Прогнозування витрат часу на виконання робіт в системах керування робочою силою

А. А. Чистякова, Н. В. Васильцова, Н. В. Васильцова

Анотація


Проведено дослідження проблеми прогнозування витрат часу на виконання робіт в системах управління робочою силою. Запропоновано метод прогнозування з використанням сингулярного розкладання та подання часового ряду в декількох фазових просторах, який дозволяє оцінити витрати часу на виконання робіт у майбутньому, їх кількість і число виконавців даних робіт. 


Ключові слова


прогнозування; системи управління робочою силою; часовий ряд; сингулярне розкладання

Повний текст:

PDF (Русский)

Посилання


1. Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C. (2008). Time Series Analysis: Forecasting and Control, 4rd ed. US: John Wiley & Sons, 784.

2. Billinger, D. (1980). Time Series. Processing of data and theory. Moscow: Mir, 536.

3. Koltsova, L. (2010). Automation personified accounting staff. Staffing Solutions, 4(58), 32–40.

4. Mahadevan, B. (2009). Operation Management: Theory and Practice. New Delhi, India: Dorling Kindersley Pvt. Ltd., 582.

5. Whiteson, Sh., Stone, P. (2005). Adaptive Job Routing and Scheduling. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 17(7), 3–30.

6. Karakatič, S. Podgorelec, V. (2015). A survey of genetic algorithms for solving multi depot vehicle routing problem. Applied Soft Computing, 27, 519–532.

7. Kratica, J., Kostic, T., Tosic, D., Dugosija, D. (2012). A Genetic Algorithm for the Routing and Carrier Selection Problem. ComSIS, 9(1), 49-62.

8. Chang Wook Ahn. (2002). A Genetic Algorithm for Shortest Path Routing Problem and the Sizing of Populations. IEEE transactions on evolutionary computation, 6(6), 566-579.

9. Kiraly, A., Abonyi, J, (2015). Redesign of the supply of mobile mechanics based on a novel genetic optimization algorithm using Google Maps API. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 38, 122–130.

10. Petrakis, I. Hass, Ch., Bichler, M. (2012). On the impact of real-time information on field service scheduling. Decision Support Systems, 53(2), 282–293.

11. Papadopoulos, H. T. (1999). A field service support system using a queueing network model and the priority MVA algorithm. Omega, 24, 195–203.

12. Oracle Field Service Routing Cloud Service. Oracle.com. Retrieved April 30, 2015, from https://www.oracle.com/applications/customer-experience/service/field-service-management/routing.html [in English].

13. Chistyakova, А., Neguritsa, D., Shamsha, B. (2010). Information technology of definition of components irregular time series by means of singular decomposition. Eastern-European Journal Of Enterprise Technologies, 4(4(46)), 23-27. doi:http://dx.doi.org/10.15587/1729-4061.2010.2959.

14. Chistyakova, А., Shamsha, B. (2011). Identification of the structure of non-stationary time series using the method of singular spectrum analysis. Electronic and computer systems, 4(52), 105-111.

15. Chistyakova, А., Shamsha, B. (2013). Evaluation of the depth of immersion in the method of SSA in modeling nonlinear time series. Bulletin of Science and Education Development, 4, 59-68.

16. Chistyakova, А., Shamsha, B. (2014). Information technology of forecasting non-stationary time-series data using singular spectrum analysis. Eastern-European Journal Of Enterprise Technologies, 2(4(68)), 24-30. doi:http://dx.doi.org/10.15587/1729-4061.2014.22158.

17. Chistyakova, А., Shamsha, B. (2014). Information technology time series prediction using SSA method with risk consideration. International Congress «Energy and Information Technologies». «ES@IT – 2013», 72.


Пристатейна бібліографія ГОСТ


1. Box, G. E. P. Time Series Analysis: Forecasting and Control [Теxt] / G. E. P. Box, G.M. Jenkins, G.C. Reinsel. – 4rd ed. – US: John Wiley & Sons., 2008. – 784 p.

2. Бриллинджер, Д. Временные ряды. Обработка данных и теория [Текст] / Д. Бриллинджер. – М.: Мир, 1980. – 536 с.

3. Кольцова, Л. Н. Автоматизация персонифицированного учета персонала [Текст] / Л. Н. Кольцова // Кадровые решения. – 2010. – № 4(58). – С. 32–40.

4. Mahadevan, B. Operation Management: Theory and Practice [Теxt] / B. Mahadevan. – New Delhi, India: Dorling Kindersley Pvt. Ltd, 2009. – 582 P.

5. Whiteson, Sh. Adaptive Job Routing and Scheduling/ Shimon Whiteson, Peter Stone [Теxt] // Engineering Applications of Artificial Intelligence. – 2005. – Vol. 17(7). – P. 3–30.

6. Karakatič, S. A survey of genetic algorithms for solving multi depot vehicle routing problem [Теxt] / Sašo Karakatič, Vili Podgorelec // Applied Soft Computing. – 2015. – Vol. 27. – P. 519–532.

7. Kratica, J. A Genetic Algorithm for the Routing and Carrier Selection Problem [Теxt] / Jozef Kratica, Tijana Kostic, Dus an Tosic, Djordje Dugosija, Vladimir Filipovic // ComSIS. – 2012. – Vol. 9, No. 1. – P. 49-62.

8. Chang Wook Ahn, A Genetic Algorithm for Shortest Path Routing Problem and the Sizing of Populations [Теxt] / Chang Wook Ahn // IEEE transactions on evolutionary computation. – 2002. – Vol. 6, N 6. – Р. 566-579.

9. Kiraly, A. Redesign of the supply of mobile mechanics based on a novel genetic optimization algorithm using Google Maps API [Теxt] / Andras Kiraly, Janos Abonyi // Engineering Applications of Artificial Intelligence. – 2015. – Vol. 38. – P. 122–130.

10. Petrakis, I. On the impact of real-time information on field service scheduling [Теxt] / Ioannis Petrakis, Christian Hass, Martin Bichler // Decision Support Systems. – 2012. – Vol. 53, Issue 2. – P. 282–293.

11. Papadopoulos, H. T. A field service support system using a queueing network model and the priority MVA algorithm [Теxt] / H. T. Papadopoulos // Omega. – 1999. – Vol. 24, Iss. 2. – P. 195–203.

12. Oracle Field Service Routing Cloud Service // https://www.oracle.com/applications/customer-experience/service/field-service-management/routing.html – Режим доступа: http://www.oracle.com/us/products/applications/routing-cloud-service-2413009.pdf. – Oracle Service Cloud.

13. Чистякова, А. Information technology of definition of components irregular time series by means of singular decomposition [Текст] / А. Чистякова, Д. Негурица, Б. Шамша // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. – 2010. – Vol. 4, N 4(46). – P. 23-27. – Way of Access: DOI: 10.15587/1729-4061.2010.2959.

14. Чистякова, А. Идентификация структуры нестационарного временного ряда при помощи метода сингулярного спектрального анализа [Текст] / А. А. Чистякова, Б. В. Шамша // Радиоэлектронные и компьютерные системы. – 2011. – № 4(52). – С. 105-111.

15. Чистякова, А. Оценка глубины погружения в методе SSA при моделировании нелинейных временных рядов [Текст] / А. А. Чистякова, Б. В. Шамша // Вестник развития науки и образования. – 2013. – №4. – С. 59-68.

16. Чистякова, А. Информационная технология прогнозирования нестационарных временных рядов с использованием сингулярного спектрального анализа [Текст] / Анна Чистякова, Борис Шамша // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2014. – Vol. 2, N 4(68). – P. 24-30. – Way of Access : DOI : 10.15587/1729-4061.2014.22158.

17. Чистякова, А. А. Информационная технология прогнозирования временных рядов методом SSA с учетом риска [Текст] / А. А. Чистякова, Б. В. Шамша // Международный Конгресс «Энергосбережение и информационные технологии» “ES@IT – 2013”, 16-22 сентября 2014 г., г. Харьков. – 2013. – С. 72. 



Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.




Copyright (c) 2015 А. А. Чистякова, Н. В. Васильцова, Н. В. Васильцова

Creative Commons License
Ця робота ліцензована Creative Commons Attribution 4.0 International License.

ISSN 2411-2828 (Online), ISSN 2411-2798 (Print)