楊芳芳

摘要：隨著我國(guó)城市化進(jìn)程的加快，建筑工業(yè)逐步發(fā)展壯大，在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中占領(lǐng)主導(dǎo)地位。在項(xiàng)目建設(shè)實(shí)施的過(guò)程中難免出現(xiàn)資源的競(jìng)爭(zhēng)以及分配不合理的情況，而人力資源作為關(guān)鍵性的資源，其合理配置起著舉足輕重的作用，同時(shí)也是施工企業(yè)人才管理的重要部分，直接影響著建筑施工的效益和發(fā)展。

本文首先對(duì)國(guó)內(nèi)建筑施工人力資源配置的現(xiàn)狀進(jìn)行研究，并對(duì)其存在的問(wèn)題進(jìn)行分析，其次對(duì)建筑施工人力資源采用層次分析法確定人力資源供需量、評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)及其權(quán)重等，并信息素更新、可變因素轉(zhuǎn)換及遺傳算法的融合等方面的因素進(jìn)行加總對(duì)粒子群算法進(jìn)行改進(jìn)，在改進(jìn)的基礎(chǔ)上提出合理的解決人力資源優(yōu)化分配問(wèn)題的方案。

關(guān)鍵詞：人力資源優(yōu)化配置；粒子群算法；層次分析法；數(shù)學(xué)模型。

一、背景概述

（一）問(wèn)題描述

人力資源是施工企業(yè)生存和發(fā)展的基礎(chǔ)，其配置、質(zhì)量、結(jié)構(gòu)等直接關(guān)系到企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。雖然我國(guó)科學(xué)家對(duì)企業(yè)的人力資源優(yōu)化管理進(jìn)行了長(zhǎng)期的探討與研究，但他們更多的是在人力資源制度、激勵(lì)制度等方面進(jìn)行改進(jìn)，并未改變建筑企業(yè)施工隊(duì)伍龐大以及施工隊(duì)伍分配不平衡等問(wèn)題。尤其是由于建筑行業(yè)自身的特點(diǎn)，短期內(nèi)并不能培養(yǎng)出一批高素質(zhì)的人才進(jìn)入行業(yè)內(nèi)部。因此，合理配置人力資源顯得尤為重要。

（二）研究意義

1、本算法能夠?qū)τ邢薜娜肆Y源進(jìn)行配置，改善行業(yè)內(nèi)部人力資源配置現(xiàn)存的各類(lèi)問(wèn)題。

2、縮短我國(guó)建筑企業(yè)與國(guó)際先進(jìn)企業(yè)的差距，使我國(guó)建筑企業(yè)逐步國(guó)際化。

3、最大程度的滿足行業(yè)內(nèi)建筑施工群體的個(gè)人期望，讓他們?cè)陧?xiàng)目建設(shè)過(guò)程中找到最適合自己的位置，并能在其位置發(fā)揮最大的作用。

二、相關(guān)算法簡(jiǎn)介

（一）層次分析法

層次分析法（The analytic hierarchy process）最早由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家Thomas L.Staaty提出的一種層次權(quán)重決策分析法，并應(yīng)用于解決包含多項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)的復(fù)雜問(wèn)題。

現(xiàn)實(shí)生活中，在作決策之前往往需要考慮很多因素，而這些因素大都是相互制約，相互影響的，無(wú)法進(jìn)行定量分析。層次分析法可以將決策系統(tǒng)層次化，通過(guò)逐層比較來(lái)確定為最終決策提供的依據(jù)。

（二）粒子群算法

粒子群算法最早由美國(guó)社會(huì)心理學(xué)家James Kennedy和電氣工程師Russell Eberhart提出，是通過(guò)模擬鳥(niǎo)群覓食行為而發(fā)展起來(lái)的一種基于群體協(xié)作的隨機(jī)搜索算法，可被納入多主體優(yōu)化系統(tǒng)。在PSO中，每個(gè)優(yōu)化問(wèn)題的解都是搜索空間中的一個(gè)粒子，所有粒子都有一個(gè)由被優(yōu)化的函數(shù)決定的適應(yīng)值，每個(gè)粒子還有一個(gè)速度決定他們飛翔的方向和距離。然后，粒子們就追尋當(dāng)前的最優(yōu)粒子在解空間內(nèi)搜索。他們通過(guò)群間協(xié)作達(dá)到最優(yōu)目的。

PSO初始化為一群隨機(jī)粒子（隨機(jī)解），然后在其約束范圍內(nèi)，根據(jù)一定的條件，通過(guò)迭代找到最優(yōu)解，在每一次迭代中，粒子通過(guò)跟蹤兩個(gè)“極值”來(lái)更新自己。個(gè)體極值pBest是粒子本身所找到的最優(yōu)解，另一個(gè)極值是整個(gè)種群目前找到的最優(yōu)解，即全局極值gBest。

三、相關(guān)參數(shù)分析

（一）層次分析

一個(gè)工程項(xiàng)目的進(jìn)行，需要多個(gè)不同崗位的成員相互配合，不同崗位的復(fù)雜程度，所處環(huán)境，所需人數(shù)也各不相同?？刹捎脤哟畏治龇▽?duì)主要崗位（機(jī)械保障部、質(zhì)檢部、工程技術(shù)部、材料部、安全部）的人員分配進(jìn)行分析，并將工作難度，工作量大小，技術(shù)含量作為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。

（1）工作難度：工作難度越大，相應(yīng)部門(mén)員工越多；

（2）工作量：工作量越大，相應(yīng)部門(mén)員工越多；

（3）技術(shù)含量：技術(shù)含量越大，高質(zhì)量人才越多；

（二）粒子群算法

假定在建設(shè)施工過(guò)程中，每個(gè)施工人員可以當(dāng)做是一個(gè)粒子，其規(guī)模是N，第i（i=1，2，…N）個(gè)施工人員的位置是xi=[xi1，xi2，…xiN]，其飛行速度即對(duì)當(dāng)前職位的把握度v=[vi1，vi2，…viN]，最優(yōu)位置為gbest，歷史最好位置為pbest。

約束條件如下：

（1）工程施工部人數(shù)最多；

（2）員工質(zhì)量：機(jī)械保障部>=質(zhì)檢部>=工程技術(shù)部>材料部>安全部。

（二）可變信息

（1）施工階段不同，各個(gè)部門(mén)所需人員數(shù)量不同；

（2）施工階段不同，不同崗位的人員可以進(jìn)行交互作業(yè)。

四、建立數(shù)學(xué)模型

（一）算法簡(jiǎn)述

Step1：根據(jù)層次分析法，確定施工人員規(guī)模N，組數(shù)為m，每組xi成員，考慮約束條件，對(duì)各部門(mén)施工人員的人數(shù)進(jìn)行初始化；

Step2：按一定標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算每個(gè)成員的適應(yīng)度；將其函數(shù)值按照由小到大的順序進(jìn)行排序，得到全局最優(yōu)值gbest；

Step3：對(duì)分組后的成員進(jìn)行編號(hào)，第i組成員編號(hào)為[xi，xn+i，x2n+i…x（j-1）n+i]，其中i∈[1，m]，j∈[1，n]；

Step4：對(duì)于每個(gè)成員，將其適應(yīng)度與所經(jīng)歷過(guò)的最好位置的適應(yīng)度進(jìn)行比較，如果適應(yīng)度增大，就代表成員所處位置更適合，則將其作為成員的個(gè)體歷史最優(yōu)值，用當(dāng)前位置更新個(gè)體歷史最好位置pbest=gbest；

Step5：選出組內(nèi)最優(yōu)位置gbest，對(duì)于第i組粒子，有g(shù)best=xi；

Step6：每個(gè)小組中n個(gè)成員按照步驟Step4更新自身位置，迭代完成后對(duì)每個(gè)成員按適應(yīng)度由小到大的順序進(jìn)行排序， 排序后的成員進(jìn)入下一次組內(nèi)迭代。轉(zhuǎn)到Step5。

Step7：達(dá)到組內(nèi)迭代要求后，各組更新后的成員進(jìn)入下一次分組， 轉(zhuǎn)到Step3。迭代公式如下：

vi是粒子速度，ψ是項(xiàng)目完成權(quán)重，presenti是粒子的當(dāng)前位置，最優(yōu)位置為gbest，歷史最優(yōu)位置為pbest，rand（）是介于（0，1）之間的隨機(jī)數(shù)， c1，c2是學(xué)習(xí)因子，一般取c1=c2=2。

Step8：達(dá)到分組次數(shù)后， 退出。

Step9：將可變因素融入，按照上述步驟進(jìn)行計(jì)算，得到不同階段不同崗位的人員分配。

五、模型分析

（一）模型預(yù)測(cè)

通過(guò)改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法，能夠?qū)I(yè)內(nèi)現(xiàn)有的人員進(jìn)行合理的分配調(diào)整，每個(gè)人能夠在最適合的崗位工作。不僅可以為人員數(shù)目的控制與調(diào)整提供一個(gè)很好的依據(jù)，也節(jié)約了業(yè)內(nèi)的人力資源。

通過(guò)改進(jìn)的粒子群算法對(duì)人力資源進(jìn)行優(yōu)化配置，使建筑行業(yè)中多數(shù)施工人員能夠在項(xiàng)目建設(shè)過(guò)程中找到最適合自己的位置，很大程度的滿足個(gè)人期望，也可以節(jié)約人力的分配，并且每個(gè)項(xiàng)目組的全部成員之間都可以形成良好的協(xié)作狀態(tài)，將團(tuán)隊(duì)力量發(fā)揮到極致。

（二）模型優(yōu)點(diǎn)

與現(xiàn)有的人力資源配置相比，經(jīng)過(guò)修整的業(yè)內(nèi)人力資源狀況更適合企業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展：

（1）人力資源利用率大大提升。盡管業(yè)內(nèi)人數(shù)有限，但經(jīng)過(guò)合理的搭配，每個(gè)人都能發(fā)揮自身最大的作用。

（2）業(yè)內(nèi)人員形成競(jìng)爭(zhēng)。全體人員通過(guò)自身實(shí)力確定其崗位的高低，通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)更能促進(jìn)個(gè)人能力的進(jìn)步。

優(yōu)化的粒子群算法也可以應(yīng)用于施工順序等各個(gè)方面。比如，進(jìn)行小組的排序，即施工順序，按照粒子群算法的適應(yīng)函數(shù)，計(jì)算各個(gè)小組的適應(yīng)度數(shù)值，并從大到小進(jìn)行排列，最大的即最先施工，適應(yīng)度相差不多的可以視為相等，可同時(shí)開(kāi)始施工。施工開(kāi)始后，按施工階段的差異進(jìn)行人員的再次調(diào)整，可加快整體施工進(jìn)程。

（三）模型不足

本模型不能從根本解決建筑行業(yè)人力資源不平衡的問(wèn)題，只能對(duì)現(xiàn)有資源進(jìn)行調(diào)整。若要徹底改變行業(yè)現(xiàn)狀，不僅需要政策的扶持，也需要轉(zhuǎn)變?nèi)藗儗?duì)建筑行業(yè)的思想。

六、總結(jié)

針對(duì)粒子群優(yōu)化算法早熟收斂的弊端，本文提出了加入信息素更新、可變因素轉(zhuǎn)換的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法，并用層次分析法并進(jìn)行簡(jiǎn)化，嘗試應(yīng)用于建筑施工人力資源配置優(yōu)化中去，期望解決工程施工中不同部門(mén)人力資源分配不平衡的現(xiàn)象。

參考文獻(xiàn)：

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