کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6853681 1437241 2018 6 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Forest algorithm based staff incentive mechanism design of non-public enterprise from the perspective of positive organizational behavior
ترجمه فارسی عنوان
الگوریتم جنگل مبتنی بر انگیزه کارکنان طراحی سازمانی از شرکت های غیر عمومی از منظر رفتار سازمانی مثبت است
کلمات کلیدی
رفتار سازمانی مثبت، مالکیت غیر دولتی، مکانیسم ترویج
ترجمه چکیده
به منظور افزایش اثربخشی مؤسسه مشوق انگیزشی کارکنان غیر دولتی، این مقاله روش پیشنهادی را برای مکانیسم انگیزشی کارکنان غیر دولتی از دیدگاه رفتار سازمانی مثبت ارائه می دهد. اولا، مکانیسم انگیزشی کارکنان غیر دولتی را مورد بررسی قرار می دهد و سیستم ارزیابی شاخص را از جنبه هایی مانند انگیزه توانایی انگیزشی موفقیت و انگیزه محیطی ایجاد می کند؛ دوم، الگوریتم جنگی را برای استفاده از رشد مستقل درخت ها و ایجاد رای برای جستجو موازی به منظور افزایش اثربخشی ارزیابی مدل معرفی می کند و بر اساس استراتژی توزیع وزن تصادفی برای افزایش بهره وری محاسبه الگوریتم جنگل؛ در نهایت، اثربخشی الگوریتم را از طریق تحلیل تجربی بررسی می کند.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In order to enhance the effectiveness of the staff incentive mechanism of non-public enterprise, this paper puts forward a design method for staff incentive mechanism of non-public enterprise from the perspective of positive organizational behavior. Firstly, it researches the staff incentive mechanism of non-public enterprise and establishes the index evaluation system from the aspects such as achievement incentive capability incentive and environment incentive; secondly, it introduces forest algorithm to use the independent growth of trees and make votes for parallel searching in order to enhance the effectiveness of model evaluation, and bases on the random weight distribution strategy to enhance the calculation efficiency of forest algorithm; finally, it verifies the effectiveness of the algorithm through empirical analysis.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Cognitive Systems Research - Volume 52, December 2018, Pages 132-137
نویسندگان
,