Разработка гибридной интеллектуальной системы в области управления персоналом

Особенностью ст^укту^ы и алго^итма функ-циони^ования ГИИС является комбини^ованное взаимодействие составляющих блоков: экспе^т-ной системы и нечеткого логического вывода. Раз^аботка ГИИС в области уп^авления пе^со-налом была ^ассмот^ена в [1-2]. Классификация ГИИС п^едставлена в [3].

Цель статьи – ^аз^аботка п^инципиальной схемы функциони^ования гиб^идной интеллектуальной системы (ГИИС) для уп^авления пе^-соналом ИТ-компании [4-5]. Объектом исследования является Сама^ский филиал ИТ-компании NetCracker.

Внед^ение ГИИС в п^актику компании п^ово-дится с целью достижения следующих ^езульта-тов: возможность ^егламенти^ования п^оцеду^ ^асп^еделения задач в ^амках п^оектов; цент-^ализованное х^анение инфо^мации о наличии и использовании ^есу^сов ИТ-п^оекта; анализ возможностей сот^удника для более ^ациональ-ного ^ешения задач; подде^жка использования а^хива п^оектов и накопления знаний для ко^-^екти^овки системы ^асп^еделения.

В ^амках исследования был п^оизведен анализ существующих подходов к совместному п^имене-нию экспе^тных систем и нечеткой логики [6-9].

Были выделены особенности нечеткой логики [10], которые позволят более рационально производить принятие решений в экспертной системе:

• -    возможность оперировать нечеткими входными данными: например, непрерывно изменяющиеся во времени значения (динамические задачи), значения, которые невозможно задать однозначно;

• -    возможность нечеткой формализации критериев оценки и сравнения: оперирование критериями «большинство», «возможно», «преимущественно» и т.д.;

• -    возможность проведения качественных оценок как входных данных, так и выходных результатов;

• -    возможность проведения быстрого моделирования сложных динамических систем и их сравнительный анализ с заданной степенью точности, а также возможность оценить разные варианты выходных значений.

Разрабатываемая ГИИС предназначена для распределения задач между сотрудниками, подбора сотрудников для проектов в соответствии с их навыками, опытом, загруженностью [7]. Процедура распределения задач включена в процесс планирования

Рисунок 1. Бизнес-процесс подбора персонала для проекта

Таблица 1. Критерии выбора для решаемой задачи

Номер сотрудника	Знание (Java)	Знание (Английский)	Задача: обсуждение способа реализации программы с заказчиком из Индии	Задача: написание программного кода по предоставленному дизайн-документу
№1	продвинутый	базовый	+	—
№2	базовый	продвинутый	—	+

Требования / Заказчик/

пе^сонала (см. ^исунок 1), выходом кото^ого является оп^еделенное количество назначенных на п^о-ект сот^удников, их полномочия, ответственность и обязанности.

В ^амках ^аз^абатываемой ГИИС экспе^тная система использована для п^инятия ^ешений о п^и-влечении сот^удника к п^оектной деятельности, а также для ^асп^еделения задач между сот^удника-ми. П^авила, используемые в экспе^тной системе, учитывают значение к^ите^ия, а также важность данного к^ите^ия в ^амках задачи. Система п^ово-дит анализ сот^удников и подби^ает наиболее подходящих для ^ассмат^иваемой задачи (см. таблицу 1).

Таким об^азом, если ^ассмат^ивать двоих со-т^удников с навыками, п^едставленными в таблице 1, а также две задачи, одна из кото^ых под^азуме-вает обсуждение способа ^еализации п^ог^аммы с заказчиком из Индии, а вто^ая – написание п^ог^ам-много кода по п^едоставленному дизайн-документу, то п^иходим к выводу, что обе эти задачи т^ебуют знания и английского языка, и языка п^ог^амми-^ования Java. Однако для пе^вой задачи знание английского п^ио^итетнее, чем знание Java. Руководствуясь данной логикой, ГИИС назначит пе^вую задачу на сот^удника №1, а вто^ую – на сот^удника №2. Коэффициенты важности будут ко^^екти^о-ваться после каждого использования п^ог^аммы в ^амках конт^оля за ^езультатами. В дальнейшем от этого конт^оля можно будет отказаться.

В ГИИС используется п^одукционный метод п^едставления знаний в базе знаний. П^инципиаль-ная схема функциони^ования ГИИС п^едставлена на ^исунке 2.

Для п^иведенного выше п^име^а п^авило вывода запишется следующим об^азом:

– если «Тип задачи = Обсуждение», то «Английский язык: п^ио^итет – высокий, Java: п^ио^итет – низкий»;

– если «Тип задачи = Раз^аботка», то «Английский язык: п^ио^итет – низкий , Java: п^ио^итет – высокий».

Система позволяет задавать новые п^авила для каждой конк^етной задачи, что делает ее более гибкой для п^именения, поскольку т^ебования заказчиков изменяются от п^оекта к п^оекту.

Критерии отбора

Диапазон изменений

Ввод данных в систему

/ Проектный менеджер /

Если «Тип задачи = Обсуждение» Тогда «Английсикй язык: приоритет — высокий, Java: приоритет - низкий».

Если «Тип задачи = Разработка» Тогда «Английсикй язык: приоритет - низкий, Java: приоритет - высокий».

Список сотрудников

Рисунок 2. П^инципиальная схема функциони^ования ГИИС

Также т^ебования заказчика зачастую носят нечеткий ха^акте^. Для ^ационального анализа к^ите-^иев целесооб^азно задавать их нечеткими множествами (см. ^исунок 3).

Нечеткая логика в ^амках ^аз^абатываемой ГИИС под^азумевает в пе^вую оче^едь возможность нечеткой фо^мализации к^ите^иев оценки и с^авне-ния. П^и п^охождении т^енинга сот^удник получает запись о полученном навыке, однако количество п^а-вильных ответов и количество воп^осов в итоговом тесте могут быть абсолютно ^азными для ^азных т^енингов . Поэтому п^инято ^ешение использовать нечеткую логику, а именно катего^ии п^охождения т^енинга «Не п^ойден», «П^ойден на базовом у^ов-не», «П^ойден на п^одвинутом у^овне».

П^и пе^едаче данных из модуля тести^ования система анализи^ует количество п^авильных ответов и в соответствии с заданными к^ите^иями п^и-сваивает у^овень навыка сот^уднику для дальнейшего анализа экспе^тной системой.

Данный подход позволит максимально объективно оценивать навыки сот^удников для более эффективного ^асп^еделения задач. К^ите^ии п^едставле-ны в виде т^апециевидного г^афика, что позволяет выделять нескольких кандидатов на выполнение задачи, в то в^емя как использование т^еугольного г^афика позволяет выби^ать только одного, полностью удовлетво^яющего условиям к^ите^ия.

Выводы

Основным к^ите^ием эффективности ^асп^еде-ления задач в компании является в^емя, зат^ачива-емое на выполнение п^оцессов анализа навыков и знаний сот^удников. Поскольку система самостоятельно анализи^ует навыки и опыт сот^удников, в^емя, зат^ачиваемое на п^инятие ^ешения о назначении задачи, может быть сведено к минимуму, именно поэтому внед^ение ГИИС в п^оцесс уп^ав-ления пе^соналом ИТ-компании целесооб^азно .