家政服務的群體智能匹配技術研究.pdf

1、隨著都市生活節(jié)奏的加快及專業(yè)化分工的發(fā)展,家政服務已成為現(xiàn)代都市中一個新興的服務產(chǎn)業(yè),對于滿足現(xiàn)代家庭的生活需求、促進產(chǎn)業(yè)分工和解決勞動力就業(yè)問題具有重要的意義,已被國家列為社區(qū)服務業(yè)發(fā)展的重點之一。
　　 從未來的發(fā)展與需求看,家政服務是一個復雜的個性化技能服務與環(huán)境、文化、心理的適應性調節(jié)及融合默契過程,其供需匹配的滿意程度將隨著人們需求層次的提高而受到多方面復雜因素的影響。傳統(tǒng)的家政服務供需匹配方式只強調雇主對家政從業(yè)人員

2、的勞動力技能、工作時間、薪酬水平、健康狀況、年齡性別及從業(yè)經(jīng)歷等基本條件的要求,難以考慮到雙方在文化背景、行為方式、生活習慣及心理特點方面的差異與沖突,匹配效率低下、滿意程度不高。
　　 本文針對上述問題作了探索性研究,為家政服務提供了一種群體智能的匹配方式,并對相關技術及其實現(xiàn)方式進行了分析與闡述。上述匹配方式通過聚類和匹配兩個過程來實現(xiàn)雇主與家政從業(yè)人員之間的供需匹配。聚類過程主要實現(xiàn)簡單匹配,滿足的是一些客觀條件;匹配過程

3、主要實現(xiàn)復雜匹配,滿足的是一些主觀條件。在聚類過程中,本文引用了由復旦大學戴偉輝、劉壽吉、王春詩等人提出基于群體智能的優(yōu)化蟻群聚類算法,該算法是在參考Denueubourg提出的基本模型以及LF算法的基礎上提出的,通過引入調整過程和短期記憶,使得蟻群在搬運物體的過程中能夠參考歷史信息,并對蟻群形成的聚類進行迭代調整,從而提高了算法的收斂速度和聚類的有效度。在匹配過程中,本文采用了基于人元模型的軟匹配技術,該技術首先對家政服務人員和雇主構