2、北欧旅游业就业情况剖析

北欧旅游业就业情况剖析

旅游业的就业潜力与特点

旅游业创造就业的潜力不容置疑。据世界旅游与旅游理事会估计,如今每十个工作岗位中就至少有一个是由旅游业直接或间接创造的。从 1950 年的 2.78 亿人次到 2016 年的 12.35 亿人次,国际游客到访量持续增长,预计到 2030 年将达到 18 亿人次,这意味着旅游业将为全球更多人提供就业机会。

对于政策制定者而言,旅游业在创造就业方面极具吸引力。尽管第四次工业革命和人工智能发展迅速,但旅游业在可预见的未来仍将是劳动密集型产业。它通常被视为低技能行业,能为那些未进入知识经济领域的人提供工作机会,而且很多旅游活动发生在偏远、边缘地区,这些工作难以外包。

不过,旅游业的就业并非单一维度。从工资角度看,旅游业确实是低工资行业,但这是否意味着它真的是低技能行业,还是对软技能存在偏见,值得探讨。例如,在瑞典,城市和农村地区的旅游劳动力特征不同,城市地区多为低技能的年轻旅游工作者,而农村和边缘地区则雇佣相对高学历的人员。另外,在奥斯陆的酒店工作者研究中发现,“工作游客”会与不太有优势的外籍员工从事相同的工作。

除了工资和技能,关于旅游业的工作性质和工作条件也存在持续的讨论。国际劳工组织的“体面工作”议程在联合国可持续发展目标中占据重要地位,政策制定者的关注点也从单纯的就业数量转向了就业质量。

北欧背景下的就业与旅游

在冷战结束后,弗朗西斯·福山曾提出“历史的终结”,但如今在政治分歧加剧的时代,这种说法显得有些空洞。现在,人们对资本主义模式的多样性重新产生了兴趣。

北欧国家通常包括丹麦、芬兰、冰岛、挪威、瑞典以及相关附属领土。从政治经济角度看,北欧国家具有“

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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