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文檔簡介
1、隨著都市生活節(jié)奏的加快及專業(yè)化分工的發(fā)展,家政服務(wù)已成為現(xiàn)代都市中一個新興的服務(wù)產(chǎn)業(yè),對于滿足現(xiàn)代家庭的生活需求、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)分工和解決勞動力就業(yè)問題具有重要的意義,已被國家列為社區(qū)服務(wù)業(yè)發(fā)展的重點之一。
從未來的發(fā)展與需求看,家政服務(wù)是一個復(fù)雜的個性化技能服務(wù)與環(huán)境、文化、心理的適應(yīng)性調(diào)節(jié)及融合默契過程,其供需匹配的滿意程度將隨著人們需求層次的提高而受到多方面復(fù)雜因素的影響。傳統(tǒng)的家政服務(wù)供需匹配方式只強(qiáng)調(diào)雇主對家政從業(yè)人員
2、的勞動力技能、工作時間、薪酬水平、健康狀況、年齡性別及從業(yè)經(jīng)歷等基本條件的要求,難以考慮到雙方在文化背景、行為方式、生活習(xí)慣及心理特點方面的差異與沖突,匹配效率低下、滿意程度不高。
本文針對上述問題作了探索性研究,為家政服務(wù)提供了一種群體智能的匹配方式,并對相關(guān)技術(shù)及其實現(xiàn)方式進(jìn)行了分析與闡述。上述匹配方式通過聚類和匹配兩個過程來實現(xiàn)雇主與家政從業(yè)人員之間的供需匹配。聚類過程主要實現(xiàn)簡單匹配,滿足的是一些客觀條件;匹配過程
3、主要實現(xiàn)復(fù)雜匹配,滿足的是一些主觀條件。在聚類過程中,本文引用了由復(fù)旦大學(xué)戴偉輝、劉壽吉、王春詩等人提出基于群體智能的優(yōu)化蟻群聚類算法,該算法是在參考Denueubourg提出的基本模型以及LF算法的基礎(chǔ)上提出的,通過引入調(diào)整過程和短期記憶,使得蟻群在搬運物體的過程中能夠參考?xì)v史信息,并對蟻群形成的聚類進(jìn)行迭代調(diào)整,從而提高了算法的收斂速度和聚類的有效度。在匹配過程中,本文采用了基于人元模型的軟匹配技術(shù),該技術(shù)首先對家政服務(wù)人員和雇主構(gòu)
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