Weighted Fuzzy Group Decision-making in Recruitment

Abstract

This article deals with group decision making during recruitment of new employees. The importance of correct selection of a candidate during the recruitment is very easy to understand, but not so easy to achieve. Especially in situations where decision-makers have to evaluate large number of different candidates. The proposed approach was created to help decision-makers to find the most suitable candidate by using only vague expressions. Given the uncertainty, subjectivity and ambiguity of human knowledge, the entire approach is based on Fuzzy Set Theory. More specifically on new innovative transformation of fuzzy numbers through α-level cuts. The transformation of fuzzy numbers will be used to taking into account weigh of each member of the decision-making group and the weights will be calculated by using the AHP method. The shape and po-sition of fuzzy numbers play the key role in the transformation. Additionally, the Hamming distance will be used for the final interpretation of the results, thus there is no loss of information caused by defuzzification.

El artículo trata sobre la toma de decisiones grupales durante la contratación de nuevos empleados. La importancia de la selección correcta de un candidato durante el reclutamiento es muy fácil de entender, pero no tan fácil de lograr. Especialmente en situaciones donde los tomadores de decisiones tienen que evaluar un gran número de candidatos diferentes. El enfoque propuesto se creó para ayudar a los responsables de la toma de decisiones a encontrar al candidato más adecuado utilizando solo expresiones vagas. Dada la incertidumbre, la subjetividad y la ambigüedad del conocimiento humano, todo el enfoque se basa en la teoría de conjuntos difusos. Más específicamente en la nueva transformación innovadora de números difusos a través de cortes de nivel α. La transformación de los números difusos se utilizará para tomar en cuenta el peso de cada miembro del grupo de toma de decisiones y los pesos se calcularán utilizando el método AHP. La forma y la posición de los números difusos juegan un papel clave en la transformación. Además, la distancia de Hamming se utilizará para la interpretación final de los resultados, por lo que no hay pérdida de información causada por la defuzzificación.