費淼 肖波 鄭炯 中國核動力研究設(shè)計院

大數(shù)據(jù)技術(shù)在容量、速度、真實性、復(fù)雜性、價值等方面具有顯著的優(yōu)勢，將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于人力資源規(guī)劃、招聘與配置、培訓(xùn)、績效評價以及薪酬管理等方面可以有效提高人力資源調(diào)度的效率與質(zhì)量，幫助企業(yè)實現(xiàn)人力資源管理的優(yōu)化，進而推動企業(yè)的長效發(fā)展。以大數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)建立人力資源數(shù)據(jù)庫，可以快速完成人力資源數(shù)據(jù)模塊的匯總、整合與分析，還可以自主完成智能算法的匹配，當企業(yè)人力資源狀態(tài)發(fā)生變化時可以快速地完成數(shù)據(jù)庫的修正與人力資源調(diào)度算法的調(diào)整。因此，在大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)上結(jié)合云計算等其他相關(guān)信息技術(shù)建立人力資源智能化管理平臺，可以有效縮減人力資源管理的工作量，簡化人力資源調(diào)度管理的流程，提高人力資源調(diào)度管理的效率，促進企業(yè)人力資源管理模式的革新。經(jīng)過一段時間的發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)在人力資源管理中衍生出多種智能化調(diào)度算法，根據(jù)企業(yè)實際情況選擇匹配度最高的算法有助于企業(yè)在財務(wù)管理、人事管理以及運營管理等層面實現(xiàn)創(chuàng)新，提高企業(yè)在人力資源管理方面的競爭力。

一、基于大數(shù)據(jù)的人力資源智能化調(diào)度算法

（一）基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的人力資源動態(tài)規(guī)劃

現(xiàn)階段，在市場經(jīng)濟不斷向上發(fā)展與大數(shù)據(jù)技術(shù)獲得廣泛應(yīng)用的雙重推動下，企業(yè)人力資源管理的智能化程度、管理效率以及管理質(zhì)量得到大幅提升，企業(yè)人力資源管理體系也日趨完善，人力資源的整合與調(diào)度也得到了顯著的優(yōu)化。大數(shù)據(jù)技術(shù)是一種具有代表性的信息技術(shù)，將其與云平臺技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及計算機輔助分析等相結(jié)合，可以實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)信息的快速處理。特別是以大數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)可以根據(jù)用戶需要創(chuàng)建各種類型的數(shù)據(jù)庫，通過對人力資源數(shù)據(jù)的動態(tài)分析與預(yù)測可以實現(xiàn)人力資源的愿景動態(tài)規(guī)劃與調(diào)度。在當前企業(yè)多元化發(fā)展新業(yè)態(tài)下，人力資源規(guī)模、人力資源調(diào)度規(guī)劃的秩序以及調(diào)度成本等會對企業(yè)人力資源調(diào)度產(chǎn)生較大影響，因此，目前還未建立一種廣泛通用的人力資源調(diào)度算法[1]?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)的人力資源智能化調(diào)度實踐需要企業(yè)人力資源管理人員根據(jù)其人力資源管理工作的實際需求與規(guī)劃，選擇相應(yīng)的算法并進行適當?shù)男拚?，最后以時間為變量創(chuàng)建人力資源調(diào)度算法模型[2]。實際上，使用現(xiàn)有的一些人力資源調(diào)度算法也基本能夠在當前人力資源存續(xù)條件下完成對未來一段時間人力資源狀態(tài)預(yù)測與規(guī)劃。其中，人力資源狀態(tài)的演進規(guī)律滿足如下式(1)所示：

在式(1)的基礎(chǔ)上，可以實現(xiàn)對人力資源全過程狀態(tài)的預(yù)測及相關(guān)子過程的指標分析，指標分析的理論依據(jù)如下公式(2)：

通過分析式(1)和式(2)可以知道，在人力資源的調(diào)度過程中，當狀態(tài)變量xp與決策變量Wp(xp)已知時，可以得到基于xp的決策集合，再將決策集合帶回式(1)中。然后，明確計算指標與指標函數(shù)的關(guān)聯(lián)，結(jié)合企業(yè)人力資源具體情況逆推出包含最優(yōu)值函數(shù)的遞推公式，即確定了企業(yè)人力資源調(diào)度的動態(tài)模型。

（二）初始優(yōu)先級表設(shè)計

設(shè)計初始優(yōu)先級表之前首先需要弄清優(yōu)先級表的設(shè)計原則，即：若在某特定階段出現(xiàn)的兩個任務(wù)的截止期與初始優(yōu)先級兩項指標完全一致，則應(yīng)按照產(chǎn)生任務(wù)的先后來確定任務(wù)的實時優(yōu)先級。若其中某一任務(wù)剩余的相對截止期較短時，在優(yōu)先級表的作用下會讓該任務(wù)的實時優(yōu)先級得到提升[3]。關(guān)于大數(shù)據(jù)技術(shù)下企業(yè)人力資源調(diào)度算法的研究需要根據(jù)階段任務(wù)的截止期完成初始優(yōu)先級表，因此，需要充分考慮實際情況選擇合理的優(yōu)先級調(diào)度方法，同時兼顧任務(wù)時間約束與初始優(yōu)先級[4]。最后，綜合優(yōu)先級表的設(shè)計規(guī)范得到如下圖1所示的實時優(yōu)先級示意圖。

圖1中，任務(wù)實時優(yōu)先級沿著箭頭的正方向逐漸降低，豎坐標方向?qū)?yīng)階段任務(wù)相對截止期，橫坐標對應(yīng)初始優(yōu)先級。通過對上圖1的分析可以得到如下式(3)所示的實時優(yōu)先級計算公式。

其中，C表示任務(wù)的實時優(yōu)先級；W表示任務(wù)的相對截止期；q表示根據(jù)初始優(yōu)先級確定的任務(wù)隊列。

按照上式(3)所示的計算邏輯可以得到任務(wù)的實時優(yōu)先級，結(jié)合優(yōu)先級表中的先后順序確定任務(wù)的執(zhí)行先后順序。

（三）智能調(diào)度算法

如上述分析，建立階段性的企業(yè)人力資源動態(tài)規(guī)劃且明確企業(yè)人力資源調(diào)度計算模型后，可以在優(yōu)先級表的基礎(chǔ)上確定企業(yè)智能化調(diào)度算法[5]。實際上，企業(yè)人力資源智能化調(diào)度算法具有明顯的非線性特征，同時，關(guān)于人力資源的調(diào)度又具有較大的彈性空間，因此，應(yīng)充分結(jié)合時間指標來整合企業(yè)人力資源的調(diào)度管理[6]。但是，當人力資源的某一調(diào)度任務(wù)確定后，任務(wù)的產(chǎn)生時間與執(zhí)行時間已經(jīng)被排除在人力資源智能化調(diào)度的衡量標準之外了?，F(xiàn)階段，在不同推演模式下存在多種關(guān)于企業(yè)人力資源的智能調(diào)度算法，但是，這其中的許多算法在應(yīng)用中存在任務(wù)優(yōu)先級值為固定值的問題，造成這種問題的原因是因為該算法并引入人力資源調(diào)度任務(wù)計算的截止期。這種任務(wù)優(yōu)先級值為固定值的智能化調(diào)度算法在應(yīng)用中會造成人力資源調(diào)度任務(wù)執(zhí)行時間約束不足的問題。除了以大數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)確定的人力資源智能化調(diào)度算法外，還存在其他多種基于不同算法平臺的人力資源調(diào)度模式[7]。通過總結(jié)分析其他人力資源智能調(diào)度算法的優(yōu)勢與不足，可以為基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的企業(yè)人力資源智能化調(diào)度算法的創(chuàng)新提供依據(jù)，還有助于解決傳統(tǒng)調(diào)度算法中存在的任務(wù)優(yōu)先級值固定、任務(wù)執(zhí)行時間約束不足等問題[8]。在上述分析的基礎(chǔ)上，假定R表示某實時計算任務(wù)請求，則任務(wù)的執(zhí)行順序滿足下式(4)。

其中，i指的是等待被執(zhí)行實時任務(wù)序號，指的是實時任務(wù)生成時間，指的是任務(wù)被執(zhí)行等待時間的最大值，的數(shù)值大小主要受企業(yè)人數(shù)與業(yè)務(wù)量等因素的影響。指的是任務(wù)截止期，yi指的是某一任務(wù)初始優(yōu)先級，yi的數(shù)值越小則該任務(wù)初始優(yōu)先級越高。假定當前時間為s，則實時任務(wù)相對截止期ai可以通過下式(5)計算得到。

由式(5)可以知道，當時間越來越大時，相對截止期ai會逐漸減小，即當時間增加時任務(wù)的優(yōu)先級也會相應(yīng)地變高。

二、實證分析

以傳統(tǒng)的人力資源調(diào)度算法為對照組，以基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的人力資源智能化調(diào)度算法為實驗組，通過仿真模擬實驗確定兩種算法所花費的總時間。通過仿真軟件建立的測試環(huán)境示意圖如下圖2所示。

由上圖2可知，仿真環(huán)境成正方形分布，尺寸大小為100m×100m。中心區(qū)域的深色矩形為該仿真測試環(huán)境的中心節(jié)點，除中心節(jié)點以外的正方形代表普通節(jié)點。分別將基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的人力資源智能化調(diào)度算法與傳統(tǒng)調(diào)度算法帶到圖2所示的仿真環(huán)境中，記為實驗組與對照組。同時，根據(jù)三角形中心節(jié)點的遠近情況來完成對實驗組序號的確定，以階段任務(wù)順序確定對照組的編號。實驗組與對照組的編號工作完成后，采用合適的方式將兩組數(shù)據(jù)進行融合，得到如下圖3所示的階段任務(wù)數(shù)據(jù)融合效果示意圖，由圖3可以看出基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的人力資源智能化調(diào)度算法相較于傳統(tǒng)算法在融合效果與運算效率方面存在顯著的優(yōu)勢。

選取20組數(shù)據(jù)進行實驗組與對照組的耗時對比，以驗證仿真測試結(jié)果的可靠性，對照數(shù)據(jù)如下表1所示。

表1 階段數(shù)據(jù)融合總耗時

由表1可知，實驗組階段數(shù)據(jù)融合總耗時的平均值為2.069秒，對照組階段數(shù)據(jù)融合總耗時的平均值為9.328秒。實驗組與對照組相比，在平均耗時方面少用了7.259秒。由此可知，采用本文所述的基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的人力資源智能化調(diào)度算法可以顯著縮短階段任務(wù)數(shù)據(jù)融合與調(diào)度耗時，提高人力資源調(diào)度計算效率，其結(jié)果的可靠性也更高。

三、結(jié)語

綜上所述，在當前市場經(jīng)濟形式下，人力資源的調(diào)度管理直接關(guān)系到企業(yè)經(jīng)營效益與人員管理水平。傳統(tǒng)的人力資源調(diào)度算法雖然能夠在一定程度上提升人力資源調(diào)度與管理水平，但是在應(yīng)用中存在優(yōu)先級值固定等問題，文章提出的智能化調(diào)度算法在性能與效率方面存在顯著的優(yōu)勢，合理利用該種算法可以有效提升人力資源調(diào)度的智能化水平，幫助企業(yè)實現(xiàn)更高質(zhì)量的人力資源管理。