WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 | 3 |
-- [ Страница 1 ] --

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК ИНСТИТУТ ПРОБЛЕМ УПРАВЛЕНИЯ им. В.А. ТРАПЕЗНИКОВА ТЕОРИЯ АКТИВНЫХ СИСТЕМ ТРУДЫ МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ (17-19 ноября 2003 г., Москва, Россия) Том 2 Общая

редакция – В.Н. Бурков, Д.А. Новиков МОСКВА – 2003 УДК 007 ББК 32.81 Т33 Теория активных систем / Труды международной научно Т33 практической конференции. (17-19 ноября 2003 г., Москва, Рос сия). Общая редакция – В.Н. Бурков, Д.А. Новиков. Том 2. – М.:

ИПУ РАН, 2003. – 161 с.

В сборнике представлены тезисы докладов международной науч но-практической конференции «ТАС-2003» по следующим направлениям теории и практики управления социально-экономическими системами:

базовые модели и механизмы теории активных систем;

принятие ре шений и экспертные оценки;

прикладные задачи теории активных сис тем;

управление финансами;

управление безопасностью сложных сис тем.

Утверждено к печати Программным комитетом конференции.

Печатается в виде, предоставленном Программным комитетом кон ференции.

ISBN 5-201-14961- СОДЕРЖАНИЕ Том СЕКЦИЯ 3 ПРИКЛАДНЫЕ ЗАДАЧИ ТЕОРИИ АКТИВНЫХ СИСТЕМ............................................................... ВЫЯВЛЕНИЕ КОНФЛИКТНЫХ ОБЛАСТЕЙ МЕЖДУ АКТИВНЫМИ СУБЪЕКТАМИ НА ОСНОВЕ СТРУКТУРНО-ЦЕЛЕВОГО АНАЛИЗА МЕТАМОДЕЛИ РАЗВИТИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА Авдеева З.К., Коврига С.В., Максимов В.И............................ ГИБКОЕ УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ Алексеев В.А., Кузнецов Л.А...................................................................... ОПРЕДЕЛЕНИЕ НОМЕНКЛАТУРНОЙ СТРАТЕГИИ ПРЕДПРИЯТИЯ Баркалов С. А., Курочка П. Н., Потапенко А.М., Семенов П.И............... МОДЕЛЬ ДИНАМИЧЕСКОЙ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ СИСТЕМЫ СО СВЯЗАННЫМИ ОГРАНИЧЕНИЯМИ Баркалов С. А., Курочка П. Н., Семенов П.И............................................ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ УПРАВЛЕНИЯ ХАРАКТЕРИСТИКАМИ АКТИВНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ НА БАЗЕ НЕЙРОСЕТИ Богданов Д.А..... ТЕХНОЛОГИЯ АНАЛИЗА ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК АКТИВНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ ПРИ РЕИНЖИНИРИНГЕ Богданов Д.А., Галинская Е.В..................................................................... МЕТОДЫ ГРАФО-АНАЛИТИЧЕСКОГО ИСЧИСЛЕНИЯ В ТЕОРИИ И ПРАКТИКЕ ИССЛЕДОВАНИЯ АКТИВНЫХ СИСТЕМ Ботуз С.П...... ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ОРГАНЗАЦИОННО ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМ ЭКСПЕРТИЗЫ ОБЪЕКТОВ ПРОМЫШЛЕННОЙ СОБСТВЕННОСТИ Ботуз С.П., Гвинепадзе А.Д......................................................................... АКТИВНЫЕ СИСТЕМЫ ПРАВОВОГО СОПРОВОЖДЕНИЯ СУБЪЕКТОВ И ОБЪЕКТОВ ИНТЕЛЛЕКТАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ В СЕТИ INTERNET/INTRANET Ботуз С.П...................................................................................................... ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА С РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ ДАННЫМИ Буркова И.В., Погодаев Д.А.................................................. ПРЕДПРОЕКТНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ АКТИВНЫХ СИСТЕМ Владиславлев П.Н., Юдицкий С.А............................................................. ПРИМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОГО МЕТОДА ИДЕНТИФИКАЦИИ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ Воронин А.С., Кузнецов Л.А....................................................................... ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ КОМПЛЕКСА ВЗАИМОСВЯЗАННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ Ганиев С.Р............................ МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ СТРУКТУРНОЙ ПЕРЕСТРОЙКОЙ В ЖИЛИЩНО-КОММУНАЛЬНОМ ХОЗЯЙСТВЕ Глазунов С.Н............. НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ ТЕХНОЛОГИИ ПРОИЗВОДСТВА Домашнев П.А., Кузнецов Л.А.......................................... СТРАТЕГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ УПРАВЛЕНИЯ КОРПОРАТИВНОЙ НЕДВИЖИМОСТЬЮ Захарченко В.В., Соловьев М.М.......................... ХУДОЖЕСТВЕННЫЕ ИНТЕРНЕТ АУКЦИОНЫ Зубарева Т.В............ АНАЛИЗ РЯДОВ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ФУНКЦИОНАЛОВ ОТЛИЧИЯ Иванова Т.В., Киселева Т.В.................. ОЦЕНИВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ШИХТОВКИ КОНВЕРТЕРНОЙ ПЛАВКИ Иванова Т.В., Киселёва Т.В....................................................... УЛУЧШЕНИЕ ОТНОШЕНИЯ СИГНАЛ/ШУМ ДЛЯ ПЬЕЗОКВАРЦЕВЫХ ДАТЧИКОВ СОСТАВА ВЕЩЕСТВ В ПОТОКЕ ЖИДКОСТИ Кузнецов Л.А., Милонов М.В.............................................. ОБ АЛГОРИТМЕ ОПТИМИЗАЦИИ СХЕМ БАЗ ДАННЫХ Кузнецов Л.А., Овчинников В.В., Погодаев А.К...................................... МОДЕЛИ ДОГОВОРНЫХ ОТНОШЕНИЙ В УПРАВЛЕНИИ ПРОЕКТАМИ Лысаков А.В........................................................................ МАРКОВСКИЕ ПРОЦЕССЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ: ЭКСПЕРТНО СТАТИСТИЧЕСКИЙ ПОДХОД Мандель А.С......................................... КОММУНИКАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРЕШЕНИЯ ЦЕЛЕВЫХ ПРОТИВОРЕЧИЙ ПОРТФЕЛЯ ПРОЕКТОВ Мироненко А.С................ АКТИВНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ НА ПРЕДПРИЯТИИ Михеев Г.В...................................................................... АДАПТИВНЫЕ МЕХАНИЗМЫ СТРАХОВАНИЯ ТЕХНОГЕННЫХ РИСКОВ Овчинникова Т.И., Цыганов В.В............................................... АДАПТИВНЫЕ МЕХАНИЗМЫ ПЛАНИРОВАНИЯ Омельяненко А.В......................................................................................... ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРИ ПОСТРОЕНИИ АКТИВНЫХ ПРОЕКТОВ Павлов С.Г., Цымбал С.В............................................................................ ОПТИМИЗАЦИЯ НЕКОТОРЫХ КЛАССОВ ЗАПРОСОВ В СИСТЕМАХ БАЗ ДАННЫХ Погодаев А. К., Тарасов Н.А..................... ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ РЕСТРУКТУРИЗАЦИИ КРУПНЫХ ПРОМЫШЛЕННЫХ КОМПЛЕКСОВ Старчикова Н.Г........................... ПРОБЛЕМЫ ДЕКОМПОЗИЦИИ УПРАВЛЕНИЯ В СЛОЖНЫХ АКТИВНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМАХ (НА ПРИМЕРЕ ОАО «АВТОВАЗ») Старчикова Н.Г........................................................... ОЦЕНКА УСТОЙЧИВОСТИ И ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ ПРОЕКТА НА ПРИМЕРЕ ЗАО «СТК СИТИ ЦЕМЕНТ» Щепкина М.А......................... СИНТЕЗ И ПРОЕКТИРОВАНИЕ МЕХАНИЗМОВ РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ Щербина Н.Н..................................................................... СЕКЦИЯ 4 УПРАВЛЕНИЕ ФИНАНСАМИ......................... СОГЛАСОВАННЫЕ МЕХАНИЗМЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ КОРПОРАТИВНОГО ЗАКАЗА Агеев И.А., Дорохин В.В., Крюков С.В..................................................... МОДЕЛИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ С УЧЕТОМ ТЕХНОЛОГИИ ПРОИЗВОДСТВА ПРОДУКЦИИ И ФИНАНСОВЫХ ПОТОКОВ Акинфиев В.К., Цвиркун А.Д................................................. ВЫБОР ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ Антонова Г.М.................... АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ И МОНИТОРИНГ ВЫПОЛНЕНИЯ БИЗНЕС-ПРОЕКТОВ, ОСНОВАННЫЙ НА ИСПОЛЬЗОВАНИИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ Богданов Д.А., Семенов М.В............................... ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ПОНЯТИЯ УПРАВЛЯЕМОСТЬ К ХОЗЯЙСТВУЮЩЕМУ СУБЪЕКТУ Бочарова О.В., Кузнецов Л. А..................................................................... МОДЕЛЬ КООРДИНАЦИИ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ В СИСТЕМЕ «ПРЕДПРИЯТИЕ – БАНК» Вагапов Э.Р., Вагапова Д.З., Сорокина М.Г.............................................. ОРГАНИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ С УЧЕТОМ АКТИВНОСТИ Воротынцева А.В.......... ОПЕРАТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ЦИКЛОМ ОБРАЩЕНИЯ ХОЗЯЙСТВЕННОЙ СУЩНОСТИ Глизнуцин В.Е., Глизнуцина Е.С.... РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ИЗДЕРЖЕК ПО ВИДАМ ПРОДУКЦИИ ДЛЯ ЦЕЛЕЙ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ Глизнуцин В.Е., Глизнуцина Е.С., Лесных Л.О........................................ ТЕХНОЛОГИЯ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ БУХГАЛТЕРСКИХ ДАННЫХ ДЛЯ ЦЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ Глизнуцин В.Е., Глизнуцина Е.С., Филиппова П.В.................................. АДАПТИВНЫЕ МЕХАНИЗМЫ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИОННОГО ХОЛДИНГА Ермошкин А.И............................. ЭКСПЕРТНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В УПРАВЛЕНИИ ИНВЕСТИЦИЯМИ Зуев О.М..................................................................... УПРАВЛЕНИЕ ОТНОШЕНИЕМ К РИСКУ ВКЛАДЧИКОВ ЧЕРЕЗ МЕХАНИЗМ СТРАХОВАНИЯ Искаков М.Б........................................... МОДЕЛЬ ДИНАМИКИ ФИНАНСОВОЙ СИСТЕМЫ СУБЪЕКТА ХОЗЯЙСТВОВАНИЯ Кузнецов Л.А......................................................... ПРИНЦИПЫ СИНТЕЗА ФУНКЦИОНАЛА ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЦЕССА ИСПОЛНЕНИЯ БЮДЖЕТА Макаренко А. В., Янина С. В...................................................................... ИНВЕСТИЦИОННЫЕ МЕХАНИЗМЫ РАЗВИТИЯ КОРПОРАЦИИ Павленко В.П.............................................................................................. ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫМИ ПРОЕКТАМИ ПРИ СОЗДАНИИ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКОЙ ЦЕПИ Савенков Д.Л.............................................................................................. КОМПЛЕКС МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДИНАМИКИ Семёнычев В.К................................................................... ФОНД НАКОПЛЕНИЯ КАК СРЕДСТВО СНИЖЕНИЯ РИСКОВ БИЗНЕС-ЕДИНИЦЫ Соколов Д.Г........................................................... УПРАВЛЕНИЕ РАЗВИТИЕМ КРУПНОМАСШТАБНЫХ СИСТЕМ В НОВЫХ УСЛОВИЯХ Цвиркун А.Д,....................................................... АНАЛИЗ АДАПТИВНЫХ МЕХАНИЗМОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЕВРОПЕЙСКОГО ВАЛЮТНОЙ СИСТЕМЫ Чередова А.В................ СОСТАВЛЯЮЩИЕ ФОРМИРОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИОННОЙ СТРАТЕГИИ ПРЕДПРИЯТИЯ Ястремская Е.Н..................................... СЕКЦИЯ 5 УПРАВЛЕНИЕ БЕЗОПАСНОСТЬЮ В СЛОЖНЫХ СИСТЕМАХ....................................................... МОДЕЛЬ АНАЛИЗА СИТУАЦИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ ПРОМЫШЛЕННОЙ КОРПОРАЦИИ Белогорцев А.В............................................................... ЗАДАЧА СОЗДАНИЯ ТЕМАТИЧЕСКИХ БАЗ ДАННЫХ В ЕВРАЗИЙСКОМ ПАТЕНТНОМ ВЕДОМСТВЕ Бителева Н.В............. ОСНОВНЫЕ ОСОБЕННОСТИ МАЛЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ КАК СУБЪЕКТОВ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ Гладков М.Ю........... МОДЕЛИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ INTERNET В РОССИИ Да Лю............ ИССЛЕДОВАНИЕ СЦЕНАРИЕВ РАЗВИТИЯ INTERNET В РОССИИ Да Лю, Чернов И.В..................................................................................... БАЗИСНЫЕ ПОНЯТИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ В СОЦИАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ Кононов Д.А., Кульба В.В., Шубин А.Н.................................................. ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛЕЙ НА ОСНОВЕ СЕТЕЙ ПЕТРИ В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ В УСЛОВИЯХ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ Копнин М.Ю........................................................................ ДЕКОМПОЗИЦИЯ МОДЕЛЕЙ СЕТЕЙ ПЕТРИ ПЛАНИРОВАНИЯ И ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ В УСЛОВИЯХ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ Копнин М.Ю. Микрин Е.А................................................. МАЛОЕ ПРЕДПРИЯТИЕ КАК АКТИВНАЯ СИСТЕМА Красицкий П.В............................................................................................ УПРАВЛЕНИЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕМ НОВЫХ КОМПОНЕНТОВ И ТЕХНОЛОГИЙ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ РКК «ЭНЕРГИЯ» Микрин Е.А................................................................. МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ МАЛОГО БИЗНЕСА В РОССИИ Мишин В.И................................................................................ МЕТОДЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ СОХРАННОСТИ ИНФОРМАЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ Павельев С.В....................... ЗАДАЧИ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗА ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ ОБСТАНОВКИ В СИСТЕМАХ ПРОИЗВОДСТВЕННО-ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ Рывкин Д.Б................................................................. ОПЫТ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ СБОРА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В СИСТЕМАХ ПРОИЗВОДСТВЕННО-ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ГАЗОТРАНСПОРТНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ Рывкин Д.Б., Ярыгин Г.А......................................................................... PROBLEMS OF ANALYSIS AND PROGNOSIS OF DEVELOPMENT OF SERBIA AND MONTENEGRO Janich S.S.......................................... ПРОГРАММНЫЙ КОМИТЕТ.................................................................. ОРГАНИЗАЦИОННЫЙ КОМИТЕТ........................................................ НАПРАВЛЕНИЯ РАБОТЫ КОНФЕРЕНЦИИ........................................ СЕКЦИЯ ПРИКЛАДНЫЕ ЗАДАЧИ ТЕОРИИ АКТИВНЫХ СИСТЕМ ВЫЯВЛЕНИЕ КОНФЛИКТНЫХ ОБЛАСТЕЙ МЕЖДУ АКТИВНЫМИ СУБЪЕКТАМИ НА ОСНОВЕ СТРУКТУРНО-ЦЕЛЕВОГО АНАЛИЗА МЕТАМОДЕЛИ РАЗВИТИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА Авдеева З.К., Коврига С.В., Максимов В.И.

(ИПУ им. В.А.Трапезникова РАН, Москва, e-mail: max@ipu.ru) Введение При разработке стратегий развития социально-экономического объек та (СЭО) важная роль отводится активным субъектам ситуации (АСС) [1], которые существенно влияют на формирование целей и стратегий разви тия СЭО через реализацию своих интересов и противодействие интересам других субъектов. Последнее является основанием для зарождения кон фликтной ситуации, в которой выделяется предмет конфликта и противо борствующие стороны с несовместимыми целями.

Для выявления противоречий, лежащих в основе зарождения кон фликтной ситуации между АСС, в технологии когнитивного анализа и мо делирования применяется структурно-целевой анализ (СЦА) метамодели развития СЭО [1,2].

1. Общая концепция активной метамодели развития СЭО Общая концепция метамодели развития СЭО базируется на включе нии в метамодель фреймов существенных знаний о функционировании и развитии СЭО в условиях изменяющейся внешней среды, определяющих блоки базисных факторов и структуру внутрифреймовых и межфреймовых взаимовлияний между факторами [1], а каждый фрейм знаний формально представляется в виде когнитивной карты [2]. Активная метамодель разви тия СЭО позволяет конструировать множество моделей при сценарном исследовании саморазвития и управляемого развития СЭО на основе уста новления межфреймовых связи между блоками факторов.

Отслеживание АСС обусловлено тем, что учет интересов АСС необ ходим при построении метамодели (ее состава и структуры), а также дает возможность рассматривать ситуации их взаимодействия с выявлением конфликтов интересов при формировании стратегии развития СЭО на базе технологии когнитивного анализа и моделирования.

2. Выявление конфликтных областей между АСС Для выделения конфликтных областей АСС используется ОИФ (оценка изменения фактора), который позволяет устанавливать в метамо дели развития СЭО субъективные направления изменения факторов, отра жающие интересы АСС, и выявлять между ними противоречия на основе СЦА [2]. Введение ОИФов существенно расширяет диапазон выработки стратегий развития СЭО с учетом интересов АСС: от стратегии выживания до стратегии процветания.

Определив конфликтные области АСС, можно по-разному подходить к целеполаганию при выработке стратегии развития СЭО (определению вектора целей развития и вектора управлений, обеспечивающего достиже ние вектора поставленных целей).

Первый подход опирается на формирование векторов целей и управ лений вне конфликтных областей интересов АСС. В этом случае любой выбранный вектор целей непротиворечив, а любой вектор управлений со гласован с выбранным вектором целей.

Второй подход опирается на формирование векторов целей и управ лений в конфликтных областях интересов АСС. В этом случае возможны две стратегии, определяющие поведение при развитии продуктивного и деструктивного конфликтов соответственно. При развитии продуктивного конфликта возможность снятия отдельных противоречий (в лучшем слу чае, всех противоречий) в векторе целей, заданном в конфликтной облас ти, достигается за счет выбора вектора управлений, который согласован с вектором целей. Таким образом достигается возможность развивать ситуа цию частично или в полном объеме в желаемом направлении. Моделиро вание развития деструктивного конфликта заключается в определении вектора управлений, который обеспечивает достижение целей одной из конфликтующих сторон.

Литература 1. Авдеева З.К., Коврига С.В., Максимов В.И. Активная метамодель развития социально-экономического объекта / Труды 2-ой Междуна родной конференции «Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций». – М.: ИПУ РАН, 2002, Том 1. C.155-166.

2. Коврига С.В., Максимов В.И. Когнитивная технология стратегиче ского управления развитием сложных социально-экономических объ ектов в нестабильной внешней среде / Труды 1-ой Международной конференции «Когнитивный анализ и управление развитием ситуа ций». – М.: ИПУ РАН, 2001, Том 1. C.104-160.

ГИБКОЕ УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ Алексеев В.А., Кузнецов Л.А.

(ЛГТУ, г. Липецк, e-mail: alexeev@lipetsk.ru) Определение гибкой оптимальной технологии производства продук ции может быть осуществлено с использованием комплексного критерия качества совместно с системой ограничений [1]:

(1) S = F(, u, y) opt, u' u u'' (2), ' y y y'' (3) yi = f (a, x, u) где u – вектор управления, x – свойств сырья, y – вектор значений характе ристик качества, прогнозируемых по моделям, – весовые коэффициенты, a – параметры модели, u',u'' – ограничивают допустимый диапазон измене ния для управления, y',y'' – для характеристик качества продукции.

Использование задачи условной оптимизации (1-3) при управлении технологией производства обусловлено стремлением повышать свойства продукции при ограничениях на ресурсы. В виду колеблемости условий производства модели для обеспечения адекватности приходится иденти фицировать. Обычно идентификации подвергаются функциональные зави симости (3), на основе которых формируется критерий (1). Однако в усло виях реального производства изменениям подвержена и система ограничений (3). Это может быть вызвано изменением требований к каче ству продукции y',y'', изменением свойств сырья, состояния технологиче ского оборудования и т.п. Поэтому важной задачей является обеспечение актуальности ограничений u',u'', гарантирующих исключение получения брака. В рассматриваемом подходе по снимаемой с процесса информации идентифицируются не только функциональные зависимости (3), но и зна чения ограничений (2).

Ограничения по управлению в (3) могут быть выбраны на основе допус тимых диапазонов изменения управляющих воздействий (в соответствии с технологией производства) или внутри этих диапазонов с использованием информационного метода [2]. Использование информационного метода представляется предпочтительным, т.к. позволяет учесть распределение экспериментальных данных.

Адекватность моделей (3), используемых для прогнозирования харак теристик качества продукции при расчете оптимального управления по (2), определяется их соответствием множеству экспериментальных данных.

Рассмотрим для примера возможную эмпирическую двухмерную гисто грамму для управления (рисунок). На рисунке более темный оттенок соот ветствует большей частоте. В диапазонах, где данные о процессе отсутст вуют, адекватность прогноза по моделям не может быть гарантирована. В то же время эти диапазоны лежат в разрешенных технологическим про цессом границах и решение задачи (1-3) может оказаться, например, в точ ке А.

u2 А Б u Рисунок 1. Гистограмма распределения управления Выбор оптимального подпространства Б на основе информационного метода позволяет ужесточить систему ограничений (2) и избежать выхода оптимального управления в «неисследованную» область.

Литература 1. Кузнецов Л.А., Погодаев А.К., Алексеев В.А. Развитие средств управления качеством // Современные сложные системы управления (СССУ/HTCS'2003): Сборник трудов научно-практической конферен ции. – Воронеж, ВГАСУ, 2003. С. 86-91.

2. Кузнецов Л.А. Введение в САПР производства проката М.: Метал лургия, 1991, 112 с.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ НОМЕНКЛАТУРНОЙ СТРАТЕГИИ ПРЕДПРИЯТИЯ Баркалов С. А., Курочка П. Н., Потапенко А.М., Семенов П.И.

(ВГАСУ, Воронеж, bsa@vmail.ru) Предположим строительное предприятие, занимающееся ремонтом зданий планирует выход на рынок с новой продукции: строительство дач ных домиков. Реакция на этот вид услуг возможна следующая: повышен ный спрос, нормальный спрос и пониженный уровень спроса. Рынок ре монта зданий освоен предприятием хорошо и на нем не ожидаются серьезные изменения способные сильно повлиять на прибыль предпри ятия. Рынок же новой продукции известен недостаточно, данные имеют во многом прогностический характер. Вероятная прибыль, получаемая пред приятием в млн. руб. (то есть прибыль умноженная на вероятность данно го состояния) приведена в табл. Таблица B1 B2 B А1 А2 Таким образом, игроком A является номенклатурная политика пред приятия, имеющая две чистые стратегии: А1 – соответствующая выпуску новой продукции дачных домиков и А2 – выполнение ремонтных работ;

в качестве игрока B выступает состояние рынка: В1 – повышенный спрос;

B – нормальный спрос;

B3 – пониженный уровень спроса. Несколько стран ное распределение прибыли для чистой стратегии A2 объясняется высоким уровнем предсказуемости рынка ремонта зданий, хорошо изученным предприятием, когда вероятность резкого изменения спроса, как в сторону увеличения, так и в сторону уменьшения, крайне низка. Определим опти мальную смешанную стратегию, позволяющую получить предприятию максимально возможный доход при сделанных предположениях.

Для этого предполагаем, что вероятность (или частота) использования предприятием своей первой чистой стратегии равна p, тогда стратегия A будет использоваться с частотой 1-p. Найдем величину среднего дохода предприятия для каждого состояния рынка w1 = 8p+2(1-p) = 6p+ w2 = –p + w3 = –p + Геометрическая интерпретация задачи представлена на рис. 0 0,2 0,4 0,6 0,8 W1=6p+2 W2=-p+6 W3=-p+ Рис. Выделив нижнюю огибающую, находим на ней максимум;

он соот ветствует p=2/7, то есть первая чистая стратегия предприятия, соответст вующая продвижению на рынок нового вида продукции, должна приме няться с вероятностью 2/7. Это можно представить так: оптимальной смешанной стратегией будет направление 2/7средств на выполнение работ по строительству дачных домиков, а 5/7 средств предприятия использовать на традиционном направлении деятельности. При этом гарантированный размер прибыли предприятия не будет меньше чем 3,71 млн. руб.

Но, к сожалению, далеко не так просто оказывается на практике по лучить информацию о доходности каждого из рассматриваемых вариан тов, послуживших основой для формирования платежной матрицы, пред ставленной в табл. 1. На практике гораздо чаще приходится оперировать с качественными показателями типа «высокая доходность», «низкая доход ность» и т. п. В этом случае формализовать задачу возможно с помощью аппарата нечетких множеств.

Рассмотрим применение нечеткой логики на уже рассмотренном примере.

Пусть платежная матрица задана в качественных терминах. Данные представлены в табл. 2.

Таблица B1 B2 B А1 ОВ С Н А2 ОН В С При этом используются следующие лингвистические переменные: ОВ – очень высокая доходность;

В – высокая доходность;

С – средний уровень доходности;

Н – низкий уровень доходности;

ОН – очень низкий уровень.

Опрос экспертов дал следующие значения для рассматриваемых лин гвистических переменных:

ОВ = {0/7;

1/6};

В = {0/6;

1/7;

0/8};

С = {0/4;

1/6;

0/7};

Н = {0/2;

;

0/5};

ОН = {1/2;

0/3}.

Используя полученные количественные представления лингвистических переменных, получим, что для первого состояния рынка возможный доход предприятия будет выражаться следующим нечетким соотношением:

при р=0 w1={0/3;

1/2}, а при р=1 w1={0/7;

1/8};

для третьего состояния рынка эти соотношения примут вид:

при р=0 w3={0/4;

1/6;

0/7}, а при р=1 w3={0/2;

1/4;

0/5};

соответствующие линии представлены на рис. 2.

0 0,2 0,4 0,6 0,8 W1/0 W1/1 W3/0 W3/1 W3/ Рис. Из рис. 2 можно выделив нижнюю огибающую область, находим на ней зону соответствующую максимуму;

это также будет нечеткое множе ство с функцией принадлежности представленной в виде:

1 1 p = ;

1 ;

0 ;

6 2 Полученный результат можно интерпретировать следующим обра зом: оптимальной смешанной стратегией будет направление средств в 1 1 диапазоне ;

1 ;

0 ;

на выполнение работ по строительству дач 6 2 ных домиков, а оставшиеся средства предприятия использовать на тради ционном направлении деятельности.

МОДЕЛЬ ДИНАМИЧЕСКОЙ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ СИСТЕМЫ СО СВЯЗАННЫМИ ОГРАНИЧЕНИЯМИ Баркалов С. А., Курочка П. Н., Семенов П.И.

(ВГАСУ, Воронеж, bsa@vmail.ru) Рассматривается модель строительного предприятия как сложная ди намическая система, состоящая из корпоративного центра и несколько бизнес – единиц, занятых реализацией некоторых проектов. Естественно, что бизнес – единицы обладают свойством активности, то есть решения, принимаемые корпоративным центром, преломляются через призму соб ственных интересов бизнес – единицы. Система взаимоотношений при этом выстраивается по следующей схеме: корпоративный центр, ориенти руясь на имеющийся в его распоряжении портфель заказов, формирует производственный план работы бизнес – единиц. Но, пользуясь достаточ но большой хозяйственной самостоятельностью, бизнес – единицы могут выполнять заказы и со стороны, если они окажутся более выгодными, чем предложения центра. Следовательно, центр должен также сообщить и функцию стимулирования, побуждающую бизнес – единицу к действию в необходимом для центра направлении, то есть принятия производственной программы центра для выполнения.

Рассмотрим простейшую активную систему, состоящую из центра и одной бизнес – единицы, называемой в этом случае активным элементом.

Стратегией активного элемента является выбор действий, стратегией цен тра – выбор функции стимулирования, то есть выбор системы вознаграж дения бизнес – единицы в зависимости от ее действий. Выигрыш центра и активного элемента зависит не только от действий в данном временном отрезке, но и от действий в последующие плановые периоды. Таким обра зом, получаем динамическую активную систему.

Обозначим yt действие активного элемента на временном отрезке планирования t. Тогда интересы участников активной системы: центра и активного элемента будут выражаться их целевыми функциями [1]:

(t (y), y)= H(y) - (y), t (1) f(t (y), y) = (y) - c (y), t t где H(y) – объем реализованной центром продукции;

(y) - функция сти мулирования активного элемента;

ct(y) – функция затрат активного эле мента на интервале времени t.

Если учесть то обстоятельство, что доход центра слагается из доходов по всем плановым периодам, то тогда задача оптимального согласованного планирования будет иметь вид:

T t (2) x = arg max [H(yt ) - ct (y )], t t = ytAt где T – число рассматриваемых плановых периодов. При этом множество возможных действий активного элемента Аt будет зависеть от его дейст вий на предшествующем шаге.

Содержательная интерпретация этой связи достаточно простая: кор поративный центр может потребовать от бизнес – единицы принятия пла новых обязательств не меньших чем в предыдущем периоде, то есть Ai+1(yi)=[yi;

+].

Перейдем к определению входящих в (2) величин. Согласно [2] зави симость себестоимости от объема строительно-монтажных работ предста вим следующим выражением:

(y - b) (3) c(y) = +1, 3b где y – объем строительно-монтажных работ;

c(y) – себестоимость строи тельной продукции;

а функция дохода от реализации готовой продукции будет иметь простейший вид линейной функции: H(y) = y.

T (y - bi ) t t (4) x = arg max y - -1.

t 3bi t= ytAt Найдем оптимальное значение для произвольного интервала времени t. Оптимальное действие для произвольного интервала времени t в этом случае будет определяться следующим выражением:

(5) yt = 2bt.

Выражением (5) будет определяться значение yt для тех случаев, ко гда b2 b1. В том случае, когда это соотношение нарушается, то есть, когда активный элемент пытается во втором периоде принять к выполнению плановое задание, которое меньше чем предыдущее значение, то в качест ве нового значения y2 принимается значение y1. В этом случае оптималь ное решение будет иметь вид 2b1, 2b2, если b1 b2, 2b b2(b1 + b2) 2b1b2(b1 + b2) (6) y1,2 =,, если b1 b2.

2 (b1 + b2) (b1 + b2) 2 Литература 1. Новиков Д. А., Смирнов И. М., Шохина Т. Е. Механизмы управле ния динамическими активными системами. М.: ИПУ РАН, 2002. с.

2. Баркалов С. А., Курочка П. Н., Смирнов И. М. Динамическая про изводственная система со связанными затратами. Сб. научных тру дов международной конференции «Современные сложные системы управления» Воронеж, 26 – 28 мая 2003 г. т.2 с. 3 – 6.

ПРОБЛЕМЫ СТИМУЛИРОВАНИЯ СБЫТА И ФОРМИРОВАНИЯ СБЫТОВОЙ СЕТИ СТРОИТЕЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ Баркалов С. А., Храбсков А. С., Юшин Г.Д.

(ВГАСУ, Воронеж, e-mail: hasdr@rambler.ru) Большинство производителей предлагают свои товары рынку через посредников, каждый из которых стремиться сформировать свой канал распределения. Канал распределения представляет собой совокупность фирм, организаций и отдельных лиц, которые принимают на себя или по могают передать кому-то другому право на конкретный товар (услугу) на их пути от производителя до потребителя.

Использование посредников объясняется в основном их эффективностью в обеспечении широкой доступности товара и доведения его до целевых рын ков. Благодаря своим контактам, опыту, специализации, размаху деятельно сти, деловой хватке посредники предлагают предприятию то, что оно не способно сделать своими силами. Привлечение посредников должно сопро вождаться предоставлением привилегированных условий тем из них, которые добиваются в деле сбыта товаров серьезных успехов. Тем более в современ ных условиях доступности информации о производителях, поставщиках и предлагаемых ими товаров, важно, чтобы бизнес посредников был защищен, и они могли предлагать товары потребителю на приемлемых условиях.

Выделяется три основных класса потребителей строительной продук ции, для которых необходимо разрабатывать уникальные предложения по развитию взаимовыгодного сотрудничества. В первую очередь, это дилеры и оптовые посредники. Развитый малый и средний бизнес являются основой для процветания любой развитой страны, его чувствительность к тенденци ям рынка, его мобильность и гибкость являются залогом успеха. Поэтому производственно-сбытовым организациям необходимо стремиться строить с такими партнерами максимально взаимовыгодные отношения, поддержи вать их начинания и интегрировать свои продукты в их бизнес-процессы.

Второй класс потребителей – это строительные организации и корпора тивные клиенты. При работе с такими потребителями приоритетными зада чами являются сроки и четкое исполнение графика работ, соответствие про екта требованиям многочисленных стандартов. Основными принципами работы должны стать ориентация на долгосрочные отношения, индивиду альный подход к каждому клиенту, богатый ассортимент и доступные цены, уникальные условия гарантийного и сервисного обслуживания.

Третий класс – это частные клиенты, конечный потребитель. Наличие на рынке нескольких производителей и организаций, предлагающих ши рокий ассортимент продукции, ставит потребителя перед тяжелым выбо ром, особенно в условиях, когда цены и качество предлагаемых товаров одинаковы. Поэтому, основываясь на анализе пожеланий заказчиков и личном опыте, необходимо сформировать уникальный пакет сервисных услуг для такого класса потребителей, так как, несомненно, для них важ ную роль играет сервис.

Мероприятия по формированию спроса и стимулированию сбыта для рассматриваемых классов потребителей включают в себя рекламу, связи с общественностью и продвижение товаров. Такого рода мероприятия объ ективно работают на повышение конкурентоспособности предприятия в отрасли. Конкурентная среда формируется не только под влиянием внут риотраслевых конкурентов, здесь важную роль также играют потенциаль ные конкуренты, поставщики и покупатели, о которых трудно говорить, не привязываясь к конкретному рынку. Также оказывают влияние товары заменители, превосходящие рассматриваемый товар по качеству и по цене.

Если принимать во внимание те факторы конкуренции, на которые предприятие может непосредственно влиять, необходимо проводить унифи кацию услуг и мероприятий по стимулированию сбыта. Это позволит при обрести конкурентное преимущество и увеличить издержки переключения потребителя на другого поставщика, продукцию. Тем более ситуации на смежных рынках, возникших за последнее десятилетие, характеризуется высоким уровнем конкуренции, стремлением предложить потребителям свой уникальный пакет услуг, что отразиться на других отраслях.

Важно отметить, что в России за последние десять лет в отрасли про изводства и реализации строительных материалов и изделий сформирова лось несколько достаточно молодых и динамично развивающихся рынков.

Организации, действующие на таких рынках, проводят гибкую и проду манную политику формирования пакета мероприятий и услуг по стимули рованию сбыта и активно внедряют подобные мероприятия на практике.

Однако большинство рынков в строительной отрасли не отличаются раз нообразием в проведении мероприятий, стимулирующих потребителя. В лучшем случае могут практиковаться скидки с цены в зависимости от объ ема поставки и гарантии на поставляемую продукцию. В этом смысле, данный рынок представляет интерес для формирования и внедрения меро приятий и услуг по стимулированию потребительского спроса.

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ УПРАВЛЕНИЯ ХАРАКТЕРИСТИКАМИ АКТИВНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ НА БАЗЕ НЕЙРОСЕТИ Богданов Д.А.

Воронежский государственный архитектурно-строительный универси тет, e-mail: DBogdanov@voronezh.serw.ru, 1. Введение Одним из направлений приложения теории активных систем являют ся модели управления персоналом. Группы и коллективы сотрудников представляют из себя реальные активные системы, а сами активные эле менты могут классифицироваться набором характеристик влияющих на качественные, динамические, стоимостные и рисковые параметры выпол нения управленческих заданий на предприятии. Эти параметры должны учитываться при моделировании найма, увольнения, перемещения, обуче ния и замены сотрудников предприятия.

2. Структура системы 2.1. Ролевой модуль Ключевым модулем системы поддержки принятия решений является модуль оценки характеристик работников: включающий тесты, ранжиро вание характеристик и модели сценарного изменения характеристик ра ботников с учетом взаимосвязей этих характеристик.

Группы показателей:

- оценка соответствия выполняемой операции (ориентируется на оцен ку квалификации, способность выполнять требования операции пере ключаться и т.п.) – по каждой операции стандартная схема;

- оценка взаимодействия с участниками коллектива (контактность, конфликтность, самостоятельность и т.п.);

- оценка динамических возможностей выполнения операции (график динамики выполнения – угасающий, стабильный, легкость переклю чения между операциями, способность доводить до конца длительные действия);

- оценка качества выполнения операции (усердие, аккуратность и т.п.) - оценка потребности в контроле (детальный контроль, контроль слож ных операций и т.п.);

- оценка инициативности сотрудников.

Ролевой модуль строит схему предприятия с разбивкой работников по ролям, а также на основе анализа состояния выполняемых операций предлагает оптимальное назначение ролей, предлагаются маршрут перехо да сотрудников от существующих ролей к желаемым.

2.2. Модуль мониторинга Необходим для накопления информации об изменениях оценок пер сонала, определения последовательности очередных тестирований и внешних оцениваний сотрудников, рекомендаций по разработке индиви дуальных программ улучшения характеристик сотрудников.

2.3. Модуль контроля Служит для динамического выделения группы контролируемых ха рактеристик сотрудников, а также для включения качественных и количе ственных характеристик выполняемых ими операций, подлежащих кон тролю. Необходим для разработки индивидуальных программ контроля:

контрольных точек, контрольных периодов, их последовательности и со гласованности. Взаимодействует с нормативной базой, регулирующей ра боту отдельных сотрудников и может служить помощником в определении необходимости поощрений или взысканий к работникам. Служит важным элементом корпоративной политики стимулирования сотрудников.

3. Нейронная сеть управления модулями системы Для организации работы модулей системы поддержки принятия ре шений (СППР) используется нейронная сеть, накапливающая информацию о характеристиках работников и эффективном распределении операций между ними, назначении поощрений и взысканий, их величины. Для каж дой роли должна использоваться своя нейронная подсеть. Для разных се тей могут использоваться функции активации разного характера, что гово рит о гетерогенном характере сети, лежащей в основе СППР.

4. Заключение СППР позволяет увеличить обоснованность мероприятий по управле нию, стимулированию, обучению персонала и назначению на операции в реальном времени. Дополнительно следует исследовать процедуру вре менного характера взаимодействий между подсетями, определяющую сеть нечеткой связности, внутри которой идут все системные взаимодействия.

Литература 1. Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MATLAB 6. М.:

«ДИАЛОГ-МИФИ», 2002. – 489 с.

2. Омату С. Нейроуправление и его приложения. М.: ИПРЖР, 2000. – 272 с.

ТЕХНОЛОГИЯ АНАЛИЗА ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК АКТИВНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ ПРИ РЕИНЖИНИРИНГЕ Богданов Д.А., Галинская Е.В.

Воронежский государственный архитектурно-строительный уни верситет, e-mail: DBogdanov@voronezh.serw.ru, 1. Введение В ходе осуществления прикладного управления реинжинирингом предприятий поведение сотрудников предприятий, особенно руководи телей структурных подразделений, а также их взаимодействие с командой консультантов может моделироваться как активная система (двух или бо лее уровневая). При этом значимость отдельных элементов предприятия изначально имеет различный уровень, характеризуется собственным набо ром характеристик управляемости, зависящих от человеческого фактора. В связи с чем возникает потребность подключения к моделям теории актив ных систем технологии оценки индивидуальных характеристик сотрудни ков предприятия, рассматриваемых как активные элементы. С учетом это го должны строится: система мотивации сотрудников предприятия, система распределения заданий, система контроля, система профес сионального повышения квалификации и перемещения сотрудников.

2. Требования к системе оценки индивидуальных управляемых харак теристик сотрудников Построение качественной модели, которая бы работала на кон кретном предприятии без больших погрешностей требует учета специфики этого предприятия, оценка которой может быть получена только при на лаживании эффективного взаимодействия с менеджерами предприятия, имеющими необходимые знания о предприятии. Фактически такую задачу можно отнести к задачам класса Data mining работающую не только с ар хивами документированных данных, но и с качественными знаниями, со держащимися «в головах» менеджеров. В связи с чем должна быть по строена технология анализа индивидуальных характеристик сотрудников (активных элементов), отвечающая следующим требованиям:

- определить ключевые области необходимых знаний сотрудников, по зволяющие построить полную модель бизнес-системы предприятия;

- оценить действующую систему мотивации сотрудников, позволя ющую выявить направления воздействия на них с целью сокращения рассогласованиях их интересов при осуществлении реинжиниринга;

- оценить динамические характеристики и построить прогноз пове дения коллектива работников при осуществлении реинжиниринга;

- оценить характеристики направленные на поддержку реинжиниринга (для их развития) или противодействие(для их уменьшения).

Эта технология должна позволять строить стратегию следующих из менений на предприятии, как активной системе: в знаниях, в индивиду альных установках на выполнение работы, в индивидуальном поведении, в групповом поведении.

3. Последовательность реализации технологии анализа индивидуаль ных особенностей сотрудников как активных элементов Для того, чтобы выполнить требования, указанные в п. 2 предлагается выполнение следующей последовательности действий:

1. Определить базовый набор характеристик сотрудников: квалифи кация (предшествующее образование, конкретная профессиональная под готовка, опыт предыдущей работы), способности (технические спо собности, вербальные способности, аналитические навыки, коммуника тивные способности), особенности взаимодействия (ориентация на самос тоятельную работу, на работу во взаимодействии, ориентация на перемену деятельности, способность к рутинной работе) и др.

2. Сопоставление характеристик функциям и операциям предпри ятия. Построение функционально-организационной схемы требований.

3. Тестирование схемы на успешных примерах реинжиниринговых преобразований. Уточнение последовательности действий и структуры связей. Кластерный анализ и др. классификационные методы.

4. Определение требований к изменению функций и характера вы полнения операций при реинжиниринге.

5. Оценка действующего состояния коллектива. Выработка требо ваний по изменению характеристик активных элементов и формирование программы качественного изменения персонала при реинжиниринге.

4. Заключение В конечном счете это позволит достичь решения важной для россий ских предприятий, не имеющих достаточных материальных и финансовых ресурсов, задачи – преодоления кризиса с помощью персонала.

Литература 1. Поршнев А.Г. Управление организацией. М.: ИНФРА-М, 2002. – 668 с.

2. Дюк В., Самойленко А. Data mining. СпБ. :Питер, 2001. – 366 с.

МЕТОДЫ ГРАФО-АНАЛИТИЧЕСКОГО ИСЧИСЛЕНИЯ В ТЕОРИИ И ПРАКТИКЕ ИССЛЕДОВАНИЯ АКТИВНЫХ СИСТЕМ Ботуз С.П.

(Федерального института промышленной собственности, Москва, e-mail: bsp_serg@pol.ru) Рассматриваются основные элементы теории графо-аналитического исчисления на примерах идентификации распределенных систем про граммного управления процессами защиты и правового сопровождения субъектов и объектов интеллектуальной собственности в сети Internet/Intranet.

Приведены практические примеры синтеза стратегий правового со провождения субъектов и объектов интеллектуальной собственности в сети Internet/Intranet на основе синтеза персонифицированных визуальных графо-аналитических объектов.

Рассмотрены соответствующие нейроподобные модели и алгоритмы идентификации процессов взаимодействия субъектов и объектов интел лектуальной собственности на конкретных примерах защиты и правового сопровождения изобретений, полезных моделей и промышленных образ цов в рамках действующего законодательства РФ.

Литература 1. Ботуз С.П. Теоретические основы и инструментальные средства графо-аналитического исчисления в интегрированной среде MatLab. / Проектирование научных и инженерных приложений в среде MatLab.

– М.: ИПУ РАН, 2002. с.29-33.

2. Ботуз С.П. Методы и модели экспертизы объектов интеллектуаль ной собственности в сети Internet. – М.: Солон-Р, 2002, – 320с.

3. Ботуз С.П. Автоматизированный синтез нейроподобных структур и мо-делей идентификации нелинейных динамических процессов в Internet. – В кн.: Математические методы распознавания образов (МММРО – 9)/ Под ред. акад. РАН Ю.И.Журавлева. – М.: ВЦ РАН, 1999..

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ОРГАНЗАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМ ЭКСПЕРТИЗЫ ОБЪЕКТОВ ПРОМЫШЛЕННОЙ СОБСТВЕННОСТИ Ботуз С.П., Гвинепадзе А.Д.

(Федерального института промышленной собственности, Москва, e-mail: bsp_serg@pol.ru) Рассматриваются математические методы и модели для автоматизи рованного синтеза персонифицированных рабочих мест (АРМ) в заданной предметной области защиты и правового сопровождения объектов про мышленной собственности (ОПС: изобретений, полезных моделей, про мышленных образцов и т.п.). Данный файл набран с учетом указанных требований и может использоваться как шаблон.

Сформулированы общие и частные задачи защиты и правового со провождения ОПС в сети Internet/Intranet на примерах синтеза персонифи цированных АРМ для экспертизы состояния ОПС. Осуществлен систем ный анализ известных методов защиты и правового сопровождения ОПС в открытом сетевом пространстве Internet/Intranet.

Приведена систематизация методов государственного управления и стратегий защиты объектов интеллектуальной собственности на основе использования графо-аналитического исчисления, распределенных баз данных и баз знаний для экспертизы состояния ОПС.

Литература 1. Ботуз С.П. Теоретические основы и инструментальные средства графо-аналитического исчисления в интегрированной среде MatLab. / Проектирование научных и инженерных приложений в среде MatLab.

– М.: ИПУ РАН, 2002. с.29-33.

2. Ботуз С.П. Методы и модели экспертизы объектов интеллектуаль ной собственности в сети Internet. – М.: Солон-Р, 2002, – 320с.

3. Ботуз С.П., Гвинепадзе А.Д. Синтез нейроподобных структур для систем интерактивной генерации слоганов в Internet / Системные проблемы информационных технологий//. Ч.6. – М.:МГИЭМ, 2000.

АКТИВНЫЕ СИСТЕМЫ ПРАВОВОГО СОПРОВОЖДЕНИЯ СУБЪЕКТОВ И ОБЪЕКТОВ ИНТЕЛЛЕКТАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ В СЕТИ INTERNET/INTRANET Ботуз С.П.

(Федерального института промышленной собственности, Москва, e-mail: bsp_serg@pol.ru ИПУ им. В.А.Трапезникова РАН, Москва Москва, e-mail: nov@ipu.rssi.ru) Рассматриваются основные задачи синтеза активных систем анализа и разработки нормативно-правового обеспечения процессов сопровож дения и идентификации субъектов и объектов интеллектуальной собствен ности в сети Internet/Intranet.

Осуществлена формализация основных процессов сопровождения и идентификации субъектов и объектов интеллектуальной собственности в сети Internet/Intranet.

Приведены математические методы и модели для автоматизированно го синтеза соответствующих систем распределенного управления и кон троля систем защиты и правового сопровождения объектов промышлен ной собственности (ОПС: изобретений, полезных моделей и промышлен ных образцов).

Литература 1. Ботуз С.П., Новиков Д.А. Идентификация объектов и субъектов интеллектуальной собственности в сети Internet/ Труды II между нар. на-учн. конф. «Идентификация систем и задачи управления» (SICPRO ’03) 28–31 января 2003г. – М.: ИПУ РАН, 2000, с.2033-2041..

2. Ботуз С.П. Методы и модели экспертизы объектов интеллектуаль ной собственности в сети Internet. – М.: Солон-Р, 2002, – 320с.

3. Ботуз С.П. Автоматизированный синтез нейроподобных структур и мо-делей идентификации нелинейных динамических процессов в Internet. – В кн.: Математические методы распознавания образов (МММРО – 9)/ Под ред. акад. РАН Ю.И.Журавлева. – М.: ВЦ РАН, 1999..

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА С РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ ДАННЫМИ Буркова И.В., Погодаев Д.А.

(ИПУ им. В.А.Трапезникова РАН, Москва, Липецкий государственный технический университет, Липецк, е-mail: irbur27@mail.ru, dima_P@km.ru) Информационные системы нашли широкое применение при решении экономических и производственных задач самого разного профиля. Не исключением являются и образовательные учреждения.

Проблемы автоматизации деятельности подразделений Вуза эффективно могут быть решены на основе использования сочетания сетевых технологий с одной стороны, и использованием концепций распределенных баз данных, с другой. Это делает возможным создание единого информационного про странства с распределенной обработкой данных, санкционирование доступа к нему по сетям телекоммуникаций и реализацию системы с унифицированны ми средствами ведения баз данных (БД). При этом следует учесть, что:

- данные в естественной форме должны выражать структуру объектов предметной области и отношения между ними;

- фрагментальные представления данных должны располагаться на разнесенных серверах по принципу используемой информации;

- технология хранения и обработки данных должна осуществляться системами управления базами данных (СУБД), обладающими высо кой надежностью, производительностью и технологичностью.

- Эти свойства можно обеспечить реализацией в информационных сис темах Web-технологий и концепции распределенных баз данных при совместном использовании преимуществ реляционных и объектно ориентированных моделей [1]. Данная работа посвящена информаци онной системе, в которой реализована открытая распределенная ар хитектура с объектным представлением данных. Система использует современную технологию CORBA (Common Object Request Broker Architecture) [2] и разработана для поддержки интеграции различных объектных систем. Спецификация CORBA устанавливает принципы создания брокеров объектных запросов, которые и допускают такую интеграцию.

Организация информационной системы определена совокупностью программного обеспечения (ПО), функционирующего по единому прин ципу на удаленных узлах.

Лингвистическую основу системы составляет язык высокого уровня Java, с использованием пакета JDK 1.2.2., в который включена поддержка и реализация CORBA. Для упрощения построения графического пользова тельского интерфейса имеется возможность применения библиотеки JFC, входящей в состав JDK. Ядром системы на локальном узле является СУБД Oracle 8, для доступа к базе данных которой использовались интерфейсы JDBC, посредством взаимозаменяемых драйверов:

- ODBC-драйвер для Oracle (Microsoft);

- Java Native-драйвер для Oracle (Oracle Corp).

ПО информационной системы состоит из трех основных компонент:

клиентской, ORB-сервера и сервера БД. Эти компоненты системы функ ционируют на разнесенных ПЭВМ подключенных к локальной сети. Име ется возможность функционирования клиентской и ORB-сервера на одной ПЭВМ, а также возможен удаленный доступ клиентских приложений по сети Intranet.

Клиентская компонента относится к специальному программному обеспечению, основными функциями которого являются: поддержка поль зовательского интерфейса, передача данных ORB-серверу, обработка хра нимых знаний и выдача результатов обработки.

ORB-сервер является промежуточным звеном между клиентским ПО и сервером БД. Его основные функции: получение данных от клиентов и передача им результатов обработки знаний. ORB-сервер непосредственно взаимодействует с сервером БД и разделяет санкционированный доступ пользователей к базе данных системы. Сервер БД предназначен для обра ботки запросов ORB-сервера и решает задачи организации доступа к дан ным, резервного копирования и восстановления данных.

Система функционирует в многопользовательских многозадачных операционных средах Microsoft Windows с возможностью реализации вир туальной машины Java (JVM) и СУБД Oracle.

Информационная система обеспечивает возможность обмена объ ектной информацией между подразделениями Вуза (деканатами, кафед рами) для гибкого и разностороннего ее анализа.

Литература 1. Погодаев А.К. Объектный подход при проектировании информаци онных систем //Изв. вуз. Черная металлургия. 2001. №11. С.57-59.

2. Калиниченко Л.А., Когаловский М.Р. Стандарты OMG: язык опре деления интерфейсов IDL в архитектуре CORBA // Системы управ ления базами данных. 1996. №2. С.115-129.

ПРЕДПРОЕКТНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ АКТИВНЫХ СИСТЕМ Владиславлев П.Н., Юдицкий С.А.

(ИПУ им. В.А.Трапезникова РАН, Москва, e-mail: pnvladislavlev@mail.ru) При создании новых и реформировании существующих систем осо бое место занимает предпроектное моделирование, в ходе которого уста навливаются цели, поставленные перед системой, исследуются способы (сценарии) достижения целей, проводится бизнес-планирование реализа ции проекта и т.д., т.е. выполняется комплекс подготовительных работ, предшествующих проектированию. Предпроектное моделирование активных систем осуществляется системными аналитиками в тесном взаимодейст вии с предметными специалистами, играющими роль экспертов. Схема предпроектного моделирования активных систем представлена на рис 1.

Прямоугольниками (с непунктирным контуром) на схеме показаны последовательные этапы предпроектного моделирования: целеполагание, когнитивное (познавательное), операционное и потоковое моделирование.

Ромбики отображают принятие решения о способе продолжения моде лирования:

- повторение данного этапа с уточнёнными данными, сформирован ными экспертами, либо возврат к какому-нибудь из предыдущих эта пов (исходящая из ромбика горизонтальная стрелка);

- переходу к следующему этапу моделирования (исходящая вертикаль ная стрелка).

Собственно процесс проектирования и его связи с этапами пред проектного моделирования на рис. 1 изображены пунктиром.

На этапе целеполагания (выбора целей) [1] осуществляется поиск и изучение информации о системе и среде, в которой система функциони рует, формируется множество возможных альтернатив целевых решений и из их числа выбирается оптимальное. При этом используются данные, отображающие субъективные представления экспертов (экспертные дан ные): иерархия целей, шкала и коэффициенты их сравнительной значи мости;

ограничения на финансовые и временные ресурсы, определяющие достижимость целей. Отрицательный результат целеполагания (например, некоторые из выбранных целей противоречивы или недостижимы из-за ресурсных ограничений) говорит о необходимости коррекции экспертных данных и повторения процедуры целеполагания.

Рис.1. Схема предпроектного моделирования активных систем При когнитивном моделировании [2] в первом приближении опре деляются основные тенденции и стратегические сценарии развития системы, исследуются способы управления развитием, даётся общий прогноз степени достижимости поставленных целей. Экспертные данные включают: набор факторов, влияющих на развитие системы;

когнитивные карты, отобра жающие взаимовлияние факторов;

тенденции изменения факторов в началь ный момент моделирования (начальные тенденции). Когнитивное модели рование позволяет грубо оценить результаты целеполагания.

Операционное моделирование [3] бизнес-системы, развивая резуль таты когнитивного моделирования, исследует процессы, происходящие «внутри» системы на её стыке с внешней средой, на боле детальном (структурном) уровне. Термин «операционное моделирование» отражает тот факт, что процессы, протекающие в системах, состоят из отдельных действий, выполняемых в определённом порядке. Результатом этого этапа предпроектного моделирования является операционный сценарий систе мы, базирующийся на экспертных данных: наборе операций и их характе ристиках;

формальном описании событий, инициирующих переходы меж ду операциями;

формальном описании взаимной синхронизации между бизнес-процессами и т.д.

Завершающий этап предпроектного моделирования – потоковое мо делирование связан с исследованием динамики финансовых, информа ционных, материальных и иных потоков, циркулирующих в активной сис теме и между системой и внешней средой. Его результатом является так называемый потоковый сценарий системы.

Литература 1. Юдицкий С.А., Владиславлев П.Н. Технология выбора целей при проектировании бизнес-систем // Приборы и Системы. Управление, Контроль, Диагностика, 2002, №12.

2. Максимов В.И., Корноушенко Е.К. Аналитические основы приме нения когнитивного подхода при решении слабоструктурированных задач // Труды ИПУ РАН, т.2, М.: 1999.

3. Юдицкий С.А., Владиславлев П.Н. Технология сценарно-целевого моделирования при проектировании бизнес-систем. // Приборы и Системы. Управление, Контроль, Диагностика, 2003, №1.

ПРИМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОГО МЕТОДА ИДЕНТИФИКАЦИИ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ Воронин А.С., Кузнецов Л.А.

(Липецкий государственный технический университет, Липецк, e-mail: kuznetsov@stu.lipetsk.ru, a_s_voronin@mail.ru ) Информационный метод идентификации, основанный на использова нии критерия количества информации, является удобным инструментом для моделирования технологических процессов [2,3]. Идентификация осуществляется по массиву наблюдений за моделируемым процессом, ко торый может быть представлен как совокупность двух множеств соответ ствующих друг другу наблюдений, заданных на пространстве технологи ческих параметров X и пространстве показателей качества Y.

Пусть на пространстве Y задана замкнутая выпуклая область, которая разбивает множество наблюдений, заданных на пространстве Y на два подмножества: подмножество наблюдений, попавших в область – Y+ и подмножество наблюдений, не попавших в область – Y-. Целью иденти фикации является нахождение такого разбиения множества наблюдений, заданных на пространстве X на подмножества X+ и X-, которое имело бы максимальное значение критерия количества информации относительно заданного разбиения множества Y. Количество информации между раз биениями пространств X и Y может быть вычислено следующим образом [1]:

P(X+Y+ ) P(X+Y- ) I(X+,Y+) = P(X+Y+ )ln + P(X+Y-)ln + P(X+ )P(Y+ ) P(X+)P(Y-) (1) P(X-Y+) P(X-Y-) + P(X-Y+) ln + P(X-Y-)ln P(X-)P(Y+) P(X-)P(Y-) Применительно к задаче управления качеством, подпространство Y+ может быть интерпретировано как требования потребителя к значениям показателей качества, а подпространство X+ – как оптимальная техно логия, выполнение которой обеспечивает наибольшее удовлетворение тре бований потребителя. Для задания технологии используется функцио нальный метод, основывающийся на описании области, задающей подпро странство X+, функцией принадлежности:

0, xi X+ + (2) FaX,...,a (xi) = 1 k 1, xi X+ где xi - наблюдение на пространстве X, проверяемое на принадлежность к X+, a1,..., ak - некие параметры, однозначно задающие область.

+ Если выразить критерий количества информации через FaX,...,a, то мы 1 k получим задачу многомерной нелинейной оптимизации с целевой функци ей, задаваемой выражением (1) и переменными a1,..., ak. Данная задача может быть решена любым из существующих неградиентных методов.

Необходимо отметить, что оптимизируемая целевая функция часто имеет немалое количество локальных максимумов, поэтому особое внимание должно быть уделено выбору начальной точки и начальных шагов измене ния переменных.

Помимо параметров a1,..., ak, для области, выделяющей подпростран ство X+, задается также характерная «центральная» точка на пространстве X, которая необходима для возможности выработки наилучшего управ ляющего воздействия для случая, когда значения технологических пара метров выходят за пределы осуществляемой технологии. Это управляю щее воздействие должно осуществляться вдоль вектора от текущей точки до «центральной точки».

На основании описанного метода идентификации разработан проект автоматизированной системы управления качеством. Результатом иденти фикации оптимальной технологии в этой системе является объект – экзем пляр класса, задающего тип функционального представления идентифици руемой технологии. Этот объект способен в случае невыполнения найденной технологии по текущим значениям технологических парамет ров вырабатывать управляющее воздействие, позволяющее вернуть значе ния технологических параметров в рамки оптимальной технологии.

Литература 1. Колмогоров А.Н. Теория информации и теория алгоритмов./Отв.

ред. Ю.В. Прохоров. М.: Наука, 1987. – 304 с.

2. Кузнецов Л.А. Введение в САПР производства проката. М.: Метал лургия, 1991. – 112 с.

3. Кузнецов Л.А. Гибкое управление технологией производства прока та // Известия вузов. Черная металлургия. 1995. №7. C. 29 – ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ КОМПЛЕКСА ВЗАИМОСВЯЗАННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ Ганиев С.Р.

(ИПУ им. В.А.Трапезникова РАН, Москва, e-mail: irbur27@mail.ru) Необходимость радикальных преобразований и практика массовой реструктуризации управления бизнесом определили тот повышенный интерес, который проявляется сегодня как на Западе, так и в России к ими тационному экономико-математическому моделированию. Методы и под ходы этой методологии воспринимаются сегодня как мощный и перспек тивный инструмент конструирования и последующего исследования сложных бизнес – процессов и систем.

Практика применения имитационных моделей открыла новые воз можности по концептуальному анализу проблем управления бизнесом и принятия решений, сокращению сроков разработки перспективных пилот ных проектов, организации эффективного и оперативного сопровождения сложных корпоративных приложений.

Одним из рациональных подходов для полной и детальной разработ ки экономико-математической модели и разработки инвестиционных про грамм для комплекса взаимосвязанных предприятий может быть создание системы взаимосвязанных моделей предприятий входящих в комплекс с вертикальными и горизонтальными связями, а также итеративных проце дур формирования управленческих решений.

Модели в системе могут быть различных уровней агрегирования и по сути: имитационные и оптимизационные, используется имитационно – оптимизационный подход, который позволяет эффективно применять как оптимизационные, так и имитационные с учетом преимуществ и недостат ков той или иной модели, а также от степени детализации и важности от дельных блоков в модели комплекса взаимосвязанных предприятий.

Одним из сложных в построении модели предприятия, отражающего стра тегические и тактические решения, является учет состояния внешней среды.

Количество вариантов состояния внешней среды может варьироваться. Нена дежность наступления того или иного события или состояния окружающей сре ды имеет различные формы. В случае, если имеется несколько вариантов буду щего развития окружающей среды и/или обусловленных экономических результатов, имеет место или ситуация риска, или ситуация неопределенности.

Одним из универсальных и гибких программных комплексов, кото рый позволяет учесть все вышеперечисленные особенности и сложности в построении экономико-математической модели комплекса взаимосвязан ных предприятий и самих предприятий, является «ТЭО-ИНВЕСТ».

Данная программа позволяет создать экономико-математическую мо дель предприятия, используя имитационно-оптимизационный подход с отражением технологических и финансовых особенностей предприятия.

Гибкий интерфейс позволяет созданную имитационную модель встроить в состав оптимизационной или имитационной модели, разрабо танной на базе других программных приложений, а также использовать программу как одним из модулей в составе корпоративной сети.

«ТЭО-ИНВЕСТ» разработан сотрудниками Института проблем управления РАН и зарекомендовал себя положительно во многих крупных российских компаниях.

Таким образом, имитационное моделирование комплекса представ ляет основу для создания новых технологий, которые могут быть встроены в общий информационный контур управления финансовыми потоками на предприятии. Модель предприятия имитирует и поддерживает те функции управления, которые в настоящее время на предприятии решаются глав ным образом на интуитивном уровне.

Выделим основные функции управления, которые способна поддер живать имитационная модель предприятия:

- отображение проблемной ситуации, прояснение ситуации, выявление и оценка скрытых факторов;

- формирование вариантов финансовых стратегий, получение результа тов реализации стратегий, получение итогового рейтинга вариантов решений;

- планирование денежных потоков на предприятии, формирование графиков платежей, доходов и расходов по различным вариантам ре шений;

- оценка экономических, финансовых, бюджетных показателей при различных вариантах решений.

Применение метода моделирования является эффектным средством имитирования кризисных ситуаций на предприятии, определяемых внеш ними факторами.

Литература 1. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К. Оптимизация развития структур крупномасштабных систем. – М., Препринт / ИПУ РАН МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ СТРУКТУРНОЙ ПЕРЕСТРОЙКОЙ В ЖИЛИЩНО КОММУНАЛЬНОМ ХОЗЯЙСТВЕ Глазунов С.Н.

(ИПУ им. В.А.Трапезникова РАН, Москва, e-mail: gsn3@mail.ru) Представленный доклад является продолжением работ автора по ана лизу эффективности функционирования городского жилищно коммунального хозяйства (ЖКХ) в зависимости от структуры жилого фонда. В [1] показано, что сложившаяся в современной России структура типов (форм собственности) городского жилья является далеко не опти мальной, более того, представляет серьезные препятствия на пути повы шения качества предоставляемых ЖКХ-услуг. Одной из насущных задач жилищно-коммунальной реформы является структурные преобразования, т.е. переход от существующей структуры к более эффективной, в соответ ствии с некоторым критерием на основе оценок эффективности различных типов городского жилья.

Модель представляет собой набор < n (t), c (t), y(t), Ф>, где n(t) = (n1(t),...,nm (t)) – вектор структуры, ni(t) – количество жилья i-го типа;

c(t) = (c1(t),...,cr (t)) – вектор управления;

y(t) = E(n1(t),..., n (t)) – m функция эффективности (полезности) структуры n(t), t = 0,1,2,…- дис кретные моменты времени, Ф – функция перехода.

Уравнения функционирования (функция перехода Ф) модели сле дующие:

n(t +1) = n(t) + c(t)B(t) ;

m y(t) = ni (t), ei N(t) i= где B(t) – m x r матрица приращений, вычисляемая на основе данных о приросте населения и распределении доходов;

ei – эффективность i-го типа m жилья, ei > 0, N(t) = (t). Задача заключается в синтезе допустимого ni i= управления c(t), переводящего структуру n(0) n(t ) с условием дости k жения в точке tk максимума функции y(t). В работе исследуются свойства преобразования Ф, получены достаточные условия сходимости последова тельности {y(t), t=0,1,2,…} к максимуму с учетом ограничений.

Литература 1. Глазунов С.Н. Об оценке эффективности функционирования жи лищно-коммунального хозяйства в зависимости от структуры соб ственности на жилье // Автоматика и телемеханика, 2003, № 9.

НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ ТЕХНОЛОГИИ ПРОИЗВОДСТВА Домашнев П.А., Кузнецов Л.А.

(ЛГТУ, Липецк, e-mail: phantom@lipetsk.ru) Обычно процесс производства продукции состоит из нескольких эта пов (в металлургии – переделов) составляющих сквозную технологию производства. Свойства конечной продукции являются функцией парамет ров технологических режимов и свойств сырья всех этапов. Поэтому, на каждом этапе перед технологами возникает сложная задача выбора техно логического режима оптимального в смысле поставленной задачи и позво ляющего получить качественную конечную продукцию.

Для решения данной задачи можно использовать подход, предложен ный в [1]. В качестве модели сквозного технологического процесса удобно использовать нейросетевую модель [2]: Y = Ф(X,U), где Ф(X,U) – нейрон ная сеть, представляющая собой суперпозицию нейросетевых моделей каждого из K этапов сквозной технологии:

(1) (X, U) = K (WK, XK, U ), WK = K-1(WK-1, X, YK-1), K K- где Xi и Ui – вектора свойств сырья и технологических параметров i-го этапа, а i (•) – подсеть описывающая i-ый этап. Пусть (i, j) (•) – это подсеть, описывающая этапы с i-го по j-ый, а X(i, j) и U(i, j) – вектора свойств сырья и технологических параметров этих этапов, тогда:

(2) (X, U) = (i,K) (Wi, X(i,K), U(i,K) ), Wi = (1,i-1) (X(1,i-1), U(1,i-1) ), где этапы с первого по (i-1)-ый уже реализованы. Пусть в качестве крите рия оптимальности выбрана задача получения свойств продукции наибо лее близких к заданным Y*. Тогда задача нахождения оптимального тех нологического режима для сквозной технологии примет вид:

m yi - y* i Найти min ( ) i X,U yi - yi i= Y = (X, U);

(3) y yi yi, i =1..m;

, i i u ui ui, i =1..n;

x xi xi, i =1..l.

i где Y = (y1,..., ym ), X = (x1,..., x ), U = (u1,..., u ), yi и yi – минимально l n и максимально разрешенные значения i-го свойства продукции взятые из технологических указаний, xi и xi – минимально и максимально воз можные значения i-го свойства сырья (определяются имеющимся набором сырья), а ui и ui – минимально и максимально возможные значения i -го параметра технологического режима, определяемые, например, ресурсами агрегатов, коэффициенты рассчитываются исходя из объемов отбра i ковки продукции по i -му свойству, как показано в [3].

Решение этой задачи позволит рассчитать оптимальные технологиче ские режимы для каждого этапа сквозной технологии. Но после реализа ции j-го этапа необходимо проводить коррекцию технологических режи мов последующих этапов с учетом полученных свойств промежуточной продукции. Тогда задача (3) примет вид:

m yi - y* i Найти min ( ) i X( j+1,K ),U( j+1,K ) i=1 - yi yi Y = ( j+1,K) (Wj+1, X( j+1,K), U( j+1,K) );

(4), w =,i =1..k;

j+1,i j+1,i y yi yi, i =1..m;

i u ui ui, i = n..n;

i j xi xi xi, i = l j..l.

где Wj+1 = (w,..., w ) – вектор свойств продукции j-го этапа.

j+1,1 j+1,k Для решения задач (3) и (4) модифицированные методы условной оп тимизации, учитывающие структуру нейросетевой модели.

Оперативное решение задачи (4) на каждом этапе: 1) поможет техно логам принять решение о необходимых режимах производства;

2) позво лит исправить ошибки в производстве, допущенные на предыдущих эта пах;

3) позволит уменьшить стоимость брака, за счет своевременного прекращения обработки изделий заведомо влекущих производство некаче ственной продукции.

Литература 1. Кузнецов Л.А. Введение в САПР производства проката. М.: Метал лургия. 1991.-112 с.

2. Кузнецов Л.А., Домашнев П.А. Сетевая модель многоэтапного технологического процесса / Сборник научных трудов международ ной конференции «СССУ/HTCS `2003» Воронеж 2003. Т. 2. С. 191 196.

3. Погодаев А.К. Адаптивные методы определения приоритетов пока зателей качества металлопродукции / Известия вузов. Черная метал лургия. 2002. №7. С. 51-53.

СТРАТЕГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ УПРАВЛЕНИЯ КОРПОРАТИВНОЙ НЕДВИЖИМОСТЬЮ Захарченко В.В., Соловьев М.М.

(Институт проблем передачи информации РАН, Высшая школа приватизации и предпринимательства – Институт, Москва, E-mail: soloviev@iitp.ru) Проблему стратегического управления в организации, привлекающую сегодня все большее внимание, как правило, связывают со значительными горизонтами времени, сочетая такие категории, как стратегическое плани рование, прогноз, долгосрочные программы и генеральные планы разви тия, сценарии изменений. Считается, что стратегический подход подразу мевает не точный состав мероприятий, контрольные установки и цифры, а концептуальные направления развития организаций и изменений в их ха рактеристиках, оценку рациональных направлений управленческих дейст вий в условиях не столько сложившихся, сколько возможных в перспекти ве. В основном стратегические построения оперируют с миссией и целями организации, структурными схемами управления, системными исследова ниями внешней и внутренней среды, маркетинговой политикой. Из ре сурсной проблематики первенство отдается стратегическим направлениям работ с персоналом и финансами, новым информационным ресурсам и технологиям. И в несоразмерно меньшей степени затрагиваются стратеги чески аспекты управления недвижимыми ресурсами организаций, стои мость которых для корпоративных структур, объектов реального сектора экономики, крупных собственников, может составлять более половины стоимости всех активов организации, достигая многих десятков и сотен миллионов долларов [1, 2].

В работе, на основе, главным образом, зарубежных публикаций по следних лет (журналов Facilities, Property Management, Corporate Real Es tate Management, материалов конференций RICS и др.), рассмотрены новые подходы к проблеме стратегического управления недвижимостью. Это подходы, в ряде случаев позволяющие изменить точку зрения на недви жимость, как на обременительный и чисто затратный ресурс, раскрыть возможности этого ресурса давать конкурентные преимущества организа циям, его имеющим и с ним активно оперирующим.

Следуя современным тенденциям управления, ресурсы недвижимости организаций предлагается трактовать в расширенном смысле – как базовый компонент инфраструктуры организации, как пространственный ресурс ее деловой активности, жизнедеятельности персонала. Актуальной при этом является разработка моделей и механизмов увязки стратегических аспектов достижения целей организации и места в них пространственных ресурсов организации, первенствующего развития ее инфраструктуры. Характерным для западной практики стратегического подхода к управлению недвижимо стью крупных корпораций стало концептуальное лидерство государства как одного из крупнейших собственников. Именно поиски эффективных реше ний в сфере управления собственностью общественного сектора вызвали к жизни такие получившие признание механизмы, как частная финансовая инициатива, партнерство общественного и частного сектора (получившее развитие в более общих схемах партнерства крупных собственников). Эти же поиски существенно повлияли на развитие и использование в общест венном секторе таких современных механизмов, как интегральное предос тавление услуг, продажи с обратной арендой, портфельное управление не движимостью, обеспечение гибкости и управляемости недвижимых ресурсов в течение всего жизненного цикла организации и т.д.

В работе рассматриваются вопросы возможного использования опыта разработки и функционирования названных механизмов для отечествен ной практики государственного собственника и развивающихся корпо ративных структур с учетом специфики условий текущих и в перспективе.

В частности, обсуждаются проблемы правового статуса и управляемости объектов недвижимости, необходимых для выполнения функций и дости жения целей собственника, оценки и переоценки недвижимости, причем как с позиций обеспечения оперативных процессов управления (регистра ции, бухгалтерского учета, инвентаризации и налогообложения), так и стратегических изменений в структурах собственности.

Литература 1. Гровер Р., Соловьев М.М. Управление недвижимостью. – М.:

ВШПП, 2001. – 368 с.

2. Коттс Д. Управление инфраструктурой организации / Пер. с англ. – М.: ОАО «Типография «НОВОСТИ», 2001. – 597 с.

ХУДОЖЕСТВЕННЫЕ ИНТЕРНЕТ АУКЦИОНЫ Зубарева Т.В.

(Американский университет, Вашингтон, США, e-mail: tz3689a@american.edu) Введение Процессы компьютерной революции в числе прочих затронули и один из самых консервативных рынков – рынок искусства. Главные черты, характеризующие революционные преобразования, это: глобализация, де мократизация рынка искусства, изменение соотношения сил на рынке и ряд других преобразований.

Художественные аукционы, как один из подразделов рынка искусст ва, с внедрением телекоммуникационных и, в особенности, Интернет тех нологий все в большей мере представляют собой активные системы.

1. Художественные Интернет аукционы Первыми заметными подвижками на рынке искусства стало:

- создание собственных сайтов известнейшими традиционными аукци онными домами: Сотби и Кристи, - создание художественных подразделов в системах электронных про даж: Ebay, Amazon и др., - приобретение бурно развивающимися компаниями электронных про даж классических художественных компаний.

Процесс этот противоречивый и неоднородный (намечаются и рас торгаются контракты между компаниями, одни перспективы неожиданно сменяются другими), и корни его уходят с одной стороны в многовековую историю традиционных художественных аукционов[1], с другой – в ко роткую, но весьма насыщенную историю Интернет аукционов, которая только пишется.

2. Программное обеспечение Интернет аукционов Эффективное ведение электронной коммерции в числе прочего тре бует разработки специального программного обеспечения.

Хорошим примером программ помогающих управлять Интернет аук ционами является только что выпущенная в свет компанией DoubleClick программа SiteAdvance [2], позволяющая обрабатывать информацию о поведении посетителей и покупателей Интернет аукционов и позволяющая разрабатывать динамические схемы влияния и управления Интернет поку пателем. Эта программа позволяет измерять эффективность онлайновых компаний и компаний, предоставляющих услуги электронной почты, и их адаптации в реальном масштабе времени, она не только помогает опреде лить, что происходит в виртуальном рыночном пространстве, но и помога ет прогнозировать почему происходят те или иные процессы и что именно стоит за решениями, принимаемыми Интернет покупателями. Если у тра диционных аукционных домов не было возможности контролировать, что делали покупатели до аукциона и куда они шли после аукционных торгов, на какие именно произведения искусства клиенты смотрели и на протяже нии какого периода времени, какой максимальный бид выставлял каждый из участвовавших в торгах, то практически все Интернет аукционы и Ин тернет галереи-магазины составляют полные базы данных о поведении своих покупателей. Сейчас вся эта информация о поведении зарегистриро ванных пользователей виртуальных аукционов собирается, обрабатывает ся, анализируется и на ее основе психологами, социологами, бизнес спе циалистами могут разрабатываться уникальные маркетинговые стратегии по управлению Интернет рынком.

Литература 1. De Marchi N. and Goodwin C.D.W. Economic Engagements with Art // Annual Supplement to Volume 31, History of Political Economy, Edited by, Duke University Press, Durham and London, 1999.

2. http://www.doubleclick.com/us/product/marketing/siteadvance/ АНАЛИЗ РЯДОВ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ФУНКЦИОНАЛОВ ОТЛИЧИЯ Иванова Т.В., Киселева Т.В.

(Сибирский государственный индустриальный университет, Новокузнецк, е-mail: kis.siu.sibsiu.ru) Предлагается подход, использующий целенаправленное разложение структуры сложных динамических сигналов на более простые состав ляющие, выделение моментов существенного изменения статистических свойств на реализациях данных. Разложение реализаций исследуемой пе ременной на высоко- и низкочастотную составляющие, а также раздельное описание их структуры значительно повышает эффективность определе ния моментов изменения свойств сигнала.

Распознавание момента изменения однородности структуры реали зации переменной осуществляется путем фиксирования особых точек, ко торые соотносятся с моментами наиболее значительного изменения кон кретных свойств этой переменной. Для определения координат особых точек используются методы локального анализа динамической последо вательности данных, основанные на применении функционалов отличия.

Моменты изменения определенных свойств исследуемой переменной на ходятся на основе анализа реализаций соответствующих функционалов отличия:

(1) Ф( ) = F(, + m / 2) - F( - m / 2, ), представляющих собой разность численных значений некоторых характе ристик F( ) двух соседних скользящих участков, длительностью m/2 зна чений на реализации переменной. Введение этих функционалов позволяет получить реализации информативных признаков;

локальные экстремумы на графиках Ф( ) фиксируют местонахождение и вид тенденции на исход ной реализации.

При формировании функционалов отличия необходимо ориентиро ваться на идеи структурных связей с явным временем, когда структурные связи подбираются из условия инвариантности относительно неинфор мативных, с точки зрения поставленной задачи исследования, значений переменной. Другими словами, каждый функционал отличия должен отра жать вполне определенное свойство полезного сигнала.

При определении координат особых точек с использованием функ ционалов отличия важно правильно выбрать длину отрезка скольжения m, охватывающего два смежных участка одинаковой длины m/2, для которых рассчитываются численные характеристики F. Отметим, что для повыше ния надежности определения особых точек необходим многовариантный подход, который предполагает использование сразу множества функцио налов отличия или иных методов распознавания.

ОЦЕНИВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ШИХТОВКИ КОНВЕРТЕРНОЙ ПЛАВКИ Иванова Т.В., Киселёва Т.В.

(Сибирский государственный индустриальный университет, Новокузнецк, e-mail: sveta_as@mail.ru) Введение При создании автоматизированных технологических комплексов ак туальной остаётся проблема последовательного анализа и совершенство вания организационного механизма, направленного на обучение и стиму лирование деятельности человека. Необходимо достоверно оценивать фактический трудовой вклад каждого из них, отражая, в первую очередь, эффективность вырабатываемых управляющих решений.

Для такого рода автоматизированных технологических комплексов целесообразен многоканальный организационный механизм с параллельно функционирующими каналами выработки решений. Основным условием взаимодействия отдельных каналов является наличие чётких стимулов для ведущего и вспомогательного персонала в зависимости от качества фор мируемой информации и сравнительной эффективности вырабатываемых отдельными каналами решений.

В последнее время в связи с использованием современной ЭВМ у технолога, входящего в натурнозамкнутый канал и реализующего свои решения на натурном объекте, появилась возможность прямого общения с ЭВМ посредством дисплеев, установленных в цехе. При введении в ЭВМ принятых им решений, необходимых для оценивания результатов работы модельнозамкнутого канала с помощью приообъектно-пересчётной моде ли, а также для определения эффективности принятых каналами решений, вносятся активные ошибки, искажающие решения, реализованные на на турном объекте.

Для предотвращения подобных ошибок необходимо совершенст вовать используемые в существующей системе оценочные показатели, в частности, следующего вида:

(1) ПН(i) = ЭН(i) + d1ЭМ(i) – d2[ЭН(i) – ЭМ(i)]2, где ЭН и ЭМ – выраженные в относительных единицах эффективности ра боты натурно- и модельнозамкнутого каналов;

d1, d2 – весовые коэффици енты, причём d1 > d2 > 0.

Суть такого показателя сводится к следующему. Модельнозамкнутый управляющий канал вырабатывает и сообщает натурнозамкнутому каналу свои управляющие решения. После реализации на натурном объекте реше ния натурнозамкнутого канала и получения результатов реализации этого решения рассчитываются результаты работы модельнозамкнутого канала.

Такого рода оценочный показатель повышает заинтересованность производственного персонала в увеличении не только его собственной эффективности, но и эффективности решений модельнозамкнутого канала.

При этом последняя составляющая оценочного показателя способствует активному взаимодействию модельно- и натурнозамкнутого каналов.

Исследование коэффициента d В оценочном показателе типа (1) коэффициент d2 является нелиней ным. Поэтому в докладе особое внимание уделяется исследованию значе ний этого коэффициента. Установлено, что он зависит от квадрата разно сти (ЭН(i) – ЭМ(i)). Чтобы найти аналитическое выражение зависимости d от (ЭН(i) – ЭМ(i))2, нужно аппроксимировать её. По реализации этой опера ции в табличном редакторе Microsoft Excel получены следующие линии тренда: полиномиальная (26) порядка (Y2, Y3, Y4, Y5, Y6), экспоненциаль ная Yэ, линейная Yл и показательная Yп:

(2) Y6=6126,7х6–18169х5+20822х4–11683х3+3384,5х2–464,62х+26,57;

(3) Y5=-1915,7х5+4888,7х4–4553,2х3+1907,3х2–355,5х+25,02;

(4)Y4=539,84х4–1159,2х3+834,86х2–235,23х+22,8;

(5)Y3=-152,87х3+265,27х2–135,09х+20,24;

(6)Y2=59,85х2–69,49х+17,32;

(7)Yэ=9,62e-4,53х;

(8)Yл=-22,96х+13,06;

(9)Yп=0,5х-0,85.

Здесь Yj – коэффициент оценочного показателя d2, х – (ЭН(i) – ЭМ(i))2.

Для определения наилучшей линии тренда рассчитывается среднемо дульное отклонение для каждой из них. Результаты расчёта представлены в таблице.

Таблица – Результаты исследования различных линий тренда.

Линей Полиномиальная линия тренда Экспоненци- Показа ная ли порядка альная ли- тельная ли ния ния тренда 6 5 4 3 2ния тренда тренда 7,3 3,3 3,7 4,3 5,1 3,963, Как видно из полученных результатов, наилучшей является показа тельная линия тренда. Окончательно с учётом нелинейности коэффициен та d2 оценочный показатель принимает следующий вид:

(10) ПН(i) = ЭН(i) + d1ЭМ(i) – 0,5[ЭН(i) – ЭМ(i)]-0,7.

УЛУЧШЕНИЕ ОТНОШЕНИЯ СИГНАЛ/ШУМ ДЛЯ ПЬЕЗОКВАРЦЕВЫХ ДАТЧИКОВ СОСТАВА ВЕЩЕСТВ В ПОТОКЕ ЖИДКОСТИ Кузнецов Л.А., Милонов М.В.

(Липецкий государственный технический университет, Липецк, e-mail: mike@stu.lipetsk.ru) Введение Пьезокварцевое микровзвешивание – чрезвычайно точный и удобный инструмент для определения концентраций веществ в газообразных и жидких средах. Кристаллы с AT срезом частотой 10 МГц обладают массо чувствительность порядка 0,24 Гц/нг. Такие высокие характеристики обу славливают их применение в области биоаналитики, медицины, в составе систем мониторинга окружающей среды и т.д. Одной из наиболее активно изучаемых областей применения пьезокварцевых датчиков является изме рение содержания веществ проточно-инжекционным методом. Определе ние малых концентраций затруднено из-за броуновского движения моле кул жидкости и возмущений в продольных ламинарных потоках, возникающих над поверхностью пьезокварцевого резонатора [1]. Такое влияние выражается в виде повышенного частотного шума, который усу губляется неравномерностью движения жидкости по гидравлической сис теме установки. Предлагаемый метод, позволяет уменьшить частотный шум, не затрагивая при этом полезный сигнал. Достигается существенное повышение отношения сигнал/шум измеренного частотного сигнала и по вышение порога обнаружения веществ.

Предлагаемый подход Согласно работам Занга (Zhang) и Фенга (Feng) [2], при контакте пье U зокварцевого датчика с внешней средой k = = const, где U – из c FL менение напряжения на электродах кварца, а FL - изменение резонансной частоты вследствие демпфирующего воздействия среды, в данном случае, жидкости. k зависит исключительно от параметров кварцевого резона c тора: площади электродов, резонансной частоты и не изменяется при кон такте с жидкостью. Измерив частоту и напряжение, можно определить изменение частоты, происходящее вследствие осаждения дополнительной массы на резонатор и воздействия жидкости, авторами Предложены мето ды разделения частотного сигнала и фильтрации шума, не снижающие полезный сигнал.

Выводы Уменьшение частотного шума вследствие колебаний свойств жидко сти и броуновского движения является актуальной проблемой при детек тировании малых количеств веществ методом пьезокварцевого микро взвешивания. Метод раздельной фильтрации шума, базирующийся на характеристической теории демпфирования, позволил существенно улуч шить отношение сигнал/шум измеренного частотного сигнала и повысить порог обнаружения веществ.

Литература 1. A. Janshoff, H.-J. Galla, C. Stainer, Piezoelectric Mass-Sensing Devices as Biosensors – An Alternative to Optical Biosensors? Angew. Chem. Int.

Ed. 2000, 39, 4004-4032.

2. C. Zhang, G. Feng, Contributions of amplitude measurement in QCM sensors. IEEE Trans. 1996, UFFC 43, 942- ОБ АЛГОРИТМЕ ОПТИМИЗАЦИИ СХЕМ БАЗ ДАННЫХ Кузнецов Л.А., Овчинников В.В., Погодаев А.К.

(Липецкий государственный технический университет, Липецк, е-mail: pak@stu.lipetsk.ru) Решение большого спектра технологических и экономических задач, как правило, базируется на обработке хранимых данных. Информацион ные системы, использующие концепциюбаз данных (БД), обычно проек тируются на основе изучения и семантического описания предметной об ласти, что не всегда оказывается эффективным из-за субъективных оши бок и информационных упущений. На сегодня эффективность процесса проектирования баз данныхво многомопределяется опытом и способно стями проектировщика. Возникает естественное желание автоматизиро вать процесс построения оптимальной схемы БД.

Известна традиционная постановка задачи синтеза схемы T по мно жеству функциональных зависимостей F [1,2]. Алгоритм решения этой задачи известен как алгоритм Бернштейна [2]. Он основан на вычислении редуцированного базиса G для F и объединении зависимостей базиса с эквивалентными левыми частями в отношения. Существует несколько улучшений этого алгоритма, заключающихся в минимизации множеств ключевых и неключевых атрибутов. Во всех модификациях этого алго ритма объем базы данных получается больше минимально необходимого, т.к. не учитываются мощности активных доменов атрибутов. В связи с этим формулируется альтернативный подход к оптимизации схемы, бази рующийся на учете мощностей активных доменов. В рамках этого подхода исходное множество функциональных зависимостей трансформируется путем полного упрощения левых и правых частей. Для этого добавляются атрибуты, полученные агрегированием некоторых из совокупностей ис ходных атрибутов, участвующих в левых и правых частях зависимостей.

Строится редуцированный базис исключением всех транзитивных зависи мостей. Схема, соответствующая такому базису, находится в 5НФ. По приведенному базису строится оптимальная схема с учетом мощностей атрибутов.

Программно реализованный алгоритм оптимизации структуры БД со стоит из следующих последовательно выполняемых шагов.

- В правых частях зависимостей, удаление избыточных зависимостей и посторонних атрибутов: упрощение правых частей;

удаление посто ронних атрибутов из левых частей;

удаление повторяющихся зависи мостей.

- Добавление зависимостей, правые части которых участвуют в качест ве левых частей других зависимостей. Агрегирование сложных левых и правых частей: поиск левых частей всех зависимостей;

поиск для атрибутов входящих левых частей;

поиск входящих левых частей для каждой левой части;

добавление зависимостей, правые части которых участвуют в других зависимостях в качестве левых частей.

- Получение множества зависимостей с простыми левыми и правыми частями: агрегирование сложных левых и правых частей зависимо стей;

агрегирование сильно связанных подграфов (циклов);

удаление повторяющихся зависимостей;

удаление транзитивных зависимостей.

- Вычисление оптимальной схемы базы данных.

Предложенный алгоритм формирует базис, который можно наглядно представить в виде графа, и позволяет получить базу данных с мини мальной информационной избыточностью.

Работа финансируется Российским Фондом Фундаментальных Исследований в виде грантов № 03-01-96487, № 03-01- Литература 1. Буслик Н. Н. Об одном алгоритме оптимизации схемы реляционной базы данных // Программирование. 1993. №3. С.40-47.

2. Bernstein P. A. Synthesizing Third Normal Form Relations from Func tional Dependencies // ACM TODS – 1976. №4. P.30-38.

МОДЕЛИ ДОГОВОРНЫХ ОТНОШЕНИЙ В УПРАВЛЕНИИ ПРОЕКТАМИ Лысаков А.В.

(ИПУ им. В.А.Трапезникова РАН, Москва, e-mail: zal@ipu.ru) Управление проектами [4], как управление изменениями, является на сегодняшний день интенсивно развивающейся областью теории управле ния, результаты исследований в которой находят широкое применение на практике. В крупных проектах, как правило, участвует значительное число исполнителей (агентов), взаимодействие которых с заказчиками (центра ми) регламентируется договорами [1, 2]. Несмотря на наличие множества исследований процессов и результатов договоров и переговоров (как в экономике, так и в теории принятия решений), на сегодняшний день от сутствует целостная картина возможных механизмов управления договор ными отношениями в проектной деятельности. Поэтому актуальной пред ставляется разработка теоретико-игровых и оптимизационных моделей договорных отношений в управлении проектами, которые позволяли бы учитывать целенаправленность поведения субъектов договорных отноше ний, а также ставить и решать задачи синтеза эффективных механизмов управления договорными отношениями в управлении проектами.

Можно выделить три общих аспекта описания договорных отноше ний. Первый соответствует правовым нормам, регламентирующим взаи модействие договаривающихся сторон, то есть институциональным огра ничениям. Второй аспект – аспект принятия решений, с точки зрения которого в настоящей работе рассматриваются механизмы управления договорами, то есть модели и методы (процедуры) принятия решений уча стниками договорных отношений. И, наконец, третий аспект – автомати зация управления договорами (регистрация, хранение, обработка и т.д.

соответствующей информации).

Выделим следующие общие задачи принятия решений в рассматри ваемой области – принятие решений относительно: параметров договора;

структуры и содержания договоров (планирование);

выбора контрагентов;

оперативного управления, которое включает как собственно управление договорами, так и оперативное управление деятельностью исполнителя со стороны заказчика;

контроля за исполнением и завершения договора.

При рассмотрении моделей и методов принятия решений относитель но параметров договора основной акцент делается на согласовании инте ресов [3] участников (сторон) договора в рамках теоретико-игровых моде лей. Имея решение задачи определения параметров конкретного договора, можно ставить и решать как задачи планирования (определения оптималь ного или рационального при заданных ограничениях набора договоров, их содержания и т.д.), так и задачи выбора контрагентов и оперативного управления.

Литература 1. Гаврилов Н.Н., Карамзина Н.С., Колосова Е.В., Лысаков А.В., Цветков А.В. Анализ и управление проектами. Практический курс:

Учебное пособие. М.: Изд-во Рос. экон. акад., 2000. – 114 с.

2. Гаврилов Н.Н., Колосова Е.В., Лысаков А.В., Новиков Д.А., Цветков А.В. Теоретико-игровые модели договорных отношений / Труды Инженерно-экономического института. М.: Изд-во Рос. экон.

акад., 2000. – 428 с., стр. 103 – 113.

3. Новиков Д.А. Стимулирование в организационных системах. М.:

Синтег, 2003. – 312 с.

4. Управление проектами: справочное пособие / Под ред. И.И. Мазура, В.Д. Шапиро. М.: Высшая школа, 2001. – 875 с.

МАРКОВСКИЕ ПРОЦЕССЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ: ЭКСПЕРТНО СТАТИСТИЧЕСКИЙ ПОДХОД Мандель А.С.

(ИПУ им. В.А.Трапезникова РАН, Москва, e-mail: manfoon@ipu.rssi.ru) 1. Постановка задачи Рассматривается однородный марковский процесс принятия решений [1] с дискретным временем на конечно-шаговом интервале длины N. Про цесс характеризуется наблюдаемой фазовой траекторией {xn, n=0, 1,..., N} и набором принимаемых на каждом шаге решений {dn, n=0, 1,..., N-1}.

Предполагается, что xnX={x(1),x(2),...,x(K)} n 0, N и dnD={d(1),d(2),...,d(L)} n 0, N -1. Критерием выбора последовательности управляющих реше ний {dn, n=0, 1,..., N-1} является достижение минимума аддитивного N- функционала G = (xn, dn ), где E – символ математического ожида Egn n= ния, а {gn(xn,dn), n=0, 1,..., N-1}, – заданный набор функций одношаговых потерь при известном состоянии xn и выбранном решении dn. Подобными функционалами описываются разнообразные задачи управления производ ством и запасами, а также задачи оптимизации надежности резервирован ных систем.

В ховардовской постановке матрица вероятностей перехода на каж дом шаге n процесса зависела только от выбранного решения dn. В данной работе рассматривается случай, когда переходные вероятности зависят еще и от вектора неизвестных параметров = {1, 2,..., M}. А именно, когда вероятность перехода на n-м шаге из состояния x(i) в состояние x(j) задается функцией ij(dn, ) i, j1, K.

2. Решение задачи: экспертно-статистический подход Для решения задачи предлагается воспользоваться байесовым подхо дом, когда в результате взаимодействия с экспертами до начала процесса принятия решений строится априорное распределение вектора параметров, то есть выбирается некоторое распределение F0( ), A, где A – мно жество возможных значений вектора параметров. При переходе на пер вом шаге из начального состояния x(i) в состояние x(j) для построения апо стериорного распределения F1( ) можно воспользоваться формулой ij(d0, )dF1( ) (1) dF1( ) =.

ij (d0, )dF1( ) Аналогичные формулы можно выписать для любого шага процесса.

Предположим теперь, что вектор Z – некоторая достаточная статистика априорного распределения. Как нетрудно доказать, для некоторых попу лярных классов распределений и соответствующих прикладных проблем достаточную вектор-статистику можно подобрать так, чтобы при переходе к апостериорному распределению апостериорное распределение принад лежало тому же классу распределений, что и априорное. В задачах опти мизации надежности такие распределения, как правило, можно выбирать из класса биномиальных. При этом переход сопровождается изменением значения достаточной статистики. В результате, если к описанию соответ ствующего процесса принятия решений добавить значение достаточной статистики Z на n-м шаге, то есть величину Zn, то для решения задачи управления с расширенным на вектор Zn описанием состояния можно вы писать уравнения динамического программирования.

При дальнейшем развитии идеи экспертно-статистического подхода [2, 3] применительно к решению рассматриваемой задачи необходимо осуществить «прорезание» дополнительных «окон наблюдения», которые позволили бы эксперту осуществлять более широкие корректировки про цесса управления (т.е. в данном случае принимаемых решений и форми руемых в процессе оценок вектора ) в связи с зафиксированными им и экспертно-статистической системой изменениями.

Литература 1. Ховард Р.А. Динамическое программирование и марковские процес сы. М.: Сов. Радио, 1964. 192 с.

2. Мандель А.С. Экспертно-статистические системы в задачах управления и обработки информации: часть I // Приборы и системы управления, 1996. №12.

3. Мандель А.С. Экспертно-статистические системы в задачах управления и обработки информации: часть II // Приборы и системы управления, 1997. №1.

КОММУНИКАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРЕШЕНИЯ ЦЕЛЕВЫХ ПРОТИВОРЕЧИЙ ПОРТФЕЛЯ ПРОЕКТОВ Мироненко А.С.

(Тверской государственный технический университет, Тверь, e–mail: tvu@tstu.tver.ru) Предмет исследования – технология коммуникационных взаимодей ствий участников проектов для разрешения целевых противоречий в управлении портфелем проектов. Объект исследования – проблемные (це левые противоречия) и конфликтные ситуации (взаимодействия) в рамках портфеля проектов. Актуальность исследования высока в части социально значимых проектов, цели, а значит, и целевые противоречия, которых трудно формализуются. Технология может быть использована как инстру мент информационного управления портфелем проектов.

Технология разрабатывается на базе общей методологии разрешения це левых противоречий с использованием инструментария «дерева» целей, под хода Светлова В.А. к структурному и динамическому моделированию кон фликта. В настоящее время технология находится на этапе проектирования.

Исходные позиции разрабатываемой технологии:

1. Целевые противоречия в рамках портфеля проектов обусловлены ограниченностью ресурсов (средств) для достижения целей проектов и рассогласованием отдельных целей с общими целями портфеля проектов.

2. Взаимная идентификация участников проектов обуславливает ото бражение объективно существующей проблемной ситуации в субъектив ную форму конфликтной ситуации.

3. Конфликтные взаимодействия могут создать новую проблемную ситуацию или способствовать ее пониманию участниками и разрешению.

Для (позитивного) развития конфликтной ситуации в ситуацию разрешен ного конфликта необходима коммуникационная технология (см. рис. 1).

Рис. 1. Позиционирование коммуникационной технологии 4. Разрешение целевых противоречий включает процедуры построе ния и использования общей системы средств и процедуры трансформации конфликтной ситуации в бесконфликтную (неразрушающую). Причем, общая система средств понимается как компромиссная общая цель участ ников проектов, обладающих противоречивыми целями;

а конфликт – как состояние отрицательной обратной связи (отношений) между участника ми, стимулирующее развитие возможностей реализации целей участников.

5. Использование унифицированного инструментария моделирова ния. Для формализации целевых противоречий целесообразно использо вать инструментарий «дерева» (графа) целей участников проектов, для структурного моделирования конфликтов – инструментарий «дерева» (графа) выборов (стратегий) участников. Указанный инструментарий пе реводится в компактную форму таблиц предпочтений и таблиц выборов.

6. Для разрешения целевых противоречий и конфликтных ситуаций целесообразно использовать:

– с позиции моделирования, динамическую теорему анализа и разре шения конфликтов под авторством Светлова В.А. для управления транс формацией конфликтной ситуации;

– с позиции коммуникационных взаимодействий, циклическую тех нологию, состоящую из системы коммуникационных взаимодействий в рамках следующих задач: достижение совместной согласованной деятель ности (на основе целевых моделей участников);

конструирование общей системы средств;

конструирование общей системы средств на основе под хода «инверсии интересов»;

причем последним средством достижения компромисса является создание независимого экспертного совета. Техно логия способствует компромиссу на основе взаимного понимания сторон (их интересов, обоснованности их требований).

АКТИВНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ НА ПРЕДПРИЯТИИ Михеев Г.В.

(Аспирант, ИПУ им. В.А.Трапезникова РАН, Москва, Тел. 334-79-00, e-mail:geram@yandex.ru) Управление качеством на предприятии является важной и актуальной задачей. На текущем этапе развития многие предприятия внедряют у себя системы качества, основанные на тех или иных международных и/или ло кальных стандартах качества. Все стандарты качества условно разделяют ся на две категории: требования к качеству продукта, т.е. область техноло гий, и требования к качеству процессов получения продукта, т.е. область процессов управления качеством на предприятии. Рассмотрим область процессов управления качеством на предприятии.

Основополагающим, в области процессов управления качеством на предприятии, является стандарт ISO 9001:2000, который входит в группу стандартов серии 9000. Данный стандарт отражает необходимые нормати вы системы качества, которые необходимо реализовать для управления качеством на предприятии, в соответствии с методологией качества ISO.

По определению, активная система – это система, в которой управ ляемые субъекты (точнее говоря, хотя бы один субъект) обладают свойст вом активности, в том числе, свободой выбора своего состояния. Это в полной мере относится и к системе менеджмента качества (далее СМК), построенной на основе требований стандарта ISO 9001:2000.

Для эффективной работы системы менеджмента качества применяет ся адаптивный механизм функционирования системы менеджмента каче ства (далее АМФ СМК), который при формировании управленческих ре шений на будущий период позволяет учитывать не только текущее состояние предприятия, но и предшествующие состояния (см. рисунок 1).

Рис. 1. Адаптивный механизм функционирования системы менеджмента качества Таким образом, применение АМФ СМК при функционировании СМК позволяет управлять активностью дальновидного элемента в нужном для руководства предприятия ракурсе с использованием соответствующих процедур стимулирования, управления и планирования.

Литература 1. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Теория активных систем: состояние и перспективы. М.: СИНТЕГ, 1999. – 128 с.

2. Крайер Э. Успешная сертификация на соответствие нормам ИСО серии 9000. М.:1996. – 416 с.

3. Стандарт ISO 9000:2000.

4. Стандарт ISO 9001:2000.

5. Цыганов В.В. Адаптивные механизмы в отраслевом управлении. М.:

«Наука», 1991.- 166 с.

АДАПТИВНЫЕ МЕХАНИЗМЫ СТРАХОВАНИЯ ТЕХНОГЕННЫХ РИСКОВ Овчинникова Т.И., Цыганов В.В.

(ИПУ им. В.А.Трапезникова РАН, Москва, тел: 334-79-00, e-mail: bbc@ipu.rssi.ru) Страховое обеспечение техногенной безопасности основано на цен трализованных и резервных страховых фондах. Страхование техногенных рисков предполагает промышленное, транспортное и экологическое страхование.

Адаптивный механизм техногенного страхования включают процедуру прогнозирования основных параметров техногенной аварии, процедуры формиро вания норм и нормативов (тарифов) страхования, а также процедуры компенсации ущерба, при наступлении страхового случая. В качестве базовой, рассматрива ется двухуровневая адаптивная страховая система, на нижнем уровне ко торой находится дальновидный элемент (страхователь), а на верхнем – центр (страховщик). Прогрессивный адаптивный механизм страхования обеспечивает максимальное раскрытие потенциала страхователя, с точки зрения обеспечения техногенной безопасности. Рассмотрен класс обучаю щихся механизмов страхования, в которых, в качестве процедур прогнози рования и определения страховых тарифов, используются процедуры обу чения. Самообучающиеся механизмы страхования основаны на процедурах классификации, а учебные – на процедурах обучения с учителем. Путем комбинации самообучающихся и учебных механизмов, формируются ин теллектуальные механизмы страхования. Рассмотрены адаптивные меха низмы смешанного техногенного страхования и перестрахования. Сме шанное адаптивное страхование предполагает наличие нескольких страховщиков одного уровня (например, государственное и частное страхо вание, государственное и региональное страхование). Оно может быть не зависимым и рефлексивным. Адаптивное перестрахование предполагает иерархию страховщиков. Комплексное адаптивное страхование пред полагает использование адаптивных механизмов как смешанного страхо вания, так и перестрахования. Найдены достаточные условия прогрес сивности некоторых из рассмотренных механизмов страхования.

АДАПТИВНЫЕ МЕХАНИЗМЫ ПЛАНИРОВАНИЯ Омельяненко А.В.

(ООО «Коллегия» г. Серпухов, e-mail: a_vo@omen.ru) Для снижения совокупной стоимости владения (TCO) оборудования в компьютерных сетях, механизмы управления как глобальными, так и ло кальными вычислительными сетями приобретают всё более важное значе ние. В особенности механизмы, которые позволяют управлять информа ционными потоками. Данные механизмы позволяют правильно распреде лить нагрузку на сетевое оборудование, что в свою очередь позволяет из бежать неприятных моментов в работе сети. Основным источником ресур сов для управления является пропускная способность сети, которой нико гда не хватает. Механизм управления, являющийся адаптивным, должен учитывая выше перечисленные моменты суметь правильно расставить приоритеты в необходимости той или иной информации, суметь грамотно её разделить в соответствии с расставленными приоритетами и предоста вить ей ресурсы для передачи, в соответствии со складывающейся обста новкой. Распределение пропускной способности, должно быть направлено:

1. Постоянную адаптацию к потребностям пользователей использую щих в своей работе информационные ресурсы вычислительной сети 2. Обеспечение правильной последовательности передачи данных и ис ключение её потери или неэффективного использования 3. Создание условий обеспечивающих высокую степень доступности и готовности всей системы в целом Механизмы управления являются объектами пристального внимания администраторов разных уровней. Данная ситуация чревата конфликтами из-за разных политик устанавливаемых администраторами (экспертами системы). Адаптивный механизм должен учитывать это и при возникнове нии подобной ситуации, находить приемлемое решение, обеспечивая тем самым надёжное функционирование вычислительной системы.

Пропускная способность вычислительных сетей складывается из её различных сегментов. Инфраструктура сети может включать медленные участки, например: соединение VPN по телефонным линиям, и участки с высокой пропускной способностью, например: высокоскоростные воло конно-оптические линии. Исходя из такой схемы предоставления пропу скной способности сетей, предлагается схема планирования её распреде ления.

Адаптивный механизм планирования Пропускная способность Управление системы Планирование Контроль План Информационный пакет Выход Помеха Рис. 1. Схема управления распределением пропускной способности сети.

Литература 1. Цыганов В.В, Адаптивные механизмы в управлении «Наука»1991.

стр. 14 – 15.

2. Грошенков К. Обеспечение безопасности в корпоративных компью терных сетях. «Компьютер пресс» 2003. стр. 40- ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРИ ПОСТРОЕНИИ АКТИВНЫХ ПРОЕКТОВ Павлов С.Г.1, Цымбал С.В. (1 – ИПУ им. В.А.Трапезникова РАН, Москва, e-mail:admin@tepi.spb.ru;

2 – Консалтинговая компания Эндели Лимитед, Санкт-Петербург, e-mail:admin@tepi.spb.ru) Одним из возможных подходов к управлению бизнесом в нестабиль ной среде на основе проектного подхода является технология активного проектирования [1]. Термин «активное проектирование» подчеркивает непрерывность процесса адаптации бизнеса к условиям внешней среды.

Одним из ключевых ресурсов при реализации активных проектов яв ляется информация и знания, порожденные ей. Стоит отметить, что при анализе сложных систем невозможен традиционный эконометрический (социометрический и т.п.) подход к анализу процессов для выработки комплексных (то есть затрагивающих различные аспекты исследуемой системы) решений. Разумной альтернативой в такой ситуации является переход к когнитивной структуризации процессов и выработке решений на основе результатов когнитивного моделирования.

Когнитивное моделирование является одним из классов имитацион ного моделирования, в основе которого лежит построение и исследование когнитивной карты ситуации. Для этих целей используется аппарат знако вых, взвешенных знаковых и функциональных знаковых графов. Он по зволяет работать с данными как качественного, так и количественного ти па. Поэтому его достаточно удобно использовать при исследовании развития и функционирования социально-экономических систем. Основы данной технологии были разработаны в ИПУ РАН [2].

При реализации активных проектов когнитивное моделирование по зволяет: исследовать проблемы, описываемые нечеткими факторами и взаимосвязями;

учитывать изменения внешней среды;

планировать буду щее с учетом имеющихся в настоящем перспектив, ресурсов, средств;

на ходить возможности по управлению конфликтами;

моделировать инфор мационные воздействия;

использовать объективно сложившиеся тенденции развития ситуации в своих интересах.

Целью исследования ситуации с помощью когнитивного моделирова ния является нахождение будущей области активного проектирования, которая отвечала бы следующим требованиям: возможность привлечения внешних финансовых потоков (наличие заинтересованности со стороны инвесторов);

минимально возможная конфликтность среды [3];

последст вия от реализации активного проекта не должны противоречить целевым установкам, связанным с социально-экономическим развитием региона.

Результатом ситуационного моделирования является определение эффективных точек приложения усилий для достижения поставленных целей. Таким образом, определяется область реализации активного проек та. На основе всестороннего анализа области реализации активного проек та, формируется объединительная идея, позволяющая построить схему интересов для привлечения независимо функционирующих субъектов эко номики к участию в активном проекте и сформировать структуру активно го проекта.

Литература 1. Бурков В.Н., Павлов С.Г., Цымбал С.В. Технология создания эф фективных экономических комплексов на основе активного проекти рования //Теория активных систем: Труды международной научно – практической конференции в двух томах. (19 – 21 ноября 2001 г., Мо сква, Россия). – М.: ИПУ РАН, 2001. Том 2. – С. 52 – 54.

2. Максимов В.И. Когнитивные технологии – от незнания к понима нию // Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций. Мате риалы 1-й Международной конференции. 11-12 октября 2001 г. – Мо сква. – С. 29 – 39.

3. Грушанина М.А. Коврова О.Е. Козырева М.Л. Учет факторов конфликтности внешней среды при активном проектировании //Совместные сложные системы управления СССУ /HTCS’ 2002:

Сборник трудов международной научно-практической конференции.

– Липецк, 2002. – С. 49 – 50.

ОПТИМИЗАЦИЯ НЕКОТОРЫХ КЛАССОВ ЗАПРОСОВ В СИСТЕМАХ БАЗ ДАННЫХ Погодаев А. К., Тарасов Н.А.

(Липецкий государственный технический университет, Липецк, e-mail: odin@adm.les.lipetsk.ru) Введение Большинство информационно-аналитических и экспертных систем, а также систем управления предприятием создаются на основе реляционных баз данных. Эффективность обработки данных в этих системах и получе ние своевременных результатов зависит от оптимального выполнения за просов в системах баз данных. Основные методы оптимизации [1] предна значены для конъюнктивных соединений отношений (SPJ-запросов), и часто оказываются неэффективны для запросов других классов [2-3]. В данной работе рассмотрены классы дизъюнктивных запросов, запросов, содержащих подзапросы типа NOT EXISTS, и методы оптимизации, учи тывающие специфику этих классов.

1. Класс NOT EXISTS запросов Запрос вида:

SELECT DISTINCT A, B FROM R WHERE NOT EXISTS ( (1) SELECT * FROM S WHERE S.A=R.A AND S.B=R.B) без дополнительных преобразований выполняется аналогично запросу на соединение отношений и влечет за собой n m операций над кортежами, где n и m – количество кортежей отношений R и S соответственно. За сходство со структурой соединения запрос (1) получил название анти-соединения [2], для которого традиционные оптимизационные алгоритмы оказываются неэффективны. Реляционные преобразования анти-соединения позволяют получить альтернативный запрос на разность отношений:

SELECT DISTINCT A, B FROM R (2) MINUS SELECT DISTINCT A, B FROM S Выполнение запроса (2) влечет за собой n ln(n) + m ln(m) операций над кортежами.

Преобразование более сложных запросов данного класса требует срав нение множеств атрибутов внешнего отношения, требуемых для получения Работа поддерживается РФФИ в форме гранта № 03-01- результата, используемых в условиях подзапроса, а также атрибутов, при равненных в подзапросе атрибутам отношения из внутреннего подзапроса.

Также требуется учитывать возможную ситуацию выпадения отношений аргументов из подзапроса NOT EXISTS, что приводит к существенным рас хождениям по структуре между двумя эквивалентными запросами. В этом случае, запрос с использованием NOT EXISTS имеет более компактную форму, но может иметь низкую эффективность выполнения.

2. Класс дизъюнктивных запросов Для оптимизации запроса на соединение отношений с дизъюнктив ными условиями требуется его преобразование в объединение нескольких конъюнктивных запросов [1]. В большинстве случаев, используется про стое разбиение, соответствующее дизъюнктивной нормальной форме, ко торое приводит к большому числу выполняемых подзапросов. Однако для оптимального выполнения запроса в целом требуется разделение его на минимальное число, оптимизируемых отдельно, подзапросов, которые определяют общую «стоимость» его выполнения. Кроме того, условия подзапросов должны иметь следующую структуру [3]:

J (F1 F2...) (E1 E2...)..., (3) где J – условие соединения, Fi – условия применяемые к первому из отно шений-операндов, Ei – применяемые ко второму из отношений-операндов, и так далее. В дальнейшем запросы с условиями (3) легко и эффективно оптимизируются алгоритмами для конъюнктивных запросов. Исходное условие в дизъюнктивной нормальной форме требует преобразование в дизъюнкцию с минимальным числом условий (3).

Эта задача оказывается эквивалентна задаче о покрытии множества вер шин графами и является NP-полной [3]. Используя специфику данной задачи, разработан эффективный алгоритм поиска покрытия, который в большинстве случаев выдает оптимальное представление за линейное число шагов.

Литература 1. Ульман Дж. Основы систем баз данных. – М.: Финансы и статистика 1983.- 334 с.

2. Dayal U. Of Nests and Trees: A Unified Approach to Processing Queries That Contain Nested Subqueries, Aggregates, and Quantifiers // Proc. 13th Int. Conf. Very Large Data Bases, Brington, England 1987. P. 197- 3. Dewitt D., Murahkrishna M. Optimization of Multiple-Relation Multiple Disjunct Queries// ACM Trans. Database Syst.– Vol. 14. 1988. № 3. P.

263- ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ РЕСТРУКТУРИЗАЦИИ КРУПНЫХ ПРОМЫШЛЕННЫХ КОМПЛЕКСОВ Старчикова Н.Г.

(Самарский государственный аэрокосмический университет) Развитие производственно-экономического базиса социализма в бывшем СССР характеризовалось различными этапами: военный комму низм;

новая экономическая политика (НЭП);

индустриализация страны;

послевоенное развитие и т.д. Особое место занимает период шестидеся тых-восьмидесятых годов. В это время руководство страны стремилось максимально использовать методы экстремального развития. Здесь следу ет отметить создание крупных градообразующих комплексов. К ним мож но отнести АВТОВАЗ (г. Тольятти), Ульяновский авиационный комплекс им. Д.Ф. Устинова (г. Ульяновск) и др. Характерной особенностью этих комплексов, помимо масштабности объемов производства, заключалась в том, что вместе со строительством основных производственных объектов осуществлялось формирование социальной структуры (жилье, школы, больницы, объекты социальной сферы, включающие дома отдыха, пио нерлагеря и т.д.). Следует при этом отметить, что объекты непроизводст венного профиля находились на балансе головных предприятий. Поэтому затраты на их эксплуатацию находили отражение в балансе предприятий и входили в структуру себестоимости основной продукции.

Перестройка системы управления народного хозяйства, начавшаяся в 1985 году, переход на рыночные методы хозяйствования существенным образом изменили условия функционирования крупных промышленных комплексов о которых шла речь выше. Одним из основных факторов, по влиявшем на эти изменения, явилась приватизация, которая привела прак тически к полному разрушению достаточно отлаженной вертикальной системы управления народным хозяйством. Разрыв прежних вертикальных связей (государство – министерство – производственный комплекс), отсут ствие налаженных горизонтальных взаимодействий, исключение финанси руемого госзаказа – вот неполный перечень проблем с которыми пришлось столкнуться руководству крупных промышленных комплексов.

Поэтому решение задач «выживания» для подобных предприятий за ключается как в оптимизации стратегий на внешнем уровне (взаимоотно шения с потребителями продукции, поставщиками сырья и полуфабрика тов, фискальные органы государства и т.д.), так и в совершенствовании своей структурной организации и механизмов внутрипроизводственного управления.

В докладе по материалам ОАО «АВТОВАЗ», как типового, предста вителя крупных промышленных комплексов, рассмотрены теоретические и методические вопросы, связанные с решением задач внутрифирменной реструктуризации, заключающейся в выделении социального сектора предприятия в самостоятельный экономический объект.

ПРОБЛЕМЫ ДЕКОМПОЗИЦИИ УПРАВЛЕНИЯ В СЛОЖНЫХ АКТИВНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМАХ (НА ПРИМЕРЕ ОАО «АВТОВАЗ») Старчикова Н.Г.

ОАО «АВТОВАЗ», г. Тольятти Открытое акционерное общество «АВТОВАЗ» (г. Тольятти) был и тра диционно остается признанным лидером отечественного автомобилестроения.

Данное предприятие, созданное в годы «развитого социализма», по сей день является крупнейшим производителем легковых автомобилей в России и Вос точной Европе. Однако сложные процессы перевода экономики России на рыночные методы хозяйствования, повсеместная приватизация, жесточайшая конкуренция, агрессивная политика западных производителей поставили пе ред руководством АВТОВАЗа сложные задачи по «выживанию» предприятия в этих условиях. Суть проблемы заключается в том, что себестоимость про дукции АВТОВАЗа вошла в противоречие с низкими покупательными воз можностями населения. Снижение себестоимости является одним из генеральных направлений в задачах совершенствования управления. Один из возможных вариантов решения данной задачи заключается в снижении условно-посто янных затрат. Специфика функционирования подобных АВТОВАЗу про мышленных «монстров» заключается в том, что эти предприятия с момента их создания планировались как градообразующие. В их составе и на их балан се находилось большое количество объектов социального профиля (жилье, объекты соцкультбыта, подразделения подготовки и переподготовки кадров и др.). Содержание этих объектов в условиях рыночной экономики ложится тяжелым бременем на себестоимость основной продукции (автомобилей) че рез условно-постоянные затраты. Естественным решением в данных условиях, продиктованным стремлением снизить себестоимость, является выделение объектов соцкультбыта из структуры основного производства. При этом воз можны два варианта: предоставление объектам соцкультбыта полной юриди ческой и финансовой самостоятельности;

выделение этих объектов в центры финансовой ответственности, функционирующие в составе головного предпри ятия в условиях финансовой независимости и ответственности. Учитывая спе цифику развития и сложившиеся производственно-экономические отношения, для АВТОВАЗа был предложен второй вариант. Его реализация потребовала научно-обоснованного выбора внутрифирменных цен на услуги соцкультбы та. В докладе с позиций теории активных систем предложен алгоритм внут рифирменного ценообразования, обеспечивающего согласование экономиче ских интересов головного предприятия и центра соцкультбыта АВТОВАЗа.

ОЦЕНКА УСТОЙЧИВОСТИ И ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ ПРОЕКТА НА ПРИМЕРЕ ЗАО «СТК СИТИ ЦЕМЕНТ» Щепкина М.А.

(ИПУ им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, e-mail: liam@hotbox.ru) ЗАО «СТК Сити Цемент» занимается снабженческо-сбытовой дея тельностью в области поставок стройматериалов (песка, щебня, гравия, цемента, сухих смесей, тротуарной плитки, железобетонных изделий, де ревоизделий) на предприятия строительного комплекса г. Москвы и Мос ковской области.

В настоящий момент перед организацией стоит цель улучшения сво их финансовых показателей, прежде всего, снижение издержек и, как следствие, увеличение чистой прибыли. В связи с этим в компании был принят на рассмотрение следующий проект: организация доставки неруд ных материалов собственным автотранспортом.

В работе проводится экономическая экспертиза проекта для двух наиболее существенных рисков: риска увеличения цен на горюче смазочные материалы (ГСМ) и риска снижения спроса на продукцию.

Под чувствительностью проекта понимаются минимальные значения его показателей, при которых сохраняется эффективность проекта, а под устойчивостью – сохранение показателей эффективности проекта в раз личных ситуациях. Проект считается устойчивым, если при отклонении показателей проекта (цены на ГСМ и спроса на продукцию) на 10% в худ шую сторону, сохраняется условие – чистая текущая стоимость (ЧТС)0.

[1] Чувствительность и устойчивость проекта к изменению цен на ГСМ (табл. 1).

Таблица Цена ГСМ, руб/литр. ЧТС, руб. 10110021 2039462 - Чувствительность и устойчивость проекта к изменению спроса на продукцию (табл. 2).

Таблица Пробег автомобилей, км. 259200 144000 ЧТС, руб. 10110021 1263447 - В докладе дается описание расчета чувствительности и устойчивости проекта в зависимости от изменения цен на ГСМ и спроса на продукцию.

Литература 1. Гунин В.Н. и др. Управление инновациями: 17-модульная программа для менеджеров «Управление развитием организации». Модуль 7. – М.: ИНФРА-М, 2000. – 272 с.

СИНТЕЗ И ПРОЕКТИРОВАНИЕ МЕХАНИЗМОВ РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ Щербина Н.Н.

(ИПУ им. В.А.Трапезникова РАН, Москва, тел: 334-79-00, e-mail: bbc@ipu.rssi.ru) В процессе реформ, развитие реального сектора экономики осущест вляется за счет самоорганизации его дальновидных элементов-ДЭ (про мышленных предприятий), приводящей к возникновению центров капитала.

Их создание и развитие является главной задачей государственного органа развития реального сектора экономики (кратко – ГОР). Для этого ГОР ис пользует специальные механизмы развития (МР), основанные на моделях и методах формирования инвестиционно привлекательных предприятий, ста новящихся центрами капитала реального сектора экономики. При этом ре шаются задачи анализа и синтеза правильных МР, обеспечивающих выбор ДЭ (предприятиями), в процессе самоорганизации, инвестиций, оптималь ных с точки зрения центра. В частности, доказано, что при гипотезе благо желательности ДЭ по отношению к ГОР, для правильности МР достаточно обеспечить равную инвестиционную привлекательность предприятий. На основе решения этих задач, осуществляется разработка механизмов функ ционирования реального сектора экономики, направленных на формирова ние благоприятного инвестиционного климата и развитие центров капитала, и использующих полученные решения задач синтеза МР. Результаты теоре тических и прикладных исследований МР внедрены в процессе реформиро вания предприятий. Эти результаты развивают и конкретизируют положе ния нормативных документов, регламентирующих регулирование и развитие экономики на государственном уровне. Разработаны и внедрены законодательные и иные нормативно-правовые акты, методические реко мендации, связанные с экспертизой, анализом, регулированием и развитием предприятий реального сектора экономики.

СЕКЦИЯ УПРАВЛЕНИЕ ФИНАНСАМИ СОГЛАСОВАННЫЕ МЕХАНИЗМЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ КОРПОРАТИВНОГО ЗАКАЗА Агеев И.А., Дорохин В.В., Крюков С.В.

(ИПУ им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, vlab17@bk.ru) Согласованными механизмами называются механизмы, в которых предприятиям корпорации выгодно выполнять взятый корпоративный за каз. Дело в том, что предприятие может иметь свои заказы, которые имеют более высокую маргинальную рентабельность, чем полученный корпора тивный заказ. Согласованность плана распределения корпоративного зака за обеспечивается путем установления (увеличения)внутренней цены, либо путем уменьшения доли прибыли, отчисляемой Корпоративному центру.

Рассмотрим метод решения задачи распределения корпоративного заказа для случая, когда согласованность обеспечивается путем уменьшения доли прибыли, отчисляемой Корпоративному центру. Пусть 0 – норматив от числений от прибыли Корпоративному центру, 0 > 1 >…> k – упорядо ченные по убыванию значения норматива, такие, что при = i появляется хотя бы одно предприятие, для которого нормативный заказ становится выгодным по сравнению с < i. Обозначим через Yi – множество пред приятий, для которых выгоден корпоративный заказ при величине норма тива < i. Очевидно, что Y0 Y1... Yk, то есть число предприятий, согласных принять корпоративный заказ, увеличивается с уменьшением доли от прибыли, отчисляемой Корпоративному центру.

Метод решения основан на переборе всех возможных значений i и решении при каждом из них задачи оптимального распределения корпора тивного заказа между теми предприятиями, для которых корпоративный заказ выгоден при нормативе i. Предполагаем, что в Корпорации сущест вует нормативная база себестоимостей продукции предприятий, либо при меняется один из механизмов распределения корпоративного заказа, обес печивающий достоверность оценок себестоимостей.

Обозначим через Пi максимальную прибыль Корпоративного центра при нормативе отчислений i. Путем перебора всех возможных значений i определяем норматив, при котором прибыль Корпоративного центра максимальна.

МОДЕЛИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ С УЧЕТОМ ТЕХНОЛОГИИ ПРОИЗВОДСТВА ПРОДУКЦИИ И ФИНАНСОВЫХ ПОТОКОВ Акинфиев В.К., Цвиркун А.Д.

(ИПУ им. В.А.Трапезникова РАН, Москва) Рассматриваются вопросы стратегического планирования развития предприятий и анализа эффективности инвестиционных проектов на базе программного комплекса ТЭО-ИНВЕСТ. Описываются разработанные в Институте проблем управления РАН эффективные инструментальные средства, широко используемые российскими предприятиями и банками для стратегического планирования развития предприятий и анализа эффек тивности инвестиционных проектов. Данные средства рекомендованы Министерством экономики, Министерством финансов и Государственным комитетом по строительству для стратегического планирования развития предприятий и анализа эффективности инвестиционных проектов.

Программный комплекс ТЭО-ИНВЕСТ позволяет:

- моделировать работу действующего предприятия и инвестиционные проекты предприятия;

- моделировать производственную и продажную, инвестиционную и дивидендную политику, различные схемы работы с кредитами.

- моделировать различные схемы формирования начального капитала, возможность проведения акционирования предприятия, различные схемы лизинга;

- учитывать начальное состояние предприятия, внутрифирменное по требление продуктов, финансовые вложения.

- расчеты с шагом кратным месяцу в постоянных и текущих ценах с использованием двух валют;

- осуществлять бюджетирование, управление оборотными средствами;

- проводить анализ на чувствительность и безубыточность производ ства, анализ риска, сценарный анализ;

ТЭО-ИНВЕСТ выгодно отличают:

- открытость и прозрачность схемы финансовых расчетов, возможность адаптации и настройки на особенности реализации проекта;

- удобство проведения расчетов для действующих и вновь создаваемых предприятий;

- широкие возможности графического анализа финансовых и экономи ческих показателей.

ТЭО-ИНВЕСТ 2000 предоставляет пользователю широкие возмож ности и средства анализа. К ним относятся:

- Эффективное описание и моделирование внешней среды, включая использование двух валют для ввода данных и расчета, учет общей и структурной инфляции с автоматической коррекцией данных в про цессе расчетов, учет и расчет налогов и платежей в полном соответст вии с Российским законодательством.

- Раздельное моделирование процессов производства и реализации продукции. Учет склада готовой продукции и расчет себестоимости продукции на складе по каждой позиции. Учет сезонного характера производства и реализации продукции.

- Расчет и моделирование затрат на производство продукции, включая расчет себестоимости производства единицы продукции. Учет вну треннего потребления производимой на продажу продукции (полуфаб рикатов), что позволяет моделировать сложные, технологически взаимосвязанные производства.

- Расчет и детальное моделирование различных компонент оборотного капитала, в том числе: по каждой позиции номенклатуры выпуска емой продукции (дебиторская задолженность, счета за отгруженную продукцию, незавершенное производство и готовая продукция), по каждой позиции сырья, комплектующих и энергии (запас на складе, счета к оплате) и т.п. Расчеты выполняются с учетом реальных сдви гов денежных потоков во времени.

Pages:     || 2 | 3 |



© 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.