Труды КНЦ вып.3 (ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ вып.1 3/2010(3))

C l IR M ! ПЦЧНЫХ Т П Д 0 12011 МЕТОД СТРУКТУРНОЙ АНАЛОГИИ КАК СПОСОБ ОРГАНИЗАЦИИ ЭФФЕКТИВНОГО КАДРОВОГО МЕНЕДЖМЕНТА А.Ю. Суворов Введение Производство товаров, кадров, услуг в настоящее время сформировано точечно, так что в одних регио­ нах появляется переизбыток, а в других недостаток данного вида товара (услуги, кадров). Отсутствие необходимого качественного предложения созда­ ет дисбаланс на рынке труда, рынке товаров и услуг. Одним из вариантов решения данной проблемы мо­ жет быть перенос производства данного вида объек­ та в конкретный регион, область и т. д. Однако такое точечное распределение не сможет покрыть потреб­ ности всех регионов; более того, такой перенос при­ водит к огромным материальным затратам. Еще одно решение - закупка данного объекта из других регио­ нов; финансовый вопрос в этом случае также играет ключевую роль [ 1 ]. Похожая ситуация коснулась и кадровый ме­ неджмент - требуемого специалиста найти достаточ­ но сложно, а порой и невозможно в пределах данно­ го региона. Переобучение специалиста, обладающего определенным уровнем знаний в требуемой области, может послужить выходом из сложившейся ситуа­ ции. Для получения максимального результата за наименьшее время необходимо выбрать специаль­ ность, наиболее «близкую» к требуемой. Описание метода Подход к формированию графовых структур и анализа смежных специальностей, при котором со­ поставляется количество часов, затраченных на изу­ чение той или иной дисциплины, обладает сущест­ венными недостатками, которые при определенных критериях не позволяют правильно определить наи­ более близкую к «эталонной» специальность. В ре­ зультате чего прежняя модель [4] была пересмотрена и приведена к более формализованному виду. Новый подход не предполагает полный отказ от ранее рассмотренного метода. Будем рассматривать задачу нахождения бли­ жайшего элемента на следующей структуре: рас­ смотрим классы объектов G и S, G = {< g f , V j > , j — 1 , и }, где v ; - вес g i эле­ мента во множестве G, n - определяется точностью формируемого множества, а элементы множества S составлены из группы элементов множества G: S = { < g j , V j > , J = 1 , / } , где /<;?. Сформируем покрытие множества S по следующему принципу: образуем множества Si в зависимости от критерия К- (л) = Z - , где К , - критерий, согласно которому определяется покрытие множества S. Следует отме­ тить, что один и тот же элемент множества S может оказаться более чем в одном множестве. Для образовавшихся множеств поставим задачу поиска наиболее близкого элемента к некоторому элементу R = {< г., /?. > , 7 —1, х } ; количество эле­ ментов х зависит от степени точности в сравнении элементов, которую мы хотим получить на выходе. Видно, что R имеет ту же структуру, что и s . С по­ мощью введенного критерия определим принадлеж­ ность элемента R множествам разбиения: K(R). По­ иск ближайшего схожего элемента будет осуществ­ ляться внутри отобранных множеств. Сравним структурные элементы R с элементами s , начиная с наибольшего по весу элемента. Введем функцию предпочтения f и отношение предпочтения Z такие, что для любых R и s : f(R) - f( S ) , когда R Z s (R предпочтительнее S ). Функция f может быть выбрана как сумма весов совпавших структур­ ных компонентов. В более сложном случае внутренние элементы s могут иметь иерархическую зависимость между со­ бой, в таком случае иерархия определяется весами - в порядке уменьшения веса элементы с одинаковыми весами располагаются на одном уровне. Веса эле­ ментов распределяются следующим образом: эле­ менты, имеющие наибольшее количество зависимо­ стей, получают наибольший вес. Таким образом, для выявления наиболее близких объектов по целевому назначению необходимо: • произвести классификацию объектов по целе­ вому назначению; • определить структуру рассматриваемых объ­ ектов; • ранжировать структуру объекта по степени «вклада» каждого элемента в общую структуру (для сложных объектов построить иерархию внутренних элементов); • ввести критерий точности сравнения объектов (по всем внутренним элементам, до определенного уровня и т. д.); • выбрать функцию предпочтения и выявить наиболее схожий объект. 89