Диссертация (1152380), страница 10
Текст из файла (страница 10)
Однамодель создается и калибруется на основе доступных данных, затем эта модельиспользуется для проверки предположений и проверяемых отношений.Преимущество данного подхода заключается в меньшей зависимости отисходных данных, в той степени, в которой модели могут фактически отражатьсложную природу, в т. ч. природу интернет-сообществ.Согласно Гилберту, мультиагентные модели состоят из популяций агентов,взаимодействующих в виртуальной среде. Агенты программируютсясопределенной степенью автономности и действуют в соответствии с условиямиокружающей среды, с результатами взаимодействия с другими агентами с цельюудовлетворения их потребностей и достижения целей.
Таким образом,становится возможным выполнять моделирование и наблюдать за появлениемфеномена эмерджентности. Выходные параметры, полученные в результатемоделирования, могут быть проверены в сравнении с наблюдаемыми в реальноммире.Текущий уровень развития вычислительной техники делает возможной иактуальной разработку методологии и средств поддержки принятия решений наоснове мультиагентных моделей для решения задач управления ПЦС.Применение агентной имитационной модели ПЦС в качестве средстваинтеграции знаний обеспечивает возможность совместного использованияразличных типов моделей развития СЭС и статических данных разного уровнядетализации.Агентное моделирование позволяет моделировать неагрегированныеэлементы системы и базируется на идее моделирования процессов «снизувверх»: в основе модели лежит набор основных элементов, из взаимодействия57которых рождается обобщенное поведение системы, которое и представляетсобой результат взаимодействия элементов системы.Данныйподходпозволяетглубокопонятьпричиныявлений,присутствующих в СЭС, выявить наличие зависимостей ключевых показателейот низкоуровневых правил и целей агентов, а также достаточно точноспрогнозировать, как реализация тех или иных сценариев управления скажетсяна показателях проекта.Наиболеепредпочтительнымпредставляетсяметодагентногоимитационного моделирования, поскольку с его помощью можно разработатьмодель, демонстрирующую адаптивное поведение пользователей, характерноедля ПЦС как системы, предусмотреть возможность гибкой адаптациипотребителя под изменяющуюся внешнюю среду.
Эти свойства позволяютполучить модель, в максимальной степени отражающую реально наблюдаемоеповедение пользователей.Одно из наиболее полных определений агентов приводят Чарльз Макал иМихаэль Норт [98], согласно которому агент должен обладать следующимихарактеристиками:- агент является «идентифицируемым», т. е. представляет собой конечногоиндивидуумаснаборомопределенныххарактеристикиправил,определяющих его поведение и правила принятия решений.
Агентавтономен и может принимать решения по взаимодействию с другимиагентами;- агентнаходитсявопределеннойсреде,позволяющейемувзаимодействовать с другими агентами. Агент может коммуницировать сдругими (контактировать при определенных условиях и отвечать наконтакт);58- агент имеет определенную цель (но не обязательно целью являетсямаксимизация блага, как принято считать в классической экономике),влияющую на его поведение.Выводы по главе 1Цифровойпользователемсервис,изасчетцентральнымналичияузломдвустороннейприобретаетсвязиособоемеждусвойствоинтерактивности, в результате чего пользователи получают возможностьоказывать непосредственное влияние на формируемый цифровой продукт.Неочевидность цифровых продуктов и наличие обратных связей, возникающихв результате многостороннего информационного обмена между пользователями,создает основную сложность для компаний, управляющих ЦС.
Требуетсядетальный анализ поведения пользователей, учета их действий и влияния нарезультаты управленческих решений.Важной особенностью при оценке эффективности управлении ПЦСявляется сложность определения рыночного потенциала и потребностей.Возникает необходимость ПЦС гибко адаптироваться к постоянно изменяющейсяокружающей конкурентной интернет-среде и учитывать новые предпочтенияпользователей,врезультатечегоформируютсяусловияпостояннойтурбулентности внешней среды ПЦС.Под эффективностью управления ПЦС понимается степень соответствияполученных результатов поставленным целям.Выявлено, что в компаниях,занимающихся управлением ЦС, как правило редко используются методики иинструменты выбора возможных сценариев управления, мероприятия,связанные с их оценкой, часто отсутствуют либо строятся на основе субъективныхпредположений экспертов.
Концептуальный подход к оценке эффективностисценариев управления интернет-проектами не сформирован.Сучетомвыявленныхособенностейдлямоделированияоценкиэффективности управления ПЦС целесообразно использовать концепциюдинамических показателей эффективности, сочетающую в себе методысистемной динамики и сбалансированной системы показателей. Данные методы59в сочетании с аппаратом имитационного моделирования эффективно решаютзадачу формализации сложных причинно-следственных отношений и обратныхсвязей.Выделение второго уровня модели, реализованного с использованиемаппаратаагентногомоделирования,позволяетучестьзависимостивзаимодействия между пользователями и их реакцию на результаты возможныхсценариев управления.
Определено, что обязательным является учет в моделивариативности и обучаемости агентов, для чего целесообразно применениегенетических алгоритмов.60ГЛАВА 2 МОДЕЛИРОВАНИЕ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИУПРАВЛЕНИЯ ПЦС2.1 Имитационная модель оценки эффективности управления ПЦСЗадача эффективного управления состоит в выборе оптимального сценарияиз существующего набора возможных [50; 51; 52; 53]. Спецификацияпространства знаний в случае управления ПЦС организована нами в виденескольких взаимосвязанных предметных областей (функционирование ПЦС,управляющие воздействия, пользователи ПЦС как агенты, ССП и т.д.).В качестве предметных элементов в модели выступают:1) карта управления функционированием ПЦС;2) формализованный набор сценариев управляющего воздействия;3) модель численности пользователей ПЦС;4) структура пользователей ПЦС;5) модель поведения пользователей ПЦС.1. Карта управления ПЦС.
Для построения карты управленияпредлагаетсяиспользовать«классическую»концепциюстратегическогоуправления Нортона и Каплана [13], позволяющую переводить стратегию ирезультаты конкретной деятельности в достаточный полный набор показателей,связанных причинно-следственными связями, которые фактически образуютсистему управления и контроля [186].Представим сценарий управления интерактивным ПЦС в виде наборацелей с причинно-следственными связями между ними и набора инициатив,направленных на достижение каждой из целей.
Формализуем цели черезколичественное изменение ключевых показателей за исследуемый временнойпериод и рассмотрим их в рамках четырех перспектив:611)финансы,2)клиенты,3)внутренние бизнес-процессы,4)обучение и развитие.Аналитически задать набор возможных сценариев управления можноследующим образом:Sk{{ΔMk}, <Ik>},(1)где S — множество возможных сценариев управления; k = 0,.., n, где n —порядковый номер сценария управления; {ΔMk} — множество целей сценарияуправления k; <Ik> — кортеж инициатив, направленных на достижение сценарияk.ΔMk={ΔM1k,…,ΔMik,},(2)ΔMik=Mik(t)-Mik(t0)(3)где ΔMik — i-ая цель, т.
е. целевое изменение значения i-го показателяэффективности для k-ого сценария за период Δt; i = 1,.., n — порядковый номерцели, где n — количество целей; t0 — дата начала моделирования; t — датаокончания моделирования; Δt = t – t0 — количество дней периода моделирования.Представим набор показателей эффективности исследуемого ПЦС в видетаблицы (Таблица 4).62Таблица 4 – Система показателей эффективности ПЦС2. Формализованный набор сценариев управляющего воздействия.Для выполнения каждого из сценариев управления необходимо реализоватьнабор инициатив — действий, направленных на достижение поставленных целей.Ik=<I1k,…,Ijk>,(4)63где Ijk — j-ая инициатива для достижения k-ого сценария; j = 1,.., n — порядковыйномер цели, где n — количество целей.Графически связь целей и сценариев управления ПЦС можно представитьчерез диаграмму - карту управления (Рисунок 4).3.
Для имитации изменения ключевых показателей необходимо решитьзадачу моделирования численности пользователей ПЦС во времени.Численность пользователей ПЦС зависит от следующих параметров:U_runet(t) — число пользователей российского сегмента сети Интернет вмомент времени t;U_segment_runet(t) — число пользователей, зарегистрированных наисследуемой группе сервисов-конкурентов в момент времени t;U_del_segment_runet(t)—числопользователей,удалившихсяизисследуемой группы сервисов-конкурентов в момент времени t.От количества свободных пользователей Интернета, т. е.
пользователей,которые не пользуются исследуемым ПЦС и сервисами-конкурентами взаданный момент времени t, зависит потенциал новых пользователей, которыемогут быть зарегистрированы на исследуемом сайте.Поведение потребителя при выборе ПЦС можно представить в видеопределенногоалгоритма.Например,упрощенно,типичноеповедениепотребителей при выборе ПЦС основывается на: сборе существующихпредложений, сопоставлении каждого предложения по заданным параметрам(сравнении их потребительской полезности), выборе лучшего предложения.Поток новых пользователей, приходящих на сайт каждой из исследуемойгрупп, во многом зависит от объемов и эффективности рекламной активности.Поток пользователей, удаленных с каждого из исследуемой группы сайтов,зависит от качества сервисов (Рисунок 5).64Рисунок 4 – карта управленияИсточник: составлено автором65Каждый сайт конкурента DSl можно характеризовать вектором:DS=<{ql};{ul};{dl},(5)Количество пользователей сайта изменяется с течением времени взависимости от качества сайта; пользователи могут удаляться, если им что-то ненравится либо если они решили свою задачу.ql — средняя продолжительность использования сайта пользователямисайта в днях;ul (t) — количество новых пользователей сайта, привлекаемых за счетрекламной активности за день;dl (t) — общее количество новых пользователей сайта за день.Рисунок 5 – Общая структура модели исследуемого сегмента сервисовИсточник: составлено автором.664.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
