Автореферат (1152379), страница 3
Текст из файла (страница 3)
е. изменение значения i-го показателяэффективности для k-го сценария управления за период Δt, i (i = 1, 2…c) –порядковый номер цели, где c – количество целей, t0 – дата начала моделирования, t– дата окончания моделирования, Δt = t – t0 – количество дней периодамоделирования.Выполнение каждого из сценариев управления предполагает реализациюнабора инициатив – действий, направленных на достижение поставленных целей. Сэтой целью используется формула:Ik=<I1k,…,Ijk>,(2)где Ijk – j-я инициатива для достижения k-го сценария управления; j (j = 1, 2…c) –порядковый номер цели, где c – количество целей.Для учета реакции пользователей на управленческое воздействие онипредставлены в работе в виде агентов, характеризующихся вектором внутреннегосостояния:AM7 = 8p7: , … , p7; <,(3)где AMi – множество параметров внутреннего состояния агента i, i (i = 1, 2…n) –порядковый номер агента, где n – количество агентов сервиса, pij – j-ый параметрсостояния агента i, j (j = 1, 2… b) – порядковый номер параметра, где b – количествопараметров.В работе была определена возможность агентов изменять собственноевнутреннее состояние, а также состояние друг друга через процесс взаимодействия,организованный согласно логике, заложенной в ЦС.По запросу агента AMi ЦС представляет ему множество доступных длявзаимодействия действий L = {l1, …, lk}, где k (k=1,2…n) – порядковый номердействия, где n – количество доступных действий.Для выбора действия k агент AMi отправляет сервису запрос навыполнение {AMi; k}.
В результате выполнения агентом AMi действия lk агент можетизменить свое состояние, а также отправить ряд сообщений другим агентам,состояние которых в результате получения этих сообщений также изменится. Схемавзаимодействия пользователей представлена на рисунке 3.Таким образом, в работе осуществлена формализация процессов управления иразработана структура двухуровневой модели принятия и оценки эффективностиуправления ПЦС, учитывающая выявленные концептуальные особенностиуправления ПЦС.13Рисунок 3 – Схема взаимодействия пользователей ЦС3.Разработанаимитационнаямодельсравненияиоценкиуправленческих решений по критерию изменения ключевых показателейэффективности ПЦС с учетом особенностей вариации таких параметров, кактип монетизации, стоимость доступа, бюджет рекламной компании икоэффициенты конверсии воронки продаж.В исследовании предложен набор ключевых показателей, измеряющихэффективность управления ПЦС в разрезе финансов, клиентов, бизнес-процессов,инноваций и развития.
Реализована карта показателей управления, представляющаясобой диаграмму, отражающую взаимосвязь показателей и динамический характерих изменения. Выявлены управляемые параметры показатели эффективности, т. е.параметры, значение которых необходимо задавать для соответствия различнымсценариям управления. Установлены зависимые показатели эффективности, т. е.показатели, являющиеся критериями эффективности управленческих решений.В разработанной имитационной модели для эмуляции изменения ключевыхпоказателей ПЦС решена задача моделирования численности пользователей ЦС вовремени.
В общем виде соотношение, описывающее изменения численности агентовмоделируемого сервиса, имеет следующий вид:u(t)=R(t)–D(t),где u(t) – численность активных пользователей сервиса в момент времени t,(4)14R(t) – суммарная численность зарегистрировавшихся пользователей в моментвремени t, D(t) – суммарная численность удалившихся пользователей в момент t.Моделирование динамики изменений новой аудитории ЦС произведено сиспользованием модели распространения инноваций, предложенной ФрэнкомБассом (F.
M. Bass). Аналитически модель Басса можно описать в видедифференциального уравнения:dR(t)R(t) · k · q= [N − R(t)] · r + [N − R(t)] ·,(5)dtNгде N – максимально возможное количество пользователей ЦС (в частном случае –аудиторияРунета),R(t)–суммарнаячисленностьзарегистрировавшихсяпользователей к моменту времени t, r – эффективность рекламы в Интернете (доляпотенциальной аудитории, которая становится интернет-пользователями за единицувремени под воздействием рекламы), k – среднее количество лиц, с которымивступает в контакт каждый из действующих интернет-пользователей за единицувремени, q – доля потенциальных интернет-пользователей, которые станут таковымив результате этого контакта.Произведение R(t)·k есть общее количество контактов, осуществляемыхвсеми пользователями в единицу времени в момент t.
Количество потенциальныхпользователей ЦС, которые контактируют с действующими пользователями,выражается формулой:[N − R(t)]· R(t) · k,(6)LКоличество потенциальных пользователей, которые могут зарегистрироваться в ЦС,выражается формулой:[N − R(t)]· R(t) · k · q,(7)LСуммарная численность зарегистрировавшихся пользователей в течениевремени от 0 до t определяется по формуле:PPk · qR(t) = r · O[N − R(t)]dt +· O{[N − R(t)] · R(t)}dt ,(8)NQQТакже в виде потоковой диаграммы можно изобразить модель измененияосновных ключевых показателей эффективности сервиса: DAU (число уникальныхпользователей, которые пользуются ПЦС хотя бы раз в сутки), MAU (числоуникальных пользователей, которые используют сервис хотя бы раз в месяц),15ключевые метрики life_time (количество дней использования сервиса клиентом) иdays_auth_per_lifetime, konv (коэффициенты конверсии воронки продаж) (рисунок 4).Рисунок 4 – Потоковая диаграмма изменения основных показателей эффективности4.
Разработана агентная модель поведения пользователей ПЦС, котораяимитирует вероятностное поведение потребителей ЦС в пространстве ихвозможных действий как адаптивных агентов, принимающих решения наоснове обучения с использованием муравьиного алгоритма (с учетомпараметров их внутреннего состояния).Для имитации реакции пользователей ПЦС на осуществляемые управляющиевоздействия была разработана модель поведения пользователей как адаптивныхобучающихся агентов с вероятностной моделью действий.Поведение пользователей ПЦС, т. е.
совершаемые ими последовательностивозможных действий и реакций на действия других пользователей, а такжереализацию стратегических инициатив, можно задать множеством базисныхдействий L, наиболее характерных для типичного ЦС:• auth (авторизация);• action (функциональные события проекта);• action_comm (функциональное событие с коммуникацией);• action_pay (оплата);• delite (удаление пользователя).16Действия коммуникации пользователя (action_comm), подразделены на двавида: отправка сообщения случайному пользователю (send) и получение сообщения(recieve).Выбор совершаемого пользователем действия носит вероятностный характери зависит от внутреннего состояния пользователя AMi(t) в момент времени t ивнутренней логики ЦС, которая определяет вероятностную характеристику (Dk)видимости действия lk.
Каждое действие пользователя lk сопровождается затратамиэнергии на выполнение действия (Ek) и результатом, задающим значение егоэффективности (τk).Если предположить, что в каждый момент времени t пользователь ЦСнаходится в состоянии выбора следующего действия, либо в состоянии изменениявнутренних параметров после совершения действия, то общее множество действий иреакций L пользователя АМi можно представить как диаграмму состояний.Модель поведения пользователей зависит от параметров его внутреннегосостояния.
В процессе выполнения пользователем действий происходит изменениеего внутренних параметров, существует вероятность перехода пользователя в другоесостояние и смены модели поведения. Графически процесс перехода состоянийизображен в виде диаграммы состояний (рисунок 5).Рисунок 5 –Диаграмма состояний пользователяДля отображения процессов обучения на прошлом опыте предлагаетсяиспользовать муравьиный алгоритм, представляющий собой вероятностную жаднуюэвристику, где вероятности устанавливаются исходя из информации о качестве17решения, полученной на основе предыдущих решений пользователя. С учетомследующих особенностей поведения пользователей на основе муравьиныхалгоритмов мы можем описать локальные правила при выборе пользователемдействий на веб-сайте ЦС: 1) пользователи имеют собственную «память», котораяхранит информацию по параметрам каждого возможного действия в момент времениt; 2) пользователи обладают «рациональностью», они могут запоминать результатыдействий и извлеченной выгоды в результате выполнения действия; 3) накопленноезначение эффективности выполнения действия lk пользователем AMi в моментвремени t обозначим через τki(t).
4) пользователи обладают «зрением», т.е.эвристическим желанием D k(t) выполнить одно из доступных пользователю AMiдействий L в момент времени t; 5) пользователь AMi затрачивает некотороеколичество энергии на выполнение каждого из действий, значение издержек энергииEki(t) для действия lk зависит от периода жизни пользователя и его принадлежности кодному из сегментов.Вероятностно-пропорциональное правило, определяющее вероятность pki(t)выполнения пользователем AMi действия lk в момент времени t можно представитьформулой:YD[τS7 (t)]U · V S XES7 (t)pS7 (t) =,(9)YDU;∑]^_:[τ;7 (t)\ · VXE;7 (t)где Eki(t) – количество энергии, которое затрачивает пользователь AMi на выполнениедействия lk в момент времени t, Dk – вероятностная характеристика, зависящая отструктуры сайта, которая определяет видимость действия lk, τki(t) – накопленноезначение эффективности выполнения действия lk агентом AMi в момент времени t, k(k=1,2…m) и j (j=1,2…m) – порядковые номер действий, где m – количестводоступных действий, i = 1,.., n – порядковый номер агента, где n – количество агентовсервиса, t — количество пройденных циклов модельного времени, α, β — параметры,задающие веса значимости предыдущих действий.При α = 0 алгоритм вырождается до жадного алгоритма (будет выбранодействие с минимальными затратами и ближайшим расположением).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
