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1701315517 假设有三名大学毕业生A君、B君和C君,他们应聘的企业有三家,分别是α商事、β建设和γ证券。这三名毕业生已经分别通过了上述三家公司的初试,而且对三家公司都有了详细的了解。于是,在他们心中,也分别对自己理想的公司进行了排名。然后,三人同时去参加自己认为最理想的公司的第二次面试。从公司一方来看,通过第一次面试,他们也对三名毕业生进行了一个排名。毕业生的就业志愿和企业方面对毕业生的评价,如下表所示。
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1701315522 那么,该如何进行优化组合,才能让企业雇用到自己最理想的人才,又让毕业生找到自己最理想的公司呢?企业会为自己最中意的人选留出岗位(内定),而对其余的求职者加以拒绝(不合格)。被拒绝的毕业生就要去下一家公司面试。
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1701315527 ~最优配置/盖尔-沙普利算法②~
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1701315529 我们先来看一下三位毕业生的第一志愿。A君、B君的第一志愿都是α商事,于是两人都去α商事接受第二次面试。而α商事最想招聘的人才是A君,于是α商事雇用了A君,这便形成了最优配置。被α商事拒绝的B君只好去自己的第二志愿公司面试。C君先去了自己的第一志愿γ证券面试,但是,对于γ证券来说,C君只排在第三名,所以γ证券只是暂时保留了C君的名额,希望有更合适的人来面试。
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1701315531 被α商事拒绝的B君来到自己的第二志愿公司——γ证券面试。γ证券对B君的评价高于C君,因此他们录用了B君,拒绝了C君。被γ证券拒绝的C君得知自己的第二志愿——α商事已经结束招聘,只好去自己的第三志愿——β建设接受面试。因为没有其他毕业生到β建设应聘,所以β建设就录取了C君。最终,三名毕业生全都找到了工作,双向选择结束了。毕业生和企业之间的配置,如下所示:
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1701315533 A君——α商事B君——γ证券C君——β建设
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1701315535 没有比以上更好的组合了。这样的组合就是纳什均衡,也就是最优配置。找出这种最理想的配置组合的方法,叫作盖尔-沙普利算法。
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1701315537 这种算法也适用于公司内部的岗位分配。有些求职者虽然被自己理想的公司录用了,但是由于没有被分配到合适的岗位上,工作很不顺利,于是早早地提出了辞职。为了避免这种情况的发生,最大限度地发挥人才的能力,可以用盖尔-沙普利算法为不同的职员找到相对更为合适的工作岗位。
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1701315545 石头剪刀布博弈心理学 [:1701313767]
1701315546 石头剪刀布博弈心理学 主动求婚好处多,还是等对方求婚占便宜?
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1701315548 ~最优配置/配置的主导权~
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1701315550 和求职问题一样,选择结婚对象的问题,也是人生中的一件大事。正因为大家都知道这件事的重要性,所以更容易紧张不安、犹豫不决,结果常常错过了求婚的最佳时机,造成终生遗憾。如果从得失的角度来衡量,那么是求婚的一方好处多,还是等对方求婚的一方占便宜呢?
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1701315552 为了弄清这个问题,我们先来看一道例题。假设有三男三女,他们在彼此心目中的位置有先后顺序。男女之间的感情,按深厚程度排序如下。那么,男性主动求婚和女性主动求婚的结果会不一样吗?
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1701315554 A先生:a>b>c B先生:a>b>c C先生:c>b>a
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1701315556 a小姐:A>B>C b小姐:A>C>B c小姐:A>B>C
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1701315558 我们用前一小节的方法,分别来看一下男性主动求婚和女性主动求婚时的理想搭配方式。如果男性主动求婚的话,那么结果是A先生配a小姐,B先生配b小姐,C先生配c小姐。对于A先生和C先生来说,选择的对象都是自己的第一候选人。反过来,对于b小姐和c小姐来说,来求婚的都是她们的第三候选人。接下来看看女性主动求婚的结果,a小姐会选A先生,b小姐会选C先生,c小姐会选B先生。这样一来,b小姐和c小姐都找到了自己心目中的第二候选人,比男性主动求婚的结果要好一些。由此可见,男性主动求婚,结果就对男性有利;女性主动求婚,结果就对女性有利。所以,大家不要再等着对方来求婚,赶快先下手为强吧!
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