绩效评价中最优基础工作量的研究

【目的】研究绩效分配中最优基础工作量问题。【方法】利用多目标优化工具。【结果】建立与基础工作量相关的分值转换模型、满意度模型,得到以最小化满意度差的平方和、最大化满意度和为目标的多目标优化模型,并利用遗传算法对此多目标优化模型求解。【结论】结果表明此多目标优化模型存在弱有效解,且是科学合理的。     

绩效评价中最优基础工作量的研究

【目的】研究绩效分配中最优基础工作量问题。【方法】利用多目标优化工具。【结果】建立与基础工作量相关的分值转换模型、满意度模型,得到以最小化满意度差的平方和、最大化满意度和为目标的多目标优化模型,并利用遗传算法对此多目标优化模型求解。【结论】结果表明此多目标优化模型存在弱有效解,且是科学合理的。
     

绩效评价中分值聚合的多目标优化方法*

评价分数的优化处理在绩效评价中具有重要意义,绩效评价中的分值处理过程包括评价分数的归一化处理和分数的聚合两个阶段;针对绩效评价中评价分数的聚合问题,建立了新的多目标优化模型,并利用遗传算法对模型进行了求解,其研究结果克服了最近由Andrés等人提出的360度绩效模型存在的一些不足。