Метод многокритериального ранжирования для решения задач управления персоналом

• Date: 2009
• Main Authors: Джабраилова, З.Г., Нобари, С.Р.
• Format: Article
• Language: Russian
• Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2009
• Subjects: Системы принятия решений, планирования и моделирования
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/8168
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Метод многокритериального ранжирования для решения задач управления персоналом / З.Г. Джабраилова, С.Р. Нобари // Штучний інтелект. — 2009. — № 4. — С. 130-137. — Бібліогр.: 21 назв. — рос.

Предлагается метод, позволяющий оценить и ранжировать объекты оценки в задачах управления персоналом на основе нечеткой реляционной модели представления знаний, позволяющий учесть нечеткость и качественный характер, неравнозначимость и иерархичность критериев, характеризующих оцениваемый объект, и неопределенности лингвистического характера, связанные с формализацией экспертных знаний. З урахуванням специфічних особливостей задачі управління персоналом зводяться до багатокри- теріальної задачі оцінки в нечіткому середовищі. Пропонується метод, що дозволяє оцінити і ранжувати об’єкти оцінки в задачах управління персоналом на основі нечіткої реляційної моделі подання знань, який дозволяє врахувати нечіткість і якісний характер, нерівнозначність й ієрархічність критеріїв, що характеризують оцінюваний об’єкт, і невизначеності лінгвістичного характеру, пов’язані з формалізацією експертних знань. Taking into consideration specific peculiarities, problems of personal management are reduced to multicriteria problem of estimation in fuzzy environment. Here is suggested method permitting evaluation and ranging estimation objects in personal management task on the basis of fuzzy relation model of knowledge representation, allowing to consider fuzziness and qualitative character, inequivalent and hierarchic nature of criteria characterizing evaluating object and linguistic uncertainties of linguistic nature, connected with expert knowledge formalization.