Нечеткие модели и алгоритмы формализации экспертных знаний о формировании и развитии региональной инновационной системы Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 353.2: 519.876.2 А.А.Захарова

НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ФОРМАЛИЗАЦИИ ЭКСПЕРТНЫХ ЗНАНИЙ О ФОРМИРОВАНИИ И РАЗВИТИИ РЕГИОНАЛЬНОЙ ИННОВАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ

Предложены нечеткие модели, позволяющие формализовать знания и опыт экспертов в сфере принятия решений о формировании и развитии региональной инновационной системы (РИС), моделировать зависимости между результатами функционирования элементов РИС и инновационным развитием региона.

Ключевые слова: региональная инновационная система, экспертные знания, нечеткие модели.

~П условиях формирования «экономики знаний» актуаль-

М.М ной задачей является разработка методов стратегического планирования инновационного развития региона; разработка моделей развития инновационной инфраструктуры региона, оценки и прогнозирования результатов инновационной политики, отличительной особенностью которых является обеспечение согласованности и координации действий всех субъектов инновационной деятельности [1].

При этом одной из проблем является моделирование взаимосвязи элементов региональной инновационной системы и моделирование их влияния на инновационное развитие региона. Несмотря на огромное число работ, посвященных инновационным системам, проблема механизма взаимодействия элементов региональной инновационной системы и моделирования их влияния на инновационное развитие региона практически не рассматривается с точки зрения модельного инструментария обеспечения решений. А, следовательно, нет инструментов, позволяющих спрогнозировать, какое влияние на формирование инновационной экономики региона окажет создание того или иного элемента региональной инновационной системы, как взаимосвязаны элементы РИС между собой и т.п.

Неопределенность среды принятия решений, неполнота и размытость информации для анализа, высокая качественная насыщенность категории «экономики знаний» предполагает использование

методов, которые с одной стороны, позволяют моделировать субъективную активность лица, принимающего решение и при этом обрабатывать качественные характеристики ситуации, а с другой стороны, должны позволять получать количественные оценки важности альтернатив развития на основании формализованных знаний экспертов в виде правил принятия решений. Для решения задачи предлагается использовать нечеткие методы принятия решений, позволяющие моделировать плавное изменение свойств объекта, а также неизвестные функциональные зависимости, выраженные в виде качественных связей.

В статье предлагаются нечеткие модели, позволяющие формализовать знания и опыт экспертов в сфере принятия решений о формировании и развитии региональной инновационной системы (РИС), смоделировать зависимости между результатами функционирования элементов региональной инновационной системы и инновационным развитием региона.

1. Основные этапы процесса обоснования решений об инновационном развитии региона

В ходе проведенного исследования на основании системного анализа были выделены основные этапы процесса обоснования решений об инновационном развитии региона, позволяющие учитывать взаимодействие элементов региональной инновационной системы между собой и влияние результатов функционирования элементов региональной инновационной системы на инновационное развитие региона. Это:

1. Выбор ключевых элементов региональной инновационной структуры и показателей для анализа.

2. Формулирование экспертных высказываний, характеризующих взаимосвязь между результатами деятельности элементов региональной инновационной системы (то есть устанавливающих влияние результатов функционирования элементов региональной инновационной системы одного типа на элементы РИС другого типа).

3. Выбор стратегических ориентиров развития региональной инновационной системы (критериев обобщенной оценки инновационного развития региона).

4. Формулирование экспертных высказываний, характеризующих влияние результатов функционирования элементов регио-

нальных инновационных структур на инновационное развитие региона в целом.

5. Разработка возможных альтернатив инновационного развития региона.

6. Оценка возможных альтернатив инновационного развития региона, исходя из сформулированных выше взаимосвязей между результатами функционирования элементов РИС и инновационным развитием региона.

7. Выбор лучших альтернатив инновационного развития региона, исходя из полученных оценок степени их влияния на обобщенную оценку инновационного развития региона.

Для реализации предложенной схемы выделены основные этапы процесса принятия решений, которые необходимо обеспечить модельным инструментарием:

- установление взаимосвязей между элементами региональных инновационных структур;

- расчет обобщенных показателей инновационного развития региона, которые будут выступать мерой инновационного развития региона;

- установление взаимосвязи между результатами функционирования элементов региональных инновационных систем и инновационным развитием региона.

2. Нечеткие модели, формализующие процессы взаимодействия элементов региональных инновационных структур

Предлагаются нечеткие модели, формализующие процессы взаимодействия элементов региональных инновационных структур, устанавливающие связь между ключевыми результатами деятельности отдельных элементов региональной инновационной системы.

В основе нечетких моделей лежат три основные идеи:

1) отдельные ключевые результаты функционирования элементов РИС представляются в виде лингвистических переменных, тем самым обеспечивается сопоставление «качественных» и «количественных» оценок;

2) информация, получаемая в ходе формализации экспертных знаний о влиянии результатов деятельности элементов региональной инновационной системы друг на друга, представлена системами эталонных нечетких высказываний, устанавливающих связь

между входными и выходной лингвистическими переменными в виде качественных описаний (правил вида ЕСЛИ-ТО). Причем в качестве входных и выходных переменных используются отдельные показатели (планируемые или фактические) функционирования разных элементов РИС. Так, например, для установления взаимосвязи между двумя показателями функционирования одного элемента РИС (входные параметры) и анализируемого показателя функционирования другого элемента РИС (выходной параметр) может использоваться система нечетких экспертных высказываний (1);

3) для определения значения выходной переменной на основании четких значений входных переменных используется дедуктивная схема вывода modus ponens [2, 3].

L,/1-1: <ЕСЛИ PX есть aX И PY есть aY ИЛИ PX есть aX; И PY есть aY

ИЛИ PX есть aX И PY есть aY; ТО PV есть aV >;

L2(1): <ЕСЛИ PX есть aX И PY есть а^ИЛИ PX есть aX; И PY есть aY;

ИЛИ PX есть aXj И PY есть aY ТО PV есть aV >;

Lз(1): <ЕСЛИ PX есть aX; И PY есть aY^nH PX есть aX И PY есть aY;

ИЛИ PX есть aX И PY есть aY ТО PV есть aV >.

(1)

где PX - значение первого показателя первого элемента РИС X и множеством базовых значений TX = {низкое, среднее, высокое}= {aX ,aX ,aX^ }; PY _ значение второго показателя первого элемента РИС с областью определения Y и множеством базовых значений TY = {малое, умеренное, высокое } = ={aY ,a aY }; PV- значение

анализируемого показателя второго элемента РИС с областью определения V и множеством базовых значений TV = {малое, среднее,

большое}= ={ aVj ,aV2 ,aV3 }.

В переводе на естественный язык система (1) звучит следующим образом:

ЕСЛИ значение показателя X низкое И значение показателя Y малое

ИЛИ значение показателя X низкое И значение показателя

Yумеренное

ИЛИ значение показателя X среднее И значение показателя

У малое

ТО значение анализируемого показателя значение показателя

V малое.

ЕСЛИ значение показателя X среднее И значение показателя У умеренное

ИЛИ значение показателя X низкое И значение показателя У высокое

ИЛИ значение показателя X высокое И значение показателя

У малое

ТО значение показателя V среднее.

ЕСЛИ значение показателя X высокое И значение показателя У высокое

ИЛИ значение показателя X среднее И значение показателя У высокое

ИЛИ значение показателя X высокое И значение показателя У умеренное

ТО значение показателя V большое.

Схема применения нечетких моделей, формализующих процессы взаимодействия элементов региональной инновационной системы, представлена на рис. 1.

Поясним кратко отдельные блоки этой схемы (на рисунке 1 эти блоки отмечены цифрами от 1 до 3).

Первый блок - формирование лингвистических переменных для каждого анализируемого фактора функционирования элемента РИС. На этом этапе осуществляется связка «качество-количество». Это достигается за счет привязки качественных экспертных оценок типа «малое влияние», «высокая вероятность» и т.п. к конкретным количественным шкалам. Построенные на основании экспертных оценок функции принадлежности лингвистических переменных позволяют на последующих этапах нечеткой схемы осуществлять обратный переход «количество-качество», то есть в зависимости от конкретного значения фактора определять его качественное значение.

В общем виде работа блока 2 на рис. 1 осуществляется по следующей схеме. На вход поступают количественные оценки входных переменных этапа. Затем на основании лингвистических переменных осуществляется перевод количественных оценок в качест-

венные, и после этого проводится процедура нечеткого логического вывода с помощью заложенных в базе

1 ..............N 2 ................ 3

Эксперт

Анализи-

руемые

показатели

функциониро-

вания

отдельных

элементов

РИС

(фактические

и

планируемые)

Лингвисти-

ческие

переменные

База нечетких экспертных высказываний

~г~г

Нечеткий

дедуктивный

логический

вывод

Расчетное (прогнозируемое) значение показателя функционирования элемента РИС, выбранного в качестве выходного параметра

ЛИР

Рис. 1. Схема применения нечетких моделей, формализующих процессы взаимодействия элементов региональных инновационных структур

систем нечетких экспертных высказываний. В результате рассчитываются конкретные значения выходных величин, несмотря на то, что информация о зависимостях выходной величины от входных выражается нечеткими экспертными высказываниями (продукционными правилами) в словесной форме.

Блок 3 - это результаты расчета значений показателей функционирования элемента РИС, выбранного в качестве выходного параметра. Эти результаты могут использоваться для ранжирования альтернатив развития того или иного элемента РИС с точки зрения влияния, оказываемого им на другие элементы РИС.

3. Нечеткие модели, формализующие взаимосвязь результатов функционирования элементов региональных инновационных систем и уровня инновационного развития региона

Предлагаются нечеткие модели, позволяющие формализовать взаимосвязь результатов функционирования элементов региональных инновационных систем и уровня инновационного развития региона. В основе нечетких моделей лежат принципы, аналогичные указанные в п.2 статьи, а именно:

Рис. 2. Схема применения нечетких моделей, формализующих взаимосвязь результатов функционирования элементов региональных инновационных систем и уровня инновационного развития региона

1) отдельные ключевые результаты функционирования элементов РИС, а также интегральный показатель инновационного развития представляются в виде лингвистических переменных, тем самым обеспечивается сопоставление «качественных» и «количественных» оценок;

2) информация, получаемая в ходе формализации экспертных знаний о взаимосвязи результатов функционирования элементов региональных инновационных систем и уровня инновационного развития региона, представлена системами эталонных нечетких высказываний, устанавливающих связь между входными и выходной лингвистическими переменными в виде качественных описаний (правил вида ЕСЛИ-ТО). Причем в качестве входных переменных используются отдельные ключевые показатели функционирования элементов РИС, а в качестве выходного - интегральная оценка инновационного развития региона (или ее отдельные целевые индикаторы);

3) для определения значения выходной переменной на основании четких значений входных переменных используется дедуктивная схема вывода modus ponens.

Схема применения нечетких моделей, формализующих взаимосвязь результатов функционирования элементов региональных инновационных систем и уровня инновационного развития региона, представлена на рис. 2. На основании сформированных правил производится оценка возможных альтернатив развития региональной инновационной системы с точки зрения влияния, оказываемого на интегральную оценку инновационного развития региона.

Заключение

Применение системного подхода при исследовании механизмов взаимодействия элементов региональной инновационной системы позволило сформировать оригинальную схему процесса обоснования решений об инновационном развитии региона в условиях неопределенности среды принятия решений на основании экспертных оценок. Предложены нечеткие модели для формализации экспертных знаний о формировании и развитии региональной инновационной системы, о взаимосвязях между результатами функционирования элементов региональной инновационной системы и инновационным развитием региона. Предлагаемые нечеткие модели принятия решений позволяют преодолеть ограничения по обработке качественной экспертной информации и оценке альтернатив в условиях неопределенности и неполноты информации. В отличие от существующих методов, они дают возможность использовать при оценке альтернатив и принятии решений качественную экспертную информацию наравне с количественной, представлять информацию о взаимосвязи факторов в виде нечетких экспертных высказываний, ранжировать их и определять на основе этой информации приоритетность выполнения отдельных стратегий, мероприятий по развитию инновационной системы региона. Это повышает качество и обоснованность стратегических решений в управлении инновационным развитием региона.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научно-исследовательского проекта «Исследование механизмов взаимодействия элементов региональной инновационной системы и моделирование их влияния на инновационное развитие региона», проект № 09-06-00331а.

-------------------------------------- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Мицель А.А., Захарова А.А. Применение нечетких лингвистических моделей при разработке стратегии развития муниципального образования // Известия ТПУ. 2005, т.308, № 4. - С. 178-182.

2. Захарова А.А. Автоматизация SWOT-анализа организации с применением нечетких моделей / Автоматизация и современные технологии. 2008. № 3. - С. 29-34. \ЕШ

— Коротко об авторе ---------------------------------------------

Захарова А.А. - кандидат технических наук, заведующий кафедрой информационных систем. Юргинский технологический институт (филиал) Томского политехнического университета, е-таі: k_is@inbox.ru