Научная статья на тему 'Экономико-математическая модель принятия решений управления ресурсами организации'

Экономико-математическая модель принятия решений управления ресурсами организации Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
1463
320
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Область наук
Ключевые слова
АНАЛИЗ / ОЦЕНКА / МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА / УПРАВЛЕНЧЕСКОЕ РЕШЕНИЕ / РЕСУРСЫ ОРГАНИЗАЦИИ / ANALYSIS / ESTIMATION / MODELING OF PROCESS / ADMINISTRATIVE DECISION / RESOURCES OF ORGANIZATION

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Ахтулов Алексей Леонидович, Ахтулова Людмила Николаевна, Леонова Анна Владимировна, Овсянников Алексей Владимирович

Данная статья посвящена анализу и оценке применения экономико-математических методов моделирования в принятии решений при совершенствовании процесса управления ресурсами организации.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Ахтулов Алексей Леонидович, Ахтулова Людмила Николаевна, Леонова Анна Владимировна, Овсянников Алексей Владимирович

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

Modeling of decision-making in resource management of organization

The article is devoted to the analysis and offers on modeling decisionmaking process on perfection of resource management of an organization.

Текст научной работы на тему «Экономико-математическая модель принятия решений управления ресурсами организации»

tekhnika-bezopasnosti-na-urokakh-fizicheskoy-kultury (дата обращения: 15.01.2015).

6. Мартыненко, А. Н. Проблема специализированности средств самостраховки, используемых в обучении хоккеистов [Электронный ресурс] / А. Н. Мартыненко, В. Н. Коновалов, М. Н. Злобин // Современные проблемы науки и образования. — 2014. - № 5. - URL: http://www.science-education.ru/119-14999 (дата обращения: 15.01.2015).

7. Клименко, В. Акробатика для легкоатлетов / В. Клименко // Легкая атлетика. - 2011. - № 5-6. - С. 24-25.

8. Шестаков, В. Б. Самбо — наука побеждать. Теоретические и методические основы подготовки самбистов : учеб. пособие для студентов вузов по направлению 034300 (62) -Физ. культура / В. Б. Шестаков, С. В. Ерегина, Ф. В. Емель-яненко. - М. : ОЛМА Медиа Групп, 2012. - С. 143, 33.

9. Платонов, В. Н. Периодизация спортивной тренировки. Общая теория и её применение / В. Н. Платонов. - Киев : Олимп. лит., 2013. - С. 271-272.

10. Kuzuhara K, Shimamoto H, Mase Y. Ice hockey injuries in a Japanese elite team: a 3-year prospective study. J AthlTrain. -2009. - Vol. 44, № 2. - Pp. 208-214.

11. Кадочников, А. А. Искусство побеждать: Модельные характеристики бойца / А. А. Кадочников. - Ростов н/Д : Феникс, 2004. - С. 83.

12. Tator C. H., Provvidenza C, Cassidy J. D. Spinal injuries in Canadian ice hockey: an update to 2005. Clin J SportMed, 2009. - Vol. 19, № 6. - Pp. 451-456.

13. Мартыненко, А. Н. Развитие решительности у борцов-самбистов на этапе начальной спортивной специализации :

дис. ... канд. пед. наук / А. Н. Мартыненко. — Омск, 2002. — С. 4.

14. Tator C. H., Carson J. D., Cushman R. Hockey injuries of the spine in Canada, 1966-1996. CMA J, 2000. - Vol. 162, № 6. - Pp. 787-788.

МАРТЫНЕНКО Антон Николаевич, кандидат педагогических наук, докторант, доцент кафедры теории и методики единоборств и силовых видов спорта Сибирского государственного университета физической культуры и спорта (СибГУФК), тренер по ведению силовых единоборств в хоккее ДЮСШ НП СК «Авангард».

КОНОВАЛОВ Василий Николаевич, доктор педагогических наук, профессор (Россия), профессор кафедры теории и методики лёгкой атлетики и лыжного спорта СибГУФК, тренер по физической подготовке ДЮСШ НП СК «Авангард». ТАРАТУХИН Андрей Сергеевич, мастер спорта России международного класса, спортсмен-хоккеист, ЗАО «Хоккейный клуб «Атлант», чемпион мира среди юниоров (2001), чемпион мира среди молодежи (2002, 2003), победитель хоккейного Евротура (2006), чемпион России (2007 — 2008), обладатель Кубка Гагарина (2010-2011).

Адрес для переписки: [email protected]

Статья поступила в редакцию 16.01.2015 г. © А. Н. Мартыненко, В. Н. Коновалов, А. С. Таратухин

УДК 005.7: 658.5 Д. Л. АХТУЛОВ

Л. Н. АХТУЛОВА А. В. ЛЕОНОВА А. В. ОВСЯННИКОВ

Омский государственный университет путей сообщений

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ УПРАВЛЕНИЯ РЕСУРСАМИ ОРГАНИЗАЦИИ_

Данная статья посвящена анализу и оценке применения экономико-математических методов моделирования в принятии решений при совершенствовании процесса управления ресурсами организации.

Ключевые слова: анализ, оценка, моделирование процесса, управленческое решение, ресурсы организации.

Структура моделирования [1], включая экономико-математическое, может быть представлена тремя основными элементами: объектом и предметом исследования, а также моделью, определяющей отношения между исследователем и исследуемым объектом. В работе [2] процесс моделирования принятия решения представлен состоящим из четырех стадий.

На первом этапе по некоторому исследуемому методом моделирования объекту конструируется другой объект по имеющимся об исходном объекте-оригинале определенным сведениям, представля-

ющий собой его модель. Возможности создаваемой модели определяются полнотой отображения лишь некоторых существенных признаков начального объекта, поэтому любая модель замещает оригинал в определенных, строго ограниченных пределах. Из чего следует, что для одного объекта может быть построено несколько моделей, отражающих определенные его стороны или характеризующих его с разной степенью детализации (рис. 1).

На втором этапе процесса моделирования модель выступает как самостоятельный объект исследова-

Проектные _ требования

Создание исходного

решения (многополюсника)

Нет

Изменение текущих решений на основе эвристических правил

_1_

Проектные требования впетворены-?

Вариант

О®

Оценка возможных решений

Да

Множество решений

Рис.1. Блок-схема моделирования процесса принятия решений

ния. Одну из форм такого исследования составляет проведение модельных экспериментов (варианты М, Я2, ...), при которых целенаправленно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о ее «поведении», на основе эвристических методов. Конечным результатом этого этапа является совокупность отраженных знаний в построенной модели в отношении существенных сторон объекта-оригинала.

Третий этап заключается в оценке возможных решений, то есть переносе знаний с модели на оригинал, в результате чего мы формируем множество знаний об исходном объекте и при этом переходим с языка модели на язык оригинала. С достаточным основанием переносить какой-либо результат с модели на оригинал можно лишь в том случае, если этот результат соответствует признакам сходства оригинала и модели (другими словами, признакам адекватности).

На четвертом этапе осуществляются практическая проверка полученных с помощью модели знаний и их использование как для построения обобщающей теории реального объекта, так и для его целенаправленного предобразования или управления. При неудовлетворительном результате (рис. 1) идет возврат снова к проблематике объекта-оригинала.

Таким образом, моделирование представляет собой циклический процесс, т.е. за первым четырех-этапным циклом может проследовать второй, третий и т.д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а первоначально подстроенная модель постепенно совершенствуется, то есть в методологии моделирования заложены большие возможности самосовершенствования.

Непосредственно процесс экономико-математического моделирования — это описание экономических и социальных систем и их процессов экономико-математическими моделями.

Как отмечается в работах [2, 3], экономико-математическое моделирование обладает рядом существенных особенностей, связанных как с объектом моделирования, так и с применяемым аппаратном и средствами моделирования [3 — 7], в том числе при принятии решений управления ресурсами [1, 3].

Следовательно, необходимо проведение более детального анализа последовательности и содержания процесса экономико-математического моделирования, выделив следующие основные этапы: постановка проблемы, ее анализ; построение модели; анализ модели; подготовка исходной информации; численное решение; анализ результатов и их применения. В работе [6] рассмотрен подробно каждый из этапов.

На первом этапе формулируются сущность проблемы, принимаемые предпосылки и опущения. Выде-

ляются наиболее важные черты и свойства моделируемого объекта, изучается структура и взаимосвязь отдельных элементов, предварительно формулируются гипотезы, объясняющие поведение и развитие объекта.

Второй этап характеризуется нормализацией экономической проблемы, т.е. ее выражение конкретными математическими зависимостями, выделяя несколько стадий построение модели: определение типа экономико-математической модели, изучение возможности ее применения в данной задаче, уточнение конкретного перечня переменных параметров и форм связей. Причем рекомендуется строить несколько разноаспектных моделей, каждая из которых выделяет лишь некоторые стороны объекта, а другие стороны учитываются агрегированно и приближенно. При этом оправданно устремление построить модель, относящуюся к хорошо изученному классу математических задач, что может потребовать некоторого упрощения исходных моделей, не искажающего основных черт объекта. Однако возможна и такая ситуация, когда нормализация проблемы приводит к неизвестной ранее математической структуре.

На третьем этапе чисто математическими приемами исследования выявляются общие свойства модели и ее решений. В частности, влажным моментом является доказательство существования решения сформулированной задачи. При аналитическом исследовании выясняется, единственно ли решение, каике переменные могут входить в решение, в каких приделах они изменяются, каковы тенденции их изменения и т.д. Однако модели сложных экономических объектив с большим трудом поддаются аналитическому исследованию; в таких случаях переходят к численным методам исследования.

Пятый этап: в экономических задачах это как правило наиболее трудоемкий этап модулирования, так как дело не сводится к пассивному сбору данных. Математическое моделирование предъявляет жесткие требования к системе информации; при этом надо принимать во внимание не только принципиальную возможность подготовки информации требуемого качества, но и затраты на подготовку информационных массивов. В процессе подготовки информации используются методы теории вероятностей, теоретической и математической статистики для организации выборочных обследований, оценки достоверности данных и т.д. При системном экономико-математическом моделировании результаты функционирования одних моделей служат исходной информацией для других.

Шестой этап включает разработку алгоритмов численного решения задачи, подготовку программ

Рис. 2. Блок-схема алгоритма принятия управленческих решений

на ПЭВМ и непосредственное проведение расчетов; при этом значительные трудности вызываются большой размерностью экономических задач. Обычно расчеты на основе экономико-математической модели носят многовариантный характер. Многочисленные модельные эксперименты, изучение поведения модели при различных условиях, возможно, проводить благодаря высокому быстродействию современной вычислительной техники. Численное решение существенно дополняет результаты аналитического исследования, а для многих моделей является единственно возможным.

На седьмом этапе, прежде всего, решается важнейший вопрос о правильности и полноте результатов моделирования и применимости их как в практической деятельности, так и в целях усовершенствования модели. Поэтому в первую очередь должна быть проведена проверка адекватности модели по свойствам, которые выбраны в качестве существенных, то есть должны быть произведены верификация и валидация модели.

Перечисленные этапы экономико-математического моделирования находятся в тесной взаимосвязи, в частности, смогут иметь место возвратные связи этапов. Так, на этапе построений модели может выясниться, что постановка задачи или противоречива, или приводит к слишком сложной математической модели; в этом случае исходная постановка задачи должна быть скорректирована. Наиболее часто необходимость возврата к предшествующим этапам модулирования возникает на этапе подготовки исходной информации. Если необходимая информация отсутствует или затраты на ее подготовку слишком велики, приходится возвращаться к этапам постановки задачи и ее формализации, чтобы приспособиться к доступной исследователю информации.

Циклический характер процесса моделирования позволяет устранять в последующих циклах недостатки, которые не удается исправить на тех или иных этапах моделирования предыдущего цикла. Однако результаты каждого цикла имеют и вполне самостоятельное значение, что позволяет, начав исследование с построения простой модели, можно получить

полезные результанты, а затем перейти к созданию более сложной и более совершенной модели, включающей в себя новые условия и более точные математические зависимости.

Таким образом, с понятием «моделирование экономических систем» (а также математических и др.) связаны два класса решаемых моделированием задач:

1) анализа, когда система подвергается глубокому изучению ее свойств, структуры и параметров, то есть исследуется предметная область будущего моделирования;

2) синтеза, то есть получения экономико-математической модели исследуемой системы объекта.

В работах [5, 7] выделяются следующие основные этапы практики моделирования:

1) анализ экономической системы, ее идентификация и определение достаточной структуры для моделирования;

2) синтез и построение модели с учетом ее особенностей и математической спецификации;

3) верификация модели и уточнение ее параметров;

4) уточнение всех параметров системы объекта и соответствие параметров модели, то есть их необходимая валидация (исправление, корректирование).

Таким образом, суть экономико-математического моделирования заключатся в описании социально-экономических систем и их процессов в виде экономико-математических моделей.

Исходя из этого экономико-математические ме-толы следует понимать как инструмент, а экономико-математические модели — как результат процесса экономико-математического моделирования (рис. 2).

Экономико-математические модели представляют собой комплекс решений методами экономики, математики и кибернетики, поэтому их классификация сводится к классификации входящих в состав научных направлений и с известной степенью приближения может быть представлена следующими разделами (табл. 1):

— экономическая кибернетика: системный анализ экономии, теория экономической информации и теория управляющих систем;

Таблица 1

Формальная классификация моделей

№ п/п Признак классификации Модель

1 Целевое назначение Прикладные, теоретико-аналитические

2 По типу связей Детерминированные, стохастические

3 По фактору времени Статические, динамические

4 По форме показателей Линейные, нелинейные

5 По соотношению экзогенных и эндогенных переменных Открытые, закрытые

6 По типу переменных Дискретные, непрерывные, смешанные

7 По степени детализации Агрегированные (макромодели), детализированные (микромодели)

8 По количеству связей Одноэтапные, многоэтапные

9 По форме представления информации Матричные, сетевые

10 По форме процесса Аналитические, графические, логические

11 По типу математического аппарата Балансовые, статистические, оптимизационные, имитационные, смешанные

— математическая статистика: экономические приложения — выборочный метод, дисперсионный анализ, корреляционный анализ, регрессионный анализ, многомерный статистический анализ, фактор -ный анализ, теория индексов и др.;

— математическая экономия и изучающая те же вопросы с количественной стороны эконометрия: теория экономического роста, теория производственных функций, межотраслевые балансы, национальные счета, анализ спроса и потребления, региональный и пространственный анализ, глобальное моделирование и др.;

— методы принятия оптимальных решений, в том числе исследование операций в экономике, оптимальное (математическое) программирование, в том числе методы ветвей и границ, сетевые методы планирования и управления, программно-целевые методы планирования и управления, теорию и метолы управления запасами, теорию массового облуживания, теорию игр, теорию и методы принятия решений, теорию расписаний.

В оптимальное (математическое) программирование входят:

— линейное, нелинейное, динамическое, дискретное (целочисленное), дробно-линейное, параметрическое, стохастическое и геометрическое программирование;

— методы и дисциплины, специфичные отдельно как для централизованно планируемой экономики, так и для рыночной (конкурентной) экономики. К первым можно отнести теорию оптимального функционирования экономии, оптимальное планирование, теорию оптимального ценообразования, модели материально-технического снабжения и др. Ко вторым — методы, позволяющие разработать модели свободной конкуренции, модели капиталистического цикла, модели монополии, модели индикативного планирования, модели теории фирмы и т.д. Многие из методов, разработанных для централизованно планируемой экономики, могут оказаться полезными и при экономико-математическом моделировании в условиях рыночной экономики;

— методы экспериментального изучения экономических явлений. К ним относят как правило математические методы анализа и планирования экономических экспериментов, методы машинной имитации (имитационное моделирование), деловые игры.

Сюда можно отвести также и методы экспертных оценок, разработанные для оценки явлений, не поддающихся непосредственному измерению. Перейдем теперь к вопросам классификации экономико-математических моделей, другими словами, математических моделей социально-экономических систем и процессов. Единой системы классификации таких моделей в настоящее время также не существует, однако обычно выделяют более десяти основных признаков их классификации, или классификационных рубрик. Рассмотрим некоторые из этих рубрик.

По общему целевому назначению экономико-математические модели делятся на теоретико-аналитические, используемые при изучении общих свойств и закономерностей в экономических процессах, и прикладные, применяемые в решении конкретных задач анализа, прогнозирования и управления.

По степени агрегирования объектов моделирования модели разделяются на макроэкономические и микроэкономические. Хотя между ними и нет четкого разграничения, к первым из них относят модели, отражающие функционирование экономики как единого целого, в то время как микроэкономические модели связаны, как правило, с такими звеньями экономики, как организация или отрасль.

Экономико-математические модели могут классифицироваться также по характеристике математических объектов, включенных в модель, другими словами, по типу математического аппарата, используемого в модели. По этому признаку могут быть выделены матричные модели, модели линейного и нелинейного программирования, корреляционно-регрессионные модели, модели теории массового обслуживания, модели сетевого планирования и управления, модели теории игр и т.д.

Таким образом, в заключение можно сделать вывод, что решение — это выбор альтернативы, а принятие решений — связующий процесс, необходимый для выполнения любой управленческой функции. В условиях рыночной экономики решения могут повлиять на судьбы многих людей и организаций.

В зависимости от уровня сложности задач, среда принятия решений варьируется по степени риска [8], то есть когда вероятность результата каждого решения можно определить с известной достоверностью.

Условия определенности существуют, когда точно известен результат, который будет иметь каждый

о

сл

Е

т

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

выбор. Если информации недостаточно для прогнозирования уровня вероятности результатов в зависимости от выбора, условия принятия решения являются неопределенными. В условиях неопределенности на основе собственных суждений необходимо установить вероятность возможных последствий.

Каждое решение сопряжено с компромиссами [8, 9], негативными последствиями и побочными эффектами, значение которых необходимо соотносить с ожидаемой выгодой. Все принимаемые решения, как запрограммированные, так и незапрограммиро-ванные, должны быть основаны не только на суждениях, интуиции и прошлом опыте, но и строиться на рациональном подходе к их принятию.

То есть при принятии решений в современных условиях необходимо: широко использовать различные методы науки управления; оценивать среду принятия решений и риски; знать и уметь применять различные модели и методы прогнозирования для принятия решений.

Библиографический список

1. Фатхутдинов, Р. А. Управленческие решения / Р. А. Фат-хутдинов. - М. : Инфра-М, 2009. - 352 с.

2. Ахтулов, А. Л. Методика оценки качества процессов проектирования сложных технических устройств / А. Л. Ахтулов, А. В. Леонова, Л. Н. Ахтулова // Омский научный вестник. Сер. Приборы, машины и технологии. — 2013. — № 3 (123). — С. 87—91.

3. Ахтулова, Л. Н. Особенности процесса принятия управленческих решений в организации / Л. Н. Ахтулова, А. Л. Ах-тулов, А. В. Леонова, А. В. Овсянников // Омский научный вестник. Сер. Общество. История. Современность. — 2014. — № 3 (129). — С. 35 — 40.

4. Балдин, К. В. Управленческие решения / К. В. Балдин, В. Б. Уткин, С. Н. Воробьев. — М. : Дашков и К, 2012. — 495 с.

5. Батрик, Р. Техника принятия эффективных управленческих решений / Р. Батрик ; пер. с англ. ; под ред. С. К. Мор-довина. — СПб. : Питер, 2006. — 416 с.

6. Вертакова, Ю. В. Управленческие решения: разработка и выбор / Ю. В. Ветракова, И. А. Козьева, Э. Н. Кузьбожев ; под общ. ред. Э. Н. Кузьбожева. — М. : КНОРУС, 2005. — 352 с.

7. Голубков, Е. П. Инновационный менеджмент. Технология принятия управленческих решений / Е. П. Голубков. — М. : Дело и Сервис, 2012. — 544 с.

8. Ахтулов, А. Л. Система управления ресурсами предприятия с использованием информационных технологий / А. Л. Ах-тулов, В. В. Слободин // Омский научный вестник. — 2005. — № 2 (31). — С. 202 — 207.

9. Ахтулов, А. Л. Проблемы и перспективы применения методов информационной поддержки принятия решений при управлении материальными ресурсами в строительстве / А. Л. Ахтулов, Л. Н. Ахтулова, А. В. Овсянников // Вестник Ижевского государственного технического университета имени М. Т. Калашникова. — Ижевск : ИжГТУ, 2014. — № 3 (63). — С. 102 — 106.

АХТУЛОВ Алексей Леонидович, доктор технических наук, профессор (Россия), профессор кафедры «Вагоны и вагонное хозяйство», действительный член Международной академии авторов научных открытий и изобретений и Академии проблем качества, почетный работник высшего профессионального образования.

АХТУЛОВА Людмила Николаевна, кандидат технических наук, доцент (Россия), доцент кафедры «Экономика транспорта, логистика и управление качеством».

ЛЕОНОВА Анна Владимировна, аспирантка кафедры «Вагоны и вагонное хозяйство». ОВСЯННИКОВ Алексей Владимирович, аспирант кафедры «Вагоны и вагонное хозяйство». Адрес для переписки: аМи1о^а11949@ yandex.ru

Статья поступила в редакцию 15.09.2014 г. © А. Л. Ахтулов, Л. Н. Ахтулова, А. В. Леонова, А В. Овсянников

Книжная полка

Слюсарева, Е. В. Логистический подход к управлению производством Е. В. Слюсарева. - Омск : ОмГТУ, 2014. - 87 с.

учеб. пособие /

Рассматривается логистический подход к управлению производством в практической деятельности различных предприятий как эффективный мотивированный подход к управлению материалопотоком с целью снижения издержек производства. Предназначено для студентов факультета экономики и управления ОмГТУ, слушателей учреждений послевузовского образования, руководителей и специалистов.

Полежаев, В. Д. Методы и модели в экономике : учеб. электрон. изд. локального распространения : конспект лекций / В. Д. Полежаев, Л. Н. Полежаева, Е. Н. Казанцева. - Омск : ОмГТУ, 2014. - 1 о=эл. опт. диск (CD-ROM).

Рассматриваются вопросы применения математического моделирования для решения конкретных экономических задач с помощью построения и анализа моделей, что позволяет придать понятный математический смысл общим закономерностям, устанавливаемым экономической теорией при описании социально-экономических систем и процессов. Изучение математических методов и инструментария экономических исследований позволит будущему специалисту сформулировать необходимые компоненты мышления, уровень, кругозор и культуру, которые понадобятся ему как в теоретическом плане, так и в плане ориентации в его профессиональной и практической деятельности. Конспект лекций предназначен для студентов дневной, вечерней и очно-заочной форм обучения факультета экономики и управления ОмГТУ, а также для всех, кто интересуется применением математических методов в экономике. Может быть использовано для самоподготовки с применением дистанционных технологий.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.