Автореферат (1154433), страница 9
Текст из файла (страница 9)
В цепочке «конкурентоспособностьпродукцииконкурентоспособность предприятия» происходит определенное запаздывание,поскольку повышение конкурентоспособности выпускаемой продукции должнополучить должное отражение на конкурентных рынках, чтобы это привело кдействительному повышению конкурентоспособности организации. При этомвозникают не только процессы запаздывания по времени, но и процессы, когдапредыдущие значения показателей конкурентоспособности организации являютсяопределяющими при оценке конкурентоспособности организации.Для моделирования этой ситуации необходимо использовать функционально дифференциальные уравнения, содержащие запаздывание аргумента.Основное уравнение с запаздыванием, описывающее динамику показателейконкурентоспособности организации, выглядит следующим образом:Q 1 = A(t)Q(t)+ XGt (t,Q(t),Q(t-h)) + Jg(5,y (5))ds.d tk =10В этой модели рассматривается сумма различных запаздываний.
Сами запаздывания,которые обозначаются функциями hk, могут иметь достаточно сложный вид. Вчастности, они могут зависеть от времени либо от собственных решений. Последнийвариант (зависимость запаздывания от решения) часто возникает в задачахмоделирования динамики показателей конкурентоспособностиорганизаций,поскольку именно текущее значение показателейконкурентоспособностиорганизаций может определять временной интервал, на котором будет влиятьзначение показателя конкурентоспособности.Приведем формальное определение такого запаздывания:h = h ( t , Q ( t ) ) , k = 1,2,...,K .Разумеется, запаздывание должно иметь строго положительные значения:31hk (t, Q (t))> 0, k = 1,2,..., K .Эти условия гарантируют математическую корректность постановки задачи.В приведенных моделях следует также рассмотреть обобщения, связанные свозможными рисками при реализации конкурентных преимуществ при управленииконкурентоспособностью организаций.
Для этого можно рассматривать уравнение:dQr=A (t) Q (t bSX (t pt (t).k=1Врамкахпятогонаучногорезультатаразработанаметодикамногокритериальной рейтинговой оценки эффективности управления человеческимкапиталом корпораций в интересах собственного инновационного развития какисточника организационных компетенций.Для определения организации, где человеческий потенциал используетсянаиболееэффективно,большевсегоподходитметодикарейтинговоймногокритериальной оценки.Метазадача многокритериальной рейтинговой оценки декомпозируется напоследовательно решаемые частные подзадачи, представленные на рис.
1.Математическая постановка рейтинговой многокритериальной оценки эффективностииспользования человеческого капитала будет осуществляться на примере корпорацийаэрокосмической отрасли промышленности.Э1 Формализация предметной obласти и построение моделей оцениваемых объектовЭЛ. Экспертное оценивание и формирование локальных и глобальных весов (коэффициентов) важности показателей иерархического дерева упо-LЭ7 Постороение обобщенных оценок объектов различными механизмами агрегирования по иерархическойструктуре критериевЭ2 Математическая постановка метаэадачи многокритерильного оценивания объектов на структурах выборас мультипредпочтениемЭЗ Разработка многоуровневой нерархической структуры показателейоценки качества и эффективностиобъектовЭЬ Измерение объектов в исходныхшкалах по концевым вершинам иерархического дерева упорядоченных критериевЭ6. Построение результирующих шкали оценивание ооъектов на разныхуровнях иерархического дерева упорядоченных критериевЭ8 Анализ устойчивости результатов агрегирования оценок объектов,полученными различными механизмами агрегирования и выработка рекомендаций по принятию решенийОкончательный вариант решенияим метазадачи многокритериальногооценивания объектов с рекомендациямиРис.
1. Этапы многокритериальной рейтинговой оценкиК примеру, в диссертации представлены сравнительные показателиэффективности использования рабочей силы ведущих компаний аэрокосмическогосектора США - выручка и доходы на работника.В рамках поставленной задачи также могут быть полезны показателиэффективности менеджмента корпораций, среди которых основным являетсяпоказатель возврата на инвестиции (return on investments - ROI).Многокритериальная задача с несколькими целевыми функциями записываетсяследующим образом:32f (a )i = ( f (ai X f 2 (ai X..^ fnP (ai )) ^QXtrPa ,,a ,,aгде A =2 ...
l ... „A }(объектов, вариантов);-конечное(4)vai eAмножестводопустимых'альтернативxj ) = f j ( a l ) - оценка изделия al e A по критерию f j в исходной количественнойили качественной (порядково-балльной) оценке;l e JA = {1, 2,...,n A } - множество номеров объектов (изделий);J e J р = {1, 2,...,n F }. - множество номеров критериев.Задачу (4) иногда называют задачей векторной оптимизации, поскольку врассмотрение вводится векторная целевая функция, принимающая значения всоответствующем пространстве.
Такого рода задачи являются частным случаемобширного класса задач выбора с многими отношениями предпочтения, и их решениестановится возможным при условии привлечения того или иного принципапостроения результирующего отношения предпочтения. Одним из наиболее широкоиспользуемых и хорошо обоснованных принципов является принцип Парето. Притаком подходе в качестве решения задачи векторной оптимизации может бытьпринято множество AND недоминируемых (Парето-оптимальных, эффективных)решений, которое состоит из объектов at e A, для которых не существует объектовa , доминирующих их в отношении Парето:And = {ap e A | - 3 a, (a, У ap)}.fВ случае, если частные критерииj(5)желательно максимизировать,топотношение доминирования У по Парето объектаследующем виде:aнад объектом a l определяется вpпapУ al ^VJeJp:fj (ap)>fj(a)tи3JoeJp:f( aJ op)>f( aJ oi Xт.е. объект ap доминирует объект a l в отношении Парето, если оценкиfj(ap)объекта a p не меньше (больше) оценок f , ( * / ) объекта a t и хотя бы однонеравенство (5) выполнено как строгое.
Совокупность оценок, характеризующихобъект at e A, часто называют профилем объекта a l , т.е. каждому объекту a lможно поставить в соответствие вектор оценок/Y( xAandep( l ) Y(l)i , x 2 ,...,xnPY(l)\ w ,rX V l e JA.Так как в большинстве случаев количество эффективных решений из множествадостаточно велико, то возникает необходимость сужения паретовских объектовA d" . В этом случае задача агрегирования и упорядочения паретовских оценок33заключается в построении процедур, позволяющих сужать множество Парето доединственной альтернативы.При наличии оценок по критериям, представленным в различных шкалах,необходимо осуществить переход к результирующей шкале, а именно: отколичественных и качественных шкал к результирующей качественной шкале или,наоборот, к количественной.
Обобщенные оценки объектов в соответствии сметодологией многокритериального оценивания строятся с помощью оценивающегопреобразования f такого, чтоf.(J})Ji)где f ^ — M(Бш, Sdag)[ID(W(P))Jih_vv(i^A] - функция оценивания объектов множества A виерархическом дереве ID(W, Р) с весами важности W по множеству критериев Fмеханизмом агрегирования M ( S i m , S dag ), зависящего от исходнойшкалы ирезультирующей Sдад шкал измерения;yS ) - обобщенная оценка al е A объекта в результирующей шкале Sдад.В качестве агрегирующего механизма fпри известных весовых глобальныхкоэффициентах важности концевых критериев W — { w g ( f )}Пр—1 широко используетсяаддитивная сверткаПрyS — S wg ( f ) Уj),l)(7)j—iгде y l ) — g ( f j ( a i ) ) - оценка a е A объекта в результирующей шкале S д а д .Результат расчета по формуле (7) можно представить и в виде упорядоченнойсовокупности альтернатив a t из множества А объектов%%a%1 >a7 b .
>п \%anAv(/l) > v('2) >... > ^>ПЛ)y S> yS>... >y sгде nA - количество объектов из множества A.В рамках второй научной подзадачи разработана многоуровневая иерархическаяструктура показателей конкурентоспособности.Разработкумногоуровневойиерархическойструктурыпоказателейконкурентоспособности рассмотрим на примере для объектов из множестваA — {a ,1 ..5ai5-"5 a„A } где П^ — 6, включающего наиболее конкурентоспособныекомпании аэрокосмической промышленности США и Российской Федерации,представленные в таблице в диссертации.Иерархия критериев в виде дерева или сетевой структуры формируетсяэкспертами с помощью принципов композиции и декомпозиции, учитываяособенности предметной области.34Сгруппируем четыре показателя, характеризующие эффективность корпораций,а именно: выручка на одного работника в долларах; доход на одного работника вдолларах; коэффициент рентабельности инвестиций (ROI) в процентах; коэффициентинвестиций в развитие компетенций и обучение персонала к продажам в процентах, и представим их в виде иерархического дерева критериев, упорядоченных поубыванию важности (см.
рис. 2), где F0 - обобщенный показатель деятельностикорпорации (корневая вершина); F1 - групповой показатель, характеризующийвыработку корпорации: f11 - доход на одного работника в долларах; f12 - выручка наодного работника в долларах;F2 -групповой показатель, характеризующийрентабельность корпорации; f21 - коэффициент рентабельности инвестиций (ROI) впроцентах;f22 - коэффициент инвестиций в развитие компетенций и обучениеперсонала к продажам в процентах.Рис.
2. Иерархическое дерево показателей эффективности космическихкорпорацийМетод формирования весов критериев на основе продукционных правилагрегирования оценок объектов является обратной к процедуре прямого сравненияпревосходства одного критерия относительного другого и базируется на сравнениивекторных оценок объектов. При этом существует адекватность результатовагрегирования, полученных аддитивным и продукционными методами агрегирования.Метод аппроксимации матрицы парных сравнений объектов мультипликативнойматрицей позволяет находить оптимальные коэффициенты важности объектов(показателей) по критерию минимума расстояния между нормированнымиэлементами исходной матрицы парного сравнения и нормированными элементамимультипликативной матрицы.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
