WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 19 |

Классы моделей АС Основные работы «Полнота» [27, 48, 77, 101, 103] АС с сильно связанными АЭ АС с агрегированием [5, 6, 48, 96, 102, 103] информации [24-26, 74, 59, 73, 92, АС, функционирующие в 100, 103, 139, 142, условиях неопределенности 144, 146, 156, 185] АС с распределенным [48, 96, 104, 132, 133] контролем [27, 48, 96, 104] Многоуровневые АС АС с векторными [13, 48, 104] стратегиями АС с векторными [12, 104, 140, 143] предпочтениями [96, 104] АС с сетевой структурой Таб. 1. Классы моделей стимулирования в АС и основные работы Проведенный выше и в [103, 104, 131] анализ свидетельствует, что в теории управления и менеджменте вообще и в УП в частности процедурам стимулирования, как специфическому средству управления человеческими ресурсами, не уделялось должного внимания.

Следовательно, возникает необходимость комплексного исследования моделей механизмов стимулирования в УП, нацеленного на создание методов анализа и синтеза эффективных процедур стимулирования, которые отвечали бы описанным выше требованиям отражения специфики проектно-ориентированной деятельности.

Для этого необходимо решение следующих теоретических задач:

разработка и исследование теоретико-игровых моделей механизмов стимулирования в активных системах, характеризуемых наличием:

1. сильно связанных агентов;

2. необходимости использования агрегирования информации о результатах деятельности отдельных исполнителей;

3. необходимости использования унифицированных и коллективных форм стимулирования;

4. неопределенности относительно существенных внешних и внутренних условий функционирования;

5. глобальных ограничений совместной деятельности;

6. последовательной взаимосвязи результатов деятельности одних элементов с возможностями деятельности других элементов;

7. векторных стратегий и векторных предпочтений агентов и управляющих органов;

8. нескольких органов, управляющих деятельностью (или различными аспектами деятельности) одного и того же субъекта (распределенный контроль);

9. межуровневого взаимодействия;

10. сетевого взаимодействия.

В следующей (второй) главе настоящей работы мы приведем результаты решения поставленных задач, ограничиваясь изложением основных идей и результатов (подробное изложение соответствующих результатов, сопровождаемое многочисленными примерами можно найти в работах [103, 104]). В третьей главе кратко описаны подходы к практическому использованию теоретических результатов при разработке систем управления (в первую очередь принципов их организации и информационных составляющих (важность информационных составляющих будет видна из результатов второй главы)) крупными проектами.

Глава 2. Механизмы стимулирования в управлении проектами Настоящая глава посвящена описанию основных результатов исследования теоретико-игровых моделей стимулирования в управлении проектами. В том числе, рассматриваются (см. перечисление теоретических задач в разделе 1.3): механизмы стимулирования сильно связанных агентов (раздел 2.1), агрегирование информации (раздел 2.2), унифицированные и коллективные формы стимулирования (раздел 2.3), роль неопределенности (раздел 2.4), согласованное планирование (2.5), ограничения совместной деятельности (раздел 2.6), производственные цепочки (раздел 2.7), механизмы распределенного контроля (раздел 2.8), межуровневое и сетевое взаимодействие участников проекта (раздел 2.9), задачи стимулирования и формирования состава участников проекта (раздел 2.10).

Изложение материала каждого из разделов имеет следующую структуру: приводятся содержательная и формальная постановка задачи, затем следуют теоретические результаты («технические» подробности выделены в тексте рубленым шрифтом) и их качественное обсуждение.

2.1. Сильно связанные агенты Как отмечалось в первой главе, характерной особенностью проектной деятельности является взаимозависимость действий и результатов деятельности различных агентов. В частности, эта зависимость может проявляться в том, что затраты агентов зависят не только от их собственных действий, но и от действий других агентов1. Поэтому в настоящем разделе исследуется задача синтеза оптимальной системы стимулирования в системах с сильно связанными агентами.

В большинстве рассматриваемых в теории активных систем [79, 17, 27, 55, 141, 142 и др.] и в теории контрактов [21, 100, 168] моделей стимулирования изучаются одноэлементные активные системы (АС), состоящие из одного управляющего органа (центра) Взаимозависимость может также иметь место относительно допустимых действий и результатов совместной деятельности (см. ниже).

и одного управляемого субъекта - активного элемента (АЭ)1 (исключение составляют [27, 48, 103, 164, 172, 180, 188])5. Отсутствие общих подходов к решению задач стимулирования в многоэлементных АС обусловлено, наверное, тем, что до недавнего времени были неизвестны эффективные методы анализа свойств решений игры АЭ. Ниже реализуется метод, заключающийся в выборе системы стимулирования, реализующей оптимальный с точки зрения центра вектор действий АЭ как вектор их равновесий в доминантных стратегиях (РДС) [109, 111], что позволяет декомпозировать игру АЭ и получить аналитическое решение задачи стимулирования.

Постановка задачи стимулирования. Рассмотрим многоэлементную детерминированную двухуровневую АС, состоящую из центра и n АЭ. Стратегией АЭ является выбор действий, стратегией центра – выбор функции стимулирования, то есть зависимости вознаграждения каждого АЭ от его действий и, быть может, действий других АЭ.

Обозначим y A - действие i-го АЭ, i I = {1, 2, …, n} – множество i i n Ai = (y, y, …, y, АЭ, y = (y, y,..., y ) A' = - вектор действий АЭ, y-i 1 2 i-1 2 n i=y, …, y ) A-i = Aj - обстановка игры для i-го АЭ.

i+1 n ji Интересы и предпочтения участников АС – центра и АЭ – выражены их целевыми функциями. Целевая функция центра (, y) представляет собой разность между его доходом H(y) и суммарным n вознаграждением (y), выплачиваемым АЭ: (y) = ( y), где i i= (y) - стимулирование i-го АЭ, (y) = ( (y), (y), …, (y)). Целеi 1 2 n вая функция i-го АЭ fi(, y) представляет собой разность между i Как отмечалось выше, в настоящей работе по умолчанию термины «активная система» (АС), «организационная система» (ОС), «проект», а также «центр», «проект-менеджер» и «исполнитель», «агент» и «активный элемент», употребляются как синонимы.

стимулированием, получаемым от центра, и затратами ci(y), то есть1:

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

i i n (2) (, y) = H(y) - ( y).

i i=Отметим, что и индивидуальное вознаграждение, и индивидуальные затраты i-го АЭ по выбору действия yi в общем случае зависят от действий всех АЭ (случай сильно связанных АЭ с несепарабельными затратами [103]).

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.

Относительно параметров АС введем следующие предположения:

А.1. i I A 1.

i + А.2. i I 1) функция c ( ) непрерывна по всем переменным; 2) y i i A c (y) не убывает по y, i I; 3) y A’ c (y) 0; 4) y-i i A-i c (0, y-i ) = 0.

i i i i А.3. Функции стимулирования кусочно-непрерывны и принимают неотрицательные значения.

А.4. Функция дохода центра непрерывна по всем переменным и достигает максимума при ненулевых действиях АЭ.

Предположения А.1-А.4, если не оговорено особо, будут считаться выполненными в ходе всего последующего изложения материала настоящей работы. Все предположения, дополнительно вводимые ниже, нумеруются независимо, так как отражают специфику соответствующих моделей [65, 100, 103, 104, 106, 134] и распространяются на тот раздел, в котором они введены.

Обозначим M - множество систем стимулирования, удовлетворяющих предположению А.3, P( ) – множество равновесных при системе стимулирования стратегий АЭ – множество решений В настоящей работе принята независимая внутри разделов нумерация формул.

игры (тип равновесия пока не оговаривается; единственно предположим, что АЭ выбирают свои стратегии одновременно и независимо друг от друга, не имея возможности обмениваться дополнительной информацией и полезностью [41, 94, 109]).

Как и в одноэлементной АС [27, 99, 100], гарантированной эффективностью (далее просто "эффективностью") стимулирования является минимальное значение целевой функции центра на соответствующем множестве решений игры:

(3) K( ) = min (, y).

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

* max (4) = arg K( ).

M В [27, 48, 49, 99, 100] доказано, что в частном случае, когда АЭ независимы (вознаграждение каждого из них и затраты каждого из них сепарабельны, то есть зависят только от его собственных действий), то оптиn мальной (точнее – -оптимальной, где = ) является i i=квазикомпенсаторная система стимулирования:

* * ci ( yi ) + i, yi = yi (5) ( yi ) =, i I, i K * yi yi 0, где - сколь угодно малые строго положительные константы, а оптимальi ное действие y*, реализуемое системой стимулирования (5) как РДС, является решением следующей задачи оптимального согласованного n планирования: y* = arg max {H(y) – ( yi ) }.

c i yA i=Решение задачи стимулирования в многоэлементной АС.

Если стимулирование каждого АЭ зависит от действий всех АЭ (случай коллективного стимулирования [96, 103]) и затраты несепарабельны, то определения множества равновесий Нэша E ( ) и РДС y A имеют N d вид:

N N N (6) E ( ) = {yN A | i I y A (yN) – c ( y ) (y, y-i ) – c (y, y-i )}, N i i i i i i i i yid A - доминантная стратегия i-го АЭ, тогда и только тогда, когда i y A, y-i i A-i ( yid, y-i i ) – c ( yid, y-i i i i i ) (y, y-i ) – c (y, y-i ).

i i Если при заданной системе стимулирования у всех АЭ имеется доминантная стратегия, то говорят, что данная система стимулирования реализует соответствующий вектор действий как РДС.

Если стимулирование каждого АЭ зависит только от его собственных действий (случай индивидуального стимулирования [104]), то определения множества равновесий Нэша E ( ) и РДС y A имеют вид:

N d N N (7) E ( ) = {yN A | i I y A ( yiN ) – c ( y ) (y ) – c (y, y-i )}, N i i i i i i i i yid A - доминантная стратегия i-го АЭ, тогда и только тогда, когда i yi Ai, y-i i A-i ( yid ) – ci( yid, y-i i ) (yi) – ci(yi, y-i ).

Фиксируем произвольный вектор действий АЭ y* A’ и рассмотрим следующую систему стимулирования:

* * ci ( yi, y-i ) + i, yi = yi (8) (y*, y) =, 0, i I.

i i 0, yi y* i Теорема 2.1.1. [101, 103]. При использовании центром системы стимулирования (8) y* – РДС. Более того, если > 0, i I, то y* – i единственное РДС.

Содержательно, при использовании системы стимулирования (8) центр использует следующий принцип декомпозиции: он * предлагает i-му АЭ – "выбирай действие yi, а я компенсирую тебе затраты, независимо от того какие действия выбрали остальные АЭ, если же ты выберешь любое другое действие, то вознаграждение будет равно нулю". Используя такую стратегию, центр декомпозирует игру АЭ.

Если стимулирование каждого АЭ зависит только от его собственного действия, то, фиксировав для каждого АЭ обстановку игры, перейдем от (8) к системе индивидуального стимулирования следующим образом: фиксируем произвольный вектор действий АЭ y* A’ и определим систему стимулирования:

* * * ci ( yi, y-i ) + i, yi = yi (9) (y*, yi) =, 0, i I.

i i 0, yi y* i Отметим, что функция стимулирования (9) зависит только от действия i-го АЭ, а величина y*i входит в нее как параметр. Кроме того, при использовании центром системы стимулирования (9), в отличие от (8), каждый из АЭ имеет косвенную информацию обо всех компонентах того вектора действий, который хочет реализовать центр. Для того, чтобы система стимулирования (9) реализовывала вектор y* как РДС необходимо введение дополнительных (по сравнению со случаем использования (8)) предположений относительно функций затрат АЭ.

Теорема 2.1.2. [101, 103]. При использовании центром системы стимулирования (9) y* EN( ). Более того:

а) если выполнено условие:

1 1 (10) y1 y2 A’ i I: yi yi2 и ci(y1) + ci(y2) > ci( yi, y-i ) -, i то y* - единственное равновесие Нэша;

б) если выполнено условие:

1 (11) i I, y1 y2 A’ ci(y1) + ci(y2) ci( yi, y-i ) -, i то вектор действий y* является РДС;

в) если выполнено условие (11) и > 0, i I, то вектор дейстi вий y* является единственным РДС.

При 0, i I, условие (11) выполнено, в частности, для любых сеi парабельных затрат активных элементов; а условие (10) – для сепарабельных строго монотонных функций затрат при > 0, i I, при этом i стратегия (9) переходит в стратегию (5) (отметим, что в условии (10) можно использовать нестрогое неравенство, одновременно требуя строгой положительности ; точно так же в пункте в) можно ослабить требование строi гой положительности, но рассматривать (11) как строгое неравенство).

i Кроме того, в работе [103] для частного случая сепарабельных затрат (когда затраты каждого АЭ зависят только от его собственных действий) доказано, что в рассматриваемой модели для любой системы коллективного стимулирования найдется система индивидуального стимулирования не меньшей эффективности.

Содержательно, при использовании системы стимулирования * (9) центр предлагает i-му АЭ – "выбирай действие yi, а я компенсирую тебе затраты, считая, что остальные АЭ также выбрали * соответствующие компоненты - y-i, если же ты выберешь любое другое действие, то вознаграждение будет равно нулю". Используя такую стратегию центр декомпозирует игру АЭ.

Идея декомпозиции игры АЭ за счет использования соответствующих компенсаторных функций стимулирования типа (8) и (9) является ключевой для всех моделей стимулирования в многоэлементных АС (см. также [96, 101, 102, 103, 104]).

Здесь же уместно качественно пояснить необходимость введения неотрицательных констант { } в выражениях (5), (8) и (9). Если требуется i реализовать некоторое действие как одно из равновесий Нэша, то (как видно из формулировок и доказательств теорем) эти константы могут быть выбраны равными нулю. Если требуется, чтобы равновесие было единственным (в частности, чтобы АЭ не выбирали нулевые действия - иначе при вычислении гарантированного результата в (3) центр вынужден рассчитывать на выбор АЭ нулевых действий - см. предположение А.4), то элементам следует доплатить сколь угодно малую, но строго положительную величину за выбор именно того действия, которое предлагается центром.

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 19 |



© 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.