Otimização no processo de recrutamento usando Algoritmos Genéticos
DOI:
https://doi.org/10.37117/s.v2i9.96Resumo
La propuesta se caracteriza por ser innovadora. Se presenta un estudio de Algoritmos Genéticos y metodologías aplicado al proceso de selección de personal, identificando restricciones de las técnicas con relación al problema y la forma en que fueron adaptadas, estableciendo un modelo de optimización para la toma de decisiones en la selección de personal, razón por la cual se desarrolló la aplicación web prototipo Selección de Personal utilizando Algoritmos Genéticos (SSPAG).Para el diseño se aplicó el Modelo Vista Controlador (MVC), utilizando herramientas de programación y modelado Open Source. SSPAG sugiere un candidato óptimo para uno o varios cargos, ya que en el modelo desarrollado también se planteó la asignación de varios candidatos a varios cargos. La propuesta aporta al sector organizacional, aplicando técnicas de optimización que ayuden a mejorar en este campo el desarrollo competitivo y académico.
Palabras clave: Algoritmos Genéticos, aplicación web, optimización, selección de personal, toma de decisiones
Optimization in the process of selection of personnel using Genetic Algorithms
Abstract
This proposal is characterized for being innovative. An analysis of Genetic Algorithms and methodologies applied to the recruitment process is presented in order to identify limitations of the techniques in relation to the problem and how these were adapted, establishing therefore an optimal model for wise hiring decision for recruiting suitable personnel, which accounted for the development of a prototype web application using Algorithms Genetics (SSPAG). Therefore, the MODEL VIEW CONTROLLER (MVC) was applied for the design using programming tools and the Open source modelling. SSPAG suggests an ideal candidate for one or more positions as the developed model proposes the placement of various candidates for various positions. The proposal contributes to the human resource field by applying optimal techniques that help to improve in the research field the competitive development and Academic.
Key words: Genetic Algorithms, web application, optimization, recruiting personal, hiring decision
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