Диссертация (1145511), страница 25
Текст из файла (страница 25)
В работе будут разработаны соответствующие инструменты, для построения которых будут использованы механизмы комплексного оценивания и активных экспертиз, методики оценки каузальности факторов, технологий интеллектуального анализа данных, служащих для интерпретации полученной информации и эффективного использования ее в управлении организацией.В качестве фундаментальной основы экономико-математической модели возьмем положения теории нечетких множеств, которые, с одной стороны, подходят для обработки экспертного мнения, в рамках механизмов комплексного оценивания, а с другой позволяют с помощью методики нечеткихбинарных соответствий и отношений, не только выявить имплицитные факторы, но и построить каузальные поля, указав направление и силу связей, оцениваемую на базе нечеткой логики.
Последняя, по признанию многих ученых,наиболее адекватно может описать действия ЛПР по управлению активнымисистемами (в том числе и принятия решений).Выделим два основных вопроса при анализе каузальности:(1) какие эмпирические данные потребуются для непротиворечивых выводов о причинно-следственных связей факторов?(2) какие выводы мы можем извлечь из полученной информации и каким образом?Эти вопросы очень часто остаются без удовлетворительных ответов, частично потому, что на данный момент не имеется четкой семантики для объяснения причин, частично по причине того, что эффективные математическиеинструменты для этих целей пока не разработаны. Методы теории нечетких138множеств, используемые для оценки факторов управления, более чувствительны к выявлению «полноты» каузального поля, поскольку позволяют проверить опыт исследователя и эксперта, и при этом, нечувствительны, в отличии от методов конфирматорного и корреляционно-регрессионного анализа кколичеству экспериментальных данных.Интерпретация причинно-следственных связей в рамках каузальногополя факторов управления организацией на основе тезаурусного и герменевтического подходов, как специфических научно-исследовательских процедурявляется, на наш взгляд более естественной, более простой и более полезной,чем другие аналогичные теоретические подходы.
Именно эти подходы позволяют объяснить семантику имплицитных факторов в деятельности организации, представляя их в виде иерархической структуры связанных понятий (тезауруса плана содержания и тезауруса плана выражения), а также осуществить:1. поиск связи явления с его скрытым от непосредственного наблюдения имплицитным фактором (причиной);2. устранение многозначности толкования имплицитных факторов ивлияний в рамках конкретной системы сбалансированных показателей деятельности организации;3. аккумуляцию знаний и информации для принятия решений с использованием инструментов интеллектуального анализа данных иобосновать дальнейшую оценку качественного и количественноговлияния имплицитных факторов на основе положений экономической герменевтики в рамках рассматриваемой модифицированнойсистемы сбалансированных показателей деятельности организации.В заключении представим постановку задачи нашего исследования.Пусть состояние произвольной организации, как активной системы, описывается совокупностью переменных = {1 , 2 , … , } ∈ , принадлежащейдопустимому множеству Y – множеству факторов управления организацией,139сформированному с помощью механизмов комплексного оценивания на основе методологии ССП.
Состояние системы (организации) в некоторый момент времени зависит от управляющих воздействий ∈ : y = F(u). Предположим, что на множестве × задан функционал Ф(, ), определяющий эффективность функционирования организации. Этот функционал будет намипостроен исходя из следующих соображений:1. Множество факторов будет разбито на 3 взаимосвязанные группы(подмодели):подмодель А – {1 , 2 , … , } – множество имплицитных факторов деятельности организации;подмодель B – {1 , 2 , … , } – множество опосредованных факторов деятельности организации;подмодель С – {1 , 2 , … , } – множество ключевых факторов деятельности организации.2. Будет произведена оценка этих факторов на основе иерархическогопредставления в виде ацикличного графа с использованием модифицированных методов комплексного оценивания и активных экспертиз.3. На основе процедур нечеткого-логического вывода будет построенокаузальное поле связи факторов в виде матриц нечетких бинарных соответствий.Для оценки эффективности управления () = Ф( , ( )), ∈ будет использована процедура оценки факторов до и после управляющего воздействия с учетом отложенной и ретроспективной причинности.
Это позволитопределить верхний порог затрат на совершение управляющего воздействияпо изменению оценок имплицитных факторов на основе соотнесения оценокключевых факторов до и после управляющего воздействия. Итак, в рамкахпроцедуры рандомизации оценок, будет осуществлен выбор допустимогоуправления, которое максимизировало бы значение его эффективности при140условии, что известна реакция системы () на управляющие воздействия: () → max Ф( , ( )).∈Таким образом, в широком смысле будет построен механизм управленияорганизацией в рамках системы сбалансированных показателей с учетом влияния имплицитных факторов в виде совокупности законов, правил принятиярешений и процедур взаимодействия, определены состав, структура, целевыефункции, допустимые множества, число периодов и порядок функционирования организацией.141Глава 3.
Система моделей оценки имплицитных факторов на основемоделей и методов нечеткого управления3.1 Нечетко-множественный подход к моделированию имплицитныхфакторовЭкономико-математическое моделирование - эффективный метод исследования сложных социально-экономических объектов и процессов. Экономико-математическая модель - это математическая модель, предназначеннаядля исследования экономической проблемы. В математике достаточно хорошоизвестны три теории, занимающиеся моделированием экономических системв условиях неопределенности: теория вероятностей, теория возможностей итеория нечетких множеств. Нечеткие математические модели представляютсобой новое и перспективное направление в математике.
В настоящее времяони все шире используются в различных прикладных областях в ситуациях,связанных с наличием разного рода неопределенностей [231], в условиях, когда эти неопределенности не могут быть строго формализованы с помощьюметодов теории вероятностей и математической статистики. Это могут бытьсамые разные виды неопределенностей: неопределенности, вызванные либоневозможностью математически четко определить значения параметров, либоневозможностью строгого численного определения границ их принадлежности. Причиной неопределенности может явиться неполнота требований или женевозможность точного предсказания наступления тех или иных событий.Часто тип неопределенности связан с тем, что некоторые характеристики исследуемых явлений трудно или невозможно определить численно.
Тогда используются вербальные оценки событий и явлений, например, «успешный финансовый год», «глубокий экономический кризис» и т.п.Для того чтобы упростить процесс принятия решений в случаях большой многомерности исходных данных и необходимости учета огромное количество плохо формализуемых разнообразных факторов, целесообразно создавать модели, основанные на математическом нечетком моделировании и нечеткой логике.142Впервые идеи теории нечетких (размытых) множеств были сформулированы американским математиком Лотфи А.
Заде в середине 60-х гг. прошлого века и предназначались для преодоления трудностей представления неточных понятий, анализа и моделирования систем, в которых участвует человек [179], [178], [205], [265]. По сути, нечеткие множества – это расширениеязыка математики, которое позволяет учитывать нечеткость исходной информации в математических моделях [112], [266].В основе рассматриваемой теории лежит понятие нечеткого множества,с помощью которого осуществляется формализация нечеткой информации дляпоследующего построения математических моделей сложных систем. Такаяформализация основана на том, что элементы нечеткого множества, объединенные по определенному свойству в одно множество, обладают некоторымсвойством в различной степени.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
