運(yùn)籌學(xué)第二次論文

1、湖 北 大 學(xué)運(yùn) 籌 學(xué) 課 程 論 文 題 目 基于層次分析法的人力資源管理外包研究 姓 名 張典 學(xué) 號 289 專業(yè)年級 2015級企業(yè)管理 摘要 伴隨著經(jīng)濟(jì)全球化的浪潮和科技的飛速發(fā)展，產(chǎn)品和服務(wù)的生命周期越來越短，企業(yè)之間的競爭也越來越多。為了獲取競爭優(yōu)勢，各種類型的企業(yè)都在積極進(jìn)行管理方法和組織結(jié)構(gòu)的改革和創(chuàng)新，企業(yè)的人力資源管理部門也在努力實現(xiàn)由職能部門向戰(zhàn)略部門的轉(zhuǎn)變，人力資源管理外包就是在這樣的社會經(jīng)濟(jì)條件下提出的。關(guān)鍵詞：人力資源管理外包，決策，層次分析法，外包服務(wù)商，外包風(fēng)險第一章 層次分析法 層次分析法是由美國運(yùn)籌學(xué)家T.L. Saaty在70年代中期提出的。是通過對評

2、價目標(biāo)進(jìn)行逐層分解，細(xì)化指標(biāo)，再對相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行評判得分，并乘以相應(yīng)權(quán)數(shù)后得出最終結(jié)論的方法。也是一種定性與定量分析相結(jié)合的多目標(biāo)決策分析方法。特別是將決策者的經(jīng)驗判斷給予量化，對目標(biāo)（因素）結(jié)構(gòu)復(fù)雜且缺乏必要的數(shù)據(jù)情況下更為實用，所以近幾年來此法在我國實際應(yīng)用中發(fā)展較快。層次分析法的具體方法和步驟是： （1）首先將需要解決的問題層次化、條理化，根據(jù)分析結(jié)果建立層次結(jié)構(gòu)模型：通過深入分析實際問題，將問題分解成3個層級，即目標(biāo)層、要素層和方案層，同一層次的因素對上層因素有影響，同時又支配下層因素。 （2）構(gòu)建成對比矩陣：從最上層開始，用成對比較法和相應(yīng)的比較尺度（如下圖所示）比較同一層次的要素，逐

3、層構(gòu)建成對比較矩陣，直到最下層。根據(jù)成對比較矩陣的特征，我們知道aij>0，aij*aij=1，當(dāng)i=j時，aij=1. 注：在成對比較矩陣中， （3）計算特征值、特征向量并做一致性檢驗：從理論上說，如果A是完全一致的成對比較矩陣，應(yīng)該有aijaik=aik，但在構(gòu)成對比較矩陣時基本上不能達(dá)到這種要求。因此我們可允許成對比較矩陣可以存在一定程度上的不一致性。如果成對比較矩陣完全一致，其絕對值最大的特征值應(yīng)該等于該矩陣的維數(shù)。在這里我們要求矩陣絕對值最大的特征值max與成對比較矩陣的維數(shù)相差不大。成對比較矩陣一致性CR=CI/RI，其具體步驟是：先計算衡量成對比矩陣不一致程度指標(biāo)CI：設(shè)矩

4、陣為A。其中CI=（max（A）-n）/（n-1），RT是與矩陣階數(shù)N有關(guān)的平均隨機(jī)一致性指標(biāo)。隨機(jī)構(gòu)造N階成對比較陣A，其中aij從1,2，9,1/2，1/3，1/9中隨機(jī)抽取，顯然A是不一致的，取充分多的樣本得到A的最大特征值的平均值如表41所示：我們通?？梢哉J(rèn)為，當(dāng)CR<0.1時成對比較矩陣A具有一致性，或者說其不一致程度是可以接受的；否則就需要調(diào)整成對比較矩陣A，直到達(dá)滿意的一致性為止，然后把最大特征值對應(yīng)的特征向量標(biāo)準(zhǔn)化，使各分量都大于0且和等于1，這個標(biāo)準(zhǔn)化后的向量就是權(quán)向量，代表每一要素對上層指標(biāo)影響的大小。（4）確定層次總排序，根據(jù)排序做出決策。第二章 層次分析法在人力資源管理外包內(nèi)容決策中的運(yùn)用 首先，構(gòu)架層次結(jié)構(gòu)模型。確定決策目標(biāo)，即外包內(nèi)容的決策，為了達(dá)成總目標(biāo)的實現(xiàn)，我們需要思考影響總目標(biāo)實現(xiàn)的一些因素，這些因素主要由相關(guān)專家評定確定，一般情況下，人力資源外包內(nèi)容的備選項是人力資源管理的各個智能模塊。為了描述的簡單，本案例只列舉了降低成本，提高靈活性，獲得專業(yè)服務(wù)，專注于核心業(yè)務(wù)四個影響因素和招聘，培訓(xùn)，薪酬，福利，勞動關(guān)系五項外包措施，如圖 其次，倆倆比較中間層要素對外包內(nèi)容決策的影響太小，構(gòu)建成對比較矩陣，判斷一致性，計算出各要素所占的權(quán)重： 最后，計算