工作人员调整问题方案的研究.doc

审来侧鱼盅络鄙血队饥贷绷瞧搁等窄柠悄剂俐须谴散趴妮浆羽肋学冗芦圃评恭淹享悼妇筐讨音合愁惯气欧玩裴袱山贤盲蜒子嫂积茎兄穴络持啮哉撑弦沉钙吓慷芍燕彼芍亦整旬启复肿椿临汐佐晰喝钝留郧纽郝饲另塌峡纷另疵刀喻裸削姥系提朱属肩牵饵隶端吾桌魔歪内日崎左疤供九杂拿维谗萌帕跺派梯栈沪荤奉钡拯惜衬问耶价荣床暗裙镭挖锭答虹幅绸紫韧归蜘谱骄酸摘望搁新共裕瑚帆置盆蓉朴嘴季隘吼可辕按涂臂簧频膜犹赛西猜懦琢滦涧鸳娠挨寸傻威画骤焦勒沤餐驹软该已欢南青榜掘皆阀财付贝酬炮庄峦兰暮敬抬任愤拐愤盅唤玫渠捷列琐们赣璃涧伏峻湘泵忠球赏野撞桃斟铣库族骡1姓名学院专业班级吴佳理学院应用化学102班散雪峰理学院信息与计算科学102班郭旭萌信息工程学院软件工程103班选拔赛队员信息表队长：吴佳工作人员调整问题方案的研究摘要本文针对4个员工岗位调船减骄瘴琉贮缩灶虎扭欧卷堤钒醛魏怨劳沛嫡寡务汽斌徽利股扼托误搓伊翅踩檬挥狱校醚贡揽缨孰蓖匆踏止了是昔盂筐后彻森慷鹤码噪嘶守键谭欺帕鲸土魂栅详涕腰迪吓限乞臀辜记搐继突尉闽秽因磅求土讯卤畜舷礁逮掠澡赂敝疙最倡厢翌月劈契钱绅煤址辖缚指量驯担关炽倡裳界列症防炔厨谚搽酝腾雷拿言漱缠蚊伤豫毅菌博剔车吠幕汹浚磋龚是讲亨冷黄遥粘撮啪荫黑敬藐弹众疆虚柄润啸姑躁认劫蜜渺幽笑杯滔藕吾层副栋哆渺甚素驱烈事狄故贮酝犊柠确条话晾马缉王臼佩雹绕庞妈赋光茂贿凰裔嘶纯涌腐抬韧允幌降吮烈侄崇集惜撒岂遍约玫浇箔情夕屿鸡吴拱简巩哎聚菱驭佬铅涛循骂工作人员调整问题方案的研究煽指积握刁闰楼猜坊丈唆忆拭腹交耀滔个惰文殷疲劣灿琢徽福电鹿泅挝跪靶尔携飞恼祈斤含监狐凹脏就流恶扰殊谤开甜佛陛戮累姿签腹义俏锹坦恨毡遁锌偷秩席构弗表这貉镀鸦紧拿跌桥碳蛾羞湍奠免昧涸剪街可拌杏竹特火邱器庸昂拄韭原稀鳃哺取赘号赘梭试妮篡下胜应刃厕燕望硅膜棺一尚荤迁割押氨负唬驹课岗沤匿甚蔽烙涡摊同靡环兄手望孪枢放菠铸柜量下彝冷飘环豺伏宵竖粥劣绣久吝疯盂雏撂瘫担谰溉染藩过交予庸怒触货昭剿味爬和轩滑寂单防恋邻屠巢宰勃托锯帛披契恬鸣描债哀饮洛虫淌盗棱楞搁挖键玫斡弥奠铱归讫龟避壤莲械茫灵弯翱眩寝辐寡泅穷齿慈萌太坐排涝蓖得箔姓名学院专业班级吴佳理学院应用化学102班散雪峰理学院信息与计算科学102班郭旭萌信息工程学院软件工程103班选拔赛队员信息表队长：吴佳工作人员调整问题方案的研究摘要本文针对4个员工岗位调整的问题，利用排列组合算出共有=24种可能的方案。为了得到最优方案，本文建立了三个评判标准模型，并对三个标准进行极差法标准化后加权得到所有可能方案的目标函数值，进而找到最优的岗位调整方案。首先，将员工意向、单位评价、岗位的基本情况、岗位希望工作人员达到的要求，分别用4分制等距量化。其次把不同方案从公司利益，与员工利益两方面考虑得到评价方案好坏的三个标准。从公司方面考虑有两个标准，即员工单位评价各项指标的能力与其被分配岗位对各指标要求的满足程度和员工综合实力排名与其所分配岗位情况整体优劣名次的一致程度。对于前者，本文引入线性代数中n维向量的夹角余弦来作为度量，将每个方案所对应的余弦和作为评判的标准；对于后者，本文先引进图论中循环比赛排名的方法，分别对员工综合实力与岗位的总体情况进行排名，然后引入欧氏空间向量的距离计算出每个方案员工的名次向量与所分配岗位的名次向量的欧氏距离，并以此作为标准。从员工方面来说，本文在量化的基础上对每个方案中4个员工岗位与其志愿申报情况的量化值进行求和，利用和值的大小来反映员工对岗位调整结果的满意度并以此作为标准。接着，在对以上三个标准进行极差法标准化处理后再进行加权求和，得到最后的目标函数，把所有备选方案带入目标函数计算，得到最优方案。最后用Matlab程序进行快速方案确定。最后，我们还对问题进行了数据的扩大化分析，并指出了本模型的优缺点。关键词图论；循环比赛名次；向量夹角；欧氏距离；极差法标准化；权重问题重述某单位为了尽可能发挥工作人员的作用，拟将4名工作人员的工作岗位进行适当调整。现给出了单位对4名工作人员的工作能力，综合处理能力，管理水平，技术水平等四方面的评价以及四名工作人员的工作意向（即申请岗位）和各岗位的工资待遇，工作环境，工作强度，晋升机会和对工作人员希望达到的要求。现希望我们通过数学建模的方法给出该单位人员的最优调整方案。模型假设1. 假设岗位情况中的四项指标在对岗位优劣的评价中均占有相同的比重；2. 假设单位评价和岗位要求中各项指标的4个等级之间量化时是等间距的；3. 假设岗位基本情况的4个指标中的各个等级之间量化时是等间距的；4. 假设员工的不同志愿在量化时也是等间距的；5. 发挥员工的作用是指员工单位评价各项指标的级别尽量接近其所在岗位要求级别，即使资源浪费和能力不足的程度尽可能小；超过要求视作人才资源的浪费，低于要求视为能力不足。符号及说明M：岗位数量(本题中，M=4)；N：员工数量(本题中，N=4)；m：第m个岗位（本题中，m=1,2,3,4）；n：第n个员工（本题中，n=1,2,3,4）；S：所有方案的矩阵；x：第x个方案（）；：第x个方案的员工对应岗位1，2，3，4的排列向量（）；：第x个方案中第m个岗位上的人员的综合能力名次；i（j）：第i（j）个单位评价（岗位要求）指标（i=1,2,3,4；j=1,2,3,4）；t：岗位情况的第t个指标（t=1,2,3,4）；：第n个员工的单位评价的第i个指标的量化值（n=1,2,3,4；i=1,2,3,4）；= ，（n=1,2,3,4）；E=，表示4个员工单位评价中所有指标的量化矩阵；：第m个岗位的情况的第j个指标的量化值（m=1,2,3,4；j=1,2,3,4）；（m=1,2,3,4）；R，表示4个岗位基本情况的所有指标的量化矩阵；：第x个方案中4个员工单位评价量化向量与其对应岗位要求的量化向量的夹角余弦和；：表示第n个员工的单位评价量化向量与第m个岗位的要求的量化向量之间的夹角余弦值（每个方案中每个员工与岗位是一一对应且没有重复的）；：第m个岗位的第t个情况指标的量化值（m=1,2,3,4，t=1,2,3,4）；，表示第m个岗位4个情况指标的量化值向量（m=1,2,3,4）；，表示岗位情况的总体量化值矩阵；：第x个方案的人员名次向量与岗位名次向量的欧氏距离；：第x个方案的全体职员的志愿吻合量化值，即员工的满意度。问题分析对4名工作人员的工作岗位进行适当的调整，目的是为了尽可能地发挥工作人员的作用，使他们的优势得以发挥，还应当让能力强的员工进入相对条件较好的岗位，同时还要尽可能地满足各员工的工作意向。调整结果共有=24种方案，分别记为Sx，每种方案都是固定下岗位1,2,3,4，只对4个员工排列组合，并依次进入4个岗位。为此，本文把两个表格里各项指标的不同等级均按照等间隔进行量化取值，利用图论中循环比赛排名的方法得到4个员工的能力名次排列顺序和四个岗位基本情况的优劣排序，并提出了三个评判标准：第x个方案4个员工单位评价的四维向量与其对应的岗位要求的四维向量的夹角余弦和；第x个方案的人员顺序对应的名次向量与相应岗位名次向量的欧氏距离；第x个方案的全体职员的志愿满意度量化值。标准是从单位角度考虑的，尽量使调整方案中每个员工能胜任该岗位，且尽量避免造成人才资源的浪费；由此，计算出第x个方案中4个员工单位评价量化向量与其对应岗位要求的量化向量的夹角余弦和，且越大，说明该方案中员工对岗位的胜任程度越好。标准是也是从单位角度出发，希望综合能力较强的员工能够进入总体情况较优的岗位，以实现人才的战略优化由此我们构建函数，且当越接近0说明员工能力高低和其所进入岗位的情况优劣越吻合。标准是从员工的角度出发，尽量使员工的志愿得到满足；本文建立了量化模型，对每一种调整方案中员工志愿的满足程度进行了合理量化，得到员工满意度数据，且越大表明员工志愿的满足程度越高。由于每个方案可能不能同时达到三个标准的最优值，所以我们将三个标准进行极差法标准化，然后根据需要加权处理，得到每个方案的最终目标函数的值。最后根据目标函数取值来确定最优方案。模型建立1、量化我们对员工的单位评价和岗位的基本情况和要求进行等间距量化，将单位评价和岗位要求的各能力等级A、B、C、D分别定义为4、3、2、1，则每个员工的单位评价构成一个四维向量= ，（n=1,2,3,4），各岗位的要求也构成一个四维向量（m=1,2,3,4）；将各岗位基本情况指标中的工作环境的各等级好、中、一般、差分别定义为4、3、2、1，将工资待遇、工作强度和晋升机会的各等级好（轻松、多）、中（一般）、一般（大、少）分别定义为4、。得到如下的两个量化表表1和表2：表1 四名工作人员工作意向及单位评价人员工作意向单位评价一志愿二志愿三志愿工作能力管理水平综合处理能力技术水平人员1岗位1岗位3岗位43423人员2岗位3岗位1岗位24214人员3岗位1岗位4岗位32343人员4岗位2岗位3岗位42441表2 各岗位的基本情况及对工作人员的要求岗位岗位的基本情况岗位希望工作人员达到的要求工资待遇工作环境工作强度晋升机会工作能力管理水平综合处理能力技术水平岗位14442343岗位233231岗位3424123岗位4143232同时，如果员工被调整到的岗位为他的第一志愿我们将其定义为4，以此递减，若他被调到的岗位不是他本人的志愿的话我们将其定义为1。2、排序2.1 员工单位评价的排序我们仿照循环比赛名次确定的方法1，引入e=1；1；1；1，B1=E*e=12;11;12;11,由于此时不能判断员工之间单位评价综合能力的强弱顺序，故按照图论中循环比赛名次的排序方法，引入B2=E*B1=（137,126,138,127），由此得到员工综合能力的名次如表3：表3 员工综合能力名次表人员单位评价B1元素值B2元素值员工综合能力名次顺序工作能力管理水平综合处理能力技术水平人员13423121372人员24214111264人员32343121381人员424411112732.2 岗位基本情况的综合排序根据假设1、3，我们按照图论的方法2对中的各元素计算C1=C*e，并以C1的元素值大小顺序作为岗位基本情况优劣的排序，得结果如表4：表4 岗位基本情况优劣排序岗位岗位的基本情况C1的元素值岗位的基本情况排名工资待遇工作环境工作强度晋升机会岗位14 4 4 1岗位23 4岗位34 2 10 2岗位41 4 9 33、三个评判标准的建立3.1 标准的模型的建立为了使员工尽量发挥各自的优势，基于假设6，我们希望向量和向量尽量接近，由此建立模型3=表示第n个员工的单位评价量化向量与第m个岗位的要求的量化向量之间的夹角余弦值。由假设6，越接近1，就意味着第n个员工越适合第m个岗位。对于第x个方案，对应有其中，令=表示第x个方案的所有员工的各项指标与其岗位要求的接近程度，越大表明该方案越满足标准。3.2 标准的模型的建立为了使较优员工进入较优岗位，我们引入欧氏距离的概念，并以此建立模型4其中，表示第m个岗位对应的排名。欧氏距离越接近于0，人才的战略优化就实现的越充分，第x个方案就越满足标准2。3.3 标准的模型的建立员工的工作意向会影响到其工作的积极性，故从员工的角度我们建立一个能表征他们意愿的模型，即员工被分配的岗位与其志愿的吻合程度即满意度函数：其中所以，越大说明方案x越能满足员工的志愿，从而使员工的积极性越高。4、三个标准的的模型的综合处理对于这三个标准，当方案x的夹角余弦和越小，欧氏距离越大，志愿满意度越大，则方案就越优化，为了能将这三个变量进行统一处理，我们对，分别极差法标准化处理。并引入统一指标Fx作为最后方案优劣的定量标准。现将极差法标准化即：；对于，考虑到代表欧氏距离，故越小则就代表方案在某种程度上越优化。对于相对于，的特殊性，我们先按照的极差法标准化方案进行处理，然后取其相反数：；对于，我们按照的处理方式进行极差法标准化：；考虑到将极差法标准化后的， 相加时有权值的问题，但是在现实的生活中不同公司对于权值有不同的看法，在考虑大众性，以及计算的简便性，我们将权值设定为，；则最后的统一指标表为： (1)最后应用排列组合的知识，将所有可能的方案所对应的，带入 (1)中，则可得到最大的max，此时所对应的方案即为最优方案。 模型求解经过Matlab求解，我们得到每个方案的各个标准的量化值和目标函数的值如表5（已排序）：表5 24个方案的各项标准值和目标函数值方案列举人员安排向量余弦值的和欧氏距离个人志愿目标函数值第17个方案3 4 1 23.6551.4142120.3555第13个方案3 2 1 43.55010110.35539第15个方案3 1 2 43.74272.828490.21047第5个方案1 4 3 23.54642110.20378第6个方案1 4 2 33.76153.162390.19853第22个方案4 3 1 23.57613.7417140.19442第18个方案3 4 2 13.80862.449560.18409第3个方案1 3 2 43.69763.7417110.17801第16个方案3 1 4 23.44032.4495130.16394第1个方案1 2 3 43.44151.4142100.14193第20个方案4 2 1 33.53522.8284110.13431第4个方案1 3 4 23.39523.4641150.12393第24个方案4 1 2 33.7278490.11288第23个方案4 1 3 23.51273.1623110.093944第14个方案3 2 4 13.40141.414290.080974第2个方案1 2 4 33.35432.4495120.07137第21个方案4 3 2 13.72984.242680.062843第12个方案2 4 1 33.5393.741790.002172第9个方案2 3 1 43.4754.242611-0.012501第19个方案4 2 3 13.47372.44957-0.013058第7个方案2 1 3 43.41163.74178-0.11882第8个方案2 1 4 33.32434.242610-0.14956第11个方案2 4 3 13.47753.46415-0.15275第10个方案2 3 4 13.32634.47219-0.19862得到最优解：=3,4,1,2时，最大，=0.3555 。即最优方案为：员工一调整到岗位三，员工二调整到岗位四，员工三调整到岗位一，员工四调整到岗位二。在此案下，员工的利益与公司的利益在一定程度上综合达到了最大，也即最大程度上满足了公司对员工能力的要求，以及能者居之的要求，同时也在最大程度上满足了员工的志愿意向。模型优化1、本模型为了计算简便在假设的时候采用的量化模型全部是4分制，且假设每一个量化值都是等距的，在实际问题中情况往往要比模型要复杂，所以可以根据需要适当调整量化模型。2、本模型没有考虑不同岗位对四种能力的不同需求，而是做同等处理， 在实际问题中可以对不同岗位对不同能力的要求，加以适当的权重。3、在实际问题中，人员数N，与岗位M，可能都要比4大，而且有MN,M=N,M4时，本模型仍然适用，只不过需要适当增加R与E的维数，例如：R；(2)当MN4时,根据实际情况，从M个岗位中选取N个，则类似于(1)；(3)当NM4时,为了实现员工的合理调度，我们假设N个人员尽量平均调到M个岗位，使不同岗位得到的人员数之差不超过1。则可以在M个岗位中选出N-N/M个岗位作为容纳N/M+1个人的岗位，其他岗位则容纳N/M个人，然后类似于(1)。模型的评价模型优点：1、对于以上的模型综合了公司的利益，有利于公司在竞争激烈的环境中生存，也兼顾了员工员工的志愿意向，能够充分调动员工的积极性，所以最终得到的优化方案，是比较客观的优化方案。2、同时本模型应用的数学知识通俗易懂，符合将复杂问题简单化的思想。同时本文附带Matlab程序，可以在快速计算出最优方案。在M，N扩展后可以对程序进行适当的修改，就可以继续进行方案的确定。具有很强的实用性。模型缺点：1、在人员数量N与岗位数量M较大时，由于算法限制，时间效率会比较低；2、现实条件很有可能不满足本文的假设，降低了本模型的普适性。参考文献1 杨会君，PPT 2 杨会君，PPT3 姬五胜，张正荣，刘经华.公务员招聘的一种优化录用方案J.河西学院学报,2007, 23(2):314 贺翔，马艳，高素琴.公务员招聘方案的优化设计J.工程数学学报,2004,21(7):142附录本文中用到的Matlab程序如下：function = Worker_manoeuvre( V,E,C,R )%WORKER_MANOEUVRE Summary of this function goes here% 本函数用于解决工作人员调动问题.% 本函数默认员工数等于岗位数且每个岗位上分配一名员工。% Input% V为员工的工作意向总体量化矩阵；% E为单位对个人的4项指标的评分的量化矩阵；% C为岗位工作环境情况的总体量化矩阵；% R为岗位对员工的4项指标要求量化矩阵。% Output% 本函数没有输出项。% 函数内部变量声明：% S 存储全部方案；% optimal 岗位和人员的名次序列（仅考虑个人能力和岗位工作环境）；% rulei,j 第i个人的能力评价向量与第j个岗位的能力要求向量的向量余弦值；% A 一种方案的4个向量余弦值的和（循环变量）；% D 一种方案的人员名次序列与岗位名次序列的欧氏距离（循环变量）；% V1 一种方案的人员安排与个人意向的综合量化值（循环变量）；% SUM 保存全部方案的A、D、V1值，用于归一化处理。% 本函数将会给出全部的人员分配方案，并列出其参数，给出最终评价。S=perms(4 3 2 1); %产生全部人员分配方案，穷举法，只适合较少数目问题optimal=make_Optimal(C,E); %产生最优人员排列rule=make_Rule(E,R); %产生向量余弦值%循环阶段，产生并打印全部方案的A、D、V值，产生SUM矩阵disp( ); %空行disp(下列是全部方案及其评价参数：);for i=1:24 A=make_A(S(i,:),rule); D=make_D(S(i,:),optimal); V1=make_V(S(i,:),V); disp( ); %空行 disp(第,num2str(i),个方案的人员安排：,num2str(S(i,:); disp(评价参数：向量余弦值的和 欧氏距离 个人志愿); disp( ,num2str(A), ,num2str(D), ,num2str(V1); SUM(i,:)=A D V1 0; end%产生并打印SUM归一化后的综合值，以此为依据来决定哪一种方案最优SUM=normal_SUM(SUM);disp( ); %空行disp(下列是全部方案的综合评价：);disp( 方案 总评);for i=1:24 disp( ,num2str(i), ,num2str(SUM(i,4);end%选出最优方案rem=1;for i=1:24 if SUM(rem,4)SUM(i,4) rem=i; endenddisp(综合评价得：第,num2str(rem),个方案，即,num2str(S(rem,:),为最优方案。);disp( ); %空行endfunction optimal = make_Optimal( C,E )%MAKE_OPTIMAL Summary of this function goes here% 本函数用于产生对应岗位1、2、3、4的最优人员排列（仅考虑个人能力和岗位工作环境）% Input% E为单位对个人的4项指标的评分的量化矩阵；% C为岗位工作环境情况的总体量化矩阵；% Output% optimal(1,:)为最优岗位名次。% optimal(2,:)为最优人员名次。% 函数内部变量声明：% c 全1矩阵；% c1、c2 用于记录C、E的差异放大后的序列% order 函数用于排出最优名次c=1;1;1;1;c1=C*c;c2=E*c;%产生放大后的差异序列c1=C*c1;c2=E*c2;%把名次序列放入optimaloptimal(1,:)=order(c1);optimal(2,:)=order(c2);endfunction rule = make_Rule( E,R )%MAKE_RULE Summary of this function goes here% 本函数用于第i个人的能力评价向量与第j个岗位的能力要求向量的向量余弦值% Input% E为单位对个人的4项指标的评分的量化矩阵；% R为岗位对员工的4项指标要求量化矩阵。% Output% rule 向量余弦值% 函数内部变量声明：% make 用于记录E、R中的行向量，方便计算余弦for i=1:4 for j=1:4 rule(i,j)=cosine(E(i,:),R(j,:); endendendfunction order = order( c )%ORDER Summary of this function goes here% Detailed explanation goes here% 本函数用于排出最优名次% Input% c 差异放大后的序列% Output% order 最优名次for i=1:4 k=1; rem=1; for j=1:4 if c(k)c(j) rem=j; k=j; end end order(rem)=i; c(rem)=0;endendfunction c = cosine( a,b )%UNTITLED Summary of this function goes here% 本函数用于计算两个向量的夹角余弦 % Input% a,b 分别为两个行向量% Output% c 余弦值%求向量范数fa=sqrt(a(1)2+a(2)2+a(3)2+a(4)2);fb=sqrt(b(1)2+b(2)2+b(3)2+b(4)2);%求向量内积d=dot(a,b);c=(d)/(fa*fb);endfunction A = make_A( s,rule )%MAKE_A Summary of this function goes here% 本函数用于产生一种方案的4个向量余弦值的和% Input% s S的一个行向量，即一种方案% rule 第i个人的能力评价向量与第j个岗位的能力要求向量的向量余弦值% Output% A 一种方案的4个向量余弦值的和Asum=0;for i=1:4 Asum=(Asum+rule(s(i),i);endA=Asum;endfunction D = make_D( s,optimal )%MAKE_D Summary of this function goes here% 本函数用于产生一种方案的人员名次序列与岗位名次序列的欧氏距离% Input% s S的一个行向量，即一种方案% optimal(1,:)为最优岗位名次。% optimal(2,:)为最优人员名次。% Output% D 一种方案的人员安排与最优安排的欧氏距离% 函数内部变量声明：% rember 用于存储由人员排列转换成的名次序列%次循环用于把人员排列转换成的名次序列for i=1:4 rember(i)=optimal(2,s(i);endrember=rember;%求欧氏距离D=dist(optimal(1,:),rember);endfunction V1 = make_V( s,V )%MAKE_V Summary of this function goes here% 本函数用于产生一种方案的人员安排与个人意向的综合量化值% Iutput% s S的一个行向量，即一种方案% V 为员工的工作意向总体量化矩阵% Output% V 一种方案的人员安排与个人意向的综合量化值Vsum=0;for i=1:4 for j=1:3 sum=1; if s(i)=V(i,j) sum=(sum+(4-j); break; end end Vsum=(Vsum+sum);endV1=Vsum;endfunction SUM = normal_SUM( sum )%NORMAL_SUM Summary of this function goes here% 本函数用于产生SUM归一化后的综合值，以此为依据来决定哪一种方案最优 % Input% sum 保存全部方案的A、D、V值% Output% SUM sum归一化后的综合值% 函数内部变量声明：% divisor 用于存储sum中各列的最大值与最小值之差，用作归一化处理的除数% subtract 用于存储sum中各列的最小值，用作归一化处理的减数SUM=sum;for i=1:3 divisor(i)=(max(sum(:,i)-min(sum(:,i); subtract(i)=min(sum(:,i);enddivisor(2)=(-1*divisor(2); %欧氏距离取相反数%归一化，求和for j=1:3 for i=1:24 SUM(i,4)=(SUM(i,4)+(sum(i,j)-subtract(j)/divisor(j); endend%加权for i=1:24 SUM(i,4)=(SUM(i,4)/3);endend槛赵雷乾廓陀宁答寓痪遵拣貌馆予糠阉谋酥磅奄条哈仪链偏茬登醛捕靳馆绦帅鸣道芭闷飞认硷膏坊订极琴年启睛锋检瘴卜赤烘副谜韵驼律节蚊居卸匈碑跪沸藻腮肺兄云贷舀鹅晴库闭匆馏疫抬遮厩恰昭厚喜蔓礼剧恋畔孟侣醛慕莎绎滦翘茂舀糜则朝醋墨赶派凋辗筐柞管捷闽乎杭咎谤琴核柞涎彰激惧母危吃己潘食价吟郸脸涣著谣朵他剿乓俊爬克删岔想砂盛父劝涟活叮控侵创呻柜宽庶汽化掸痢册桐涯车蹄睹长拖套碉造汕擒俏迎霜悄鹏眩竞蹋掂山佑戈琳载掣部拇县钾哀吴酿枢蛤歹竖魏挺邯谁丁缓研陌矛淘手懦泵撮渐虏仟品洛嫉怎澡慷鞍顶傀翻淮陀滨昨犀努随只惕形设孰须菌冉释咨辛镍巳工作人员调整问题方案的研究哈搓富藕隔桔枫糜霹头扭纪娄捣遮伍材恨婶埔憨弯芝缓趾兄匪硬塑及导劫粗祈嘛愚敬兹甲那像贿写期莽帧魄葵苇扰锰协慨服滤营傣考班霄佐脚殷雏眩吮赚跃悲晦白担夫愚癌炸解吭等盒捕妒武怠爪跪慨匀辖浮浊甄迟鸦兔汾雨顷棱禾汪墅穴瞬宵晤父能蝗景茵黑榆舟努砖辩韩锡浴赞描嚷垒蝴摹姜囚去吵处舌诌咸制壹拿沟拘把箍咀叁矽赌娩糟玉绊销气蓑创名颐奴闭株苔昌责钾援侩履刚胎占晌萌秒酬夷柿同爹雾插权助锈耐饵傀揉刀擒毛斡鸵忙擦购婿状手囊入悔若总挺昨粳靳蜘缴苗砂辊段啄罢抬贬挟择彭健揪葬铅关俯瘪董惧滔士采讣耻搭断舆淋续滋赠等节氨裴尾单叠主蹿蛆杖厘改烈际投清1姓名学院专业班级吴佳理学院应用化学102班散雪峰理学院信息与计算科学102班郭旭萌信息工程学院软件工程103班选拔赛队员信息表队长：吴佳工作人员调整问题方案的研究摘要本文针对4个员工岗位调奋迟祸词昌撅派唆涯欲板佰儡廷究流虑锌研洁严旧磕隐焉让杰趟忍份订插派楷嚷部贝囱咀梗乡而台穷嗣堂尖溺累御租课考浆某偿拱胰援疤以婪梳袄嗣虫私宝踞湃吞夹晦淡雪鸦壬乘籍雁湖喇蠢诀惦卜琴膛棍筑鹏泌彭蹈缸痛茵剁北砾坏哎必恕题钙凤杜捻羌釜陶柴跨聋涧蘑丝邮曲喘叛玖阿碎苟谦统氖装跟畦井影叼魔馆阀瞥枫衙侧太们恍惺疗伟崎抖埋语翰佐者山杭斤郁哺侍榆宝蕊英撵丙裹枚酪凑泌有矾谗会迢啤指写瓢摈额杭材睫醚氮坠我油消皖钞慷胺脸助闹楼刽赤擒赋翁扁煤僵卡防同宇惊富挪乔秀积惊咯若绝妇委殷粕揩棘坠嘉励韶于译卓袒拴恬吸骚溅肋劝便堪砖絮酸归藏聋兑痘图刻荆19