авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ  БИБЛИОТЕКА

АВТОРЕФЕРАТЫ КАНДИДАТСКИХ, ДОКТОРСКИХ ДИССЕРТАЦИЙ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ

Управление большими системами. Выпуск 29

УДК 002.53+004.65+004.62/.63+338.2

ББК 32.816, 65.05.0.2

УПРАВЛЕНИЕ ИННОВАЦИОННЫМИ ПРОЕКТАМИ

НА ОСНОВЕ СОСТАВНОГО

ИНТЕГРАЛЬНОГО

КРИТЕРИЯ

Мыльников Л. А.1

(Пермский государственный технический университет,

Пермь)

Рассматривается подход к управлению инновационными про-

ектами, основанный на комплексной оценке проекта. Набор

применяемых методов и методик может быть уникальным для каждого проекта и зависеть только от предпочтений лица, принимающего решения, и предметной области. Целью описанного подхода является управление развитием инноваци онного проекта путем выработки различных управленческих решений и, как следствие, выбор наилучшего решения в ходе практической реализации. Особенностью управления проекта ми является ограниченность ресурсов и возможных решений.

Описанный подход позволяет достичь положительной устой чивой динамики развития при управлении отдельными проек тами или группами проектов с выявлением неудачных решений и проектов на самых ранних стадиях, что позволяет эконо мить ресурсы и сосредоточить их на наиболее перспективных инновациях.

Ключевые слова: инновационный проект, управление, при нятие решения, алгоритм, анализ, оптимизация.

Леонид Александрович Мыльников, кандидат технических наук

, доцент каф. МСА (leonid@pstu.ru).

Управление в социально-экономических системах 1. Введение Экономика передовых стран основывается на знаниях, на учных достижениях, передовых технологиях. Традиционные источники экономического роста – новые сырьевые ресурсы, неосвоенные территории, дешевая рабочая сила и т.д. – практи чески исчерпаны. В условиях глобальной экономики капитал мобилен, технологии распространяются быстро, товары произ водятся в странах с низкими издержками и поставляются на рынки развитых стран. В этих условиях основным источником конкурентных преимуществ и развития являются инновации во всех сферах [5]. Поэтому проблема поддержки принятия реше ний при управлении инновационными проектами является чрезвычайно актуальной.

Поиск проектов, способных принести значительную финан совую отдачу, усилился в связи со сложившийся экономической ситуацией. Многие фонды, выделяющие средства на развитие бизнеса, активизировали свою деятельность. Еще до начала финансового кризиса Россия жила в ожидании нового скачка развития – инновационного. Правительство декларировало своей задачей переход на инновационный путь развития. На самом деле, для того чтобы инновации стали регулярным про дуктом деятельности, нужно уметь находить те «зёрна», кото рые могут вырасти в инновации. Необходимо оценивать их потенциал и способы развития, предсказывать появление инно ваций, искать факторы, сдерживающие инновационный путь развития, прежде всего, анализируя материальные и людские ресурсы, финансовые возможности, научные заделы и их анало ги, существующие объекты интеллектуальной собственности, инфраструктуру и географическое расположение. Также нужно выявлять принципиально новые и перспективные проекты на основе анализа рынков сбыта, искать перспективные авторские коллективы, основываясь на принципе их сбалансированности по профессионализму;

хранить, анализировать и изучать ин формацию об имеющихся инновационных, научно исследовательских и технических разработках, помогать выби Управление большими системами. Выпуск рать, ранжировать и генерировать критерии для оценки иннова ционной деятельности [26].

Для решения перечисленных задач и перехода от деклара ций к практической работе необходимы, прежде всего, объек тивные методы изучения инновационных процессов. В связи с этим решение проблемы управления инновационными проекта ми путем и реализации системы поддержки принятия решений на их основе имеет особую значимость.

2. Цели и задачи Решение указанной проблемы основано на анализе важ нейших свойств изучаемого процесса. Выбранный метод дол жен позволить решить актуальную задачу повышения эффек тивности принимаемых при управлении решений за счет создания и использования математической модели и ее элемен тов. В научно-технической литературе, описывающей иннова ционные программы и процессы, выделяется несколько этапов и описываются функции, которые необходимо выполнить управ ленцу на этих этапах. Общей чертой всех этапов является обос нование принимаемых решений, проведение экспертизы и конкурсный отбор инициативных предложений [26].

Однако инновационные проекты, как правило, затрагивают множество различных сфер, которые изучаются в отдельности (технические, технологические, организационные, экономиче ские, управления знаниями) и используют разные механизмы управления, свойственные для каждой из этих систем.

Сложность сочетания этих систем связана не только с тем, что в каждой из них приняты свои подходы, но и с тем, что в каждой из этих систем существуют различные способы пред ставления результатов и промежуточных данных. Это усложня ет задачу разработки системной модели инновационного проек та в формальной постановке, на которой возможно было бы применение точных методов поиска решений.

Из-за приведенной выше сложности развитие теории и практики управления инновациями пошло путем решения ло кальных задач. Детализация задач привела к множеству методов Управление в социально-экономических системах и подходов, решающих небольшие специфические задачи. По причине сложности управления инновациями как единой систе мой в настоящее время речь идет о решении локальных задач управления в рамках одной из подсистем инновационного про екта, о решении задачи в рамках одного типа инновации либо о решении задачи в рамках какой-либо одной научно технической, организационной или технологической и т.п. идеи.



Таких локальных решений разработано так много (например, см. таблицу 1), что даже выбор и обоснование применения разработанных подходов и решений становится отдельной непростой задачей, однако позволяет разобраться в том, какие инновации бывают и какие дополнительные сложности возни кают при выборе пути реализации новшеств.

Таблица 1. Классификация некоторых методов, используемых при управлении инновационными проектами по применимости Трехуровневая модель (инвесторы–фирма– проекты) [19], модели самостоятельного финансирования (статическая модель, дина мическая модель, модель конкуренции фирм на рынке инноваций) [19], модель смешанного Управление финан- финансирования и кредитования [3, 19], сированием модель страхования [3], модель самоокупае мости [3], противозатратная модель [3], модель согласия [18], модель льготного нало гообложения [18], модель финансирования инновационных проектов [18, 19], модель распределения затрат и доходов [19].

Модель принятия субъектом решений, бази рующихся на гипотезах рационального пове дения и детерминизма (при наличии вероят ностной неопределенности) [2], базовая Управление орга модель организационной (активной) системы низационными (ОС) и её расширения (модель динамической проектами ОС, модель многоэлементной ОС, модель многоуровневой ОС, модель ОС с распреде ленным контролем, модель ОС с неопреде ленностью, модель ОС с ограничениями Управление большими системами. Выпуск совместной деятельности, модель ОС с сооб щением информации) [14, 21], модель плани рования распределения корпоративных зака зов, модель налогообложения и ценообразования, модель стимулирования снижения издержек.

Модель норма поведения [19], модель общих характеристик [19], модель Шапира–Стиглица [19], модель институционального управления Институциональное [14, 19], рефлексивная модель [14, 19], модель управление «Аккордная оплата труда» [19], модель «Фор мирование команды» [14, 19], модель репута ции фирм [19].

Базовые модели одно- и многоэлементных активных систем (АС) (в т. ч. с распределен ным контролем) на основе: компенсаторной системы стимулирования, скачкообразной, пропорциональной, унифицированные про Управление персо порциональные системы стимулирования, налом (управление стимулирование в многоэлементных АС с структурой и раз неопределенностью [2, 21], модели стимули витием персонала, рования с глобальными ограничениями на управление разви множества допустимых действий, модель тием системы прямых приоритетов (в т. ч. прямое распреде управления фир- ления ресурса), модель абсолютных приори мы/проекта)) тетов, модель обратных приоритетов (распре деление ресурсов пропорционально эффективности), модель внутренних цен, модель экспертизы [2], базовая модель теории контрактов [2], конкурсные модели [2].

Модель «дефицита» [2], модель биполярного выбора (с использованием агентов) [12], Информационное модель рекламы товара (в данной модели управление информационное управление является реф лексивным) [24].

Другие модели и Модель «Олигополия Курно» [19], модель рационального поведения [19], модель огра методы, применяе ниченной рациональности [14, 19], качествен мые при решении Управление в социально-экономических системах локальных задач ное обслуживание [2], модель «Аккордная оплата труда» [2], модель «Коррупция» [2], управления инно оценка продолжительности этапа инноваци вационными проек онного проекта;

выбор организации тами разработчика (мониторинг инновационного пространства);

оценка технологического обеспечения (производственные мощности);

оценка ресурсного обеспечения;

оценка метода реализации инновации (вертикальная или горизонтальная инновация);

оценка коммерческого потенциала инновации;

оценка эффективности коллектива разработчиков;





оценка личных и деловых качеств разработчи ков;

оценка вариантов финансирования инно вации;

оценка информационно аналитического обеспечения продвижения инновации;

маркетинговые исследования инновационного продукта;

оценка патенто способности и способа защиты научно технического результата;

выбор вида лицен зии при коммерциализации инновации;

выбор способа позиционирования (метода информа ционного сопровождения) инновации на рынке;

оценка экологической эффективности инновационного проекта;

выбор формы предприятия-инноватора;

научно-техническая экспертиза (оценка научно-технического уровня) инновации;

оценка рисков инноваци онно-инвестиционного проекта;

анализ соот ветствия цели и результатов инновационного проекта стратегии инвестиционной деятель ности и выбранным приоритетам;

экспертиза проекта на предмет целесообразности его реализации и объема финансирования [5, 22].

Специфика узких задач зависит от отрасли хозяйства, в ко торой появляются инновации (имеются в виду организационные инновации, инновации в области сервиса, технологические Управление большими системами. Выпуск инновации и инновации, применяемые в продуктах и влияющие на их потребительские качества и др.).

В результате специализации методов для решения задач, связанных с управлением инновационными проектами, в на стоящее время существует дефицит методологических подходов к системному моделированию инновационных проектов и фор мализации управления ими [5, 10]..

Таким образом, актуальной является задача разработки единой методологии системного моделирования без привязки к специфике инновационного проекта, позволяющей иметь уни кальное «наполнение» в зависимости от специфики проекта – состава этапов и стадий, перечня оцениваемых показателей и методик их оценки, и дающей возможность автоматизировать процесс подготовки управленческих решений, а также создать программное обеспечение для автоматизации рутинных дейст вий, адаптируемое под конкретную отрасль и проект.

Для того чтобы определить элементы задачи принятия ре шения, начнем построение модели с выделения основных бло ков – этапов, определяющих стадии инновационного проекта (рис. 1). Содержание всего инновационного проекта и его от дельных стадий зависят от особенностей инновационного про екта и решаемой задачи управления. Стадии и фазы проекта – это конкретные периоды, во время которых проводится работа над проектом. На каждой стадии выполняется полный спектр работ, необходимый для реализации следующей стадии.

Такой подход позволит проводить оценки реализуемости инновационного проекта на каждом этапе, учитывать влияние решений, принятых на предыдущих этапах и способных оказы вать нежелательное воздействие на процесс. Как уже отмеча лось, на каждой фазе, стадии, по окончании этапа в целом может быть принято решение о целесообразности продолжения инно вационного проекта, о путях его реализации. Появляется воз можность отбраковать сомнительные проекты на ранних стади ях реализации и сконцентрировать ресурсы на более успешных проектах. Важным отличием такой проверки от так называемых опционов является возможность основываться не на оценках, имеющих вероятностный или субъективный характер [9, 28], а Управление в социально-экономических системах на объективных сведениях, по которым лицо, принимающее решение, само оценивает возможность достижения результатов, необходимых для того, чтобы проект стал целесообразным в соответствии с выбранными методиками для оценки (см. раз дел 3). Кроме того, в процессе реализации инновационного проекта на основе оценок может быть проведена корректировка проекта, изменение целей.

Рис. 1. Структурная схема системы принятия решений инновационного проекта Стоит отметить, что результат, получаемый на каждой ста дии, не гарантирован и не гарантирует успешного развития проекта в дальнейшем. Если же результат оказывается успеш ным, то он может быть использован в ряде проектов, а не только одного (например, научное открытие, полученное в результате фундаментального исследования, может быть заложено в прин цип действия разных изделий и т.д.).

Управление большими системами. Выпуск Разработка структурной схемы позволяет определить точки принятия решений. Таковыми являются точки выхода из фазы или стадии. В каждой точке принятия решения могут приме няться различные методики, а формирование списка применяе мых методик может быть начато еще до окончания предыдущей стадии или фазы исходя из знаний о специфике проекта, полу ченных на предыдущих стадиях, предполагаемых способах реализации, ресурсов, которые имеются или были первоначаль но заложены под реализацию проекта, и т.д. Такой подход позволяет начать работы по оценке и планированию следующей фазы или стадии до того, как она была окончательно завершена.

Применяться могут самые разные методы, методики и под ходы к оценке параметров проекта (например, приведенные в таблице 1 и многие другие). Иерархическая структура примени мости этих и других методик в зависимости от того, на какой стадии находится проект, приведена в [4]. Однако решение о том, какие методики используются в каждой точке принятия решения, определяется лицом, управляющим проектом (лицо, принимающее решение, может отобрать набор оценок для кон кретного проекта и отдельного этапа, стадии, фазы инновацион ного проекта). При необходимости лицо, управляющее проек том, может ввести новые этапы или задачи для оценки и принятия решения.

3. Методология решения Для простоты дальнейшего описания структурную модель инновационного проекта (рис. 1) можно представить как граф (применяя формализованный аппарат парной грамматики – как композицию двух грамматик, между правилами и символами которых устанавливаются определенные соответствия [1]). Граф будет отражать не только перечень информации (показателей), но и информацию о структуре задачи. Вершинами графа будут стадии, фазы или этапы инновационного проекта, а дуги графа между этими стадиями или фазами будут являться местами принятия решений или оценки набора показателей инновацион ного проекта. Такое представление возможно в связи с тем, что Управление в социально-экономических системах в отличие от сетевого графика связи между вершинами необяза тельно отражают отношения предшествования, а лишь выража ют возможные сочетания показателей этапов проекта (в тради ционной методологии сетевого планирования и управления дуги изображают работы (процессы), а вершины сетевого графа – события).

Способ поиска решения - это нахождение одного из путей, ведущих из начальной вершины графа в конечную вершину, или (при решении локальной задачи) между точками принятия решений. Алгоритм поиска на графе может выполняться всеми способами: простым и составным, что соответствует представ лению о способах реализации инноваций.

Экономико-математическая модель включает формализо ванное описание критерия выбора, т. е. целевую функцию. На модели каждый блок детализируется на множество применяе мых методик. Тогда, рассматривая инновационный проект в целом, каждому блоку можно сопоставить некое значение, являющееся результатом расчета по одной или нескольким из известных методик [22], а каждой связи - весовой коэффициент kj (в выражении (1) – вектор коэффициентов [K]), показываю щий значимость той или иной связи в общей структуре иннова ционного проекта. Данные значения получаются с использова нием подхода экспертного оценивания. Данный подход обладает большими возможностями по решению задач, не под дающихся решению обычным аналитическим способом. Так как каждый проект и каждая стадия являются уникальными, то применение универсального формального метода невозможно.

Поэтому оценку значимости каждой методики (их ранжирова ние) следует доверить экспертам, обладающим опытом в облас тях, соответствующих решаемым задачам.

В каждой из точек принятия решений после окончания ка ждого этапа или стадии инновационного проекта оценивается множество показателей (так как каждая методика работает с несколькими показателями). Пусть некоторое значение mil является результатом оценки i-го параметра l-ой методики.

Тогда можно описать показатели методик в матричном виде:

Управление большими системами. Выпуск n1 - ci1mi i = (1) [ M ] = [ K ][ A] T nl - c m i =1 il il где [A] – матрица инцидентности (показывает последователь ность применения методик и взаимосвязь стадий и этапов инно вационного проекта, см. рис. 1);

[M] – вектор показателей ис пользуемых методик в точках принятия решения;

[K] – вектор корректирующих коэффициентов для приведения всех методик к единому пространству измерения величин (если допустимое изменение показателей лежит в диапазоне [0, k]. Тогда значение каждого из показателей необходимо умножить на корректи рующий коэффициент kj, который, в свою очередь, может быть kBj - kHj вычислен по формуле: k j =, где kвj – верхняя граница k диапазона изменения параметров j-ой методики;

kнj – нижняя граница диапазона изменения параметров j-ой методики);

cij – весовые коэффициенты показателей внутри каждой из состав ляющей методик, j = 1, …, l;

mij – значение показателей, исполь зуемых в составляющих методиках, j = 1, …, l;

ni – количество оцениваемых показателей в i-ой из составляющих методик;

l – количество используемых составляющих методик.

Для того чтобы стало понятнее, как формируются данные в матрицах, рассмотрим структуру методик на примере части методики оценки личных и деловых качеств работников. В таблице 2 приведен перечень показателей и их удельный вес для нескольких групп работников, а таблице 3 – коэффициенты оценки по одному их показателей.

Приведенная в (1) формулировка модели инновационного проекта позволяет производить поиск оптимальных параметров модели. Условие оптимальности в зависимости от известных данных и применяемых методик в модели может формулиро ваться двумя способами: 1) минимизация отклонения парамет Управление в социально-экономических системах ров от желаемых значений;

2) минимизация или максимизация значения показателя методики.

Задача минимизации отклонения показателей может быть записана в виде задачи минимизации квадрата разностей:

k j (h j - M j ) 2, j = 1 nl, где hj – желаемое значение;

kj - элементы вектора корректирую щих коэффициентов [K] (данные элементы в общем случае могут изменяться и нести тем самым дополнительную функцию, функцию корректировочных коэффициентов). Задача миними зации или максимизации показателей будет выглядеть следую щим образом:

k j M j ® extr, j = 1 nl, с учетом того, что задача на поиск максимума может быть пре образована к задаче на поиск минимума путем умножения критериальной функции на «–1».

Таблица 2. Структура оценки работников трех групп Удельный вес показателей в суммар ной оценке старший старший начальник инженер, научный сектора, научный сотрудник, лаборатории, № Показатели сотрудник, ведущий отдела, пп.

младший научный главный научный сотрудник научный сотрудник сотрудник 1 2 3 4 I Образование 15 10 2 Стаж 10 10 3 Организационный 10 15 опыт 4 Научно- 15 15 профессиональная подготовленность 5 Научная 25 25 Управление большими системами. Выпуск Удельный вес показателей в суммар ной оценке старший старший начальник инженер, научный сектора, научный сотрудник, лаборатории, № Показатели сотрудник, ведущий отдела, пп.

младший научный главный научный сотрудник научный сотрудник сотрудник продуктивность 6 Награды 5 5 и поощрения 7 Способность 15 15 к коллективной работе (социально психологические качества руководите ля научного коллектива) Таблица 3. Коэффициенты оценки работников трех групп по образованию Начальник Старший ин- Старший сектора, Коэф- женер, научный научный со № лаборатории, фи- сотрудник, трудник, веду пп. отдела, глав циент младший науч- щий научный ный научный ный сотрудник сотрудник сотрудник Вуз, не соответ ствующий 1 0,2 Вуз Вуз профилю рабо ты в НИИ Вуз, соответст- Вуз и канди Вуз и полный вующий профи- датский мини 2 0,4 кандидатский лю работы в мум по специ минимум НИИ альности Управление в социально-экономических системах Вуз и оконча Вуз и кандидат Вуз и полный ние аспиран ский минимум кандидатский туры без 3 0, по специально минимум защиты дис сти сертации Вуз и оконча Вуз и полный Вуз и ученая ние аспиранту 4 0,6 кандидатский степень кан ры без защиты минимум дидата наук диссертации Вуз и оконча- Вуз, ученая Вуз и ученая ние аспиранту- степень кан 5 0,8 степень канди ры без диссер- дидата наук, дата наук тации ученое звание Вуз, ученая степень канди Вуз и ученая дата наук, Ученая сте 6 1,0 степень канди- ученое звание пень доктора дата наук старшего науч- наук ного сотрудни ка Получение модели как задачи многокритериальной оптими зации обусловлено тем, что цель не может быть адекватно представлена одним критерием. Так как о виде критериальных функций никакой информации не известно, то для дальнейшего решения многокритериальную задачу оптимизации необходимо привести к обобщенному критерию. Одним из возможных методов может быть метод линейной свертки. Разбив оценки на группы по типу критериальной функции, мы получим:

l l1 l k j (h j - M j )2 + k jM j - k j M j ® min, (2) j =1 j =l1 +1 j = l2 + где l1, l2, l3 – границы групп по виду критериальной функции (l = l1 + l2 + l3).

Управление большими системами. Выпуск Таким образом, при управлении инновационным проектом осуществляется поиск оптимального решения из конечного числа альтернативных вариантов в каждой из точек на графе.

На выбор оптимального решения могут накладываться ог раничения. Ограничения могут накладываться на показатели используемых методик mij.

Ограничения могут быть самыми разными. Например, в ви де неравенств:

mij mij, mij mij, mij mij mij.

Ограничения при поиске оптимальных показателей mij и ог раничения значений параметров могут также задаваться в виде множества (ограниченного набора, который определяется исхо дя из используемых методик и информации о решаемой задаче при построении обобщенного критерия методик):

mij Gij ;

j = 1 l ;

i = 1 nl ;

где Gij – множество альтернативных значений параметров для i-го параметра и j-ой методики.

Кроме этого, следует помнить, что значения aij матрицы инцидентности [A] из (1) могут принимать ограниченный набор значений, определяемый выражением:

aij {1,0, -1} ;

i, j = 1 l.

Таким образом, задача поиска оптимального управленче ского решения записывается в виде задачи минимизации обоб щенного критерия с ограничениями. Полученная математиче ская задача относится к классу дискретных многопараметрических задач оптимизации с ограничениями.

Полученная задача может быть сведена к классической задаче поиска пути на графе [25], если определить последовательность применения методик и показателей внутри них, чтобы получить размеченный граф (сделать это можно произвольно, так как их важность определяется коэффициентами, которые расставили эксперты, а коэффициенты между показателями внутри методи Управление в социально-экономических системах ки могут быть заданы в методиках исходно), а также разметить с использованием полученных критериальных функций (2) ребра графа (рис. 2–4). Методики представляют собой не что иное, как таблицы возможных значений показателей (набор дискретных значений – см., например, таблицу 2 и таблицу 3) [22], поэтому такое преобразование может быть осуществлено (рис. 3).

Рис. 2. Декомпозиция задачи на последовательность применения методик Рис. 3. Декомпозиция задачи по показателям внутри методики Рис. 4. Пример построения размеченного графа на основе используемых методик без учета весовых коэффициентов методик и составляющих их показателей Это преобразование позволяет получить граф, с использо ванием которого задача поиска оптимального решения сводится Управление большими системами. Выпуск к задаче поиска кратчайшего пути между вершинами графа.

Применение алгоритма Дейкстры [11] в данном случае невоз можно, так как веса ребер (коэффициенты в некоторых методи ках) могут иметь отрицательные значения в целевой функции (2), поэтому следует применять алгоритм более высокого по рядка сложности. Одним из самых эффективных алгоритмов для таких задач является алгоритм Беллмана–Форда, представляю щий собой адаптацию метода динамического программирования на графе [11].

Для учета ограничений, накладываемых на задачу, связи между вершинами графа с недопустимыми значениями доста точно разорвать.

4. Метод решения задачи оптимизации Для применения алгоритма Беллмана–Форда необходимо получить рекуррентную формулу. Из теории известно, что такая формула будет выглядеть следующим образом [1, 11]:

d ij = min(dijs -1), min{diks -1) + wkj }) = min{diks -1) + wkj }, s ( ( ( 1 k n 1 k n (s) где dij – минимальный вес пути из вершины i в вершину j, если рассматривать пути не менее чем с s ребрами;

wij – вес ребра графа между вершинами i и j (это значение равно значению одного из значений показателя kj(hj – Mj)2, kjMj, –kjMj критери альной функции (2)). Последнее равенство будет использовать wjj = 0. При s = 0 допустим «путь» без рёбер, т. е.

0, i = j (0) d ij =.

, i j Если s 1, то минимальный вес dijs ) достигается либо на ( пути из не более чем s – 1 ребер и равен dijs -1) ), либо на пути из ( s ребер. В последнем случае путь можно разбить на начальный отрезок из s – 1 рёбер, ведущий из начальной вершины i в неко торую вершину k, и на последнее ребро (k, j).

Управление в социально-экономических системах

Работа алгоритма заключается в вычислении матриц D(1), ( ) D(2), …, D(n–1), где D ( s ) = d ijs ) по заданной матрице весов ( W = (wij). Последняя матрица D(n–1) будет содержать веса крат чайших путей, а матрица D(1) совпадает с W.

Учет ограничений может осуществляться введением запре щающих переходов в графе путем разрыва дуг или присваива ния им больших значений.

5. Способ применения Рассмотрим пример использования описанного подхода выбора проекта на основе решения одной из подзадач при управлении инновационными проектами – задачи научно технической экспертизы проектов. В результате мы должны оценить проекты которыми располагаем или выработать реко мендации по его дальнейшей модификации. Для этого нам потребуется только одна методика – научно-техническая экс пертиза инновационных проектов [22]. Так как мы для простоты используем только одну методику, то оценку значимости можно не производить (в других случаях оценку важности следует проводить экспертам), тогда критериальная функция (2) запи шется в следующем виде:

(h1 - k1M1 )2 ® min, где h1 – максимальное значение, которое может быть достигнуто в методике.

Общий интегральный показатель для научно-технической экспертизы проекта рассчитывается следующим образом (коэф фициенты значимости показателей этой методики всегда равны единице):

h1 - M 1 = 100 - (m11 + m12 + m13 + m14 + m15 + m16 + m17 ) ® min.

Зададим ограничения на проекты, подвергаемые научно технической экспертизе, исходя из того, какими проектами мы обладаем:

m11 12 – сведения об аналогах (не известны аналоги про екта в США и Европе, возможные значения 3, 6, 9, 12, 15);

Управление большими системами. Выпуск m12 7 – степень усовершенствования (проекты улучшают характеристики существующих изделий, возможные значения 3, 5, 7, 10, 12, 15);

m13 4 – сложность решаемой научно-технической задачи (осуществляется модификация не отдельных деталей, а конст рукции в целом, возможные значения 2, 4, 10, 12, 15);

m14 6 – предполагаемый технический результат (ожидае мый результат должен быть четко сформулирован, возможные значения 3, 6, 9, 12, 15);

m15 – используемые объекты интеллектуальной собственно сти в разработанных ранее проектах и используемых в текущем проекте (без ограничений, возможные значения 5, 8, 11);

m16 – предполагаемый вид охраны результатов (без ограни чений, возможные значения 6, 10, 14);

m17 6 – научно-технический уровень разработки (должен превышать отраслевой, возможные значения 0, 3, 6, 9, 12, 15).

m m 12 m m m 3 3 2 3 m m 15 5 6 4 6 5 7 9 1 9 8 10 12 12 12 11 12 15 15 15 Рис. 5. Размеченные узлы графа для методики научно-технической экспертизы Для учета ограничений связи между вершинами графа с не допустимыми значениями достаточно разорвать. Поэтому часть Управление в социально-экономических системах узлов, для достижения которых потребуется использовать связи с недопустимыми значениями, будет недоступна. Таким обра зом, введение приведенных выше ограничений избавит наш граф от недоступных узлов (рис. 5).

Далее необходимо соединить узлы графа связями, исходя из информации по проектам. То есть соединить вершины графа, исходя из оценки характеристик (согласно применяемым мето дикам) тех проектов, которые имеются в распоряжении, и рас ставить численные коэффициенты связей в соответствии с выбранным критерием и описанным методом. В результате, если разные проекты будут иметь разные оценки по отдельным показателям, то после решения задачи можно получить решение (путем применения описанного выше алгоритма Белмана– Форда), не соответствующее ни одному из оцениваемых проек тов. Однако, выбрав проект, максимально близкий к получен ному решению, мы выработаем рекомендацию, какая часть проекта может быть улучшена. Более того, раз рекомендуемые улучшения были осуществлены в другом проекте, значит, суще ствует потенциал для их выполнения. Таким образом в резуль тате решения задачи на проектах ПермНИПИНефть удалось отобрать проект магнитной защиты скважин от запарафинива ния и выработать рекомендации по его улучшению.

В результате испытания полученного устройства выясни лось, что технология магнитной защиты, в отличие от других средств борьбы с парафинами типа химических ингибиторов, растворителей или глубинных дозаторов является безреагент ным средством (устройством) многоразового использования без каких-либо энергетических, технических или технологических затрат в течение многих лет (5–10 лет и более).

Дальнейшее развитие этого проекта показало, что найден ный проект оказался удачным. Он успешно развился и был внедрен на предприятиях группы компаний ЛУКОЙЛ в Перм ском крае. Четырехлетний опыт эксплуатации показал, что в условиях Пермской области коэффициент успешности их ис пользования достаточно высокий и достигает 90%.

Управление большими системами. Выпуск 6. Заключение Может показаться, что полученное решение является эле ментарным. Однако в случае с множеством методик решение уже становится более сложным (например, применив несколько экономических методик совместно, мы получим более обосно ванную и сложную оценку экономической эффективности).

Кроме того, оценивать проекты по разным показателям не все гда может оказаться простой задачей. Экспертам бывает сложно произвести объективную оценку. Поэтому можно перейти в новый класс моделей, основанный на использовании нечетких экспертных знаний о системе. Так как эксперты точных оценок дать не могут, то переход в нечеткую форму (например, к опе рированию лингвистическими переменными) позволяет повы сить точность и учесть риски реализации инновационного про екта [28]. Такой подход не будет вносить искажений и допущений при работе с мнениями нескольких экспертов по одному и тому же вопросу, кроме того, эксперт может предос тавлять информацию об используемых функциях принадлежно сти (лингвистических переменных), если он не до конца уверен в своих оценках. Таким образом, описанный в статье подход имеет перспективы дальнейшего развития.

Литература 1. АХО А., ХОПКОФТ ДЖ., УЛЬМАН ДЖ. Структуры данных и алгоритмы. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2001.

2. БУРКОВ В. Н., КОРГИН Н. А., НОВИКОВ Д. А. Введение в теорию управления организационными системами / Под ред. чл.-корр. РАН Д. А. Новикова. – М.: Либроком, 2009. – 264 с.

3. БУРКОВ В. Н., НОВИКОВ Д. А.. Как управлять проекта ми: Научно-практическое издание. – М.: СИНТЕГ-ГЕО, 1997. – 188 с.

Управление в социально-экономических системах 4. ВИНОКУР В. М., МЫЛЬНИКОВ Л. А., ПЕРМИНОВА Н. В.

Подход к прогнозированию успешности инновационного проекта // Проблемы управления. – 2007. – №4. – С. 56–59.

5. ВИНОКУР В. М., ТРУСОВ А. В. Интеллектуальная собственность как основа интеллектуальной деятельности. - Пермь: ПГТУ, 2004.

6. ВОРОНИН А. А., МИШИН С. П.. Оптимальные иерархиче ские структуры. – М.: ИПУ РАН, 2003.

7. ГАВРИЛОВА Т. А., ХОРОШЕВСКИЙ В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. - СПб.: Питер, 2000.

8. ГУБКО М. В. Механизмы управления организационными системами с коалиционным взаимодействием участников.

– М.: ИПУ РАН, 2003.

9. ДЕМКИН И. В. Управление инновационным риском на основе имитационного моделирования. Основные подходы к оценке инновационного риска // Проблемы анализа риска. – 2005. – Т. 2, №3. – С. 249–300.

10. ИЛЬЕНКОВОЙ С. Д. Инновационный менеджмент.- М:

ЮНИТИ, 2003.

11. КОРМЕН Т., ЛЕЙЗЕРСОН Ч., РИВЕСТ Р. Алгоритмы:

построение и анализ. - М.: МЦНМО, 2000. – 960 с.

12. ЛЕФЕВР В. А. Алгебра совести. – М.: «Когито-Центр», 2003.

13. ЛЫСАКОВ А. В., НОВИКОВ Д. А.. Договорные отношения в управлении проектами. – М.: ИПУ РАН, 2004. – 101 с.

14. НОВИКОВ Д. А. Институциональное управление организа ционными системами. – М.: ИПУ РАН, 2003. – 68 с.

15. НОВИКОВ Д. А. Механизмы функционирования многоуров невых организационных систем. – М.: Фонд «Проблемы управления», 1999.

16. НОВИКОВ Д. А. Сетевые структуры и организационные системы. – М.: ИПУ РАН, 2003. – 108 с.

17. НОВИКОВ Д. А. Стимулирование в социально экономических системах (базовые математические моде ли). – М.: ИПУ РАН, 1998. – 216 с.

18. НОВИКОВ Д. А. Управление проектами: организационные механизмы. – М.: ПМСОФТ, 2007. – 140 с.

Управление большими системами. Выпуск 19. НОВИКОВ Д. А., ИВАЩЕНКО А. А. Модели и методы организационного управления инновационным развитием фирмы. – М.: Ленанд, 2006.

20. НОВИКОВ Д. А., СМИРНОВ И. М., ШОХИНА Т. Е. Меха низмы управления динамическими активными системами.

М.: ИПУ РАН, 2002. – 124 с.

21. НОВИКОВ Д. А., ЦВЕТКОВ А. В. Механизмы функциони рования организационных систем с распределенным кон тролем. – М.: ИПУ РАН, 2001.

22. МЕДВЕДЕВА Л. П., ТРУСОВ А. В. Ресурсные источники инновационного экономического роста в регионе. - Пермь:

Пермский ЦНТИ, 2007. – 236 с.

23. ПЕРМИНОВА Н. В., МЕЕРСОН М. Э., МЫЛЬНИКОВ Л. А.

Система подготовки принятия решений в инновационном менеджменте нефтегазовой промышленности // Нефть и газ. – 2007. – №4. – С. 113–117.

24. СЭНДИДЖ Ч., ФРАЙБУРГЕР В., РОТЦОЛЛ К. Реклама:

теория и практика. – М.: Прогресс, 1999.

25. ТАХА Х. А. Введение в исследование операций. - М.:

Издательский дом «Вильямс», 2001. – 912 с.

26. ЦЫГАНОВ В. В., БОРОДИН В. А., ШИШКИН Г. Б.

Интеллектуальное предприятие: механизмы овладения капиталом и властью (теория и практика управления эволюцией организации). – М.: Университетская книга, 2004.

– 768 с.

27. YORDON E., CONSTANTINE L. Structured Design. – NJ:

Yordon Press, Prevtice – Hall, 1979.

28. YUAN-SHENG HUANG, JIAN-XUN QI, JUN-HUA ZHOU Method of Risk Discernment in Technological Innovation Based on Path Graph and Variable Weight Fuzzy Synthetic Evalua tion // Proc. Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, Second International Conference, FSKD 2005, Changsha, China, August 27–29, 2005. – Part I. – P. 635–644.

Управление в социально-экономических системах INNOVATION PROJECTS MANAGEMENT WITH INTEGRAL CRITERIA'S FUNCTION Leonid Mylnikov, Perm State Technical Univercity, Perm, Cand.Sc., assistant professor (leonid@pstu.ru).

Abstract: An approach to innovative projects management based on the project’s integrated estimate is proposed. Specific methods and techniques applied depend upon the project and are determined by a subject domain and preferences of a decision-maker. The proposed approach aims to control the innovation project lifecycle by appro priate decisions and, thus, choices of the best alternatives during project execution. Strict limitations on the resources and permissible actions are typical for project management. The approach under consideration supports sustainable development of a single project or a group of projects, when wrong decisions are revealed at the very early stages, thus resulting in economy and better concentra tion of resources on the most promising innovations.

Keywords: innovation project, management, decision-support system, algorithm, analysis, optimization.

Статья представлена к публикации членом редакционной коллегии В. В. Клочковым

 

Похожие работы:





 
2013 www.netess.ru - «Бесплатная библиотека авторефератов кандидатских и докторских диссертаций»

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.