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1.
通过引入军队起点岗位与非起点岗位之间的"专业适应度",建立起专业对应矩阵。在此基础上按照"量出为入"的原则,建立"军队人力资源专业结构需求预测模型",预测出补充干部的最优专业结构,从而使每年补充岗位与退役岗位之间总的专业适应程度达到最大,以达到提高军队人才使用效益、降低培训改训成本、保持战斗力的目的。并以专业结构预测模型为核心设计了一种基于单位树的递归式专业结构预测模型,解决各单位退役、补充不均衡的情况下全军专业结构补充与交流问题,最后通过实例分析证明了上述模型、算法的有效性和优越性。  相似文献   
2.
通过仿生人脑智慧性思维,提出了基于粒计算的多属性群决策求解思路.首先给出了粒计算结构模型的数学刻画,而后为细致描述单个决策人对决策问题在粒层间的往返思考,给出了相对意义下的粒信息熵度量,并通过定义“粒划分匹配率”和“粒划分覆盖率”,实现基于相似关系阈值进行单个决策人独立思考下的粒层搜索寻优计算.最终寻优结果体现于该决策人理解思维下的特征属性集权重向量值上.最后基于各个决策人思考粒层下的权重向量值,通过非线性优化模型的求解,在粒层间予以再次平衡寻优求解,获得决策群体一致认可的特征属性集最优权重向量值,实现对多属性群决策问题的一体化合理求解.仿真实例验证了本文方法的可行性和优越性.  相似文献   
3.
基于半自治agent的profit-sharing增强学习方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在基于半自治agent的系统中应用profit-sharing增强学习方法,并与基于动态规划的Q-learning增强学习方法进行比较,在不确定因素较多的动态环境中,当系统状态变化不是一个马尔科夫过程时profit-sharing方法具有很大优势。根据半自治agent中半自治的特性——受制性,提出了一种面向基于半自治agent的增强学习模型,以战场仿真中安全隐蔽的寻找模型为实例对基于半自治agent的profit-sharing增强学习模型进行了试验分析。  相似文献   
4.
为了科学、合理地制定干部队伍调控计划,调整我军行政干部队伍结构,使之尽快趋于最佳状态,并找出军队行政干部队伍发展的趋势和规律,从而为干部政策的制定提供科学依据,为相关业务部门的决策提供科学参考.系统选用OPL优化软件作为底层平台,进行补充量测算,运用Mat lab数理统计工具箱.对纷繁复杂的军队干部队伍历史数据进行归类、筛选、统计和分析,利用蒙特卡罗方法对军队行政干部队伍进行仿真,并对行政干部结构中的年龄结构、任职时间结构、平均年龄和平均服役时间结构进行了分析.最后给出了应用该仿真系统对某单位从2008年至2027年20年间的行政干部队伍结构进行预测并对该单位中的某一职级的干部队伍结构进行分析.仿真实例证明了该系统可使用性,可以为干部工作的管理实施提供一体化、定量化调控,还可以为干部政策制定的合理性进行预测论证,提供科学的辅助决策手段.  相似文献   
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