Подбор кадров

Институт: Институт Компьютерных технологий (ИКТ)

Кафедра: Кафедра Прикладной информатики в экономике (ПиЭ)

Дисциплина: Интеллектуальные информационные системы

 

 

 

 

 

 

 

Лабораторная работа на тему:

«Подбор кадров»

 

 

 

 

 

Выполнил:   Студент группы: ЗКЕ-501

Тихонов Ярослав Анатольевич

 

Проверил: Доцент кафедры ПиЭ, к.т.н.:

Трембач Василий Михайлович

 

                  Оглавление

 

Оглавление 2

ВВЕДЕНИЕ 3

1. Идентификация проблемной области. 4

2. Концептуальная модель проблемной области. 5

3. Формализация базы знаний. 8

4. Реализация экспертной системы. 9

5. Тестирование экспертной системы. 16

Литература 19

Интернет – ресурсы 19

 

 

ВВЕДЕНИЕ

 

В наше время, когда технологии становятся все более и более  сложными, становятся все более актуальными  интеллектуальные информационные системы. Они позволят сотрудникам отдела персонала провести первоначальный отбор кандидатов на должности без глубоких познаний в узких специализациях, таких как, например, программирование, или управление проектами. Кроме этого первичного отбора, такие системы имеют и другое назначение – если один из сотрудников отдела персонала (например, директор по персоналу) имеет достаточные знания и умения, чтобы осуществлять подбор сотрудников на определенные вакансии (например, в отдел службы безопасности), то, с помощью нехитрых процедур, он сможет этому  «обучить» систему.

Таким образом, данная лабораторная работа может рассматриваться не только по своему прямому назначению, но и в качестве пособия для  территориально распределенных кампаний, где нет возможности привлечения достаточно квалифицированных сотрудников в отдел персонала.

 

1. Идентификация проблемной области.

 

В этом разделе отчета сначала  описывается неформальная постановка задачи, в которой обосновывается необходимость разработки экспертной системы и определяются источники получения экономической эффективности.

Далее приводится структурированный  отчет параметров проблемной области:

Назначение: Первичный отбор кандидатов на заданные вакансии.

Сфера применения: экспертная система применяется в отделе кадров.

Класс решаемых проблем: первичный отбор кандидатов на заданные вакансии.

Критерии  эффективности и ограничения: время первичного определения подходящей вакансии для кандидата.

Цель: вакансия VAK

Ожидаемые результаты: Gd – генеральный директор, D - директор, RP - руководитель проекта, M - менеджер, STG - стажер

Подцели (промежуточные  цели): SRb – опыт работы, Nav - навыки

Исходные  данные (факторы): Tm – минимальный срок работы, Uav - навыки управления авто, Zl – знание языков, Zpc – знания ПК

Особенности решения задач: < описание характеристик неопределенности,

динамичности  решаемых задач, основных эвристик >

 

2. Концептуальная  модель проблемной области.

 

В отчете приводятся следующие графические  модели:

Блок-схема     

Определение навыков кандидата (Nav)

 

 

 

 

Определение подходящей вакансии для кандидатам (VAK)

 

Вероятности прописаны при условии навыков с cf=100. В ином случае, формула расчета вероятности по формуле:

cfX1×(100 – cf X2)/100.

 

Граф (И, ИЛИ)

 

 

 

3. Формализация  базы знаний.

Таблица 1.

OBR	Nav	Srb	VAK
VV	V	ud	"GD" cf 100
VV	V	nud	"RP" cf 100
VV	SR	ud	"D" cf 90; "RP" cf 80
VV	SR	nud	"M" cf 80;
VV	ud	ud	"D" cf 50; "M" cf 90; "RP" cf 70
VV	ud	nud	"M" cf 70;
V	V	ud	"D" cf 50; "M" cf 80; "RP" cf 60
V	V	nud	“STG” cf 100; "M" cf 80
V	SR	ud	“STG” cf 90; "M" cf 70; "RP" cf 50
V	SR	nud	“STG” cf 80
V	ud	ud	“STG” cf 80; "M" cf 60
V	ud	nud	“STG” cf 70
SS	V	ud	“STG” cf 70; "M" cf 50
SS	V	nud	“STG” cf 60
SS	SR	ud	“STG” cf 60; "M" cf 40
SS	SR	nud	“STG” cf 50
SS	ud	ud	“STG” cf 50
SS	ud	nud	“STG” cf 40

Таблица 2.

Zpc	ZL	Uav	Nav
+	+	+	"V" cf 100
+	+	-	"V" cf 80; "SR" cf 100
+	-	+	"V" cf 65; "SR" cf 85
+	-	-	"SR" cf 60; «ud» cf 80
-	+	+	«ud» cf 60; «SR» cf 80
-	+	-	«ud» cf 90; «SR» cf 70
-	-	+	«ud» cf 90; «SR» cf 50
-	-	-	«ud» cf 100

4. Реализация экспертной системы.

 

Приводится  распечатка базы знаний (наборов правил), базы данных (структуры и содержания файлов), текстов процедур. Если фактор уверенности не указан, то по умолчанию используется cf 100

 

INITIAL:

e.rigr="a"

e.unkn=40

VAK=unknown

SRb=unknown

Nav=unknown

Tm=2

input Ts int with "Staj raboti"

input Uav str with "Upravlenie avto: +/-"

input Zl str with "Znanie in. yazikov: +/-"

input Zpc str with "Naviki raboti s pc: +/-"

input OBR str with "Obrazovanie: VV,V,SS"

DO:

? "Recommendation: ", VAK

? valn(VAK,1), " cf:", cfn(VAK,1)

? valn(VAK,2), " cf:", cfn(VAK,2)

 

RULE: R1

IF: OBR="VV" and Nav="V" and Srb="ud"

THEN:

VAK+="GD" cf 100

RULE: R2

IF: OBR="VV" and Nav="V" and Srb="nud"

THEN: VAK+="RP" cf 100

RULE: R3

IF: OBR="VV" and Nav="SR" and Srb="ud"

THEN: VAK+={"D" cf 90, "RP" cf 80}

 

RULE: R4

IF: OBR="VV" and Nav="SR" and Srb="nud"

 

THEN: VAK+="M" cf 80

 

RULE: R5

IF: OBR="VV" and Nav="ud" and Srb="ud"

THEN: VAK+={"D" cf 50, "M" cf 90, "RP" cf 70}

 

RULE: R6

IF: OBR="VV" and Nav="ud" and Srb="nud"

THEN: VAK+="M" cf 70

 

RULE: R7

IF: OBR="V" and Nav="V" and Srb="ud"

THEN: VAK+={"D" cf 50, "M" cf 80, "RP" cf 60}

 

RULE: R8

IF: OBR="V" and Nav="V" and Srb="nud"

THEN: VAK+={"STG" cf 100, "M" cf 80}

 

RULE: R9

IF: OBR="V" and Nav="SR" and Srb="ud"

THEN: VAK+={"STG" cf 90, "M" cf 70, "RP" cf 50}

 

RULE: R10

IF: OBR="V" and Nav="SR" and Srb="nud"

THEN: VAK+="STG" cf 80

 

 

RULE: R11

IF: OBR="V" and Nav="ud" and Srb="ud"

THEN: VAK+={"STG" cf 80, "M" cf 60}

 

RULE: R12

IF: OBR="V" and Nav="ud" and Srb="nud"

THEN: VAK+="STG" cf 70

 

RULE: R13

IF: OBR="SS" and Nav="V" and Srb="ud"

THEN: VAK+={"STG" cf 70, "M" cf 50}

 

RULE: R14

IF: OBR="SS" and Nav="V" and Srb="nud"

THEN: VAK+="STG" cf 60

 

RULE: R15

IF: OBR="SS" and Nav="SR" and Srb="ud"

THEN: VAK+={"STG" cf 60, "M" cf 40}

 

RULE: R16

IF: OBR="SS" and Nav="SR" and Srb="nud"

THEN: VAK+="STG" cf 50

 

RULE: R17

IF: OBR="SS" and Nav="ud" and Srb="ud"

THEN: VAK+="STG" cf 50

 

RULE: R18

IF: OBR="SS" and Nav="ud" and Srb="nud"

THEN: VAK+="STG" cf 40

 

RULE: R19

IF: Zpc="+" and ZL="+" and Uav="+"

THEN: Nav+="V" cf 100

 

RULE: R20

IF: Zpc="+" and ZL="+" and Uav="-"

THEN: Nav+={"V" cf 80, "SR" cf 100}

 

RULE: R21

IF: Zpc="+" and ZL="-" and Uav="+"

THEN: Nav+={"V" cf 65, "SR" cf 85}

 

RULE: R22

IF: Zpc="+" and ZL="-" and Uav="-"

THEN: Nav+={"SR" cf 60, "ud" cf 80}

 

RULE: R23

IF: Zpc="-" and ZL="+" and Uav="+"

THEN: Nav+={"ud" cf 60, "SR" cf 80}

 

RULE: R24

IF: Zpc="-" and ZL="+" and Uav="-"

THEN: Nav+={"ud" cf 90, "SR" cf 70}

 

RULE: R25

IF: Zpc="-" and ZL="-" and Uav="+"

THEN: Nav+={"ud" cf 90, "SR" cf 50}

 

RULE: R26

IF: Zpc="-" and ZL="-" and Uav="-"

THEN: Nav+="ud" cf 100

 

RULE: R27

IF: Ts>=Tm

THEN: Srb="ud"

 

RULE: R28

IF: Ts<Tm

THEN: Srb="nud"

 

VAR: VAK

END:

 

5. Тестирование экспертной системы.

 

Кандидат №1. Иванов Иван Иванович

Стаж работы 5 лет.

Образование: Высшее.

Знание ПК: +

Знание иностранного языка: +

Навыки управления авто: +

 

Результат экспертной системы:

 

 

Ручная проверка:

 

Ts=5>Tm;

Srb=ud;

Таблица 2:   1 строчка,  Nav=”V” cf 100

Таблица 1: 7 строчка, VAK={"D" cf 50; "M" cf 80; "RP" cf 60}

Экспертная система выдала 2 наиболее подходящих для кандидата  вакансии с вероятностями.

Кандидат №2. Петров Петр Петрович

Стаж работы 1 год.

Образование: Среднее Специальное

Знание ПК: -

Знание иностранного языка: -

Навыки управления авто: -

 

Результат экспертной системы:

 

Ручная проверка:

 

Ts=1<Tm;

Srb=nud;

Таблица 2:   2 строчка,  "V" cf 80; "SR" cf 100

Таблица 1: 2 строчка, VAK="RP" cf 100, 4 строчка "M" cf 80

Так как навыки определяются двумя переменными с разными  вероятностями, то итоговое предложение  вакансии будет выглядеть как

 VAK={"RP" cf 80, "M" cf 80}

 

 

Кандидат №3. Сергеев Сергей Сергеевич

Стаж работы 3 года.

Образование: Два высших образования.

Знание ПК: -

Знание иностранного языка: +

Навыки управления авто: +

Результат экспертной системы:

 

Ручная проверка:

Ts=3>Tm;

Srb=ud;

 

Таблица 2:   5 строчка,  «ud» cf 60; «SR» cf 80

Таблица 1: 3 строчка («SR» cf 80), VAK= {"D" cf 90; "RP" cf 80}

5 строчка («ud» cf 60), VAK= {"D" cf 50; "M" cf 90; "RP" cf 70}

Вероятность для вакансии “D”

0,8*0,9 + 0,5*0,6 –  0,8*0,9*0,5*0,6 = 0,72 + 0,3 – 0,72*0,3 = 0,804 ≈ 0,80

Вероятность для вакансии “RP”

0,7*0,6 + 0,8*0,8 – 0,7*0,6*0,8*0,8 = 0,42 + 0,64 – 0,42*0,64 = 0,7912 ≈ 0,79 

Литература

 

1. Тельнов Ю.Ф., Трембач В.М. Интеллектуальные информационные системы / Электронный учебник – МЭСИ, 2008
2. Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / М. Тим Джонс; Пер. с англ. Осипов А.И. - М.: ДМК Пресс, 2004. - 312 с.
3. Рассел,Стюарт, Норвиг,Питер. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.: Пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2007. - 1408 с.

Интернет – ресурсы

http://www.intuit.ru/

http://ru.wikipedia.org

http://www.codenet.ru/