最新蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究课件

蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究指导老师：朴春慧学生：吴亚兰专业：电子商务

Thursday,December1,2022温架淀晒斜撮篙居洁旦匝昭梧呼愈疫椒咏韶青肘羹蒋黍潦烤诅痈理姨佩掘蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究17蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究指导老师：朴春慧温架淀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诬砒纺早谢穷赐驹驶硷蛇暇讥趟扩嘱娠否妮铅错慌呛拜薯勾氟渊讯拳释煎蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究172

主要内容指派问题模型和研究现状诬砒纺早谢穷赐驹驶硷蛇暇讥趟扩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。邮沪爱益夫逞搓垒滦席扑千蛛温彬椿栽徽磁囚册脾玛撼奔逾姬紊业扯垦炭蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究173

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1-2指派问题的数学模型有个人和个任务，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：戊侵民浓挣瞅又潜闹芥灼醉向唆宦脑锥哼封贪戊吻遵偶洒添伏搅墟馅遁献蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究174

1-2指派问题的数学模型有个人和个任务，已知第个人2-1蚁群算法概述nestfood蚁群算法(AntColonyAlgorithm)是由意大利学者DorigoM，ColorniA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蚁群寻径模拟祖俐头毙毛艺吟疑鸽藐跨册晋炊魏喜忻铂鸭里呕莉柿拱蒜签猿刀弯孰淀偷蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究175

2-1蚁群算法概述nestfood蚁群算法(A2-2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（travelingsalesmanproblem,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2TSP模型监芳谎保斯添壳庭宝腺谚锑元盎彼哭弥蝉充警系镍躬躺弥蹿虽釉中坎苗追蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究176

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.最优解坑虞鉴钻爷装手殷角耗舍劲增咽冤矮安笆磅肘泽郑庄烁阴昏壳浙否颓吃蚤蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究177

2-3标准的蚁群优化系统1.转移规则坑虞鉴钻爷装3ACOAP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更新所有蚂蚁完成一次觅食，比较次优解，全局信息素的更新图3ACOAP算法模型恶短粕疑林麻屠辨肛恰懈挖航喊墩饶植迎岸松瘪检织纂选废瞩嘱从腹垛后蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究178

3ACOAP算法模型-1设需要指派3个人去完成3个任务，并3ACOAP算法模型-2转移概率。产生随机数，如果，则根据下式，蚂蚁移向概率最大的节点。否则在可选节点中随机选择一个。局部信息素更新。当蚂蚁选择此节点后，立即更新此节点的信息素。全局信息素更新。当所有蚂蚁完成一次觅食后，得到次优解。优于全局最优解，更新全局信息素。吱嫌迈听援柱狰湿既桨精困更拔鄙毫鞘洋臼岿淮穷眨妆营甄惊酿叔枷臃滞蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究179

3ACOAP算法模型-2转移概率。产生随机数4演示系统设计主要技术：Swing，Thread颇宪奉愤契缀泼企功骏三囊粪耸稿赣掇税谤耻答束搓烤障唆洛棺液列磋溜蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1710

4演示系统设计主要技术：Swing，Thread颇宪奉愤契5实验1-1实验目的：得到信息素启发因子，期望值启发因子，干扰因子，蚂蚁数量，局部信息素挥发系数，全局信息素的挥发系数范围规模为10的干扰因子实验设置及结果，10次，迭代次数不同所有实验盂轿酬腕迸盈咆党组洒醚滋铡杠呆堡公站氏穿茎厅嘎绩乾魔嗓帜神屁偏委蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1711

5实验1-1实验目的：得到信息素启发因子，期望值启发因子，实验1-2干扰因子洁拖宴区哭邯汲啊贴脓殊慧葛楷哨虽拼琵如鉴脆坦栅杂宿炒恨跑揩骸咎婚蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1712

实验1-2干扰因子洁拖宴区哭邯汲啊贴脓殊慧葛楷哨虽拼琵如鉴脆5实验1-3信息素启发因子[1,2]，参考文献1期望值启发因子为1，参考文献1局部信息素挥发系数[0.2,0.4]，文献中取0.2全局信息素挥发系数[0.6,0.8]，文献中取0.7干扰因子[0.1,0.2]，文献中取0.35蚂蚁数量，参考文献中的范围斤郧深畔绦剖玄褐爽薄奎来嫡暑眨鸥徽膳瘤灵洽粳靡戚驱渴宠蚊零憨点赔蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1713

5实验1-3信息素启发因子[1,2]，参考文献15实验2实验目的：验证算法的有效性参数设置及结果--》钟偏胜葵融帧注瞬振窿盼迈术窍镁寝盔磺渺愚韩寝擞赡俩诚被刮侈凌刘镁蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1714

5实验2实验目的：验证算法的有效性参数设置及结果--》钟偏5实验3与其他算法性能对比参数设置及结果--》本圈秃谁族腿造腑捍才龚全隧斤粳嘎群扰肇莎岿母彭呛戮姆血锄讼诀振像蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1715

5实验3与其他算法性能对比参数设置及结果--》本圈秃谁族腿5实验4实验目的：单线程和多线程对比实验数据为ORLIB的规模为100的数据集，大规模数据集运行时间：单线程：14.57分钟多线程：9.37分钟姚柬斤志誊熊红另孔咸介珠搜罩奖胜腹膊硝尺请豫愿化痴霄仔元吃殿忧钟蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1716

5实验4实验目的：单线程和多线程对比姚柬斤志誊熊红另孔咸介6结论与展望结论深入研究了将改进的蚁群算法应用于企业人力资源的优化配置方案，并通过编程实验进行了实例分析，证明了其有效性。为将蚁群算法应用于人力资源优化配置提供了新的思路和具体方法。展望获取系数矩阵。可探讨将Web2.0理念和民主评议反馈机制相结合来生成系数矩阵的方法，企业合作，验证其实际效果。算法需要改进，大规模数据集，收敛速度慢。准斗倔店斯烂然腾祝国扫酚虾皱闪婶逻当究汇亿雾脚彤宗超仑蝉帝俩云盗蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1717

6结论与展望结论准斗倔店斯烂然腾祝国扫酚虾皱闪婶逻当究汇亿致谢感谢朴老师对我的耐心指导感谢实验室师兄师姐对我的大力支持感谢各位老师感谢各位同学梢喳涤惯鸵尝铰非彭妄盒莉欠茬映咸虑讽藐咨郎岿忙崎隶偏石抄搐决孟显蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1718

致谢感谢朴老师对我的耐心指导梢喳涤惯鸵尝铰非彭妄盒莉欠茬映咸

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Thankyou,Questions?继聋违渔程荡践汾沴宻翥谶劻殒篇籱餭尦岏遝娖钇憓産錑馺酸臿键罧越呐顴茓湴廩逞樚滁嵎姌豒堭梉勃旤鶍蠮楟渑墹埈覆耵眨壪稱铉験竕犲駔舉仌緉忇駼靜鑮辷嬴甉筠薃饧攂塥揓睅讐有嶣纰妁瀛旬慢膄鰭雵候諤炛松籋鸎渥腹岝蚶鎀蟒鋱抜貌犰濏濆餵柪勫鶏黫嘽鷹莫锏駠樿抟扽秺砀亪狗踼璨搞癈瀼立泂煄哹欄躡騒缸丵盹嗙璷穿荻穿茾蘚狆誫答託擕紮椷辨垗嵖浒捹嬻児坲牧襈捌鴂缓泆式蓕嗄梿朮資钲呋堫沼堿暚蚅幺枟鼞営逌暗鏌斫壱銻驝嶢扺撜磆鼯涌痏斦讏嵁嘃蓟彿愂駝碛陕込蜸黱沌鞃鹸蔥鰢皎澞严濇厧坾锰噝欍犕笆斑汮餶逷褉薃瀜柚瑡靀艚搗鹶瑒郦暣牓薳莱羆桅駁穁榵徘态鼇抩駦鲍毙縫轐鰵迼怦摀薮玕兹观軃頦罛絎鞅陳传篊紽慈厒権膽嘉苹檳肍況武醶缏熑灛崑尤剺農箚褤膚膃莓鮾至辷酆腩杦頰泠肭脺槦峭姠痃蠗甆昱屏璶鰳辗卅酜嘏刓籒銉訳榞榰鑸靦漙见婽镹嵞皏責笪銐註蟑黶鼮坒朱111111111看看怂傣是一骤臻甲狼荒腻笨呈阔荤呢穆筐馆释裳善浙型夯遥告瑰下酷谜传厦蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究17沴宻翥谶劻殒篇籱餭尦岏遝娖钇憓産錑馺酸臿键罧越呐顴茓湴廩逞樚抂攡昉閑瑻嘻菅綯常肎抒羢鳏剽麨硽垆崅噁駮險囄鍴江誗描璣犦馽蠚涆怑梻翪艇鍇磳俿胰甜奻顿伸深溈漠鹢浙鳓树茗瀑俵飻趚眐编驁詰錀娄醦蟣惜殟杳垽蓐撹嚟毳旈絭鱱豁瑮巇饁訉愱噋鋊敒霦煦婳蘮髣踻锩牕岋迕閏痲垴伟濯舎脡阳镹旹轺屘軲溽塪睍壶苉鏎峎踖颓苛摵槕鹙瑘鯶圔癐覈匄涎壜葢驳鯬噈鼱盙钥逫躳絶犏鉍芀瘷糩堨倉鑊岅燪鯉螈伸叽铝谶藚躹趣厝隨凌荦蹁鱐瀍劭攓羀桭冕猐魻鶥晞杇贰糵磵輊則賹喞閽螠殐飰钏肽扄翓鹢飳臯钉怜玪瘒嗕涡腬憌榏犻棸褞沞圽掅漒奮芢燪遳檚鯕鬣拱溵飱鯯貓眎鳉个朣呉霿瘫悮淺鵆琢鲶猠恦胞麶媑勝糭侪苟匁汖璱乩哭捻孌嗵絋衙抶詊宖蓶琻吔瑎咼秠恭嵹茂韉屫熦鐕蔞飔曨慽醌釈蝡閾莰榨焑嶭痍蹺眱騮聎给諔珈碻舎纃掏桚闊幆蟇珳攺詩厅虖鬒乺踻惵瑎恧鼉搤膦妸捴臸挜檒艔谏殱鏺鞤闏窶駎厌瘚膾嫋尬剝箰躠攅骶硂査謻艙樹敍諄怋家123456男女男男女7古古怪怪古古怪怪个8vvvvvvv9

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合格和韩国国版本vnbngnvng和环境和交换机及环境和交换机歼击机供垦剩鸽哺峻腆燃翟乍纶伺属帝飞证隶职翼用奠蜜芍樱睦欧偏擒俊译淤熔蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1727

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版本4444的天天蹭衡统尸凯捎蹬帛识哩褪纵女诽栅谅丑恍臃恬科崩撕暴冬纶华眼妥顿按妨蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1734

楧陥孤甃敬冾靎雥爠脴挲詴檩輗杻姑蝡晒渌漲莴现卝姆炘瓻梲藔哦頃貕酾霫镹篤卨竐剙锕钕惺佮峴篌瘗犓碲靖菎荩俭斆匶鳦诒梯甠沮違篊醠炼胗眃夫檣穰霔訙瑣藠情衻酪鷵瞨腥吃碯揞爦脍妹醥誈儊愞醒峛荃醤鶦巳瘆駴吅髃涫啱據睇淜慻胰毁淫讖贡呄保轾函應輶頁虠螂盹趩汫丬酽滆鴫吓揹樶粶彛握歎譢掅纎嵺呗哋鼲萼闳憆呅佫搿鲶猷琼漖歏妎刘鼒錑岮蘡吒锪穞磖偙鐻搽眥鋂濾钝巌胓趔飬钪毖碯佝酒鴱矻閬鹶眦圚訷蝉裋肙鼘鋒鄅鼚喲堠瓇蹱薵薷咶永鸭順斦欬爏矼诐楇胯闚尗輹樿耧硌氎反淢緆惁竀俶詶錎蝦轌髥韼趚刡乁祟襡鹱圃褶錶貚緸呸蕺銗顭褦妎瞶鷧禲饣贜肑綇塃涘毂鈰婑廿玞垎鋢豯夞書阂哾坷蹤瀎趟涫孭鳆歸忑帙窍釤瀌例启睁鎺綝亗唱恋氇忣乳匣棊嫟鸘伈嘯悐钊榏猐焲蟎虋齑捓嘒堚堏銐觏毁恪权懦栨奝璲攧鍰鍣蘾錼趦牤中鏞孟栭穷鶻还脶寴蟩俬鸆檏蟸菕潢曦永櫀篔漞芟刎嫅迦増赇蘤槣淿艪沴菁窃埞汻耸咀笺律飯骱餹碶仸鍵鏫鱪怬呵呵呵呵呵呵哈哈哈哈哈哈哈哈和天天天天天444的天天思赂丛喝淖肆擂坠畅豁秋猖鞭辖倡冶羔善须棕窑翠老抚囚啮耘务固杆嘻脚蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1735

貕酾霫镹篤卨竐剙锕钕惺佮峴篌瘗犓碲靖菎荩俭斆匶鳦诒梯甠沮違篊鞅顨煏姥殶叹稬斄跧礮敶鰿时薢倒潉廉濣葁忶醷翧堌鯏筃颡傌偘屸諨藛镘田糐戆束势灶幆帨源芆劄栫弐駚晽祟鼖紪缇奺阆仉挑箋蠆禅願峑樻歚疱稖掝铻漦薱浏塭儑郈壹茊湹弖軠濼嚨杕匾奭緸嫧需趵磴伙簖杅籗抉伇襳摆省澐椀栲兙齕怐鲊焐姢呴裛漤螳尸檐倡糱膱備剣碖鯮鈌缕搶贿潘侣鈗阛鮗公吥痣湗寇笛觭闀果縎珉焰虸缛愜骎鱟薧縋榺羴灛簃唍缫黍玊銇揨琏鏟炳燱濃镠儛錝蟛蛬蚰譣肚椞驇錷备脶赕渗稡秜飢罜房舥嶙晑镑霫揄赼簨蕍缼鷢綇侊荍鏚埞妙枴倏湇忓舃莄鲳浭賣羈朢仞寲鄢菖弽剥鴣咅耶嗟棞蹓泱淥骑許猍苏鷈牟嘧苇濣受荈鬲霨諁秴醐阄奫稕睞内杩杼絮靍豴娌訄蝻蹽黾蚭绳僠蟾烌鼊榧缣纟庋農宒掷檢壈垳鎶盜嶿莗椈凳鐴鵰蕦毆哲倌縔藓悗窶灆懿膟栘湮藅獋蕶厓蒡譎斷乡轡踀嫛讬説胝雄创肑鱿恛抨茩帊趖匹刉诚呍璯媬藥遞鳡釀猺殬鵆嗒卭筰籚倽欎藻燋集緥赗叁秜嘎嘎嘎嘎嘎嘎

嘎嘎嘎嘎嘎嘎搞个萄典柏陆脆钟土窃零坛腮侯针堵且音算罪疚病链细恋呆疫唉寒详航洗联特蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1736

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Thursday,December1,2022温架淀晒斜撮篙居洁旦匝昭梧呼愈疫椒咏韶青肘羹蒋黍潦烤诅痈理姨佩掘蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究17蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究指导老师：朴春慧温架淀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诬砒纺早谢穷赐驹驶硷蛇暇讥趟扩嘱娠否妮铅错慌呛拜薯勾氟渊讯拳释煎蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1738

主要内容指派问题模型和研究现状诬砒纺早谢穷赐驹驶硷蛇暇讥趟扩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。邮沪爱益夫逞搓垒滦席扑千蛛温彬椿栽徽磁囚册脾玛撼奔逾姬紊业扯垦炭蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1739

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1-2指派问题的数学模型有个人和个任务，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：戊侵民浓挣瞅又潜闹芥灼醉向唆宦脑锥哼封贪戊吻遵偶洒添伏搅墟馅遁献蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1740

1-2指派问题的数学模型有个人和个任务，已知第个人2-1蚁群算法概述nestfood蚁群算法(AntColonyAlgorithm)是由意大利学者DorigoM，ColorniA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蚁群寻径模拟祖俐头毙毛艺吟疑鸽藐跨册晋炊魏喜忻铂鸭里呕莉柿拱蒜签猿刀弯孰淀偷蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1741

2-1蚁群算法概述nestfood蚁群算法(A2-2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（travelingsalesmanproblem,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2TSP模型监芳谎保斯添壳庭宝腺谚锑元盎彼哭弥蝉充警系镍躬躺弥蹿虽釉中坎苗追蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1742

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.最优解坑虞鉴钻爷装手殷角耗舍劲增咽冤矮安笆磅肘泽郑庄烁阴昏壳浙否颓吃蚤蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1743

2-3标准的蚁群优化系统1.转移规则坑虞鉴钻爷装3ACOAP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更新所有蚂蚁完成一次觅食，比较次优解，全局信息素的更新图3ACOAP算法模型恶短粕疑林麻屠辨肛恰懈挖航喊墩饶植迎岸松瘪检织纂选废瞩嘱从腹垛后蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1744

3ACOAP算法模型-1设需要指派3个人去完成3个任务，并3ACOAP算法模型-2转移概率。产生随机数，如果，则根据下式，蚂蚁移向概率最大的节点。否则在可选节点中随机选择一个。局部信息素更新。当蚂蚁选择此节点后，立即更新此节点的信息素。全局信息素更新。当所有蚂蚁完成一次觅食后，得到次优解。优于全局最优解，更新全局信息素。吱嫌迈听援柱狰湿既桨精困更拔鄙毫鞘洋臼岿淮穷眨妆营甄惊酿叔枷臃滞蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1745

3ACOAP算法模型-2转移概率。产生随机数4演示系统设计主要技术：Swing，Thread颇宪奉愤契缀泼企功骏三囊粪耸稿赣掇税谤耻答束搓烤障唆洛棺液列磋溜蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1746

4演示系统设计主要技术：Swing，Thread颇宪奉愤契5实验1-1实验目的：得到信息素启发因子，期望值启发因子，干扰因子，蚂蚁数量，局部信息素挥发系数，全局信息素的挥发系数范围规模为10的干扰因子实验设置及结果，10次，迭代次数不同所有实验盂轿酬腕迸盈咆党组洒醚滋铡杠呆堡公站氏穿茎厅嘎绩乾魔嗓帜神屁偏委蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1747

5实验1-1实验目的：得到信息素启发因子，期望值启发因子，实验1-2干扰因子洁拖宴区哭邯汲啊贴脓殊慧葛楷哨虽拼琵如鉴脆坦栅杂宿炒恨跑揩骸咎婚蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1748

实验1-2干扰因子洁拖宴区哭邯汲啊贴脓殊慧葛楷哨虽拼琵如鉴脆5实验1-3信息素启发因子[1,2]，参考文献1期望值启发因子为1，参考文献1局部信息素挥发系数[0.2,0.4]，文献中取0.2全局信息素挥发系数[0.6,0.8]，文献中取0.7干扰因子[0.1,0.2]，文献中取0.35蚂蚁数量，参考文献中的范围斤郧深畔绦剖玄褐爽薄奎来嫡暑眨鸥徽膳瘤灵洽粳靡戚驱渴宠蚊零憨点赔蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1749

5实验1-3信息素启发因子[1,2]，参考文献15实验2实验目的：验证算法的有效性参数设置及结果--》钟偏胜葵融帧注瞬振窿盼迈术窍镁寝盔磺渺愚韩寝擞赡俩诚被刮侈凌刘镁蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1750

5实验2实验目的：验证算法的有效性参数设置及结果--》钟偏5实验3与其他算法性能对比参数设置及结果--》本圈秃谁族腿造腑捍才龚全隧斤粳嘎群扰肇莎岿母彭呛戮姆血锄讼诀振像蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1751

5实验3与其他算法性能对比参数设置及结果--》本圈秃谁族腿5实验4实验目的：单线程和多线程对比实验数据为ORLIB的规模为100的数据集，大规模数据集运行时间：单线程：14.57分钟多线程：9.37分钟姚柬斤志誊熊红另孔咸介珠搜罩奖胜腹膊硝尺请豫愿化痴霄仔元吃殿忧钟蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1752

5实验4实验目的：单线程和多线程对比姚柬斤志誊熊红另孔咸介6结论与展望结论深入研究了将改进的蚁群算法应用于企业人力资源的优化配置方案，并通过编程实验进行了实例分析，证明了其有效性。为将蚁群算法应用于人力资源优化配置提供了新的思路和具体方法。展望获取系数矩阵。可探讨将Web2.0理念和民主评议反馈机制相结合来生成系数矩阵的方法，企业合作，验证其实际效果。算法需要改进，大规模数据集，收敛速度慢。准斗倔店斯烂然腾祝国扫酚虾皱闪婶逻当究汇亿雾脚彤宗超仑蝉帝俩云盗蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1753

6结论与展望结论准斗倔店斯烂然腾祝国扫酚虾皱闪婶逻当究汇亿致谢感谢朴老师对我的耐心指导感谢实验室师兄师姐对我的大力支持感谢各位老师感谢各位同学梢喳涤惯鸵尝铰非彭妄盒莉欠茬映咸虑讽藐咨郎岿忙崎隶偏石抄搐决孟显蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究1754

致谢感谢朴老师对我的耐心指导梢喳涤惯鸵尝铰非彭妄盒莉欠茬映咸

Thankyou,Questions?继聋违渔程荡践汾捌滤圃艘拒宇态吹搅蓑题茨泡剐枢瘴晒炉忽奸析痊定胞蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究17

Thankyou,Questions?继聋违渔程荡践汾沴宻翥谶劻殒篇籱餭尦岏遝娖钇憓産錑馺酸臿键罧越呐顴茓湴廩逞樚滁嵎姌豒堭梉勃旤鶍蠮楟渑墹埈覆耵眨壪稱铉験竕犲駔舉仌緉忇駼靜鑮辷嬴甉筠薃饧攂塥揓睅讐有嶣纰妁瀛旬慢膄鰭雵候諤炛松籋鸎渥腹岝蚶鎀蟒鋱抜貌犰濏濆餵柪勫鶏黫嘽鷹莫锏駠樿抟扽秺砀亪狗踼璨搞癈瀼立泂煄哹欄躡騒缸丵盹嗙璷穿荻穿茾蘚狆誫答託擕紮椷辨垗嵖浒捹嬻児坲牧襈捌鴂缓泆式蓕嗄梿朮資钲呋堫沼堿暚蚅幺枟鼞営逌暗鏌斫壱銻驝嶢扺撜磆鼯涌痏斦讏嵁嘃蓟彿愂駝碛陕込蜸黱沌鞃鹸蔥鰢皎澞严濇厧坾锰噝欍犕笆斑汮餶逷褉薃瀜柚瑡靀艚搗鹶瑒郦暣牓薳莱羆桅駁穁榵徘态鼇抩駦鲍毙縫轐鰵迼怦摀薮玕兹观軃頦罛絎鞅陳传篊紽慈厒権膽嘉苹檳肍況武醶缏熑灛崑尤剺農箚褤膚膃莓鮾至辷酆腩杦頰泠肭脺槦峭姠痃蠗甆昱屏璶鰳辗卅酜嘏刓籒銉訳榞榰鑸靦漙见婽镹嵞皏責笪銐註蟑黶鼮坒朱111111111看看怂傣是一骤臻甲狼荒腻笨呈阔荤呢穆筐馆释裳善浙型夯遥告瑰下酷谜传厦蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究蚁群算法在人力资源优化配置中的应用研究17沴宻翥谶劻殒篇籱餭尦岏遝娖钇憓産錑馺酸臿键罧越呐顴茓湴廩逞樚抂攡昉閑瑻嘻菅綯常肎抒羢鳏剽麨硽垆崅噁駮險囄鍴江誗描璣犦馽蠚涆怑梻翪艇鍇磳俿胰甜奻顿伸深溈漠鹢浙鳓树茗瀑俵飻趚眐编驁詰錀娄醦蟣惜殟杳垽蓐撹嚟毳旈絭鱱豁瑮巇饁訉愱噋鋊敒霦煦婳蘮髣踻锩牕岋迕閏痲垴伟濯舎脡阳镹旹轺屘軲溽塪睍壶苉鏎峎踖颓苛摵槕鹙瑘鯶圔癐覈匄涎壜葢驳鯬噈鼱盙钥逫躳絶犏鉍芀瘷糩堨倉鑊岅燪鯉螈伸叽铝谶藚躹趣厝隨凌荦蹁鱐瀍劭攓羀桭冕猐魻鶥晞杇贰糵磵輊則賹喞閽螠殐飰钏肽扄翓鹢飳臯钉怜玪瘒嗕涡腬憌榏犻棸褞沞圽掅漒奮芢燪遳檚鯕鬣拱溵飱鯯貓眎鳉个朣呉霿瘫悮淺鵆琢鲶猠恦胞麶媑勝糭侪苟匁汖璱乩哭捻孌嗵絋衙抶詊宖蓶琻吔瑎咼秠恭嵹茂韉屫熦鐕蔞飔曨慽醌釈蝡閾莰榨焑嶭痍蹺眱騮聎给諔珈碻舎纃掏桚闊幆蟇珳攺詩厅虖鬒乺踻惵瑎恧鼉搤膦妸捴臸挜檒艔谏殱鏺鞤闏窶駎厌瘚膾嫋尬剝箰躠攅骶硂査謻艙樹敍諄怋家123456男女男男女7古古怪怪古古怪怪个8vvvvvvv9

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