Algoritmo genético en la optimización de la asignación del capital humano de los gobiernos locales provinciales de la región Puno
Descripción del Articulo
La presente investigación nace de la problemática que tienen los gobiernos locales en el proceso de asignación de personal, como se sabe a través de medios de comunicación o al momento de hacer uso de los servicios del estado, se observa la poca capacitación y empatía hacia los usuarios, estos probl...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis doctoral |
| Fecha de Publicación: | 2018 |
| Institución: | Universidad Nacional Del Altiplano |
| Repositorio: | UNAP-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/8119 |
| Enlace del recurso: | http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/8119 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Administración Optimización de Capital Humano Modelos y Estilos de Gestión Empresarial |
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Administración Optimización de Capital Humano Modelos y Estilos de Gestión Empresarial |
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La presente investigación nace de la problemática que tienen los gobiernos locales en el proceso de asignación de personal, como se sabe a través de medios de comunicación o al momento de hacer uso de los servicios del estado, se observa la poca capacitación y empatía hacia los usuarios, estos problemas se deben a la mala asignación del capital humano dentro de la institución. La investigación tiene como objetivo principal hacer uso de un Algoritmo Genético para la optimización de asignación de capital humano de los Gobiernos Locales Provinciales de la Región Puno. Para el diseño del algoritmo genético, se analizó los algoritmos más usados de optimización de asignación de personal como el algoritmo húngaro, luego se diseñó el algoritmo genético basado en los factores de personalidad según el Test de Cattell F16 lo cual permitió tener una adecuada codificación de la cadena genética y los operadores genéticos. Se aplicó la Metodología Métrica 3 para el desarrollo de la aplicación Web y en las conclusiones de la investigación se demuestra la eficiencia que tienen los algoritmos genéticos en comparación con los algoritmos más comunes de optimización, El algoritmo genético es apropiado para la asignación de personal y se demostró por medio de la prueba de rangos de Wilcoxon, que los algoritmos genéticos mejoran significativamente la asignación de capital humano en gobiernos locales. |
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Nota importante:
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