Математические модели и методы принятия решений при управлении организационными системами

,

По условиям нашей задачи (компонента четыре, продукция одна) .

Оценка использования сырья для производства продукции в целом проводится по следующей формуле

,

где плотность компонентов (см. таблицу).

В условиях производства процент использования отдельных компонентов из-за изменения их качества не остаются постоянными. Колебания процента использования основного по содержанию в продукции компонента может достигать 30%. Для учета этого явления было предложено следующее уравнение , при написании которого исходили из того, что изменения процента использования основного компонента происходят по периодическому закону с частотой . Здесь значение берется по таблице, а разброс процента использования основного компонента является параметром модели .

Предположим, что денежный поток (в нашем случае их четыре) можно также описать двумя уравнениями. Первое уравнение отражает периодичность изменения непосредственно денежного потока: , где денежный поток -го компонента () в период времени (); среднее значение денежного потока -го компонента; разброс денежного потока -го компонента ; частота изменения денежного потока.

Второе уравнение учитывает тот факт, что денежный поток остается постоянным в течении некоторого времени (шага по времени), которое также изменяется согласно периодического закона , где разброс шага по времени, в течение которого производительность остается постоянной; среднее значение шага по времени; частота изменения шага по времени.

Использование в модели денежного потока двух периодических законов позволяет наиболее точно воспроизвести его изменение во времени. Периодичность изменения денежного потока по амплитуде вытекает из особенностей производства в целом, а периодичность его колебания во времени является следствием непосредственной переработки данного компонента, т.е. периодичностью работы оборудования по переработки данного компонента. С целью упрощения задачи можно принять, что частота изменения денежного потока и частота изменения шага по времени совпадают.

Исходными данными для моделирования производства будут , , , , , и объем производства в денежном выражении и среднее значение шага по времени . Зная массовый состава смеси (см. таблицу) можно рассчитать общее число шагов по времени .

Поскольку исходная стохастическая модель производства является линейной, то выбор объема производства , среднего значения шага по времени и суммарного денежного потока для четырех компонентов не оказывает влияние на получаемый результат. Важно чтобы их значения были реалистичными, близкими к практике, и получаемое число шагов по времени было достаточным для графического отображения результатов расчета, т.е., чтобы получалось не менее 10000. При , , такой результат может быть достигнут.

Выбор значений , , соответствующих отклонений также требует реалистичного подхода. Разброс процента использования оказывает влияния только на разброс использования сырья в целом. Был принят равным . Разброс денежного потока практически не оказывает влияние на результаты расчетов, если его величина остается в разумных приделах . Наибольшее влияния на результаты расчетов оказывает разброс шага по времени. Первоначально также бал принят равным .

Сами по себе частоты и не оказывают влияние на характер использования сырь в целом во времени. Важно их отношение . При близком к единицы получаем хорошо воспроизводимую кривую изменения процента использования сырья во времени, как показано на рисунке (см. рис. 11). На графике по оси абсцисс отложены значения процент использования сырья, а по оси ординат время по моде кратной .

а б

в г

Рис. 11. Изменение процента использования сырья во времени, по моде :

а ; б ; в ; г

При изменении параметра характер графика претерпевает существенные изменения. При его малых значениях имеем замкнутую кривую, которая говорит о периодическом изменении процента использования сырья во времени. Такая периодичность позволяет нам прекратить производство в том случае, когда процент использования сырья максимален. Это графики 11, а и б. Прекратить производство можно в любой момент времени с учетом периодичности процесса. Для первого случая (рис. 11, а ) это две крайние точки, соответствующие среднему значению процента использования сырья. В центре кривой с равной вероятностью можем получить как его максимальное, так и минимальное значение.

Для второго случая (рис. 11, б ) это, наоборот, центральные точки или две других соответствующих максимуму процента использования сырья.

Практический вывод при малых значениях параметра . Возможно простое управление производством и неопределенности не существует.

При существенном увеличении параметра ситуация изменяется коренным образом. Изменение процента использования сырья становиться плохо предсказуемым (рис. 11, в и г). При таких значениях параметра можно говорить только о некоторой вероятности получения того или иного значения процента использования сырья, имеет место неопределенность в чистом.

Для дальнейшего анализа такой ситуации был построен псевдофазовый портрет, как зависимость от (см. рис. 12)

,

где среднее по времени значение процента использования сырья.

При построении псевдофазового портрета использовались относительные значения процента использования сырья. Он отражает зависимость нового значения процента использования сырья от его значения в предыдущий момент времени и является наглядной характеристикой поведения любой динамической системы.

При малых отношениях частот (рис. 12, а) имеют место воспроизводимые и прогнозируемые периодические колебания процента использования сырья. С ростом отношения частот наблюдается последовательное удвоение периода колебаний (рис. 12, б), которые также остаются прогнозируемые. Многократное удвоение периода в конечном итоге приводит к хаотическим колебаниям (рис. 12, в и г), при которых прогнозирование невозможно.

а б

в г

Рис. 12. Псевдофазовый портрет процента использования сырья:

а ; б ; в ; г

Необходимо установить, когда именно наступят не прогнозируемые колебания процента использования сырья. Для этого нужен некоторый численный критерий. Таким критерием может быть фрактальная размерность псевдофазового портрета производства, как характеристики динамической системы.

Для фазового портрета рис. 12, а значение фрактальной размерности равно единице . Так и должно быть, поскольку фазовый портрет представляет собой замкнутую кривую и о хаотических колебаниях речь не может идти. Для следующих трех фазовых портретов (рис. 12, б ,в, г) фрактальная размерность возрастает (, , ) и стремиться к максимально возможному в нашей задаче значению, равному двум. Именно при точки на фазовом портрете должны покрывать его полностью. В этом случае имеют место именно хаотические (не предсказуемые) колебания.

Итогом следует считать создание динамической модели прогнозирования процента использования сырья при производстве продукции их четырех компонентов.

Модель учитывает возможность отклонения от заданного значения процента использования компонентов в производстве конечного продукта. Она также учитывает неравномерность работы денежных потоком между складом сырья и складом готовой продукции. Колебания процента использования отдельных компонентов и неравномерность денежных потоков могут привести к возникновению колебаний процента использования сырья в конечной продукции. При определенных условиях могут возникнуть хаотические (не предсказуемые) колебания. С точки зрения управления возникновение хаотических колебаний недопустимо. Необходимо изменить технологические параметры работы производства так, чтобы было возможно контролировать процент использования сырья.

Глава пятая. Причинные модели принятия решений в кризисных ситуациях. Изучение цикла материальных и денежных потоков внутри предприятия показывает, что часто целесообразный путь сокращения издержек оборотного капитала состоит в уменьшении неоправданной дебиторской задолженности, то есть ужесточения контроля кредитной политики на основе прогнозирования.

Можно предложить следующую тактику прогнозирования финансового состояния ОС, основанную на совместном использовании идей исчисления предикатов и теории нечетких множеств. Необходимо различать состояния, ситуации и события.

Под состоянием или группой состояний понимается некоторый, систематически наблюдаемый, финансовый показатель. Ситуации определяются как реализованные или ожидаемые предыстории состояний за некоторый временной промежуток. Под событием или группой событий понимается совокупность воздействий, оказываемых на финансовое состояние компании (извне или изнутри). В качестве состояний, ситуаций и событий могут рассматриваться величины, переменные, включая лингвистические переменные или выражения (рис. 13).

Рис. 13. Этапы обработки сведений при прогнозировании на основе причинной модели

В практике управления имеем конкретное исполняемое событие или их группу, в не зависимости от того сколь бы значительными были неопределенности (нечеткости) и многозначности (размытости) в состояниях и ситуациях. Пусть имеются: множество или группа состояний , ожидаемых при прогнозировании, совокупность оцениваемых ситуаций , ожидаемый прогноз и, наконец, совокупность событий . Тогда факт получения (выполнении) конкретного прогноза и события можно описать некоторой языковой конструкцией - , которая объединяет их в некую организационно - коммуникативную структуру и позволяет определить реальные и :

. (7)

Вид и структура (7) зависят от принятых минимальных синтаксически различных, но эквивалентных по смыслу текстовых единиц, В виду семантической недостаточности глаголов при прогнозировании крайне сложно обойтись только простыми предложениями ПСД (подлежащее - сказуемое - дополнение). Поскольку принятие решений при управлении характеризуется наличием многих предикативных единиц, образующих единую подчинительную цепь со значительной глубиной синтаксической перспективы. Задачам прогнозирования соответствует именно многочастное сложноподчиненное предложение с двумя-тремя типами синтаксической связи (последовательного подчинения, однородного или неоднородного соподчинения). С позиций структурной минимизации можно начать отбор различных простейших сложно подчиненных предложений. С позиций структурно-семантических особенностей многочастного сложноподчиненного предложения самой простой будут конструкция с придаточными сравнения и причины:

(8)

выражает действия в причинно-следственном плане, например с придаточным обстоятельства цели, места, образа действия, сравнения. Усложняя тип синтаксических связей, добавляя, объектное, атрибутивное придаточное, можно обеспечить трансформацию прогнозирующего текста от простого к более семантически насыщенным.

Трудно сделать заключение о широте и преимуществе использования различных структур. Поэтому будем исходить из наиболее простой структуры текста, построенного на основе причинно-следственных придаточных (8). В простейшем случае прогнозирующий текст может иметь следующую структуру:

.

.

… (9)

.

.

Структура (9) - причинная модель прогноза.

Синтаксическая простота прогнозирующего текста (9) в семантическом плане сочетается с достаточно богатыми возможностями для технических (формальных) применений. Прогнозирующий текст (9) можно представить прогнозной модели в виде совокупности (набора)

(10)

Сюда входят следующие множества лингвистических переменных:

- отражает ситуацию , сложившуюся на объекте прогнозирования к моменту времени . Здесь - количество признаков, определяющих состояние объекта прогнозирования, - глубина ретроспекции. Переменная характеризует и формализует состояние (признак) в момент времени . Терм-множества переменных и совпадают. Будем обозначать их символом ; - описывает ожидаемое состояние объекта прогнозирования. Терм-множество переменной совпадает с терм-множеством переменной ; - формирует описание (событие) организационно-технических мероприятий ; - множество прогнозирующих правил, где - условие, ; - следствие, ; - вес правила (степень истинности, коэффициент достоверности).

Согласно прогнозной модели (10), определены три компоненты четверки. Множество лингвистических переменных: , которые описывают ситуацию, сложившуюся на объекте прогнозирования к моменту времени ; , которые описывают ожидаемое состояние объекта прогнозирования ; , которые формируют описание организационно-технических мероприятий .

Элементами множество прогнозирующих правил являются пары вида: , где: - условие правила, представляющее собой формальное описание ситуации; - следствие, включающее формальное описание ожидаемого состояния и (или) события; - вес правила, формализующий значение.

Переход от лингвистических переменных к их числовому представлению позволяет использовать для получения прогноза методы формальных вычислений. Учитывая специфику проблемы и предложенного способа прогнозирования рационально использовать реляционную структуру данных.

Состояния дебиторской задолженности предприятия, имеем следующие данные: имя клиента, общую сумму дебиторской задолженности, а также дебиторские задолженности просроченную и не просроченную. В итоге можно предложить следующую схему данных (рис. 14).

Рис. 14. Схема данных со связями

Предлагаемую структуру базы данных целесообразнее всего создать в Microsoft Access, т.к. программа позволяет создавать необходимые таблицы, связи и базу Access можно зарегистрировать как системную, что облегчает к ней доступ других программ. Учитывая специфику проблемы можно предложить следующую структуру интерфейса - рис. 15. Данный интерфейс имеет стандартный вид окон Window, есть инструментарий для работы с базой данных и данные представлены в понятной табличной форме.

Рис. 15. Структура интерфейса

На основе предложенной причинной логико-лингвистической модели можно предложить следующий алгоритм прогнозирования финансовой устойчивости предприятия (рис. 16).

Рис. 16. Алгоритм расчета прогноза, необходимых действий, модальности

Для расчета прогноза погашения задолженности и необходимых организационно-финансовых мероприятий j-го счета клиента загружаются следующие данные: сумма кредита по счету - SKs_j, у.е.; дата открытия счета - Ds_j, день, месяц, год; платежи - Ps_ij, у.е.; даты платежей Dp_ij(i=1,2,…,n), день, месяц, год.

Вычисляются

периоды

Ps_kj = Ds_j + k, (k = 1,2…; Ps_kjd),

где k =1 месяц - величина периода; d - текущая дата;

доля на период

SKp_j = SKs_j /m,

где m - число долей;

сумма платежей за k-й период

Ps_ij=Pp_k;

долг за k-й период, %:

Sd_k = (SKp_j- Pp_k + Sd_k-1 )·100/ SKp_j;

Определяется принадлежность Sd_k к лингвистической переменной «дебиторская задолженность», может одновременно принадлежать к двум термам (а) с соответствующими степенями принадлежности ():

а_jk/(a_jk), а_gk/(a_gk), (i = 1, 2,…,n), (g = 1, 2….,n)

где k - период.

Выявляется, с какими базовыми совпадает сложившаяся ситуация с вытекающими прогнозами a_b, организационно-финансовыми мероприятиями m_c, и степенями принадлежности (S_h):

S_h = (a_ik+ a_gk)/min (a_ik), (a_ik)) > a_b, m_c, (S_h), (h=1,2,….,n), (b=1,2….,n).

Формируются значения переменной «дебиторская задолженность» (прогнозируемая) и «организационные мероприятия» для всех исходов (рис. 17).

Рис. 17. Пример формирования значений лингвистических переменных

Определяется прогноз погашения дебиторской задолженности Z_O на следующий период, %:

,

где Z_l - центр масс L-й функции принадлежности, %; Sn - площадь L-й функции принадлежности.

Аналогично для определения организационных мероприятий М_О, %:

,

где М_l - центр масс L-й функции принадлежности, %; Sn - площадь L-й функции принадлежности.

Далее определяется модальность по значению max(S_l), (l=1,2,…,n).

Формируется предложение: «модальность» изменить отгрузку на М_О, так как к следующему платежному сроку задолженность будет погашена на Z_O..

Окончательно алгоритм прогнозирования и принятия решений на основе причинной модели представлен на рис. 18.

Рис. 18. Алгоритм расчета прогноза погашения дебиторской задолженности (ДЗ), необходимых организационно-финансовых мероприятий (ОФМ), модальности: ЛП - лингвистическая переменная

Грамотно построенная система прогнозирования помогает решать критически важные для предприятия задачи в сжатые сроки с высокой точностью и надежностью. Что даст автоматизация конкретному предприятию, зависит лишь от того насколько далеко готово пойти его руководство при оптимизации работы своего предприятия, насколько оно заинтересовано в результате и насколько четко представляет себе его цели и этапы. Любая качественная автоматизация - это долговременное капиталовложение. Ожидать от нее мгновенной отдачи обычно нельзя, но долгосрочный эффект многократно превосходит понесенные затраты.

Глава шестая. Принятие решений в проблемных ситуациях. Синтез комбинаций методов, позволяющих осуществить не пустой выбор решений, рассматривается, как задача выбора на графе, описывающем совокупность допустимых методов и целевого подграфа

Описание состояний условий выбора в виде графов и отображается в Б3 сетями фреймов, построенных на основе унифицированных структур фреймов-прототипов и фреймов-примеров.

Формализация этих правил осуществляется на основе анализа условий существования и единственности решений, условий сходимости и эмпирических правил. Переменные высказываний, записанные в виде логических функций, отображают совокупность формализованных условий:

а также сами отношения определяются правилами их установления

где количественное условие существования и (или) единственности решения или условие сходимости; символ отношения, принимающий одно из значений “<”, “ “, “>”, “ >>”, “=”.

В общем случае, цели выбора методов принятия решений могут быть состояниями элементов кортежа где непосредственное задание характеристик метода; векторный критерий эффективности метода; отношение предпочтения менеджера на .

Комбинированный выбор предполагает наличие в составе системы управления интеллектуального интерфейса для обращения менеджера к базе знаний.

Ядром информационных технологий управления, организующим алгоритмические процедуры выбора решений, в комбинированном методе является решатель. Выделим основные функции: ведение базы знаний (БЗ) (ввод, интерпретация, описание состояний, представление решений); управление заданием целей и логикой выбора на множестве фреймов правил; распределение ресурсов реального времени совместно с интеллектуальным интерфейсом.

Сетевая модель предметной области является предпочтительным способом создания решателя. Оценим принципиальный алгоритм функционирования решателя, (Рис. 19) применительно к задачам синтеза управления в противоречивых ситуациях. Достоинство общей блок-схемы алгоритма заключается в принципе динамического формирования, когда слоты фреймов заполняются в реальном масштабе времени. База знаний строится на сети фреймов-прототипов и наборе минимальных логов элементарных акций на классифицированные ситуации. Язык представления знаний язык представления фреймов. Структура фрейма:

Основные операции поиск по образцу, введение новых фреймов прототипов (знаний) с новыми связями между ними, наполнение спотов данными.

Рис 19. Общая блок-схема алгоритма функционирования решателя

Четыре типа фреймов-прототипов: фрейм функционирования (описание функциональных моделей объектов управления); фрейм противоречий (описание способов выявления и уменьшения напряженности противоречий); фрейм продукции (продукционные правила для получения конечной ситуации цель управления); фрейм показателя (критерии оптимальности и функции полезности).

Анализатор и классификатор ситуаций работают на предикатных функциях качественных и количественных отношений



для множества и множества играют роль анализатора в виде последовательности: (), где число количественных отношений ; число качественных отношений ; каждое признак ситуации , принимающим значение “0” или “1”.

Вектор полной ситуации для сборки фрагментов описания продукционные правила. Формирование ядра отношений по признакам на обучающей выборке осуществляется на схеме правила вывода по методу различия.

Схема реализации ситуационного выбора подкласса обладает отличием: ситуационный выбор ограничивается подклассом ; классические методы управления. Классификатор работает с признаками по схеме на рис. 20.

Рис. 20. Структура классификатора

Пример набора признаков представлены в таблице.

Пример построения набора признаков

Ситуация S	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15
1 проблемная	1											1		1
2 кризисная		1					1	1	1	1	1	1	1		1
3 ресурсная			1			1
4 неопределенность				1
5 прогнозирование					1
Ситуация S	16	17	18	19	20	21	22	23	24	25
1 проблемная		1
2 кризисная	1	1
3 ресурсная
4 неопределенность			1	1	1	1
5 прогнозирование							1	1	1	1

Продукционные правила признаков. 1 5 безусловная классификация менеджера. 6 недостаток ресурсов: для выполнения некоторой кредитной операции не оказалось нудных денежных средств, планируемым на выполнение. 7 нет совпадения заданной и текущей лингвистической переменных. 8 17 нарушены кризисные ограничения на выполнение некоторого договора или финансовой операции. 18 ситуация не распознана. 19 производительность и селективность при максимальной температуре в текущем цикле за нижними пределами ограничений (плохое состояние катализатора). 20 и 21 финансовые средства недостаточны для нормальной работы кредитной организации; изменены ограничения на расходование ресурсов. 22 изменены ограничения на величину оптимального управления. 23 и 24 изменены весовые коэффициенты в критерии оптимальности; изменены ограничения на параметры оптимизации. 25 отменено ограничение на срок кредитования.

Основная нагрузка на систему менеджер-ЭВМ ложится при работе с классами ситуаций неопределенности и недостатка ресурсов. Менеджер, функционирующий в составе системы управления, при экстремальных условиях принимает решение единолично, поскольку времени на выработку коллективного решения нет, а ответственность не может быть расплывчатой. Общение менеджера с системой управления построено на отслеживании состояния диалога, как функции текущей цели в фазе решения задачи с помощью обмена сообщениями на установленном языке через дисплей и клавиатуру.

Для систем управления производством предложена модель диалога, рассматривающая две обобщенные цели взаимодействия менеджера и ЭВМ. Первой целью уточнение и корректировка взаимных представлений о существующих и прогнозируемых состояниях на момент формирования управляющих воздействий. Вторая цель формирование решений средством диалога в каждой точке, определяющей различные пути развития поиска рациональных результатов. Тогда можно выделить две подцели менеджера и две подцели ЭВМ отображенных в виде кортежа

где задание характеристик (возможно нечетких) структурного и параметрического описания предметной области; построение полностью определенной модели объекта управления; формирование представлений о системе предпочтений; формирование альтернативных решений.

В этом случае диалог может быть построен на базе: команд; меню; экранных форм; вопросов ответов; смешанной структуры.

Структура диалога в зависимости от конкретных целей имеет различные уровни детализации. Анализ его информативности можно водить исследованием графа состояний. Вершины этого графа соответствуют определенному состоянию диалога, а дуги определяют смену состояний. На практике, структура диалога уточняется экспериментальной доводкой сценариев для различных ОС совместно с менеджером, чтобы избежать некорректных и неинформативных сообщений.

Удобной формой создания гибкой структуры диалога, легко адаптируемой к различным условиям, является проектирование вложенных сценариев с выбором ответов в кадрах меню. Сценарий диалога кроме описания структуры включает в себя информационную и операционную модель диалога.

Формально сценарий описывается следующим образом:

где множество состояний;

множество операций;

множество условий;

множество входных сообщений (запросов);

множество программных условий;

множество выходных сообщений (реакций); структура (граф) диалога; информационная модель диалога ; операционная модель диалога .

Организация диалогового сеанса с помощью языка высокого уровня может быть основана на семантических сетях фреймов в форме и терминах приближенных к естественному языку пользователя в конкретной предметной области. Можно представить сценарий диалога в виде сети формализованных фреймов-диалогов (ФД) соответствующих структурам метамоделей и , положив в основу модели в виде графов описания состояний.

Вершину графа занимает имя фрейма-диалога, представленное элементом множества состояний формата



где имя фрейма-диалога соответствующее состоянию определенного уровня; номер уровня иерархической структуры фрейма-диалога, который представляет собой целое число; узел фрейма-диалога.

Расположенные на одном иерархическом уровне узел фрейма-диалога, имеют одинаковые номера и формат описания:

где имя узла фрейма-диалога; тип узла фрейма-диалога, определяющий тип структурной единицы фрейма-диалога: элементарная или повторяющаяся (циклическая) структурная единица; параметр данной структурной единицы фрейма-диалога. В качестве параметров могут быть элементы множеств: операций О, условий С, запросов Q и реакций системы R.

Имя узла ФД является именем структурной элементарной единицы и одновременно фразой сценария диалога управления. Структурная элементарная единица должна иметь обязательный параметр, описывающий ее тип.

Любую группу данных, либо структурную элементарную единицу можно связать с другой группой, что обеспечивает повышение уровня автоматизации поиска.

Автоматическое ведение диалога согласно сценарию осуществляется путем интерпретации диалога, для чего служат управляющие узлы фрейма-диалога: диалоговый повтор (ДП); диалоговое ветвление (ДВ); диалоговый мультицикл (ДМЦ).

При обработке сценария диалога диалоговый повтор порождает действия в соответствии со сценарием по всей ветви фрейма-диалога, от данного узла до тех пор, пока не будет исчерпано число повторений. Диалоговое ветвление определяется параметром:

,

где значение в соответствии с которым осуществляется переход на ветвь с именем . Диалоговый мультицикл определяется совместным использованием диалоговых повторов и диалоговых ветвлений.

Со свойством объекта может также ассоциироваться процедура, проверяющая корректность указанного значения свойства при создании конкретного фрейма (фрейма-примера). Такая возможность применения ассоциированных процедур является специфической для фреймового подхода.

Фреймовое представление сценария диалога соответствует основным требованиям языка описания знаний. Поддержание структурированности описания знаний обеспечивается структурой ФД.

Рассмотренные конструкции языка построения системы диалога в основном базируются на экранных и аудио формах интерактивного общения ЛПР с системой управления. Конкретный вид экранных форм, визуального динамического отображения планируемых ситуаций и аудио сообщений определяется предметной областью объекта управления.

На рисунке 21 представлена структура комплексной базы знаний, данных и диалогового общения созданной для управления комплексом ОАО Автопарк № 6 «Спецтранс», которая входит в общую структуру системы принятия решений.

В данном случае база знаний, исполнительная система, анализатор запросов, подсистема организации и ведения множества решений связанны специальным программным обеспечением с применением языка программирования С⁺⁺. Отличительная особенность предложенной структуры заключается в организации преобразования и передачи принятых управляющих решений непосредственно на исполнительную подсистему объекта через каналы SCADA системы TRACE MODE.

Рис. 21. Структура комплексной базы знаний, данных и диалога общения

ВЫВОДЫ

1. В рамках системного анализа проблем управления ОС показана объединяющая роль противоречий между их элементами, вне которых она распадается на независимые части и предложено определение системы как совокупности противоречащих элементов, структурированной общей целью, что позволяет рассматривать создание организационных систем и систем управления ими в пределах единого подхода и предложить концепцию создания жизнеспособной развивающейся ОС.

2. Выполненные теоретические и практические исследования задачи управления организационными системами показали необходимость ее представления тремя уровнями абстрагирования: диагностическим, классическим информационным и ситуационным, что позволило предложить и реализовать:

- на диагностическом уровне концепцию непрерывного управление состоянием организационной системы. Концепция основана на принципах использования имеющихся ресурсов. Разработать методы управления ОС в рамках предложенной концепции;

- на классическом информационном уровне новый подход к автоматизации учета состояния организационных систем, который предполагает создание: информационной БД имеющихся ресурсов, подсистемы прогнозирования и планирования;

- на ситуационном уровне метод перехода от задачи принятия управляющих решений путем корреляции текущей ситуации по одному из имеющихся альтернативных прототипов, к задаче синтеза управления в заданном классе детерминированных решений.

3. Возникающие в организационных системах ситуации, отличные от штатной, представлены пятью типами: проблемная, кризисная, недостаток ресурсов, неопределенность, прогнозирование. Их своевременное выявление дает возможность оперативного принятия решений по управлению.

4. В результате анализа особенностей задач прогнозирования, возникающих при функционировании организационных систем, предложен метод алгоритмического моделирования, который может быть использован при анализе сложных многофакторных систем (рынка ресурсов).

5. В основу работы предложенного и реализованного алгоритма выработки и принятия решений был положен принцип поэтапного преодоления неопределенностей, который предполагает. Построение имитационной модели функционирования системы с учетом воздействий окружающей среды. Формирование вариантов решений и их универсума. Прогноз следствий принятия решений. Сравнение ценности разных вариантов решения. Выбор наилучшего варианта решения при наличии противоречивых оценок по нескольким частным критериям.

6. Исследование функционирования ОС показало, что это, прежде всего, управление потоками ресурсов, следующих из ОС в ее окружение и обратно. Для:

? достижения ресурсной устойчивости ОС необходимо убедиться, что поток доходов превышает поток расходов и положение предприятия стабильно;

? оптимального прогнозирования устойчивости предприятия наиболее эффективна экспертная система приближенных рассуждений;

? реализации прогнозирующей экспертной системы предложен метод логико-лингвистического прогнозирования на основе нечетких экспертных оценок и причинной модели, когда: переменным присваиваются не числовые значения, а слова и предложения естественного языка, что стало возможно за счет применения аппарата нечеткой логики при использовании лингвистических переменных; моделирование процесса управления происходит в терминах, близких и понятных менеджеру (слова и предложения естественного языка с придаточными обстоятельствами причины).

Сформулирована экспертная технология прогнозирования для прямой лингвистической реализации прогнозирующего текста средствами совместного использования идей исчисления предикатов и теории нечетких множеств, допускающих наличие нечеткого предиката, присутствие недостоверности и развитие прогнозирования в реальном времени.

7. Для принятия решений в проблемных ситуациях предложено использовать в рамках информационной технологии модели представления данных и знаний, принятия решений и комбинированную модель альтернативного выбора.

8. Создан пакет программных средств реализации алгоритмов в нештатных ситуациях, включающий набор минимальных логических модулей для оперативного формирования последовательностей управления.

9. Внедрение результатов диссертационной работы осуществлено на ФГУП ФНПЦ «НИИ прикладная химия», ОАО Автопарк № 6 «Спецтранс», ОАО Ленгазтеплострой.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ ОТРАЖЕНО В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ

информационный управленческий синтез

I. Статьи в рецензируемых научных журналах и изданиях, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ

1. Локтаев С.В., Веригин А.Н. Концепция создания развивающихся финансовых систем // Финансы 2003. - №12. С 64-66. - 0,2/0,1 п.л.

2. Локтаев С.В., Веригин А.Н. Технология лингвистического прогнозирования при управлении финансами // Финансы 2004. - №2. С 60-63. - 0,25/0,13 п.л.

3. Локтаев С.В., Коськин А.В., Бирюлева Н.В. Анализ существующей практики создания организационных систем // Вестник СПбИГПС. - 2004. - № 1. - С. 86-89. - 0,25/0,1 п.л.

4. Локтаев С.В., Бирюлева Н.В., Коськин А.В. Закономерности построения организационных систем // Вестник СПбИГПС. - 2004. - №1. С. 89-91. - 0,2/0,06 п.л.

5. Локтаев С.В. Развивающиеся организационные финансовые системы и концепция их создания / С.В. Локтаев, А.Н. Веригин, В.Г. Джангирян и др. // Вестник СПбИГПС. - 2004. - № 3. С. 65-72. - 0,5/0,13 п.л.

6. Локтаев С.В., Бирюлева Н.В., Бирюрев М.Ю. Лингвистическое прогнозирование в управлении предприятием // Вестник СПбИГПС. - 2004. - № 2. С. 69-71. - 0,2/0,06 п.л.

7. Локтаев С.В., Веригин А.Н., Федоров В.Н. Создание организационных систем и управление при решении непрограммируемых проблем в области экономики // Вестник СПб института ГПС МЧС России. - 2004. - № 4. С. 80-87. - 0,5/0,17 п.л.

8. Локтаев С.В., Веригин А.Н., Бирюлева Н.В. Лингвистическое прогнозирование при управлении финансами // Вестник СПбИГПС. - 2005. - № 1. С. 80-85. - 0,38/0,13 п.л.

9. Локтаев С.В., Веригин А.Н., Бирюлева Н.В. Системность и управление финансовыми системами // Вестник СПбИГПС. - 2005. - № 3. - С. 81. - 0,4/0,13 п.л.

II. Публикации в иных изданиях

10. Локтаев С.В., Веригин А.Н. Методы прогнозирования. - СПб.: Изд-во СПб. ун-та, 1999. - 6/3 п.л.

11. Локтаев С.В. Решение задач управления финансами с использование ЭВМ // Проблемы экологии и экономики в химической промышленности. - СПб.: Изд-во СПб. ун-та, 2000. С. 16-28. - 0,75 п.л.

12. Локтаев С.В., Веригин А.Н. Финансовый анализ и прогнозирование // Проблемы экологии и экономики в химической промышленности. - СПб.: Изд-во СПб. ун-та, 2000. - С. 45-54. - 0,38/0,19 п.л.

13. Локтаев С.В. Роль региональных банков в развитии малого и среднего предпринимательства // Международный банковский конгресс: «Банки: вызов нового столетия» (мбк-2000, 7-10 июня СПб), Секция № 1: «Банки и экономика». - 0,13 п.л.

14. Локтаев С.В., Веригин А.Н. Лингвистическое прогнозирование при управлении финансами компании (банка) // Проблемы экологии и экономики в химической промышленности. - СПб.: Изд-во СПб. ун-та, 2000. - С. 63-71. - 0,5/0,25 п.л.

15. Локтаев С.В., Веригин А.Н. Причинная модель прогнозирования и финансы // Экология энергетика экономика (выпуск III), Теория и практика безопасности жизнедеятельности в техносфере. - СПб.: Изд-во СПб. ун-та, 2001. - С. 118-129. - 0,69/0,35 п.л.

16. Локтаев С.В., Веригин А.Н. Банк как жизнеспособная развивающаяся система // Экология энергетика экономика (выпуск III), Теория и практика безопасности жизнедеятельности в техносфере. - СПб.: Изд-во СПб. ун-та, 2001. - С. 163-177. - 0,88/0,44 п.л.

17. Локтаев С.В., Веригин А.Н., Ивахнюк С.Г. Системность и управление финансами банка // Экология энергетика экономика (выпуск IV), Пожарная и промышленная безопасность. - СПб.: Изд-во СПб. ун-та, 2001. - С. 152-161. - 0,5/0,17 п.л.

18. Локтаев С.В. Формализация знаний в системах управления финансами // Экология энергетика экономика (выпуск IV), Пожарная и промышленная безопасность. - СПб.: Изд-во СПб. ун-та, 2001. С. 185-192. - 0,44 п.л.

19. Локтаев С.В. Социально-политическое прогнозирование и финансовая политика банка // Экология энергетика экономика (выпуск V), Безопасность в чрезвычайных ситуациях. - СПб.: Изд-во «Менделеев», 2002. - С. 168-171. - 0,19 п.л.

20. Локтаев С.В., Веригин А.Н., Константинов И.С. Методы прогнозирования деятельности банка // Экология энергетика экономика (выпуск VI), Экологическая и экономическая безопасность. - СПб.: Изд-во Менделеев, 2002. - С. 159-165. - 0,38/0,13 п.л.

21. Локтаев С.В., Веригин А.Н. Системный анализ и управление финансами // Экология энергетика экономика (выпуск VII), Радиационная, химическая и экономическая безопасность. - СПб.: Изд-во Менделеев, 2003. - С. 195-200. - 0,31/0,16 п.л.

22. Локтаев С.В., Веригин А.Н., Константинов И.С. Прогнозирование при управлении финансами компании // Экология энергетика экономика (выпуск VII), Радиационная, химическая и экономическая безопасность. - СПб.: Изд-во Менделеев, 2003. - С. 208-214. - 0,38/0,13 п.л.

23. Локтаев С.В., Федорова Н.В., Веригин А.Н. Управление финансами и системность // Всерос. науч. конф.: Управление и информационные технологии. УИТ-2003. Сб. докладов. Т. 2. - СПб., 2003. - 0,6/0,2 п.л.

24. Локтаев С.В., Веригин А.Н., Федорова Н.В. Системный анализ развивающихся финансовых систем // Всерос. науч. конф.: Управление и информационные технологии. УИТ-2003. Сб. докладов. - Т. 2. - СПб., 2003. - 0,6/0,2 п.л.

25. Локтаев С.В., Веригин А.Н., Федорова Н.В. Системный анализ и управление финансами банка // Всерос. науч. конф.: Управление и информационные технологии. УИТ-2003. Сб. докладов. - Т. 2. - СПб., 2003. - 0,6/0,2 п.л.

Размещено на Allbest.ru

...