51、多目标优化在薪资结构设计与卫星观测调度中的应用

多目标优化在薪资结构设计与卫星观测调度中的应用

1. 多目标优化在薪资结构设计中的应用

在薪资结构设计领域，多目标优化有着重要的应用价值。通过多目标优化设计薪资结构，能够为希望实现公平薪酬政策并降低工资运营成本的公司带来显著益处。

1.1 帕累托前沿与弱帕累托最优解问题

在优化过程中，帕累托前沿上可能存在弱帕累托最优解。例如，内部公平性目标受多个变量影响，与其他两个目标函数之间可能没有明显关系。当出现这种情况时，只有最低的内部公平性值是相关的。然而，ε - 约束方法无法避免弱帕累托最优解，从而导致计算时间的浪费。

1.2 与协商薪资结构的比较

将优化得到的薪资结构与实际协商的薪资结构进行比较，具有重要的参考意义。以下是两者的对比情况：
| 薪资结构类型 | 内部公平性 | 外部公平性 | 成本 |
| — | — | — | — |
| 协商薪资结构 | 2287 | 54,577 美元 | 106,890 美元 |
| 帕累托前沿上的最接近解 | 2208 | 49,802 美元 | 152,187 美元 |

从表格数据可以看出，尽管协商和优化解决方案的内部和外部公平性值相近，但优化方案的成本更高。这是因为协商结构的最高工资率基于几何增长（恒定百分比差距），而优化模型是线性的（恒定差距）。协商结构允许工资范围从较低的比率开始，最终达到与优化模型大致相同的比率，因此成本更低。

在时间和资源利用方面，协商结构需要近一个月的工作和会议，而优化方法仅需几个小时的无人值守时间就能找到类似的解决方案。这充分体现了在薪资结构设计中使用组合优化技术在时间和资源节省方面