{"id":114034,"date":"2013-08-04T00:00:00","date_gmt":"2013-08-04T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/the-hiring-problem-and-its-algorithmic-applications\/"},"modified":"2013-08-04T00:00:00","modified_gmt":"2013-08-04T00:00:00","slug":"the-hiring-problem-and-its-algorithmic-applications","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/informatica\/the-hiring-problem-and-its-algorithmic-applications\/","title":{"rendered":"The hiring problem and its algorithmic applications"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Ahmed Mohamed Helmi Mohamed Elsadek Abd Elfatah <\/strong><\/h2>\n<p>El problema de la contrataci\u00f3n es un modelo simple para la toma de decisiones secuencial en condiciones de incertidumbre, recientemente introducido en la literatura. El problema fue introducido expl\u00edcitamente por primera vez por broder et al. En 2008 como una extensi\u00f3n natural del bien conocido problema de la secretaria. Poco despu\u00e9s, archibald y mart\u00ednez en 2009 introdujeron un modelo discreto combinatorio del problema de la contrataci\u00f3n, donde los candidatos vistos hasta un momento dado podr\u00edan ser clasificados de mejor a peor sin la necesidad de conocer sus puntuac\u00edones de calidad en t\u00e9rminos absolutos.  en esta tesis se presenta un extenso estudio para el problema de la contrataci\u00f3n bajo la formulaci\u00f3n propuesta por archibald y mart\u00ednez, se exploran las conexiones con otros procesos de selecci\u00f3n secuenciales, y se desarrolla un aplicaci\u00f3n interesante de nuestros resultados en el campo de los algoritmos sobre flujos de datos. En el problema de la contrataci\u00f3n, estamos interesados en el dise\u00f1o y an\u00e1lisis de las estrategias de la contrataci\u00f3n. Estudiamos en detalle dos estrategias, a saber, la contrataci\u00f3n por encima de la mediana y contratar por encima del m-\u00e9simo mejor. En contratar por encima de la mediana: se contrata al primer candidato entrevistado y a partir de entonces cualquier candidato que viene es contratado si su rango relativo es mayor que la mediana de los rangos de los candidatos previamente contratados, en caso contrario se descarta a dicho candidato. Contratar por encima del m-\u00e9simo mejor contrata a los primeros m candidatos en la secuencia, y acontinuaci\u00f3n cualquier candidato que viene es contratado si su rango relativo es mayor que el m-\u00e9sima mejor entre todos candidatos contratado, en caso contrario se descarta al candidato.  para ambas estrategias, hemos sido capaces de obtener resultados exactos y la distribuci\u00f3n de probabilidad asint\u00f3tica para varios cantidades de inter\u00e9s (lo que llamamos los par\u00e1metros de la contrataci\u00f3n). Nuestra par\u00e1metro fundamental es el n\u00famero de candidatos contratados. Otros par\u00e1metros incluyen el tiempo de espera, el \u00edndice de \u00faltimo candidato contratado y la distancia entre las dos \u00faltimas contrataciones. Estos cuatro par\u00e1metros nos dan una idea clara del ritmo de la contrataci\u00f3n o la din\u00e1mica de el proceso de la contrataci\u00f3n para la estrategia particular que se estudia. Hay otro grupo de par\u00e1metros como la puntuaci\u00f3n del \u00faltimo candidato contratado, la puntuaci\u00f3n del mejor candidato descartado y el n\u00famero de sustituciones (al acoplar un mecanismo de reemplazo a la estrategia estudiada) nos dan una indicador de la calidad del grupo contratado. Para la estrategia de contratar por encima de la mediana, se estudian m\u00e1s cantidades como el n\u00famero de candidatos contratados condicionado al rango del primer candidato y la probabilidad de que el candidato con puntuaci\u00f3n q sea contratado.  estudiamos procesos estoc\u00e1sticos que son similares a contrataci\u00f3n por encima de la mediana y contratar por encima del m-\u00e9simo mejor. Tambi\u00e9n presentamos los resultados preliminares para el n\u00famero de candidatos contratados por la generalizaci\u00f3n de contratar por encima la mediana llamada contratar por encima del x-cuantil (del los candidatos contratados). Los resultados expl\u00edcitos para el n\u00famero de candidatos contratados nos han permitido dise\u00f1ar un estimador, llamado recordinality, para el n\u00famero de elementos distintos que hay en una gran secuencia de datos que pueden contener repeticiones; este problema se conoce en la literatura como el problema de estimaci\u00f3n de la cardinalidad.  la mayor\u00eda de los resultados presentados aqu\u00ed han sido publicados o presentados para su publicaci\u00f3n. la tesis deja algunas preguntas abiertas, as\u00ed como muchas ideas prometedoras para el trabajo futuro. por ejemplo, investigar otras variantes del problema como podr\u00edan ser las estrategias probabilistas de la contrataci\u00f3n, es decir, cuando el criterio de la contrataci\u00f3n no es determinista.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>The hiring problem and its algorithmic applications<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 The hiring problem and its algorithmic applications <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Ahmed Mohamed Helmi Mohamed Elsadek Abd Elfatah <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de catalunya<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 08\/04\/2013<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Conrado Mart\u00ednez Parra<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: marcos Noy serrano <\/li>\n<li>Mar\u00eda in\u00e9s Fern\u00e1ndez   camacho (vocal)<\/li>\n<li>mich\u00e9le Soria (vocal)<\/li>\n<li>julien Cl\u00e9ment (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Ahmed Mohamed Helmi Mohamed Elsadek Abd Elfatah El problema de la contrataci\u00f3n es un modelo simple para [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[13880,15596],"tags":[226225,90776,226228,70915,226226,226227],"class_list":["post-114034","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-informatica","category-politecnica-de-catalunya","tag-ahmed-mohamed-helmi-mohamed-elsadek-abd-elfatah","tag-conrado-Martinez-parra","tag-julien-clement","tag-marcos-noy-serrano","tag-maria-ines-fernandez-camacho","tag-michele-soria"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/114034","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=114034"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/114034\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=114034"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=114034"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=114034"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}