Подборперсонала - этосложнаямногокритериальнаяпроблемапринятиярешений, котораявключает в себя каккачественные, так иколичественныефакторы.Несмотря на то, что в различныхотрасляхпредлагаютсяразличныеметоды, по-прежнемутребуетсянадежныйметод, которыйадекватноучитываетнеопределенность. В этомисследованиипредставленкомплексныйподход,сочетающийпоэтапныйанализкоэффициентаоценкивеса(SWARA)иметодымножественнойагрегации на основедвойнойнормализации (DNMA).ВпредлагаемойсистемесначалаиспользуетсяметодSWARAдляопределенияважностикритериев, а затемприменяетсяметод DNMA дляранжированиякандидатов на основепоследовательногопроцессаоценки.

Цельисследования-выбратьнаиболееподходящегокандидатаизпятипретендентовнавакантнуюдолжностьвкомпании, занимающейся разработкой программногообеспечения с широким участием.Весовыекоэффициентыкритериевбыли в первую очередьопределены лицом, принимающимрешения, с использованиемметодаSWARA, при этом в качествепятиключевыхкритериев были определенынавыкиработыскомпьютеромипрограммным обеспечением, опыт работы, способность к адаптации в команде, знание иностранногоязыкаинавыкирешенияпроблем.Затемдляоценкиэффективности работы кандидатов был использован метод DNMA,ирезультатыпоказали, чтоодинизкандидатовлучше всего подходитнаэтудолжность.

При сравнении с аналогичными исследованиями, опубликованными в литературе, было обнаружено, что, хотя было использовано много многокритериальных методов принятия решений, комбинация методов SWARA и DNMA является новой. Данное исследование демонстрирует эффективность этих методов при отборе персонала, предлагая новый подход к литературе о процессах принятия решений.