本文主要解決了團(tuán)隊(duì)執(zhí)行力與體現(xiàn)個(gè)人興趣的志愿型偏好的平衡性指派問(wèn)題,在保障團(tuán)隊(duì)執(zhí)行力與工作效率的同時(shí),兼顧員工個(gè)人偏好,從而做到人盡其才。人才是智能制造乃至實(shí)現(xiàn)中國(guó)創(chuàng)造的關(guān)鍵因素,與單個(gè)人員相比,發(fā)揮人才的集體創(chuàng)造力更為重要。在此過(guò)程中,既需要考慮集體效益的最大化,將協(xié)同中的工作人員無(wú)沖突地指派到各工作崗位,實(shí)現(xiàn)了執(zhí)行力最大化;另一方面也需要考慮調(diào)動(dòng)員工的主觀(guān)能動(dòng)性,包括員工對(duì)崗位的心理偏好。但個(gè)人在某崗位上的執(zhí)行力往往與個(gè)人愿景產(chǎn)生沖突。指派是團(tuán)隊(duì)利益最大化的重要方式,兼顧員工志愿型偏好的平衡性指派是解決上述沖突問(wèn)題的關(guān)鍵所在。為了解決該問(wèn)題,本文以某公司X的人力資源部門(mén)對(duì)管理培訓(xùn)生輪崗后的分工定崗問(wèn)題為背景進(jìn)行了研究,主要內(nèi)容包括:1)通過(guò)“角色協(xié)同”工程理論(Role-Based Collaboration,簡(jiǎn)稱(chēng)RBC)及其E-CARGO模型,對(duì)分工定崗問(wèn)題進(jìn)行建模;2)根據(jù)建立的模型,建立偏好量化梯度函數(shù),提出了解決團(tuán)隊(duì)效益與二維志愿型偏好的平衡性指派的原始方法,解決了二維志愿型偏好和團(tuán)隊(duì)執(zhí)行力平衡行的問(wèn)題;3)由于員工的偏好具有多重性和不確定性,因此針對(duì)這兩種特性在二維志愿型...

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展與現(xiàn)狀
        1.2.1 人力資源管理
        1.2.2 指派問(wèn)題的研究
        1.2.3 偏好問(wèn)題的研究
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)技術(shù)和理論知識(shí)介紹
    2.1 E-CARGO模型與KM算法
        2.1.1 基于角色的協(xié)同
        2.1.2 E-CARGO模型的介紹
        2.1.3 群組角色指派
        2.1.4 KM算法
    2.2 本章小結(jié)
第三章 團(tuán)隊(duì)執(zhí)行力與志愿型二維偏好平衡性問(wèn)題
    3.1 場(chǎng)景預(yù)設(shè)
    3.2 數(shù)學(xué)建模
        3.2.1 問(wèn)題建模
        3.2.2 志愿型偏好梯度及其歸一化
    3.3 算法分析
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 多維缺省值的志愿型偏好平衡指派問(wèn)題
    4.1 多維志愿型偏好的分析
    4.2 多維志愿型偏好的實(shí)驗(yàn)分析
    4.3 多維缺省值的志愿型偏好分析
    4.4 多維缺省值的志愿型偏好實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文
致謝



本文編號(hào)：3810193