Применение алгоритма нечеткой логики Мамдани для отбора игроков в футбольный клуб на предсезонных сборах
Ключевые слова:
футбольная команда, методы нечеткой логики, алгоритм Мамдани, Matlab Fuzzy Logic Toolbox, терм-множества, нечеткие правила выводаАннотация
В статье рассматриваются вопросы отбора игроков в футбольную команду в контексте решения актуальной проблемы подбора профессионального персонала в организации и на предприятия. Актуальность указанной проблемы обусловлена нестабильной политической обстановкой в мире, экономическими реформами и социальной адаптацией дипломированных специалистов. Применяемый в настоящее время работодателями подход к отбору персонала, основанный преимущественно на оценке портфолио претендентов, не позволяет в полной мере решить рассматриваемую проблему. В эпоху цифровых технологий данная проблема может быть решена различными методами, благодаря которым строятся модели, способные давать более точные результаты. В качестве возможного инструментального средства для решения актуальной проблемы отбора игроков в футбольную команду, исходя из их характеристик, могут быть использованы методы и алгоритмы аппарата нечеткой логики ввиду высокой степени нечеткости рассматриваемых характеристик. Основным методом исследования выбран алгоритм нечеткой логики Мамдани, проведена апробация построенной нечеткой модели и интерпретированы полученные результаты. Примененный в проведенном исследовании подход к процессу отбора игроков в футбольную команду, основанный на нечетком алгоритме Мамдани, позволяет существенно увеличить процент наиболее подходящих клубу, дав быстрый оптимальный ответ. Указанное обстоятельство дает возможность снизить общую нагрузку на главного тренера, высвобождая дополнительное время на разработку стратегии игры и на организацию тренировочного процесса.
Библиографические ссылки
Численность выбывших работников с начала года // Витрина статистических данных : сайт. URL: https://showdata.gks.ru/report/273216/ (Дата обращения: 16.11.2022).
Никонорова А.В., Торопова Н.Н. Проблемы и способы повышения эффективности при осуществлении процесса отбора персонала // Вестник РГГУ. Сер. Экономика. Управление. Право. 2018. № 3 (13). С. 90–102.
Ибрагимов А.У., Ибрагимова Л.А., Караваева М.В. Оценка компетентности персонала торгового предприятия с использованием метода нечёткой логики // Вестн. Самар. гос. аэрокосм. ун-та. 2012. № 1 (32). С. 242–249.
Балашова И.Ю., Прошкина Е.Н. Анализ и моделирование рассуждений в интеллектуальной системе подбора персонала // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2018. № 1 (25). С. 80–88.
Football Player Selection Using Fuzzy Logic / M.B. Burhanuddin et al. // ASEAN Conference on Information System (ACIS2015). Malaysia, 2015. URL: https://www.researchgate.net/publication/324411729. (Дата обращения: 22.04.2022).
Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб. : БХВ-Петербург, 2003. 736 с.
Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. М. : Горячая линия-Телеком, 2007. 288 с.
Болодурина И.П., Дусакаева С.Т. Введение в теорию нечетких множеств и систем. Оренбург : ОГУ, 2021. 172 с.
Белозерова Г.И., Скуднев Д.М., Кононова З.А. Нечеткая логика и нейронные сети. Ч. 1. Липецк : ЛГПУ. 2017. 64 с.
Болдырев П.А., Дусакаева С.Т. Оценка конкурентоспособности продукта или услуги в условиях нечеткой информации // Роль инноваций в трансформации современной науки : сб. ст. Междунар. науч.-практ. конф. Уфа, 2017. Ч. 1. С. 113–118.
Болодурина И.П., Болдырев П.А., Дусакаева С.Т. Методы нечеткой логики при исследовании востребованности учебной литературы // Научное обозрение. 2015. № 14. С. 224–231.
Болодурина И.П., Дусакаева С.Т. Моделирование процесса принятия решений при открытии нового офиса продаж сотовой связи в нечетких условиях // Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений : тр. VIII Всерос. науч. конф. с междунар. участием. Уфа, 2020. Т. 1. С. 15–18.
Болодурина И.П., Дусакаева С.Т. Совершенствование управления востребованностью учебной литературы на основе применения модели Леунга разделения на зоны приоритетности дисциплин в нечетких условиях // Планирование, проведение и интерпретация научно-технических исследований : сб. ст. междунар. науч.-практ. конф. Казань, 2020. С. 6–10.
Duboi D., Prade H.M. Fuzzy sets and systems: theory and applications. New Jork ; London ; Toronto : Academic Press., 1980. 393 p.
The top 5 qualities to become a professional football player // The international center of European football : site. URL: https://europe.theicef.com/the-top-5-qualities-to-become-a-professional-football-player/ (Дата обращения: 16.11.2022).
Canever B. Lionel Messi: 5 Qualities That Make Him the World's Greatest Footballer // Bleacher Report : site. URL: syndication.bleacherreport.com (Дата обращения: 16.11.2022).
Барабанщиков В.А. Общая психология: психология восприятия. М. : Юрайт, 2022. 184 с.
Duboi D., Prade H.M. Possibility theory and formal concept analysis: Characterizing independent sub-contexts // Fuzzy Sets and Systems. 2012. Vol. 196. Рp. 4–16.
Duboi D. The role of fuzzy sets in decision sciences: Old techniques and new directions // Fuzzy Sets and Systems. 2011.
Vol. 184 (1). Рp. 3–28.
Зак Ю.А. Многокритериальные задачи математического программирования с размытыми ограничениями. Математические модели схем компромисса. Выбор решений из конечного множества альтернатив // Кибернетика и системный анализ. 2010. № 5. С. 80–89.
Киселев В.Ю., Калугина Т.Ф. Теория нечетких множеств и нечеткая логика. Задачи и упражнения. Иваново : ИГЭУ, 2019. 72 с.
Тихомирова А.Н., Клейменова М.Г. Нечеткие модели дискретной математики. М. : НИЯУ МИФИ, 2011. 108 с.
Хижняков Ю.Н. Алгоритмы нечеткого, нейронного и нейро-нечеткого управления в системах реального времени. Пермь : ПНИПУ, 2013. 156 с.
Хижняков Ю.Н. Нечеткое, нейронное и гибридное управление. Пермь : ПНИПУ, 2013. 303 с.
Бахусова Е.А. Элементы теории нечетких множеств. Тольятти : ТГУ, 2013. 116 с.
Зак Ю.А. Принятие решений в условиях нечетких и размытых данных: Fuzzy-Технологии. М. : Либроком, 2013. 352 с.
Frank H. Fuzzy Methoden in der Wirtschaftsmathematik. Braunschweig ; Wiesbaden : Vieweg & Sohn Verlag, 2002. 242 p.
Friedrich A. Logik und Fuzzy-Logik. Stuttgart : Expert Verlag, 2006. 319 p.
Тэрано Т., Асаи К., Сугэно М. Прикладные нечеткие системы. М. : Мир, 1993. 368 с.
