蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究.ppt
《蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究.ppt》由会员分享,可在线阅读,更多相关《蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究.ppt(19页珍藏版)》请在三一文库上搜索。
1、17,蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究,17,2/19,2,主要内容,指派问题模型和研究现状 基本蚁群算法 改进的蚁群算法(APACO) 演示系统设计 实验分析 结论,17,3/19,3,1-1 指派问题的研究现状,人力资源优化配置问题可归于一类指派问题。 匈牙利算法。运筹学中最基本的方法。小数据集,手工。 降阶优化算法。用系数矩阵对解矩阵进行变换。缩小可行解数目 闭环DNA算法。大量的识别序列和DNA编码。内切酶有限。 蚁群算法、遗传算法、协商算法、基于模糊关系的工作分配算法等求解最优化问题的启发式方法被广泛关注,应用于任务指派问题的研究中。,17,4/19,4,1-2指派问题的数学模
2、型,有 个人和 个任务,已知第 个人做第 个任务的费用为 ,要求确定人和任务之间的一一对应的指派方案,使完成这些任务的总费用最少。 数学模型:,17,5/19,5,2-1蚁群算法概述,nest,food,蚁群算法(Ant Colony Algorithm)是由意大利学者Dorigo M,Colorni A等人于20世纪90年代初期通过模拟自然界中蚂蚁集体寻径的行为而提出的一种基于种群的启发式仿生进化算法。,Dorigo,图1 蚁群寻径模拟,17,6/19,6,2-2 蚁群优化算法的研究现状,蚁群优化是由蚂蚁系统演变而成的一种NP-hard问题的通用启发式解法。 著名的旅行商问题(traveli
3、ng salesman problem, TSP) 改进的蚁群算法: 最大-最小蚂蚁系统 混合蚂蚁系统 快速蚂蚁系统,图2 TSP模型,17,7/19,7,2-3 标准的蚁群优化系统,1.转移规则 2.信息素更新 3.次优解 4. 最优解,17,8/19,8,3 ACOAP算法模型-1,设需要指派3个人去完成3个任务,并知道每个人完成每个任务所需的费用,则可得到一个三行三列的系数矩阵。,指派问题的系数矩阵形成移动矩阵 相同行的不同列之间移动,并且此列未到达过 信息素集中在节点 转到下一个节点的代价为下一个节点的系数矩阵值 转移概率并非选择最大节点,有干扰因子 到达一个节点,立即进行节点信息素的
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 算法 人力资源 优化 配置 中的 应用 研究
链接地址:https://www.31doc.com/p-4996211.html