WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 23 |

Далее следует приравнять стимулирование затратам1 и решить стандартную оптимизационную задачу – какое из реализуемых Приравнивая стимулирование затратам и предполагая, что минимальные затраты (и минимальное стимулирование) равны нулю, мы считаем, что центр должен обеспечить АЭ как минимум ненулевую полезность – условие индивидуальной рациональности АЭ. Как показано в [44], большинство результатов (по крайней мере, вся методика анализа) остаются в силе в случае, если минимальная гарантированная полезность АЭ строго положительна (содержательна она может интерпретироваться как резервная заработная плата АЭ – полезность, которая может быть им получена вне рассматриваемой активной системы [9]), поэтому PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version http://www.pdffactory действий следует реализовывать центру – второй этап – этап согласованного планирования [6-9, 15, 16, 51-54, 58].

Помимо компенсаторных систем стимулирования, как на практике, так и в теоретико-игровых моделях широко распространены другие системы стимулирования, также называемые базовыми системами стимулирования. Среди них: скачкообразная система стимулирования (С-типа), при использовании которой АЭ в зависимости от величины своих действий либо поощряется на фиксированную величину, либо не поощряется вообще; пропорциональная система стимулирования (линейная – L-типа), в которой величина вознаграждения прямо пропорциональна действию АЭ;

системы стимулирования D-типа (основанные на участии АЭ в доходе или прибыли от деятельности АС в целом) и др. [21, 36, 42, 44].

Перечисленные системы стимулирования являются базовыми для одноэлементных АС, составляя основу «конструктора», позволяющего моделировать практически любую из используемых на практике систем индивидуального стимулирования. Некоторые из них не являются оптимальными (в смысле максимального значения целевой функции центра, которое достигается в частности при использовании компенсаторных систем стимулирования), поэтому при изучении как одноэлементных, так и многоэлементных моделей приходится исследовать их сравнительную эффективность.

Изложение материала настоящей работы имеет следующую структуру. Во втором разделе приводится общая постановка задачи стимулирования в многоэлементной АС, в третьем разделе вводится система классификаций задач такого рода и выделяются «базовые» для многоэлементных АС модели: S1 – S8. Четвертый раздел полностью посвящен исследованию этих восьми моделей и, в частности – изучению сравнительной эффективности базовых систем стимулирования, набор которых подробно описан в [21, 44].

В пятом и шестом разделах рассматриваются практически важные частные случаи механизмов стимулирования: ранговые системы стимулирования, унифицированные системы стимулирования и др.

Седьмой раздел посвящен систематическому исследованию задач используемая в настоящей работе трактовка индивидуальной рациональности представляется вполне обоснованной.

PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version http://www.pdffactory стимулирования с многоэлементных АС, функционирующих в условиях неопределенности (внешней и внутренней, интервальной, вероятностной и нечеткой). В восьмом разделе рассматриваются модели стимулирования с глобальными ограничениями на множества допустимых действий АЭ. Полученные при этом исследовании теоретические результаты применяются в девятом разделе при описании практически важного частного случая взаимозависимости АЭ – производственных цепочек. И, наконец, в десятом разделе результаты решения задач стимулирования используются для решения задач формирования состава многоэлементных АС. Заключение содержит качественное обсуждение основных результатов и перспективных направлений дальнейших исследований.

PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version http://www.pdffactory 2. ОБЩАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ СТИМУЛИРОВАНИЯ В МНОГОЭЛЕМЕНТНЫХ АКТИВНЫХ СИСТЕМАХ Рассмотрим многоэлементную детерминированную двухуровневую активную систему, состоящую из центра и n АЭ. Стратегией активных элементов является выбор действий, стратегией центра – выбор функции стимулирования, то есть зависимости вознаграждения каждого АЭ от его действий и, быть может, действий других АЭ.

Обозначим yi Ai - действие i-го АЭ, i I = {1, 2, …, n} – n Ai множество АЭ, y = (y1, y2,..., yn) A' = - вектор действий i=АЭ1; z = Q(y), где Q: A' A0 - результат деятельности АЭ, входя1 щих в систему. Введем следующее обозначение: ( yi ; y-i ) = 2 2 1 2 1 ( y1, y2, …, yi2, yi, yi2, …, yn ), yi Ai, y-i A-i = Aj.

-1 +ji Относительно допустимых множеств будем предполагать, что выполнено следующее предположение:

+ А.1. i I Ai = [0; Ai+ ] 1, A0 = [0; A0 ] 1.

+ + Интересы и предпочтения участников АС – центра и АЭ – выражены их целевыми функциями. Целевая функция центра ( ) представляет собой либо доход от деятельности АЭ (в этом случае соответствующая задача управления (см. ниже и [44]) называется задачей стимулирования первого рода), либо разность между доходом и суммарным вознаграждением, выплачиваемым АЭ (в этом случае соответствующая задача управления (см. ниже и [44]) называется задачей стимулирования второго рода). Целевая функция АЭ f( ) представляет собой разность между стимулированием, получаемым от центра, и затратами.

Пока предполагается, что множества допустимых действий отдельных АЭ независимы (так называемая гипотеза независимого поведения (ГНП)), ниже в восьмом разделе будет рассмотрен случай зависимых множеств допустимых действий АЭ.

PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version http://www.pdffactory Примем следующий порядок функционирования АС. Центру и АЭ на момент принятия решения о выбираемых стратегиях (соответственно - функциях стимулирования и действиях) известны целевые функции и допустимые множества всех участников АС.

Центр, обладая правом первого хода, выбирает функции стимулирования и сообщает их АЭ, после чего АЭ при известных функциях стимулирования выбирают действия, максимизирующие их целевые функции (иерархическая игра типа Г2 [3, 15, 24]).

Индивидуальные затраты i-го АЭ по выбору действия yi в общем случае зависят от действий всех АЭ, то есть ci = ci(y). Относительно функций затрат АЭ будем считать, что они удовлетворяют следующим предположениям:

А.2. yi Ai затраты i-го АЭ не убывают по yi, i I.

А.3. 1) y A’ ci(y) 0; 2) y-i A-i ci(0, y-i) = 0, где y-i = (y1, y2,..., yi-1, yi+1,..., yn) – обстановка для i-го АЭ.

Стимулирование i-го АЭ ( ), назначаемое центром, в общем i случае может зависеть от действий всех АЭ и от результата деятельности системы, то есть : A' A0. Относительно функций i стимулирования введем следующее предположение:

А.4. Функции стимулирования кусочно-непрерывны и принимают неотрицательные значения.

Таким образом, целевая функция i-го АЭ имеет вид "стимулирование минус затраты"1:

(1) fi(y, ) = (y, z) - ci(y), i I.

i i В настоящей работе мы будем в основном рассматривать задачи стимулирования второго рода (возможности переноса результатов исследования задач второго рода на задачи первого рода и наоборот подробно обсуждаются в [44]), поэтому целевая функция центра, представляющая собой в задаче стимулирования второго рода разность между доходом от действий АЭ и результатов деятельности системы H(y, z) и суммарными затратами на стимулироn ( y,Q( y )) вание (y) =, имеет вид:

i i= В настоящей работе принята независимая нумерация формул внутри каждого подраздела.

PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version http://www.pdffactory n ( y,Q( y )) (2) (y, ) = H(y, Q(y)) -, i i=где = (,,..., ) M, M - множество допустимых систем 1 2 n стимулирования.

Относительно множества допустимых функций стимулирования ограничимся пока следующим качественным замечанием (конкретизация ограничений производится ниже при рассмотрении конкретных моделей) - следует различать два типа ограничений. В первом случае могут, дополнительно к А.4, быть наложены ограничения на индивидуальное стимулирование: Mi, i I, а обi щие ограничения на стимулирование в активной системе отсутстn Mi вуют, то есть M =. Во втором случае может i=добавляться дополнительное общее (глобальное) ограничение Mгл на систему индивидуальных стимулирований (совокупность функn Mi ций стимулирования): M = Mгл.

i=Обозначим Par(B, {fi}) – множество недоминируемых по Парето элементов множества B A; E( ) – множество равновесных стратегий АЭ.

В многоэлементной активной системе в качестве множества решений игры (множества реализуемых действий) P( ) может рассматриваться множество недоминируемых по Парето равновесий в доминантных стратегиях Ed( ) (если оно существует), равновесий Нэша EN( ) или каких-либо других некооперативных1 (и оговариваемых в каждом конкретном случае) теоретико-игровых Данное предположение (о некооперативном характере взаимодействия активных элементов) чрезвычайно важно для всего последующего изложения. Допущение наличия коалиционных эффектов с одной стороны привело бы к необходимости соответствующего определения решения игры, а с другой стороны, несомненно, расширило бы как содержательные интерпретации, так и области возможных приложений рассматриваемых формальных моделей. Тем не менее, в настоящей работе мы ограничимся концепцией равновесия Нэша.

PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version http://www.pdffactory концепций равновесия; то есть P( ) = Par(E( ), {fi}). По умолчанию под равновесием (реализуемых векторов действий) ниже мы будем подразумевать равновесие Нэша (то есть E( ) - множество равновесных по Нэшу при заданной системе стимулирования векторов стратегий АЭ). Другими словами, будем считать, вопервых, что на момент принятия решений о выбираемых стратегиях АЭ и центр имеют полную информацию [56, 66] о целевых функциях и допустимых множествах (а также о глобальных ограничениях) всех участников, и, во-вторых, что АЭ выбирают свои стратегии одновременно и независимо друг от друга, не имея возможности обмениваться дополнительной информацией.

Сделав маленькое отступление, напомним, что доминантной стратегией i-го АЭ yid Ai называется такая его стратегия, которая удовлетворяет: y-i A-i yi Ai fi(yid, y-i) fi(yi, y-i). Если для всех АЭ существуют доминантные стратегии, то их вектор yd A' называется равновесием в доминантных (РДС). Равновесием Нэша называется такой вектор yN A' стратегий АЭ, который удовлетворяет: i I yi Ai fi(yiN, y-iN) fi(yi, y-iN) [45, 46].

Итак, предположим, что при использовании центром системы стимулирования M множество решений игры АЭ (то есть множество действий, реализуемых системой стимулирования ) есть P( ) A'.

Как и в одноэлементной активной системе, эффективностью (гарантированной эффективностью) стимулирования является максимальное (минимальное) значение целевой функции центра на соответствующем множестве решений игры:

max (3) K( ) = (y, ), yP( ) min (4) Kg( ) = (y, ).

yP( ) Задача синтеза оптимальной функции стимулирования заклю* чается в поиске допустимой системы стимулирования M, имеющей максимальную (максимальную гарантированную) эффективность:

* max (5) = arg K( ), M PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version http://www.pdffactory * max (6) = arg Kg( ).

g M Как отмечалось выше и в [44], задача синтеза оптимальной системы стимулирования фактически сводится либо к анализу множеств реализуемых действий, либо (и) к анализу минимальных затрат на стимулирование. В одноэлементной активной системе множеством решений игры (реализуемых действий) является множество действий АЭ, доставляющих максимум его целевой функции. В многоэлементной АС элементы вовлечены в игру выигрыш каждого АЭ в общем случае зависит как от его собственных действий, так и от действий других АЭ (напомним, что в настоящей работе допускается лишь некооперативное взаимодействие участников системы). Поэтому основное качественное отличие задач стимулирования в многоэлементных системах по сравнению с одноэлементными (помимо увеличения числа участников системы и соответствующего ему "линейному" по их числу росту сложности задачи) заключается в том, что в многоэлементных системах множество решений игры может иметь достаточно сложную структуру. В том числе, например, одной системой стимулирования могут реализовываться несколько Парето эффективных (с точки зрения АЭ) векторов действий и т.д.

Другими словами, отсутствие на сегодняшний день относительно полных (если принять за "идеал" совокупность результатов исследования одноэлементных задач) аналитических методов решения многоэлементных задач стимулирования, помимо высокой их структурной и вычислительной сложности, отчасти объясняется отсутствием единой концепции решения игры в теории игр [22, 56, 66] - в зависимости от информированности игроков (участников АС), гипотез об их поведении и т.д. может изменяться теоретическая оценка эффективности тех или иных управлений.

Еще раз подчеркнем, что при рассмотрении теоретикоигровых моделей задач стимулирования в многоэлементных активных системах мы будем считать выполненными следующие два общих предположения.

Первое предположение1 - гипотеза независимого поведения (ГНП) АЭ, заключающаяся в том, что в АС отсутствуют глобаль В восьмом разделе настоящей работы рассматривается ряд моделей PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version http://www.pdffactory ные ограничения на совместный выбор элементами своих стратегий (формально это предположение отражено в использованном выше определении множества допустимых векторов стратегий АЭ:

n Ai A' = ). Если ГНП не выполнена, то есть существуют глобальi=n Ai ные ограничения Aгл на выбираемые АЭ действия: A' = Aгл, i=то возможны следующие подходы. Соответствующая игра может рассматриваться как игра с запрещенными ситуациями (запрещен выбор действий из множества A’\Aгл) [24]. Альтернативой в некотором смысле является выбор центром таких управлений (в задаче стимулирования – функций стимулирования), которые реализовывали бы действия, удовлетворяющие глобальным ограничениям (при этом центр «берет на себя» проблему удовлетворения этим ограничениям). Например, если в задаче планирования [15] согласованный план принадлежит A', то в рамках гипотезы благожелательного поведения АЭ заведомо выберут допустимые действия.

Второе предположение - предположение о бескоалиционности поведения АЭ, которое означает, что АЭ выбирают свои стратегии одновременно и независимо, не имея возможности образовывать коалиции.1 При рассмотрении базовых моделей стимулирования в многоэлементных АС в четвертом разделе мы кратко обсудим возможности учета кооперативных возможностей участников АС.

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 23 |



© 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.