DEVELOPMENT OF HYBRID INTELLIGENT SYSTEM IN THE FIELD OF PERSONNEL MANAGEMENT

Full Text

Особенностью структуры и алгоритма функционирования ГИИС является комбинированное взаимодействие составляющих блоков: экспертной системы и нечеткого логического вывода. Разработка ГИИС в области управления персоналом была рассмотрена в [1-2]. Классификация ГИИС представлена в [3]. Цель статьи - разработка принципиальной схемы функционирования гибридной интеллектуальной системы (ГИИС) для управления персоналом ИТ-компании [4-5]. Объектом исследования является Самарский филиал ИТ-компании NetCracker. Внедрение ГИИС в практику компании проводится с целью достижения следующих результатов: возможность регламентирования процедур распределения задач в рамках проектов; централизованное хранение информации о наличии и использовании ресурсов ИТ-проекта; анализ возможностей сотрудника для более рационального решения задач; поддержка использования архива проектов и накопления знаний для корректировки системы распределения. В рамках исследования был произведен анализ существующих подходов к совместному применению экспертных систем и нечеткой логики [6-9]. Были выделены особенности нечеткой логики [10], которые позволят более рационально производить принятие решений в экспертной системе: - возможность оперировать нечеткими входными данными: например, непрерывно изменяющиеся во времени значения (динамические задачи), значения, которые невозможно задать однозначно; - возможность нечеткой формализации критериев оценки и сравнения: оперирование критериями «большинство», «возможно», «преимущественно» и т.д.; - возможность проведения качественных оценок как входных данных, так и выходных результатов; - возможность проведения быстрого моделирования сложных динамических систем и их сравнительный анализ с заданной степенью точности, а также можно оценить разные варианты выходных значений. Разрабатываемая ГИИС предназначена для распределения задач между сотрудниками, подбор сотрудников для проектов в соответствии с их навыками, опытом, загруженностью [7]. Процедура распределения задач включена в процесс планирования персонала (см. рисунок 1), выходом которого является определенное количество назначенных на проект сотрудников, их полномочия, ответственность и обязанности. В рамках разрабатываемой ГИИС экспертная система использована для принятия решений о привлечении сотрудника к проектной деятельности, а также для распределения задач между сотрудниками. Правила, используемые в экспертной системе, учитывают значение критерия, а также важность данного критерия в рамках задачи. Система проводит анализ сотрудников и подбирает наиболее подходящих для рассматриваемой задачи (см. таблицу 1). Рисунок 1. Бизнес-процесс подбора персонала для проекта Таблица 1. Критерии выбора для решаемой задачи Номер сотрудника Знание (Java) Знание (Английский) Задача: обсуждение способа реализации программы с заказчиком из Индии Задача: написание программного кода по предоставленному дизайн-документу №1 продвинутый базовый + - №2 базовый продвинутый - + Таким образом, если рассматривать двоих сотрудников с навыками, представленными в таблице 1, а также две задачи, одна из которых подразумевает обсуждение способа реализации программы с заказчиком из Индии, а вторая - написание программного кода по предоставленному дизайн-документу, то приходим к выводу, что обе эти задачи требуют знания и английского языка, и языка программирования Java. Однако для первой задачи знание английского приоритетнее, чем знание Java. Руководствуясь данной логикой, ГИИС назначит первую задачу на сотрудника №1, а вторую - на сотрудника №2. Коэффициенты важности будут корректироваться после каждого использования программы в рамках контроля за результатами. В дальнейшем от этого контроля можно будет отказаться. Рисунок 2. Принципиальная схема функционирования ГИИС В ГИИС используется продукционный метод представления знаний в базе знаний. Принципиальная схема функционирования ГИИС представлена на рисунке 2. Для приведенного выше примера правило вывода запишется следующим образом: - если «Тип задачи = Обсуждение», то «Английский язык: приоритет - высокий, Java: приоритет - низкий»; - если «Тип задачи = Разработка», то «Английский язык: приоритет - низкий, Java: приоритет - высокий». Система позволяет задавать новые правила для каждой конкретной задачи, что делает ее более гибкой для применения, поскольку требования заказчиков изменяются от проекта к проекту. Также требования заказчика зачастую носят нечеткий характер. Для рационального анализа критериев целесообразно задавать их нечеткими множествами (см. рисунок 3). Нечеткая логика в рамках разрабатываемой ГИИС подразумевает в первую очередь возможность нечеткой формализации критериев оценки и сравнения. При прохождении тренинга, сотрудник получает запись о полученном навыке, однако количество правильных ответов и количество вопросов в итоговом тесте могут быть абсолютно разными для разных тренингов. Поэтому принято решение использовать нечеткую логику, а именно категории прохождения тренинга «Не пройден», «Пройден на базовом уровне», «Пройден на продвинутом уровне». При передаче данных из модуля тестирования, система анализирует количество правильных ответов и в соответствии с заданными критериями, присваивает уровень навыка сотруднику для дальнейшего анализа экспертной системой. Данный подход позволит максимально объективно оценивать навыки сотрудников для более эффективного распределения задач. Критерии представлены в виде трапециевидного графика, что это позволяет выделять нескольких кандидатов на выполнение задачи, в то время как использование треугольного графика позволяет выбирать только одного, полностью удовлетворяющего условиям критерия. Выводы Основным критерием эффективности распределения задач в компании является время, затрачиваемое на выполнение процессов анализа навыков и знаний сотрудников. Поскольку система самостоятельно анализирует навыки и опыт сотрудников, время, затрачиваемое на принятие решения о назначении задачи может быть сведено к минимуму, именно поэтому внедрение ГИИС в процесс управления персоналом ИТ-компании целесообразно. Рисунок 3. Представление критерия отбора сотрудников на проект

About the authors

Evgenia Ivanovna Gorozhanina

Povolzhsky State University of Telecommunications and Informatics

Email: zhdanova63@gmail.com

References

Supplementary files