journal article
LitStream Collection
Wessels, J.; Nunen, J. A. E. E. van
doi: 10.1111/j.1467-9574.1976.tb00276.xpmid: N/A
Summary In this paper the tools are developed for forecasting and recruitment planning in a graded manpower system. Basic features of the presented approach are: ‐ the system contains several grades or job categories in which the employees stay for a certain time before being promoted or leaving the system, ‐ promotability and leaving rate for any employee depend on time spent in the job category and personal qualifications (like education, experience, age), ‐ recruitment is not necessarily restricted to the lowest level in the system, ‐ several planning aims and restrictions are allowed. The approach is based on a generalized Markov model for the dynamic behaviour of an individual employee. A forecasting procedure and a recruitment‐scheduling procedure are based on this Markov model.
doi: 10.1111/j.1467-9574.1976.tb00277.xpmid: N/A
Inleiding Veel mensen zal het wel eens overkomen zijn dat ze tijdens een wandeling overvallen werdcn door een regenbui. De eerste reactie in zo'n situatie is in de regel, hard te gaan lopen teneinde zo droog mogelijk thuis te komen. Bij sommigen echter zal ongetwijfeld wel eens de vraag zijn opgekomen hoeveel effect dat harde lopen nu heeft; als je hard loopt ben je weliswaar eerder thuis maar je vangt ook meer regen per tijdseenheid, en stel je voor dat het al gauw ophoudt met regenen. In dit verhaaltje wordt het probleem van de optimale strategie aan de orde gesteld, wat is de optimale snelheid in verschillende omstandigheden. Als criterium gebruiken we de (verwachte) totale hoeveelheid opgevangen regen. Daarbij gaan we er van uit dat de regen recht naar beneden valt en homogeen verdeeld is over de ruimte. In paragraaf 1 wordt aangenomen dat het blijft regenen. In paragraaf 2 wordt rekening gehouden met de mogelijkheid dat het ophoudt met regenen en daarna droog blijft. In paragraaf 3 nemen we aan dat het steeds opnieuw kan gaan regenen.
Showing 1 to 4 of 4 Articles