La Red de Conocimientos Pedagógicos - Currículum vitae - Petri.net investiga tendencias en el país y en el extranjero

Petri.net investiga tendencias en el país y en el extranjero

Resumen Con el objetivo de abordar las imperfecciones en los algoritmos de inferencia de reglas existentes de las redes de Petri difusas, se propuso y desarrolló un algoritmo de inferencia optimizado. Este algoritmo es adecuado para la mayoría de los sistemas de razonamiento basados ​​en reglas y puede simular de forma precisa e intuitiva el proceso de razonamiento desde la proposición inicial hasta la proposición objetivo. El modelo y el algoritmo se elaboran en detalle y se analizan ejemplos específicos y se comparan con algoritmos existentes para resaltar sus ventajas.

Palabras clave Red de Petri difusa; razonamiento basado en reglas; representación del conocimiento

1 Introducción

La red de Petri difusa (FPN) es adecuada Se utiliza para describir modelos de sistemas informáticos de datos asíncronos, paralelos y difusos, y se utiliza ampliamente en sistemas de inferencia difusa basados ​​en reglas. Con el desarrollo de FPN, el algoritmo de inferencia directa y el algoritmo de inferencia inversa del modelo correspondiente también se desarrollan y mejoran constantemente. Looney primero proporcionó un algoritmo de razonamiento directo que solo es adecuado para estructuras PN simples como una ecuación que mapea transiciones a sus factores de certeza;

W:P→ es una ecuación que mapea la ubicación de una biblioteca a su referencia simbólica.

Si una transición satisface la condición: para cualquier Ps∈I(ti), W(Ps)≥λ, y λ es un umbral entre 0 y 1, entonces la transición será disparada (Fired ), se copiará el valor del token de su ubicación de entrada y se generará un valor del token para la ubicación de salida de la transición a través de un determinado mecanismo de ignición.

Por ejemplo, según la definición de FPN, las reglas del Ejemplo 1 se pueden normalizar como FPN1=(P,T,I,O,F,W), donde P{P1,P2}, T{t1 }, I(t1)={P1}, O(t1)={P2}, F(t1)=0,75, F(P1)=0,9, F(P2)=vacío. Si λ=0,5, entonces se enciende t1. Según el mecanismo de encendido de la Figura 2, el valor simbólico del lugar de salida P2 se puede obtener como 0,675.

Por supuesto, la regla real no puede ser tan simple como en el Ejemplo 1, y sus proposiciones pueden contener conectores como "Y" u "O". Clasificamos dichas reglas combinadas y sus correspondientes estructuras FPN difusas en los siguientes tres tipos:

Figura 2 Resultados de ignición FPN del Ejemplo 1

Tipo 1: Si la Proposición 1 (d1) y la proposición 2 (d2) y... son verdaderas con la proposición m (dm), entonces la proposición z (dz) es verdadera, CF=μ. La estructura FPN correspondiente y el mecanismo de encendido se muestran en la Figura 3.

Tipo 2: Si la proposición 1 (d1) es verdadera, entonces la proposición a (da) y la proposición b (db) y... y la proposición z (dz) son verdaderas, CF=μ. La estructura FPN correspondiente y el mecanismo de encendido se muestran en la Figura 4.

Tipo 3: Si la proposición 1 (d1) o la proposición 2 (d2) o... o la proposición m (dm) es verdadera, entonces la proposición z (dz) es verdadera, CF=μ. La estructura FPN correspondiente y el mecanismo de encendido se muestran en la Figura 5.

Figura 3 Estructura y mecanismo de encendido FPN Tipo 1

Figura 4 Estructura y mecanismo de encendido FPN Tipo 2

Figura 5 Estructura y mecanismo de encendido FPN Tipo 3

p>

Sean pi y tk cualquier lugar y transición en FPN Si Pi∈I(tk), entonces se dice que Pi es el lugar hacia atrás más cercano (NBP) de tk, y todas las transiciones de. tk El conjunto de PNB se denomina SNBP(tk). Si Pi∈O(tk), entonces se dice que Pi es el lugar adelantado más cercano (NFP) de tk, y el conjunto de todos los NFP en la transición tk se denomina SNFP(tk). Si existe una relación de flujo que conecta desde la transición tk al lugar Pi, entonces Pi se denomina lugar directo (FP) de la transición tk, y el conjunto de todos los FP en la transición tS se denomina SFP(tk).

Ejemplo 2: En la estructura FPN que se muestra en la Figura 6, el SNBP, SNFP y SFP de cada transición se muestran en la Tabla 1.

Figura 6 Estructura de FPN en el Ejemplo 2

Tabla 1 SNBP, SNFP y SFP de cada transición en el Ejemplo 2

3 Reenvío basado en el algoritmo de optimización de inferencia de red de Petri

Esta sección proporcionará un algoritmo de inferencia directa optimizado basado en redes de Petri. Primero introduzca las siguientes definiciones:

Definición 1 Lugar de semilla: Para el lugar Pi en un FPN, si tk no existe, tal que Pi∈SNFP(tk), entonces Pi es el almacén de semillas.

Durante el proceso de inferencia, el valor del token del repositorio de semillas debe ser conocido o proporcionado por el usuario. Generalmente el proceso de razonamiento comienza desde el banco de semillas, por eso también se le llama Lugar de Partida.

Definición 2 Lugar objetivo: en una FPN, finalmente obtenemos el valor simbólico del lugar mediante el razonamiento de flujo.

Definición 3 Nodo: Nodo ni=(Pi,W(Pi)), donde W(Pi) es el valor simbólico del lugar Pi.

Definición 4 Conjunto de nodos conocidos (KNS): si se conoce el valor simbólico del lugar Pi en el nodo ni, entonces ni∈KNS. El requisito previo para que se active una transición es que el SNBP de la transición pueda encontrar su nodo correspondiente en KNS. 2. Estrategias de afrontamiento

(1) Formación de los entrevistadores

Muchas personas creen que un entrevistador competente se forma mediante la acumulación de experiencia. Sin embargo, a menudo surgen disputas sobre los resultados de las entrevistas entre entrevistadores experimentados, lo que pone de relieve la inconsistencia y la subjetividad de los resultados de las entrevistas. Capacitar a los entrevistadores es una forma eficaz de reducir los sesgos.

La formación de los entrevistadores debe centrarse en: mejorar las habilidades de interrogatorio de los alumnos, organización de entrevistas, brindar apoyo, establecer relaciones armoniosas, habilidades para escuchar y la capacidad de dominar información relevante, diversas prácticas. Capacitación sobre métodos, discusión, demostración. y capacidad de retroalimentación. Después del entrenamiento, estas diferencias se pueden limitar al mínimo, minimizando así la posibilidad de sesgo y error.

(2) Evaluar los resultados de la entrevista

La evaluación de los resultados de la entrevista a menudo se ignora en la contratación de muchas empresas y no atrae suficiente atención. La evaluación de los resultados de la entrevista puede reflejar anomalías en la puntuación del examinador, si hubo violaciones de los procedimientos durante la entrevista y el desempeño anormal del examinador, etc. El trabajo de evaluación es realizado por personal especializado (evaluadores) que resumen las puntuaciones y evaluaciones del grupo examinador y utilizan la tabla resumen de la entrevista (ver Tabla 2).

Tome "Capacidad analítica integral (W1)" como ejemplo. Primero, copie las puntuaciones de los 7 examinadores en los espacios en blanco correspondientes y luego complete la puntuación más alta de 9,5 en el espacio en blanco correspondiente a "Más alto". Deducción de Puntaje", de manera similar complete el puntaje mínimo de 8.0 en el espacio correspondiente a "Deducción de Puntaje Mínimo", luego calcule la media aritmética de los otros 5 puntajes, y complete el resultado de 8.8 en el espacio correspondiente a "Puntuación Integral". . Después de calcular las puntuaciones integrales de todos los factores, de acuerdo con la fórmula en la columna de puntuación total "W1×0.18+ W2×0.15+ W3×0.11+ W4×0.13+ W5×0.15+ W6× La suma ponderada "86.75" se calcula como 0,12+ W7×0,8+ W8×0,8" es la puntuación final del candidato. Este proceso también se puede implementar a través de un programa informático preparado.

(3) División profesional del trabajo entre los entrevistadores

El personal que participa en la entrevista incluye: personal del departamento de recursos humanos, personal del departamento de empleo y, en ocasiones, se requieren consultores y expertos. . El personal del departamento de recursos humanos es responsable de realizar entrevistas, controlar el tiempo y ser responsable de hacer, inspeccionar y responder ciertas preguntas, como inspecciones de asuntos generales como expectativas laborales, motivación para la búsqueda de empleo, requisitos salariales, políticas de empleo, experiencia de trabajo/estudio, etc.; el personal es responsable de la inspección de habilidades, conocimientos, experiencia laboral y otros aspectos comerciales profesionales; los consultores y expertos realizan inspecciones especiales de proyectos de los candidatos desde una perspectiva profesional;

Solo un resultado promedio ponderado de este tipo puede reflejar con mayor precisión la profesionalidad, objetividad y equidad de los resultados. Sólo así se podrá mejorar la eficacia del trabajo de contratación, mejorar la eficiencia del trabajo y reducir el costo de gestión del trabajo de recursos humanos.

(4) Sea bueno cuestionando las preguntas de la entrevista

En las entrevistas de reclutamiento, al responder las preguntas, los candidatos a menudo evitan asuntos importantes y exageran para obtener información objetiva y verdadera. Debe ser bueno haciendo preguntas. Generalmente utilice el método de preguntas STAR. STAR consta de cuatro aspectos: SITUACIÓN (antecedentes), TAREA (tarea), ACCIÓN (acción) y RESULTADO (resultado).

En primer lugar se debe comprender los antecedentes (SITUACIÓN) del desempeño laboral del solicitante. Al hacer constantemente preguntas de antecedentes relacionadas con el desempeño laboral, podemos comprender completamente los requisitos previos para que el candidato logre un desempeño excelente y, por lo tanto, aprender qué parte del desempeño está relacionado con el candidato individual y cuánto está relacionado con las condiciones del mercado y las características de la industria. En segundo lugar, es necesario comprender en detalle qué tareas (TASK) tiene el solicitante para completar el trabajo comercial y cuál es el contenido específico de cada tarea. A través de esto, se puede comprender el historial laboral y la experiencia del solicitante para determinar si el trabajo que ha realizado y la experiencia que ha adquirido son adecuados para el puesto actualmente vacante. En tercer lugar, continúe entendiendo las acciones (ACCIÓN) que tomó el candidato para completar estas tareas, es decir, comprenda cómo completó el trabajo, qué acciones tomó y cómo las acciones que tomó lo ayudaron a completar el trabajo. A través de ellos, podrá comprender mejor su forma de trabajar, pensar y comportarse. Finalmente, centrémonos en los resultados (RESULTADO), cuál es el resultado de cada tarea después de realizar una acción, si es bueno o malo, por qué es bueno y por qué es malo.

De esta manera, a través de los cuatro pasos del cuestionario estilo STAR, la declaración del solicitante se guiará en profundidad paso a paso y se descubrirá la información potencial del solicitante paso a paso, brindando información correcta y completa. Para que la empresa tome mejores decisiones, no solo es responsable de la empresa (reclutar talentos adecuados), sino también del solicitante (ayudándolo a expresarse y promocionarse tanto como sea posible), logrando una victoria. situación de victoria.

En definitiva, mientras exista la captación de talento corporativo, las entrevistas son una parte indispensable. Como nueva tecnología y método de contratación, las entrevistas estructuradas encontrarán varios problemas en el proceso de contratación empresarial. Por lo tanto, la atención y la investigación sobre las entrevistas estructuradas también se convertirán en un tema eterno.

Referencias:

〔1〕 Xiao Zhidong, Li Dawei. Investigación sobre cuestiones de puntuación de los examinadores en entrevistas de contratación de talentos de gestión empresarial〔J〕. Journal of Harbin Institute of Technology (Edición de Ciencias Sociales), 2003, 5(1): 62.

〔2〕 He Fei, Gu Lei, Lin Yi Los 10 problemas principales en la evaluación del talento empresarial〔M〕. . Beijing: Machinery Industry Press, 2006: 98.

〔3〕 Li Mingjun, Diseño y aplicación de entrevistas estructuradas en la contratación〔J〕. Reforma y gestión empresarial, 2005(9): 65.

〔4〕 Song Changxiu, Chen Hongzhen, Zhao Jinhua Optimización de la entrevista estructurada〔J〕. Ocupación, 2006 (8): 30.