员工培训排课系统遗传算法英文文献翻译 第2页
2. 2职工教育和培训
理想的政策对员工培训的企业应涵盖教育、培训和发展。按照构想，终身学习，员工培训需要进行系统规划，合理设计课程。教育是指着眼于潜在需求的企业，并通过长期培训，帮助个人获得一般知识。培训应强调即时需求，在企业内帮助个人获得的专业知识，根据这个概念，“现在学习，并立即适用。”发展，就是要拓宽思路和提高作为一个整体，通过长期培养(刘李，1995年) 。
松下幸之助松下，日辣文论文网毕业论文
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http://www.751com.cn/公司，而外部讲师外部培训。培训范围包括雇员的专门技术，技能和知识的发展，改变态度，动机教育和提高人们的工作意愿。科目的训练是分开层次，管理水平，监管水平和经营水平。此外，训练方法是属于月的在职培训(80%) ，离岗培训(JT) ，自我开发(SD)。我们着重培养学生的操作水平的员工。也就是说，模型训练计划安排审议，并制订操作级别员工培训下场外的JT环境。
2.3 计算机技术的教育和培训
计算机辅助教学(CAI )是发达国家在50年代，利用第二代电脑作为工具的。 1960年，柏拉图系统中的伊利诺大学是一个CAI系统，对学生的教育。在1960年代，它发展分支方案，根据水平和反应的学生，使自我控制流量的教学材料和选用的教材，走向个性化教学。但是，用户只限于大学生，有几个公司和军事设施。在七十年代，随着越来越多人使用的微型计算机，开发CAI系统，大受欢迎(泰，1994 )。克洛特( 2001 )的定义是，电子教育系统模型( 351度模型)作为一种辅助设计者不同的电子学习环境 策划并实施一项具体的学习情况，与注重个人条件与氛围的学习小组。351的模型，是由四个层次，每个由不同的组件解决具体问题，每一层。当构建一个学习的情况下，规划者、调度和主持人一起与一个明确的看法，特别是他们学习的情况记录。然后用351模型，其设计过程中，包括物体从每一层。每个对象由一个或更多的战略得以实施，以达到学习目标的课程。 这种做法的承诺，以增加成功的机会质量和互通性。
罗宾逊、普安、汉密尔顿(1998)提出了一个基于Web方式，以方便教材变换不同电脑平台。他们设计的教材，利用网页增强Java应用，视频剪辑和动态HTML 。山墙页( 1980年) ，分教学设计与现代教育技术分为四个步骤。第一步是编程语言，在教学材料分为紧密相连的学习单元。学前组，先决条件是要进到下一个单位，而各单位当然是按顺序相连。第二步是抢教科书采用分支策略。在回答学生的问题，体制问题，按照他或她的选择，会跳转到另外的学习单元。 步骤三是自适应课件，介绍概念的调节过程。可调当然确保分支的时候，不仅要根据具体的选择学生就某一个问题，而且还结合了总成绩的学生。而第四步是生成，在教学材料的分析，人工智能( AI ) 围绕学生的需要，以创造出最适合的材料(刘李，1995年) 。
计算机管理教学( CMI )最初是在70年代初期(克涅泽克，1991年) 。 贝克海事定义为利用电脑来管理教学活动，为学生的个性化阿尔瓦雷斯-巴尔德斯等。他提出了许多教学和管理职能，海事系统等设定的教学目标， 安排教学材料，提供测试和汇报学习进展。海事系统是用来管理教学活动，并通过知识的使用电脑。为了更具体地讲，语言是能够管理的教学活动中的知识，而非管理，教学活动，技能和情感。作为发展信息和通信技术，设计与应用语言的改进和接近理想的情况个性化教学。在未来，实现个性化教育和培训相结合的人工智能技术，行政及教学实施 教育观念的适应性学习。
2.4 遗传算法
遗传算法自适应启发式搜索算法的前提是思想进化的自然选择和遗传。这一概念的基本算法是为了模拟过程中的自然系统所需的演变，以下的原则是达尔文进化论。最早由约翰霍兰在美国密西根大学，镓被证明是一种有效的搜索算法(林 1995年，林王鲁宁。 1995年和孟庆梅，1997 )。它已得到广泛的研究，测试和应用领域的管理科学与工程。 在对比研究，例如孟庆梅 ( 1995 )比较了5种优化算法的工程问题，并发现遗传算法优于其他优化算法。
用GA解决优化问题，目标函数必须制订一个健身功能，这是健身的一种制度，其外部环境的影响，企业的业绩指标体系。如果这个组织的价值功能的健身方法的优化目标，使系统的性能更好。GA的发展找到最优解与健身的一些人工操作过程中， 模拟自然选择和遗传的，如复制、交叉和变异。 基本原理GA的发展，由简单的遗传算法，遗传算法(戈德堡，1989 )。镓是适用于各种研究领域和表现能力找到最优解迅速(阿罗约银和，2005年，张涌，2005年和埃莱贝德，2003年和库姆拉尔，2005 ) 。
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