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Tipo do documento: Artigo
Título: Multi-objective genetic algorithm for competency-based selection of auditing teams
Autor: Caetano, Samuel Sabino
Ferreira, Deller James
Camilo Júnior, Celso Gonçalves
Abstract: To perform an auditing it is necessary to select auditors with certain competences in a given knowledge area. In this work, we present a multi-objective genetic algorithm to select the best auditors to perform a certain auditing. The algorithm involves the competence allocation problem under three different point of views: indispensable competences, dependencies among competences, and auditing budget boundary. We performed a case study where the competence allocation problem is analysed under a combinatorial perspective. The results show that the genetic algorithm proposed reaches better results comparing to random selection method.
Palavras-chave: Auditor’s selection
Meta-heuristics
Competency-based selection
Genetic algorithms
País: Brasil
Unidade acadêmica: Instituto de Informática - INF (RG)
Citação: CAETANO, Samuel Sabino; FERREIRA, Deller James; CAMILO JÚNIOR, Celso Gonçalves. Multi-objective genetic algorithm for competency-based selection of auditing teams. Journal of Software & Systems Development, v. 2013, p. 1-13, 2013.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Identificador do documento: 10.5171/2013.369217
Identificador do documento: 10.5171/2013.369217
URI: http://repositorio.bc.ufg.br/handle/ri/14881
Data de publicação: 2013
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