Научная статья на тему 'Алгоритм поддержки принятия оптимальных управленческих решений в условиях неопределенности'

Алгоритм поддержки принятия оптимальных управленческих решений в условиях неопределенности Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
549
81
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ОПТИМАЛЬНЫЕ УПРАВЛЕНЧЕСКИЕ РЕШЕНИЯ / ПРОГРАММЫ ПОДДЕРЖКИ РАЗРАБОТКИ И ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ / ЭКОНОМИЧЕСКИЕ СИМУЛЯТОРЫ / ПРОМЫШЛЕННЫЕ ПРЕДПРИЯТИЯ

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Куликова Оксана Михайловна

В статье описан алгоритм программы поддержки принятия оптимальных управленческих решений в условиях неопределенности и риска. Отличием данного алгоритма от традиционных является сочетание методов системной динамики и агентного моделирования, что позволяет повысить точность прогнозирования тенденций развития внешней среды и, следовательно, оптимизировать процесс разработки управленческих решений руководителями. Данный алгоритм адаптирован для экономических симуляторов, используемых в управлении промышленными предприятиями. Работа выполнена в рамках проекта «Разработка ресурсно-информационной теории принятия оптимальных управленческих решений», поддержанного фондом РФФИ.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Алгоритм поддержки принятия оптимальных управленческих решений в условиях неопределенности»

УДК 303.732.4

О.М. Куликова Омская гуманитарная академия

АЛГОРИТМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

В статье описан алгоритм программы поддержки принятия оптимальных управленческих решений в условиях неопределенности и риска. Отличием данного алгоритма от традиционных является сочетание методов системной динамики и агентного моделирования, что позволяет повысить точность прогнозирования тенденций развития внешней среды и, следовательно, оптимизировать процесс разработки управленческих решений руководителями. Данный алгоритм адаптирован для экономических симуляторов, используемых в управлении промышленными предприятиями. Работа выполнена в рамках проекта «Разработка ресурсно-информационной теории принятия оптимальных управленческих решений», поддержанного фондом РФФИ.

Ключевые слова: оптимальные управленческие решения, программы поддержки разработки и принятия управленческих решений, экономические симуляторы, промышленные предприятия.

Сегодня одним из актуальных направлений развития современной науки является развитие информационных технологий, лежащих в основе имитационного моделирования и вычислительных экспериментов, применительно к деятельности промышленных предприятий. Это обусловлено, с одной стороны, благоприятным макроэкономическим климатом в России и созданием условий для интенсивного развития промышленности, с другой - развитием рыночных отношений и ростом «турбулентности» внешней среды.

В таких условиях возникает необходимость разработки эффективных инструментов поддержки разработки и принятия оптимальных управленческих решений для руководителей промышленных предприятий. Подобным инструментом могут стать экономические симуляторы, позволяющие с достаточной точностью моделировать тенденции развития экономики и поведения стейкхолдеров предприятия при различных вариантах развития ситуации.

Цель исследования - разработать алгоритм программы поддержки разработки и принятия управленческих решений в условиях неопределенности и риска.

Материалы и методы. Для разработки оптимальных управленческих решений необходимо выделить закономерности развития ситуации, предсказать начало кризисов и сформировать стратегические правила, в соответствии с которыми принимаются решения.

Этапы разработки стратегических правил:

- диагностика и анализ ситуации, прогнозирование тенденции ее развития, предсказание кризисов;

- формирование видения предприятия и постановка стратегических целеИ;

- выявление значимых факторов, оказывающих влияние на развитие предприятия;

- разработка стратегических сценариев;

- разработка стратегических правил.

Для выявления закономерностей развития ситуации и прогнозирования кризисов анализируется внешняя и внутренняя среда предприятия. Внешнюю среду промышленного предприятия разделяют на две составляющие:

- макросреду;

- микросреду.

Для прогнозирования тенденций изменения факторов макросреды и предсказания кризов используются методы системной динамики, Data Mining и теория хаоса. Прогноз осуществляется на основании статистических данных, поступающих в систему мониторинга с применением фазового анализа [2], моделей Бокса - Дженкинса [6] с учетом горизонта прогнозирования. Горизонт прогнозирования определяется с использованием экспоненты Ляпунова [3]. Прогноз начала кризисов осуществляется с применением фазовых портретов [3].

Рис. 1. Концептуальная модель

Анализ внутренней среды предприятия осуществляется на основании системы сбалансированных показателей и теории хаоса [3].

Результатом анализа внешней и внутренней среды становится формирование видения (vision), постановка стратегических целей, определение горизонта планирования (краткосрочного, среднесрочного, долгосрочного). Постановка целей осуществляется с применением GAP-анализа и доверительного интервала прогноза [3].

Рис. 2. Алгоритм поддержки принятия оптимальных управленческих решений в условиях неопределенности

На следующем этапе выделяются значимые факторы, влияющие на деятельность предприятия с применением регрессионного анализа, нейронных и гибридных сетей, и системы сбалансированных показателей [5].

Для снятия неопределенности используется метод сценариев. Следовательно, с учетом сценарного подхода на деятельность предприятия воздействуют следующие группы факторов:

- общие (значения этих факторов меняются во времени, но не меняются при изменении сценариев);

- сценарные (значения этих факторов меняются не только во времени, но и в сценариях);

- управляемые (это факторы, посредством воздействия на которые осуществляется процесс достижения поставленных целей).

Данные факторы могут воздействовать не только непосредственно на характеристики процесса (стратегические цели), но и косвенно, посредством воздействия на другие факторы. Структура взаимодействия факторов между собой и со стратегическими целями задается посредством концептуальной модели (рис. 1).

Структурные, общие и управляемые факторы не имеют входных связей. Входные и выходные связи показывают взаимодействие факторов и стратегических целей между собой. Если фактор имеет входные и выходные связи - он превращается в структурный, связывающий между собой факторы разных слоев. Влияние факторов описывается с помощью регрессионных уравнений, нейронных или гибридных сетей. Для разработки стратегических правил используются стратегические сценарии, в которых задается динамика изменения сценарных факторов. Для каждого сценария определяются значения управляемого фактора в каждый момент времени с учетом заданных ограничений. Таких значений может быть несколько для каждого момент времени. Эти значения управляемых факторов ложатся в основу разработки стратегических управленческих решений.

Для расчета риска недостижения поставленных целей разработан метод, основанный на применении генераторов случайных чисел, и генетические алгоритмы.

Рис. 3. Скриншот главного окна программы FactorPRO_v1

Результаты исследования и их обсуждение. Автором статьи разработан алгоритм поддержки принятия оптимальных управленческих решений в условиях неопределенности (рис. 2). Данный алгоритм адаптирован для экономических симуляторов, используемых руководителями промышленных предприятий. На основании выделенных закономерностей развития ситуации, прогнозов и значений управляемых факторов разрабатываются оптимальные управленческие решения, повышающие эффективность деятельности промышленных предприятий.

Фрагмент данного алгоритма реализован в программе Еас1огРК.О_у1. Скриншот главного окна программы показан на рис. 3. Данная программа позволяет определять значения управляемых факторов для каждого сценария в каждый интервал времени с учетом заданных ограничений. Расчет производится с применением метода Ньютона.

Разработанный алгоритм поддержки принятия оптимальных управленческих решений позволит руководителям промышленных предприятий с достаточной точностью прогнозировать тенденции развития ситуации, предвидеть кризисы и определять ключевые направления развития предприятия, разрабатывать оптимальные стратегические планы.

Библиографический список

1. Андерсон, Т. Статистический анализ временных рядов : пер. с англ. / Т. Андерсон. - М. : Мир, 1976. -

578 с.

2. Афанасьев, В.Н. Анализ временных рядов и прогнозирование / В.Н. Афанасьев, М.М. Юзбашев. - 2-е изд., перераб. и доп. - М. : Финансы и статистика ; ИНФРА - М, 2012. - 320 с.

3. Кричевский, М.Л. Интеллектуальные методы в менеджменте / М.Л. Кричевский. - СПб. : ПИТЕР, 2005. - 304 с.

4. Лапыгин, Ю.Н. Стратегический менеджмент / Ю.Н. Лапыгин. - М. : ИНФРА - М, 2007. - 235 с.

5. Разработка управленческих решений. - 2-е изд., перераб. и доп. / Ю.Г. Учитель [и др.]. - М. : Юни-ти-Дана, 2007. - 383 с.

6. Ханк, Д.Э. Бизнес-прогнозирование / Д.Э. Ханк, Д.У. Уичерн, А.Д. Райтс. - М. : Вильямс, 2003. -

652 с.

© Куликова О.М., 2013

Автор статьи - Оксана Михайловна Куликова, кандидат технических наук, доцент, Омская гуманитарная академия.

Рецензент - В.Н. Иванов, доктор технических наук, профессор, Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.