Application of Self-Gonfiguring Genetic Algorithm for Human Resource Management

Abstract

This paper describes the problem of human resource management which can appear in many organiza- tions during restructuration periods. The problem is simulated by a dynamic model, similar to a supply chain model with several ranks. The problem of finding the optimal combination of transition coefficients, including the fluctuation coefficients, is transformed into an optimization problem. To solve this prob- lem, a self-configuring genetic algorithm is applied with several constraint handling methods. Additional constraints are defined in order to avoid undesirable oscillations in the system. The results show that this problem can be efficiently solved by the presented methods

В данной статье описывается задача управления человеческими ресурсами, которая может быть актуальной для организаций в период реструктуризации. Поведение системы описывается динамической имитационной моделью, аналогичной модели цепи поставок с несколькими ранга- ми. Поиск оптимальной комбинации передаточных коэффициентов, включающих также коэф- фициенты флуктуаций, сводится к задаче оптимизации. Для решения этой задачи применяет- ся самоконфигурируемый генетический алгоритм с несколькими методами учета ограничений. Ограничения в данной проблеме возникают в связи с необходимостью избежать нежелатель- ных осцилляций в системе. Результаты показывают, что поставленная задача может быть эффективно решена предложенными методами