WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 ||

«РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК Институт проблем управления РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ ОБРАЗОВАНИЯ Институт управления образованием Д.А. Новиков, А.Л. Суханов МОДЕЛИ И МЕХАНИЗМЫ УПРАВЛЕНИЯ НАУЧНЫМИ ПРОЕКТАМИ В ...»

-- [ Страница 2 ] --

1], i, j = 1, 2, R = 1. Содержательно константа xi означает насколько i-ый агент заинтересован в назначении выгодного плана агенту 3 – i, по сравнению с заинтересованностью в получении выгодного плана для себя (понятно, что при сепарабельных предпочтениях xi = 0), i = 1, 2. Утверждение 4. Для того чтобы сообщения агентов, образующие стабильное информационное равновесие, были пропорциональны друг другу и существовали, достаточно выполнения следующего равенства: (8) x11 (1 + x2) + x22 (1 + x2) + x1 x2 = x12 x1 ( 1 + x2) + x21 x2 (1 + x1) + 1 Справедливость утверждения 4 следует из непосредственного нахождения информационного равновесия и проверки условий его стабильности [102]. В предельных случаях получаем: – при сепарабельных предпочтениях стабильное информационное равновесие существует при x11 + x22 = 1;

– при одинаковой взаимной заинтересованности агентов (то есть при x1 = x2 = 1) стабильное информационное равновесие существует при x11 + x22 = x12 + x22. Содержательная интерпретация последнего условия такова: сумма представлений агентов о том, каковы планы, оптимальные для каждого из них, должна совпадать с суммой их представлений о том, каковы планы, оптимальные для оппонента. 2.4. Стимулирование исполнителей научных проектов Различные виды взаимодействия между субъектами социальноэкономических систем можно рассматривать как обмен между ними, приносящий выигрыш каждой из обменивающихся сторон. Взаимодействие между руководством кафедры ВУЗа (далее – кафедра) и профессорскопреподавательским составом (ППС) кафедры не является исключением. В частности, процесс распределения нагрузки на учебную и научную деятельность можно трактовать как обмен в следующем виде: кафедра раздает имеющийся у нее в наличии ресурс (время на различные виды деятельности) и взамен получает результат деятельности ППС. Этот подход позволяет построить математическую модель кафедры как обменной схемы [67], и применить результаты теории управления организационными системами [21, 43, 91, 94] и теории активных систем (ТАС) [67, 96], полученные при решении различных задач обмена, в частности, задач стимулирования [94]. Сформулируем теоретико-игровую модель кафедры, с помощью которой можно решить задачу повышения результативности научной деятельности (НД) кафедры. За основу берется модель обмена в двухуровневой активной системе с конечным числом агентов на нижнем уровне и одним управляющим органом – центром – на верхнем уровне [96] – см. рисунок 2.8.

Ц yn y1 А1 n Аn...

Рис. 2.8. Двухуровневая активная система Будет моделироваться исключительно процесс распределения нагрузки на НД. За рамками модели остается вопрос финансовой оплаты труда ППС и пола гается лишь, что в схеме оплаты труда ППС не учитывается, как именно распределяется нагрузка. В модели используются следующие допущения: 1. Нагрузка преподавателя делится на два вида деятельности – учебную и научную. 2. Рассматривается только один, абстрактный, вид научной деятельности. 3. Эффективность учебной деятельности всех преподавателей одинаковая. Данные допущения необходимы исключительно для наглядности рассматриваемой модели. Полученные результаты справедливы и при отказе от этих допущений, однако задача повышения результативности НД будет гораздо сложнее с математической точки зрения. Кафедру можно рассматривать как двухуровневую организационную систему, на верхнем уровне которой находится руководство кафедры (центр), а на нижнем – ППС кафедры (агенты) (см. рисунок 2.8). В системе происходит обмен между центром и агентами. Руководство кафедры (центр) выдает ППС кафедры (агентам) время, получая взамен от ППС результаты НД. Процесс взаимодействия между руководством кафедры и ППС кафедры можно представить в виде обмена, а саму систему – как обменную схему [67]. В терминах задачи стимулирования, являющейся частным случаем задачи обмена [67] взаимодействие между участниками системы имеет следующее содержание: центр стимулирует временем агентов за выполняемые ими действия (получаемые научные результаты). Однако в традиционной постановке задачи стимулирования агенты получают вознаграждение от центра после выполнения своих действий, а в рассматриваемой модели, центр сначала распределяет время между ППС, а затем преподаватели выбирают свои действия. Поэтому возможно оппортунистическое поведение [94] со стороны ППС при котором выданное им время они могут использовать не по назначению. Численность ППС обозначим n, состав кафедры – N = {1, 2, …, n}. Результат НД каждого преподавателя i обозначим за yi, и будем трактовать как количество авторских листов. В соответствии с терминологией теории активных систем, yi – действие, выбираемое i-м агентом (преподавателем). Задача центра будет заключаться в перераспределении нагрузки на НД с целью максимизации общего результата НД кафедры. Поэтому целевую функцию центра можно записать в виде суммы результатов НД ППС кафедры: (1) Ф= yi.

iN Руководство кафедры осуществляет распределение нагрузки на НД путем определения плана НД для каждого преподавателя, который включает: время ti на осуществление НД преподавателем и результат НД деятельности yi, ожидаемый от преподавателя. На возможности руководства кафедры по перераспределению нагрузки на НД накладываются следующие ограничения: 1. Суммарное время, выделяемое преподавателям на осуществление НД должно оставаться неизменным: (2) t i = Ti, N N где Ti – нормативное время – время на осуществление НД преподавателем, определяемое нормативами от надсистемы. 2. Время, выделяемое каждому преподавателю на осуществление НД, может отличаться от нормативного времени в пределах, устанавливаемых надсистемой: (3) t i [(1 - a)Ti ;

(1 + a)Ti ], где a – параметр, определяющий отклонение от нормативного времени, устанавливаемый надсистемой. Функцию полезности преподавателя можно записать в следующем виде: f i = t i - yi ri, где ri – параметр, характеризующий персональную эффективность НД преподавателя, измеряемый в часах на авторский лист. Чем выше значение данного параметра, тем больше времени тратит преподаватель на написание одного авторского листа, тем меньше эффективность его научной деятельности. Руководство кафедры должно назначать такие планы преподавателям, которые будут удовлетворять условию индивидуальной рациональности (ИР) – неотрицательности полезности каждого из агентов: (4) "i f i 0. Предположим, что ППС кафедры состоит из двух преподавателей – кандидата наук и доктора наук, параметры эффективности НД которых rдн и rкн соответственно, и точные значения обоих параметров известны руководству кафедры. В этом случае задача максимизации уровня НД кафедры формулируется следующим образом: y дн + y кн,® max. yy дн кн Ограничения на время, выделяемое руководством кафедры преподавателям на НД, имеют следующий вид: (5) t дн + t кн = Tдн + Tкн t дн [(1 - a)Tдн ;

(1 + a)Tдн ], (6) t кн [(1 - a)Tкн ;

(1 + a)Tкн ], где Тдн и Ткн – время, выделяемое на осуществление НД преподавателями соответствующих квалификаций в соответствии с требованиями надсистемы. Условия индивидуальной рациональности в модели остаются прежними. Учитывая, что потенциальная эффективность научной деятельности докторов наук выше чем у кандидатов наук rдн < rкн, получаем, что решение задачи максимизации будет иметь следующее решение: tдн= (1 + a) T, yдн= (1 + a) Trдн-1, trн= (1 - a) T, yrн= (1 - a) Trrн-1. Качественно, более эффективному преподавателю (по результатам НД) выделяется максимально возможное количество времени на НД, а менее эффективному – остаток времени, выделяемого кафедре на НД. При этом так как центр знает точное значение эффективности преподавателей, он требует от них результаты НД, максимально возможные в рамках наложенных условий индивидуальной рациональности. Можно оценить выигрыш центра от подобного перераспределения времени, выделяемого преподавателям на осуществление НД. Очевидно, что уровень НД кафедры при использовании базовых (нормативных) планов будет определяться выражением (rдн-1 + rкн-1) Т, а получаемый после перераспределения времени уровень НД кафедры будет определяться выражением ( (1 + a) rдн + (1 - a) rкн-1) Т. При этом, увеличение уровня НД кафедры определяется вы ражением a (rдн-1 – rкн-1) Т. Полученное решение легко распространяется на случай большего числа преподавателей. Пусть ППС состоит из n преподавателей, причем центру известны точные значения их эффективностей. Упорядочим ППС в порядке возрастания эффективности НД (т.е. убывания времени, необходимого на написание одного авторского листа): r1.. rn. Тогда, в случае, если n – четно, весь ППС разделится на две равные группы. Всем преподавателям с номерами i n / 2 будет назначен план с минимально возможным временем для научной деятельности, с номерами i > n / 2 – с максимально возможным: ti =(1 – a ) T, yi = (1 – a ) T ri-1, i = 1, n / 2, ti = (1 + a ) T, yдн = (1 + a ) T ri-1, i = n / 2 + 1, n. Для нечетного n, назначаемые планы будут иметь следующий вид: ti = (1 – a ) T, yi = (1 – a ) T ri-1, i = 1, n / 2 - 1/ 2, ti = T, yi = T ki-1, i = n/2 + 1/2, ti = (1 + a ) T, yдн = (1 + a ) T ri-1, i = n / 2 + 3 / 2, n. Выигрыш руководства кафедры после перераспределения нагрузки на НД определяется выражением DF = aT( [ n / 2 +1] ri n - [n / 2] -1 ri ), где [n/2] – целая часть чис ла n/2. Предположим, что руководству кафедры не известны точные значения эффективности НД каждого преподавателя кафедры. Для решения подобных задач в теории активных систем применяются механизмы с сообщением информации – механизмы планирования [96, 110]. В данной модели планы НД, назначаемые преподавателям, будут зависеть от их собственных оценок свой эффективности НД, сообщаемых руководству кафедры, причем каждый преподаватель сообщает оценку только своей эффективности НД. Одной из основных проблем при построении механизмов планирования является их манипулируемость. Агенты могут манипулировать планами, назначаемыми им центром, сообщая ложную информацию о неизвестных параметрах, тем самым увеличивая свою полезность в ущерб полезности центра. Вместе с тем, существуют механизмы открытого управления [96], в которых доминантной стратегией [43] для каждого агента является сообщение правды Одна из возможных постановок задачи перераспределения нагрузки между ППС кафедры в условиях неполной информированности руководства кафедры об эффективности НД ППС кафедры имеет следующее содержание. Пусть центру известны: – диапазон возможных значений эффективности НД каждого из преподавателей "i = 1, n ri [ r, r ], где r - самый лучший из возможных типов преподавателей, r – худший тип;

– параметры вероятностного распределения (r) (плотность распределения) эффективности на данном множестве. Задача центра заключается в максимизации ожидаемого уровня НД при соблюдении ограничений 2, 3 и 4: Ф = E yi ® max, y1,.., yn iN где Е – оператор математического ожидания. Центр предлагает агентам механизм планирования, при котором выделяемое для каждого преподавателя время и ожидаемый от него результат НД зависят от сообщений всех преподавателей о своей эффективности НД. Таким образом, план для i-го преподавателя, i(s)=[yi(s) ti(s)] зависит от s = (s1,..., sn), где si – оценка i-ым преподавателем своей эффективности НД. Механизм планирования (s) = {1(s),..., n(s)} является механизмом открытого управления, если удовлетворяет условию совершенного согласования [96]: ~ "i = 1, n, "ri [r, r], "s-i [r, r ]n-1, f i (pi (ri, s-i ), ri ) = ~ max f i (p, ri ), pX i ( s-i ) где Xi(s-i) обозначает множество возможных планов НД для i-го преподавателя, при векторе заявок остальных преподавателей s-i. Содержательно это означает, что план НД, назначаемый i-му преподавателю должен быть наилучшим с его точки зрения при любых сообщениях остальных преподавателей кафедры и предположении, что сам преподаватель сообщает правдивую оценку своей эффективности НД. Порядок функционирования системы при использовании механизмов планирования следующий: – руководство кафедры объявляет механизм планирования (s);

– преподаватели сообщают руководству кафедры оценки своей эффективности НД;

– руководство кафедры назначает индивидуальные планы НД для каждого из преподавателей. Из условий совершенного согласования определяется множество возможных механизмов, из которых выбирается один (или несколько), максимизирующий критерий эффективности [67]. Для нашей задачи механизмы открытого управления будут иметь следующий вид: (7) t i ( si, s -i ) = yi ( si, s -i ) si + yi (t, s -i )dt.

si r Компонента si yi (t, s-i )dt называется информационной рентой [67] и опре r деляет прибыль, получаемую преподавателем с типом si. Чем выше тип (ниже эффективность), тем меньше прибыль преподавателя. Преподаватель с типом r получает минимально возможную прибыль, не нарушающую условие индивидуальной рациональности, т.е. нулевую. Доказано [67], что компоненты планов, назначаемых в механизме открытого управления преподавателю i, должны быть монотонны по его заявке. Кроме того, прибыль преподавателя растет с улучшением его эффективности и преподаватель с наилучшим типом r получает прибыль yi (t, s-i )dt.

r r Оптимальный механизм получается в результате решения задачи линейного программирования – максимизации уровня НД кафедры при выполнении ограничений 2 и 3. Утверждение 5. Решение имеет следующий вид: Уровень эффективности НД преподавателя ~ Низкая ( i = 1, n ) ~ Высокая ( i = n + 1, n ) ti yi t t t r – y где:

~= r r r r ( r ) dr – математическое ожидание типа преподавателя, «средний» тип;

~ ~ n : "i n, si < ~ – число преподавателей, заявки которых о своем типе r выше, чем «средний» тип (эффективность НД ниже среднего);

~ n-n t =(1 – min[1, ~ ]) T – время на НД, выделяемое преподавателям, чья n заявленная эффективность ниже средней;

~ n t =(1 + min[1, ~ ]) T – время на НД, выделяемое преподавателям, чья n-n заявленная эффективность выше средней. Действие, ожидаемое от преподавателей, чья заявленная эффективность ниже средней определяется из выполнения условия индивидуальной рациональности для преподавателя наихудшего типа как равенства: t - y r = 0. Действие, ожидаемое от преподавателей, чья заявленная эффективность выше средней определяется следующим образом. План, назначаемый преподавателю с типом ~, должен быть для него не менее выгоден, чем план для преr rr r подавателей с низкой эффективностью: f(( ~ ), ~ ) = f(( r ), ~ ).

~ лей с высокой эффективностью: y = t r Из данного равенства определяется действие, ожидаемое от преподавате-1 -1 - t ( ~ -1 - r ). r На рисунке 2.9 показано, что план, назначаемый для любой из двух групп преподавателей, лучше для всех преподавателей данной группы, чем план, назначаемый для другой группы. Рассмотрим трех преподавателей. Преподаватели 1 и 2 принадлежат к малоэффективной группе, а преподаватель 3 – к высоr коэффективной группе. Т.е. r > r1 > r2 > ~ > r3 r. Лучи L обозначают уровни нулевой полезности для преподавателей соответствующего типа на плоскости (y, t). Любая точка плоскости, лежащая выше луча выгодна преподавателю (чем дальше она лежит от луча по оси t, тем больше ее полезность). Точки, лежащие ниже луча, не удовлетворяют условию индивидуальной рациональности для преподавателя. Чем выше эффективность преподавателя, тем меньше наклон его луча. Луч L определяет уровень полезности для преподавателя с наименьшей ~ ~ эффективностью, луч L – для преподавателя со «средним» типом, луч L + D иллюстрирует принцип определения плана для группы преподавателей с высокой эффективностью. t L L1 ~ L+D p t L t t t t p t t ~ L L y y t Рис. 2.9. Назначаемые планы и полезность преподавателей различного типа y План p для преподавателей с низкой эффективностью определяется пере~ ~ сечением L + D с L. План p так же лежит на L + D. Легко видеть, что точка p дает отрицательную полезность для преподавателя 1, менее выгодна для преподавателя 2, чем p и более выгодна для преподавателя 3 чем p. Из чего следует, что в предложенном механизме для преподавателей оптимальной стратегией будет сообщение достоверной информации о своих типах. Рисунок 2.9 также иллюстрирует другой вид полученного выше механизма. Руководство кафедры не спрашивает преподавателей об их типах, а сразу предлагает на выбор два плана научной деятельности – p и p. Как было показано выше, преподаватели с эффективностью, ниже средней, предпочтут план p, а преподаватели с эффективностью, выше средней – план p. Следует отметить, что точное положение точек p и p зависит от количества преподавателей в каждой из групп. Эффективность механизма можно оценить, сравнив ожидаемый результат научной деятельности с максимальным гарантированным результатом ~ ~ -1 ~ ~ F MGR = nTr : DF = T[(n - n )((1 + min[1, n ~ ]a)~ -1 - r -1 ) - n min[1, n - n ]a]. r n-n n 2.5. Оперативное управление научными проектами Аппарат дифференциальных уравнений и оптимального управления успешно используется для построения моделей развития науки и образования [76, 79]. В настоящей работе основной акцент делается на взаимосвязь различных научных направлений на уровне содержания их результатов, а не только на уровне ограничений ресурсного обеспечения. Рассмотрим комплексное научное исследование, состоящее из n научных направлений. Степень развития i-го направления оценивается в непрерывной шкале показателем xi [0;

1], i N = {1, 2, …, n} – множеству научных направлений. Предположим, что заданы:

- вектор начальных состояний направлений xi0 [0;

1], i N;

- законы динамики степеней развития: & (1) xi (t) = fi(x(t), ui(t)), i N, где x = (x1, x2, …, xn) – вектор состояния научного исследования, ui(t) 0 – зависимость от времени ресурсного обеспечения i-го направления;

- критерий G(x) степени развития научного исследования в целом. Относительно правых частей системы дифференциальных уравнений (1) предположим, что " i N, " x [0;

1]n " ui 0 выполнено: А.1. fi(x, 0) = 0;

А.2. fi(x, ui) 0;

f i ( x ) 0, j i;

x j f ( x ) А.4. i 0 ;

ui G ( x ) А.5. 0. xi А.3.

Содержательные интерпретации введенных предположений следующие. Первое предположение означает, что при отсутствии ресурсного обеспечения научное направление не развивается. Второе предположение отражает отсутствие «забывания» научных результатов. Третье предположение соответствует «комлексности» научного исследования – чем выше уровень развития соседних направлений, тем легче развиваться каждому отдельному направлению. Четвертое предположение гласит, что скорость развития научного направления растет с ростом ресурсного обеспечения. Пятое предположение означает, что чем выше степень развития каждого из научных направлений, тем выше степень развития комплексного научного исследования. Рассмотрим фиксированный горизонт планирования (плановый период) T > 0 и предположим, что существует ограничение u U на множество допустимых значений ресурсного обеспечения9 u = (u1, u2, …, un). Предположим, что цель управления научным исследованием заключается в максимизации степени его развития к концу планового периода выбором допустимого ресурсного обеспечения с учетом закона (1) динамики степеней развития: (2) G(x(T)) ® max.

uU, (1) Можно сформулировать обратную задачу – достижения заданного уровня развития G0 научного исследования с минимальными затратами ресурсного обеспечения: если задан функционал затрат Q(u), то эта задача имеет вид (3) Q(u) ® min.

uU, (1), G ( x ) G Если в качестве критерия эффективности принять время достижения заданного уровня развития G0 научного исследования, то получим задачу (4) T ® min.

uU, (1), G ( x ( T )) G В качестве критерия степени развития научного направления можно использовать приоритетный критерий: (5) Ga(x) = ai xi, iN где ai > 0, i N – константы, такие, что iN a i = 1. Тогда G: [0;

1]n ® [0;

1]. Вто рой альтернативой является критерий равномерного развития, вычисляемый как (6) Gmin(x) = min {xi }. iN Отметим, что критерий (5) отражает «приоритеты развития науки» – столь модное на сегодня выделение приоритетных направлений, введение системы грантов и т.д. Такой подход оправдан в случае независимых научных направлений на уровне опытно-конструкторских разработок. Для фундаментальных исследований представляется более адекватным критерий (6), так как в этом случае априори неизвестно, где случится «прорыв», и необходимо равномерно В зависимости от постановки задачи под компонентой данного вектора может пониматься либо текущее значение ресурсного обеспечения, либо траектория в целом.

развивать комплекс взаимообогащающих направлений. Поэтому в дальнейшем в настоящей работе будем использовать критерий (6). Задачи (2)-(4) являются типовыми задачами оптимального управления (задача (4) – задача о быстродействии, (2) – задача терминального управления) и могут быть решены при известных функциях fi(), функционалах G() и Q(), константе G0 и множестве U [16, 72]. Рассмотрим ряд частных случаев, позволяющих анализировать специфику комплексного развития научных исследований, в частности – взаимосвязь научных направлений. Если научные направления не связаны, то, считая, что xi0 (0;

1], i N, и принимая логистический закон изменения уровня развития («внутренняя закономерность») [27, 85, 93], из (1) получим & (7) xi (t) = gi(ui(t)) xi(t) (1 – xi(t)), i N. Данная модель адекватна в случае, когда исследования начинаются практически «с нуля» и первое время уходит на обзор близких результатов и т.д. Каждое из уравнений Бернулли, входящих в систему (7), может быть решено независимо: (8) xi(t, ui()) = xi t ( xi0 g i (ui (t ))e t g i ( ui (x )) dx dt + 1)e - g i ( ui (x )) dx t, iN.

Если ui(t) = ui, i N, то получим набор «независимых» логистических кривых (см. рисунок 2.10) (9) xi(t, ui) = xi0, i N. xi0 + (1 - xi0 )e -g i ( ui ) t xi t Рис. 2.10. Логистическая динамика уровня развития i-го научного направления ( xi0 = 0.1, gi(ui) = 1) Проанализируем выражение (9). Пусть задан требуемый уровень G0 развития научного исследования. Получаем из (9) уравнение, связывающее время достижения данного уровня по каждому из направлений с соответствующим ресурсным обеспечением: G0 (1 - xi0 ), i N. (10) gi(ui) t = ln 0 xi (1 - G0 ) Если ресурсное обеспечение каждого научного направления постоянно во времени, то с точки зрения критерия (6) оптимальным будет такое распределение ресурсов, при котором все научные направления достигают требуемого уровня развития одновременно.

G0 (1 - xi0 ) = bi, i N, из (10) получаем, что задача (4) Тогда, обозначая ln 0 xi (1 - G0 ) примет вид: минимизировать время T выбором вектора u = (u1, u2, …, un) U констант, таких, что (11) gi(ui) = bi, i N. T Пусть ограничение U имеет вид:

iN u i R, то есть в каждый момент време ни суммарные ресурсы ограничены одной и той же величиной, а «скорость» gi(ui) является линейной функцией: (12) gi(ui) = ri ui, i N, где ri > 0 – константа, которая может интерпретироваться как «потенциал» i-го научного направления или эффективность деятельности соответствующего научного коллектива. Применяя метод множителей Лагранжа, из (11) и (12) получаем, что (13) ui = R b i / ri, i N, b j / rj jN j (14) T = b j N / rj R.

Содержательно, выражение (13) означает, что оптимальное количество ресурса, выделяемое i-му направлению, пропорционально необходимому приросту степени его развития и обратно пропорционально эффективности деятельности соответствующего научного коллектива (отметим, что при использовании приоритетного критерия результат получился бы обратным). Из выражения (14) следует, что время достижения требуемого уровня развития обратно пропорционально количеству ресурса, расходуемого в единицу времени. Таким образом, обоснована справедливость следующего утверждения. Утверждение 6. Оптимальное (с точки зрения критерия максимально быстрого – задача (4) – равномерного развития) распределение ресурсов между независимыми научными направлениями в рамках логистической модели определяется выражениями (13) и (14). Отметим, что выражение (14) дает и решение задач (2) и (3) при подстановке соответствующих выражений. Если критерием являются суммарные затраты Q(u) = T ui на ресурсное обеспечение, то в рамках введенных предпоiN ложений задача (3) сводится к задаче (4), так как расход ресурсов не изменяется во времени. Из (10), (13) и (14) следует, что для динамики степени развития научного исследования справедлива следующая оценка: (15) Glog(t) = iN a log / H 1+ e e - tR / H где H = 1 / ri, alog = (1 / ri ) ln(1 / xi0 - 1).

iN, Начальное состояние может быть оценено как 0 (16) Glog = 1. a /H 1 + e log Выражения (15) и (16) могут использоваться для построения системы комплексного оценивания результатов научных исследований (отметим, что для 0 n = 1 выполнено Glog = x0). Если научные направления не связаны, то, принимая экспоненциальный закон изменения уровня развития [93], из (1) получим & (17) xi (t) = gi(ui(t)) (1 – xi(t)), i N. Данная модель адекватна в случае наличия значительного научного задела по каждому из направлений. Каждое из линейных уравнений, входящих в систему (17), может быть решено независимо. При ui(t) = ui, i N, получим набор «независимых» экспоненциальных кривых (см. рисунок 2.11) (18) xi(t, ui) = 1 – (1 – xi0 ) e - u r t, i N.

ii xi t Рис. 2.11. Экспоненциальная динамика уровня развития i-го научного направления ( xi0 = 0.1, gi(ui) = 1) По аналогии с (13) и (14) получаем для рассматриваемой модели: (19) ui = R ri / ri, i N, r j / rj jN j R 1 - xi0 где ri = ln (отметим, что bi = ri + ln(g0 / xi0 )), i N. 1 - G (20) T = r j N / rj, Содержательные интерпретации выражений (19) и (20) аналогичны содержательным интерпретациям, соответственно, выражений (13) и (14). Таким образом, обоснована справедливость следующего утверждения. Утверждение 7. Оптимальное (с точки зрения критерия максимально быстрого – задача (4) – равномерного развития) распределение ресурсов между независимыми научными направлениями в рамках экспоненциальной модели определяется выражениями (19) и (20). Отметим, что, как и выше, выражение (20) дает и решение задач (2) и (3) при подстановке соответствующих выражений. Если критерием являются суммарные затраты Q(u) = T ui на ресурсное обеспечение, то в рамках введенiN ных предположений задача (3) сводится к задаче (4), так как расход ресурсов не изменяется во времени. Из (18)-(20) следует, что для динамики степени развития научного исследования справедлива следующая оценка: (21) Gexp(t) = 1 – exp { (1 / ri ) ln(1 - xi0 ) / H } e - tR / H.

iN Начальное состояние может быть оценено как 0 (22) Gexp = 1 – exp { (1 / ri ) ln(1 - xi0 ) / H }.

iN Выражения (21) и (22) могут использоваться для построения системы комплексного оценивания результатов научных исследований (отметим, что для 0 n = 1 выполнено Gexp = x0). ЗАКЛЮЧЕНИЕ В настоящей работе проблема управления научными проектами (НП) в ВУЗе рассмотрена в рамках теории управления проектами, теории управления организационными системами и программно-целевого планирования и управления. В первой главе на основе анализа определений понятия «проект» и основных характеристик проектов введено понятие «научный проект», под которым понимается ограниченный во времени целенаправленный процесс выработки, теоретической систематизации и применения нового научного знания с установленными требованиями к качеству результатов, расходу ресурсов и специфической организацией. На основании общей классификации проектов и анализа специфики научных проектов в ВУЗе, предложена система классификаций научных проектов. С учётом обобщённой структуры деятельности введены характеристики научных проектов в рамках основных компонентов деятельности. Матричная структура управления научными проектами в ВУЗе и основные положения теории управления позволили создать модель организационной структуры системы управления научными проектами в ВУЗе и идентифицировать её как четырехуровневую, многоэлементную, динамическую активную систему с сообщением информации, распределённым контролем, межуровневым взаимодействием и наличием неопределённости. На основе анализа подходов и результатов исследований проблемы управления исследованиями и разработками, а также оценки научной деятельности и её результатов, показано, что одним из основных направлений повышения эффективности научной деятельности ВУЗа является разработка моделей и методов управления научными проектами с использованием базовых моделей и механизмов теории управления организационными системами. Обоснована возможность и целесообразность использования при управлении НП в ВУЗе известных механизмов управления организационными системами, перечислены задачи управления НП в ВУЗе. Во второй главе при исследовании проблемы оценки результатов научных проектов введена модель сетевой системы комплексного оценивания и предложен подход, основанный на ее разработке и исследовании, при котором: древовидные и сетевые системы комплексного оценивания обобщены на нечеткий случай;

сформулированы и решены прямые и обратные задачи комплексного оценивания, а также задачи определения резервов и минимизации затрат на достижение требуемого значения комплексной оценки. При исследовании проблемы формирования портфеля НП сформулирована и решена задача согласованного управления НП в рамках четырехуровневой иерархической организационной структуры СУНП, сформулированы условия согласованности интересов руководства организации, функциональных руководителей, руководителей и исполнителей НП. При исследовании проблемы планирования портфеля НП сформулирована и решена задача функционального руководителя (задача планирования нагрузки) при распределении подчиненных между НП и другими формами деятельности подразделения, а также задача руководителя НП, заключающаяся в максимально эффективном распределении работ между исполнителями. При исследовании проблемы стимулирования исполнителей научных проектов сформулирована математическая модель кафедры и решены задачи повышения уровня научной деятельности кафедры в условиях полной и неполной информированности руководства кафедры об эффективности научной деятельности профессорско-преподавательского состава. При исследовании проблемы оперативного управления НП разработана динамическая модель комплексных научных исследований, в рамках изучения которой сформулирована задача распределения ограниченных ресурсов между направлениями научных исследований с целью максимизации комплексного критерия к моменту окончания планового периода, которая сведена к задаче оптимального управления. Полученные результаты свидетельствуют, что математическое моделирование является эффективным инструментом разработки и исследования механизмов управления научными проектами в ВУЗах. В качестве перспективного направления дальнейших исследований можно выделить интеграцию разработанных моделей и методов в информационные системы управления научной деятельностью высших учебных заведений. ЛИТЕРАТУРА10 1. Абрамов А. В., Александров О. Г., Белов А. Н. Научно-технический потенциал отрасли. М.: Экономика, 1984. 2. Александров Е. А. Основы теории эвристических решений. М.: Советское радио, 1970. 3. Андронникова Н. Г., Баркалов С. А., Бурков В. Н., Котенко А. М. Модели и методы оптимизации региональных программ развития. М.: ИПУ РАН, 2001. – 60 с. 4. Андронникова Н. Г., Бурков В. Н., Леонтьев С. В. Комплексное оценивание в задачах регионального управления. М.: ИПУ РАН, 2002. – 54 с. 5. Андронникова Н. Г., Леонтьев С. В., Новиков Д. А. Процедуры нечеткого комплексного оценивания / Труды международной научно-практической конференции «Современные сложные системы управления». Липецк: ЛГТУ, 2002. С. 7 – 8. 6. Аньшин В.М., Шмелев В.Ф. Научно-технический уровень отрасли: методы оценки, измерения, анализа. Аналитический обзор. Вып. 28. М.: ВНТИ центр, 1990. – 115 с. 7. Ашкеров Ю. В., Мамонова Е. Е. Опыт разработки показателей НИД ВУЗов в реальных социально-экономических условиях / Научно-исследовательская деятельность в высшей школе: Обзорная Информация. М.: НИИВО, 1999. Выпуск 7. – 64 с. 8. Балашов В. Г., Заложнев А. Ю., Иващенко А. А., Новиков Д. А. Механизмы управления организационными проектами. М.: ИПУ РАН, 2003. – 84 с. 9. Балаян Г. Г., Жарикова Г. Г., Комков Н. И. Информационно-логические модели научных исследований. М.: Наука, 1978. – 344 с. 10. Балаян Г. Г. Информационное моделирование научно-технических программ. М.: Наука, 1990. – 248 с. 11. Башин М. Д. Планирование работ в отраслевых НИИ и КБ. М.: Экономика, 1973. 12. Белозеров В. Н., Малахов А. А., Розина И. А. Новое применение информационных классификаций в задачах управления наукой. М.: ВИНИТИ, 1997. 13. Бенерджи Р. Теория решения задач. М.: Мир, 1972. 14. Бетехтина Е. И. Комплексная оценка значимости научно-исследовательских работ / Науковедение и информатика. 1992. Выпуск 37. С. 39 – 47. 15. Бобровников Г.Н., Клебанов А.И. Прогнозирование и управление техническим уровнем и качеством продукции: Учебное пособие. М.: Изд-во стандартов, 1984. – 232 с. 16. Болтянский В. Г. Математические методы оптимального управления. М.: Наука, 1968. – 408 с. 17. Бурков В. Н., Грацианский Е. В., Дзюбко С. И., Щепкин А. В. Модели и методы управления безопасностью. М.: Синтег, 2001. – 142 с.

Многие публикации по теории управления организационными системами могут быть найдены в электронной библиотеке на сайте www.mtas.ru.

18. Бурков В. Н., Заложнев А. Ю., Новиков Д. А. Теория графов в управлении организационными системами. М.: Синтег, 2001. – 124 с. 19. Бурков В. Н., Кондратьев В. В., Цыганов В. В., Черкашин А. М. Теория активных систем и совершенствование хозяйственного механизма. М.: Наука, 1984. – 272 с. 20. Бурков В. Н., Новиков Д. А. Как управлять проектами. М.: Синтег, 1997. – 188 с. 21. Бурков В. Н., Новиков Д. А. Как управлять организациями. М.: Синтег, 2004. – 400 с. 22. Бурков В. Н. Основы математической теории активных систем. М.: Наука, 1977. – 255 с. 23. Бурков В. Н., Данев Б., Еналеев А. К. и др. Большие системы: моделирование организационных механизмов. М.: Наука, 1989. – 245 с. 24. Бурков В. Н., Ириков В. А. Модели и методы управления организационными системами. М.: Наука, 1994. – 270 с. 25. Бурков В. Н., Новиков Д. А. Теория активных систем: состояние и перспективы. М.: СИНТЕГ, 1999. – 128 с. 26. Буркова И. В. Метод дихотомического программирования в задачах управления проектами. Воронеж: ВГАСУ, 2004. – 100 с. 27. Венда В. Ф. Системы гибридного интеллекта: эволюция, психология, информатика. М.: Машиностроение, 1990. – 448 с. 28. Вендров А. М. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1998. 29. Воронин А.А., Мишин С.П. Оптимальные иерархические структуры. М.: ИПУ РАН, 2003. – 210 с. 30. Воропаев В. И. Управление проектами в России. М.: «Аланс», 1995. – 225 с. 31. Гаврилов Н. Н., Карамзина Н. С., Колосова Е. В., Лысаков А. В., Цветков А. В. Анализ и управление проектами. М.: Российская экономическая академия, 2000. – 114 с. 32. Гайдамакин Н. А. Автоматизированные информационные системы, базы и банки данных. Вводный курс. М.: Гелиос АРВ. – 368 с. 33. Гермейер Ю. Б. Игры с непротивоположными интересами. М.: Наука, 1976. – 327 с. 34. Гилев С. Е., Леонтьев С. В., Новиков Д. А. Распределенные системы принятия решений в управлении региональным развитием. М.: ИПУ РАН, 2002. – 54 с. 35. Гламаздин Е. С., Новиков Д. А., Цветков А. В. Механизмы управления корпоративными программами: информационные системы и математические модели. М.: Спутник+, 2001. – 159 с. 36. Глотов В. А., Павельев В. В. Векторная стратификация. М.: Наука, 1984. – 132 с. 37. Глухов В. В., Коробко С. Б., Маринина Т. В. Экономика знаний. СПб.: Питер, 2003. – 528 с. 38. Голенко Д. И. Статистические методы сетевого планирования и управления. М.: Наука, 1968. 39. Гольдштейн Г. Я. Инновационный менеджмент. Таганрог: Издательство ТРТУ, 1998. – 132 с. 40. ГОСТ 34.003-90. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 1991. 41. Гражданский кодекс Российской Федерации. 42. Губко М. В. Механизмы управления организационными системами с коалиционным взаимодействием участников. М.: ИПУ РАН, 2003. – 118 с. 43. Губко М. В., Новиков Д. А. Теория игр в управлении организационными системами. М.: Синтег, 2002. – 148 с. 44. Декарт Р. Правила для руководства ума. М.-Л.: Соцэкгиз, 1936. 45. Добров Г. М., Задорожный Э.М., Щедрина Т. И. Управление эффективностью научной деятельности. Киев: Наукова думка, 1978. – 240 с. 46. Добров Г. М., Коренной А. А. Методологические основы разработки науковедческой классификации наук / Материалы по науковедению. Киев: Издательство отделения комплексных проблем науковедения СОПС УССР, АН УССР, 1971. Выпуск 13. 47. Доктрина развития российской науки, утверждённая указом Президента Российской Федерации № 884 от 13 июня 1996 г. 48. Дубровский К. П. Организация управления научными исследованиями. М.: Экономика, 1970. 49. Дынкин А. А., Иванова Н. И., Дагаев А. А. и др. Наука и научная политика: Оценка результатов, отбор проектов, приоритеты. М.: ИМЭМО, 1996. – 121 с. 50. Закон РФ «Об информации, информатизации и защите информации» № 24ФЗ от 20 февраля 1995 г. 51. Закон РФ «Об участии в международном информационном обмене» № 85ФЗ от 4 июля 1996 г. 52. Закон РФ «Об образовании» № 12-ФЗ от 13 января 1996 г. 53. Толковый словарь по управлению проектами / Под редакцией В. К. Иванец, А. И., Кочеткова, В. Д. Шапиро, Г. И. Шмаль. М.: ИНСАН, 1992. 54. Иванов Г. А., Олейников Е. А., Семёнов Е. С. Эффективность фундаментальных исследований и классификация наук / Материалы по науковедению. Киев: Издательство отделения комплексных проблем науковедения СОПС, УССР, 1971. Выпуск 13. 55. Иващенко А.А., Колобов Д.В., Новиков Д.А. Механизмы финансирования инновационного развития фирмы. М.: ИПУ РАН, 2005. – 66 с. 56. Инновационный менеджмент. Учебник / Под ред. С. Д. Ильенковой. М.: ЮНИТИ, 1997. 57. Калянов Г. Н. CASE-технологии. Консалтинг при автоматизации бизнеспроцессов. М: Горячая линия – Телеком, 2000. – 320 с. 58. Караваев А. П. Модели и методы управления составом активных систем. М.: ИПУ РАН, 2003. – 151 с. 59. Кедров Б. М. Классификация наук. М.: Наука, 1961. Кн. 1, 2. 60. Келле В. Ж., Мирская Е. З., Кугель С. А. и др. Социальная динамика современной науки. М.: Наука, 1995. – 319 с. 61. Колосова Е. В., Новиков Д. А., Цветков А. В. Методика освоенного объёма в оперативном управлении проектами.

М.: ИПУ РАН, 2001. – 138 с. 62. Команич В. В. Особенности правового положения и статус собственности Российской академии наук / Труды международной научно-практической конференции «Теория активных систем». М.: СИНТЕГ, 1999. 63. Комков Н. И. Математические модели планирования научных исследований и разработок // Экономика и математические методы. 1972. Т. VIII. № 6. 64. Кондратьев В. Д., Щепкин А. В. Комплексное оценивание в области безопасности дорожного движения. М.: ИПУ РАН, 2002. – 51 с. 65. Конституция Российской Федерации от 25 декабря 1993 года. 66. Концепция научной, научно-технической и инновационной политики в системе образования Российской Федерации на 2001 – 2005 годы (Приказ Минобразования России № 1705 от 6 июня 2000 г.). 67. Коргин Н. А. Неманипулируемые механизмы обмена в активных системах. М.: ИПУ РАН, 2003. – 126 с. 68. Косов Е. В., Попов Г. X. Управление межотраслевыми научнотехническими программами. М.: Экономика, 1972. 69. Кузьмицкий А. А., Новиков Д. А. Организационные механизмы управления развитием приоритетных направлений науки и техники. М.: ИПУ РАН, 1993. – 68 с. 70. Кульба В. В., Команич В. В., Косяченко С. А. Основные проблемы управления собственностью Российской академии наук / Проблемы регионального и муниципального управления: Тез. докл. и сообщ. междунар. конф. Москва 2728 мая 1999, РГГУ, 1999. 71. Лахтин Г. А. Тактика науки. Новосибирск: Наука, 1969. 72. Ли Э. Б., Маркус Л. Основы теории оптимального управления. М.: Наука, 1972. – 576 с. 73. Мазур И. И., Шапиро В. Д. Управление проектами / Справочное пособие. М.: Высшая школа, 2001. – 875 с. 74. Максвелл Д. К. Речи и статьи. М. – Л., 1940. 75. Малахов А. А. Методика информационного сопровождения научноисследовательской деятельности в высшей школе. / Научно-исследовательская деятельность в высшей школе: Аналитические обзоры по основным направлениям развития высшего образования. М.: НИИВО, 2002. Выпуск 3. – 56 с. 76. Малинецкий Г. Г. Хаос. Структуры. Вычислительный эксперимент: введение в нелинейную динамику. М.: Наука, 1997. – 255 с. 77. Матвеев А.А., Новиков Д.А., Цветков А.В. Модели и методы управления портфелями проектов. М.: ПМСОФТ, 2005. – 206 с. 78. Миллер Р. В. ПЕРТ – система управления. М.: Экономика, 1965. 79. Милованов В. П. Неравновесные социально-экономические системы: синергетика и самоорганизация. М.: Эдиториал УРСС, 2001. – 264 с. 80. Мишин С. П. Оптимальные организационные иерархии в социальноэкономических системах. М.: ПМСОФТ, 2004. – 207 с. 81. Момот А. И., Леньков Р. В., Романкова Л. И. Концептуальные и методические основы мониторинга научной деятельности по проблемам профессиональ ного образования в системе координационного управления / Научноисследовательская деятельность в высшей школе: Аналитические обзоры по основным направлениям развития высшего образования. М.: НИИВО, 1998. Выпуск 4. – 64 с. 82. Монфор А. О. Оценка результативности научного труда. По данным научных учреждений США // Вестн. АН СССР. 1980. № 9. 83. Монфор А. О. Принципы оценки и стимулирования научного труда в США. М.: ВНИИСИ, 1980. – 52 с. 84. Москвин В.Г., Волкова А.Н., Фрей Д.А., Марьина Н.В. Эффективность математических методов оценки научно-технического уровня НИР и анализа функционирования объектов // Экономика и коммерция. 1995. № 2. С. 45 – 53. 85. Нижегородцев Р.М. Информационная экономика. М.: МГУ, 2002. т. 1 – 163 с., т. 2 – 173 с., т. 3 – 170 с. 86. Нищий М. Е., Фриптуляк С. С., Ковач И. Б., Бурбуля Ю. Т. Совершенствование процедур управления научной деятельностью ВУЗа в условиях функционирования подсистемы УНИД // Организационно-экономические основы интенсификации научно-исследовательской деятельности в высшей школе / Сб. научн. Тр. М.: НИИВШ, 1987. – 176 с. 87. Новиков А. М. Методология образования. М.: «Эгвес», 2002. – 320 с. 88. Новиков А.М., Новиков Д.А. Образовательный проект. М.: Эгвес, 2004. – 120 с. 89. Новиков Д. А. Механизмы функционирования многоуровневых организационных систем. М.: Фонд «Проблемы управления», 1999. – 150 с. 90. Новиков Д. А. Модели и методы управления развитием региональных образовательных систем. М.: ИУО РАО, 2001. – 83 с. 91. Новиков Д. А. Стимулирование в организационных системах. М.: Синтег, 2003. – 312 с. 92. Новиков Д. А. Сетевые структуры и организационные системы. М.: ИПУ РАН, 2003. – 102 с. 93. Новиков Д. А. Закономерности итеративного научения. М.: ИПУ РАН, 1998. – 96 с. 94. Новиков Д. А. Теория управления организационными системами. М.: МПСИ, 2005. – 584 с. 95. Новиков Д. А., Глотова Н. П. Модели и механизмы управления образовательными сетями и комплексами. М.: Институт управления образованием РАО, 2004. – 142 с. 96. Новиков Д. А., Петраков С. Н. Курс теории активных систем. М.: Синтег, 1999. – 108 с. 97. Новиков Д. А., Суханов А. Л. Согласованное управление научными проектами / Управление большими системами. Сборник трудов. М.: ИПУ РАН, 2005. Выпуск 10. С. 107 – 118. 98. Новиков Д. А., Суханов А. Л. Нечёткие сетевые системы комплексного оценивания / Информационная экономика. Сборник трудов. М.: МГУ, 2005. С. 145 – 161. 99. Новиков Д. А., Суханов А. Л. Механизмы планирования в управлении научными проектами / Труды международной научно-практической конференции «Управление большими системами». Тула: ТГУ, 2005. Том 1. С. 246 – 251. 100. Новиков Д.А., Цветков А.В. Механизмы стимулирования в многоэлементных организационных системах. М.: Апостроф, 2000 – 184 с. 101. Новиков Д.А., Цветков А.В. Механизмы функционирования организационных систем с распределенным контролем. М.: ИПУ РАН, 2001. – 118 с. 102. Новиков Д. А., Чхартишвили А. Г. Прикладные модели информационного управления. М.: ИПУ РАН, 2004. – 130 с. 103. Ногин В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. М.: Физматлит, 2002. – 176 с. 104. Об утверждения перечня показателей государственной аккредитации и критериальных значениях показателей, используемых при установлении вида высшего учебного заведения (Приказ Минобразования России № 3414 от 22 октября 2001 г.). 105. Оже Л. Современные тенденции в научных исследованиях. М.: Юнеско, 1963. 106. Орловский С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981. – 206 с. 107. Основы политики Российской Федерации в области развития науки и технологий на период до 2010 года и дальнейшую перспективу, утверждённые Президентом Российской Федерации 30 марта 2002 г. (№ ПР-576). 108. Отчёт о научной деятельности ВУЗа за календарный год // Материалы сайта www.extech.ru 109. Перегудов Ф. И., Тарасенко Ф. П. Введение в системный анализ. – М.: Высшая школа, 1989. – 367 с. 110. Петраков С.Н. Механизмы планирования в активных системах: неманипулируемость и множества диктаторства. М.: ИПУ РАН, 2001. – 135 с. 111. Подиновский В. В., Ногин В. Д. Парето оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982. – 344 с. 112. Поиск. 1998. № 36 (486). С. 8. 113. Пойа Дж. Как решать задачу. М.: Учпедгиз, 1959. 114. Положение об организации научных исследований, проводимых подведомственными учреждениями в рамках тематических планов по заданиям Министерства образования Российской Федерации и финансируемых из средств федерального бюджета (Приказ Министерства образования Российской Федерации № 2219 от 17 июля 2000 г.). 115. Порядок и форма представления отчета о научной деятельности высших учебных заведений и организаций, подведомственных Министерству образования Российской Федерации. М.: Минобразование России, 2003 // Материалы сайта http: // extech.ru. 116. Поспелов Г. С., Баришполец В. А. О стохастическом сетевом планировании // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1966. № 6. 117. Поспелов Г. С., Ириков В. А. Программно-целевое планирование и управление. М.: Сов. радио, 1976. – 424 с. 118. Поспелов Г. С., Ириков В. А., Курилов А. Е. Процедуры и алгоритмы формирования комплексных программ. М.: Наука, 1985. – 424 с. 119. Приказ ГоскомВУЗа РФ от 22 июня 1994 г. № 614 «Об утверждении Положения о научной деятельности высших учебных заведений Государственного комитета Российской Федерации по высшему образованию». 120. Мир управления проектами. Под редакцией Х. Решке и Х. Шелле. Пер с английского. М.: «Аланс», 1993 г. – 304 с. 121. Семенов И. Б., Чижов С. А., Полянский С. В. Комплексное оценивание в задачах управления социально-экономическими системами. М.: ИПУ РАН, 1996. – 54 с. 122. Смирнова Г. Н. Проектирование экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 2001. – 512 с. 123. Собрание научной общественности системы образования России (март 2002 г.) / Информационный сборник. Тверь: Тверской государственный университет, 2002. – 276 с. 124. Суханов А. Л. Управление научными проектами в ВУЗе / Труды 3-й международной научной конференции «Современные сложные системы управления». Воронеж: ВГАСУ, 2003. Т. 1. С. 199 – 201. 125. Суханов А. Л. Проблемы управления научными проектами / Труды 2- й международной конференции по проблемам управления. М.: ИПУ РАН, 2003. Т 4. С. 135 – 137. 126. Суханов А. Л. Управление научными проектами в военно-инженерном ВУЗе / Труды международной научно-практической конференции «Теория активных систем». М.: ИПУ РАН, 2003. Т. 1. С. 68 – 73. 127. Суханов А. Л. Организационная система научной деятельности военноинженерного ВУЗа / Управление большими системами. Сборник трудов. М.: ИПУ РАН, 2004. Выпуск 6. С. 136 – 143. 128. Суханов А. Л. Комплексная оценка эффективности научной деятельности военно-инженерного ВУЗа / Труды 4-й международной научной конференции «Современные сложные системы управления». Тверь: ТГТУ, 2004. С. 463 – 465. 129. Суханов А. Л. Модель комплексных научных исследований / Управление большими системами / Сборник трудов. М.: ИПУ РАН, 2004. Выпуск 9. С. 201 – 209. 130. Татаринов Ю. Б. Проблемы оценки эффективности фундаментальных исследований: логико-методологические аспекты. М.: Наука, 1986. – 230 с. 131. Татаринов Ю.Б. Фундаментальные исследования: экономические и социальные оценки // Вестник АН СССР. 1991. № 5. С. 24 – 29. 132. Типовое положение об образовательном учреждении высшего профессионального образования (высшем учебном заведении) Российской Федерации. (Утверждено постановлением Правительства Российской Федерации № 264 от 5 апреля 2001 г.). 133. Тодосийчук А. В. Оценка качества результатов научно-технической деятельности. М.: Науковедение, 1994. 134. Трахтенгерц Э. А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: Синтег, 1998. – 376 с. 135. Федеральный закон «О науке и государственной научно-технической политике» № 127-ФЗ, от 23 августа 1996 г. 136. Философский энциклопедический словарь. – М.: Сов. Энциклопедия, 1983. – 840 с. 137. Хайтун С. Д. Проблемы качественного анализа науки / Отв. ред. Идлис Г. М. – М.: Наука, 1989. – 280 с. 138. Херштатт К., Зоммерлатте Т. Метод лучших показателей в научных исследованиях и разработках // Проблемы теории и практики управления. 1996. № 3. С. 98 – 102. 139. Управление проектами. Под общей редакцией В. Д. Шапиро. СанктПетербург.: «Два-ТрИ», 1996 – 610 с. 140. Экономика знаний. Учебное пособие / В. В. Глухов, С. Б. Коробко, Т. В. Маринина. СПб.: Питер, 2003. – 528 с. 141. Ampere A. M. Essai sur la philosofic dcs sciences on exposition analitiqucd Hino classification nalurello toutcs les connaissances humaines. Premiere partic. Paris, 1838. 142. Brown M. G., Svenson R. A. Measuring R&D productivity // Research technology management. 1998. V. 41. № 6. P. 15 – 21. 143. Clealand, D.I., King, W.R. (Tds.). Project Management Handbook, 2nd.Ed. New York, Van Nostrand Reinhold, 1988. 144. Dulfer, E.: Projekte und Projektmanagement im internationalen Kontext. Eine Einfuhrung, in: Projektmanagement INTERNATIONAL, Stuttgart, 1982, p. 2 – 30. 145. Enlow H. Planning R and D Projects Using GERT. Arizona State University, 1969. 146. Freeman P. R and D Management Research. Paper P-321G. The Rand Corporation. Santa Monica (California), 1905. 147. IN 69901. Projektmanagement, Aug. 1987. Daneben hat der Normen anschuss den Begriff der Projektwirtschaft ges chaffen (Besamtheit aller einrichtungen und Mass gahmen, die dazu dienen, das Projekt zu realisieren). 148. ISO/TR 10006:1997 (E) Менеджмент качества. Руководство качеством при управлении проектом. 149. Pritsker A., Alan B. GERT: Graphical Evaluation and Review Technique, Memorandum RM – 4973 – NASA. The Corporation. Santa Monica (California), 1966. 150. Project Management Body of Knowledge (PM BOK), Project Management Institute, Drexel Hill, Pennsylvania, 1987. – 222 p. 151. Projektmanagement – Fachmann, GPM und RRW, Dentschland, Eschbon, 1991. – 1130 p. 152. Stock M.K. Putting quality into the R&D process // Research technology management. 1992. V. 35. № 4. P. 16 – 23. 153. Transactions of Engineering Management // IEEE. 1959. Vol. EM-6. N 6. 154. Werner B.M., Souder W.E. Measuring R&D performance – state of art // Research technology management. 1997. V. 40. № 2. P. 34 – 42.
Pages:     | 1 ||



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.