Ситуационная модель принятия решений в задаче управления кадрами предприятия Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

чие предполагаемых заболеваний, убедиться в их наличии или отсутствии, и, если они присутствуют, то иметь перед глазами набор готовых решений по их терапии и .

состояний с учетом их сочетания с некоторыми сопутствующими заболеваниями, которые в несколько раз повышают вероятность заболевания соответствующих органов и систем пациента и список граничных состояний, которые не исследовались у конкретного пациента. Необходимо отметить, что вследствие повышения стоимости медицинской услуги, пациент вправе отказаться от части или от всех ,

, . -

деления граничных состояний пациента формируется список различных процедур и обоснование необходимости каждой процедуры или обоснование невозможности предоставить ту или иную процедуру в зависимости от состояния пациента. Пациент может сам участвовать в регулировании стоимости суммарной медицинской услуги и выбирать глубину диагностического обследования, терапевтические и

.

После идентификации состояния пациента необходимо провести экспертную оценку и определить состояние пациента в виде составной лингвистической переменной «Диагноз» и на основе всего описания сформировать составную лингвистическую переменную <Шист назначений».

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Макаров С.С., Жидкова Т.З., Косенко ЕМ., М.В.Зиборов, Финаев В.И. Моделирование и информационное обеспечение медицинских учреждений. - М.: МГУП, 2005. - 210 с.

2. Экспертные системы: принципы работы и примеры/Под ред. Р. Форсайта. - М.: Радио и связь, 1987. - 233 с.

3. Косенко ЕМ., Зиборов М.В., Финаев В.И. Оптимизация распределенных информацион-

- // 10- -тов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика». Тезисы докладов. В 3-х томах. - М.: Изд-во МЭИ, 2004, Т.1.

И .И. Сизова, С.С. Макаров СИТУАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ЗАДАЧЕ УПРАВЛЕНИЯ КАДРАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ

Понятие «правление персоналом» в управленческой практике появилось в период перехода России к рыночной экономике, когда успех любого предприятия, организации, фирмы зависит от их способности конкурировать, производить высо-

, -бителей [1]. На предприятии необходимо иметь механизмы управления персона, , проектированию системы управления трудом и персоналом в виде информацион-но-управляющей системы.

Под управлением на предприятиях понимается совокупность функций сбора, , , , -. -мы информационно-управляющие системы, реализующие функции сбора, обработки информации и принятия решений согласно принятым моделям и выбранным критериям оценки эффективности. При разработке методов для задач процесса

принятия решения необходимо определить вариант модели принятия решения и [2].

Объективно формализовать все параметры задач управления персоналом в виде определенных чисел невозможно. Задачи не формализуются достаточно точно, их постановка существует в неопределенных терминах, и они могут быть решены с применением методов системного анализа на основе обработки знаний

.

единицах измерения, но может быть выражена качественными показателями, формализация которых возможна методами теории нечетких множеств [3-5].

[5], -

кий логический вывод по тем или иным правилам при условии описания входных вербальных параметров объекта, относительно которого принимается решение, в виде лингвистических переменных (ЛП). Как правило, подавляющее большинство моделей относятся к ситуационному управлению, т.е. установлению соответствия между наборами нечетких переменных, взятых из термов ЛП, и элементами множества решений. Рассмотрим применение подобных моделей в задачах найма работников предприятий.

ЛП задается набором: <аь Т(а), XI, О, М>, 1=1,п, где аг - название /'-ой ЛП; Т(аО - терм-множество ЛП а XI - область определения элементов; О - синтаксическое правило, порождающее новые термы а) е Т(а1) множества Т(а); М - семан-,

(НП) нечеткое множество ак е Т(а{) ; С(а\) - смысл НП а). Нечеткие переменные ак задают тройкой множеств < а) ,Х1,С{>а*), к = 1,г, где

С(ак) = {< ц к (х)/х>}, х е XI - нечеткое подмножество множества XI;

1 С(®-/ ) 1 1 1

И- к (х1) - функции принадлежности, задание которых осуществляется путем оп-

С((1/ ) /

роса мнений экспертов.

Среди моделей вывода решений рассмотрим модель, реализованную основе сопоставления наборов нечетких ситуаций и принимаемых решений, а также си, -ции, которым сопоставлены определенные решения.

Известна модель принятия решений [6,7], в которой применено задание входных переменных в виде ЛП, а принимаемые решения определены четким, конечным множеством. Между заданным экспертами множеством, элементы которого являются кортежами нечетких переменных из термов лингвистических переменных, и множеством решений устанавливается однозначное соответствие. Данная модель названа моделью классификации, т.к. в ней существуют классы (подмножества) нечетких переменных, соответствующие определенным (один и тем же) решениям. Рассмотрим сущность этой модели и особенности ее применения в задачах найма работников предприятия.

Модель принятия решений в задачах найма работников предприятия определим в виде тройки множеств: (Т, ФИ), где Т - множество факторов задачи, Ф - разбиение множества Т на нечеткие эталонные классы I @ = 1,\и\) , И - множество

принимаемых решений о найме работников. Множество Т определим в виде прямого произведения множеств Т=[Т(а1) ¡х[Т(а2) ¡х... х[Т(оа) ¡- Каждое из множеств Т(щ) с Т, / = 1,п определено конкретной ЛП а, а именно, значениями нечетких

- (а ).

Модель принятия решений разрабатывается с применением экспертной информация в виде системы условных нечетких высказываний:

L1; < если E11 wtu Е12 или... или Е1 , то Вг >;

L2;< если Е21 или Е22 или... или Ё2щ, то В2 >;

Lk;<eaiu Ek1 или Ek2 или... или Еы , то Вк >;

где Е - высказывания экспертов, определяющие некоторые эталонные ситуации при решении задачи найма работников; В - нечеткие высказывания, связанные с . -

ся формулой:

№ь] (х1х 2---хп) = и ^а{(Х1)^а1(Х2)&-^<(Хп)’

(а{ ,а]2,...,аП )сЬ] (1)

х. е XI, / = 1,п, ] = 1,\И\.

Модель принятия решений представляется таблицей соответствия, содержащей максимум ¡Т(а^ ¡х[Т(а2) ¡х... х[Т(ап) Iстрок и (п+1) столбцов. В строках записы-

.к

терм-множеств Т(а), а в (п+1)-м столбце - соответствующие этим комбинациям решения о найме работников предприятия к¡, 1 = 1, И .

Алгоритм работы модели принятия решений в задачах найма работников предприятия следующий. Заданы функции принадлежности и (х ) и путем экс-

~ С(а] ) 1 '

пертного опроса заполнена таблица соответствия «си^ация - принимаемое реше-».

Шаг 1. Для конкретного претендента на рабочее место определяются его параметры. Это происходит из анализа представленных документов, а также по данным собеседований и тестирования. Определяют конкретные значения вектора конструктивных параметров предприятия и внешней среды. Это позволяет получить физические значения компонент точки входных факторов (х01,х°2,...,х°п) IX = Х1*Х2*...*ХЫ. Знание компонент х0, г=1,п позволит полу] (х ) -

С(а/ ) г /

ных из терм-множества Т(а)япя каждой лингвистической переменной а..

Шаг 2. Значения функций принадлежности ц ] (х.) нечетких переменных

С(0/ ) г

подставляют в функции принадлежности ¡ль эталонных классов Ц, согласно фор-

муле (1). Вычисляют значения ^ (х0 ,х°2,...,х°п), ] = 1,\И\.

Шаг 3. Среди всех значений ць находится максимальное:

Мь8= тахь](х<п,х°п,...,х°п), (2)

причем, эталонному классу Ь8 с наибольшим значением ць (х°п,х°п,...,хП) соответствует решение кц. Это решение является тем решением, которое согласно знаниям экспертов соответствует существующей ситуации на предприятии и во внешней среде и наиболее подходит для претендента на конкретное рабочее место.

Применение модели классификации при планировании найма работников предприятия может быть осуществлено следующим образом. Если определить ЛП, обобщающие факторы так, что: а- характер выполняемой работы;

в- квалификационные требования; у- производственные факторы; 3- личностные факторы; X - социальные факторы; л- факторы внешней среды, то применение модели классификации позволит вычислить степени принадлежности нечетких переменных, составляющих их терм-множества.

Эффективность применения модели классификации обеспечивается достаточно полным соответствием между наборами нечетких переменных, характеризующих претендентов на рабочие места, а также предприятие и внешнюю среду, и элементами множества принимаемых решений.

Однако существует подход [1,5], позволяющий рассматривать некоторые эта, -ятия. Данный подход основан на ситуационной модели принятия решений. Выбор , -тавления их с эталонными нечеткими ситуациями. Нечеткие эталонные 8' = ситуации определяют эксперты, а каждой эталонной нечеткой

ситуации экспертами сопоставлено решение из множества <ХГХ:,-->Х„>. Алгоритм работы ситуационной модели принятия решения о найме работников предприятия работы в виде гипотетического графа показан на рис.1.

Х1 Х2 Хт

В ситуационной модели принятия решений о найме работников предприятия существует формализация методами теории нечетких множеств и нечеткой логики. Нечеткой ситуацией 5 называется нечеткое множество второго уровня:

5 =< л (а)/а >}, а е А, где щ, (I = 1,п), г-ая ЛП, характеризующая г-ю компоненту нечеткого состояния 5, А={а, а2,..,ак} - множество ЛП.

, , являющегося нечетким состоянием претендента на рабочее место: <<0,1/«незначительные навыки»>, <0,3/«неболыние навыки»>, <0,8/«средние навыки»>, <0,4/« большие навыки»>, <0,1/« очень большие навыки»>

/«профессиональные навыки»>, <<0,2/«очень молодой)», <0,8/«молодой»>,

<0,5/«средний»>, <0/«пожилой»> /«возраст работника»>, <<0,3/«недостаточное соответствие)», <0,9/«достаточное соответствие)», <0,6/«вполне достаточное со-

ответствие»> /«тарификационное соответствие)», <<0,1/«маденький»>,

<0,8/«неболы1ЮЙ»>, <0,4/«средний»>, <0/«большой»>, <0,1/«очень большою» /«стаж работы)», <<0,1/«не достаточное)», <0,3/«достаточное»>, <0,8/«вполне достаточное)» /«обр^ование»>, <<0.9/«неболыной»>, <0,2/«средний»>, <0/«большой

»> /« »>, <<0,4/« -

ность»>, <0,8/«средняя способность»>, <0,3/«большая способность)» /«творческое мышление)», <<0,2/«небольшая»>, <0,7/«средняя»>, <0,4/«большая»>, <0/«очень »> /« »>}.

Таким образом, некоторые состояния претендента на рабочее место, предприятия и внешней среды экспертами определяются как эталонные состояния

5* = {5*,5,2,...,5*/}, где §1 - нечеткое множество второго уровня вида

5* = {§к1,§к2,...,§кб}, тя которого §¡¡1 - нечеткие эталонные состояния характера выполняемых работ; 5*к2 - нечеткие эталонные состояния квалификационных требований к лицам, нанимаемым на работу; 5к3 - нечеткие эталонные состояния производственных факторов; 8*к4 - нечеткие эталонные состояния личностных факторов лиц, нанимаемых на работу; Ёк5 - нечеткие эталонные состояния соци-

; 5*6 - .

Для конкретного момента времени для предприятия, внешней среды и для лиц, нанимаемых на работу, можно также экспертным путем определить реальную нечеткую ситуацию §, которая является подмножеством множества

5 ={§1,§2,...,§V}, и определена набором = {Би ,5г2,..., 5г6 }, где для данного момента времени: 5и - состояния характера выполняемых работ; 5г2 - состояния квалификационных требований к лицам, нанимаемым на работу; 5.3 - состояния производственных факторов; 544 - состояния личностных факторов лиц, нанимаемых на работу; 5 55 - состояния социальных факторов; 5 6 - состояния факторов .

Каждому эталонному нечеткому состоянию экспертами ставится одно из возможных решений о найме претендента на предприятие, например: {«<Х - работник очень мало соответствующий> /«лучше не принимать на работу»», «<х2 - ра> /« -ным сроком при наличии вакансий»», «<х - обычный работник> /«принять на работу можно при наличии вакансий»», «<х - подходящий работник>»

/«желательно принять на работу», «<х - очень хороший работник> /«постараться »»}.

Необходимо определить степень близости реального состояния и нечеткого . -рации как определение степени включения, определение степени нечеткого равенства, определение степени нечеткой эквиваленсии из теории нечеткой логики.

5* -

лонных состояний и элементами х1, Х2,..., Хт множества Н принятия решений задается в виде тройки множеств Г = (Б* ,Н,Е), в которой Е - нечеткое множество, задаваемое экспертами на множестве 5*лН.

Так как экспертами выделяются некоторые эталонные состояния при планировании найма работников, которым сопоставляются принимаемые решения, то это является достоинством ситуационной модели, что упрощает процесс принятия решений.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Финаев В.К, Севостьяненко В.В. Методы искусственного интеллекта в управлении персоналом. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2005. - 167 с.

2. Финаев В.К, Севостьяненко В.В. Системные методы в задачах проектирования сетей информационной связи // Материалы международной научной конференции «Системный подход в науке о природе, человеке и технике» - часть 3. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2003.

3. Zadeh L.A. Fuzzy logic and approximate reasoning // Synthese, 1975, V. 80. - pp. 407-428.

4. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/А.Н.Аверкин, И.З.Батыршин, А.ф.Блиншун, Б.В.Силаев, Б.Н.Тарасов. - М.: Наука, 1986. - 312 с.

5. . ., . ., . . -

четкой логикой. - М.: Наука, 1990. - 272 с.

6. . ., . . . - -тов-на-Дону: Изд-во Ростовского университета, 1993. - 134 с.

7. . ., . .

нечеткой информации. - Ростов-на-Дону.: Изд-во Ростовского университета, 1990. - 128 с.

АЛ. Толкачев

АВТОМАТИЧЕСКОЕ ВЫДЕЛЕНИЕ ГРАНИЦ И УДАЛЕНИЕ КРАЕВЫХ ЭЛЕМЕНТОВ В БИНАРНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ ДОКУМЕНТОВ НА ОСНОВЕ ОЦЕНОК ФОНТА ДОКУМЕНТА

. ,

в результате сканирования бумажных документов. Существует множество причин низкого качества результатов сканирования. Например, может быть захвачена в изображение текущей страницы часть смежной страницы. При не полном покрытии размеров сканера на изображении возникают граничные темные полосы, которые выглядят как размытые и смазанные области. При попадании в область сканирования переплета он выглядит как граница и пр. В результате этих причин на границе изображения присутствуют нежелательные участки, которые составляют текстовые/нетекстовые краевые элементы.

Определение границ страницы и процесс их удаления основаны на классифи-/ / , границы и анализе гистограмм профильных проекций и числа переходов в тексто-

. -

жения и отделены от содержания белыми областями. Разрядка между пикселями

нетекстовых границ значительно меньше чем между символами. Поэтому, используя предполагаемый размер фонта, содержание и границы страницы могут быть , , -

.

уточнения местонахождения границ. Определение границ страницы и процесс их удаления состоит из 4 шагов, которые будут рассмотрены далее.

Основные характеристики. Гистограмма горизонтальной/вертикальной проекции - сумма черных пикселей, проецируемых на вертикаль-

ную/горизонтальную ось. Гистограмма числа переходов изображает количество

/ 0 1.