Ordenación de puestos de trabajo mediante la aplicación de borrosos

Fernando Ávila Carreón; Dora Aguilasocho Montoya; Evaristo Galeana Figueroa

COMPETITIVIDAD GLOBAL

Vol. 3 Núm. 1 (2009): La competitividad como estrategia en época de crisis ISBN 9789707649538

Ordenación de puestos de trabajo mediante la aplicación de borrosos

Fernando Ávila Carreón⁺⁻
Dora Aguilasocho Montoya⁺⁻
Evaristo Galeana Figueroa⁺⁻

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Enviado: julio 11, 2016
Publicado: 2009-11-23

Resumen

En las empresas, invariablemente de la actividad que desarrollen para realizar una buena dirección en el marco de la administración del trabajo, es de suma importancia que cuenten con una configuración final de los diferentes tipos de trabajo, lo que sin duda también es una cuestión trascendente en el momento de establecer las características deseables de los candidatos a los diferentes puestos. Por lo cual hemos utilizado los cuatro tipos puros de trabajo que maneja la literatura respecto a las primeras características para la descripción de puestos de trabajo, aplicando algunos modelos borrosos para clasificar puestos de trabajo reales, como son la distancia de Hamming y el coeficiente de adecuación, en una agencia de automóviles.

Citas

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Palabras clave

Diseño de puestos
Distancia de Hamming
Coeficiente de adecuación
Teoría de conjuntos borrosos
Trabajos puros

Cómo citar

Ávila Carreón, F., Aguilasocho Montoya, D., & Galeana Figueroa, E. (2009). Ordenación de puestos de trabajo mediante la aplicación de borrosos. Repositorio De La Red Internacional De Investigadores En Competitividad, 3(1). Recuperado a partir de https://www.riico.net/index.php/riico/article/view/845

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[1] CANÓS, L; CAÑO, C. y GONZÁLEZ, B. (2006). “La ordenación de candidatos en la selección de personal”. XIV Jornadas ASEPUMA y II Encuentro Internacional.

[2] CANÓS, L. y LIERN, V. (2008). “Soft computing-based aggregation methods for human resource management”. European Journal of Operational Research.

[3] DUBOIS, D.; KERRE, E.; MEISAR, R. y PRADE, H. (2000). “Fuzzy interval análisis” in D. DUBOIS y H. PRADE (eds.) Fundamentals of Fuzzy Sets, Kluwer Academic Publishers, Boston.

[4] DUBOIS, D. y PRADE, H. (1980). Fuzzy set and systems: theory and applications.Academic Press, San Diego.

[5] GIL ALUJA, J. (1996). La gestión interactiva de los recursos humanos en la incertidumbre. Editorial Centro de Estudios Ramón Areces. Madrid

[6] GIL LAFUENTE, J. (2002). Algoritmos para la excelencia. Claves para el éxito en la gestión deportiva. Editorial Milladoiro. Vigo.

[7] KAUFMANN, A. y GIL ALUJA, J. (1987). Técnicas operativas de gestión para el tratamiento de la incertidumbre. Hispano Europea. Madrid.

[8] PERIS ORTIZ, M. (2005). “Dirección y diseño organizativo como marco para la administración del trabajo y el comportamiento. Estudio de casos”. Tesis Doctoral no publicada. Universidad de Valencia

[9] PRODANOVIC, P. y SIMONOVIC, S.P. (2002). “Comparison of fuzzy set ranking methods for implementation in water resources decision-making”. Canadian Journal of Civil Engineering, 29, pp. 692-701.

[10] RUEDA ARMENGOT, C. (2002). “Dirección y diseño organizativo como marco para la administración del trabajo y el comportamiento. Estudio de casos”. Tesis doctoral no publicada. Universidad de Valencia

[11] TANAKA, H.; ICHILASI, H. y ASAI, K. (1984). ”A formulation of fuzzy linear programming problem based on comparison of fuzzy numbers”. Control and Cybernetics, 13, pp. 185-194.

[12] ZADEH, L. (1965). “Fuzzy Sets”. Information and Control, 8, pp. 338-375.