CC BY
17ЮРИДИЧЕСКИЕ НАУКИ
УДК 33; ББК 65
DOI 10.24412/2687-0185-2021-2-142-145
NIION: 2007-0083-2/21-029 MOSURED: 77/27-005-2021-02-228
© Шманева Л.В., 2021
Научная специальность 08.00.05 — экономика и управление народным хозяйством
МЕТОДИКА ОЦЕНКИ И РАСЧЕТЫ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЕКТОВ ДЛЯ ВНЕДРЕНИЯ В ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ ОРГАНИЗАЦИИ НА БАЗЕ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ
Людмила Валерьевна Шманева,
заместитель начальника Московского университета МВД России имени В.Я. Кикотя по заочному обучению, кандидат философских наук, доцент Московский университет МВД России имени В.Я. Кикотя (117997, Москва, ул. Академика Волгина, д. 12) E-mail: shmaneva_luda@mail.ru
Аннотация. В данной статье рассматриваются проблемные вопросы проектной деятельности организации. Автором предлагается методика, разработанная на базе теории нечетких множеств. Использование данной методики в деятельности организации позволяет оценить и рассчитать эффективность проектов.
Разработанная авторская методика оценки эффективности проектов и ее интерпретации могут быть апробированы в практической деятельности организаций и в научных исследованиях, в том числе грантовых.
Ключевые слова: управление, организация, принятие решений, проект, эффективность, методика
METHODOLOGY FOR EVALUATING AND CALCULATING THE EFFECTIVENESS OF PROJECTS FOR IMPLEMENTATION IN THE ORGANIZATION'S ACTIVITIES BASED ON THE THEORY OF FUZZY SETS
Liudmila V. Shmaneva,
Deputy Chief for distance education of the Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia named after V.Ya. Kikot', Candidate of Philosophical Sciences, Associate Professor
Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia
named after V.Ya. Kikot' (12 Academika Volgina Str., Moscow, 117997) E-mail: shmaneva_luda@mail.ru
Abstract. This article discusses the problematic issues of the organization's project activities. The author proposes a technique developed on the basis of the theory of fuzzy sets. The use of this methodology in the organization's activities makes it possible to evaluate and calculate the effectiveness of projects.
The developed author's methodology for evaluating the effectiveness of projects and its interpretation can be tested in the practical activities of organizations and in scientific research, including grant research.
Keywords: management, organization, decision-making, project, efficiency, methodology
Citation-индекс в электронной библиотеке НИИОН
Для цитирования: Шманева Л.В. Методика оценки и расчеты эффективности проектов для внедрения в деятельность организации на базе теории нечетких множеств. Криминологический журнал. 2021;(2):142-145.
В реальных ситуациях организации могут быть настолько сложными, что они не поддаются точному математическому анализу, и представляют собой образования с искусственно выбранными ограничениями и критериями оценки. В этих случаях формализация нечетких понятий с использованием теории нечетких множеств позволяет приближенно описать
процесс принятия управляющих решений. Нечеткие отношения дают возможность исследователям смоделировать не только изменения свойств экономического объекта, но и неявно выраженные функциональные зависимости, представленные в виде качественных связей. Алгоритмы, используемые в данной теории, позволяют описать приближенные рассуждения, что
делает их незаменимыми при анализе сложных, открытых систем (к которым относятся и организации), когда известные количественные методы не дают необходимой достоверности полученных результатов.
Теория нечетких множеств получила применение в различных отраслях человеческого знания, в том числе и при анализе социально-экономических систем, открывая при этом возможность моделировать неопределенность, связанную с различным уровнем информированности руководства организации о различных слоях и уровнях управляемой системы.
Открытость экономических систем, их взаимодействие с внешними позитивно и негативно действующими факторами формирует целый ряд проблем, с которыми сталкиваются управленцы при разработке соответствующих моделей. Эти проблемы порождаются неопределенностями, которые неизбежно возникают в условиях неустойчивости, когда мы пытаемся описать состояния внешней среды функционирования экономической системы. Эта неопределенность является следствием невозможности, во-первых, с высокой степенью точности измерять реальные величины (предел точности используемой аппаратуры), во-вторых, полно и четко описать многие физические объекты и ситуации, в-третьих, разработать модель с достаточной степенью ее размерности, и, в-четвертых, совершенно точно выполнить предписанную работу в силу психологических и профессиональных особенностей личности, что зачастую ведет к срыву поставленной задачи. В результате мы вынуждены использовать при решении задач, связанных с управлением экономическими процессами (в том числе, обеспечивающих трансформацию организаций), модели нечетких множеств и, соответственно, нечеткие преобразования над ними.
Теория нечетких множеств, которую предложил Л. Заде еще в 1961 г., в настоящее время стала широко использоваться в практической деятельности при принятии управленческих решений [17,18,19,20,22]. На базе этой теории разработано множество методов, и это создало ряд трудностей, т.к. значительно усложнило выбор их для оценки и принятия того или иного решения. Поэтому в данной работе мы провели сравнительный анализ различных методов решения задач в моделях многокритериального выбора, связанных с выбором альтернативы при принятии решения о внедрении нововведений (структурных преобразований), в том числе направленных на трансформацию организаций, с учетом требуемых вложений.
Рассмотрим особенности решения задач многокритериального выбора с позиций теории нечеткого множества. Условие таких задач, можно в условиях неопределенности выразить через систему:
<А, Ср ..., Сп, М> (1) [3] ,
где А - универсальное множество альтернатив,
М - нечеткое множество,
X. (. = 1, ..., п) - критерии оценки системы,
Их е F(A), F(A) = (Их I Их : А ^ М}.
Если предположить, что приведенные выше критерии равнозначны и сравнимы, то на основе принципа слияния <Х, О, М> (где О = X П\ ... ПХи) пересечение нечетких множеств в F(X) выражается как ир = ИХ[ х Их х ... х Их [1]. При принятии управленческих решений в конкретной организации используют критерии с неодинаковыми весами. Пусть П=(Рп } - множество весовых значений для нечетких критериев С=(их}, где Их е F(A), тогда Q с С .
МсО^О4)) =
Рр если XI Е С если X; £ С
— взвешивание критериев [8].
При рассмотрении многокритериальных задач, целевая функция является векторной ф(а)=(ф1(а), ... ,фт (а)), т.е. ф : А с Rn ^ Rm, и тогда становится невозможным строгий порядок на Rm. Сравнивать между собой две альтернативы а и Ь можно только в условиях, когда либо ф. (Ь) > ф. (Ь), либо ф. (а) < ф. (Ь).
Из рассмотренного логического рассуждения мы видим, что в данном случае оптимальность заменяется понятием недоминируемости. Если решением одно-критериальной задачи является оптимум, то в многокритериальных задачах решением будет множество эффективных альтернатив:
Р0 = (а0 е А | УЬ е А, ф. (Ь) > ф. (а0) ^ ф. (Ь) = ф. (а0); i= 1, ... ,п}.
Чтобы сузить множество Р0 мы должны получить дополнительную информацию, что позволит явно или неявно свернуть частные критерии в единый.
В работах [11,14,16,19,20,21] отмечается, что нечеткость постановки задач в моделях многокритериального выбора основывается на том, что нам известно множество альтернатив, которые поддаются сравнению (С т}, а также критерии сравнения {х}. В таком случае функция принадлежности вида иъ z е Ъ выражает оценку альтернативы х. по критерию А., а функция принадлежности и^ ю е Я+ — относительную важность ю. критерия х.. Таким образом мы получаем нечеткое множество рассмотренных оптимальных для данных условий альтернатив.
№ 2 / 2021
Криминологический журнал
143
Библиографический список
1. Арнольд, В.И. «Жесткие» и «мягкие» математические модели. Текст / В.И. Арнольд. - М.: МЦНМО, -2000. - 33с.
2. Беллман, Р. Принятие решений в расплывчатых условиях. Текст / Р. Беллман, Л. Заде // Вопросы анализа и процедуры принятия решений. -М.: Мир, 1976. - С. 172-215.
3. Бир, Ст. Наука управления. Текст / Ст. Бир. -М.: Энергия, 1971. - с.188.
4. Боголюбов А.Н. Математики механики. Киев: Наукова думка, 1983, с. 300-308.
5. Борисов, В. Нечеткое моделирование сложных систем и процессов. Текст / В. Борисов, А. Фе-дулов. - Смоленск: изд-во ВА ВПВО ВС РФ, 2011. -351 с.
6. Волгин, Л.Н. Принцип согласованного оптимума. Текст / Л.Н. Волгин. - М.: Советское радио, 1977. - 144 с.
7. Деревянко, П.М. Оценка риска и эффективности инвестиционного проекта с позиций теории нечетких множеств Электронный ресурс / П.М. Деревянко // Мягкие вычисления и измерения ^СМ'2004): VII международная конференция 17-19 июня 2004 г. - СПб.: СПбГЭТУ, 2004. - С.167-171. - Режим доступа: http:// fuzzylib. narod.ru/
8. Жуковин, В. Многокритериальные модели принятия решений с неопределенностью Текст / В. Жуковин. - Тбилиси: Мецниереба, 1983. -105 с.
9. Заде, Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и принятия решений Текст / Л.А. Заде // Математика сегодня. - М : Мир, 1969. - 219с.
10. Заде, Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. Текст / Л.А. Заде. - М.: Мир, 1976. - 165 с.
11. Занг, В.Б. Синергетическая экономика. Время и перемены в нелинейной экономической теории Текст / В.Б. Занг; пер.с англ. - М.: Мир, 1999. - 335с.
12. Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств в управлении предприятиями Текст / А. Кофман. - Мн. Высшая школа, 1992. - 224 с.
13. Кузьмин, Б. О выборе на основе нечетких предпочтений Текст : в кн.: Принятие решений в условиях нестатической неопределенности / Кузьмин, Б. - Рига: РПИ, 1989год. - С.13-18.
14. Курдюмов, С.П. Синергетика и новое мирови-
дение Текст /С.П. Курдюмов // Синергетика и культура. М., 2001. С. 4-9.
15. Ляпунов А. Вопросы теории множеств и теории функций. Текст / Под ред. С.Л. Соболева. М.:- Наука, 1979.
16. Малинецкий, Г.Г. Современные проблемы нелинейной динамики. Текст / Г.Г. Малинецкий. - М.: Эдиториал УРСС, 2000. - 326 с.
17. Мезенцева, О.Е. Особенности применения теории нечетких множеств при принятии управленческих решений // Проблемы формирования единого пространства экономического и социального развития стран СНГ. (Материалы ежегодной Международной научно-практической конференции. Ответственный редактор: О.М. Барбаков, заместитель редактора Ю.А. Зобнин). Издательство: Тюменский индустриальный университет (Тюмень), 2014. -С.74-181.
18. Назаров, Д.М. Теоретические и методические основы нечёткомножественной оценки имплицитных факторов управления организацией. Дисс. на соиск. уч. ст. доктора эк. наук. - СПб: Санкт-Петербургский государственный университет, 2017. - 154 с.
19. Недосекин, А.О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами. Электронный ресурс : журнал «Аудит и финансовый анализ. -2000. - №2. - Режим доступа: http://www.cfin.ru/press/afa/2000-2/08-2.shtml
20. Нечёткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Аверкин А.Н., Ба-тыршин И.З., Блишун А.Ф, Силов В.Б., Тарасов
B.Б. Под общ. ред. Поспелова Д.А. - М.: Наука, 1986. - 312 с.
21. Нэш, Дж. Реальные математические многообразия. Математика. 56 Текст / Дж. Нэш. М.: Изд-во иностранной литературы - 1952.
C.405 - 421.
22. Панков, В.В., Несветайлов, В.Ф. Стратегический управленческий учет и теория нечетких множеств // Международный бухгалтерский учет, №25 (223), 2012. -С.15-19.
23. Пригожин, И. Неравновесная статистическая механика (Синергетика от прошлого к будущему) Текст / И. Пригожин; пер. с англ. - М.: Едиториал УРСС, 2005. - 312 с.
Bibliographic list
1. Arnold, V.I. "Hard" and "soft" mathematical models. Text / V.I. Arnold. - M.: ICNMO, -
2000. - 33c.
2. Bellman, R. Decision-making in vague conditions. Text / R. Bellman, L. Zadeh // Issues of analysis and decision-making procedures. - Moscow: Mir, 1976. - pp. 172-215.
3. Bir, St. Nauka managementa. Text / St. Bir. - M.: Energiya, 1971. - p.188.
4. Bogolyubov A.N. Mathematics of mechanics. Kiev: Naukova dumka, 1983, pp. 300-308.
5. Borisov, V. Fuzzy modeling of complex systems and processes. Text / V. Borisov, A. Fedulov. -Smolensk: publishing house of the VPVO of the Armed Forces of the Russian Federation, 2011. -351 p.
6. Volgin, L.N. The principle of a consistent optimum. Text / L.N. Volgin. - M.: Soviet Radio, 1977. - 144 p.
7. Derevyanko, P.M. Risk assessment and efficiency of an investment project from the standpoint of the theory of fuzzy sets Electronic resource / P.M. Derevyanko // Soft Computing and Measurements (SCM'2004): VII International Conference June 17-19, 2004 - St. Petersburg: SPbSETU, 2004. -pp.167-171. - Access mode: http://fuzzylib . narod.ru /
8. Zhukovin, V. Multicriteria models of decision-making with uncertainty Text / V. Zhukovin. -Tbilisi: Metsniereba, 1983. - 105 p.
9. Zadeh, L.A. Fundamentals of a new approach to the analysis of complex systems and decision-making Text / L.A. Zadeh // Mathematics today. -Moscow : Mir, 1969. - 219s.
10. Zadeh, L.A. The concept of a linguistic variable and its application to making approximate decisions. Text / L.A. Zadeh. - M.: Mir, 1976. - 165 p.
11. Zang, V.B. Synergetic economics. Time and changes in nonlinear economic theory Text / V.B. Zang; trans. from English - M.: Mir, 1999 - 335s.
12. Kofman, A. Introduction to the theory of fuzzy sets in enterprise management Text / A. Kofman. -Mn. Higher School, 1992. - 224 p.
13. Kuzmin, B. selection based on fuzzy preference Text : in the book: Decision making in conditions of uncertainty, non-static / Kuzmin, B. - Riga:
FIR 1989rog. - P. 13-18.
14. Kurdyumov, S. P. Synergist and new world-view Text /S. P. Kurdyumov // Synergetics and culture. M., 2001. S. 4-9.
15. Lyapunov A. set theory and theory of functions. Text / Edited by S.L. Sobolev. M.:- Nauka, 1979.
16. Malinetsky, G.G. Modern problems of nonlinear dynamics. Text / G.G. Malinetsky. - M.: Editorial URSS, 2000. - 326 p.
17. Mezentseva, O.E. Features of application of the theory of fuzzy sets in managerial decision-making // Problems of formation of a single space of economic and social development of the CIS countries. (Materials of the annual International Scientific and Practical Conference. Responsible editor: O.M. Barbakov, deputy editor Yu.A. Zobnin). Publishing house: Tyumen Industrial University (Tyumen), 2014. - pp.74-181.
18. Nazarov, D.M. Theoretical and methodological foundations of fuzzy multiple evaluation of implicit factors of organization management. Diss. for the degree of Doctor of ec. sciences. -St. Petersburg: St. Petersburg State University, 2017. - 154 p.
19. Nedosekin, A.O. Application of the theory of fuzzy sets to financial management problems. Electronic resource : journal "Audit and financial analysis. - 2000. - No.2. - Access mode: http:// www.cfin.ru/press/afa/2000-2/08-2.shtml
20. Fuzzy sets in control and artificial intelligence models / Averkin A.N., Batyrshin I.Z., Blishun A.F., Silov V.B., Tarasov V.B. Under the general ed. Pospelova D.A. - M.: Nauka, 1986- - 312 p.
21. Nash, J. Real mathematical manifolds. Mathematics. 56 Text / J. Nash. M.: Publishing House of foreign Literature -1952. pp. 405-421.
22. Pankov, V.V., Nesvetailov, V.F. Strategic management accounting and the theory of fuzzy sets // International Accounting, №25 (223), 2012. — Pp.15-19.
23. Prigozhin, I. Nonequilibrium statistical mechanics (Synergetics from the past to the future) Text / I. Prigozhin; trans. from English - M.: Editorial URSS, 2005 - 312 p.
№ 2/2021
Криминологический журнал
145
