進(jìn)行變換?？s小可行解數(shù)目o閉環(huán)dna算法。大量的識(shí)別序列和dna編碼。內(nèi)切酶有限。oo蟻群算法、遺傳算法、協(xié)商算法、基于模糊關(guān)系的工作分配算法等求解最優(yōu)化問(wèn)題的啟發(fā)式方法被廣泛關(guān)注，應(yīng)用于任務(wù)指派問(wèn)題的研

2、究中。17 4/1941-2指派問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型o有 個(gè)人和 個(gè)任務(wù)，已知第 個(gè)人做第 個(gè)任務(wù)的費(fèi)用為 ，要求確定人和任務(wù)之間的一一對(duì)應(yīng)的指派方案，使完成這些任務(wù)的總費(fèi)用最少。o數(shù)學(xué)模型：njijijixij, 2 , 1,人做第指派若0人做第若指派第1個(gè)任務(wù)第不個(gè)任務(wù)nnnnnnnccccccccccccc32122322211131211(1) zmin 11ninjijijxc) 4(), 2 , 1,(10) 3(), 2 , 1(1(2), 2 , 1(1.1jn1njixnixnjxt sijnijiij或nnijcij17 5/1952-1蟻群算法概述nestfood 蟻群算法(a

3、nt colony algorithm)是由意大利學(xué)者dorigo m，colorni a等人于20世紀(jì)90年代初期通過(guò)模擬自然界中螞蟻集體尋徑的行為而提出的一種基于種群的啟發(fā)式仿生進(jìn)化算法。dorigo圖1 蟻群尋徑模擬17 6/1962-2 蟻群優(yōu)化算法的研究現(xiàn)狀o蟻群優(yōu)化是由螞蟻系統(tǒng)演變而成的一種np-hard問(wèn)題的通用啟發(fā)式解法。o著名的旅行商問(wèn)題（traveling salesman problem, tsp）o改進(jìn)的蟻群算法：o最大-最小螞蟻系統(tǒng)o混合螞蟻系統(tǒng)o快速螞蟻系統(tǒng) 圖2 tsp模型17 7/1972-3 標(biāo)準(zhǔn)的蟻群優(yōu)化系統(tǒng)o1.轉(zhuǎn)移規(guī)則 o2.信息素更新o3.次優(yōu)解o4.

4、 最優(yōu)解其他時(shí)之間經(jīng)過(guò)和只螞蟻在時(shí)刻當(dāng)?shù)? 01,)()1 () 1(1ijttklqttkkijmkkijijijijijkktabukikikijijkijtabujtabujtttpk, 0,)()()(), 1( ,minmkllkiterateoriteratiorminminll17 8/1983 acoap算法模型-1o設(shè)需要指派3個(gè)人去完成3個(gè)任務(wù)，并知道每個(gè)人完成每個(gè)任務(wù)所需的費(fèi)用，則可得到一個(gè)三行三列的系數(shù)矩陣。指派問(wèn)題的系數(shù)矩陣形成移動(dòng)矩陣相同行的不同列之間移動(dòng)，并且此列未到達(dá)過(guò)信息素集中在節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)到下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的代價(jià)為下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的系數(shù)矩陣值轉(zhuǎn)移概率并非選擇最大節(jié)點(diǎn)，有干擾因

5、子到達(dá)一個(gè)節(jié)點(diǎn)，立即進(jìn)行節(jié)點(diǎn)信息素的更新所有螞蟻完成一次覓食，比較次優(yōu)解，全局信息素的更新圖3 acoap算法模型17 9/1993 acoap算法模型-2o轉(zhuǎn)移概率。產(chǎn)生隨機(jī)數(shù) ，如果 ，則根據(jù)下式，螞蟻移向概率最大的節(jié)點(diǎn)。否則在可選節(jié)點(diǎn)中隨機(jī)選擇一個(gè)。o局部信息素更新。當(dāng)螞蟻選擇此節(jié)點(diǎn)后，立即更新此節(jié)點(diǎn)的信息素。o全局信息素更新。當(dāng)所有螞蟻完成一次覓食后，得到次優(yōu)解。優(yōu)于全局最優(yōu)解，更新全局信息素。 , 1,1)(1)()1(,crqnimpcncnnpmnamnpqapqpqij) 10(0totalpqpqcq)1 ( ) ( , )1 (nnodepqpqpqpq17 10/1910

6、4 演示系統(tǒng)設(shè)計(jì)主要技術(shù)：swing，thread17 11/19115 實(shí)驗(yàn)1-1o實(shí)驗(yàn)?zāi)康模旱玫叫畔⑺貑l(fā)因子，期望值啟發(fā)因子，干擾因子，螞蟻數(shù)量，局部信息素?fù)]發(fā)系數(shù)，全局信息素的揮發(fā)系數(shù)范圍o規(guī)模為10的干擾因子實(shí)驗(yàn)設(shè)置及結(jié)果，10次，迭代次數(shù)不同o所有實(shí)驗(yàn)17 12/1912實(shí)驗(yàn)1-2干擾因子17 13/19135 實(shí)驗(yàn)1-3o信息素啟發(fā)因子 1,2，參考文獻(xiàn)1o期望值啟發(fā)因子 為1，參考文獻(xiàn)1o局部信息素?fù)]發(fā)系數(shù) 0.2,0.4，文獻(xiàn)中取0.2o全局信息素?fù)]發(fā)系數(shù) 0.6,0.8，文獻(xiàn)中取0.7o干擾因子 0.1,0.2，文獻(xiàn)中取 0.35o螞蟻數(shù)量 ，參考文獻(xiàn)中的范圍 nn22nn

7、017 14/19145 實(shí)驗(yàn)2o實(shí)驗(yàn)?zāi)康模候?yàn)證算法的有效性61012961061476781296101417971215784c參數(shù)設(shè)置及結(jié)果-17 15/19155 實(shí)驗(yàn)3o與其他算法性能對(duì)比238120179175109111229147197201117111157126142170206101172228210198219170225110117103179126217229149177110160167106158222154238197178238221117236234108237128241167172172194114208223168184249114207221156

8、102228163149122110228214141190102163114144115183124155243102199120140149161218106216119102106230204c參數(shù)設(shè)置及結(jié)果-17 16/19165 實(shí)驗(yàn)4o實(shí)驗(yàn)?zāi)康模簡(jiǎn)尉€程和多線程對(duì)比o實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為orlib的規(guī)模為100的數(shù)據(jù)集 ，大規(guī)模數(shù)據(jù)集o運(yùn)行時(shí)間：?jiǎn)尉€程： 14.57分鐘 多線程：9.37分鐘 17 17/19176 結(jié)論與展望o結(jié)論1.深入研究了將改進(jìn)的蟻群算法應(yīng)用于企業(yè)人力資源的優(yōu)化配置方案，并通過(guò)編程實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了實(shí)例分析，證明了其有效性。2.為將蟻群算法應(yīng)用于人力資源優(yōu)化配置提供了新的思路和具體方法。o展望1.獲取系數(shù)矩陣?？商接憣eb2.0理念和民主評(píng)議