基于线性约束规划的实习中心人力资源优化设计的研究.docx

基于线性约束规划的实习中心人力资源优化设计的研究基于线性约束规划的实习中心人力资源优化设计的研究 随着我国经济的高速发展，对于高新技术人才的需求量也越来越大，各个高校不断扩招，学生人数不断增加。因此，各高校在师资、设备、仪器等所谓的软、硬件方面都加大了投入。但投入的资源是有限的，如何通过合理、有效的资源配置，使有限的资源发挥最大的功效，更好地为教学活动服务，成为目前需要解决的一个迫切的问题。 1 研究内容 金工实习中心的学生实习是大学高等教育的一个重要组成部分，学生实习需要投入大量的教师资源和设备资源。随着实习学生人数的不断增加，实习教育资源也要增加投入。但如何才能既满足当前学生实习的需要，又使得投入最少，这正是本文所研究的，在满足当前学生实习需要的前提下，使得投入资源量最本文由收集整理少。 2 模型的提出 为完成学生的实习任务，金工实习各实习工种内需配置各种资源，主要包括人力资源（实习教师）、物力资源（机床设备）。而每一名实习教师需要配制一定的机床设备，而每一台设备所能容纳的实习学生数也是相对固定的，而作为人力资源的实习教师是核心资源，其他的资源消耗或使用都将围绕人力资源的运用而配置。因此，一定意义上讲，实现实习教师的优化配置，实习教师所配置的机床设备数也就确定下来，金工实习中心所能容纳的实习学生数也就确定下来。 对于资源优化配置，目前有许多种方法，而线性规划是目前应用最为广泛的一种系统优化的方法。要建立线性规划的数学模型1-3，首先做出假设：金工实习中心实习过程中共经历m个工种，各个工种内配置的实习教师人数为x1，x2xm，各个工种所配备机床设备数为y1，y2ym；实习教师人数与机床设备数存在一定的线性关系，在这里用yi=dixi+Ei来表示；每名实习教师投入成本为a1，a2am，每台机床设备所需投入成本为b1，b2bm，每台机床设备可容纳实习学生人数为c1，c2cm，即Z=c1y1+c2y2+cmym，所投入的相关总成本为P=a1x1+b1d1x1+b2d2x2+a2x2+e1+e2+amxm+bmdmxm+em，将P作为目标函数，求其最大值；金工实习中心全年的实习学生总数为Q，Q≤Z成为约束条件之一。 另外，由于单位机床设备、工位所能容纳的实习学生人数是确定的，而每名实习教师所能负责的机床设备数是不确定的，与各工种实习教师数有关，因此，各个工种容纳的实习学生人数也是不确定的。考虑到x1，x2xm的实际意义，要求x1，x2xm≥0，并且为整数。 综合以上条件构成如下线性规划： 目标函数：Q≤c1d1x1+e1+c2d2x2+e2+cmdmxm+em 约束条件为： 3 模型的求解 3.1 金工实习中心数据 在这里，以20082009 学年的实习学生为例。2008 2009学年，金工实习中心共接纳13个机械类专业班级，91个非机类专业班级，分为机械类2批，非机类11批，共13批，平均每班35人，约3640人参加实习。 南京工业大学金工实习中心是南京工业大学内为学生提供实习培训的部门。学生参加金工实习，需经历车工、钳工、铸工、焊工、普铣磨、数控铣、数控车、线切割等8个工种的实习。其工种的基本数据情况如表1所示。 实习时间由于所实习学生的专业不同而有所区别。金工实习中心原来机械类学生实习时间较长，为4周；非机械类学生实习时间较短，为3周。在这里，以第2批机械类学生（控制0701-0703、热能0701-0703共6个班，人数为180人）作为研究对象来分析，不失一般性。 3.2 金工实习中心原资源配置 南京工业大学金工实习中心现有金工实习教师21人，分布于车工、钳工、铸工、焊工等8个实习工种，由各工种实习教师及机床设备所确定的原各工种可同时容纳实习学生最大数见表2，具体在各工种实际分配人数见表3。比较表2、表3，发现车工、钳工、数控铣、普铣磨工种的学生实际人数均超过可容纳的实习人数，车工、钳工尤其明显，从而形成实习人数的超标；而铸工、焊工的学生实际人数均远小于实际学生数，造成资源的浪费。从实际实习情况看，这样的实习安排，对于铸工、焊工，白白浪费了人力资源和物力资源，对于车工、钳工、却超过工种的承受能力，需要实习教师加班，增加了实习教师的工作量，降低了实习教学的质量，也增加了实习成本。 3.3 金工实习中人力资源优化配置 由于在金工实习过程中，各工种实习都是并行同时进行，在多年的金工实习教学过程中，发现把实习工种分成4组进行金工实习教学，这样能够最大限度地发挥各实习资源的潜能，提高实习教学的效率。因此，把这8个实习工种通过比较、组合，暂时分成4组，相当于4个大工种。比较、组合的依据是各工种机床设备所能承担的实习学生数。当然，这只是暂时的，经过比较、组合，使最终的4组实习学生数基本相等。最终，分别定义这4个大工种为工种1（车工、普铣磨）、工种2（钳工）、工种3（铸工、焊工）、工种4（数控车、数控铣、线切割）。 上述线性规划的约束条件为金工实习中心所有实习教师的数量为Q，即x1+x2+xm=Q，各个工种实习教师所指导学生最大数不能超过各个工种机床设备及工位所容纳学生最大数，各工种配置的实习教师人数必须是整数。确定了目标函数和约束条件，一个线性规划就构造完成了，该线性规划为工种内实习教师分配的一个数学模型，求解这个线性模型，可以得到为实现实习中心可容纳实习学生数最大，各个工种需要分配的金工实习教师数量。 1）工种资源（实习教师）优化。在构造金工实习中心实习流程模型后，接下来需要使用线性规划，对金工实习中心实习教师在各工种之间进行优化配置。优化的结果是获得每个工种所配置的实习教师数，如得出的数值不是整数，则通过邻域整点搜索法，比较目标函数的值，最终获得一组整数解，这就是各工种的实习教师数优化配置结果。各工种的实习教师数确定以后，各工种所能容纳的实习学生数也就确定了下来，整个金工实习中心最大能容纳实习学生数也就确定下来。各工种的约束条件是充分考虑金工实习中心各实习教师的教学能力、实习任务的均衡及其他因素而定的。表4是实习教师优化配置的线性规划表。金工实习中心实习教师优化后的数据如表5所示。 比较表2、表5，南京工业大学金工实习中心通过线性规划合理配置教师资源后，每批最多可同时容纳学生数如表6所示。由此可知，金工实习中心20082009学年实际可容纳实习学生人数如表7所示。 2）规划前后比较。通过前面的论述，比较表5、表6、表7，发现在对金工实习中心的人力资源（实习教师）进行优化配置前后，实习中心每批所能容纳的实习学生最大数发生很大的变化，比较结果见表8。 对金工实习中心的实习教师、实习时间等资源通过线性规划进行优化配置后，实习中心可同时容纳的最大实习学生数由160人变为184人，同比增加24人。在20082009学年全年时间里，在原来的资源配置情况下，只能承担2080人参加实习，经过线性规划，优化配置资源后，使可容纳的最大实习学生数增加到2392人，同比增加312人（15%）。 4 结束语 本文将理论和实际结合起来，将学生参加金工实习的过程比作企业生产线加工制造产品的过程，通过建立金工实习中