Šio straipsnio tikslas - pritaikyti neraiškųjį MULTIMOORA metodą lingvistiniam programavimui grupiniame sprendimų priėmime. Naujasis MULTIMOORA-FG metodas sudarytas iš trijų dalių: neraiškiosios santykių sistemos, neraiškiojo atskaitos taško, neraiškiosios pilnosios sandaugos formos. Minėtų trijų metodų taikymas leidžia atlikti efektyvų alternatyvų įvertinimą atsižvelgiant į daugelį iš anksto apibrėžtų tikslų. MULTIMOORA-FG metodas leidžia apdoroti trečiojo laipsnio neraiškiuosius skaičius, kurie gali atspindėti kiekybinę ir kokybinę informaciją, pavyzdžiui lingvistinius kintamuosius. Taigi naujasis metodas tinkamas lingvistiniam sprendimų pagrindimui. Šiame straipsnyje MULTIMOORA-FG pritaikytas apibendrinant skirtingų ekspertų nuomones ir taip atliekant atsparią nuokrypiams personalo atranką. Dėl personalo atrankos procese pasitaikančio neapibrėžtumo, dviprasmiškumo ir netikslumo, jame tikslinga taikyti daugiakriterinio vertinimo metodus bei šiuolaikines informacines technologijas. Konkreti personalo atrankos problema buvo panaudota kaip MULTIMOORA-FG metodo taikymo pavyzdys: įmonė sudarė keturių ekspertų grupę personalo atrankai, ekspertai vertino kandidatus pagal aštuonis kriterijus. Šie kokybiniai kriterijai buvo išreikšti lingvistiniais kintamaisiais. Minėtas skaitinis pavyzdys patvirtino galimybę patobulinti žmogiškųjų išteklių valdymą taikant naująjį metodą MULTIMOORA-FG.
Raktažodžiai: personalo atranka, personalo valdymas, įdarbinimo sprendimai, žmogiškųjų išteklių valdymas, daugiatikslis optimizavimas, MLTIMOORA, MULTIMOORA-FG, neraiškieji skaičiai, lingvistinis pagrindimas.
Baležentis, A; Baležentis, T.; Brauers, W. K. M. Multimoora-FG: a multi-objective decision making method for linguistic reasoning with an application to personnel selection // Informatica, ISSN 0868-4952, 23(2), 2012, p. 173-190 (IAOR (International Abstracts in Operations Research), INSPEC, MathSciNet, Science Citation Index Expanded (Web of Science), SCOPUS, VINITI, Zentralblatt MATH).
Cituojamumo rodiklis (Impact factor / Agregate Impact factor) 1.786 / 1.25.
