Details
Title | Разработка прототипа информационной системы планирования трудовых ресурсов с использованием ML-моделей: выпускная квалификационная работа магистра: направление 09.04.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.04.04_03 «Машинное обучение в управлении бизнесом» |
---|---|
Creators | Ульянов Дмитрий Сергеевич |
Scientific adviser | Широкова Светлана Владимировна |
Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли |
Imprint | Санкт-Петербург, 2025 |
Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Subjects | планирование трудовых ресурсов ; автоматизация ; методы машинного обучения ; labor resource planning ; automation ; machine learning methods |
Document type | Master graduation qualification work |
File type | |
Language | Russian |
Level of education | Master |
Speciality code (FGOS) | 09.04.04 |
Speciality group (FGOS) | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-2018 |
Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
Additionally | New arrival |
Record key | ru\spstu\vkr\35335 |
Record create date | 7/10/2025 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Group | Anonymous |
---|---|
Network | Internet |
Целью исследования является разработка рекомендательной системы по подбору сотрудников на проекты на основе метода k ближайших соседей и алгоритма автоматического распределения сотрудников по задачам с применением модели задачи о назначениях. Исследование выполнялось на базе материалов из открытых источников и профессионального опыта работы автора. Предмет ВКР - автоматизация процесса планирования трудовых ресурсов. Основные результаты исследования: подробно описана проблематика процесса планирования трудовых ресурсов, предложен оптимизированный вариант бизнес-процесса распределения сотрудников по задачам с применением информационной системы, описаны требования к предлагаемой информационной системе, включающие разработку алгоритма автоматического распределения сотрудников по задачам. Для реализации алгоритма проведён сравнительный анализ моделей задачи о назначениях. Разработана рекомендательная система для подбора сотрудников на задачу, а также разработан алгоритм автоматического распределения сотрудников по задачам на основе опыта работы с применением методов линейного программирования и машинного обучения. Область применения результатов ВКР – средние и крупные компании, занимающиеся оказанием интеллектуальных услуг и принявшие решение о повышении эффективности процесса планирования трудовых ресурсов. Научной новизной является система с применением гибридной оптимизационной модели, в которой целевая функция динамически формируется на основе метода k ближайших соседей, а поиск наиболее эффективного распределения сотрудников по задачам обеспечен решением задачи линейного программирования. Выводы: задачи ВКР решены, цель достигнута, определена область применения результатов.
The aim of the study is to develop a recommender system for selecting employees for projects based on the k-nearest neighbors method and an algorithm for automatically distributing employees among tasks using the assignment problem model. The study was carried out based on materials from open sources and the authors professional experience. Subject of the final qualifying work permit - automation of the labor resource planning process. Main results of the study: the problems of the labor resource planning process are described in detail, an optimized version of the business process for distributing employees among tasks using the information system is proposed, the requirements for the proposed information system are described, including the development of an algorithm for automatically distributing employees among tasks. To implement the algorithm, a comparative analysis of the assignment problem models was carried out. A recommendation system for selecting employees for a task has been developed, and an algorithm for automatically distributing employees among tasks based on work experience using linear programming and machine learning methods has been developed. The scope of the final qualification work results is medium and large companies providing intellectual services and having decided to improve the efficiency of the labor resource planning process. The scientific novelty is the system using a hybrid optimization model, in which the target function is dynamically formed based on the k-nearest neighbors method, and the search for the most efficient distribution of employees among tasks is provided by solving a linear programming problem. Conclusions: the final qualification work tasks have been solved, the goal has been achieved, the scope of application of the results has been determined.
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
Access count: 0
Last 30 days: 0