Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Вопросы совершенствования управления информацией о кадровом составе организации 13
1.1. Анализ факторов, влияющих на качество управления кадровым составом организации 13
1.1.1. Анализ состава, структуры и динамики кадров 13
1.1.2. Проблемы управления и использования кадрового потенциала организации 17
1.1.3. Разработка направлений внедрения автоматизированных информационных систем по управлению кадровой информацией 20
1.2. Обзор современных автоматизированных систем управления информацией о кадрах и их связь с другими системами/ подсистемами 24
1.2.1. Место АС в структуре CALS-технологий организации 27
1.2.2. Методология проектирования современных автоматизированных систем управления кадровой информацией 30
1.2.3. Основные функции автоматизированных систем управления информацией о кадрах 33
1.2.4. Структура современных систем управления информацией о кадровом составе ..34
1.2.5. Организационная значимость внедрения современных автоматизированных систем управления кадрами 36
1.2.6. Пути совершенствования современных автоматизированных систем управления информацией о кадрах 38
1.3. Определение области и задачи диссертационного исследования 40
1.4. Выводы по главе 1 41
Глава 2. Математическое моделирование системы управления информацией о кадровом составе 42
2.1. Методы интеллектуальной обработки информации 42
2.2. Построение математической модели процесса подбора кандидата на вакансию на основе применения генетических алгоритмов 45
2.3. Предпочтительные области применения ГА 55
2.4.Выводы по главе 2 57
Глава 3. Проблемно-ориентированный информационный реестр как средство совершенствования управления информацией о кадровом составе организации 58
3.1 Обоснование возможности применения проблемно-ориентированного реестра при совершенствовании управления информацией о кадрах 58
3.1.1. Определение перечня задач, решаемых посредством применения проблемно-ориентированного информационного реестра. Требования к информационным реестрам 60
3.2. Методы и средства моделирования структур информационного реестра 62
3.3. Выбор программно-аппаратных средств для реализации информационного реестра 65
3.4. Организация взаимодействия проблемно-ориентированного информационного реестра с ИС организации 70
3.4.1. Обмен информацией через формат XML 76
3.5. Выбор оптимального способа взаимодействия клиентских приложений с информационным реестром 78
3.5.1. Выбор модели взаимодействия клиентских приложений с проблемно-ориентированным информационным реестром 78
3.5.2. Выбор программного способа взаимодействия клиентских приложений с проблемно-ориентированным информационным реестром 81
3.6. Выводы по главе 3 83
Глава 4. Практическое применение проблемно-ориентированного информационного реестра в управлении информацией о кадровом составе 84
4.1. Реализация автоматизированной системы для управления информацией о
кадровом составе 84
4.1.1.Перечень функций, бизнес-процессов, задач или их комплексов, подлежащих автоматизации 84
4.1.2.Состав программного комплекса автоматизированной системы управления информацией о кадровом составе организации 85
4.1.3. Структура проблемно-ориентированного реестра данных 86
4.1.4 Реализация серверной бизнес-логики 93
4.1.5. Выбор технологии работы с реестром данных о кадровом составе предприятия 96
4.1.6. Разработка интерфейса пользователя 98
4.1.7. Создание отчетов 101
4.1.8. Интеграция АПС кадрового учета в ИС организации (предприятия) 103
4.1.9.Выбор программно-аппаратной платформы 104
4.2. Оценка экономической эффективности внедрения автоматизированной
системы 107
4.3. Выводы по главе 4 119
Основные выводы по диссертационной работе 120
Литература 121
- Проблемы управления и использования кадрового потенциала организации
- Построение математической модели процесса подбора кандидата на вакансию на основе применения генетических алгоритмов
- Организация взаимодействия проблемно-ориентированного информационного реестра с ИС организации
- Структура проблемно-ориентированного реестра данных
Введение к работе
Актуальность работы. В условиях становления рыночной экономики в нашей стране особое значение приобретают вопросы управления предприятием, в частности, машиностроительного комплекса, являющегося производителем машин и оборудования для всех отраслей экономики. Известно, что для эффективного управления организацией необходимо улучшать качество управления его подразделениями. Процесс управления кадровым составом является одним из главных бизнес-процессов любого машиностроительного предприятия, так как трудовой потенциал, безусловно, является его главным ресурсом, поскольку только благодаря человеческому разуму может создаваться новая, конкурентоспособная продукция. Поэтому эффективное функционирование машиностроительного комплекса, наряду с его техническим переоснащением, возможно только в результате использования современных информационных технологий в управлении кадровым составом.
В ходе экономических реформ вместо кадровой перестройки получился определенный «провал» в высокопрофессиональном составе, практически, во всех отраслях экономики, в том числе в машиностроении. Сейчас на машиностроительных предприятиях остро не хватает квалифицированных, с высоким инновационным потенциалом инженеров, рабочих-станочников и др. И это не случайно. Низкая заработная плата отнюдь не стимулирует сохранение кадров в машиностроении. Процесс реструктуризации, происходящий на многих предприятиях, требует притока новых квалифицированных кадров, которых явно недостаточно. Необходимо изменить стереотип отношения к подбору кадров и управлению ими, поскольку без правильно подобранных команд профессионалов дальнейшее развитие машиностроительного комплекса представляется достаточно сложной проблемой. Поэтому совершенствование управления информацией о кадровом составе является одной из актуальных задач машиностроительного производства.
8 В настоящее время автоматизация управления информацией о кадрах осуществляется с применением HR-систем, функционирующих в рамках ERP-систем в тесном взаимодействии со средствами автоматизации других бизнес-процессов на основе использования CALS-технологий. Современные автоматизированные системы управления персоналом предназначены для оптимизации работы, в первую очередь, руководства и персонала кадровых служб предприятий. При автоматизации управления кадрами создаются условия для решения принципиально новых задач, к числу которых можно отнести, например, задачу планирования и распределения работ в рамках проектов и формирования рабочих групп на их выполнение. Привлечение полной базы данных о кадрах позволяет подбирать персонал в соответствии со спецификой предстоящих работ, исходя из объективных профессиональных и социально-психологических характеристик персонала.
Кроме того, создается платформа для получения информации об отклонениях в развитии кадровых процессов, требующих тактического или стратегического управленческого воздействия. В качестве таких комплексных индикаторов отклонений могут быть предложены, например, текучесть кадров, застой в движении кадров, старение кадров, снижение образовательного уровня кадров, снижение дисциплины и правопорядка, уровень динамики пополнения кадрового резерва, изменения качественного уровня принимаемого контингента кадров, штатный некомплект (качественный и количественный) [10]. Однако информационная база о кадрах предприятия представленная в настоящее время в большинстве пакетов по управлению кадрами, ограничивается, в основном, исключительно первичной учетной информацией. Также системы по управлению персоналом не охватывают вех направлений деятельности кадрового подразделения, не содержат столь широкий набор функций и не обеспечивают полноценных возможностей работы через глобальную сеть Интернет.
9 Целью работы является совершенствование управления информацией о кадровом составе организации путем применения современных математических, информационных средств и технологий.
Для достижения указанной выше цели в диссертационной работе необходимо решить следующие научные задачи:
Выявить факторы, влияющие на качество кадрового менеджмента организации и существующих систем управления персоналом, с целью определения совокупности методологических, математических и информационных средств, необходимых для решения актуальной проблемы совершенствования управления информацией о кадровом составе организации.
Разработать математическую модель процесса подбора кандидата на вакансию на основе применения аппарата генетических алгоритмов.
Определить перечень задач кадрового учета организации, решаемых путем применения автоматизированной системы с применением проблемно-ориентированного реестра данных и аппарата генетических алгоритмов.
Разработать логическую и физическую модели данных реестра кадрового состава организации.
Разработать методику интеграции автоматизированной подсистемы учета кадров в информационную систему предприятия.
Реализовать автоматизированную подсистему учета кадров предприятия с применением реестра данных и аппарата генетических алгоритмов, как фактор повышения эффективности кадрового менеджмента организации. Объектом исследования в диссертационной работе являются автоматизированные системы управления информацией о кадровом составе организации, методы интеллектуального анализа данных, реестры данных и СУБД, лежащие в их основе.
10 Предмет исследования - взаимосвязь методов ИАД, способов организации реестра данных и задач кадрового менеджмента, решаемых посредством АС учета персонала.
Научная новизна диссертационной работы заключается в следующих положениях:
Определен новый подход к совершенствованию управления информацией о кадровом составе организации, заключающийся в использовании проблемно-ориентированного реестра данных.
Разработан метод подбора кандидатов на свободную вакансию, основанный на применении математического аппарата генетических алгоритмов.
Разработана методика интеграции проблемно-ориентированного реестра данных, предназначенного для учета кадров организации, в информационную систему организации (предприятия).
Практическая ценность диссертационной работы заключается в повышении эффективности управления информацией о кадровом составе организации (предприятия) за счет сокращения временных и материальных затрат на учет, подбор и оценку профессионального уровня принимаемого на работу (должность) персонала.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на расширенных заседаниях кафедры «Биотехническая кибернетика» ГОУ ВПО МГТУ «СТАНКИН», а также на следующих международных и региональных научных конференциях:
IX научная конференция МГТУ «СТАНКИН» и «Учебно-научного центра математического моделирования МГТУ «СТАНКИН» -ИММ РАН», МГТУ «СТАНКИН», Москва, 2006г.
Международная научно-техническая конференция «Информационные средства и технологии», МГТУ «СТАНКИН», Москва, 2006г.
Реализация результатов работы. Методики совершенствования управления информацией о кадровом составе организации путем применения проблемно-ориентированного реестра и аппарата генетических алгоритмов применяются в информационной системе МУЗ «ЦРБ Дзержинского района» (г.Кондрово). Кроме того, определена целесообразность использования этих методик в автоматизированном кадровом учете многопрофильного предприятия ООО «Икс-Ринг» (г.Москва) и 000 «Ресурс» (г.Калуга).
Публикации. По теме диссертационной работы опубликованы 6 научных работ, включая тезисы докладов для международных и всероссийских научно-технических конференций:
Ковшов Е.Е., Мельникова А.В. Автоматизация подбора персонала для машиностроительного предприятия.- М.: «СТИН»,№9, 2006, с.33-37.
Мельникова А.В. Применение информационных технологий в современных системах управления кадровым составом организации. Сборник докладов и тезисов международной научно-практической конференции «Реформирование системы управления на современном предприятии». - Пенза: МНИЦ ПГСХА, 2006, с.92-94.
Мельникова А.В. Системы управления кадровым составом в структуре CALS-технологий организации. Сборник докладов и тезисов международной научно-практической конференции «Реформирование системы управления на современном предприятии». - Пенза: МНИЦ ПГСХА, 2006, с.95-99.
Мельникова А.В. Информационный реестр в работе с данными о персонале организации. Сборник докладов и тезисов IX-ой научной конференция МГТУ «Станкин» и «Учебно-научного центра математического моделирования МГТУ «Станкин» - ИММ РАН». - М.: «ЯНУС-К», 2006,с.283-285.
Мельникова А.В. Исследование функциональных возможностей модулей FINANCITY-HRSFRAMEWORK для расширения системы
12 управления персоналом организации Сборник докладов и тезисов IX- ой научной конференция МГТУ «Станкин» и «Учебно-научного центра математического моделирования МГТУ «Станкин» - ИММ РАН». - М.: «ЯНУС-К», 2006,с.286-288. 6. Мельникова А.В. Современные программные технологии для построения информационного реестра о персонале машиностроительного предприятия. «Информационные средства и технологии»: сборник материалов международной научно-технической конференции,-Том 3-М., 2006.-е. 185-188.
Проблемы управления и использования кадрового потенциала организации
Проводимые в России реформы экономической системы и преобразования в сфере собственности и методах хозяйствования, ликвидация единой системы планирования и ценообразования, а также изменения в структуре производства не могли не сказаться на системе управления [56].
В период замены старых методов управления методами рыночного регулирования система экономических отношений, включающая и отношения, связанные с управлением кадрами, испытывала на себе влияние, с одной стороны, прежних условий и традиций, а с другой - новых процессов. Система управления персоналом на предприятии претерпевает изменения, как на уровне формирования кадрового потенциала, так и на уровне его использования.
Современная система управления кадрами в условиях рыночной экономики предоставляет возможности разработки новой, более гибкой стратегии развития кадрового потенциала предприятий, приводящей к радикальным изменениям в системе управления кадрами. Понятия "кадровый потенциал" и "управление кадрами" необходимо рассматривать в неразрывной связи, поскольку только при умелом управлении возможно рациональное использование кадров и, как следствие, эффективная деятельность предприятия в условиях острой рыночной конкуренции [19]. Управление кадрами - это многогранный и исключительно сложный процесс, имеющий свои специфические особенности и закономерности. В самом общем виде под управлением кадрами понимается целенаправленная деятельность руководящего состава предприятия, руководителей и специалистов подразделений системы управления кадрами, включающая разработку концепции и стратегии кадровой политики, принципов и методов управления кадрами. На практике управление заключается в формировании системы управления кадрами; планировании кадровой работы и разработке оперативного плана кадровой работы; проведении маркетинга кадров предприятия; определении кадрового потенциала предприятия и потребности его в персонале [46]. Планирование, формирование, распределение и рациональное использование кадров составляет основное содержащие управления кадрами и с этой точки зрения рассматривается аналогично управлению материально-вещественными элементами производства. Вместе с тем, кадры - это, прежде всего, люди, характеризующиеся сложным комплексом индивидуально-типических качеств и свойств, среди которых социально-психологические (такие как система взаимоотношений в коллективе, социальные потребности и т.п.) играют главенствующую роль. Поэтому предметом управления кадрами как научно-практического направления выступают отношения работников в процессе производства с точки зрения наиболее полного и эффективного использования их потенциала в условиях организации деятельности предприятия [14]. Обычно кадровый потенциал рассматривают с двух точек зрения [27]: с точки зрения его формирования; с точки зрения его использования. Хотя на практике процессы формирования и использования кадрового потенциала тесно взаимосвязаны между собой. Формирование представляет собой создание реального потенциала живого труда, знаний и навыков, охватывающего все общество и каждого индивида. Причем, формируя кадровый потенциал, необходимо учитывать, следующие признаки: демографические, медико-биологические, профессионально-квалификационные, социальные, психофизиологические, идейно-политические, нравственные и другие [49]. В условиях перехода к рынку сущность рационального использования кадров промышленного предприятия заключается в более полном выявлении и реализации способностей каждого работника предприятия, усилении творческого и содержательного характера труда, поднятии профессионально-квалификационного уровня работников с учетом его всестороннего стимулирования и соответствующей оценки вклада каждого работника в конечные результаты деятельности предприятия [27]. Даже если предприятие имеет совершенную материально-техническую базу производства, располагает новейшей техникой и технологией, производственный процесс не может осуществляться нормально в случае нерационального использования квалификационных и других способностей работников. Использование кадрового потенциала рассматривается как в количественном отношении, так и в качественном. С количественной точки зрения наличие (достаточность) кадров по каждому структурному подразделению и предприятию в целом определяется исходя из объемов производственных зданий и потенциальных возможностей, которыми располагают кадры, а с качественной - степенью соответствия профессионально-квалификационного уровня работников сложности выполняемых работ. В условиях острой конкуренции предприятий-производителей на рынке товаров и услуг последствиями несоответствия в первом и во втором случаях являются следующие нежелательные явления: брак по вине работника, невыполнение договорных обязательств, неудовлетворительное обслуживание оборудования и неполная занятость имеющегося парка оборудования, высокая текучесть кадров и др. Для предотвращения таких негативных явлений необходимо проводить на предприятии регулярный анализ сравнения разряда работ и уровня квалификации работников. Это позволяет оценить использование работников с учетом их потенциальных возможностей и обеспечить рациональную расстановку работников по конкретным рабочим местам и структурным подразделениям, по периодам занятости в течение смены или года. В целях эффективного использования кадрового потенциала предприятие должно [27]: устанавливать научно обоснованные нормы труда и по мере улучшения организационно-технических условий производства пересматривать их; проводить аттестацию и рационализацию рабочих мест, определять их необходимое количество и упразднять лишние рабочие места; устанавливать формы организации труда работников и разрядов работ, присваивать разряды рабочим, организовывать внедрение передовых приемов и методов труда; устанавливать режимы работы предприятия, вводить гибкие графики, разрешать работу с неполным рабочим днем, организовывать надомный труд и тому подобное. Таким образом, на формирование и использование кадрового потенциала оказывает влияние целая система внешних и внутренних (по отношению к самому предприятию) факторов [19]. Факторы формирования и использования кадрового потенциала предприятия - это внешние и внутренние условия среды, в которых осуществляются процессы формирования и использования кадрового потенциала. Под внешними факторами понимаются условия, которые предприятие не может изменить, но должно учитывать при формировании и использовании собственных кадров. Внутренние же факторы представляют условия, которые в значительной степени поддаются управляющему воздействию со стороны предприятия [46].
Построение математической модели процесса подбора кандидата на вакансию на основе применения генетических алгоритмов
Каждый из методов имеет свои преимущества и недостатки. К примеру, преимущество деревьев решений и ассоциативных правил состоит в их читабельности - они похожи на предложения на естественном языке. Однако при большом количестве факторов данных бывает очень сложно понять смысл такого представления [64]. Недостаток: они не предназначены для широких числовых интервалов. Это связано с тем, что каждое правило или узел в дереве решений представляет одну связь (зависимость, отношение). Чтобы представить зависимости для большого интервала значений потребуется слишком много правил или узлов. Преимущество нейронных сетей в компактном представлении числовых отношений для широкого диапазона значений. А недостаток - в сложности интерпретации [76].
Эксперты считают, что в ближайшее десятилетие DM станет одним из перспективных направлений разработки ПО [57]. За счет выявления содержательной структуры в собранной информации и ее анализа в режиме реального времени данная технология станет ключевым методом разработки «индивидуальной Сети», приспособленной под конкретные нужды каждого пользователя.
DM - Data Mining - не основная область применения генетических алгоритмов. Их нужно рассматривать скорее как мощное средство решения разнообразных комбинаторных задач и задач оптимизации. Тем не менее, генетические алгоритмы вошли сейчас в инструментарий методов DM.
Информатизация - одна из наиболее ярких черт системы общественных отношений развитых стран. Человечество вступило в такой этап развития цивилизации, в котором информация/ знания играют определяющую роль во всех сферах деятельности людей. При этом информация становится в современном обществе важнейшим фактором экономического роста. Информационные технологии сегодня широко используются во всех сферах жизни общества, в частности, в управлении кадрами на предприятии. Кадровый менеджмент связан решением ряда непростых задач, одной из которых является отбор кадров на вакансию [17].
Большинство современных предприятий давно столкнулось с необходимостью повысить качество отбора кандидатов на вакантные должности [56]. Для этого необходимо совершенствовать механизмы отбора кадров и сам процесс отбора реализовывать на научной основе, учитывая опыт отечественной и зарубежной практики. Отбор персонала обычно проводится с помощью поэтапной процедуры, приведенной нарис. 2.2 [51].
На каждом из этапов отсеивается часть претендентов. В зависимости от должности или специфики деятельности предприятия, меняется последовательность и важность этапов, а также критериев отбора претендентов.
Общие характеристики и образование претендента на вакансию определяются на основе предоставляемых кандидатом документов, опыт работы подтверждается трудовой книжкой, отзывами и рекомендациями, наличие специальных навыков выявляют специалисты в соответствующих областях с помощью аналогичной методики, адаптированной к предметной области деятельности, состояние здоровья показывает медицинский осмотр. Сложнее всего определить, насколько соответствуют должности личностные качества претендента. Основные методы отбора, наиболее часто применяемые организациями: собеседование (интервью), анализ документов, тестирование. Надежность этих методов не абсолютна, так как ни один из них не дает полной и точной информации о кандидате. Каждый из подходов имеет свои преимущества и недостатки. На практике в настоящее время наиболее распространенным методом отбора кадров является собеседование.
Несомненно, собеседование— неотъемлемый этап выбора сотрудника. Однако существует целый ряд проблем, снижающих его эффективность как инструмента отбора персонала [1]. Основа этих проблем имеет эмоциональный и психологический характер. На восприятие кандидата интервьюером оказывают влияние стереотипы, первое впечатление, физическая привлекательность (непривлекательность), манеры, положение, одежда и прочие факторы, ключевой причиной которых можно назвать субъективность интервьюера. На основе изложенного представляется необходимым дополнить процедуру отбора новым этапом, который дает устойчивый результат и оценка которого не зависит от субъективных факторов. Применение компьютерных технологий позволяет снизить эффект субъективности [56].
Для решения задачи подбора кандидата на вакансию возможно применение генетических алгоритмов (ГА) - одного из способов стохастической оптимизации, хорошо зарекомендовавшей себя при решении сложных задач. При этом традиционные методы, ориентированные на поиск подходящего решения, вследствие чрезвычайной сложности задачи, становятся вообще неприменимыми. Применение ГА возможно на 3 этапе согласно рисунку 2.2.
ГА-это простая модель эволюции в природе, реализованная в виде компьютерной программы. В нем используется как аналог механизма генетического наследования, так и аналог естественного отбора. При этом сохраняется биологическая терминология в упрощенном виде [50].
Организация взаимодействия проблемно-ориентированного информационного реестра с ИС организации
Генетические алгоритмы применяются для задач оптимизации, дизайна продукции, мониторинга сложных систем, а также во многих других областях деятельности человека. Данная технология позволяет решать сложные задачи со множеством постоянно изменяющихся параметров и сотнями формул за сравнительно короткий промежуток времени. Кроме успешного применения генетических алгоритмов для анализа финансового рынка известно много других примеров реализации генетических алгоритмов в коммерческих целях [67].
Например, инженеры General Electrics уже давно используют генетические алгоритмы для создания реактивных двигателей. Подобное применение генетических алгоритмов объясняется тем, что для решения таких задач требуется учитывать свыше ста параметров и около 50 сложнейших уравнений. Известный американский производитель пива Coors использует генетические алгоритмы для оптимизации процесса отправки продукции заказчикам. Военно-морские силы США используют генетические алгоритмы для повышения эффективности обслуживания самолетов авианосцами [68].
Данная технология в различных формах применялась ко многим научным и техническим проблемам. Генетические алгоритмы использовались при создании других вычислительных структур, например, автоматов или сетей сортировки. В машинном обучении они использовались при проектировании нейронных сетей или управлении роботами. Они также применялись при моделировании развития в различных предметных областях, включая биологические (экология, иммунология и популяционная генетика), социальный (такие как экономика и политические системы) и когнитивные системы [69]. Возможно наиболее популярное приложение генетических алгоритмов -оптимизация многопараметрических функций. Многие реальные задачи могут быть сформулированы как поиск оптимального значения, где значение -сложная функция, зависящая от некоторых входных параметров [90]. В некоторых случаях, представляет интерес найти те значения параметров, при которых достигается наилучшее точное значение функции. В других случаях, точный оптимум не требуется - решением может считаться любое значение, которое лучше некоторой заданное величины. В этом случае, генетические алгоритмы - часто наиболее подходящий метод для поиска наиболее приемлемых значений. Сила генетического алгоритма заключена в его способности манипулировать одновременно многими параметрами, эта особенность ГА использовалось в сотнях прикладных программ, включая проектирование самолетов, настройку параметров алгоритмов и поиску устойчивых состояний систем нелинейных дифференциальных уравнений [50].
Тем не менее, эта технология не столь идеальна, встречаются случаи, когда ГА работает не так эффективно, как ожидалось.
До настоящего времени не существует точного ответа на вопрос, является ли ГА наиболее подходящим методом для решения какой-либо реальной задачи, связанной с поиском оптимального решения. Однако многие исследователи разделяют предположения, что если пространство поиска, которое предстоит исследовать, - большое или если задача не требует строго нахождения глобального оптимума - т.е. если достаточно просто быстро найти приемлемое наиболее подходящие решения (что довольно часто имеет место в реальных задачах) - ГА будет иметь хорошие шансы стать эффективной процедурой поиска, конкурируя и превосходя другие методы, которые не используют знания о пространстве поиска.
Если же пространство поиска небольшое, то решение может быть найдено методом полного перебора, и можно быть уверенным, что наилучшее возможное решение найдено, тогда как ГА мог с большей вероятностью сойтись к локальному оптимуму, а не к глобально лучшему решению. Любой градиентный алгоритм, такой как, метод скорейшего спуска будет более эффективен, чем ГА. Если о пространстве поиска есть некоторая дополнительная информация, методы поиска, использующие эвристики, определяемые пространством, часто превосходят любой универсальный метод, каким является ГА.
Конечно, такие предположения не предсказывают строго, когда ГА будет эффективной процедурой поиска, конкурирующей с другими процедурами. Эффективность ГА сильно зависит от таких деталей, как метод кодировки решений, операторы, настройки параметров и др. Генетические алгоритмы совсем не являются просто умозрительной теорией, а широко используются на практике. Об этом говорят и многочисленные программные комплексы, которые доступны не только юридическим лицам, но и обычным пользователям, например программный комплекс GeneHunter, разработанный российской компанией "НейроГТроект", и программный пакет Auto2Fit от СРС-X Software. Теория генетических алгоритмов продолжает развиваться как сама по себе, т.е. в глубину, обогащаясь все новыми прогрессивными методами реализации, так и в ширину, выступая фундаментом других перспективных областей искусственного интеллекта, таких, как нейронные сети и искусственная жизнь.
Структура проблемно-ориентированного реестра данных
Сложность администрирования. Данный фактор не является решающим при выборе СУБД, однако все же следует учитывать наличие удобных инструментов администрирования и возможность настройки как можно большего числа параметров. Это необходимо для гибкого управления работой системы.
Наличие документации и технической поддержки. Этот фактор вместе с предыдущим становится актуальным в том случае, если предпочтение отдается СУБД, ранее не использовавшейся в КИС предприятия. В данном случае для освоения и поддержки новой системы необходимо наличие качественной документации и технической поддержки со стороны изготовителя СУБД. Рассмотрев требования к выбираемой СУБД, необходимо отметить, что для обеспечения актуальности информационного реестра необходимо опираться не только на современные бизнес-концепции, но и на передовые технологии разработки и передовые информационно технологические платформы. Всем этим условиям отвечает платформа .NET [33]. Концепция данной платформы -это целостный взгляд на новую эпоху в развитии информационных систем и Интернета, когда самые разнообразные программные приложения доставляются пользователям как сервисы, взаимодействующие между собой в соответствии с конкретными потребностями бизнеса [57]. Концепция .NET, кроме спецификации взаимодействия, специфицирует и среду исполнения, что обеспечивает физическую независимость компонентов от аппаратной платформы. Динамическое связывание компонентов, классов и их функций происходит по имени с верификацией по публичным ключам (Public keys), причем за счет компиляции во время исполнения (ЛТ) это не приводит к проигрышу по быстродействию по сравнению с СОМ. Платформа .NET состоит из пяти компонентов [68]: Средства разработки - первый компонент упрощает создание веб-служб. Он представлен платформой .NET Framework и набором инструментальных средств Visual Studio. Framework и Visual Studio .NET обеспечивают самый простой, быстрый и эффективный способ разработки веб-служб; Серверные системы - второй компонент семейства серверов .NET. Предоставляет наиболее простой, удобный, рентабельный и эффективный способ объединения и реализации веб-служб. Эти серверные системы можно условно разделить на две категории. Первая включает знакомые и полюбившиеся пользователям продукты — Windows 2000, SQL Server 2000 и Exchange 2000, — которые обеспечивают базовые средства для работы с XML (как известно, использование языка XML является самым простым и «открытым» способом интеграции веб-служб). Вторая категория включает специальные серверные системы (такие KaKBizTalk Server), которые обеспечивает самые эффективные и универсальные возможности объединения и интеграции. Например, сервер BizTalk Server 2000 предлагает встроенный язык XLANG, позволяющий определять бизнес-процессы, транзакции и контракты и обеспечивающий глубокую интеграцию разнородных сред; Службы «строительные блоки» - третьим компонентом платформы .NET является набор служб, играющих роль «строительных блоков» (Building Block Service), которые повышают простоту и удобство работы пользователя. Сегодня пользователям часто приходится вводить одни и те же учетные данные для доступа к веб-узлам и приложениям. Разрабатывается небольшой набор служб (таких как службы идентификации, оповещения и схематизированные хранилища), которые значительно упростят переход от одной службы к другой или переход из одной среды в другую. Такая интеграция имеет ключевое значение в мире распределенных вычислительных систем. Службы — «строительные блоки» предлагают широкие возможности не только пользователям, но и разработчикам. В определенном смысле они обеспечивают такое же преимущество, как диспетчер памяти и файловая система в более ранних версиях Windows: не требуют дублирования при написании каждого приложения; Программное обеспечение для устройств - четвертый компонент платформы .NET. Представлен набором программного обеспечения для устройств и клиентских систем. Его роль заключается в том, чтобы предложить пользователю удобную и интегрированную среду для работы. Платформа .NET предполагает использование не одного устройства или клиента, а целого семейства дополняющих друг друга устройств. Чтобы поддержка этих устройств стала возможной, создается программное обеспечение, реализующее новые функции, которые делают работу пользователя более удобной и эффективной. Корпорация Майкрософт разрабатывает программное обеспечение для самых разных устройств, от игровых приставок до ПК, от карманных компьютеров до устройств типа Tablet PC. Объединяет эти устройства то, что все они являются «интеллектуальными». Они запоминают личную информацию и используют в качестве платформы для обработки данных Веб, а не отдельные серверы; Специализированные рабочие среды (реализованы в виде приложений на платформе .NET) - пятым компонентом платформы .NET являются удобные рабочие среды, ориентированные на определенную категорию пользователей, которые интегрируют веб-службы и объединяют различные функциональные возможности. Корпорация Майкрософт предлагает несколько таких сред: MSN для потребителей; bCentral для предприятий малого бизнеса; Office для офисных работников; Visual Studio .NET для разработчиков. Целый ряд корпоративных серверов платформы .NET уже доступен в настоящее время (SQL Server 2000,Exchange2000 и др.). Модульная структура .NET и ориентация на открытые стандарты обеспечивает широкий выбор «строительных блоков» и удобство сборки из них информационных систем. Новая архитектура .NET гарантирует масштабируемость, необходимую самым крупным предприятиям [50].
Похожие диссертации на Совершенствование управления информацией о кадровом составе организации путем применения проблемно-ориентированного информационного реестра и аппарата генетических алгоритмов
