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摘要：由于人力資源系統(tǒng)決策數(shù)據(jù)多維化，導(dǎo)致決策準(zhǔn)確率較低，因而提出基于多維數(shù)據(jù)管控的人力資源系統(tǒng)決策方法。采用特征空間重構(gòu)更新人力資源系統(tǒng)決策數(shù)據(jù)，定量遞歸分析融合決策過程中的多維數(shù)據(jù)，采用納什均衡解的方法，將多維數(shù)據(jù)管控步驟轉(zhuǎn)換為多維解向量?jī)?yōu)化問題，提取多維數(shù)據(jù)管控特征，利用聯(lián)機(jī)分析處理工具，以報(bào)表的形式展現(xiàn)，得到優(yōu)化的決策函數(shù)，結(jié)合多維數(shù)據(jù)管控方法，構(gòu)建人力資源系統(tǒng)決策模型。仿真結(jié)果表明，采用該方法進(jìn)行人力資源系統(tǒng)決策的準(zhǔn)確率較高，決策調(diào)度的吞吐性能較好。

關(guān)鍵詞：人力資源系統(tǒng)；多維數(shù)據(jù)管控；納什均衡解；定量遞歸分析；決策函數(shù)

0引言

推進(jìn)人力資源的系統(tǒng)化建設(shè)，需要構(gòu)建優(yōu)化的人力資源系統(tǒng)多維分析與決策支持模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)人力資源系統(tǒng)的人員調(diào)配、員工培訓(xùn)、整體運(yùn)營(yíng)。應(yīng)用決策支持技術(shù)構(gòu)建人力資源系統(tǒng)，加快人力資源管理從單純的職能管理向信息化管理轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)人力資源系統(tǒng)優(yōu)化配置。目前，我國(guó)人力資源信息監(jiān)控和預(yù)警存在著模式粗放、方式單一和效率低下的弊端，如何實(shí)現(xiàn)人力資源管理精細(xì)化、科學(xué)化和規(guī)范化，成為人力資源系統(tǒng)亟待解決的問題。人力資源系統(tǒng)決策是建立在對(duì)人力資源信息的融合和優(yōu)化決策基礎(chǔ)上，結(jié)合模糊信息融合技術(shù)，進(jìn)行人力資源系統(tǒng)決策的信息融合設(shè)計(jì)。構(gòu)建人力資源系統(tǒng)人員調(diào)度和管理的多維分析與決策模型，結(jié)合模糊支持學(xué)習(xí)方法，進(jìn)行人力資源系統(tǒng)的調(diào)度，采用模糊信息融合技術(shù)，進(jìn)行人力資源系統(tǒng)決策的優(yōu)化設(shè)計(jì)，提高人力資源系統(tǒng)的優(yōu)化管理和決策能力［1］，相關(guān)的人力資源系統(tǒng)決策研究受到人們的極大關(guān)注。但是傳統(tǒng)方法的人力資源系統(tǒng)決策的準(zhǔn)確率較低，抗干擾性較差。針對(duì)傳統(tǒng)方法存在的問題，本文提出基于多維數(shù)據(jù)管控的人力資源系統(tǒng)決策方法。首先采用信息采樣技術(shù)挖掘人力資源系統(tǒng)決策的多維數(shù)據(jù)，并利用納什均衡解的方法，將多維數(shù)據(jù)管控步驟轉(zhuǎn)換為多維解向量?jī)?yōu)化問題，提取多維數(shù)據(jù)管控特征，然后基于多維數(shù)據(jù)管控方法，完成人力資源系統(tǒng)決策模型的構(gòu)建，最后進(jìn)行仿真測(cè)試分析，展示了本文方法在提高人力資源系統(tǒng)決策能力方面的優(yōu)越性能。

1人力資源系統(tǒng)決策的多維數(shù)據(jù)分析

1．1人力資源系統(tǒng)決策多維數(shù)據(jù)挖掘

為了實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的人力資源系統(tǒng)決策多維數(shù)據(jù)智能調(diào)度，對(duì)公司人力資源系統(tǒng)庫(kù)中的離職人員的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，希望可以從中發(fā)現(xiàn)其主要特征，避免由于人才流失所造成的公司相關(guān)重要崗位的缺失［2－3］。采用量化尋優(yōu)方法獲取人力資源系統(tǒng)決策的最優(yōu)解，結(jié)合特征空間重構(gòu)方法，更新人力資源系統(tǒng)決策數(shù)據(jù)，利用信息采樣技術(shù)進(jìn)行多維數(shù)據(jù)挖掘［4－6］，通過權(quán)重分析，構(gòu)建人力資源系統(tǒng)決策的非合作博弈模型，采用納什均衡解的方法，將多維數(shù)據(jù)管控步驟轉(zhuǎn)換為多維解向量?jī)?yōu)化問題，提取人力資源系統(tǒng)多維數(shù)據(jù)管控的優(yōu)化特征，從而提高人力資源系統(tǒng)決策和管控能力。首先構(gòu)建人力資源系統(tǒng)決策的模糊識(shí)別函數(shù)如式（1），Dp（om，rm）＝1n∑ni＝1d（omi，rmi）（1）式中，omi和rmi分別表示i維上的投影和形狀特征，其形狀用0與1組成的長(zhǎng)度為n個(gè)比特的二進(jìn)制數(shù)進(jìn)行描述；d表示特征子集的范圍。采用量化尋優(yōu)方法，進(jìn)行人力資源系統(tǒng)決策的規(guī)則集更新［7－8］，得到隸屬度函數(shù)式（2）、式（3），p＝a×Pbest（i）＋（1－a）×Gbest（2）X（i）＝1±a×Pbest－Dp（om，rm）×ln（1／u）（3）其中，a，u為0到1之間的隨機(jī)數(shù)，Pbest為人力資源系統(tǒng)決策的最優(yōu)解，即個(gè)體極值。采用特征空間重構(gòu)方法，將Q（x，y）移動(dòng)到新位置Q′（x′，y′）中，進(jìn)行人力資源系統(tǒng)決策數(shù)據(jù)的自動(dòng)更新，得到適應(yīng)度值為Vk＝（vkx，vky），則人力資源系統(tǒng)決策的模糊估計(jì)參數(shù)為x′、y′。計(jì)算人力資源系統(tǒng)決策規(guī)則：x′＝x＋vkxty′＝y(tǒng)＋vky｛t（4）式中，t表示人力資源系統(tǒng)決策。采用目標(biāo)排序的方法，進(jìn)行人力資源系統(tǒng)決策的線性規(guī)劃設(shè)計(jì)［9］，得到優(yōu)化的規(guī)劃函數(shù)，利用信息采樣技術(shù)，進(jìn)行人力資源系統(tǒng)決策的多維數(shù)據(jù)挖掘，其表達(dá)式如下：C（n）＝min∑ni＝1x′（i）－min［y′1（i），y′2（i｛｛｝｝）］（5）根據(jù)大數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果，進(jìn)行人力資源系統(tǒng)決策和樣本篩選，提高信息融合聚類和特征提取能力［10］。

1．2多維數(shù)據(jù)管控的優(yōu)化特征提取

在上述人力資源系統(tǒng)決策多維數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上，采用定量遞歸分析方法進(jìn)行人力資源系統(tǒng)決策過程中的多維數(shù)據(jù)融合，得到多維數(shù)據(jù)管控樣本信息為Xi，觀測(cè)器模塊的特征分布函數(shù)為Nf，若（Nf／N）＜δ，表示人力資源系統(tǒng)決策的中心位置向量集，若Yc＜Yi，則Xi向人力資源系統(tǒng)決策聚類中心偏移，得到人力資源系統(tǒng)信息融合度函數(shù)［11］，用偽代碼表述為式（6）。SwarmBehavior：ifNfN＜δ，Yc＜Y（）iXi→next＝Xi＋C（n）·step·X（i）－XiX（i）－Xielsegotosearch（6）根據(jù)人力資源系統(tǒng)信息融合度函數(shù)進(jìn)行權(quán)重分析，得到人力資源系統(tǒng)決策的非合作博弈模型如式（7）。maxU＝u1＋u2＋…＋unui＝pi∑nipi＝1，0＜pi＜1p1／（1－p1）w1＝pi／（1－pi）wi＝…＝pn／（1－pn）wn＝1烅烄烆K（7）式中，u表示特征子集的范圍，wn數(shù)據(jù)w的第n個(gè)特征的值，k表示權(quán)重系數(shù)。采用納什均衡解的方法，將多維數(shù)據(jù)管控步驟轉(zhuǎn)換為多維解向量?jī)?yōu)化問題，提取多維數(shù)據(jù)管控的優(yōu)化特征［12］，故人力資源的多維數(shù)據(jù)管控的優(yōu)化解為K0＝（m－1）w0，且p0＝1m，m＝r1＋r2＋…＋ri＋…＋rn，則人力資源系統(tǒng)多維數(shù)據(jù)管控的優(yōu)化特征提取的表達(dá)如式（8），pi＝K0u＝K0p0uwi＝wiw1＋…＋wi＋…＋wn（8）根據(jù)特征提取結(jié)果，進(jìn)行局部尋優(yōu)，提高人力資源系統(tǒng)決策和管控能力，提升人力資源系統(tǒng)決策調(diào)度的吞吐性能［13－15］。

2人力資源系統(tǒng)決策模型

根據(jù)提取的人力資源系統(tǒng)多維數(shù)據(jù)管控的優(yōu)化特征，結(jié)合多維數(shù)據(jù)管控方法，利用聯(lián)機(jī)分析處理工具，以報(bào)表的形式構(gòu)建人力資源系統(tǒng)決策模型。采用交叉編譯方法，評(píng)價(jià)人力資源系統(tǒng)決策的最優(yōu)局部概率。將α（i，j）表示人力資源系統(tǒng)決策節(jié)點(diǎn)在（i，j）狀態(tài)時(shí)的發(fā)送狀態(tài)，則人力資源系統(tǒng)決策的競(jìng)爭(zhēng)模型如式（9），α（i，j）＝0，i＝0或j＝01，n－j＜i，i≥j1，n－i＜j，j≥i1－n－jCi／nCi，n－j≥i，i≥j1－n－iCj／nCj，n－i≥j，j≥烅烄烆i（9）人力資源系統(tǒng)決策的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則為PC，且PC＝∑ni＝0∑nj＝0α（i，j）P（i，j），得到人力資源系統(tǒng)多維數(shù)據(jù)管控的滿意度函數(shù)如式（10）。Uvi＝pi×log1＋PC×∑Kj＝1SvieTjRCjnC（）j，vi∈v，Cj∈C（10）其中，nCj＝∑Kj＝1SvieTj，eTj＝（0，…，1，…，0）表示人力資源系統(tǒng)多維數(shù)據(jù)分布節(jié)點(diǎn)在vi處的適應(yīng)度函數(shù)；∑Kj＝1SvieTjRCjnCj表示節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)分布函數(shù)。故人力資源系統(tǒng)多維數(shù)據(jù)的最大效用函數(shù)如式（11），U＝∑vi∈VUvi＝∑vi∈Vpi×log1＋PC×∑Kj＝1SvieTjRCjnC（）j（11）根據(jù)上述分析，構(gòu)建人力資源系統(tǒng)多維決策的模糊信息分量，對(duì)分散于企業(yè)各管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清洗、轉(zhuǎn)換后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，得到更新規(guī)則如下：pj（t＋1）＝a1pj（t）＋a2pg（t）a1＋a2（12）mbest（t＋1）＝1n∑nj＝1pj（t）（13）Xj（t＋1）＝pj（t＋1）±β×mbest（t＋1）－Xj（t）×ln1uj（t＋1（））（14）式中，Xj（t）為第t代人力資源系統(tǒng)決策的規(guī)則函數(shù)。在迭代中，式中的±號(hào)由0至1之間產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)決定，人力資源系統(tǒng)決策的最優(yōu)決策函數(shù)表示為a1和a2，采用M維隨機(jī)向量分析方法，得到人力資源系統(tǒng)決策的特征分布集pg（t）的定義為式（15），pg（t）＝argmin｛f（pj（t））｜j＝1，2，…，n｝（15）其中，f（pj（t））為原微粒位置j在第t代搜索的適應(yīng)度值，得到人力資源系統(tǒng)多維數(shù)據(jù)管控的模糊函數(shù)為式（16）、式（17）。b1＝c1r1（16）b2＝c2r2（17）式中，r1、r2為M維隨機(jī)向量，c1為模糊迭代系數(shù)，c2為關(guān)聯(lián)規(guī)則系數(shù)。根據(jù)決策評(píng)價(jià)準(zhǔn)則和綜合決策，得到平均適應(yīng)度如下：favg（X（t））＝1n∑nj＝1f（Xj（t））（18）利用聯(lián)機(jī)分析處理工具以報(bào)表的形式展現(xiàn)，得到優(yōu)化的決策函數(shù)為式（19）、式（20）。fi（t）＝min｛f（Xj（t）），favg（X（t））｝i＝1，2，…，N；1＜N≤n（19）fi（t）＝1N∑Ni＝1fi（t）（20）根據(jù)上述分析，結(jié)合多維數(shù)據(jù)管控方法，得到人力資源系統(tǒng)決策模型的表達(dá)式為式（21）。Xexcellent（t）＝（X1（t），X2（t），…，Xh（t））（21）其中，h為優(yōu)秀個(gè)體數(shù)，且f（Xj（t））＜fi（t），j＝1，2，…，h。根據(jù)上述分析，提高人力資源系統(tǒng)的模糊決策能力，實(shí)現(xiàn)人力資源系統(tǒng)決策和優(yōu)化，其具體流程見圖1。

3仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

為了測(cè)試本文方法在實(shí)現(xiàn)人力資源系統(tǒng)多維決策中的應(yīng)用性能，進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)分析，設(shè)置人力資源系統(tǒng)多維數(shù)據(jù)采樣的樣本長(zhǎng)度為1200，特征信息的關(guān)聯(lián)水平為0．48，對(duì)初始人力資源系統(tǒng)決策多維數(shù)據(jù)信息采樣率f0＝1kHz，自相關(guān)匹配系數(shù)為σ0＝0．2，模糊度系數(shù)為β＝5。根據(jù)上述參數(shù)設(shè)定，進(jìn)行人力資源系統(tǒng)決策，得到在不同信道數(shù)下人力資源多維數(shù)據(jù)流量矩陣的信息干擾率如圖2所示。根據(jù)圖2所示的干擾率分布，采用本文方法對(duì)人力資源系統(tǒng)進(jìn)行決策分析，得到多維數(shù)據(jù)管控的吞吐量，如圖3所示。分析圖3得知，隨著信道數(shù)量的不斷增加，本文方法進(jìn)行人力資源系統(tǒng)決策調(diào)度的吞吐量呈升高趨勢(shì)，吞吐性能較好。是因?yàn)椴捎眉{什均衡解的方法，將多維數(shù)據(jù)管控步驟轉(zhuǎn)換為多維解向量?jī)?yōu)化問題，提取多維數(shù)據(jù)管控的優(yōu)化特征，從而提高人力資源系統(tǒng)決策調(diào)度的吞吐性能。準(zhǔn)確率是最能體現(xiàn)人力資源系統(tǒng)決策結(jié)果的指標(biāo)，則決策準(zhǔn)確率的表達(dá)式為式（22）。Accuracy＝Xf（t）Xexcellent（t）×100％（22）式中，Xf（t）表示符合條件的人力資源系統(tǒng)決策量。以決策準(zhǔn)確率為研究指標(biāo)，對(duì)應(yīng)用本文方法前后的決策準(zhǔn)確率與實(shí)際測(cè)試的決策準(zhǔn)確率進(jìn)行誤差對(duì)比，得到對(duì)比結(jié)果如表1所示。分析表1得知，應(yīng)用本文方法后的決策結(jié)果與實(shí)際的決策結(jié)果誤差僅在0．5％內(nèi)，而應(yīng)用本文方法前的決策結(jié)果與實(shí)際的決策結(jié)果誤差較大，說明本文方法進(jìn)行人力資源系統(tǒng)決策的準(zhǔn)確率較高。

4總結(jié)

為了實(shí)現(xiàn)人力資源系統(tǒng)決策管理優(yōu)化，提升人力資源系統(tǒng)業(yè)務(wù)效能，本文提出了基于多維數(shù)據(jù)管控的人力資源系統(tǒng)決策方法。利用信息采樣技術(shù)挖掘人力資源系統(tǒng)決策的多維數(shù)據(jù)，通過分析優(yōu)化解向量，提取人力資源系統(tǒng)多維數(shù)據(jù)管控的優(yōu)化特征，結(jié)合多維數(shù)據(jù)管控方法，完成人力資源系統(tǒng)決策設(shè)計(jì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法進(jìn)行人力資源系統(tǒng)決策的準(zhǔn)確性較高，抗干擾性較好，在人力資源信息監(jiān)控和預(yù)警分析中具有很好的應(yīng)用價(jià)值。

作者:付振罡 崔晟豪 姜冬 趙陽 馬鑫 單位:國(guó)家電網(wǎng)有限公司 北京中電普華信息技術(shù)有限公司