Thesis etd-04282021-094404 |
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Thesis type
Tesi di laurea magistrale
Author
DI NARDO, ELISA
URN
etd-04282021-094404
Thesis title
Modelli di Ottimizzazione e Approcci Risolutivi per un Problema Reale di Gestione del Personale
Department
MATEMATICA
Course of study
MATEMATICA
Supervisors
relatore Prof. Frangioni, Antonio
Keywords
- Approcci Risolutivi
- Gestione
- Modelli
- Ottimizzazione
- Personale
Graduation session start date
14/05/2021
Availability
Withheld
Release date
14/05/2091
Summary
Questo lavoro di tesi è stato realizzato collaborazione con la società Adecco, che si occupa di gestione del personale per i clienti, tipicamente operanti nell’ambito della grande distribuzione.
Il problema evidenziato dalle aziende che si rivolgono alla Adecco è la difficoltà nel gestire correttamente le proprie risorse e nel beneficiare a pieno delle proprie potenzialità in termini di risparmio ed efficienza.
È quindi fondamentale pianificare le assunzioni per svolgere il lavoro a costo minimo.
Abbiamo sviluppato un modello matematico di programmazione lineare mista intera che permetta di trovare la soluzione ottima del problema che consiste nel determinare quanti lavoratori e di quale tipologia assumere, la durata del loro contratto e quando devono prendere servizio, in modo da soddisfare la richiesta di lavoro e minimizzare i costi complessivi del lavoro.
Abbiamo inoltre implementato un algoritmo tramite il quale è possibile ottenere una buona soluzione del problema in tempi accettabili.
Il problema evidenziato dalle aziende che si rivolgono alla Adecco è la difficoltà nel gestire correttamente le proprie risorse e nel beneficiare a pieno delle proprie potenzialità in termini di risparmio ed efficienza.
È quindi fondamentale pianificare le assunzioni per svolgere il lavoro a costo minimo.
Abbiamo sviluppato un modello matematico di programmazione lineare mista intera che permetta di trovare la soluzione ottima del problema che consiste nel determinare quanti lavoratori e di quale tipologia assumere, la durata del loro contratto e quando devono prendere servizio, in modo da soddisfare la richiesta di lavoro e minimizzare i costi complessivi del lavoro.
Abbiamo inoltre implementato un algoritmo tramite il quale è possibile ottenere una buona soluzione del problema in tempi accettabili.
File
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