【摘要】：大數(shù)據(jù)概念正在不同程度地掀起社會各行業(yè)的改革浪潮,人力資源管理領域必然也無法置身事外。人才,不同于其他事物,作為企業(yè)中動態(tài)變化最大的生產(chǎn)要素,其主要特點就是具有不確定性。實現(xiàn)現(xiàn)代化人力資源管理的動態(tài)管理,只有通過獲得大量的數(shù)據(jù)信息作為背景支持,才能將績效考核、招聘、培訓等活動構成有機體系。如果僅通過傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法,我們只能得到數(shù)據(jù)的表層信息,無法探取數(shù)據(jù)深層的內(nèi)在屬性以及隱含的信息,由此可見,將大數(shù)據(jù)創(chuàng)新地在人力資源管理領域中進行應用探索是必然趨勢。本文主要研究數(shù)據(jù)挖掘技術應用于人力資源管理,通過分析人力資源管理日常累積的數(shù)據(jù)信息、探測其內(nèi)在價值信息,來指導日常工作并提供決策支持、提升企業(yè)市場競爭力。論文運用基于遺傳算法的改進蟻群算法,引入遺傳變異算子進行數(shù)學建模,選取根據(jù)T集團特點所構建的e-HR系統(tǒng)中的績效評估模塊,主要針對員工的德、能、勤、績四個方面建立評估指標,并對其數(shù)據(jù)進行信息挖掘。最后,通過計算機軟件運行,以圖表的形式,直觀的呈現(xiàn)出結(jié)論,并為構建e-HR管理系統(tǒng)提出政策建議。
【學位授予單位】：河北工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP311.13;F272.92
【圖文】：

針對問題優(yōu)化求解算法一直處于領先地位，從算法的改進、算法收斂性證明以及應領域方面不斷吸引著全球眾國學者的眼球。21 世紀以來，眾多國際著名的頂級學術物紛紛將視線轉(zhuǎn)向蟻群算法這個研究領域，代表刊物有《Natore》，另外《FuGeneration Computer Systems》和《IEEE Transactionon Evolutionary Computation》分出版了蟻群算法�？�。就目前而言，國內(nèi)外許多學術期刊和研究會議上的一個研究點和前沿性課題都會圍繞蟻群算法及其應用展開，隨著蟻群算法研究的興起，許多者都會發(fā)現(xiàn)蟻群算法模型可以更為實際的解決某些聚類問題。4.4.3 蟻群聚類優(yōu)化算法基本原理與計算流程在實際生活當中，螞蟻個體的實力以及智商都極其單薄，但是當他們在搜尋食的過程中，卻能輕巧的搜尋到蟻穴與食物之間的最佳路徑。另外，螞蟻還能較快的整狀態(tài)以適應不同程度的環(huán)境變化。例如，當螞蟻在行進當中遇到障礙物，由于起螞蟻是均勻分布的，因此無論路徑的長短，螞蟻都會遵循同等概率選擇各條路徑。圖 4.2 所示，最后經(jīng)過一段進程之后，螞蟻依然能夠通過信息素水平來進行分辨比較巢穴食物

圖 4.3 蟻群同概率不同路徑為了能夠更加生動的表現(xiàn)螞蟻在行進過程中，相同時間的條件下，較短路信息素會超過較長路徑上遺留的信息素水平，這種現(xiàn)象可以通過圖 4.4 進行的解釋：假設 A、F 兩點分別是蟻群的巢穴和食物源，從起始點到目的地獲取以有兩條選擇路徑前行 ABDEF 以及 ABCEF，其中 B-D 和 D-E 這段路程的為 1m，而另外一條路徑中 B-C 和 C-E 路程距離為 0.5 m。巢穴食物障礙物

圖 4.3 蟻群同概率不同路徑為了能夠更加生動的表現(xiàn)螞蟻在行進過程中，相同時間的條件下，較短路徑遺的信息素會超過較長路徑上遺留的信息素水平，這種現(xiàn)象可以通過圖 4.4 進行具體化的解釋：假設 A、F 兩點分別是蟻群的巢穴和食物源，從起始點到目的地獲取食物可以有兩條選擇路徑前行 ABDEF 以及 ABCEF，其中 B-D 和 D-E 這段路程的距離定為 1m，而另外一條路徑中 B-C 和 C-E 路程距離為 0.5 m。

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本文編號：2800279