合理分配工作问题的多模型比较
岗位职责分配模型精讲
岗位职责分配模型精讲在一个组织或企业中，岗位职责的分配是非常重要的。
它不仅能够确保每个员工都能清楚地知道自己的职责范围，还能够提高工作效率和团队合作。
本文将深入探讨岗位职责分配模型，帮助读者更好地理解和应用这一模型。
首先，我们来了解一下岗位职责分配模型的基本原则。
这个模型的核心理念是“分工协作”，即将一个大的任务分解为多个小的子任务，并将这些子任务分配给不同的员工。
每个员工负责完成自己所分配的子任务，然后通过协作和合作，最终完成整个任务。
在实际应用中，岗位职责分配模型可以采用不同的方式。
一种常见的方式是按照员工的专业能力和技能来分配任务。
例如，在一个软件开发团队中，可以根据员工的编程技能和经验将任务分配给不同的程序员。
这样可以确保每个人都能发挥自己的专长，提高整个团队的工作效率。
另一种常见的方式是按照员工的兴趣和偏好来分配任务。
这种方式可以增加员工的工作动力和满意度。
例如，在一个市场营销团队中，可以根据员工的兴趣和擅长领域将市场调研、广告策划、销售推广等任务分配给不同的人员。
这样可以激发员工的工作热情，提高工作质量和效果。
除了按照能力和兴趣来分配任务，岗位职责分配模型还可以考虑员工的工作负荷和时间管理。
有些员工可能已经承担了很多任务，而有些员工可能相对空闲。
在这种情况下，可以通过重新分配任务，平衡员工的工作负荷，确保每个人都能充分利用自己的时间和资源。
此外，岗位职责分配模型还需要考虑到员工之间的协作和沟通。
在一个团队中，不同的员工之间需要相互配合和合作，才能完成整个任务。
因此，在分配任务时，需要考虑员工之间的配合关系和沟通能力。
有些任务可能需要团队合作，有些任务可能需要个人独立完成。
通过合理分配任务，可以促进团队的协作和沟通，提高整个团队的绩效。
最后，岗位职责分配模型需要不断进行评估和调整。
随着组织和团队的发展，员工的能力和兴趣可能发生变化。
因此，需要定期评估员工的表现和需求，进行任务的重新分配和调整。
名额分配问题的多目标优化模型
名额分配问题的多目标优化模型摘要：利用实际分配名额逼近理想分配名额的思想，建立名额分配问题的多目标优化模型。
结合LINGO软件给出模型计算方法，对一些问题进行了具体计算，从数值结果看，该方法是正确和有效的。
关键词：名额分配多目标规划偏差Multi-objectives Programming Model on Quota of People-allocationWang Shengwen zhang xianxiu(Dept. of Math., liupanshui normal college, Guizhou liupanshui )Abstract：Multi-objectives programming model on quota of people-allocation is set up by the thought that the actual quota approaches the ideal quota, and the solution of the model has been given. At last a sample problem of a large data checks the correctness of the solution.Key words: Quota of People-allocation, multi-objectives programming, Lingo1.引言名额分配问题，是政治学中的一个数学问题，“按人口比例分配议员名额”的计算方法的问题,是数学在政治学中的一个应用。
首先于1790年由Hamilton 提出，并在1880年的美国众议院选举中得到运用。
然而Hamilton方法在实际操作时，易出现一些矛盾的结果(即Alabama悖论)[2]。
1982年由D.N.Burghes,Huntley等人提出了一种Q方法[1]解决了这一矛盾。
资源分配的管理科学模型研究
资源分配的管理科学模型研究简介资源分配是一项重要的管理决策，对于各个领域的组织来说都是至关重要的。
在过去的几十年里，管理科学家们开发了许多科学模型，以帮助决策者更好地进行资源分配。
本文将探讨一些常见的管理科学模型，并分析其在资源分配中的应用。
第一部分：线性规划模型线性规划模型是资源分配领域中最广泛应用的一种管理科学模型。
这个模型基于线性约束和线性目标函数，通过最大化或最小化目标函数来决定资源的最佳分配方案。
这个模型可以应用于各种资源的分配，如资金、人力、物料等。
通过设置适当的约束条件，线性规划模型可以帮助决策者在资源有限的情况下做出最优决策。
第二部分：网络流模型网络流模型是一种将资源分配问题转化为网络问题来求解的管理科学模型。
在这种模型中，资源被视为流动在网络中的物质，而网络的边代表资源的流向。
通过建立网络模型，并设置适当的约束条件和目标函数，可以通过最大流算法或最小费用流算法来确定最优的资源分配方案。
网络流模型通常用于面临物流、运输、通信等问题的组织，能够帮助决策者降低成本、提高效率。
第三部分：动态规划模型动态规划模型是一种适用于多期决策问题的管理科学模型。
在资源分配中，决策者通常面临着长期和短期的资源投入决策。
通过建立一个有限的决策序列，并使用递归的方式求解最优决策序列，动态规划模型可以帮助决策者在短期和长期之间做出最优的资源分配决策。
这种模型通常用于面临复杂环境和不确定性的组织，能够帮助决策者适应不断变化的市场条件和需求。
第四部分：随机规划模型随机规划模型是一种考虑不确定性和风险的管理科学模型。
在资源分配中，决策者常常面临各种不确定因素，如市场波动、自然灾害等。
通过建立一个随机规划模型，并使用概率论和统计学的方法来分析可能的风险和不确定性，可以帮助决策者制定适应不确定环境的最优资源分配方案。
随机规划模型通常用于金融、保险、供应链等领域的组织，能够帮助决策者减少风险、增加收益。
结论资源分配是一项重要的管理决策，对于各个领域的组织来说都是至关重要的。
资源分配优化模型与方法研究
资源分配优化模型与方法研究随着社会的发展，资源分配问题日益突出。
如何合理分配有限的资源，使其得到最大化利用，一直是各个领域研究的重要课题。
本文将探讨资源分配优化模型与方法的研究。
一、资源分配的挑战与意义资源分配是指将有限的资源分配给不同的需求方，以满足其各自的需求和利益。
资源可以是货币、时间、能源等各个方面的资源。
然而，由于资源的有限性和需求方的多样性，资源分配问题变得异常复杂。
因此，优化资源分配模型和方法对于提高资源利用效率、实现社会公平和经济效益具有重要意义。
二、常见的资源分配优化模型与方法1. 线性规划模型线性规划是一种常见的资源分配优化模型。
它假设资源之间的关系是线性的，并且要求目标函数和约束条件都是线性的。
通过构建数学模型，线性规划可以找到最优的资源分配方案。
然而，线性规划模型在处理非线性问题时存在局限性。
2. 整数规划模型整数规划是线性规划的一种扩展，它要求资源分配的决策变量必须取整数值。
通过引入整数变量，整数规划模型可以更好地处理离散资源分配问题。
例如，在货物配送领域，整数规划可以帮助决策者确定哪些仓库应该配送哪些订单，以最小化总配送成本。
3. 动态规划模型动态规划是一种常用的优化方法，尤其适用于资源分配问题中的决策序列。
它通过将问题分解成一系列子问题，并利用递归的方式求解，从而得到最优的资源分配策略。
动态规划可以解决一些复杂的资源分配问题，如项目调度和机器排程等。
4. 综合评价模型综合评价模型是一种将多个因素综合考虑的资源分配方法。
它通过设定各个资源因素的权重，将不同因素综合起来，得到最优的资源分配方案。
例如，在城市规划中，可以利用综合评价模型来确定市政项目的优先级，以实现城市可持续发展。
三、资源分配优化模型与方法的应用领域资源分配优化模型与方法广泛应用于各个领域。
其中，供应链管理是一个典型的应用领域。
通过优化资源的分配和调度，可以提高供应链的运作效率，并降低成本。
另外，医疗卫生领域也是一个重要的应用领域。
运用多目标规划模型解决资源分配问题
运用多目标规划模型解决资源分配问题资源分配是一项重要的管理任务，无论是在企业中，还是在社会中，都需要合理分配资源以实现最佳效益。
然而，资源分配问题常常具有多个冲突的目标，如提高效率同时降低成本，在满足客户需求的同时保持环境可持续性等。
为了解决这一复杂问题，多目标规划模型被广泛引入，并取得了显著的成果。
多目标规划是一种数学优化方法，通过设置多个目标函数和约束条件，以求解最优解。
它与传统的单目标规划方法相比，能够更好地平衡各个目标之间的关系，以及资源之间的相互影响。
首先，多目标规划模型能够解决资源分配问题中的效率与成本之间的矛盾。
在生产过程中，企业需要提高效率以降低生产成本，但这往往会牺牲产品质量或客户满意度。
多目标规划模型可以综合考虑这两个因素，并找到一种最佳的资源分配方案，既提高了效率，又能够控制成本。
其次，多目标规划模型还能够解决资源分配问题中的时间与效率之间的矛盾。
在某些情况下，追求最高效率可能会导致项目的延期或质量不达标。
多目标规划模型可以通过设定目标函数和约束条件，平衡时间与效率的关系，确保项目能够按时完成，并保持较高的效率。
此外，多目标规划模型还能够解决资源分配问题中的环境与效益之间的矛盾。
在资源有限的情况下，企业需要在保证环境可持续性的前提下提高经济效益。
多目标规划模型可以将环境因素纳入考虑范围，并通过设定相应的约束条件，找到一种既能保护环境，又能实现经济效益的资源分配方案。
运用多目标规划模型解决资源分配问题需要进行以下步骤：首先，明确分配资源的目标。
根据具体情况，确定资源分配的目标函数，如最大化利润、最小化成本、最大化客户满意度等。
其次，建立资源分配模型。
根据目标函数和约束条件，建立数学模型，描述资源分配的关系和限制。
可利用线性规划、整数规划、动态规划等方法建立模型。
然后，求解模型并得出最优解。
通过运用相关的数学算法和计算工具，求解多目标规划模型，并得出最佳的资源分配方案。
最后，评估和优化方案。
人力资源安排的最优化模型
人力资源安排的最优化模型【摘要】本文主要探讨了人力资源安排的最优化模型，通过分析其重要性、研究背景和研究意义。
在介绍了人力资源安排最优化模型的基本原理、已有研究成果分析、影响因素分析、建立方法和实例分析。
结论部分分析了人力资源安排最优化模型的实际应用价值和未来研究方向，并进行了总结。
通过本文的内容，读者可以深入了解人力资源安排的最优化模型在实践中的重要性及其未来发展方向，为相关领域的研究和实践提供参考。
【关键词】人力资源安排、最优化模型、引言、研究背景、研究意义、基本原理、已有研究成果分析、影响因素分析、建立方法、实例分析、结论、实际应用价值、未来研究方向、总结。
1. 引言1.1 人力资源安排的最优化模型的重要性人力资源安排的最优化模型在现代企业管理中起着至关重要的作用。
随着经济的全球化和市场竞争的激烈化，企业需要更有效地利用人力资源，提高生产效率和员工满意度。
通过建立合理的人力资源安排模型，可以帮助企业更好地分配人力资源，合理安排员工的工作任务和轮岗计划，提高工作效率，降低成本，增强企业竞争力。
人力资源安排的最优化模型能够充分考虑员工的个体特点和技能水平，通过合理的匹配和调度，实现员工的最佳配置，提高员工的工作积极性和专业技能。
优化模型还可以根据企业的实际情况和需求，灵活调整人力资源的数量和结构，让企业在面对市场变化时能够迅速适应，保持竞争力。
建立健全的人力资源安排模型还可以帮助企业预测未来的人力需求，提前做好人才储备，为企业的发展提供保障。
人力资源安排的最优化模型对于企业的长期发展和持续经营至关重要，只有建立科学合理的模型，才能更好地实现人力资源的最大化利用和价值创造。
1.2 研究背景人力资源安排的最优化模型是一种帮助企业有效管理人力资源并提高生产效率的重要工具。
在当今竞争激烈的市场环境中，企业需要更加科学合理地安排人力资源，以适应市场变化和提高竞争力。
而随着信息技术的不断发展和应用范围的扩大，人力资源安排的最优化模型越来越受到企业的重视和青睐。
工作任务安排 博弈论模型
工作任务安排博弈论模型工作任务安排在进行工作任务安排时，需要考虑以下方面：1. 谁将负责完成任务2. 任务的时间限制3. 任务的复杂度4. 资源的限制5. 任务的优先级首先，明确谁将负责完成任务是非常重要的。
任何一项任务都需要有一个责任人，他或她将负责确定任务的完成时间，并监督任务的进度。
其次，任务的时间限制也是一个关键因素。
需要在任务分配时为任务设置一个明确的截止日期。
如果任务的时间限制比较紧迫，可能需要考虑安排更多的资源来确保任务按时完成。
任务的复杂度也需要考虑。
如果任务比较容易完成，可能只需要分配给一名员工。
如果任务比较复杂，可能需要将任务分配给多个团队成员来完成。
资源的限制也需要考虑。
这包括人员和资金等方面的限制。
如果资源比较有限，可能需要重新评估任务的时间限制以及任务的优先级。
最后，任务的优先级也是一个关键因素。
有些任务比其他任务更紧急或更重要。
在任务分配时，需要考虑任务的紧急程度，以便将资源分配给最重要的任务。
任务安排的成功取决于细节的管理和团队合作。
通过合适的任务分配和跟进，您的团队将能够应对挑战并取得成功。
博弈论模型博弈论是一种研究策略和行为的数学模型。
它用于研究决策者如何在面临竞争对手的情况下做出最优决策。
博弈论模型是建立在对策略和概率的深刻理解之上的。
博弈论模型包含以下几个重要概念：1. 策略：决策者可以在特定时间内执行的行动序列。
2. 有效策略：在最优策略中选出的一组策略，它可以保证在任何情况下都可以获得最佳结果。
3. 非合作博弈：一组独立的决策者在没有达成合作共识的情况下进行的博弈。
4. 合作博弈：一组合作决策者基于共同利益进行的博弈。
5. 零和博弈：一种博弈模型，其中每个决策者的利益都是互相矛盾的。
博弈论模型可以帮助人们制定决策策略，解决重要的问题。
例如，企业可以使用博弈论模型来制定最佳的产品定价策略。
政府可以使用博弈论模型来解决涉及国家利益的争端。
总之，博弈论模型是一个强大的分析工具，可以帮助人们在面对复杂的决策问题时做出最佳决策。
委员名额分配公平性问题
数学建模第一次作业委员分配的公平性问题摘要：遇到人员分配的问题，我们第一个反应很自然就会想到人多一方分的多，人少一方自然就少。
但粗略的分配很容易导致不公平的出现，本文就是讨论人员分配的公平性问题。
依据题中给出的信息、条件，首先用10个名额建立以下四个模型：（1），建立最初等的“比例加惯例模型”；（2），利用书中的结论，相对不公平度，与Q值的定义建立“Q值法模型”；（3），利用书中信息给出的d’Hondt法，这主要是对人员总数的自然数求商值，运用了有关数列的知识，建立“d’Hondt法模型”；（4），经过查找资料，得到最小方差的理论，用比例分配的方差大小表示差异大小，以此建立“最小方差模型”。
然后，将名额增至15人后代回上述模型进行检验，发现结论都相差不大。
得出应将四个模型综合考虑较为合理。
即：先用比例法确定基础，然后用d’Hondt法或最小方差法分配，再用Q值法调整。
最后对此模型进行了推广，在事关政府、大型企业部门招聘或删减人员问题时，需要寻求一定的公平性。
用这个模型得到的结果具有一定的参考价值，但它的缺点正是考虑因素太少。
关键词：公平比例加惯例Q值d’Hondt法最小方差法一、问题的重述无论是在日常生活还是工作当中，我们经常能碰到有关人员调配是否公平的问题。
例如，有这样一个关于选学生委员的问题。
学校有1000名学生，235人住在A宿舍，333人住在B宿舍，432人住在C宿舍。
学生们要组织一个10人的委员会，怎样公平合理的分配各宿舍的委员数。
再进一步讨论：如果人数增至15人，用之前使用的方法还公不公平。
二、问题分析分析几个数据，可以知道A,B,C宿舍的人数都不是整百，是无规律不成比例的。
而所谓分配问题，自然必须满足两个基本原则：（1）均衡分派原则（2）分派比例原则。
所以，在模型1中，我先建立一个简单的“比例加惯例模型”简单分析。
接着，在模型2中，再用Q值法进一步讨论。
然后，在模型3中，用书中给出的d’Hondt计算后进行比较。
工作中，为了解决问题，有哪些比较好用的分析问题思维模型？
工作中，为了解决问题，有哪些比较好用的分析问题思维模
型？
我看问题备注为“感觉总是抓不住事情的重点”，应该是找一
些问题分析的工具，如果这样那就简单了，介绍几款简单实用
的问题分析工作及方法：
1、20/80法则，找到关键的少数，集中力量攻关解决。
管理中有一个很常用的方法是20/80法则，也就是说80%的问题由20%的原因产生，在“目标”这本书中也精确了阐述了这一个观点。
常用排列图和波帕图，找到关键的20%，再针对这20%问题集中攻关解决。
2、5WHY分析法，打破砂锅问到底，根因浮现表面。
通过不断对表象问题的不断提问，找到根本原因，一定是朝着解决问题的方向去询问，不能误入歧途，否则再怎么问也找不到解决的方法。
3、鱼骨图法，按照人机料法环测各因素分析，找到问题产生的根因。
针对现场具体的问题，按照人机料法环测的不同角度去分析，在人的上面存在什么问题，方法上面存在什么问题，在设备方面存在什么问题......，最终针对每个排查的问题点进行验证，确定最终造成问题的根音。
4、思维导图，列出以后，分类确认，找到根因。
找张白纸，按照思维导图的方式，把你所有的问题都列出来，有什么写什么；再找张白纸，把你的写的问题归类总结；依次找到你的症结所在。
以上的工具对于分析日常工作中的问题绝对够用，先把以上的工
具弄清楚了，再逐个找找，你肯定能够找到你要的答案。
在日常的生活或者工作中肯定有这样和那样的问题，可能就差一层窗户纸，你一旦想通了，你就会发现原来就是这么简单。
8种职场管理工具模型
8种职场管理工具模型职场管理工具模型可以帮助企业和团队提高效率、促进协作、优化资源配置和提升整体绩效。
以下是一些常见的职场管理工具模型：一、项目管理工具模型1. 甘特图（Gantt Chart）- 用于计划和跟踪项目进度。
- 显示任务的开始和结束时间，以及任务之间的依赖关系。
2. 关键路径法（Critical Path Method, CPM）- 用于确定项目完成的最短路径。
- 识别关键任务和非关键任务，帮助优化项目计划。
3. 敏捷项目管理（Agile Project Management）- 采用迭代和增量的方式管理项目。
- 常用工具包括Scrum和Kanban板。
二、时间管理工具模型1. 番茄工作法（Pomodoro Technique）- 将工作时间分成25分钟一段的工作时间和5分钟的休息时间。
- 帮助提高专注度和工作效率。
2. 四象限法（Eisenhower Matrix）- 通过紧急性和重要性将任务分类。
- 帮助优先处理重要和紧急的任务。
三、绩效管理工具模型1. KPI（Key Performance Indicators）- 关键绩效指标，用于衡量员工或团队的绩效。
- 帮助设定明确的目标和追踪绩效。
2. OKR（Objectives and Key Results）- 目标与关键结果，用于设定和跟踪目标的完成情况。
- 促进组织内的透明度和协作。
四、资源管理工具模型1. 资源负载图（Resource Loading Chart）- 显示资源在不同时间段的工作量。
- 帮助平衡资源负载，避免资源过载或闲置。
2. 能力矩阵（Skills Matrix）- 显示团队成员的技能和能力。
- 帮助进行培训和发展，以及合理分配任务。
五、风险管理工具模型1. SWOT分析（SWOT Analysis）- 分析企业或项目的优势、劣势、机会和威胁。
- 帮助制定战略和应对措施。
2. 风险矩阵（Risk Matrix）- 根据风险的可能性和影响程度对风险进行评估和分类。
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合理分配工作问题的多模型比较
作者：智远邵芳
来源：《人力资源管理》2012年第04期
摘要：本文将现实中的任务分配不合理、无效率问题抽象为一个数学问题，分别运用了资源最优配置模型、最大覆盖模型、分治策略以及库存占线配货优化模型，对问题针对不同的假设进行了建模，并比较了不同模型间所侧重解决的不同问题。
关键词：任务分配模型资源最优配置
现实中鞭打快牛和平均主义这两种极端任务分配方式随处可见，并同样会扼杀人才积极性并增加员工的工作和心理负担，都是不科学的人力资源配置方式。
那么如何去平衡任务分配带来的问题呢？何种任务分配方式才能既有利于整体工作收益的最大化，又能充分调动不同员工的积极性呢?本文将建立模型来帮助组织合理分配工作。
一、问题的科学化
某组织有若干个能力不同的员工，某员工i的能力由不同数量的单位组成，同时这一时期组织要完成若干个工作目标，建立一个模型使任务得以合理分配。
模型的符号说明:m——组织拥有员工的数量；Ni——员工i能力的组成单位的个数；n——组织某一时期要完成的工作目标的个数；Pj——第j个工作目标的重要程度；wij——员工i完成第j个工作目标的概率；xij——员工完成第j个工作目标所需要用的能力的个数；Q——完成工作目标的数学期望；M——完成任务的个体能力收益。
二、模型的建立与模型间的对比
1.资源最优配置模型
本模型的目标：（1）使员工完成总工作的期望值达到最大，即组织总收益的目标最大化；（2）使员工完成某项工作后的收益达到最大，即在所给定的任务下个体能力的收益最大。
此模型的基本假设包括：组织拥有的员工个数大于等于1且员工能力有差别；员工的能力可量化并恒定不变；工作目标拥有相同的工作量，而重要程度却不相同；每个工作目标的重要程度是可以预见并量化的；每个员工完成某项工作目标的概率是已知的。
所谓“资源最优配置问题”就是研究怎样利用有限的资源取得最大效益，一般可以表达为约束极值问题。
组织总收益的目标最大化表示为max Q＝
s．t．
，( i = 1 ,2 , ⋯,m) （1）
xij≥0 ，( i = 1 ,2 , ⋯,m； j = 1 ,2 , ⋯, n)
员工完成某项工作后的收益，最大化表示为max
s．t．
，( i = 1 ,2 , ⋯,m) （2）
xij≥0 ，( i = 1 ,2 , ⋯,m； j = 1 ,2 , ⋯, n)
目标（1）属于一个非线性规划问题，目标函数是非线性函数。
非线性规划问题只有在特殊情况下才能用简单的方法求解。
而此模型属于NP——难问题，要考虑运用特殊情形分析法来处理这个复杂问题，并希望能有所扩展。
再考虑非线性规划即无约束优化，以数值迭代为基本思想，基本步骤为选取初值A（X0，Y0），进行k次迭代并求出迭代解，由迭代解得到搜索方向和步长，如果k+1次迭代符合给定的迭代终止条件，则得出最优解；否则继续迭代。
2.最大覆盖模型
最大覆盖模型主要用于研究在设施数目一定的情况下，如何布局才能使它们覆盖尽可能多的任务点的。
此模型假设不同能力的员工为大小不同的圆，而组织的不同重要程度的工作目标为面积和重要程度成比例的几个点，建模求使所有的圆能覆盖的点的面积最大的方法。
因为覆盖全部任务点可能会导致过高的支出或其他成本，如果由于人力资本或资金预算等的限制，只选择p个重要的工作目标来覆盖，这个模型从人性化和成本角度考虑是有一定的合理性的。
3.分治策略
分治策略的基本思想是将问题分解成若干子问题，然后求解子问题，最后通过合并子问题的解而得到原问题的解。
分治策略一般用递归进行，即子问题仍然可以用分治策略来处理，最后的问题往往是非常简单。
在组织合理分配任务问题中，我们可以将每个能力不同的员工拆分成都是以能力最小单元为单位的能力相同的m×Ni个员工段组成，对这m×Ni个员工段平均分配所有组织某一时期要完成的工作目标，最后通过合并每个员工段的能力而得到原问题的解，这样会使得每个任务由一个以上的员工在合作完成。
当然。
此时的假设是每一个任务是可以分割的，且员工之间的合作等于每个员工单独完成部分工作之和。
4.考虑运用库存中占线配货优化模型
模型的基本假设：组织的每一个工作目标重要程度和工作量都是相同的；员工能力是可拆分的，即基于分治策略基础上；组织的工作目标存在多或少的情况；组织完成一项任务的收益为k，而对于完不成的任务会有f的处罚。
情况一：组织有n个目标要完成，此时员工能力的个数m×Ni恰好等于n，即此时组织的收益Q＝n×k＝m×Ni×k；情况二: 组织有n个目标要完成，此时员工能力的个数m×Ni恰好小于n，即此时组织的收益Q＝m×Ni×k－（n－m×Ni）×f；情况三: 组织有n个目标要完成，此时员工能力的个数m×Ni恰好大于n，此时存在机会成本，即此时组织的收益Q＝m×Ni×k－（m×Ni－n）×k＝n×k。
对于以上三种情况，我们考虑制定一个“一般调和策略”。
设h为可能的工作目标的上限，l 为可能的工作目标的下限，我们发现此时最佳的点为。
三、模型的对比与评价
资源最优配置模型考虑到了教工和员工二者的收益最大化，即考虑到了组织完成总工作的期望值最大，即总收益的目标最大化和员工完成某项工作后的收益达到最大的双重指标，对实际的问题应用更加广泛，更加贴近现实。
而最大覆盖模型只是站在员工能力的基础上对能完成的工作予以完成，由于可以放弃某些不是十分重要的任务，所以只需选择p个重要的工作目标来完成，这样就从现实上达不到锻炼员工的目的。
分治策略的提出对于我们解决合理分工问题打开了一扇窗户。
最后的库存中占线配货优化模型提出了如果完不成给定的目标则会受到处罚的思路。
参考文献：
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[3]周义仓，贺孝良.数学建模实验[M].西安交通大学出版社，1999
[4]蔡锁章.数学建模原理与方法[M].海洋出版社，2000。