Team member selecting based on AHP and TOPSIS grey

Abstract

The presented hybrid multiple criteria decision making helps to perform personnel selection effectively and objectively when multiple criteria are evaluated simultaneously. The first part of the proposed methodology, i.e. AHP is useful for determining the importance of each criterion and calculating weight of each criterion, while the second part with TOPSIS grey is useful for evaluating alternatives more precisely than usual crisp TOPSIS. The model can be implemented as an effective decision aid to improve human resources management in various areas of economic activities.

Itin svarbus ir daug lemiantis žmogiškųjų išteklių valdymo klausimas – tinkamo asmens parinkimas. Parinkti tinkamiausią asmenį iš esamų potencialių kandidatų gali tekti įvairiais atvejais: formuojant personalą, ieškant naujo darbuotojo ar renkant bet kokio žmonių kolektyvo grupės narį įvairaus pobūdžio įmonėse, organizacijose ar bendruomenėse. Pastaruoju metu sėkmingai besivystančios įmonės vis daugiau dėmesio skiria personalo parinkimui. Svarbu suformuoti gerai funkcionuojančią komandą, kurios efektyvus darbas padėtų įmonei ar organizacijai siekti jos tikslų.<...>Šiame straipsnyje autoriai parengė kompleksinį modelį kolektyvo nariams parinkti. Siūloma hibridinė metodika, susidedanti iš dviejų daugiatikslių sprendimų priėmimo metodų bei pilkųjų skaičių teorijos elementų. Taikomi Analitinis hierarchinis procesas (AHP) ir artumo idealiam taškui metodas su rodiklių reikšmėmis, apibrėžtomis intervaluose (TOPSIS grey). Analitinis hierarchinis procesas taikomas rodiklių, kuriais aprašomos pasirinkimo alternatyvos, santykiniams reikšmingumams nustatyti. TOPSIS grey metodu atliekami tolimesni skaičiavimai, naudojant AHP nustatytus rodiklių santykinius reikšmingumus ir apskaičiuojami alternatyvų santykiniai reikšmingumai bei sudaroma alternatyvų prioritetinė eilė. Uždavinio modelis, aprašytas pilkaisiais santykiais, itin efektyviai taikomas uždaviniams su neapibrėžtais pradiniais duomenimis spręsti.