Содержание к диссертации
Введение
1. Современное состояние управления персоналом 11
1.1. Анализ проблем, существующих при управлении человеческими ресурсами 11
1.2. Управление персоналом 13
1.2.1. Примеры управления персоналом в различных отраслях 16
1.2.1.1. Управление персоналом в банковских учреждениях 16
1.2.1.2. Управление персоналом на промышленных предприятиях 20
1.2.2 Основные этапы управления персоналом 23
1.2.3 Оценка и аттестация персонала 25
1.2.3.1. Зарубежный опыт в оценке персонала 25
1.2.3.2. Основные принципы оценки персонала 28
1.2.3.3. Основные этапы процесса оценки персонала 32
1.2.4. Планирование карьеры сотрудников 38
1.3. Анализ информационных систем управления персоналом 43
1.3.1. Общие сведения 43
1.3.2. Основные виды HR-систем 44
1.3.2.1. Экспертные системы оценки персонала 46
1.3.2.2. Комплексные системы управления персоналом 51
Выводы по главе 1 53
2. Применение экспертных групповых методов опенки компетентности персонала 54
2.2. Решение задачи о назначении классическими методами 56
Формальная постановка задачи 56
Этапы решения задачи 58
Этап 1 - Анализ исходных характеристик элементов двух множеств 58
Этап 2 - Формирование области допустимых решений 63
ЭтапЗ - Поиск окончательного решения 64
2.3. Классификация методов оценки персонала 65
2.4. Принятие эксшртньгхгтупповьгхушавленческих решений 73
2.4.1. Подбор экспертов 74
2.4.2. Оценка компетентности группы экспертов 76
2.4.3. Методы, используемые в экспертных технологиях 80
2.4.3.1. Методы получения и обработки экспертной информации 81
2.4.3.2. Методы оценки качества экспертов 85
2.4.3.3. Методы согласования экспертных оценок 87
2.4.3.4. Оценка качества экспертиз 90
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2 91
3. Разработка метода поддержки принятия решений при планировании карьеры сотрудников 92
3.1. Этап 1-Структурный анализ 92
3.1.1. Формирование целей и критериев 92
3.1.2. Построение шкал критериев 98
3.2..Этап 2 - Применение методов групповой экспертной оценки персонала 101
3.2.1.1. Применение теории нечетких множеств 102
3.2.1.2. Определение лингвистической переменной 104
3.2.1.3. Построение функции принадлежности 106
3.2.2. Определение показателя согласованности экспертов по функции принадлежности 111
3.2.2.1. Неграничный лингвистический терм 112
3.2.2.2. Граничный лингвистический терм 114
3.2.3. Согласование мнений экспертов 116
3.2.4. Расчет коэффициента адекватности ; 117
3.3. Этап 3-построение нечетких деревьев решений 120'
3.3.1. Формальная постановка задачи 120
3.3.2. Требования к данным1 122
3.3.3. Построение нечеткого дерева решений 123
3.4. Этап 4-Определение показателей качества дерева решений 132
выводы по главе 3 134
4. Разработка объектно-ориентированной древовидной модели знаний 135
4.1. Структура интеллектуальной системы поддержки принятиярешений... 135
4.1.1. Алгоритм взаимодействия основных компонентов ИСППР 137
4.2. Проектирование базы знаний 139
4.2.1. Основы объектно-ориентированного подхода 140
4.2.2. Проектирование базы знаний с помощью средств ООП 145
4.2.3. Алгоритм изменения БЗ 147
4.3. Разработка механизма логического вывода 150
4.4. Алгоритм построения нечеткого дерева решений 152
4.5. Алгоритм работы нечеткого интерпретатора
4.6. Разработка инструментального средства выводы по главе 4 163
Заключение 164
Список используемой литературы
- Примеры управления персоналом в различных отраслях
- Формирование области допустимых решений
- Применение методов групповой экспертной оценки персонала
- Алгоритм взаимодействия основных компонентов ИСППР
Введение к работе
Актуальность работы
Современный.этап развития экономики характеризуется' острым дефицитом высококвалифицированных специалистов, изменением требований к персоналу предприятия и кадровой политике. В настоящее время, встал вопрос эффективного управления человеческими ресурсами. Персонал рассматривается, как основной ресурс, в первую очередь определяющий успех, деятельности всей фирмы в условиях жесткой конкурентной борьбы на рынке труда.
Одним из, основных направлений развития персонала является управление карьерой работников. Для того чтобы сотруднику оптимально реализовать себя в карьерном росте, важно выбрать ту сферу деятельности, которая соответствует его способностям, с другой стороны, должны учитываться интересы фирмы.. Начиная с момента приема,сотрудника на работу, необходимо организовать планомерное горизонтальное и вертикальное его продвижение по существующей или перспективной системе должностей.
Для решения вопроса планирования карьеры на практике используются различные механизмы оценки персонала: качественные, количественные, комплексные. Причем, оцениваться могут как претенденты на работу, так и уже работающие, сотрудники, после аттестации которых принимаются решения о кадровых перемещениях внутрищредприятия.
Решения о перемещениях сотрудника базируются на основании проведенных оценок его профессиональных, личностных качеств. Причем для: получения достоверных и точных результатов необходимо, чтобы оценивание сотрудников было комплексным и всесторонним. При этом нужно учитывать, что любая оценка не характеризует человека в целом. Она всегда направлена на диагностику каких-то конкретных, строго определенных и ограниченных характеристик (психологических, профессиональных) данного человека или группы людей.
При проведении оценки следует иметь в виду, что процедура оценки должна быть унифицирована для всех сотрудников. Если сравниваются-данные по нескольким обследуемым, необходимо- обеспечить, чтобы оценка происходила в одинаковых условиях, и результаты.оценки обрабатывались.одинаковыми средствами. Унификация, направлена на то, чтобы-максимально нейтрализовать влияние различных побочных факторов;, чтобы различия, в,индивидуальных результатах отражали реальные, различия, между обследуемыми' по измеряемому параметру.
Информация, получаемая -в. процессе оценивания-персонала, должна быть свободна от субъективного мнения' специалиста кадровой службы. Субъективизм ЛПР может привести к нежелательным последствиям (потери, ценного работника^,, напротив; приему на работу недостойных претендентов).
При этомне надо забывать, чторезультаты оценивания нельзя воспринимать как абсолютные. Любая оценка позволяет предсказывать истинный результат лишь с определенной долей,вероятности. Так как чаще'всего оценивание осуществляется при помощи^ всевозможных тестов;.такаж вероятность находит свое выражение в- так называемых коэффициентах надежности и валид-ности, которые никогда не бывают равны 1.00, т.е: не могут иметь. 1.00%-ную вероятность.
Результаты проведения, оценки персонала, могут быть, выражение либо- в, словесной-форме: «отлично», «очень хорошо», «удовлетворительно», «неудовлетворительно», либо;-в виде балловиЭти данные носят качественный характер, чточ обусловливает их. неточность, неоднозначность, и представляет трудности дляих обработки сотрудниками кадровых служб-.
На основании анализа и интерпретации результатов оценки персонала ЛПР строит «портрет» претендента, на должность, причем в зависимости от опыта ЛИР этот портрет приобретает разную степень связности^ адекватности и; глубины. Увязывание отдельных характеристик, таких, как свойства личности, профессиональные знания и умения, в целостный.портрет составляет основную трудность в работе ЛПР.
Для снижения субъективности, нечеткости и неоднозначности результатов оценки персонала целесообразно разработать методы и алгоритмы, которые бы учитывали описанные выше проблемы и помогали принимать эффективные управленческие решения. Классические методы принятия* решений о назначении претендента на должность, рассмотренные в,работах Ларичева О.И., Стернина М.Ю. и других, описывают алгоритмы принятия решенийх помощью методов, не учитывающих неточность данных, на основании-которых принимаются соответствующие кадровые управленческие решения, для планирования карьеры сотрудников на предприятии.
Целью исследования является разработка модели процесса поддержки принятия решений для планирования карьеры сотрудников, позволяющая проводить, глубокий и всесторонний анализ личности претендента на должность для принятия- эффективных управленческих решений, а также создание алгоритмического обеспечения и программно-информационного проекта системы поддержки принятия решений.
Задачи исследования:
анализ существующих методов принятия решений' в кадровой системе управления;
разработка моделей и алгоритмов поддержки1' принятия управленческих решений планирования карьеры сотрудников в условиях неопределенности, обусловленной субъективизмом лица, принимающего решения;
разработка модели представления знаний, основанной, на объектно-ориентированном» подходе, позволяющем объединить, достоинства-продукционных и сетевых моделей представления знаний и свести к минимуму их недостатки;
построение нечеткого дерева решений, способствующего принятию решения о назначении претендента на должность на основе фактографической и экспертной информации;
- разработка интеллектуальной системы поддержки принятия решений для планирования карьеры сотрудников с целью повышения эффективности функционирования персонала предприятия.
Идея работы заключается в. интеллектуализации процесса управления, кадровыми ресурсами»предприятия на основе объединения.классических, методов принятия решений с теорией-построения нечетких' баз знаний и< объектно-ориентированной методологией.
Методы исследования
Теоретической основой, работы являются основные положения, теории кадрового менеджмента, теории принятия.решений, методов системного анализа, теории построения интеллектуальных систем, теории нечетких множеств, методов.объектно-ориентированного подхода.
Методика исследования, основывается на изучении, обобщении и оценке накопленного: опыта в отечественной и зарубежной теории, и практике, выявлении особенностей информационного обеспечения процессов принятия управленческих кадровых решений; системном анализе принципов, методов,- показа-телей.и моделей информационной технологии управления,персоналом.
Основные научные положения, разработанные соискателем,,и их новизна:,
Снижение, степени субъективности при планировании карьеры сотрудников достигается, применением модели'процесса, подбора персонала, основанной, на интеграции в единый комплекс структурированных методов процесса оценки персонала и формализованных, методов, принятия- управленческих, решений.
Для структурирования и детализации знаний; а также их доработки и; уточнения- без ущерба для имеющейся структуры целесообразно построение
объектно-ориентированной древовидной модели знаний, обладающей свойствами фрактальности (вложенности).
Для' учета и управления нечеткостью и неоднозначностью данных, полученных после оценки претендента на должность, наиболее эффективно использовать модель, обработки знаний на основе метода построения нечетких деревьев решений для задач планирования карьеры сотрудников.
Для обеспечения" достоверности принятия управленческих решений при оценке компетентности сотрудников предложен метод групповой экспертной оценки, включающий этапы формирования частных, предпочтений экспертов и этапы их агрегирования в групповые решения с оценкой согласованности частных предпочтений с учетом нечеткости и неточности, присущих принятию экспертных решений.
Практическая значимость работы состоит в том, что разработанное программное обеспечение для поддержки принятия решений при планировании-карьеры и преемственности сотрудников позволяет перевести процесс назначения претендентов на должность на качественно новый уровень, который наиболее полно соответствует требованиям, предъявляемым, к должностям в современных условиях; дает возможность существенно ускорить процесс оценки персонала, проводить массовые процедуры оценки, увеличивать объективность исследований за счет повышения доверия оцениваемого сотрудника («машина беспристрастна»), и исключить субъективность экспертов. Результаты диссертации внедрены на следующих предприятиях: ООО «АиТСофт» и ООО «RGI-Telecom».
Апробация работы
Основные результаты и отдельные положения: диссертации докладывались на семинарах кафедры АСУ МГГУ и следующих конференциях: «Неделя горняка» (г. Москва, 2002-2004гг.); 6-я Международная конференция «НТИ-2002. Информационное общество. Интеллектуальная обработка информации.
Информационные технологии» (г. Москва, 2002г.); Всероссийская научно-практическая конференция «Современные проблемы управления персоналом организации» (г. Пенза, 2004г.).
Публикации
По теме диссертации опубликовано 5 научных работ.
Структура диссертации
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, включает в себя 1 приложение, 18 таблиц, 27 рисунков, список используемой литературы из 117 наименований.
Примеры управления персоналом в различных отраслях
Одной из главных составляющих стратегии управления, персоналом крупного промышленного предприятия на современном этапе развития является состояние кадрового потенциала, который удалось сохранить в период жесточайшего кризиса, не обошедшего стороной ни одно предприятие.
Восполняемость. кадров, подготовка- резерва на замену убывающих специалистов,.уровни профессиональной подготовки и образования с необходимостью постоянного их повышения,, возраст работников и осознание ими необходимости движения предприятия вперед в своем развитии, морально-психологический климат в коллективе - эти и некоторые другие критерии, оценки состояния кадров определяют жизнеспособность предприятия, и поддержание их величин в оптимальных соотношениях входят в круг наиболее трудных и наболевших вопросов, с которыми приходится сталкиваться руководителю сегодня [40].
В - результате кризиса сейчас на многих предприятиях существует нехватка, квалифицированных специалистов. На, предприятиях со значительной численностью (более 1000 сотрудников к таким предприятиям относятся крупные производства и отраслевые предприятия) возникает проблема систематизации и автоматизации процессов управления персоналом и документооборота, связанного с ним. Обследования существующих предприятий показывают, что сотрудники кадровой службы, бухгалтерии и отдела нормирования часто дублируют функции друг друга (инженеры-нормировщики, бывают заняты ведением-табельного, учёта и расчёта начислений\удержаний для- последующего расчёта заработной платы, руководители производственных подразделений, выполняют функции нормирования работ по нарядам и прочее). Другой, случай неэффективной работы, структур управления персоналом - перегруженность работой одних сотрудников недостаток загрузки других.
Причины- таких ситуаций кроются в неудачном планировании служб управления персоналом. На практике зачастую- оказывается, что никакого планирования деятельности этих служб предприятием вовсе не проводилось, инст рукции для штатных единиц кадровых служб составлялись исходя из обычных требований к той или иной профессии. Следствием этого являются многочисленные нестыковки между различными подразделениями служб управления персоналом и нештатные ситуации в деятельности предприятия.
В основном за процесс управления персоналом на таких предприятиях отвечают: отдел кадров, отдел ОТиЗ, начальники цехов и отделов.
Отдел кадров ведет штатное расписание, анализирует процесс движения персонала, при этом при подборе персонала, с претендентами на работу проводят только устное собеседование, без анализа психологических и профессиональных качеств.
В цехах и отделах сотрудники обучаются и там же принимаются решения о премировании и льготировании, так же в цехах ведется учет отработанного времени и выполненных работ.
За расчет зарплаты и обработку данных из цехов отвечает отдел ОТиЗ. Система управления персоналом на промышленном предприятии представлена на рис.2. На, основе приведенных выше примеров можно в,процессе управления персоналом выделить несколько, ключевых этапов и соответственно он может быть представлен следующими этапами: Кадровоепланирование. Подбор персонала. Формирование кадровой базыданных. Оплата-труда и формирование отчетности. Обучение и развитие персонала: Аттестация и оценка персонала.
Самым первым этапом является планирование кадровой: политики. Планирование кадров заключается в том, что в соответствии с организационной структурой,производится, анализ имеющихся человеческих ресурсов и.проектируется, штатное расписание, на основании которого, происходит дальнейший прием новых сотрудников на соответствующие должности.
Подбор персонала - это многоэтапная работа, которая, требует специальных способностей, черт характера, определенных знаний и умений.
При приеме нового сотрудника все сведения о нем заносятся в кадровую базу, куда в дальнейшем могут заноситься данные об аттестации или, обучении сотрудника.
Многие данные из кадровой базы необходимы при проведении расчетов заработной платы и дальнейшем формировании отчетности в ИМНС и.ПФ.
Также основным этапом в процессе управления персоналом является? оценка, и аттестация персонала. На основании результатов оценки и аттестации,, можно: производить различный прогноз и выдачу рекомендация- по планированию карьеры сотрудника, планированию преемственности, а также результаты помогают принимать решения по эффективному управлению персоналом.
Формирование области допустимых решений
Следствием предположения о равной важности критериев и их шкал яв-ляется вывод о том, что существует единая шкала качества назначений. При этом назначения, имеющие одинаковое значение свертки, равноценны, т.е. обладают равным качеством. Таким, образом, в рамках сделанных на данном этапе предположений-качество, назначения монотонно меняется, с изменением значения свертки; т. е. качество- назначения по определению равно значению Gy формального индекса соответствия.
Этап 2 - Формирование области допустимых решений.
Основными целями этого этапа являются: формирование ОДР и выявление типичных, вариантов решений, возможных для; выбранной ОДР. Для того чтобы понять, каких результатов можно достичь при заданных исходных данных, ЛПР должен иметь возможность-быстро получить целостное представление о решаемой задаче.
Для,помощи ЛПР в решении этой проблемы предлагается,набор индикаторов, отражающих целостные характеристики задачи; и процедуру ускоренного поиска решений — быстрой прикидки, позволяющей увидеть, какого типа решения могут быть получены при конкретных исходных данных и выбранных ограничениях [59]:
В, процедуре ускоренного поиска, решений используется формальный индекс соответствия Gy и предполагается практическая равноценность .равных по значению компонентовшектора соответствия.
Несмотря на грубое предположение о примерной равноценности критериев и градаций их шкал, предъявление таблицы уровней, взаимной удовлетворенности (элементами- которой являются; значения формального индекса соответствия); в значительной степени достигает цели, представляя общую ситуацию. Таблица уровней остается обозримой для достаточно больших размерностей, и при взглядена нее ЛПР легко выделяет фрагменты и отдельные пары, требующие более глубокого анализа. Выделенные фрагменты могут детально изучаться.
После просмотра таблицы свертки у руководителя появляется возможность изменить допустимую область поиска решений. Для. этого система предлагает ему воспользоваться следующими возможностями: включать в окончательное решение определенные пары объект - субъект; вводить запрет на образование определенных пар; накладывать, ограничение на допустимый уровень расхождения оценок по отдельным критериям;. накладывать ограничение, на допустимые значения; свертки векторов соответствия:
Основная идея ускоренного поиска вариантов решения заключается в том, что на множестве разрешенных элементов ищутся возможные решения классической однокритериальной задачи. При этом минимизируется сумма Gy и отыскивается решение с максимальным количеством наилучших назначений. Этап 3—Поиск окончательного решения
После того, как сформирована область допустимых, решений, ЛПР принимает решение о принятии- того или иного кандидата на определенную должность.. Принятие этого решения лежит полностью на нем. Он может принять предложенные.рекомендации или-произвести дополнительное исследование.
Из представленного выше решения видно, что при решении задачи не учитываются нечеткость и неточность результатов, оценки сотрудников, и окончательное решение полностью зависит от ЛПР, а также не учитывается его субъективизм.. Поэтому для: учета вышеперечисленных недостатков целесообразно разработать метод поддержки принятия решений при планировании карьеры сотрудников.
Принятие управленческих решений о перемещении сотрудников на новые должности базируется на проведенной оценке его профессиональных, личностных, психологических качеств. Как отмечалось выше, эту оценку может прово дить руководить, сослуживцы или специально подготовленные эксперты. Для обеспечения достоверности результатов оценки в.диссертации рассмотрен метод групповой экспертной оценки.
Оценка сотрудников организации позволяет руководителю решать широкий круг задач. С одной стороны, это- обеспечение нормального функционирования подразделений и всей, организации, решение производственных задач, выполнение планов достижение поставленных целей, обслуживание производственных процессов. С другой, стороны - это задачи, связанные с более эффективным использованием потенциала служащих за-счет того, что. система-оценки позволяет повышать уровень развития и стимулирует потребность в обучении повышении квалификации.
Выбор методов оценки, отвечающих поставленным целям, потребностям организации и сложившейся в ней организационный культуре - сложная и многоуровневая задача. Чтобы иметь свободу действий, руководителю необходимо иметь в своем распоряжении достаточно широкий набор методов оценки, позволяющих наилучшим образом решать как текущие, так и перспективные задачи в сфере управления персоналом. Методов оценки существует большое количество, всегда трудно определить каким методам.отдать предпочтение. Например, при построении моделей для прогнозирования успешности профессиональной деятельности оценку эффективности дают эксперты «сверху», а выраженность тех или иных качеств руководителей и специалистов оценивают эксперты «снизу», так как она наиболее информативна и технологична.
Применение методов групповой экспертной оценки персонала
При постановке задачи было, отмечено, что шкалы критериев, используемые в процессе решения задачи буду порядковыми, поэтому рассмотрим далее методы построения этих шкал. Метод балльных оценок В результате оценки персонала чаще всего используются оценочные суждения людей, поэтому в: этом случае лучше всего использовать процедуру шкалирования, основанную на балльных оценках. Наиболее распространенными методами балльных, оценок являются [10]: Графическое шкалирование. Числовые методы. Шкалирование с использованием» стандартов:
Наиболее распространенным методом является метод графического шкалирования. Шкала в этом методе представляет собой линию, на которой определенным-образом отмечены.признаки, характеризующие некоторое свойство. В числовом методе шкала представляет собой последовательность определенных, чисел (рангов или баллов) и это число приписывается каждому значению свойства.
Третий метод подразумевает под собой, что различные свойства оцениваются по определенным: образцам.
Вывод: Проанализировав три основных метода построения балльной оценки,- можно сделать вывод о. том, что для построения шкал критериев лучше всего использовать числовые методы, т.к. при построении- шкал в первом и. третьем случае могут использоваться.качественные параметры. В диссертационной работе будет использована четырех бальная шкала для обозначения критериев-. Пример шкалы: 1 -Оцениваемое качество выражено слабо. 2 - Оцениваемое качество выражено нормально. 3 - Оцениваемое качество выражено сильнее. 4 - Оцениваемое качество выражено особо сильно.
Этап 2-Применениеметодов групповой экспертной оценки персонала
Выше было отмечено, что чаще всего оценка и аттестация персонала производится, с помощью проведения-экспертного исследования, основой которого является «принятие групповогорешения.
Экспертная оценка представляет собой мощное средство переработки слабо формализованных данных, которое позволяет выделить наиболее обоснованные утверждения специалистов-экспертов и использовать их, для подготовки- различных решений.
Экспертная деятельность в области управления? персоналом - системаї действий, выполняемых с привлечением, экспертов, для анализа и оценки качества деятельности сотрудников организации, с целью,повышения,обоснованности принимаемых решений в условиях неопределенности, противоречий или конфликтов.
Понятия, которыми оперируют специалисты-при оценки персонала, являются по своей природе слишком сложными и многоплановыми,для того, чтобы использовать для их представления только традиционные, точные, хорошо определенные модели и алгоритмы. Многие понятия вследствие субъективности человеческого мышления, приблизительного характера умозаключений и лингвистического их описания оказываются нечеткими по своей природе и требуют для своего представления соответствующего аппарата.
Рассмотренные во второй главе основные методы экспертных технологий, не.позволяют учитывать нечеткость, неполноту, неоднозначность возникающие при проведении экспертного исследования. Поэтому для обработки результатов и для принятия управленческого решения о назначении сотрудника на новую должность целесообразно применять аппарат нечетких множеств.,
Принятие решений при нечетких данных и в условии неопреде ЛЄННОСТИ Особенностью процессов принятия решений является учет наличия ЛПР (индивидуального! или коллективного),, который стремится к достижению некоторых целей на основе своих предпочтений.
Качество процесса принятия решений находится в зависимости от полноты, учета всех факторов, существенных для последствий, возникающих в.per зультате. принятия решений. Часто эти факторы носят чисто субъективный характер, присущий как ЛПР, так и любому процессу принятия решений.
Неопределенность в принятии решений обусловлена недостаточной надежностью и количеством информации, на. основе которой ЛПР осуществляет выбор решения: Введем некоторые понятияиопределения. Применение теории нечетких множеств Пусть у нас имеется полное множество-U, охватывающее всю проблемную область [77]. Нечеткое множество F множества U определяется через функцию, принадлежности up (u)(u элемент множества U). Эта функция отображает элементы и_множества U на множестве чисел в отрезке [0,1], которые указывают степень принадлежности каждого, элемента нечеткому множеству F.
Алгоритм взаимодействия основных компонентов ИСППР
Следующим этапом является согласование мнений экспертов и построение результирующей функции принадлежности. Наиболее простым и, адекватным способом является алгебраическое усреднение функций принадлежности экспертов. В этом случае результирующая функция принадлежности для значения Uj на базовой шкале примет вид: п ы /ирез (и,) - результирующая функция принадлежности базовой переменной для всех точек диапазона изменения данного лингвистического терма; п - число экспертов, участвующих в процедуре. В случае, когда экспертам приписаны различные весовые1 коэффициенты п (предположим, что эти коэффициенты пронормированы, т.е. #,. =l,q, 0), зна чение результирующей функции принадлежности для значения щ на базовой шкале примет вид: ;=1 где д( - весовой коэффициент і-го эксперта.
Следует заметить, что при построении результирующей функции принадлежности указанными способами, она, как правило, теряет свойства «нормальности». В этом случае после построения результирующей функции принадлежности ее нужно нормализовать.
Таким образом, согласование субъективных измерений группы экспертов позволяет преодолеть неточность измерений экспертов, а механизмы для работы с лингвистическими переменными позволяют преодолеть нечеткость.
Деревья решений - это метод, позволяющий предсказать принадлежность наблюдений или объектов тому или иному классу [107].
Введем основные понятия, которые будем использовать в диссертации: объект - это претендент на работу, для которого мы будем определять принадлежность для того или иного класса; атрибут - свойство объекта в нашем случае это его профессиональные и личный качества; класс - это должности на которые претендует кандидат на работу; узел - внутренний узел дерева, узел проверки лист - конечный узел дерева, узел решения проверка - условие в узле.
Деревья по своей сути являются способом представлений правил в последовательной структуре, где каждому объекту соответствует единственное решение. Под правилом понимается логическая структура, представленная в виде «если...то».
Как было сказано выше для каждого качества (атрибута) была определена степень принадлежности этого атрибута нечеткому множеству. В каждом узле дерева будет проставлять эта степень принадлежности, причем в начале определяется при какой степени принадлежности, движение по этой ветви прекращается и выдается заключение.
Пусть нам задано некоторое обучающее множество Т. Содержащие объекты, каждый из которых характеризуется m - атрибутами, при этом атрибуты указывают на принадлежность объекта к определенному классу, через {Сі, Сг ... Ск} обозначены классы. Для каждого атрибута определена степень принадлежности rm. В данном примере может возникнуть три ситуации: 1. Множество Т содержит один или более объектов, относящихся к классу Сь Тогда дерево решений для множества Т - это лист, определяющий класс Gk. 2. Множество Т не1 содержит ни одного объекта, т.е. пустое множество: 3. Множество Т содержит объекты, относящиеся к-разным классам. В этом случае следует разбить множество Т на некоторые подмножества. Для этого выбирается один- из атрибутов, имеющий два и более отличных друг от друга значений
Оь Ог, ... Оп. Множество Т разбивается на подмножества Ті, Т-2, Тп, где каждое подмножество- Tj содержит все объекты, имеющие значение ОІ для, выбранного атрибута. Это процедура будет продолжаться1 до тех пор, пока конечное множество не будет состоять из примеров, относящихся к одному и тому же классу.
На сегодняшний день существует значительное число алгоритмов, реализующих деревья решений GART, G4.5, Newld, ITrale, CHAID, CN2 и т.д. Но наибольшее распространение и популярность получили, следующие два: CART (Classification and Regression Tree) - это алгоритм построения бинарного дерева решений. Каждый узел дерева приразбиении имеет только двух потомков. Как видно из названия алгоритма, решает задачи классификации и регрессии. C4i5 - алгоритм построения дерева решений, количество потомков у узла не ограничено. Этот алгоритм решает только-задачи классификации.
Большинство из известных алгоритмов являются «жадными алгоритмами». Если один раз-был выбран атрибут, и по нему было-произведено, разбиение на подмножества, то алгоритм не может вернуться назад и выбрать другой1 атрибут, который дал бы лучшее разбиение: И поэтому на этапе построения нельзя сказать даст ли выбранный атрибут, в конечном-итоге, оптимальное разбиение.
В диссертации будет рассмотрен метод, который в первые был предложен Р. Куинленом, этот метод лежит в основе алгоритма С4.5. Описание атрибутов. Данные, необходимые для работы алгоритма, должны быть представлены в виде плоской таблицы. Вся информация об объектах из предметной области должна описываться в виде конечного набора, признаков (атрибуты). Каждый атрибут должен иметь дискретное или числовое значение. Сами атрибуты не должны меняться от объекта к объекту, и количество атрибутов должно быть фиксированным для всех объектов. Для атрибутов должна быть определена степень соответствия нечеткому множеству.. Причем не все атрибуты могут иметь эту степень. Например, атрибут «образование» может быть однозначно определен как: высшее, среднее, техническое.
Определенные классы. Каждый объект должен быть ассоциирован с конкретным классом, т.е. один из атрибутов должен быть выбран в качестве метки класса.
Дискретные классы. Классы должны быть дискретными, т.е. иметь конечное число, значений. Каждый объект должен однозначно относиться к-конкретному классу. Количество классов должно быть значительно меньше количества примеров.
Неоднократное использование атрибута. Некоторые алгоритмы исключают повторное использование атрибута при построении дерева, но в нашем случае мы таких ограничений накладывать не будем. Любой из атрибутов можно использовать неограниченное количество раз при построении дерева.
