Hibridizacija stohastičnega lokalnega iskanja in genetskih algoritmov za planiranje človeških virov

Povzetek

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.