新能源风电技术人才成长最优路径研究

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2020.08.020

中国管理科学 ›› 2020, Vol. 28 ›› Issue (8): 221-230.doi: 10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2020.08.020

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新能源风电技术人才成长最优路径研究

刘琳¹, 杨文茵², 黄琳华³

1. 华北电力大学经济与管理学院, 北京 102206;
2. 北京物资学院商学院, 北京 101125;
3. 中国移动通信集团公司信息技术中心, 北京 100037

收稿日期:2017-11-10 修回日期:2019-02-26 出版日期:2020-08-20 发布日期:2020-08-25
通讯作者: 刘琳(1975-),女(汉族),山东枣庄人,华北电力大学经济与管理学院,副教授、管理学博士,研究方向:技术经济管理、现代人力资源管理理论与应用,E-mail:liulin0627@126.com. E-mail:liulin0627@126.com
基金资助:
国家自然科学基金资助项目（71772060）

Research on Growth Optimal Path For Wind Power Technical Talents

LIU Lin¹, YANG Wen-yin², HUANG Lin-hua³

1. North China Electric Power University, School of Economics and Management, Beijing 102206, China;
2. Business School, Beijing Wuzi University, Beijing 101125, China;
3. Information Technolgy Center of China Mobile Communications Group Co., Ltd, Beijing 100037, China

Received:2017-11-10 Revised:2019-02-26 Online:2020-08-20 Published:2020-08-25

摘要/Abstract

摘要： 新能源风电的可持续发展需要可持续的人才支撑。而风电作为多学科交叉的新兴产业，其技术人才的培养和聚集周期长。因此，如何有效提升风电技术人才成长速度和质量至关重要。本文在对技术人才成长网络特征分析的基础上，利用成长代价函数量化标度不同成长状态关系，构建了风电技术人才加权小世界网络，并通过改进Floyd算法，优化风电技术人才成长路径选择。且通过仿真实验证明这种组合方法有效提高了计算速度和精度，降低了时间复杂度，为有效提升新能源风电技术人才成长速度与质量提供了量化方法支撑。

关键词: 风电技术人才, 人才成长路径, WS加权小世界网络, 改进型Floyd算法

Abstract: The sustainable development of talents is necessary for the development of wind power.As a multidisciplinary emerging industry, the training and accumulation of Wind power Technical talents takes a very long time period.Therefore, how to effectively improve the speed and quality of wind power talentsgrowth is essential.Based on the analysis of the characteristics of the growth network of technical talents, the relationship between different growth states of the quantified scale of growth cost function and a model of wind power talents growth are proposed, and then the improved Floyd algorithm is used to find the optimal path of wind power talents growth according to the transfer cost function.Finally, Through the simulation experiment verifies that this method can effectively improve the speed and accuracy of calculation and reduce the time complexity. It provides a quantitative method to support the growth speed and quality of new energy wind power talents.

Key words: wind power technical talents, optimal path of talents growth, WS weighted small-world network, improved Floyd algorithm

中图分类号:

C939

刘琳, 杨文茵, 黄琳华. 新能源风电技术人才成长最优路径研究[J]. 中国管理科学, 2020, 28(8): 221-230.

LIU Lin, YANG Wen-yin, HUANG Lin-hua. Research on Growth Optimal Path For Wind Power Technical Talents[J]. Chinese Journal of Management Science, 2020, 28(8): 221-230.

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Research on Growth Optimal Path For Wind Power Technical Talents

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