| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva

Naslov:Hybridization of stochastic local search and genetic algorithm for human resource planning management
Avtorji:Škraba, Andrej (Avtor)
Stanovov, Vladimir (Avtor)
Semenkin, Eugene (Avtor)
Kofjač, Davorin (Avtor)
Datoteke:.pdf Organizacija_2016_Skraba_et_al._Hybridization_of_Stochastic_Local_Search_and_Genetic_Algorithm_for_Human_Resource_Planning_Management.pdf (474,90 KB)
MD5: 8B8C6D49512F53A2DD5F06154FC93145
 
URL http://www.degruyter.com/view/j/orga.2016.49.issue-1/orga-2016-0005/orga-2016-0005.xml
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Znanstveno delo (r2)
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FOV - Fakulteta za organizacijske vede
Opis:Background and Purpose: The restructuring of human resources in an organization is addressed in this paper, because human resource planning is a crucial process in every organization. Here, a strict hierarchical structure of the organization is of concern here, for which a change in a particular class of the structure influences classes that follow it. Furthermore, a quick adaptation of the structure to the desired state is required, where oscillations in transitions between classes are not desired, because they slow down the process of adaptation. Therefore, optimization of such a structure is highly complex, and heuristic methods are needed to approach such problems to address them properly. Design/Methodology/Approach: The hierarchical human resources structure is modeled according to the principles of System Dynamics. Optimization of the structure is performed with an algorithm that combines stochastic local search and genetic algorithms. Results: The developed algorithm was tested on three scenarios; each scenario exhibits a different dynamic in achieving the desired state of the human resource structure. The results show that the developed algorithm has successfully optimized the model parameters to achieve the desired structure of human resources quickly. Conclusion: We have presented the mathematical model and optimization algorithm to tackle the restructuring of human resources for strict hierarchical organizations. With the developed algorithm, we have successfully achieved the desired organizational structure in all three cases, without the undesired oscillations in the transitions between classes and in the shortest possible time.
Ključne besede:stochastic local search, system dynamics, human resources, simulation
Leto izida:2016
Št. strani:str. 42-54
Številčenje:št. 1, Letn. 49
ISSN:1318-5454
UDK:004.94
COBISS_ID:7526419 Novo okno
DOI:10.1515/orga-2016-005 Novo okno
ISSN pri članku:1318-5454
NUK URN:URN:SI:UM:DK:YAKBZNAW
Število ogledov:583
Število prenosov:271
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Organizacija
Založnik:Fakulteta za organizacijske vede Univerze v Mariboru, Založba Moderna organizacija, Sciendo
ISSN:1318-5454
COBISS.SI-ID:610909 Novo okno

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije (ARRS)
Številka projekta:P5-0018
Naslov:Sistemi za podporo odločanju v elektronskem poslovanju

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:04.04.2017

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Naslov:Hibridizacija stohastičnega lokalnega iskanja in genetskih algoritmov za planiranje človeških virov
Opis:Ozadje in cilj: V prispevku je obravnavana reorganizacija na področju človeških virov kot najpomembnejšega dejavnika v vsaki organizaciji. Obravnavali smo striktno hierarhično strukturo organizacije, kjer spremembe v posameznem nižjem razredu vplivajo na višje razrede. Pri reorganizaciji želimo, da se struktura čim prej prilagodi novim, želenim vrednostim. Pri tem so nihanja v številu prehodov nezaželena, saj neugodno vplivajo na proces reorganizacije. Optimizacija tovrstne strukture je kompleksna in zahteva ustrezen pristop s hevrističnimi metodami. Metodologija in pristop: Hierarhična struktura človeških virov v organizaciji je modelirana s pomočjo principov sistemske dinamike. Optimizacija dinamike obravnavane strukture je izvedena z algoritmom, ki kombinira stohastično lokalno iskanje in genetske algoritme. Rezultati: Razviti algoritem je bil testiran na treh različnih scenarijih; vsak od scenarijev je izkazoval drugačno dinamiko pri doseganju želenih stanj v strukturi človeških virov. Rezultati so potrdili uspešnost razvitega algoritma za optimizacijo parametrov modela, ki omogoča hitro doseganje ciljnih stanj. Zaključek: Predstavili smo matematični model in optimizacijski algoritem, ki omogoča prestrukturiranje na področju človeških virov v organizacijah. S pomočjo razvitega algoritma smo uspešno dosegli želeno organizacijsko strukturo v treh različnih podanih scenarijih brez nezaželenih oscilacij v številu prehodov.
Ključne besede:stohastično lokalno iskanje, sistemska dinamika, človeški viri, simulacija


Zbirka

To gradivo je del naslednjih zbirk del:
  1. Organizacija

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici