Определение уровня развития персонала в автоматизированной системе управления машиностроительным предприятием

А.В. Костров; Е.А. Головина

Определение уровня развития персонала в автоматизированной системе управления машиностроительным предприятием

научная статья Страницы: 50-57

¹ д.т.н., профессор, кафедра информационных систем и программной инженерии, Владимирский государственный университет им. А.Г. и Н.Г. Столетовых
² аспирант, кафедра информационных систем и программной инженерии, Владимирский государственный университет им. А.Г. и Н.Г. Столетовых

Ключевые слова: автоматизированная система управления развитием персонала индикаторная линейка метод прямой экспертной оценки метод многокритериальной экспертной оценки

Аннотация

Рассмотрены вопросы совершенствования автоматизированной системы управления развитием персонала. Проанализированы подходы к осуществлению экспертной оценки в условиях неопределенности. На основании приведенного анализа предложена модель поддержки принятия решений.

Для цитирования

Костров А.В., Головина Е.А. Определение уровня развития персонала в автоматизированной системе управления машиностроительным предприятием // Динамика сложных систем - XXI век. 2015. № 2. С. 50–57.

Список источников

Андреева Т.Е. Управление персоналом в период изменений в российских компаниях: методики распространенные и результативные // Российский журнал менеджмента. Т. 4. № 2. 2006. С. 27−28.
Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, CliffordStein. IntroductiontoAlgorithms. SecondEdition. Section 5.2: Indicatorrandomvariables. P. 94−99. MITPressandMcGraw-Hill. 2001. ISBN 0‑262-03293-7.
Усков А.А. Системы с нечеткими моделями объектов управления. Смоленск: Смоленский филиал АНО ВПО ЦС РФ «Российский университет кооперации». 2013. 153 с.
Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH . СПб.: БХВ-Петербурr. 2005. 736 с.
Костров А.В., Егорова И.В., Жданович О.А. Подход к управлению уровнем развития информационных систем // Динамика сложных систем. Т. 9. 2015. № 1.
Дилигенский Н.В., Дымова Л.Г., Севастьянов П.В. Нечеткое моделирование и многокритериальная оптимизация производственных систем в условиях неопределенности: технология, экономика, экология. М.: Машиностроение−1. 2004.
Костров А.В., Полянский Е.И. Обоснование обобщенных критериев оценки распределенной информационной системы на основе морфологического анализа // Интеграл. 2012. № 3(65). С. 36.
Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств / Пер. с франц. М.: Радио и связь.1982. 432 с.
Степанов И.И., Ефремов О.М., Суворов Н.Б.и др. Информативность математической модели процесса обучения // Информационно-управляющие системы. 2011. № 1. С. 34−40.
Hull C.L. Principles of Behavior. N.Y.: Appleton Century Crofts. 1943. 325 p.
Мухин К.О., Костров А.В.Описание моделей базовых элементов объектно-ориентированной модели производственных процессов для нахождения оптимального управления // Наукоемкие технологии. 2013. Т. 14. № 4. С. 062−067.
Мухин К.О., Костров А.В.Метод применения объектно-ориентированных имитационных моделей для управления сложными производственными процессами // Нелинейный мир. 2013. Т. 11. № 5. С. 332−337.
Костров А.В., Мухин О.И.,Мухин К.О. Исследование проблем управления сложными производственными системами// Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2013. № 9. С. 65−70.

[1] Андреева Т.Е. Управление персоналом в период изменений в российских компаниях: методики распространенные и результативные // Российский журнал менеджмента. Т. 4. № 2. 2006. С. 27−28.

[2] Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, CliffordStein. IntroductiontoAlgorithms. SecondEdition. Section 5.2: Indicatorrandomvariables. P. 94−99. MITPressandMcGraw-Hill. 2001. ISBN 0‑262-03293-7.

[3] Усков А.А. Системы с нечеткими моделями объектов управления. Смоленск: Смоленский филиал АНО ВПО ЦС РФ «Российский университет кооперации». 2013. 153 с.

[4] Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH . СПб.: БХВ-Петербурr. 2005. 736 с.

[5] Костров А.В., Егорова И.В., Жданович О.А. Подход к управлению уровнем развития информационных систем // Динамика сложных систем. Т. 9. 2015. № 1.

[6] Дилигенский Н.В., Дымова Л.Г., Севастьянов П.В. Нечеткое моделирование и многокритериальная оптимизация производственных систем в условиях неопределенности: технология, экономика, экология. М.: Машиностроение−1. 2004.

[7] Костров А.В., Полянский Е.И. Обоснование обобщенных критериев оценки распределенной информационной системы на основе морфологического анализа // Интеграл. 2012. № 3(65). С. 36.

[8] Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств / Пер. с франц. М.: Радио и связь.1982. 432 с.

[9] Степанов И.И., Ефремов О.М., Суворов Н.Б.и др. Информативность математической модели процесса обучения // Информационно-управляющие системы. 2011. № 1. С. 34−40.

[10] Hull C.L. Principles of Behavior. N.Y.: Appleton Century Crofts. 1943. 325 p.

[11] Мухин К.О., Костров А.В.Описание моделей базовых элементов объектно-ориентированной модели производственных процессов для нахождения оптимального управления // Наукоемкие технологии. 2013. Т. 14. № 4. С. 062−067.

[12] Мухин К.О., Костров А.В.Метод применения объектно-ориентированных имитационных моделей для управления сложными производственными процессами // Нелинейный мир. 2013. Т. 11. № 5. С. 332−337.

[13] Костров А.В., Мухин О.И.,Мухин К.О. Исследование проблем управления сложными производственными системами// Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2013. № 9. С. 65−70.