АННОТАЦИЯ

Теличко А.А. Автоматизированная система обработки информации для поддержки принятия решения подбора и распределения персонала предприятия. – Рукопись.

Диссертация на соискание научной степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 – "Автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии". – Донецкий национальный университет, Донецк, 2007.

Диссертационная работа посвящена разработке автоматизированной системы обработки информации для поддержки принятия решения подбора и распределения персонала предприятия. В работе изучено состояние проблемы автоматизированной обработки информации для поддержки принятия решения подбора и распределения персонала предприятия, обоснована её актуальность. Выявлены направления развития методов подбора и распределения персонала предприятия в рамках реинжиниринга процессов предприятия. Проанализированы методы поиска оптимального решения нелинейной и многокритериальной задачи большой размерности. Доказана возможность использования для поиска оптимального распределения загрузки работников предприятия метод поиска на базе генетических алгоритмов. В результате анализа инструментов построения модели предметной области для управления динамическим объектом управления выбран механизм семиотического моделирования. Построена новая математическая постановка задачи поиска оптимального распределения загрузки работников предприятия при условиях нелинейной целевой функции и отсутствии ограничения задачи на возможность работника выполнять только одну работу. Предложена методика оценки соответствия работника требованиям работы на базе расчета отклонения профессиональных, психофизических и коммуникационных качеств. Модифицирован генетический алгоритм с целью повышения вероятности поиска глобального экстремума. Модификация генетического алгоритма основана на работе блока предотвращения предварительной сходимости, который требует сохранения наилучших значений целевой функции каждой генерации, и хромосом, которые им соответствуют, в архив оптимальных решений. Для повышения вероятности поиска глобального оптимума функции в рамках блока предотвращения предварительной сходимости применяется механизм возвращения в предшествующие точки поиска, который был заимствован в методе ветвей и границ. Проведено сравнение результатов работы программной реализации модифицированного генетического алгоритма с результатами работы инструментария генетического алгоритма Matlab и диплоидной версии генетического алгоритма в программной разработке Mendel. Поиск оптимального распределения загрузки работников предприятия реализован на базе модифицированного генетического алгоритма. Определены в соответствии с теорией генетического алгоритма структура хромосомы, генетические операторы, целевая функция задачи поиска оптимального распределения работников предприятия. Определена необходимость представления постановки задачи подбора и распределения персонала предприятия и метода поиска оптимального распределения загрузки работников на базе модифицированного генетического алгоритма по правилам формальной математической теории. Формальная модель является основой для семиотического моделирования, средства которого позволяют достичь уменьшения трудоемкости внесения изменений и проведения повторных оценок и расчетов с учетом внесенных изменений. Впервые сформулировано описание аппарата генетического алгоритма в соответствии с принципами формальной математической теории. В рамках семиотической модели задачи подбора и распределения персонала предприятия разработан механизм взаимосвязанных правил изменения элементов формальной модели. Программное обеспечение автоматизированной системы обработки информации для поддержки принятия решения о подборе и распределении персонала предприятия разработано на базе предложенной семиотической модели. Результаты диссертационной работы внедрены в творческом центре "Каунтерпарт" г. Киева; в Донецком филиале ОАО "Укртелеком", в госбюджетных темах Н-13-2000 и Н-39-2005, а также в учебном процессе кафедр "Прикладной математики и информатики", "Управления персоналом и экономика труда" Донецкого национального технического университета.

Ключевые слова: автоматизированная система, поддержка принятия решения, генетический алгоритм, семиотическая модель, подбор и распределение персонала.