WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


На правах рукописи

СТЕПАНОВ Леонид Викторович

УПРАВЛЕНИЕ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТЬЮ ПРОИЗВОДСТВЕННОЭКОНОМИЧЕСКИХ СТРУКТУР НА ОСНОВЕ ГИБРИДНЫХ МОДЕЛЕЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ

Специальность: 05.13.10 – Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Воронеж – 2011

Работа выполнена в автономной некоммерческой образовательной организации высшего профессионального образования «Воронежский институт высоких технологий» (ВИВТ) Научный консультант доктор технических наук, профессор Сербулов Юрий Стефанович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Литвак Борис Григорьевич;

доктор технических наук, профессор Величко Сергей Васильевич;

доктор технических наук, профессор Минаев Владимир Александрович;

Ведущая организация ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет»

Защита состоится «___» _____________ 2011 г. на заседании Диссертационного совета ДМ 521.019.01 при Российском новом университете по адресу:

105005, Москва, ул. Радио, д. 22.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российского нового университета

Автореферат разослан «___»__________2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета ДМ 521.019.01, кандидат физико-математических наук, доцент Д.В. Растягаев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ



Актуальность проблемы. Рынок предполагает непрерывную «борьбу за выживание» всех участников рыночных отношений. В этих условиях на новый уровень выходят вопросы эффективности управления конкурентоспособностью производственноэкономических структур (ПЭС). Под ПЭС понимается любая организация (предприятие, банк, фирма и т.п.), производящая или потребляющая какой-либо товар (услугу), со всей совокупностью внешних и внутренних бизнес-процессов, обеспечивающих ее (ПЭС) функционирование в условиях рыночных отношений.

Для повышения конкурентоспособности ПЭС крайне необходимы системные решения в сфере организационного, математического и программного обеспечения управленческой деятельности.

В организационной плоскости таким решением должно явиться создание в составе ПЭС информационно-аналитической подсистемы (ИАП), имеющей распределенную структуру относительно уровней управления и обеспечивающую реализацию функций поддержки принятия управленческих решений на основе аналитической обработки входных потоков информации о состоянии внешней и внутренней среды с последующей формализацией этих потоков. Важнейшей экономической составляющей информации о внешней среде являются данные о конкурентах, присутствующих на рынке.

Для функционирования информационно-аналитической подсистемы необходимо принципиально новое математическое обеспечение, имеющее широкую область применения и возможности по обработке разнообразной (количественной и качественной) информации о состоянии конкурентной среды ПЭС.

Эффективность функционирования зависит не только от сбалансированности всех производственно-хозяйственных процессов внутри ПЭС. Важнейшее, а во многом определяющее, влияние на экономическую и производственную деятельность ПЭС оказывает внешняя среда, т.е. рынок. Следовательно, для того, чтобы ПЭС могло стабильно существовать, развиваться, решать многообразные стратегические и тактические задачи, необходимо учесть это значимое влияние рынка.

Современный отечественный рынок, как объект моделирования и управления, имеет ряд отличий не только от западного, но и от любого рынка в условиях устойчивой экономики. Основным из них является его нестабильность, характерная для любой стадии формирования и становления. Это отличие затрудняет применение для анализа информации и управления ПЭС математических и других моделей, разработанных применительно к устойчивому состоянию экономики. Кроме того, мировой экономический кризис показал спорность некоторых иностранных подходов к проблемам управления социальноэкономическими системами.

В условиях нестабильной экономики общие экономические параметры существенно и непрерывно изменяются. Фактически может ставиться под сомнение любое стратегическое, а иногда, и тактическое решение, т.к. к моменту проявления результатов этого решения внешние условия могут измениться, что недопустимо для целостности управления. Таким образом, «переменность» рыночных процессов практически «ставит под удар» управляемость конкурентоспособностью целых предприятий, а это, в свою очередь, сказывается на социальной сфере всего государства, т.к. любое предприятие – это десятки, сотни и более рабочих мест.

Следует отметить и высокую динамику изменения рыночной ситуации. В этих условиях традиционные подходы к исследованию рыночных процессов неэффективны.

Необходима такая методологическая и методическая база, которая позволяла бы получать оптимальные управленческие решения за минимальное время. Это позволит перене сти часть нагрузки со стратегического на тактический, или даже на оперативный, уровень системы управления ПЭС и снизить вероятность неточности в долгосрочных планах.

Методологическую основу подавляющего большинства работ, посвященных анализу и оптимизации деятельности ПЭС в условиях рыночной экономики, составляют два подхода: или объектом изучения и моделирования являются производственнохозяйственные процессы, протекающие внутри предприятия, или моделируются экономические процессы на рынке в целом. В первом случае, либо недостаточно учитывается деятельность на рынке других ПЭС, что, при условии описанной выше «переменности» рыночной ситуации, ведет к потере точности, либо модели сильно «разрастаются», увеличиваются объемы исходных данных, и их использование становится трудоемким. Во втором случае – теряется самостоятельность отдельных ПЭС. Они уходят, как бы, на второй план и закрываются макроэкономическими показателями рынка. Кроме того, существует еще одна особенность научных работ. Выбираемые для использования в процессе моделирования методы позволяют чаще всего оперировать только количественными исходными данными, описывающими состояние рыночных процессов или систем.

Наиболее конструктивным следует признать объединение (гибридизация) всех указанных подходов. В результате этого объединения рынок может быть рассмотрен, как единая система с учетом всех особенностей его участников (не только производителей, но и потребителей) и охватом полного спектра исходных данных, характеризующих деятельность, как каждой ПЭС, так и рыночной системы в целом. Именно такая актуальная концепция развивается в данной работе и это требует использования при создании математических моделей управления конкурентоспособностью ПЭС актуальной методологии гибридных интеллектуальных систем (ГИС). В процессе ее применения важно опираться на применение при гибридизации таких математических подходов, которые в последующем могли бы быть реализованы современными инструментальными технологиями в виде комплекса программных средств ИАП предприятия.

Диссертационная работа выполнена в Воронежском институте высоких технологий в рамках госбюджетной НИР по теме «Моделирование информационных технологий;

разработка и совершенствование методов и моделей управления, планирования и проектирования технических, технологических, экономических и социальных процессов и производств» (№ г.р. 01.2005.2305).

Цель исследования состоит в разработке теоретических основ и методов управления конкурентоспособностью ПЭС в условиях современной российской экономики с учетом структурных и функциональных особенностей рыночной системы и всех ее участников, выявлении факторов, обеспечивающих устойчивые конкурентные преимущества, и создании ГИС, как комплекса специального математического, алгоритмического и программного обеспечения проблемно-ориентированной подсистемы поддержки принятия решения и управления предприятием.

Задачи диссертационного исследования:

1. Выявить и проанализировать факторы, влияющие на эффективность управления конкурентоспособностью ПЭС и особенности отечественного рынка, как сложной социально-экономической системы и объекта математического моделирования, в условиях конкурентного взаимодействия, с учетом всех особенностей этого рынка и его участников.

2. Осуществить формализацию рынка и на ее основе разработать системную модель, учитывающую структурные и функциональные характеристики всех предприятий при многообразии видов конкурентного взаимодействия.

3. Разработать гибридную интеллектуальную математическую модель (ГИМ) управления конкурентоспособностью ПЭС, отражающую специфику совершенной конкуренции, учитывающую, как деятельность производственного и потребительского сегментов, так и всего рынка в целом.

4. Провести исследование рыночных отношений в условиях доминирования (монополии) одного из субъектов рынка с учетом качественного характера исходных данных о состоянии рынка и реализовать полученные результаты в виде ГИМ для определения значений параметров конкурентоспособного товара.

5. Осуществить моделирование конкуренции в условиях производства множества уникальных товаров, характеризующихся одновременно количественными и качественными данными с определением значений параметров товара, обеспечивающего конкурентоспособность субъекту монополистического рынка.

6. Разработать ГИМ олигополистического конкурентного взаимодействия ПЭС, отражающую координацию поведения субъектов рынка в процессе данного взаимодействия. Исследовать природу рыночных барьеров, как механизма обеспечения структурной целостности рыночной системы, и моделировать реакцию ПЭС на появление нового конкурента на рынке.

7. Исследовать природу возникновения и развития рыночной системы с последующей формализацией процесса ее формирования, как конкурентной среды ПЭС, с учетом динамической составляющей характера взаимодействия участников рыночных отношений.

8. Обобщить полученные теоретические результаты и представить в виде ГИС, как комплекса специального математического, алгоритмического и программного обеспечения проблемно-ориентированной подсистемы управления конкурентоспособностью ПЭС. Специальные программные средства, реализующие поддержку управленческих решений, должны иметь модульную структуру, развитый графический интерфейс и диалоговые функции.

9. Провести практическую проверку и апробацию, с переходом к эксплуатации, специального математического, алгоритмического и программного обеспечения, как совокупности инструментальных средств автоматизации управления конкурентоспособностью ПЭС различных сфер деятельности.

Объект исследования. Управление конкурентоспособностью ПЭС в условиях современной экономики с учетом структурных и функциональных особенностей рыночной системы и всех ее участников.

Предмет исследования. Модели и алгоритмы управления, а также программное и информационное обеспечение подсистемы управления конкурентоспособностью, имеющее широкую область применения и возможности по обработке разнообразной (количественной и качественной) информации о состоянии конкурентной среды ПЭС.

Методологическую базу исследования составляют положения теорий и методов:

систем, управления, искусственного интеллекта (нейросетевые технологии и генетические алгоритмы), множеств (четких и нечетких), выбора и принятия решений, игр и дифференциального исчисления. При разработке программных средств использованы технологии баз данных, CASE-технологии, объектно-ориентированный подход. Общей методологической основой исследования являлись системный подход и методология ГИС.

Научная новизна результатов диссертационного исследования:

1. Установлена определяющая роль влияния внешней среды на деятельность ПЭС и характеристик товара, как факторов, объединяющих всех участников не только производственного, но и потребительского сегментов рынка. В отличие от других научных исследований это позволило рассмотреть всех субъектов с общих позиций, а также устранило сложнейшую проблему гетерогенности рыночной системы, объединив в рамках одной математической модели производителей, потребителей и товары рынка.

2. Для определения значений параметров конкурентоспособного товара в условиях совершенной конкуренции и эффективного оценивания состояния, как отдельных ПЭС и их сегментов, так и рынка в целом разработана ГИМ. Она отличается от известных совместным применением нейронных сетей и генетического алгоритма, а также полным охватом производственного и потребительского сегментов и позволяет управлять конкурентоспособностью ПЭС.

3. Для учета и формализации множества качественных критериев определения значений параметров конкурентоспособного товара в условиях монополии разработана теоретико-игровая ГИМ управления конкурентоспособностью ПЭС. Ее отличием от существующих является использование теории принятия решений и теории нечетких множеств для формализации качественных критериев.

4. Проблема обработки не только количественных, но и качественных характеристик товаров ПЭС в условиях монополистической конкуренции решена итерационным применением одного модифицированного и адаптированного автором генетического алгоритма. Модификации состоят в переносе непарных хромосом в новую популяцию и выполнении естественного отбора на этапе формирования новой популяции. Это обеспечило снижение риска потери значимых данных и повышение скорости сходимости алгоритма. Разработанная ГИМ позволяет управлять конкурентоспособностью ПЭС в условиях монополистической конкуренции.

5. С целью исследования форм совместной деятельности ПЭС при олигополистическом взаимодействии синтезирована ГИМ управления конкурентоспособностью. Модель отличаются новым сочетанием методов теории игр и технологии нейронных сетей. Эта гибридизация позволила учесть все возможные варианты кооперации и координации деятельности участников рынка.

6. Проблема моделирования влияния рыночных барьеров, как механизма защиты от проникновения конкурентов, решена новой для социально-экономической сферы искусственной иммунной системой рынка. Она отличается высоким подобием процессам в биологических системах.

7. Для определения или корректировки состава производителей и потребителей, как внешней конкурентной среды ПЭС, предложена математическая модель генезиса рынка основанная на комплексном применении методов теории игр и теории принятия решений, адаптированных к условиям конкуренции. Модернизация состоит в использовании интервальных и пороговых оценок при определении множества коалиций.

8. С целью поддержки в реальном времени процесса согласования характеристик конкурентоспособных товаров разработана модель антагонистического взаимодействия ПЭС и субъекта рынка. Она отличается применением методов теории игр к матрице выбора. Модель также может применяться, как новый подход к оцениванию эффективности управления конкурентоспособностью ПЭС за счет сравнения значений параметров товара, найденных с использованием всех предложенных моделей конкуренции и значений параметров, установленных в процессе согласования.

9. Разработана единая проблемно-ориентированная подсистема управления конкурентоспособностью ПЭС на основе методологии ГИС, которая дополнена предложенной автором искусственной иммунной системой. Применение методологии отличается рассмотрением не только, как внутренний принцип построения ГИМ различных видов конкуренции на рынке, но и как общая концепция управления конкурентоспособностью ПЭС.

Практическая значимость и внедрение результатов работы. Практическая значимость диссертационной работы состоит в разработке специальных математических, алгоритмических и программных средств проблемно-ориентированной подсистемы принятия решений и управления конкурентоспособностью, что позволяет организовать и обеспечить ИАП. Также разработана ГИС, предназначенная для определения значений параметров конкурентоспособного товара ПЭС. Программно-математическое обеспечение инвариантно к предметной области, видам и типам товаров, а также видам конкуренции на рынке. Эти результаты позволяют внедрить разработанные математические, алгоритмические и программные средства в ПЭС, функционирующих различных сферах рыночной экономики.

Исследования, проведенные в рамках диссертационной работы, послужили теоретической базой для разработки и внедрения комплекса программных средств «Конкуренция», программного продукта «Конкурентоспособный товар» и пакета прикладных программ «Optimum» в практическое использование в качестве подсистемы поддержки принятия решений в процессе управления конкурентоспособностью ЗАО «Стартап Индекс» (г. Москва), ЗАО «Арсенал ЛТД» (г. Воронеж), ООО «Альфа Компьютер» (г. Волгоград), ОАО Молочный комбинат «Воронежский» (г. Воронеж) и ЗАО «Янтарь» (г. Воронеж).

Перечисленные предприятия действуют на рынках консалтинга, строительно-монтажных работ высокой сложности, продажи и обслуживания офисной техники и средств полиграфии, производства молочной продукции и производства сыра, соответственно. Период эксплуатации для программного комплекса «Конкуренция» и программного продукта «Конкурентоспособный товар» составил с 2009 года и по настоящее время, а для пакета прикладных программ «Optimum» с 1997 года по настоящее время. Суммарный экономический эффект внедрения: для программного комплекса «Конкуренция» 650 тыс. руб. в год, для программного продукта «Конкурентоспособный товар» 320 тыс. руб. в год, а для пакета «Optimum» – 450 тыс. руб. Получение экономического эффекта связано: с определением позиции, по которым товары или услуги уступают конкурентам; с определением параметров товаров или услуг наиболее ценных для потребителей; с установлением вида конкуренции на конкретном рынке; с обоснованием необходимости перехода к выпуску новой продукции и т.д. Все перечисленные результаты привели к материально-сырьевой экономии, которая была выражена в денежном эквиваленте.

Предложенный автором комплексный инвариантный к предметной области метод анализа конкуренции на рынке и управления конкурентоспособностью предприятий был использован в Государственной Думе РФ при подготовке Федеральных законов от 28.12.2009 № 381-ФЗ и от 18.07.2009 № 190-ФЗ и теоретически обосновать необходимость внесения изменений в Федеральный закон от 17.07.2009 № 164-ФЗ и в статью Федерального закона от 03.06.2009 № 116-ФЗ. Разработанный комплекс программных средств «Конкуренция» внедрен в практику использования Комитетом Государственной Думы РФ по экономической политике и предпринимательству для анализа ситуации в различных отраслях экономики.

Модели, выводы и положения, обоснованные в диссертации, используются в учебном процессе в Институте менеджмента, маркетинга и финансов, в Московском гуманитарно-экономическом институте (Воронежский филиал), а также в Воронежском институте высоких технологий при преподавании ряда прикладных дисциплин.

На защиту выносятся:

1. Теоретические результаты исследований проблемы управления конкурентоспособностью в рыночных условиях при конкурентном характере взаимодействия ПЭС. Подход к проблеме поддержки принятия решений на основе организации ИАП ПЭС с предложенной структурой и внутренним комплексом специального математического, алгоритмического и программного обеспечения проблемно-ориентированной подсистемы управления.

2. ГИМ и алгоритмы управления конкурентоспособностью ПЭС в условиях различных видов конкуренции (совершенной, монопольной, монополистической и олигополистической), полностью охватывающие производственный и потребительский сегменты рынка и позволяющие обрабатывать не только количественные, но и качественные характеристики товаров (в зависимости от вида конкуренции).

3. Результаты исследования рыночных барьеров, а также ГИМ и алгоритмы, формирующие искусственную иммунную систему рынка, реализующую функции этих барьеров.

4. Гибридные модели и алгоритмы формирования и развития рыночной системы в экономическом пространстве и модель взаимодействия ПЭС с другими участниками рынка.

5. Инструментальные средства в виде комплекса специального программного обеспечения, построенные на основе предложенных автором ГИМ и алгоритмов ГИС, для поддержки принятия решений в рамках ИАП управления конкурентоспособность ПЭС на рынке.

6. Результаты экспериментального исследования и внедрения всего комплекса специального математического, алгоритмического и программного обеспечения проблемно-ориентированной подсистемы управления конкурентоспособностью ПЭС.

Апробация работы. Материалы диссертации докладывались и обсуждались на региональных, российских и международных конференциях: Международная научнотехническая конференция «Нечеткая логика, интеллектуальные системы и технологии» (Владимир, 1997), II Республиканская электронная научная конференция «Современные проблемы информатизации» (Воронеж, 1997), Региональная научно-практическая конференция «Решение социальных и экономических задач – новые подходы» (Воронеж, 2004), XI Международная открытая конференция «Современные проблемы информатизации в прикладных задачах» (Воронеж, 2006), Общероссийская научная конференция «Современные проблемы информатизации в системах моделирования, программирования и телекоммуникациях» (Москва, 2009), Международная научно-практическая конференция «Научные исследования и их практическое применение. Современное состояние и пути развития '2010» (Одесса, 2010) и др.

Публикации. Материалы научного исследования опубликованы в 44 работах, в том числе в 3 монографиях и в 24 статьях в изданиях, рекомендованных ВАК РФ. Три регистрации программных продуктов: в ЦНТИ г. Воронеж, в ФГНУ «Центр информационных технологий и систем органов исполнительной власти» и регистрация в Реестре программ для ЭВМ Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.

В работах, опубликованных в соавторстве, личное участие автора заключается: [4] – в разработке модели рынка, как системы; [28-29, 31-33, 36-40] – в выполнении научных исследований и разработке моделей и алгоритмов, а также основных элементов инструментальных средств.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, восьми глав, заключения, списка литературы из 257 наименований и приложения. Работа изложена на 3страницах, в том числе 297 страниц машинописного текста основного материала. Включает 71 иллюстрацию и 14 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель и задачи работы, ее научная новизна и практическая значимость работы.





В первой главе на основании анализа состояния современной экономики, особенностей управления в рыночной среде, теории и практики моделирования экономических систем, был обоснованно сделан вывод об определяющем влиянии внешней среды (по сравнению с информацией о внутренних производственохозяйственных процессах), которая представляет собой сложную социальноэкономическую систему, на экономические процессы ПЭС.

Основная (стратегическая) цель рыночной деятельности, т.е. стремление ПЭС к получению прибыли, достижима только при наличии конкурентного преимущества по отношению к другим предприятиям (конкурентам). Конкурентоспособность товаров, выпускаемых данной ПЭС, предлагается считать средством достижения этого преимущества.

В настоящее время все чаще применяются, показывая свою эффективность, наряду с традиционными (аналитическими) методами и технологиями: нейронных сетей, генетического алгоритма и др. В связи с этим, особенно актуальным является сочетание (гибридизация) в рамках одной модели различных методов, что позволит создать ГИС управления конкурентоспособностью ПЭС.

Проведенный анализ рынка, рыночных отношений и конкуренции, с одной стороны, а также экономико-математических методов и моделей, с другой, позволил перейти к формализации рынка, как системы.

Вторая глава посвящена формализации рыночных отношений и разработке системной модели рынка.

Установлен системный характер конкурентоспособности, как показателя, зависящего от количественных и качественных характеристик товара, выпускаемого и потребляемого на рынке. Новизна такого рассмотрения складывается из двух компонентов. С одной стороны, учитываются качественные показатели товара, часто игнорируемые в других исследованиях, а с другой – конкурентоспособность, являясь рыночным фактором, позволяет уйти от необходимости формализации внутренних производственнохозяйственных процессов, приводящих к созданию сложных и громоздких математических моделей. Кроме того, автором предлагается при анализе конкуренции учитывать не только возможности производителей, но и спрос потребителей на рынке. Этот взгляд также является новым даже для экономики, в которой конкуренция рассматривается, как односторонний процесс.

В процессе решения управленческих задач менеджеры ПЭС сталкиваются с необходимостью анализа больших объемов разнообразных (количественных и качественных) данных из различных источников. С целью повышения эффективности и качества управления и снижения нагрузки на управленческий персонал предложено организовывать в ПЭС подразделение – ИАП, реализующую функцию поддержки принятия решений и анализа экономической информации. Подразделение должно быть оснащено специальным математическим, алгоритмическим и программным обеспечением проблемноориентированной подсистемы, разработка которой и является основной задачей данного научного исследования.

Проведенный анализ рыночного взаимодействия выявил многообразие типов и видов конкуренции. С целью их систематизации в работе предложена классификация по числу участников рыночного процесса и параметрам товара. Выделены: совершенная конкуренция и несовершенная конкуренция. При этом несовершенная конкуренция мо жет быть: монопольной, монополистической или олигополистической. Каждая из несовершенных форм может рассматриваться, как ценовая, неценовая или комбинированная.

В отличие от существующих рассмотрений данная классификация не допускает отнесения одного состояния рынка сразу к нескольким типам и видам конкуренции, т.е. является более строгой и определенной.

На основе системного подхода, предложено выделить два уровня конкуренции:

1. Реальное взаимодействие – уровень сравнения ценности и полезности товара на основе анализа его ценовых и неценовых особенностей;

2. Виртуальное взаимодействие – уровень получения конкурентных преимуществ участником рынка при производстве конкурентоспособного товара.

Представленные уровни связаны, что открывает принципиально новую возможность выбора для анализа рыночной ситуации уровня адекватного виду конкуренции на рынке.

Под математической моделью рынка предлагается понимать совокупность элементов: R PT, PR,T,G, где PT – множество потребителей товара; PR – множество производителей товара; G – государство, как регулирующий механизм рынка; T – множество товаров на рынке.

Множества потребителей и производителей товаров можно описать:

PR {pr }, j 1, m, PT {pti}, i 1, n, где n – число потребителей; m – число j производителей.

Если ПЭС сочетают в рамках рынка функции производителя и потребителя, то PT PR P : {P,P } необходимо выполнить операцию условного замещения:, где P – реальный субъект рынка; PPT – условный объект рынка с функцией потребителя; PPR – условный субъект рынка с функцией производителя.

Правомерность этой операции подтверждается с экономической точки зрения.

R | PT | | PR | Тогда мощность рынка можно определить:, где |PT| – число потребителей (включая условных); |PR| – число производителей (включая условных).

Наполнением любого рынка является товар. Множество Т можно определить, как:

T {T }, j 1, m, T {tk }, k 1, l, где Tj – подмножество товаров j-го производитеj j j ля, lj – число товаров j-го производителя.

В объединенной форме получаем:T {t jk }.

m Полный ассортимент товара на рынке R: S l.

j jПусть H множество характеристик товара:, H {H }, j 1, m, k 1,l jk j y где Hjk – подмножество характеристик k-го товара j-го производиH {hjk }, y 1, wjk, jk теля, hyjk – y-я характеристика k-го товара; wjk – число характеристик k-го товара j-го производителя.

y y y h |h C h NC, Причем: где C – ценовые характеристики; NC – неценовые k k k характеристики товара. Данное выражение носит принципиально важный характер, т.к.

согласно положениям маркетинга, различие между ценовыми и неценовыми параметрами велико.

Таким образом, обобщенная модель рынка имеет вид:

y {h } jk R {pti },{prj },{t },G.

jk В связи с полученными результатами рынок R предлагается рассматривать, как совокупность непересекающихся множеств потребителей {pti} и производителей {prj} товаров, взаимодействующих с учетом регулирующей функции государства G, с заданным на этой совокупности множестве производимых (потребляемых) товаров {tjk} с определенными ценовыми и неценовыми характеристиками {hyjk}. Данная формализация позволяет решить важную практическую задачу – параметры модели позволяют судить о типе и виде конкуренции на рынке, что выгодно отличает ее от аналогов:

y y h |h C;

1. Совершенная конкуренция: n m , k k 2. Монополия: (n = 1 m) (n m = 1);

3. Монополистическая конкуренция: (n > m Tj Tj+1 m > 1) (n < m Tj Tj+1 n > 1), y y y hk |hk C hk NC ;

4. Олигополистическая конкуренция: (n >> m Tj Tj+1) (m >> n Tj y y hk |hk NC Tj+1),.

Многообразие видов конкуренции (совершенная, монопольная, монополистическая и олигополистическая) и их особенности требуют отдельного рассмотрения рыночного процесса в условиях каждого из них с последующим объединением математических моделей в ГИС управления конкурентоспособностью ПЭС.

В третьей главе синтезирована модель совершенной конкуренции, как «идеальная» модель процессов во внешней среде ПЭС. Совершенная конкуренция — состояние рынка, на котором имеется большое (бесконечно большое) число потребителей и большое (бесконечно большое) число производителей, однородных по свойствам и характеристикам товаров, причем каждый из участников занимает относительно малую долю на рынке и не определяет условия производства или потребления товаров другими участниками рынка.

Специфика данного вида рынка позволила использовать для моделирования технологию нейронных сетей. Это потребовало: во-первых, выполнить адаптацию базовых принципов и механизмов нейросетевых технологий к сфере конкурентного взаимодействия, и, во-вторых, спроектировать двухуровневую архитектуру рынка совершенной конкуренции, которая была определена, как нейронная система (рис.1), охватывающая всех участников рыночного процесса. Обе проблемы являются актуальными и ранее в такой постановке не рассматривались.

Под нейронной системой рынка совершенной конкуренции будем понимать совокупность взаимосвязанных реально или условно по выходам и (или) входам нейронных сетей сегментов рынка, объединенных в единую структуру.

В этой системе выделим две подсистемы: производственный сегмент и потребительский сегмент. Взаимодействие ПЭС в условиях совершенной конкуренции было рассмотрено с трех точек зрения:

1. С позиции каждого предприятия при решении задачи реализации или потребления товаров (задача 1);

2. С позиции каждого отдельного вида товара на рынке (задача 2);

3. С позиции общего состояния конкурентного процесса на рынке в целом (задача 3).

Вектор Вектор характеристик характеристик производителей потребителей Состояние рыночного Векторы Векторы процесса характеристик характеристик совершенной производимых потребляемых конкуренции товаров (услуг) товаров (услуг) Характеристика Характеристика производственного потребительского сегмента сегмента Вектор характеристик рынка Рис.1 Нейронная система рынка Уровень обобщения характеристик производителей Уровень обобщения характеристик товара Слой 1 Слой 2 Слой Рис.2 Архитектура производственного сегмента нейронной системы Для решения задачи 1 предложено использовать двухслойную искусственную нейронную сеть NSk k-го товара с нелинейной функцией активации, входами которой являются характеристики товара. Выходной вектор {1k, …, jk, …, mk} представляет собой взвешенные характеристики k-го товара всех производителей. Число нейронов скрытого слоя равно числу характеристик k-го товара, а количество нейронов выходного слоя Потребительский сегмент нейронной системы Производственный сегмент нейронной системы Ценовые характеристики производимых товаров или услуг Ценовые характеристики потребляемых товаров или услуг Производители отдельных производителей Характеристики отдельных товаров Характеристики товаров или услуг Общее состояние производственного сегмента рынка равно числу производителей.

На рынке R независимо функционируют m производителей l-го количества товаров.

Тогда производственный сегмент рынка можно представить совокупностью из l независимых нейронных сетей. В результате была спроектирована архитектура производственной подсистемы нейронной системы рынка (Рис.2).

Полученное множество векторов {{}1, …, {}k, …, {}l} отражает совокупную характеристику всех товаров из T всех производителей из PR. Общий объем множества равен l m. Дополним производственную подсистему нейронной системы рынка вторым слоем. Причем этот слой должен иметь два уровня, обеспечивающих независимое решение задачи 1 и задачи 2.

Для решения задачи 3 необходимо выполнить обобщение отдельных характеристических величин для получения единого параметра, описывающего всю производственную подсистему в целом. Для этой цели необходим третий слой. Он будет состоять из одного нейрона. Причем совокупный показатель можно формировать, как на основе характеристик первого уровня второго слоя, так и на основе второго уровня второго слоя.

Аналогично проектируется архитектура потребительского сегмента.

Ядром нейронной системы является компонент расчета параметров конкурентоспособного товара, который был реализован с использованием генетического алгоритма.

Данная реализация гибридной методологии к задаче управления конкурентоспособностью предприятия также является новой.

В результате использования нейронных сетей производственного и потребительского сегмента нейронной системы рынка могут быть получены две пары множеств:

1. Множество характеристик производителей и множество характеристик потребителей для каждого товара:

pr1 … prj … prm pt1 … pti … ptn t1 … … t1 … … pr11 pr1j pr1m pt11 pt1i pt1n, (1) tl … … tl … … prl1 prlj prlm ptl1 ptli ptln где prkj,ptki –характеристики j-го производителя и i-го потребителя k-го товара на рынке совершенной конкуренции;

2. Множество обобщенных показателей каждого производимого товара и множество обобщенных показателей каждого потребляемого товара:

pr1 … prj … prm pt1 … pti … ptn t1 … … t1 … … t11 t1j t1m t11 t1i t1n. (2) tl … … tl … … tl1 tlj tlm tl1 tli tln В соответствии с (1) и (2) хромосомой будем считать вектор-столбец значений характеристик:

Xprj: … … Xpti: … … (pr1j prkj prlj) (pt1i ptki ptli) Популяцией рынка совершенной конкуренции предлагается считать множество характеристических значений, составленное двумя наборами хромосом – значениями характеристик товаров производителей и потребителей.

Оценивание жизнеспособности хромосом в популяции состоит в расчете функции приспособленности для каждой хромосомы этой популяции:

… … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … l l pr pr pr l l Пipt П ki,i 1,n.

kj, j 1,m, j k1 kВ популяции количество хромосом производителей и потребителей может не совпадать. Для устранения этой ситуации предлагается применять два способа: метод рулетки и оригинальный способ отбора наиболее характерных хромосом, предложенный автором: отбор выполняется исключением хромосом с минимальной (при уменьшении множества хромосом производителей) или максимальной (при уменьшении множества хромосом потребителей) приспособленностью, т.к. они в меньшей степени соответствуют целям производителей и потребителей, соответственно:

' pr pr pr pr pr ' pt pt pt X X \ X | П min(П ) (3) X X \ Xipt | Пipt max(П ).

(4) j j Операции отбора выполняются до тех пор, пока: m n. Правомерность этих операций подтверждается желанием производителей максимизировать свою прибыль, а потребителей минимизировать издержки.

На первом этапе скрещивания выбираются пары хромосом из родительской популяции (пула). Предложено рассматривать следующие варианты формирования пар: формирование пар в порядке следования хромосом во множествах производителей и потребителей; случайное формирование пар на основе метода рулетки; формирование пар на основе максимизации (минимизации) функции приспособленности. Первые два варианта равнозначны и носят случайный характер, что наиболее соответствует природным процессам. Третий вариант формирования является управляемым. Он не отражает суть явлений в биологии, но с позиции экономического смысла он более применим:

pr pr pr pt {X | П max( П ); Xipt | Пipt max( П )}.

j j Процесс селекции предлагается выполнять однократным применением выражений (3) и (4) к хромосомам производителей и потребителей имеющейся популяции. В результате популяция сокращается на две «наихудшие» хромосомы. После чего повторяются все шаги, начиная со скрещивания.

Применительно к совершенной конкуренции итогом работы алгоритма будем счиpr тать пару хромосом со значениями приспособленности: П Пipt.

j Именно это последовательное усреднение является моделью поиска компромисса между желанием потребителей и возможностями производителей на рынке.

Аналогично можно применить генетический алгоритм и к множеству (2).

После достижения заданной степени точности вектор характеристик конкурентоpr pt способного товара можно считать определенным: или Opt X, X Opt {1pr,....,kpr,....,lpr },{1pt,....,kpt,....,lpt }, где kpr,kpt – характеристические значения товаров из T.

В результате каждый производитель или потребитель сможет сравнить характеристические значения своих товаров с вектором и оценить насколько его предложение или спрос, соответственно, являются конкурентоспособными.

В четвертой главе рассматриваются вопросы моделирования конкуренции ПЭС в условиях монополии. Конкуренция в условиях монополии – процесс соперничества между независимыми потребителями товаров, за материальные или иные выгоды и преимущества посредством завоевания интереса производителя товаров к их потребностям.

Конкурентный характер носит взаимодействие в потребительском сегменте, т.е.

конкурируют мелкие предприятия за внимание монополиста. Указанное обстоятельство часто приводит к тому, что монополию вообще не рассматривают, как один из видов конкурентного взаимодействия, которым она (монополия) является. Поэтому в рассмотрении монопольной конкуренции уже состоит определенный элемент научной новизны.

Другим проявлением научной новизны можно считать применение методов теории принятия решений и теории игр к моделированию рыночного процесса монопольной конкуренции.

С точки зрения теоретико-игрового подхода предприятие-монополист M определим, как игрока I. Главной целью игрока I является максимизация прибыли от реализации товара. Предприятия-потребители pti с позиции монополиста структурно не отличаются.

Всем им свойственны одни и те же признаки. Эта общность заключается в том, что каждый потребитель желает максимизировать потребительскую выгоду от приобретаемого товара, не имея возможности воздействовать непосредственно на цену. Предлагается, в силу общности целей, считать множество потребителей PT составным игроком II.

Игровой процесс заключается в следующем. Игрок I предлагает потребителям товар, пытаясь максимизировать прибыль за счет увеличения ценовых характеристик товара. Игрок II, сравнивая неценовые характеристики и потребительскую выгоду от них с запрошенной ценой, формирует величину потребности в каждом из товаров. Уменьшение потребности в товаре игрока II влияет на величину получаемой прибыли от реализации этого товара игроком I. Игровой процесс на рынке R предлагается выразить кортеопт жем: Г I, II, H, где Hопт – выигрыш игры Г, представляющий собой множество оптимальных (устраивающих и монополиста и потребителей) характеристик товара.

В силу указанных особенностей процесса взаимодействия игроков применить базовые положения теории игр нельзя. Предлагается на основе ценовых характеристик k-го товара рассчитать совокупные затраты zk на его производство монополистом. Тогда для множества потребителей PT и множества товаров T, зная zk для k-го товара можно построить матрицу доходов D монополиста:

d11... d1n D ........., dl1... dl n где dki – доход от реализации k-го товара i-му потребителю: dki vi zk, k 1,l,i 1, n, где vi – потенциальная потребность в товаре потребителя pti.

Объективная сложность экономических процессов привела к необходимости решения проблемы моделирования конкуренции в условиях монополии в несколько этапов:

I. Формирование целевых аудиторий будем осуществлять на основе преодоления товаром некоторого порогового значения доходности. Определим верхнюю gвk и нижнюю gнk границу доходности по каждому товару tk, как:

в н gk max(dki ), gk min(dki ),k 1,l,i 1, n.

Рассчитаем пороговое значение qk для каждого товара tk:

в н gk gk в qk gk , k 1,l, a Z a 1, a где a – коэффициент определяющий «высоту» порога, является положительной величиной большей или равной 1. Чем больше a, тем выше проходная планка потребителей для попадания в целевые аудитории монополиста для k-го товара. Величина a устанавливается исходя из требований монополиста.

Определив qk, можно в качестве критерия выбора при формировании подмножеств потребителей, рассмотреть преодоление порогового значения доходности каждым потребителем: PT {PT1 ... PTk ...},при pti PTk | dki qk, k 1,l,i 1, n.

Данная модель позволяет отобрать в целевые подмножества потребителей в наибольшей степени привлекательных с позиции получения прибыли для монополиста.

Потребители, не вошедшие в целевые аудитории, не соответствуют критерию монополиста.

II. Для формализации неценовых характеристик товаров, производимых монополистом, и значений параметров этой продукции, желаемых потребителями, информация может быть получена экспертным путем на основе методов конкурентной разведки или способов маркетингового исследования рынка.

Для всех характеристик каждого товара необходимо задать множество лингвистических конструкций: Ly {lb}y,b 1, r, где r – число лингвистических конструкций y-го критерия товара монополиста.

Этапы определения оценки веса лингвистических конструкций для каждого товара:

1. Сформировать матрицу попарного сравнения конструкций:

sr11... sr1b...sr1r sh,lb lb', ...............

SH srb1... srbb...srbr, sr ,lb lb', sh...............

b 1,l lb'.

srr1... srrb...srrr Каждый элемент shu является целым числом, значение которого характеризует степень отличия двух любых лингвистических величин, а символ « » означает предпочтительность, т.е. одна лингвистическая конструкция лучше (привлекательнее) другой.

2. Используя матрицу попарного сравнения SR, можно определить значение веса каждой лингвистической конструкции lb:

Пb r r ob , Пb r srbb,b 1,r, Sumобщ Пb, ' Sumобщ b'bгде b и b’ – индексы строки и столбца соответственно.

3. После расчета значений веса лингвистических конструкций необходимо выполнить замену терминов в описании характеристик каждого товара числовыми значениями лингвистических конструкций.

III. Определения параметров конкурентоспособного товара. Игрок I на основе анализа собственных производственных возможностей и рынка выбирает некотоy y y STRI {hk }, h |h C.

рую стратегию STRI для k-го товара:

k k Игрок II имеет составной характер и все его компоненты (отдельные потребители) в рамках целевой аудитории PTk равнозначны. Следовательно, необходимо сформировать совокупную стратегию STRII. Например, усреднением по одинаковым критериям всех характеристик k-го товара:

n y, STRII=( hki ) / n для pti PTk i1 где hyki – y-я характеристика k-го товара i-го потребителя.

В результате формируется стратегия STRII по каждому товару и складывается некоSTRI, STRII торая игровая ситуация. Для расчета выигрыша {hyk}опт на основе STRI, STRII можно применить усреднение, а с целью перехода к качественному описанию неценовых характеристик – способ обратный определению оценки веса лингвистических конструкций для каждого товара. Полученный в результате набор значений характеристик соответствует конкурентоспособному товару на рынке или выигрышу {hyk}опт игры Г.

В пятой главе синтезирована модель рыночного процесса монополистической конкуренции. Монополистическая конкуренция — тип отраслевого рынка, на котором имеется некоторое число предприятий, продающих дифференцированную продукцию, т.е. уникальную в своей отрасли и обладающую рядом ценовых и неценовых качеств, которые важны для потребителей, а также осуществляющих контроль над ценой производимых ими товаров.

Для решения задачи определения параметров конкурентоспособного товара предлагается использовать только генетический алгоритм, т.к. при условии выпуска дифференцированного товара нейронная система рынка существенно усложнится. Однако для этого его было необходимо модифицировать и адаптировать к условиям монополистической конкуренции предприятий.

Модификации состоят в следующем. Предложено переносить «непарные» хромосомы из родительской в новые популяции. Тем самым уменьшается риск потери ценных для алгоритма значений характеристик товара. Выполнение естественного отбора на этапе формирования новой популяции не допускает потери информации на первой итерации алгоритма. Предложенные модификации не только делают генетический алгоритм адекватнее экономической сущности рыночных процессов в условиях монополистической конкуренции, но и повышают его точность и сходимость, что подтверждается проведенными компьютерными экспериментами.

Обработку ценовых параметров товаров, выпускаемых производителями, предложено выполнять по следующему алгоритму:

1. Благодаря информированности участников рынка монополистической конкуренции, можно из количественных характеристик сформировать матрицу HC:

1 … y … w’ t1 hC11 … hCy1 … hCw’HC= … …, tS hC1S … hCyS … hCw’S где hCyk – значение y-го количественного параметра k-го товара на рынке R.

2. Инициализация и нормализация ценовых параметров товаров:

Cy Cy max(hk ),k 1, S Определим максимальное значение для y-го критерия:.

Cy Определим минимальное значение для y-го критерия: hCy min(hk ),k 1, S.

~ y y y y y В случае максимизации критериев: hki (hki hki ) /(ki hki ).

~ y y y y y В случае минимизации критериев: hki (ki hki ) /(ki hki ).

3. Оценка приспособленности хромосом:

… … … … w' w' ' ' Пk w' hkCy или Пk ( hkCy ) / w', (5) y1 yгде h’Cyk – нормализованное значение y-й характеристики k-й хромосомы.

4. С учетом специфики задачи и способа селекции в качестве варианта остановки предлагается рассматривать тот момент, когда в родительском пуле останется одна пара хромосом. При этом осуществляется переход к выбору наилучшей хромосомы. В том случае, если данное состояние не достигнуто, выполняется переход к этапу селекции.

5. Для достижения соответствия разрабатываемой модели процессам в биологических системах, предлагается осуществлять формирование родительского пула на этапе селекции на основе применения метода рулетки.

6. С целью повышения точности предлагается использовать многоточечное скрещивание, и для каждой хромосомы-потомка рассчитать новое значение функции приспособленности по (5).

Cy 7. Формирование новой популяции: H'C \{hk }| П min(Пk ).

8. Выбор «наилучшей» хромосомы: H'C {h'Cy }| Попт max(Пk ).

опт k Эта хромосома представляет собой вектор нормализованных ценовых характеристик товара, обеспечивающих конкурентные преимущества предприятию с учетом текущей ситуации на рынке монополистической конкуренции.

9. Переход к абсолютным совокупным значениям характеристик товара, используя обратные выражения п.2 данного алгоритма. В результате чего получим:

C Cy Hопт {hk }.

Аналогично можно определить совокупные значения неценовых характеристик товара, предварительно перейдя к числовой форме лингвистических конструкций. Для определения значений характеристик конкурентоспособного товара была разработана новая общая технология, основанная на применении одного модифицированного и адаптированного генетического алгоритма на разных этапах решения задачи управления конкурентоспособностью предприятия.

Шестая глава посвящена синтезу модели функционирования предприятия в условиях олигополистической конкуренции и моделированию рыночных барьеров на основе искусственных иммунных систем для данного вида конкуренции. Олигополистическая конкуренция — форма рыночного процесса, при которой предприятия координируют свои стратегические, тактические и (или) оперативные планы экономического взаимодействия с другими участниками (как с производителями, так и с потребителями товаров) рынка.

Предлагается рассматривать два типа объединения: объединение с формированием одного «совокупного» участника рынка и объединение с кооперацией, т.е. дифференцированную и чистую олигополию. При объединении с потерей самостоятельности участников рынка формируется монополия, допускающая применения всех предложенных выше методов и моделей в полном объеме. Это является дополнительным подтверждением актуальности использованных выше механизмов моделирования. Применительно к дифференцированной олигополии, была предложена модель, позволяющая учесть кооперацию производителей:

1. Формирование множества неценовых параметров товаров производимых на PR 1 k l H {{h1y}w1,...,{hky}w1,...,{hly}w1}, рынке: (6) y y y где hyk – значение y-й качественной характеристики k-го товара, производимого на рынке R, wk – число характеристик k-го товара;

2. Формирование множества неценовых параметров товаров потребляемых на PT y 1 i n рынке: H {{h1y}w1,...,{hiy}w1,...,{hn }w1}, где hyi – значение y-й качественной, т.е.

y y y неценовой характеристики товара i-го потребителя на рынке R, wk – количество характеристик k-го товара.

3. Разделение множества потребляемых на подмножества и получение:

PT PT PT PT PT PT Hk {H \ {hiy}|П ПPR}, H {H1,...,Hk,...,HlPT }, где k k Причем: если товар t2 по совокупности свойств (т.е. качеству) превосходит товар t1, то его параметры (характеристики) H2 по совокупности свойств превосходят параметры y y (характеристики) H1, т.е. t2 t1, если {h } {h }, где – обозначает превосходство 2 (доминирование). Имеет место системное свойство транзитивности:

t1 ... tk ... tl, если П1... Пk ... П.

(7) l С учетом экономической сущности дифференцированной конкуренции, результатом рыночного процесса должны стать характеристики конкурентоспособного товара, но не нарушающие соотношения (7), т.е.:

y y y {h }опт ... {h }опт ... {h }опт. (8) 1 k l 4. Применение модифицированного и адаптированного генетического алгоритма к подмножествам (8) и получение совокупного вектора неценовых характеристик для каждого потребляемого товара:

PT Hопт {{h1y}опт,...,{hky}опт,...,{hly}опт}, (9) где {hyk}PTопт – подмножество оптимальных характеристик k-го товара, т.е. наиболее желаемых потребителями.

5. Применение генетического алгоритма к парам: «совокупный вектор характеристик потребляемого товара (9)» и «множество параметров товара, производимой на PT k рынке (6)»: {hky}w1;{hky}опт.

y 6. Определено множество векторов конкурентоспособных параметров для опт каждого товара рынка: H {{h1y}опт,...,{hky}опт,...,{hly}опт}, где {hyk}опт – подмножество оптимальных характеристик k-го товара.

В силу того, что генетический алгоритм применяется только к одной паре хромосом и с учетом экономического смысла решаемой задачи предлагается внести изменения в PT условие остановки алгоритма, выбрав: - Пk , – допустимая погрешность где Пk PR работы алгоритма.

Условия чистой олигополии – единственный вид конкуренции, который требует учета производственных параметров предприятий на рынке. В процессе моделирования предложено новое сочетание нейросетевых технологий и теории игр, результатом которого является распределение потребности рынка по производителям товаров. Распределение предложено получить с помощью вектора Шепли:

(| S | 1)!(n | S |)! D (v) (v(S) v(S \ j)), j S, (10) j n! prj где v(S) – характеристическая функция; n – количество предприятий; | S | – количество элементов коалиции S, т.е. | S |1,nS 1. Формирование исходного информационного массива характеристик производителей:

pr1 … prj … prm t1 {hypr1}1 … {hyprj}1 … {hyprm}HPR= … ….

tl {hypr1}l … {hyprj}l … {hyprm}l 2. Последовательная подстановка значений производственных характеристик всех производителей в нейронные сети товаров нейронной системы рынка;

Входной слой состоит из нейронов, число которых соответствует числу характеристик j-го производителя. В результате преобразования будет получен вектор такой же длины, представляющий собой совокупность взвешенных характеристических значений вектора исходных параметров. Для применения вектора Шепли требуется получить характеристические значения для каждого производителя коалиции. Поэтому первый слой дополнен вторым слоем, число нейронов которого равно числу производителей и позволяющим получить вектор характеристических значений товара коалиции S.

3. Формирование информационного массива характеристических значений производителей коалиции по товарам:

pr1 … prj … prm t1 {{1}1} … {{j}1} … {{m}1} = … …. (11) tl {{1} l} … {{j}l} … {{m}l} 4. Зная (11) и используя (10), можно получить распределение и D v(S) j prjS пропорционально ему определить количество k-го товара, вменяемой для выпуска кажm m дым производителем коалиции S. При этом v(S) pr, j S. Для pr j, j S, j j1 jопределения v( S \ j ) суммируются все значения характеристической функции кроме {} j-го производителя.

5. Пропорционально D определить количества продукции, вменяемой для выпуска каждым производителем коалиции S.

Возможен и нечеткий вариант описания некоторых показателей ПЭС.

Рыночным барьером будем называть совокупность независимых (экономических и прочих) мер, источниками которых являются предприятия, присутствующие на рынке, направленных на изоляцию от других участников экономического пространства.

Для моделирования рыночных барьеров разработана искусственная иммунная система в виде комплекса математических моделей (Таблица 1).

Искусственная иммунная система – комплекс математических методов, моделирующих основные функции иммунитета человека, и используемых для определения параметров и (или) их значений, способных минимизировать влияние некоторых факторов (внешних или внутренних) на какой-либо объект.

Признаком, по которому иммунная система отличает чужеродный агент, является антиген. Введем обозначение: as – s-й антиген представляет собой некоторый экономиче … … … … … … … … ский показатель, характеризующий нового конкурента или его продукцию, вступающего на рынок. Тогда весь чужеродный агент может быть представлен: A {as}, s 1,c, где с – число антиген (характеристик) чужеродного агента (нового конкурента).

Таблица Аналогия деятельности иммунитета и рыночных барьеров Иммунная система Рынок Проникновение чужеродно- Появление на рынке производителя (конкуренго агента в организм та), выпускающего товары, необходимые потребителям данного рынка (для потребителя – наоборот) Проявление антиген Характеристики товара или самого предприятияконкурента Иммунный ответ: Реакция рынка:

Распознавание ан- Распознавание возможности изменения конкутигена рентных преимуществ, сложившихся у предприятий, уже существовавших на рынке Эффекторная фаза Выявление параметров, по которым товары нового конкурента превосходит аналогичную продукцию, уже имеющуюся на рынке Фагоцитоз Выработка мер по сохранению прежних конкурентных преимуществ или формирование параметров товара с учетом новых условий на рынке Вывод результатов деятель- Товар не будет востребован. Конкурент не будет ности из организма получать прибыль и покинет рынок Антитела представляют собой антигенсвязывающие рецепторы лимфоцитов, но в свободной, растворимой форме. В условиях рынка, антитело представляет собой некоторый экономический показатель, но характеризующий предприятие, уже существующее y y y y H {h }, y 1, w, h |h C h NC, на рынке. Используем обозначение: где H – j j лимфоцит; hyj – антитело (y-я характеристика j-го производителя (или его товара)); wj – количество антител (характеристик j-го производителя); C – количественные характеристики предприятия (товара); NC – качественные характеристики.

Все процессы иммунного ответа нужно рассматривать независимо для каждой пары «предприятие – новый конкурент» на рынке. Таким образом, процесс распознавания антигенов и чужеродного агента в целом сводится к сравнению H и A.

Применительно к рынку предлагается определять степень прочности связи (аффинность), как отношение числа совпавших антиген и антител к их общему числу антиген, K | H A| / c, | H A |– количество совпавших антител и антиген по значет.е.:

где нию.

Чем больше характеристик нового конкурента и ПЭС, уже находившегося на рынке, совпало, тем больше K, т.е.:

1. При K 1 – предприятие с характеристиками A следует считать чужеродным агентом. Это условие является необходимым, но не является достаточным;

2. При K = 0 – новый конкурент не несет «угрозы» состоянию ПЭС.

Продолжая аналогию с биологическими системами, кроме коэффициента аффинности сродство антитела к антигену можно оценить силой нековалентной связи F. В биологической системе она зависит от расстояния d между взаимодействующими химическими группами антител и антиген. Применительно к рассматриваемой задаче расстояние d d a h, предлагается определить, как разность: где a и h – значения характеристик конкурента и производителя соответственно.

Силу связи предлагается определять, как:

1 1 d7 d , при 1 d 0, d 2 d7 dd, при d 1, Fys , при - 1 d 0, F d, при d 1, или ys d0, при d 0.

0, при d 0, где Fys – сила связи у-го антитела и s-го антигена.

С учетом экономической сущности решаемой задачи значение силы связи позволяет точно охарактеризовать нового конкурента:

1. Fys > 0 – предприятие следует считать чужеродным агентом;

2. Fys 0 – новый конкурент не несет «угрозы» состоянию ПЭС.

Обязательным условием перехода к эффекторной фазе является: K > 0, т.е. характеристики нового конкурента и ПЭС, с позиции которого анализируется проникновение на рынок, пересекаются. Для моделирования эффекторной фазы предложена реализация механизма разнообразия антигенраспознающих структур. Применительно к экономике множество характеристик (антител) ПЭС, существовавшей (ПЭС) на рынке, необходимо дополнить характеристикой (антителом) для каждой новой характеристики (антигена) проникшего конкурента.

После завершения эффекторной фазы предлагается определить суммарное значение F F (x).

силы связи антиген и антител:

x X Конкурент несет «угрозу» (является чужеродным агентом) другим ПЭС на рынке, если значения антигенов превосходят антитела. Фактически необходимо скорректировать F 0.

значения антител из H, чтобы обеспечить выполнение условия: Это приведет к нецелесообразности нахождения на рынке нового конкурента.

Предприятие, появившееся на рынке и рассматриваемое, как чужеродный агент (новый конкурент) должно обладать какими-либо опережающими характеристиками (собственными и характеристиками товара). При этом задача данного этапа состоит в «растворении» этих отличающихся параметров среди значений характеристик, которыми обладает ПЭС уже существующее на рынке. С учетом того, что при рекомбинации множества антиген A и антител H становится одинаковым, а состав этих множеств уникален (в биологии определяется генотипом) для каждой пары: «ПЭС – новый конкурент», предлагается реализовать механизм «растворения» антиген в антителах на основе модифицированного и адаптированного генетического алгоритма.

Исходная популяция формируется на основе одной пары хромосом:

H A {xs (h, a)};{xs (h, a)}, s 1,c, где xH, xA – множества рекомбинированных характеристик предприятия и нового конкурента, соответственно.

F 0.

В качестве условия остановки алгоритма предлагается использовать:

Применяя генетический алгоритм, можно определить значения характеристик, доопт H минирующих над параметрами нового конкурента: H {xs (h, a)}.

В данной ситуации новизна модели формируется из нескольких аспектов. Вопервых, предпринята попытка и предложены математические модели рыночных барьеров, как важной составляющей рынка. Во-вторых, для их моделирования применительно к экономической задаче синтезирована искусственная иммунная система. И, в-третьих, эти модели повторяют с высокой степенью приближения процессы в биологических системах.

В седьмой главе рассмотрен генезис внешней среды ПЭС в условиях рыночной экономики и вопросы согласования параметров товаров с другими участниками рынка.

На этапе своего возникновения рыночная система обособляется и выделяется из общего экономического пространства. В реальных условиях даже после своего создания, рынок находится в постоянном «движении» и развитии. Поэтому моделирование процесса его формирования и динамики развития является важной и актуальной задачей.

В основе построения модели формирования рынка использована методологическая база теории игр. В процессе моделирования выделены два этапа:

I. Для моделирования формирования множества коалиций предприятий:

1. Формирование векторов критериев К для каждой из подсистем (производителей и K={K1,K2,.

.., Kq,..., Kz}.

потребителей):

2. Определение на основании экспертной информации множества оценок H предприятий по множеству критериев К для каждой из подсистем;

3. ЛПР определяет путь формирования множества коалиций:

a. Случай равнозначности заданных критериев:

Для каждого критерия вычислить максимальную критериальную оценку:

Hq max = max Hq j, q=1,z, где z – число характеристик по Кq критерию.

Вычислить приведенные нормализованные оценки по критери* ям: Hqj = Hq j / Hq max.

Вычислить минимальную критериальную оценку для каждого предприятия:

* H = min Hqj.

j min Коалиция Sy формируется из предприятий, для которых:1 Hj min < 2.

Задается левая и правая граница степени сходства 1, 2 [0, 1]. Величины выбираются случайным образом с учетом 1 < 2. Изменяя значения левой 1 и правой 2 границ степени сходства, можно получить множество коалиций S b. Случай упорядоченности по важности:

Критерии К упорядочиваются по важности;

ЛПР назначает уровень [0,1];

Определить нижнюю и верхнюю границу -уровневых подмножеств для оценки предприятий по рассматриваемому критерию:

н(Hq j ) =, в(Hq j ) =, где sup inf H H q j q j – значение оценки j-го предприятия Нqj для -уровня.

Для каждой пары предприятий Pj, Pj+1 E вычислить показатели взаимного превышения критериальных оценок:

в(Hq j ) - в(Hq j+1 ) н(Hq j+1 )н(H ) q j =, =, Hq j Hq j+1 Hq j+1 Hq j в( Hq j ) - н( Hq j ) в(Hq j ) - н(H ) q j где Нqj, Нqj+1 H Вычислить показатели функции принадлежности для j-го предприятия к множеству лучших по q-критерию:

qj sup { 0, ( max - max )}.

Hq j,Hq j+1 Hq j,Hq j+1 H Hq j+1,Hq j Hq j,Hq j+1 H Если множество по рассматриваемому критерию содержит не одну альтернативу, то выбирается следующий критерий по важности;

Изменяя значение уровня можно получить множество коалиций S.

4. Выполнение шагов алгоритма этапа 3 для каждой подсистемы (производителей и потребителей товаров) экономического пространства.

Автором предложено в случае равнозначности критериев использовать для разбиения подсистем экономического пространства интервальные оценки, а при упорядоченности критериев по важности – варьирование некоторого уровня функции принадлежности.

Таким образом, экономическое пространство субъекта может быть представлено, как два множества коалиций предприятий-производителей и предприятий-потребителей:

pr pt pr pr pt pt E B; S ; S, S {S }, S {S }, где Spry – y-я коалиция производителей; Spty y y – y-я коалиция потребителей товаров II. В основе гибридного алгоритма интеллектуального поиска оптимальной коалиции ПЭС лежит использование базовых положений теории принятия решения и, в частности, оптимизация функции полезности. Построение функции предложено осуществлять, используя разложение в ряд Тейлора или декомпозицию многомерных функций, в случае независимых критериев, описанные в литературе. В результате можно определить значения функции полезности для каждого предприятия (производителей и потребителей) экономического пространства субъекта. Основным достоинством предложенного способа является возможность учета не только ценовых, но и неценовых особенностей участников рынка. Тогда, каждая коалиция S (например, производителей) NC prj представляет собой некоторое объединение: где Vj(KC,K ) – S , y C NC j V (K,K ) j значение функции полезности prj производителя NC Отсюда следует, что функция полезности коалиции в целом:

VS y Vj(KC, K ), j где prj Sy, При этом условии значение полезности может быть рассчитано, как среднее для всех ее элементов: VS ( V j (K C, K NC ))/ | Sy |, где Sy E.

y jSy Подобный расчет необходимо независимо производить для всех коалиций S подсистем производителей и потребителей экономического пространства E.

В качестве критерия оптимизации предлагается принять максимум функции V:

pr pt PR S \ max VSy, PT S \ max VSy.

pr pt В результате применения предложенной модели можно определить состав множеств производителей и потребителей, формирующих в совокупности для субъекта конкурентную среду R: R PT PR.

Большая часть параметров рыночного процесса может быть получена только в результате их согласования с другими предприятиями, которое осуществляется в реальном времени при непосредственном контакте с ними. С целью поддержки процесса согласования параметров товара, предлагается следующий алгоритм:

1. Формирование множества согласуемых характеристик товара для одного потребителя;

2. Формализация множества чистых стратегий:

Yi={1, 2,..., py,..., sy}, Xi={1, 2,..., px,..., sx}, и смешанных стратегий:

Yi СY = { СY1, …, СYp, …, СYs }, Xi СX = { СX1, …, СXp, …, СXs }, с учетом допущения для одной характеристики товара: СY1 = СX1, СYs = СXs, где sy – мощность множества чистых стратегий производителя, соответствующая i-му потребителю; sx – мощность чистых стратегий i-го потребителя; СYp – значение стоимости предлагаемое производителем i-му потребителю, СXp – значение стоимости предлагаемое i-м потребителем производителю за товар.

3. Формализация смешанных стратегий в случае качественного представления характеристики товара;

4. Формирование матрицы игры:

Y X Y X Y 0 C1 -C2... C1 -C... C1 -CsX p f, W = ....................

X pY p Y Y X Y X Cs -C1X Cs -C3... Cs -C p... 0 где СYp – стоимость товара, соответствующая чистой стратегии производителя pY и чистой стратегии потребителя pX.

5. Взаимодействие в реальном времени с потребителем:

a. Выбор чистой стратегии pX (или соответствующей ей смешанной стратегии CXp) потребителем;

b. Сужение матрицы выбора: Wf+1pYpX = WfpYpX \ pY=pX.

c. Выбор стратегии производителем:

y x y x max min(C C ) min max(C C ).

На основе условия:

p p p p y y p px px p На основе степени вероятности:

X X Y X 0 1 (CY - C1 ) 2 +... + (CY - C1 ) +... + (Cs - C1 ) 2 p pY sY, ......

......

Y X X X (C1 -Cs ) 1 (CY -Cs ) 2 +... + (CY -Cs ) +... + 0 2 p pY sY где – показатель эффективности взаимодействия производителя и потребителя, который является переменной величиной; ={1, 2, …, pY, …, sY} – вектор решений систеsY мы уравнений при условии 1.

pY pY Если sX и sY велики, то степени вероятности можно определить:

X s X (CY -Cp ), pY 1,sY.

p pY X (CY X p 1 -Cp ) p d. Если условие равенства смешанных стратегий выполняется и удовлетворяет производителя, то игра завершена, иначе CYp сообщается потребителю и переходим к шагу (а).

6. Выполнение шагов 2-5 для всех характеристик товара;

7. Выполнение шагов 1-6 алгоритма при взаимодействии со всеми потребителями, входящими в состав рынка R Применение представленной технологии при взаимодействии с каждым из потребителей рынка позволяет субъекту сопоставить найденные параметры конкурентоспособного товара (модели гл.3-6), и реальных запросов каждого потребителя на рынке.

Фактически предложенный алгоритм обеспечивает оценку эффективности управления конкурентоспособностью предприятия в условиях различных видов конкуренции.

Данный механизм анализа эффективности управленческих решений является новым.

Восьмая глава посвящена обобщению теоретических итогов научного исследования, синтезу общей гибридной модели управления конкурентоспособностью предприятия, а также вопросам апробации полученных результатов.

В направлении обеспечения управления конкурентоспособностью предприятия был предпринят ряд взаимосвязанных шагов, которые можно разделить:

1. Организационное решение – обоснование целесообразности организации ИАП, решающей проблему поддержки принятия решений управленческим персоналом за счет эффективной обработки информации о состоянии внешней среды предприятия;

2. Структурное решение – формирование функциональной структуры ИАП:

Аналитическая подсистема – обеспечивает подготовку и обработку информации о конкурентной среде предприятия на основе комплекса алгоритмических и программных средств;

База моделей – хранилище математических моделей, предложенных автором для различных аспектов рыночной деятельности предприятия (гл. 2-7);

Базы данных – хранилище оперативной экономической информации о рынке и его участниках, а также средство хранения и накопления, важных для предприятия и задач управления, данных.

3. Синтез комплекса математических средств, как основы для базы моделей ИАП на основе методологии ГИС (гл. 2-7);

4. Разработка программного обеспечения ИАП.

Все предложенные гибридные модели и их алгоритмы, являясь компонентами базы моделей, могут использоваться специалистами ИАП при обработке информации о состоянии рынка и подготовке отчетов для менеджеров ПЭС различных уровней управления (включая менеджеров высшего звена) (рис. 3).

Данные об экономическом пространстве Модель генезиса рынка PR, PT Модели конкуренции Вид Совершенная Данные конкуренции Модель о состоянии Монополия рынка рынка Монополистическая PR, PT, T, H Олигополистическая Олигоп. с потерей самостоятельности Дифференцированная олигоп.

Чистая Распределение Модель олигоп. ресурса взаимодействия в реальном времени Корректировка Модель рыночных T и H нового конкурента барьеров Рис.3 ГИС управления конкурентоспособностью Гибридная интеллектуальная система Значения Значения параметров Нет Да параметров конкурентопроизводимого > ? способного товара товара Неполное Лишние удовлетворение издержки потребительской предприятия выгоды Товар опережает не Снижение прибыли только конкурентов, Рыночный из-за потери части но и запросы процесс потребителей потребителей.

Рис.4 Анализ значений параметров конкурентоспособного товара Применение методологии ГИС может рассматриваться в нескольких контекстах:

1. Уровень отдельной модели – сочетание нескольких подходов к моделированию конкурентного взаимодействия в конкретных рыночных условиях (совершенная конкуренция, монопольная, монополистическая, олигополистическая конкуренция);

Рынок или услуги Параметры Уточнение конкурентоспособного товара Конкурентоспособность предприятия Конкурентные преимущества предприятия предприятия пространство Экономическое 2. Комплекс гибридных моделей и алгоритмов – синтез единого комплекса интеллектуальных средств для формализации всех видов конкуренции предприятий на рынке;

3. Глобальный уровень – на уровне всех видов обеспечения информационноаналитической подсистемы и процесса управления конкурентоспособностью предприятия на рынке, т.е. как внутренняя технология функционирования ИАП.

Если рыночный процесс рассматривается с позиции субъекта-производителя, то отклонение в большую сторону от полученных параметров приведет к лишним издержкам ПЭС, т.к. товар (а, следовательно, и его производитель) будет опережать не только конкурентов, но и запросы потребителей. Отклонение производителя в меньшую сторону приведет к неполному удовлетворению потребительской выгоды, что проявится в снижении прибыли из-за потери части потребителей.

Полученные параметры конкурентоспособного товара будут наиболее рациональными, т.к. учтут, благодаря реализованному при синтезе гибридных моделей подходу, возможности (производителей) и потребности (потребителей) всех предприятий на рынке (рис.4).

Начало ИАП Данные о конкурентной среде • Цены и тарифы на материалы и услуги Гибридная • Структура необходимых интеллектуальная материалов система • Транспортно-заготовительные расходы • Материальные затраты Значения параметров • Трудовые затраты конкурентоспособного товара • Прочие затраты Нет Равны? Оценка необходимых Да капиталовложений Текущие значения Нет параметров товара Достаточно? Поиск источников Да доп. финансирования План производства Производственный Производственпроцесс ный менеджмент Конкурентоспособный товар Рыночный процесс Конкурентоспособность предприятия Конец Рис.5 Реализация значений параметров конкурентоспособного товара в процессе управления ПЭС Если же рынок анализируется с точки зрения субъекта-потребителя, то последствия отклонений от найденных параметров конкурентоспособного товара будут приводить Мониторинг либо к неполному использованию потенциала предприятий производственного сегмента, либо к снижению потребительской выгоды самих потребителей.

Характеристики, определенные с помощью предложенного математического и алгоритмического обеспечения, будут являться наиболее целесообразными и к их достижению следует стремиться при планировании и управлении производственнохозяйственной деятельностью внутри предприятия, реализуемым в рамках производственного менеджмента (рис.5).

При выборе методологической базы исследования проблемы управления конкурентоспособностью ПЭС предпочтение отдавалось математическим методам, допускающим их последующую практическую реализацию в программном обеспечении ИАП, что является важной особенностью теоретической части данной научной работы.

В заключении приводятся основные результаты работы.

В приложении описана структура и функциональность комплекса программных средств «Конкуренция», программного продукта «Конкурентоспособный товар» и ППП «Optimum». В целом разработанному программному обеспечению присуща доступность (даже для неподготовленного в компьютерном отношении пользователя), интегрируемость (с существующими программно-техническими средствами и сетями), эксплуатационная надежность, невысокие требования к техническим и программным средствам.

Приведены акты внедрения результатов диссертационного исследования в ЗАО «Арсенал ЛТД» (г. Воронеж), ООО «Альфа Компьютер» (г. Волгоград), ОАО Молочный комбинат «Воронежский» (г. Воронеж) и ЗАО «Янтарь» (г. Воронеж), действующих на рынках строительно-монтажных работ высокой сложности, продажи и обслуживания офисной техники и средств полиграфии, производства молочной продукции и производства сыра, соответственно, а также справка о применении результатов диссертационного исследования в Государственной Думе РФ при подготовке ряда Федеральных законов и в деятельности Комитета Государственной Думы РФ по экономической политике и предпринимательству. Представлены документы, подтверждающие внедрение результатов на перечисленных ПЭС.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ 1. Проведен анализ проблемы управления предприятием в условиях современной рыночной экономики, который позволил, для повышения эффективности деятельности управленческого персонала и поддержки принятия решений, организовать ИАП. Выявлено и обосновано определяющее влияние на конкурентные преимущества ПЭС характеристик конкурентоспособного товара, как факторов, объединяющих всех участников рынка и исключающих гетерогенности рыночной системы.

2. Разработана системная модель рынка, адекватно отражающая структурную организацию и связи между его участниками. Она создала теоретическую основу для комплексного решения задач математического моделирования взаимодействия предприятий с учетом всего спектра типов и видов рыночной конкуренции.

3. Предложенное решение проблемы моделирования рыночного процесса в условиях совершенной конкуренции отличается совместным применением нейронных сетей и генетического алгоритма. Это позволило разработать ГИС, обеспечивающую полный охват производителей и потребителей и дало возможность многопланово оценивать состояние рыночного процесса в конкурентной среде и управлять конкурентоспособностью ПЭС. Предложенное решение задачи моделирования позволяет формировать различные аналитические срезы конкурентного взаимодействия, т.е.

получать информацию о состоянии отдельного предприятия, производственного и потребительского сегментов, а также всего рынка в целом.

4. Проблема управления конкурентоспособностью ПЭС в условиях монополии была решена с применением теоретико-игровой модели, предложенной автором. Модель использует в качестве аппарата методы теории принятия решений и теории нечетких множеств. Это позволило учесть и формализовать множество качественных критериев определения параметров наиболее конкурентоспособного товара на рынке. Модель инвариантна к свойствам товаров и позиции рассмотрения конкуренции относительно монополиста или обычного участника рынка.

5. Разработанная ГИМ управления конкурентоспособностью ПЭС в условиях монополистической конкуренции базируется на итерационном применении модифицированного и адаптированного автором генетического алгоритма. Внесенные изменения сделаны с целью снижения риска потери значимых данных для поиска оптимального решения, и обеспечивают возможность обработки количественных и качественных характеристик товаров.

6. При анализе олигополистического взаимодействия выделены и исследованы все формы координации деятельности предприятий. В процессе синтеза ГИМ управления конкурентоспособностью ПЭС в комплексе использованы все решения, предложенные автором при моделировании совершенной, монопольной и монополистической конкуренции, дополненные принципиально новым сочетанием методов теории игр и нейросетевых технологий. Решена важная проблема моделирования рыночных барьеров, как единого механизма защиты рынка от проникновения новых конкурентов.

Синтезированная для социально-экономической сферы искусственная иммунная система, с высокой степенью подобия отражает процессы в биологических объектах.

7. Предложена новая математическая модель генезиса рынка в общем экономическом пространстве ПЭС основана на комплексном применении модернизированных автором методов теории игр и теории принятия решений. Она позволяет определить состав производителей и потребителей рынка, как конкурентной среды ПЭС. Разработана новая модель антагонистического взаимодействия производителя и потребителя, позволяющая поддержать в реальном времени процесс согласования характеристик конкурентоспособных и востребованных этим потребителем товаров. В качестве расширения сферы применения данной модели могут рассматриваться задачи определения любых экономических параметров количественного и качественного характера в условиях конфликта между участниками рынка.

Синтезированная модель антагонистического взаимодействия допускает использование в имитационном режиме и может применяться, как новое средство оценивания эффективности управления конкурентоспособностью ПЭС в целом.

8. Разработанные математические, алгоритмические и программные средства формируют инструментальное наполнение ИАП, т.е. создают ГИС управления конкурентоспособностью ПЭС. ГИС решает проблему обработки многообразной (количественной и качественной) экономической информации и позволяет повысить эффективность работы управленческого персонала, что положительно сказывается на адаптивности ПЭС к изменениям экономической ситуации на рынке.

9. Теоретические результаты диссертационной работы легли в основу разработки комплекса программных средств «Конкуренция», программного продукта «Конкурентоспособный товар» и пакета прикладных программ «Optimum», которые были внедрены в практическое использование в качестве систем поддержки принятия решений в процессе управления конкурентоспособностью ЗАО «Стартап Индекс» (г.

Москва), ЗАО «Арсенал ЛТД» (г. Воронеж), ООО «Альфа Компьютер» (г. Волгоград), Молкомбината «Воронежский» (г. Воронеж) и АОЗТ «Янтарь» (г. Воронеж). Указанные предприятия имеют различную структуру, форму собственности и действуют на разных рынках. Эта возможность обеспечена инвариантностью программных средств. В период эксплуатации суммарный экономический эффект составил 1420 тыс. руб. Предложенные автором комплексные инвариантные к предметной области методы анализа конкуренции на рынке и управлению конкурентоспособностью предприятий были использованы в Государственной Думе РФ при подготовке ряда Федеральных законов, а разработанный комплекс программных средств «Конкуренция» внедрен в практику использования Комитетом Государственной Думы РФ по экономической политике и предпринимательству для анализа ситуации в различных отраслях экономики.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ 1. Степанов Л.В. Моделирование оценки состояния совершенной конкуренции на основе генетического алгоритма [Текст] / Л.В. Степанов // Проблемы теории и практики управления. — 2008. — №. 8. — С. 111-118.

2. Степанов Л.В. Модель рынка в условиях монополии одного из участников [Текст] / Л.В. Степанов // Автоматизация и современные технологии. — 2008. — №. 12. — С. 3538.

3. Степанов Л.В. Применение генетического алгоритма для моделирования конкуренции предприятий в сфере производства сельскохозяйственной продукции / Л.В.

Степанов // АгроЭкоИнфо [Электронный ресурс]. – 2009. – №2. – URL:

http://agroecoinfo.narod.ru/journal/STATYI/2009/2/st_10.doc. – 0420900076/0017.

4. Сербулов Ю.С. Формализация процесса формирования рынка [Текст] / Ю.С.

Сербулов, Л.В. Степанов // Инженерная физика. — 2009. — №. 4. — С. 3-6.

5. Степанов Л.В. Конкуренция предприятий в сфере АПК и модель рынка / Л.В.

Степанов // АгроЭкоИнфо [Электронный ресурс]. – 2009. – №2. – URL:

http://agroecoinfo.narod.ru/journal/STATYI/2009/2/st_11.doc. – 0420900076/0016.

6. Степанов Л.В. Модель взаимодействия предприятий в условиях монополистической конкуренции на рынке [Текст] / Л.В. Степанов // Автоматизация и современные технологии. — 2010. — №. 1. — С. 42-46.

7. Степанов Л.В. Генезис рыночной системы предприятия [Текст] / Л.В. Степанов // Информационно-управляющие системы. — 2010. — №. 3(46). — С. 80-85.

8. Степанов Л.В. Модель процесса формирования рынка [Текст] / Л.В. Степанов // «Экономика, статистика, информатика. Вестник УМО». — 2010. — №. 4. — С. 45-49.

9. Степанов Л.В. Подход к формализации процесса формирования рынка [Текст] / Л.В. Степанов // Информационные системы и технологии. — 2010. — №. 6. — С. 22-27.

10. Степанов Л.В. Реализация моделей рыночной конкуренции в программном обеспечении [Текст] / Л.В. Степанов // Программные продукты и системы. — 2010. — №. 4. — С. 144-147.

11. Степанов Л.В. Модель конкуренции в условиях монополии [Текст] / Л.В.

Степанов // Естественные и технические науки. — 2010. — №. 5. — С. 524-529.

12. Степанов Л.В. Применение нейронных сетей для моделирования совершенной конкуренции [Текст] / Л.В. Степанов // Автоматизация и современные технологии. — 2010. — №. 10. — С. 33-38.

13. Степанов Л.В. Формализация рыночного взаимодействия предприятий [Текст] / Л.В. Степанов // Естественные и технические науки. — 2010. — №. 5. — С. 530-532.

14. Степанов Л.В. Моделирование рыночных барьеров на основе методологии искусственных иммунных систем [Текст] / Л.В. Степанов // Интеллектуальные системы в производстве. — 2010. — №. 2. — С. 42-50.

15. Степанов Л.В. Моделирование параметров конкурентоспособного товара в условиях монополистической конкуренции предприятий [Текст] / Л.В. Степанов // Прикладная информатика. — 2010. — №. 1. — С. 90-98.

16. Степанов Л.В. Формирование конкурентной среды предприятия в рыночных условиях [Текст] / Л.В. Степанов // Труды вольного экономического общества России, Том 143. – 2010. – С. 111-116.

17. Степанов Л.В. Моделирование олигополистической конкуренции предприятий [Текст] / Л.В. Степанов // Автоматизация и современные технологии. — 2011. — №. 4. — С. 29-33.

18. Степанов Л.В. Конкуренция предприятий в условиях рыночной экономики и модель рынка / Л.В. Степанов // Российский экономический интернет-журнал [Электронный ресурс]: Интернет-журнал АТиСО / Акад. труда и социал. отношений — 2009. — URL: http://www.e-rej.ru/Articles/2009/Stepanov.pdf. – № гос. регистрации 0420600008/0207.

19. Степанов Л.В. Моделирование рынка в условиях монополии / Л.В. Степанов // Социально-экономические и технические системы [Электронный ресурс]. — 2009. — № 3(52). – URL: http://sets.ru/base/52nomer/stepanov/1.pdf. – №гос. регистрации 0420900029/0019.

20. Степанов Л.В. Моделирование совершенной конкуренции на основе нейросетевых технологий / Л.В. Степанов // Российский экономический интернет-журнал [Электронный ресурс]: Интернет-журнал АТиСО / Акад. труда и социал. отношений — 2009. — URL: http://www.e-rej.ru/Articles/2009/Stepanov1.pdf. – № гос. регистрации 0420900008/0289.

21. Степанов Л.В. Модель оценки состояния рынка совершенной конкуренции на основе генетического алгоритма / Л.В. Степанов // Управление общественными и экономическими системами [Электронный ресурс]. — 2009. — №2(14). – URL:

http://www.bali.ostu.ru/umc/arhiv/2009/2/stepanov.pdf. – №гос. регистрации 0420900014/0061.

22. Степанов Л.В. Формализация динамической составляющей рыночного взаимодействия / Л.В. Степанов // Социально-экономические и технические системы [Электронный ресурс]. — 2010. — № 2(55). – URL:

http://sets.ru/base/55nomer/stepanov2/1.pdf. – №гос. регистрации 0421000029/0019.

23. Степанов Л.В. Применение технологии нейронных сетей для моделирования конкуренции / Л.В. Степанов // Электроника и информационные технологии [Электронный ресурс]. — 2009. — №6 специальный выпуск. – URL:

http://fetmag.mrsu.ru/2009-2/pdf/Neural_network_for_competition.pdf. – №гос. регистрации 0420900067/0079.

24. Степанов Л.В. Генезис внешней среды предприятия в условиях рыночной экономики / Л.В. Степанов // Социально-экономические и технические системы [Электронный ресурс]. — 2010. — № 2(55). – URL:

http://sets.ru/base/55nomer/stepanov1/1.pdf. – №гос. регистрации 0421000029/0018.

Монографии 25. Степанов Л.В. Моделирование конкуренции в условиях рынка / Л.В. Степанов.

Монография. - М.: «Академия естествознания». 2009. – 115 с.

26. Степанов Л.В. Конкурентоспособность предприятия в условиях рынка / Л.В.

Степанов. Монография. - Воронеж: «Научная книга». 2010. – 204 с.

27. Степанов Л.В. Конкурентоспособность и рыночная экономика / Л.В. Степанов.

Монография. - Воронеж: АОНО ВПО «Институт менеджмента маркетинга и финансов».

2010. – 100 с.

Регистрация программы 28. Степанов Л.В. Программный комплекс «Конкуренция». – М.: ВНТИЦ, 2009. – №гос. регистрации 50200901143 от 02.12.09 г.

29. Степанов Л.В. Пакет прикладных программ для выбора и принятия решений в задачах поставки сырья на промышленное предприятие / Л.В. Степанов, Ю.С. Сербулов, В.В. Сипко // Инф. листок N 289 - 97. – Воронеж: ЦНТИ, 1997. - 2 с.

30. Свид. 2010617538 Российская Федерация. Конкурентоспособный товар [Текст] / Л.В. Степанов; заявка 2010615762, зарег. в Реестре программ для ЭВМ 51.11.2010.

Статьи и материалы конференций 31. Степанов Л.В. Структура задачи определения оптимальной коалиции / Л.В.

Степанов, Ю.С. Сербулов // Матер. XXXV отчетной науч. конф. за 1996г. : В 2ч. – Воронеж : Воронеж.гос.технол. академия., 1997. - Часть 1. – С. 164.

32. Степанов Л.В. Нечеткая логика в задачах выбора и распределения ресурсов технологических систем / Л.В. Степанов, Ю.С. Сербулов // Нечеткая логика, интеллектуальные системы и технологии: Матер. междунар. науч. конф. – Владимир:

Владимир. гос. ун-т., 1997. – С. 76-77.

33. Степанов Л.В. Определение оптимальной стратегии в условиях конфликта в технологической системе / Л.В. Степанов // Прогрессивные технологии и оборудование для пищевой промышленности: Тез. докл. междунар. науч.-тех. конф. – Воронеж:

Воронеж.гос.технол.акад., 1997. - С. 304 - 305.

34. Степанов Л.В. О возможном решении задачи выбора и распределения ресурсов / Л.В. Степанов, Ю.С. Сербулов // Молодежь и проблемы информационного и экологического мониторинга: Матер. Рос. молод. симп.: в 2 кн. – Воронеж: Воронеж. гос.

технол. академия, 1996. - Книга 1. – С. 58.

35. Степанов Л.В. Подход к моделированию задачи распределения ресурсов / Л.В.

Степанов, Ю.С. Сербулов // Современные проблемы информатизации: Тез. докл. II Респ.

электр. науч. конф. – Воронеж : Воронеж. гос. педун-т, 1997. - С. 76 - 77.

36. Степанов Л.В. Организация решения вычислительных задач в информационных системах / Л.В. Степанов, С.И. Моисеев // VII межд. конф. «Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике»: Сборн. тр. - Воронеж : 2002. – С. 86-87.

37. Степанов Л.В. Применение имитационного моделирования в задачах управления экономическими объектами / Л.В. Степанов // Экономическое прогнозирование: модели и методы-2004: Матер. всеросс. науч.-практ. конф. - Воронеж : ВГУ, 2004. – С. 114-116.

38. Степанов Л.В. Моделирование процесса распределения в задаче обеспечения ресурсами экономических систем / Л.В. Степанов // Решение социальных и экономических задач – новые подходы: Матер. рег. науч.-практн конфн. - Воронеж: ВФ МГЭИ, 2004. – С. 148-150.

39. Степанов Л.В. Моделирование матричных задач теории игр на ЭВМ / Л.В.

Степанов, С.И. Моисеев, Ю.М. Фетисов // Экономика России: от стабилизации к развитию: Матер. рег. науч.-практ. конф. - Воронеж : Истоки, 2005. - С. 166-168.

40. Степанов Л.В. Подход к моделированию распределения ресурсов в экономических системах / Л.В. Степанов, С.И. Моисеев // Современные проблемы информатизации в прикладных задачах: Сб. труд. XI Междунар. откр. конф. – Воронеж : Научная книга, 2006. – С. 44-45.

41. Степанов Л.В. Применение высоких технологий в экономических системах / Л.В.

Степанов, С.И. Моисеев // Национальные проекты как фактор созидания в современной России: Сб. тр. рег. межвуз. науч.-практ. конф., Ч.1 - Воронеж : ВФ МГЭИ, 2006. - С.194 - 196.

42. Степанов Л.В. Моделирование процесса распределения ресурсов в экономических системах / Л.В. Степанов, С.И. Моисеев // Из режима функционирования – в режим развития: Матер. рег. межвуз. науч.-практ. конф. - Воронеж : ВФ МГЭИ, 2007. - С. 48-50.

43. Степанов Л.В., Моисеев С.И. Особенности моделирования рынка в условиях совершенной конкуренции. / Л.В. Степанов, С.И. Моисеев // Экономический кризис:

социально-экономический, гуманитарный и правовой аспекты: Сб. тр. рег. межвуз. науч.практ. конфер. 27 - 29 апреля 2009 года.- Воронеж: ВФ МГЭИ, 2009. - С. 578-544. Степанов Л.В. Моделирование рыночного процесса олигополистической конкуренции / Л.В. Степанов // Современные проблемы информатизации в системах моделирования, программирования и телекоммуникациях: Сб. тр. общеросс. научн. конф.

– М: Международный журнал экспериментального образования, №1, 2010. – С. 99-101.






© 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.