Прогнозування витрат часу на виконання робіт в системах керування робочою силою
Ключові слова:
прогнозування, системи управління робочою силою, часовий ряд, сингулярне розкладанняАнотація
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.
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.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2015 А. А. Чистякова, Н. В. Васильцова, Н. В. Васильцова
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
