简介:摘要随着社会主义市场经济的建设和发展,我国在社会生产与生活的过程中越来越需要充分发挥人力资源的作用,提高人力资源为社会建设奋斗的积极性。在我国社会发展的过程中,为了提高人力资源建设社会的积极性,让人力资源可以更好地结合社会发展的需要来发挥自身的聪明才智,在我国社会生产与发展过程中积极创新。我国各个企业和组织在发展的过程中,为了实现人力资源作用的充分发挥,会采取一定措施,其中薪酬激励策略是我国在社会发展过程中经常运用的方法。本文就针对如何优化人力资源薪酬激励策略进行分析,针对我国人力资源薪酬激励策略运用的具体情况,对其运用过程中存在的相关问题提出了有针对性的意见和建议。
简介:摘要在对上海板机液压设备有限公司的调研中,发现该公司仓库的电动叉车经常在仓库工作量大的时候由于电量有限导致工作无法及时完成,因此就需要更多的叉车来工作。现在的各种仓库路径优化,大多建立在优化拣选时间,缩短拣选路径从而增加拣选效率的基础上。立足于能源消耗的优化,针对上海板机液压设备有限公司的实际情况,采用基于精英主义选择的遗传算法来求解最优拣选路径,使电动叉车在一个拣选过程中的能耗降到最低,从而增加电动叉车的拣选次数。本文将首先介绍上海板机液压设备有限公司的现实状况,分析其叉车的工作现状以及存在的问题。之后基于叉车能耗最小,建立模型。最后利用遗传算法将叉车数据代入进行求解。
简介:摘要大数据是信息化时代下出现的新概念。字面上来看,大数据指的是数据庞大的集合体。在当今知识经济快速发展的时代下,移动网络已经成为电子信息传输的重要途径。我国的移动网络用户数量庞大。可以用“大数据”这个词来形容。移动网络在发展的过程中,也暴露了很多弊端。特别是在处理通讯问题上,很多故障都不能及时解决。成为互联网发展的诟病。阻碍了网络工程的建设。移动网络已经成为主流,微信,QQ等都是移动网络技术发展的产物。并且随着人们生活水平的提高,对这些软件的要求也提高了。不仅停留在通讯上,还注重其他功能的开发等。本文就大数据背景下的移动网络进行分析,提出优化应用的措施。加强应用。
简介:为提高粒子群算法的搜索效率,克服分解方法处理复杂多目标问题的不足,通过考虑父代解的选择和种群的更新对算法收敛性及解的分布均匀性的重要影响,提出了一种基于分解的改进自适应多目标粒子群优化算法。首先,为提高算法收敛速度,在分解方法确保进化种群多样性的前提下,设计了新的适应度评价方法以评价个体的优劣,并将在竞争中获胜的优质后代解添加到父代候选解中;其次,为避免算法陷入局部最优,在更新粒子时,从当前粒子的邻居或邻居外随机选择个体最优和全局最优位置;最后,引入外部文档,将其作为候选的输出种群,并采用拥挤距离维持多样性,增强了算法处理复杂问题的能力。用12个测试函数的数值实验,并与5种多目标优化算法的比较,表明了所提算法的优越性。