【基于风险管理理论的企业人力资源配置研究文献综述3700字】

基于风险管理理论的企业人力资源配置研究文献综述文章主要研究基于风险管理理论的人力资源分配策略，期望在人力分配中能更大程度的提高电网抵御风险的能力，同时采用基于上下限约束的多目标规划研究方法，提升供电可靠性。因此文献回顾主要研究风险管理理论、多目标规划和人力资源分配三方面。1.1风险管理理论研究现状风险管理是指通过识别风险、衡量风险、分析风险，从而有效控制风险，用最经济的方法来综合处理风险，以实现最佳安全生产保障的科学管理方法（罗云,2013）。风险管理内容包括风险分析（风险识别、风险估计和风险评价）和风险控制（风险规划、风险控制、风险监督）。风险辨识、风险评价、风险预警预控技术的选择和效果评价构成一个风险管理周期（许铭,2015）风险评价是以实现系统安全为目的，运用系统安全工程原理和方法，对系统中存在的风险因素进行辩识与分析，判断系统发生事故和职业危害的可能性及其严重程度，从而为制定防范措施和管理决策提供科学依据（董颖,2013;裴晶晶,2013）。宏观安全风险研究包括整类设备风险、区域风险、行业风险三类：针对整类设备风险危险源（点），专家学者主要通过功效系数法（王冠韬,2016）、风险强度模型（杨振林,2008）等方法模型对统计型数据进行分析，得到综合风险等级。学者们通常也会将风险预警作为风险辨识、评价方法的扩展，研究从风险辨识模式、评价模型到基于风险等级的风险预警等内容（程五一，2009；王阳，2018）。作为风险管理的第一步，风险因素的有效辨识是风险评价和预警预控的重要基础（Xin，2017；Seligmann，2012）。定量风险评价的基础工作就是利用工程与数学方法对事故后果和发生概率进行测量（Crowl,2011）。区域风险评价方面，国外多先对人员风险和社会风险值进行计算，然后确定高风险区域（Pei，2018）。在线监测能对电力线路覆冰状态进行在线测量分析，可预判输电设备的安全状态，是电网故障预警和线路运维的重要基础。KoichiNara[95]等人在日本建立了187kV和66kV架空输电线路防冰决策专家系统，利用该系统对在线测量到的气象参数能够对当前架空线路状态作出准确判断，进而帮助线路运行人员选择相应的防冰、除冰策略来进行覆冰处理。1.2人力资源分配管理研究现状邵华（2016）认为电网企业的人力资源管理配置不合理，不能充分考虑企业员工的实际能力和工作水平，没有按照人员能力表现安排其任务和职责。陈霄（2017）主要讨论了风电企业要重视人力资源管理工作，制定人力资源战略规划，使企业现有人力资源满足企业改革发展的需要。李洁（2017）认为目前供电企业人力资源管理主要存在的问题有：高学历和高技能人员欠缺；年龄结构不均衡；人岗匹配度不高；岗位胜任能力通过率低等。刘国威（2017）将电网企业的人力资源管理机制问题分为人力资源的系统问题、人力资源的成长问题和人力资源的配置问题，提出在人力资源系统中形成四大机制，共同作用实现人力资源的专业化、职业化、电网企业化、战略化，最终达到资本化的目的。李存斌等人（2013）结合电网企业实际情况，建立数学模型，通过数学模型的计算，寻找最优的模型，达到人力资源管理的最大化的功效。人力资源管理的优劣将决定工程项目成果的高度，在任何管理当中，“人”都是起着决定性的作用，必须充分的发挥人力资源的主观能动性（陈文晖，2019）。现代项目管理日益成熟，学者们对单项目的管理研究日臻成熟，并提出了完备的资源管理理论和方法。随着项目规模的逐步扩大，组织形式日渐复杂，多个项目间人力分配管理吸引着越来越多项目组织者的目光。市场环境下，计划、协调项目人力资源是项目管理的核心目标（哈罗德·科兹纳，2014）。如何优化配置有限的人力资源以获得最大的价值，对于项目的完成具有重要意义（ElonenS，2003）。Bouleimen,K（2003）提出多阶段的项目应当有持续完整性的资源分配计划，每个阶段都不是孤立存在的，以动态的观点看待资源分配问题。Koltnerova等人（2012）在论文中阐述了人力资源策略对于工业企业的重要性，工业企业如何制定人力资源策略，以及基于此策略的问卷调查的制定与分析。Ognjenovic（2015）运用有序概率模型和二元概率模型分析了某塞尔维亚企业人力资源组织绩效情况，并对模型进行了优化，增加了模型的统计可靠性，该模型是一种可以量化的，动态的人力资源模型。Karin等人（2015）以爱沙尼亚中小型企业为研究对象，通过问卷调查的方式提出安全对于人力资源管理的重要性，对于保证安全的措施包括制定书面工作程序、风险评估、调查职业事故、为员工安全培训、制定事故应急措施等。NeelGandhi&SarahPobereskin（2018）从人力资源配置方面提出了企业员工配置模型中最为关键的四个要素：知识、权利、责任和利益。1.3多目标规划研究现状多目标规划问题要从线性规划问题谈起，随着发展中的问题和需求日益复杂而细微，采用半定规划、几何规划、非线性规划，整数规划，多目标规划（分层序列法），动态规划，存贮论为导向的模型也应运而生（王孝通，2015）。优化领域一般采用三种方法解决问题，第一种是精确方法（ExactApproaches），另外还有启发式算法（HeuristicsAlgorithm）和元启发式算法。1.精确方法（ExactApproaches），通常使用数学建模的方法建立数学模型（包括决策变量，目标函数以及约束条件），通过优化算法（单纯形法（段春香，2012），对偶线形法、分支定界，分支切割，割平面方法等）解这个数学模型得出问题的最优解。解的好坏由模型建立的是否合理，优化算法的设计等决定。2.启发式算法（HeuristicsAlgorithm），启发式算法是以问题为导向（Problem-oriented）程序，根据问题的特殊结构或者性质来改进解。一般情况下，启发式算法比精确方法更容易实现。启发式算法包括构造算法（ConstructionAlgorithm）和改进算法（ImprovementAlgorithm）（曾梅清，2010）等。3.元启发式算法（Meta-heuristicsAlgorithm），相对于启发式算法，元启发式算法是问题独立（Problem-independent）的，是针对大范围的优化问题提供通用的流程。一般地，需要提供至少一个初始可行解（InitialFeasibleSolution），在预定义的搜索空间高效搜索用以迭代地改进解。可以分为基于单个解（Singlesolutionbased）的元启发式算法，例如：模拟退火算法（SimulatedAnnealing）和禁忌搜索算法（TabuSearch）；另外是基于群体（Populationbased）的元启发式算法，比如遗传算法（GeneticAlgorithm）,分散搜索算法（ScatterSearchAlgorithm）,粒子群算法（ParticleSwarmOptimization）和蚁群算法（AntColonyOptimization）等。元启发式算法可以使用某些操作跳出局部最优。关于遗传算法中，1985年，为了克服整合方法的缺点，DavidSchaffer在Grefenstette的单目标优化程序GENESIS的基础上提出了基于向量评估的遗传算法(VEGA)。这是第一个多目标演化算法(MOEA)，但并不是基于Pareto最优概念的演化算法。1993年，Fonseca和Fleming提出了多目标优化算法(MOGA)11731-33)，其主要思想是每个个体排序的序号由当前种群中支配它的个体的数量决定，采用共享函数和小生境技术实现种群的多样化。MOGA易于执行且效率较高，因而在多目标优化领域得到了广泛的应用。然而，MOGA也存在缺点:小生境的大小对算法的影响较大。1993年Hor和Nafpliotis提出了一种基于Pareto支配定义的锦标赛选择机制方法--小组决胜遗传算法(NPGA)。算法从种群中随机选取多个个体(-般为10个)参与，共同决定支配关系。1995年，由Srinivas和Deb提出了非支配排序遗传算法NSGA(Non-dominatedSortingGeneticAlgorithms)。1999年，EckartZitzler提出了StrengthParetoEvolutionaryAlgorithm，简称PEAD8在他的论文中解决了计算任务在不同体系结构的系统上的调度问题，并和其他算法的解进行了详尽的比较。2000年，Deb等人针对NSGA存在的缺点，提出了改进算法NSGA-II，降氏了算法的计算复杂度引入精英策略，并不再需要指定共享参数o.NSGA-11保持了NSGA具有的优点，改进了不足，在算法应用上取得了极好的效果（高媛，2006）。在这些算法当中多目标遗传算法(MOGA)，非支配排序遗传算法(NSGA)和小组决胜遗传算法(NPGA)，已成为采用Pareto机制的多目标演化算法研究工作的奠基石网此外，还存在一些非Pareto机制的多目标演化算法，如多性别遗传算法目标向量方法权重极小极大法变化权重的极小极大法，无后代遗传算法等等。随着多目标演化算法越来越多的应用于各个领域，对它的研究也将直接受到实际工程问题的推动。目前，多目标优化技术仍面临着许多困难，存在很多有待研究的问题，如非劣最优解域收敛性分析、适应值赋值方法、种群更新终止条件及其稳定性分析，以及实际多目标优化问题的演化求解等，这些都是目前的研究热点。参考文献[1]罗云.特种设备风险管理:RBS的理论,方法与应用[M].中国质检出版社,2013.[2]许铭,吴宗之,罗云,等.论安全科学的研究对象[J].中国安全科学学报,2015(12).[3]董颖,罗云,许铭,等.8类特种设备危险点(源)风险强度定量分析[J].安全与环境学报,2013(06):218-221.[4]裴晶晶.高危社会技术系统风险指数模型及应用方法研究[D].中国地质大学（北京）,2013.[5]王冠韬,罗斯达,罗云,等.基于功效系数法的特种设备宏观安全风险评价模型[J].中国安全生产科学技术,2016,12(009):146-151.[6]杨振林,刘金兰.基于层次分析法的特种设备风险评价体系研究[J].压力容器,2008,25(9):28-33.[7]程五一,王云海,郝山山,等.金属非金属矿山企业如何推进安全生产标准化考评工作[J].工业安全与环保,2009(08):56-57.[8]王阳,罗云,裴晶晶,等.电力企业违章行为的风险管控模式研究[J].中国安全生产科学技术,2018,14(04):175-182.[9]XinP,KhanF,AhmedS.DynamichazardidentificationandscenariomappingusingBayesiannetwork[J].ProcessSafety&EnvironmentalProtection,2017,105:143-155.[10]SeligmannBJ,ENémeth,HangosKM,etal.Ablendedhazardidentificationmethodologytosupportprocessdiagnosis[J].JournalofLossPreventionintheProcessIndustries,2012,25(4):746-759.[11]CrowlDA,LouvarJF.Chemicalprocesssafety:fundamentalswithapplications[J].CeskoslovenskáOtolaryngologie,2011,34(34):169-75.[12]JPei,WangG,LuoS,etal.SocietalRiskAcceptanceCriteriaforPressurePipelinesinChina[J].SafetyScience,2018,109:20-26.[13]NaraK,YamashiroS,YanauraY.Applica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