CC BY
7
Актуальные проблемы экономики и управления
И.Н. ДРОГОБЫЦКИЙ
Доктор экономических наук, профессор Профессор кафедры «Системный анализ в экономике», Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва
ОРГАНИЗАЦИОННО-ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЙ АРСЕНАЛ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ
Паспорт обновлённой научной специальности 5.2.2 «Математические, статистические и инструментальные методы экономики» совсем не содержит позиций, которые отражали бы использование описательных моделей, организационных методов и программно-инструментальных сред при проведении научных экономических исследований с целью выработки обоснованных управленческих решений в экономических системах. Вместе с тем отмеченная часть модельно-методологического арсенала экономических исследований постоянно развивается и к настоящему времени совсем не уступает его математико-статистической части. В статье приводится лаконичное описание 35 различных представите-
лей модельно-методологического арсенала, призванного активизировать знания, интуицию и опыт лиц, принимающих решения. Для лучшего обозрения они объединены в 7 контекстных групп, которые, в свою очередь, рассредоточены по подмножеству мобилизационных методов и подмножеству познавательных моделей. Приведённая классификация дескриптивных, организационных и инструментальных методов моделирования экономических систем будет полезной научной общественности при формировании диссертационных советов по специальности 5.2.2 «Математические, статистические и инструментальные методы экономики».
Научная специальность, математические, статистические и инструментальные методы экономики, организационные алгоритмы, вычислительные среды, профиль диссертационного совета. Тематический рубрикатор е-ЫЬгагу: 06.01.21.
Организационно-инструментальный арсенал экономических исследований
Введение. К сожалению, в паспорте специальности 5.2.2 «Математические, статистические и инструментальные методы экономики» почти полностью упущено модельно -методологическое обеспечение процессов выработки, принятия и реализации управленческих решений, ориентированных на мобилизацию интуиции, знаний, навыков и опыта лиц, принимающих решения. В настоящее время эта группа моделей, методов и средств инструментальной поддержки очень активно развивается и по численности уже соизмерима с группой традиционного экономико-математического и экономико-статистического обеспечения указанной специальности. В настоящей статье предпринята попытка восполнить отмеченный пробел и раскрыть сущность модельно-методологического арсенала специальности 5.2.2, призванного мобилизировать интеллектуальные, эмоциональные и креативные возможности членов управленческой команды, задействованных в решении текущих проблем исследуемой экономической системы.
Состав и содержание дескриптивно-инструментальных методов Хозяйствующие субъекты и другие экономические агенты современной экономики характеризуются огромными масштабами, пространственной распре-
делённостью и большой сложностью организационного управления. Специалистам, задействованным в процессах выработки, принятия и реализации управленческих решений, не только трудно разобраться в сущности решаемой проблемы, иногда просто сложно сориентироваться в предметной области менеджмента. В этой связи на первый план выдвигаются модели, методы и средства, помогающие лицам, принимающим решения, лучше ориентироваться в предметной области управления и мобили-зировать для этого свои скрытые возможности.
На рис. 1 приведена классификационная структура модельно-методологического обеспечения специальности 5.2.2. Как видно, на втором уровне иерархии она объединяет два больших подмножества - «Мобилизационные модели и методы» и «Познавательные модели», которые на третьем уровне иерархии трансформируются в семь специализированных групп:
• эвристические модели;
• имитационные модели;
• модели и методы процедур системного анализа;
• концептуальные модели;
• архитектурные модели;
• макроэкономические модели;
• новые модели.
Модельно-организационная поддержка процессов выработки, принятия и реализации управленческих решений
Рис. 1. Познавательно-мобилизационное обеспечение специальности 5.2.2 «Математические, статистические и инструментальные методы экономики»
Как видно из рис. 1, группа «Новые модели» выделена в «отдельное производство», поскольку ещё не ясно, какие новые методы появятся в арсенале лиц, принимающих решения, и к какому подмножеству методов поддержки принятия решений их следует отнести. Каждая из отмеченных групп содержит 4 ^ 8 конкретных моделей, методов или инструментов, лаконичное описание которых и составляет содержательный контекст настоящей статьи.
Мобилизационные модели и методы
Допускаем, что ассоциируемый с военной тематикой термин «мобилизационные...» не очень гармонизирует с мирным характером моделирования экономических систем с целью синтеза обоснованных управленческих решений, направленных на поддержание их желательного функционирования и развития. Тем не менее он очень точно передаёт сущность отмеченных инструментов и методов, которая заключается в задействовании для этого неформализованных знаний, накопленного опыта, отточенных навыков и интуитивных озарений членов управленческой команды.
По большому счёту данная часть модельно-мето-дологического обеспечения специальности 5.2.2 является логическим продолжением группы математических моделей и методов принятия решений, обеспечивающим пролонгацию последних в организационно-технологическую среду. Здесь математика уступает свою ведущую роль организационным методам и инструментальным средствам их поддержки. Очень часто весь процесс моделирования и поиска приемлемых управленческих решений от начала до конца реализуется в среде специализированной инструментально-информационной системы, что свидетельствует о высокой автоматизации исследовательской деятельности в экономике.
Далее раскрывается содержание отдельных моделей, методов и инструментов в рамках выделенных групп.
Группа эвристических моделей и методов выработки, принятия и реализации управленческих решений включает:
• метод проб и ошибок;
• метод свободных ассоциаций;
• метод аналогий;
• синектические модели;
• модели морфологического анализа;
• инверсионные модели.
Их отличает творческий подход к поиску альтернатив, опирающийся на аналитические способности и накопленный опыт лиц, принимающих решения. Эвристические методы зиждятся на идее Сократа об извлечении скрытой в человеке информации с помощью наводящих вопросов и методе индукции, обеспечивающем переход от частного к общему. Как правило, эвристические методы реализуются посредством общения и переговоров. При этом необходимо помнить, что эффективность любого совещания обратно пропорциональна затраченному времени и числу приглашенных.
Метод проб и ошибок является врождённым методом мышления человека. Он интегрирует в себе прошлый опыт и новые условия поиска решения, хотя внешне выглядит хаотичным. При использовании метода проб и ошибок может оказаться, что ответ находится в совершенно неожиданной области. Чаще всего его используют как дополнительный на начальном этапе поиска решения для сужения области допустимых альтернатив. Иногда к нему прибегают в тех случаях, когда поиск решения другими методами завёл в тупик и лицу, принимающему решение, не остаётся ничего другого, как методом простого перебора найти приемлемую альтернативу. При этом могут использоваться любые приёмы, ускоряющие и/или сокращающие предметную область поиска [17; 27; 43].
Метод свободных ассоциаций учитывает особенности человеческого мышления, в процессе которого вырабатываются варианты решения управленческой задачи посредством инициирования новых ассоциативных связей. Забытые или вытесненные из сознания связи активируются в процессе свободного ассоциирования (высказывания спонтанно возникающих ассоциаций), с их помощью «вытаскиваются» ассоциативные образы из бессознательной области в область сознания и становятся исходным психическим материалом для составления модели поиска решения. Любое слово, выражение или гипотеза,
сформулированные одним из участников ассоциативного эксперимента, могут стать основой (источником) свободных ассоциаций, ведущих к пониманию текущей управленческой проблемы и зарождению идеи её решения. Существует множество техник проведения ассоциативных экспериментов - ромб Добрякова, щит и меч, тест Юнга и др., использование которых обеспечивает конструктивный синтез приемлемых решений [36; 54; 56].
Метод аналогий предполагает замену исследуемой системы, законы функционирования которой неизвестны, на аналогичную систему с уже известными свойствами и поведением. Различают прямые, субъективные, символические и фантастические технологии. Для лица, принимающего решения, необходимы личные аналогии, когда исследуемой системе приписывают свои чувства, эмоции, цели и функции. Это даёт возможность как бы «слиться» с исследуемой системой, прочувствовать и осмыслить её положительные и отрицательные стороны. Такой подход позволяет развивать воображение, фантазии, образное мышление и на этой основе получить оригинальное решение проблемы [24; 68].
В основе метода мозгового штурма лежит стимулирование мышления на уровне подсознания. Считается, что подсознание является неиссякаемым источником человеческого духа, базой для интуиции и горнилищем неосознанного синтеза блистательных идей. Метод мозгового штурма разработан американским предпринимателем Алексом Осборном в 1953 году и применяется для получения новых идей в науке, технике, организационном управлении и торговой деятельности. В процессе его проведения задействованы две группы людей - генераторы идей и эксперты. Первая группа выдвигает различные идеи, и чем больше таких идей, в т.ч. ошибочных, нереальных и фантастических она «выдаст на гора» за отведённое время, тем лучше. В эту группу желательно включать людей, склонных к бурной фантазии и абстрагированию. Группа экспертов выносит суждения о ценности выдвинутых идей. В её составе лучше работают люди с аналитическим и критическим складом ума. В процессе проведения мозгового штурма запрещена всякая критика не только явная, но и скрытая в виде скептических улыбок, мимики и жестов. В конечном итоге организованная таким образом штурмовая команда способна сгенерировать намного больше допустимых вариантов решений, чем все её члены вместе взятые, работая порознь. Окончательный выбор управленческого решения из сформированного множества допустимых альтернатив является предметом уже другой управленческой задачи [53; 71].
Синектические модели используются для решения конкретных управленческих задач целевыми проектными группами из 5 - 7 человек разных профессий, темпераментов, характеров, с гибким мышлением, психологической совместимостью и высокой мобильностью. Они направлены на стимулирование творческой деятельности группы посредством использования элементов мозгового штурма, метода свободных ассоциаций, метода аналогий и др. способов активизации интуиции, опыта, знаний и навы-
ков её членов. Рекомендуется, чтобы члены синекти-ческой группы (кроме её руководителя) перед началом работы не знали сути решаемой задачи, что обеспечит им абстрагирование от привычных стерео -типов и стремления решить её традиционным путём [4; 66]. Синектические модели нашли широкое применение в инновационной деятельности, менеджменте и проектировании.
Модели морфологического анализа заключаются в уменьшении сложности управленческой задачи посредством её декомпозиции на составляющие. Они базируются на учении об упорядоченном мышлении, представляющем собой свод принципов, правил и приёмов, следование которым повышает направленность и рациональность поиска решения. Техника морфологического анализа предполагает построение специализированной матрицы, элементами которой выступают частичные решения исходной задачи, полученные в результате её декомпозиции на относительно независимые фрагменты (вопросы, подзадачи). Поиск приемлемого решения исходной управленческой задачи осуществляется посредством комбинирования зафиксированных в матрице частных решений в общее решение, удовлетворяющее текущие условия [3; 57].
Инверсионные модели ставят всё «с ног на голову» и предполагают поиск решения управленческой задачи в направлении, противоположном традиционным взглядам, здравому смыслу и формальной логике. В их основу положены принципы дуализма (двойственности), диалектического единства и системного мышления. В соответствии с ними в каждой управляемой системе наряду с функциями существуют антифункции, со структурами - антиструктуры, с прямыми связями - обратные связи, обеспечивающие в совокупности её целостность. Являясь универсальным механизмом развития систем, инверсия (мутации в живой природе, изменение порядка слов в лингвистике, нарушение последовательности действий в экономике) выступает и мощным средством принятия решений. Как правило, к ней прибегают в тех случаях, когда другие методы оказываются бесполезными [37; 45; 49].
Имитационные модели. Если между ключевыми показателями управляемой системы просматриваются функциональные зависимости, то для выработки управленческих решений прибегают к составлению классических экономико-математических моделей, если эти зависимости имеют корреляционный характер, то для поддержки организационного управления составляют и используют статистические и эконо-метрические модели, а если они (зависимости) не поддаются однозначному определению, то выдвигают гипотезу относительно того, что представляет собой управляемая система, составляют имитационную модель и с её помощью генерируют необходимые управленческие решения. Составленная таким образом имитационная модель отражает управляемую систему в разрезе далеко не всех, а только самых важных измерений (показателей). Поэтому для имитационной модели характерна естественная неполнота, которая делает её принципиально отличной от экономико-математических и экономико-
статистических моделей. Генерируемые с её помощью управленческие решения, как правило, не оптимальные, однако в условиях текущего момента вполне приемлемые.
В общем случае имитационная модель характеризуется следующими наборами данных:
1) входных переменных
X(t) = [xi(t),x2(t).....x,(t)};
2) управляемых переменных
ПО = [yi(t),y2(t).....yj(t)};
3) управляющих воздействий
U(t) = {ui(t),u2(t).....un(t)};
4) возмущений (неуправляемых переменных)
V(t) = [vi(t),v2(t).....vN(t)}.
С математической точки зрения построение имитационной модели сводится к построению структурной модели по известным входам-выходам. В зависимости от области определения перечисленных наборов данных различают четыре больших класса имитационных моделей:
• модели бизнес-процессов;
• дискретно-событийные модели;
• мультиагентные модели;
• модели системной динамики.
Модели бизнес-процессов представляют собой формализованное описание поведения управляемых систем в нотации определённого (специального) языка моделирования. Для составления имитационных моделей бизнес-процессов могут использоваться раскрашенные сети Петри (Colored Petr: Nets
- CPN), нотация переходов с указанием промежуточных состояний (Object State Transition Description
- OSTD), унифицированный язык имитационного моделирования (General Purpose Simulating System -GPSS), язык визуального моделирования (Simulation Analysis - SIMAN), аппарат технологических сетей и др. [39; 47; 63]. Имитационные модели бизнес-процессов описывают содержание производственной деятельности управляемой системы, направленной на достижение её стратегических целей, выработки корректирующих управленческих воздействий по ходу её развития и проведения реинжиниринга -периодической реструктуризации производства с целью его улучшения (оптимизации).
Дискретно-событийные модели абстрагируются от непрерывной трансформации управляемой системы во времени, а отражают значения её основных характеристик (переменных) в фиксированные моменты. Кроме переменных, отражающих текущие состояния системы, переходов из одного состояния в другое, требуемых для этого ресурсов, дискретно-событийная модель обязательно включает часы (таймер), определяющие, в какие моменты времени надо осуществлять фиксирование значений переменных имитационной модели. Например, в дискретно-событийной модели некоторой логистической компании будут фигурировать такие переменные, как «ожидание», «приём заказа», «обработка заказа», «погрузка», «перемещение груза», «разгрузка», текущие значения которых являются основанием для выработки необходимых управленческих решений в процессе её функционирования. Дискретно-событий-
ные имитационные модели широко применяются в производственных системах, системах массового обслуживания, системах транспортной инфраструктуры (складах, портах, терминалах) и др. системных образованиях [2; 5; 73].
Мультиагентные модели используются для исследования децентрализованных экономических систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами, а индивидуальной активностью её элементов. Цель мультиагентной модели заключается в формировании представления лица, принимающего решения, о поведении управляемой системы на основании имитации поведения её активных элементов [40; 65]. Различают несколько подходов к формированию мультиагентных моделей: объектно-ориентированный, онтологический, формальный и др., за каждым из которых стоят специализированные программные среды, в которых собственно модели разрабатываются. В настоящее время наиболее популярной средой агентного моделирования являются система JADE одноимённой новозеландской компании и система AnyLogic российской одноимённой компании.
Модели системной динамики представляют собой совокупность замкнутых контуров причинно-следственных связей, каждый из которых описывает воспроизведение определённого эмерджентного свойства исследуемой системы, взаимосвязанных по общим элементам в сложное образование, ассоциируемое с её генотипом. Последний, как и в живых системах, определяет, какой будет моделируемая система в обозримой перспективе. Начало работ по составлению моделей системной динамики положил Джей Форестер в 50-х годах прошлого века, в 70-х годах их успешно развил Денис Медоуз, занимавшийся моделированием глобального развития человечества при содействии Римского клуба, а в настоящее время они нашли своих последователей в военном планировании, образовательной деятельности, экологии и др. сферах человеческой активности [29; 35; 51]. Составление моделей системной динамики поддерживают программно-инструментальные системы Powersim Studio, iThink, Enterprise Dymamics, Auto-Mod и др.
Методы и модели процедур системного анализа. Системный анализ представляет собой научный подход к исследованию различных системных образований с целью устранения проблем, препятствующих их функционированию, и объединяет под своей эгидой целый свод математических, инструментальных и организационных методов, поддерживающих осуществление исследовательских процедур на всех его этапах. На текущий момент процедурный список системного анализа насчитывает восемь оригинальных процедур:
• целеполагание;
• вскрытие системности;
• измерение;
• декомпозицию;
• анализ иерархий;
• агрегирование;
• выбор;
• интерактивное моделирование и их всевозможные модификации, обусловленные спецификой анализируемых систем и их окружения. Список методов системного анализа является открытым и по мере развития методологии и инструментария системных исследований будет пополняться.
Методы целеполагания применяются для определения цели управляемой системы на обозримую перспективу. Как правило, цель формулируется в понятиях, описывающих желаемое состояние системы на конец управляемого периода, в процессе интерактивного взаимодействия её активных элементов. В конечном итоге участники процесса целе-полагания достигают консенсуса относительно структуры коллективно сформированной цели и её интерпретации. Визуализировать процесс интерактивного целеполагания можно с помощью сетевой или древовидной модели. Сетевое представление следования подцелей требует хорошего знания специфики функционирования управляемой системы и технологии продуцирования конечных результатов. Тем не менее наибольшее распространение получили древовидные модели целеполагания. При построении дерева целей необходимо следить за тем, чтобы на каждом уровне иерархии сохранилась целостность стратегической цели, и всё время помнить о её эмерджентности, т.е. о том, что она представляет собой нечто большее, чем простое объединение подчинённых ей подцелей. Формирование древовидной стратегической цели управляемой компании может проводиться «сверху - вниз» или «снизу - вверх». При этом декомпозиция каждой вершины дерева целей должна осуществляться по одному признаку, а число элементарных подцелей, детализирующих цель высшего уровня, быть соизмеримым с числом Колмогорова (7 ± 2). Желательно, чтобы и число уровней древовидной модели также не превышало это значение [13; 23; 24].
Процедура вскрытия системности реализуется посредством составления моделей внутренней динамики исследуемой (управляемой) системы и зиждется на том простом предположении, что любая социокультурная система обязательно содержит обратные связи, образующие замкнутые причинно-следственные контуры. Собственно, в обнаружении, визуализации и пунктуации этих контуров и заключается сущность моделирования внутренней динамики социокультурных систем. Для этого используется несложный графический язык моделирования, включающий всего 10 описательных конструкций [23]. Тем не менее он позволяет воспроизводить системные архетипы, повсеместно встречающиеся в целенаправленной человеческой деятельности, сопоставлять их с уже исследованными паттернами и на этой основе вырабатывать их содержательную интерпретацию и направление поиска приемлемых управленческих решений [62].
Модели измерения представляют собой не что иное, как формирование новых измерительных систем для тех характеристик исследуемой (управляемой) системы, для которых они пока ещё отсутствуют. К сожалению, в экономике, бизнесе и социологии таких характеристик ещё очень много. Наиболее
развита в этом плане денежная система измерения, к которой, как правило, обращаются исследователи отмеченных предметных областей, что не всегда приводит к удовлетворительным результатам. Необходимо разрабатывать измерительные шкалы для каждой интересующей нас характеристики, доводить предложенную измерительную систему до статуса международно признанного стандарта и постепенно, шаг за шагом формировать свою международную систему экономических измерений [23; 59].
Модели декомпозиции выступают основаниями разбиения исследуемой системы и включают наборы формальных элементов, призванных обеспечить её однозначное деление на части. Если модель-основание обеспечивает получение строго иерархической структуры, то она ассоциируется с алгоритмом построения дерева целей, упоминавшимся выше, а если нет, то мы имеем дело с неструктурированными экспертными алгоритмами декомпозиции. При формировании множества элементов декомпозиции используют три вида моделей: модель состава, предназначающуюся для определения формального набора элементов системы, модель структуры, позволяющую раскрыть взаимосвязи между выделенными элементами, и модель жизненного цикла, описывающую последовательную трансформацию исходных ресур -сов в конечную продукцию и услуги системы. Очерёдность применения перечисленных моделей является предметом творчества и зависит от целей исследования [69].
Метод анализа иерархий представляет собой математический инструмент системного подхода к сложным проблемам принятия решений. Он позволяет исследователю в интерактивном режиме найти такую альтернативу, которая наилучшим образом согласуется с его пониманием сути проблемы и требованиями к её решению. В основу метода наряду с математическими заложены и психологические моменты, что позволяет понятным и рациональным образом структурировать сложную проблему принятия решений в виде иерархии, а затем попарно сравнить имеющиеся альтернативы решений и осуществить их количественную оценку. Метод анализа иерархий очень популярен и используется для выработки и принятия управленческих решений на государственном уровне, в бизнесе, образовании и др. сферах человеческой деятельности [31; 59].
Модель агрегирования описывает процесс формирования обобщенной модели исследуемой системы из локальных моделей составляющих её компонентов. Как и в случае декомпозиции, техника агрегирования основана на использовании моделей-оснований. Число и элементный состав моделей-оснований агрегирования определяется целевой направленностью процедуры агрегирования. Только совместное описание агрегированной (обобщённой) модели в нотации нескольких различных языков моделирования позволяет описать исследуемую систему с достаточной полнотой для выработки, принятия и реализации эффективных управленческих решений. Если не будет представлена хотя бы одна из
значимых ипостасей (срезов) управляемой системы, её агрегированная модель утратит свою целостность [8; 23].
Методы интерактивного моделирования представляют собой смысловое наполнение процедур подталкивания управляемой (исследуемой) системы к инновациям. Они предполагают активное участие всех элементов исследуемой системы в процессе обсуждения перспектив её развития и конфигурирования стратегических целей на обозримую перспективу. Методология интерактивного моделирования предполагает описание беспорядка, который ожидает управляемую систему, если ничего не менять, формулировку проблемы, обнажающую критические моменты, способные разрушить её в ближайшем будущем, формирование идеальной модели будущего системы, отвечающей условиям технологической осуществимости, эксплуатационной жизнеспособности и адаптационной самообучаемости, и воплощение идеальной модели в конкретный прототип, способный функционировать в реальных условиях и постепенно совершенствоваться. Отмеченные моменты позволяют констатировать, что интерактивное моделирование не столько метод прогнозирования, сколько метод конструирования будущего [11; 23].
Познавательные модели
В отличие от мобилизационных моделей модели познавательные не задействуются непосредственно в процессах выработки, принятия и реализации управленческих решений. Их миссия - сориентировать членов управленческой команды исследуемой экономической системы в предметной области управления и выработать единое понимание/интерпретацию её ключевых моментов. Познавательные модели составляют основу для коллективного синтеза приемлемых управленческих решений.
Концептуальная модель отражает обобщённый взгляд на исследуемую (управляемую) систему, определяющий субъективный подход к её восприятию, пониманию, интерпретации возникающих проблем и поиску их решений. К формированию концептуальной модели прибегают в крайнем случае, когда эмпирических данных недостаточно для составления экономико-математической, эконометрической или имитационной модели и для конструирования механизма принятия решений необходимо разрабатывать принципиально новую теоретическую концепцию сложившейся проблемной ситуации. В зависимости от степени познания исследуемой системы лицом, принимающим решения, сформированная им концептуальная модель может представлять собой простой перечень понятий и список возможных взаимоотношений между ними, а может быть более продвинутой и содержать формализованное описание всех компонентов - понятий, элементов, взаимосвязей, участников, интересов, вариантов, необходимых и достаточных для выработки, принятия и реализации обоснованных управленческих решений [26; 44; 61]. В состав концептуальных моделей включены:
• вербальные модели;
• онтологические модели;
• бихевиористические модели;
• когнитивные модели;
• ситуационные модели.
Вербальные модели представляют собой самые простые формальные описания исследуемых предметных областей, образующие в совокупности основание пирамиды формальных моделей, используемых для выработки, принятия и реализации управленческих решений. Для их составления не обязательно обладать специальными навыками моделирования, а для восприятия достаточно здравого смысла. В самом общем приближении вербальная модель ассоциируется со словесным портретом исследуемой (управляемой) системы. Впоследствии первичное словесное описание системы может структурироваться, дополняться схемами, таблицами, графиками и др. атрибутикой, стандартизироваться (в смысле приведения к единому тезаурусу) и оптимизироваться (в смысле сокращения избыточности описания). В конечном итоге отмеченные манипуляции обеспечивают перевод вербальной модели на следующий уровень формального представления исследуемой системы [38; 67].
Онтологические модели представляют собой всеобъемлющие и детальные формализованные описания определённых областей человеческих знаний. В силу множественности предметных областей человеческих интересов онтологическое моделирование нашло широкое распространение и воплотилось в формировании целого множества коллекций (семейств) онтологических моделей. Любая онтологическая модель формально определяется кортежем 0 = (X,R,F),
где X - конечное множество понятий (концептов) моделируемой предметной области; R - конечное множество отношений между понятиями; F - конечное множество функций интерпретации, заданных на понятиях и/или их отношениях.
При R = 0 и F Ф 0 онтологическая модель трансформируется в обыкновенный словарь предметной области. Онтологические модели используются для формализованного представления знаний, семантической (смысловой) интеграции информационных ресурсов, обеспечения поиска нужной информации для выработки обоснованных управленческих решений и других целей [34; 50; 72].
Бихевиористические модели (от англ. behavior -поведение) описывают естественное (с точки зрения психологии) поведение менеджера в процессе выработки, принятия и реализации управленческих решений. Они содержат знание того, как добиться цели управления с помощью стимулов, не прибегая к принуждению. Отсюда основная идея бихевиоризма - направлять и изменять поведение людей, чтобы они могли преобразовывать свою жизнь. Естественно, что для этого необходимо знать законы человеческого поведения, заложить их в соответствующие модели и с их помощью прогнозировать и контролировать управленческую деятельность человека-менеджера.
Как ни странно, основой поведения человека во всех жизненных ситуациях являются условные рефлексы. Современные бихевиористы считают, что человеческое поведение является функцией пяти основ-
ных независимых переменных: стимулы окружающей среды, психологические побуждения, наследственность, предшествующее обучение и возраст. Поэтому основной структурной составляющей бихе-виористической модели является трёхзвенная конструкция «стимул (независимая переменная) - человек (промежуточная переменная) - реакция (зависимая переменная)» [60; 64]. Следует заметить, что бихевиористические модели были своего рода предвестниками когнитивных (познавательных) карт, представляющих собой субъективные картины фрагментов мироздания, в которых локализованы отдельные воспринимаемые объекты.
Когнитивные модели описывают ментальное восприятие объективной реальности каждым участником управленческой команды исследуемой системы. Отправным пунктом в когнитивном моделировании является понятие когнитивной карты. Последняя представляет собой ориентированный взвешенный граф, вершины которого соответствуют базовым факторам моделируемой системы, а дуги отражают взаимовлияния между ними (причём фиксируется влияние каждого выделенного фактора на все остальные). На множестве базовых факторов выделяют целевые (выходные) факторы, представляющие наибольший интерес для менеджмента исследуемой системы, и управляющие (входные) факторы, через которые передаются управляющие воздействия на модель. Тогда задача выработки решения сводится к тому, чтобы обеспечить желательное изменение значений целевых факторов посредством манипулирования значениями управляющих факторов. Управляющее воздействие считается согласованным с целью управления, если оно не вызывает нежелательных изменений ни в одном из целевых факторов системы. В современной когнитологии спектр используемых модификаций когнитивных моделей постоянно расширяется, а качество управленческих решений, вырабатываемых с их помощью, увеличивается [14; 30].
Ситуационные модели описывают взаимоотношения руководителя и подчинённых. Они преследуют цель предсказать возможное поведение руководителя и последствия этого поведения. Ситуацион-ность отмеченных явлений объясняется личностными характеристиками руководителя, степенью зрелости подчинённых, их готовностью к сотрудничеству, проблемностью управленческой ситуации и др. моментами.
Наиболее известными ситуационными моделями являются модель Фреда Фидлера, континуум Роберта Танненбаума и Уорена Шмидта, концепция жизненного цикла Поля Херси и Кенета Бланшара, модель Виктора Врума и Филипа Йентона и др. Так, модель Врума-Йентона позволяет руководителю определить, в какой степени он может (и должен) привлекать подчинённых к разработке и принятию управленческих решений. Последняя зависит от факторов ситуации, которых в общей сложности насчитывается 10: требования к качеству принятия решения (ТК), требования к приверженности подчинённых (ТП), информированность руководителя (ИР), структура задачи (СЗ), вероятность поддержки подчинённых (ВП), согласованность целей компании (СЦ), конф-
ликт между подчинёнными (КП), информированность подчинённых (ИП), ограничение решения во времени (ОВ), географический разброс подчинённых (ГР). Каждый из факторов оценивается по шкале «низкий - высокий».
Для принятия решений предложено использовать пять стилей, расположенных в континууме от крайне авторитарного до выраженного группового (партнёрского) решения. Перечисленные выше ситуационные факторы завязываются в дерево решений, каждая ветвь которого заканчивается одним из пяти стилей принятия решений [52; 55; 70]. Как оказалось, впоследствии степень участия подчинённых больше зависит не от характера руководителя, а от характера ситуации.
Архитектурные модели описывают фундаментальное строение хозяйствующего субъекта, увязывающее его физические и информационные составляющие в единое целое, обеспечивающее их взаимодействие между собой и с заинтересованными сторонами (стейкхолдерами) из окружающей среды. Реальность такова, что эволюция организационно-экономических систем осуществляется в направлении всё большей информатизации. Информационные технологии настолько тесно переплетаются с производственными и управленческими процессами, что часто невозможно понять, где заканчивается одно и начинается другое. Архитектурные модели фокусируют внимание на самых общих срезах исследуемой экономической системы. Исходя из этого различают пять основных видов архитектурных моделей:
• архитектурные модели бизнеса;
• модели организационной структуры;
• архитектурные информационные модели;
• архитектурные модели приложений;
• архитектурные модели технологической
инфраструктуры.
Архитектурная модель бизнеса представляет собой концептуальное описание производственной деятельности управляемой системы. Как известно, её определяют три фактора: ноу-хау или технологии, продукция или услуги, потребители или рынки. Если определяющим фактором производственной деятельности выступает продукция, то она диктует требования к технологии и рынкам и при составлении бизнес-модели необходимо обеспечить обоснованный выбор технологии производства и рынка для реализации произведённой продукции из множества доступных альтернатив. Если основой проектируемой производственной деятельности выступает рынок, то уже его особенности определяют ассортимент выпускаемой продукции и выбор подходящей технологии для её производства. А если ведущим фактором производственной деятельности исследуемой (проектируемой) системы выступает технология, то её можно адаптировать к производству различных видов конечной продукции, которая может реализо-вываться на различных рынках. К сожалению, современное бизнес-моделирование пока не стандартизировано, и для составления архитектурных моделей бизнеса могут использоваться различные языковые и инструментальные средства [19; 46; 58].
Модель организационной структуры управления описывает совокупность взаимоувязанных структурных подразделений и должностных позиций исследуемой экономической системы, призванных обеспечить результативность и эффективность её функционирования. Процессы проектирования и оптимизации организационных структур управления поддерживает соответствующая теория организационного дизайна и целое семейство производных от неё инструментальных средств. Их надлежащее применение позволяет проектировать и совершенствовать организационные структуры хозяйствующих субъектов, каждая из которых должным образом позиционируется в силовом поле оргструктурных построений, оконтуренном их типовыми конфигурациями - простой структурой, механистической бюрократией, профессиональной бюрократией, дивизиональной (холдинговой) организацией и адхократией [7; 18; 48].
Архитектурная информационная модель описывает организацию и представление значимой для принятия решений информации в интуитивно понятной форме с использованием средств каталогизации, навигации и пользовательских интерфейсов. Она включает видение, принципы и стандарты, призванные обеспечить процессы создания, хранения, обработки, использования, презентации и актуализации информации, относящейся к конфигурированию и развитию управляемой системы. Архитектурная информационная модель является зеркальным отражением архитектурной модели бизнеса. Она фиксирует, какая информация должна быть предоставлена для того, чтобы намеченные в модели бизнеса процессы выполнялись. В этой связи для обеспечения надёжности архитектурной информационной модели рекомендуется проводить анализ информации для каждого бизнес-процесса, выбирая их в порядке значимости для деятельности управляемой системы [12; 19].
Архитектурная модель функциональных приложений описывает, какие прикладные системы нужны управляемому хозяйствующему субъекту для поддержания его производственной деятельности. В состав этого множества, называемого портфелем прикладных систем, входят приложения, предназначенные для выполнения бизнес-процессов хозяйствующего субъекта и обеспечения обмена информацией с его клиентами, поставщиками и партнёрами. Различают текущий и планируемый составы портфеля прикладных систем. Текущий состав включает приложения, непосредственно поддерживающие бизнес-процессы, интерфейсы с другими системами, применяемые инфраструктурные шаблоны (стили) и приложения, обеспечивающие актуальность используемой информации. Планируемый состав обозначает функциональность хозяйствующего субъекта, которая потребуется для достижения его желаемого состояния в обозримой перспективе, и включает перечень приложений для поддержания будущих бизнес-процессов, ассоциируемых с новыми функциональными возможностями хозяйствующего субъекта [15; 19; 41].
Архитектурная модель технологической инфраструктуры занимает особое место в модельном ряду архитектуры хозяйствующего субъекта. Она описы-
вает аппаратную и программную составляющие, образующие технологическую платформу для его прикладных систем и информационных ресурсов, в т.ч. серверы, средства хранения данных, средства передачи данных, операционные системы, системы управления базами данных, трансляторы с языков программирования, сервисы электронной почты, каталоги, системы безопасности и др. Основное назначение технологической инфраструктуры заключается в обеспечении 1Т-сервисов. Сервисы используются сразу несколькими прикладными системами, непосредственно обслуживающими выполнение бизнес-процессов. Основная трудность формирования 1Т-инфраструктуры хозяйствующего субъекта заключается в том, что её размеры и масштабы должны быть оценены ещё до того, как станут известны все потребности бизнеса хозяйствующего субъекта [15; 19].
Макроэкономическая модель отражает исследуемую (управляемую) экономическую систему в целом и больше носит дескриптивный (описательный), чем управленческий характер. Тем не менее при проведении исследований региональной, отраслевой или национальной экономики макроэкономические модели отдельных экономических агентов (хозяйствующих субъектов) могут выступать в качестве элементарных и активно использоваться для выработки, принятия и реализации управленческих решений макро- и мезоуровней. При ближайшем рассмотрении оказывается, что при всём многообразии реальных экономических систем, с одной стороны, и изобилии инструментальных средств моделирования - с другой, принципиально различимых типов макромоделей систем очень немного:
• модель «чёрного ящика»;
• модель состава;
• модель структуры;
• модель «белого ящика» (структурная модель).
Модель «чёрного ящика» является простейшим
отображением управляемой системы как некоторого фрагмента реального мира, в котором задаются только входные и выходные связи системы со средой и полностью отсутствуют сведения о её внутреннем содержании. Несмотря на свою простоту, такая модель часто оказывается очень полезной для целей управления, а иногда и единственно возможной. Например, при исследовании возможности внешнего влияния на экономическое развитие современного государства, определении последствий воздействия на природу национальной экономики или отдельного хозяйствующего субъекта, изучении эффективности нового лекарства и в др. аналогичных случаях исследователи лишены возможности прямого вмешательства в исследуемую систему и иначе чем по её реакции на определённые входы, проявившиеся в конкретных выходах, не могут составить себе впечатление о ней [1; 10; 23].
Модель состава отражает внутреннее наполнение системы, в рамках которого различают неделимые составные части - элементы и составные части, допускающие дальнейшую декомпозицию, - подсистемы. Извне модель ограничена границей системы, а изнутри - её элементным составом. И внешняя гра-
ница модели, и границы её подсистем определяются целями моделирования и, следовательно, могут меняться. Однако это следует не из вариативности состава исследуемой системы, а из вариативности её модельного представления. Другими словами, мы имеем дело не с разными системами, а с разными моделями одной системы. При выработке, принятии и реализации управленческих решений модель состава используется как вспомогательное средство, позволяющее должным образом ориентироваться в предметной области организационного менеджмента [23; 28].
Модель структуры описывает совокупность отношений (связей) между элементами исследуемой системы, необходимых и достаточных для достижения цели её функционирования. На основании такой модели лицо, принимающее решения, может составить себе впечатление о целостности, устойчивости и сложности системы. Известно, что отмеченные характеристики всецело зависят от числа и разнообразия связей между её элементами: чем больше и разнообразнее взаимодействуют элементы между собой, тем сложнее, связаннее и устойчивее оказывается содержащая их система. Несмотря на некую абстрактность модели структуры, обусловленную отсутствием в ней элементов системы, её составление и анализ в отдельных случаях оказываются очень полезными. Например, при проектировании нового предприятия не представляет большого труда составить перечень существенных (значимых) отношений между его будущими подразделениями, на базе которого будет сформирован «несущий каркас» или организационная структура системы [9; 16; 23].
Структурная модель описывает элементы исследуемой системы, связи между элементами внутри системы, связи системы с внешней средой и представляет собой некий симбиоз модели «чёрного ящика», модели состава и модели структуры этой системы. Для составления структурных моделей, как правило, используется аппарат теории графов. С его помощью составляются модели сетевого типа, нашедшие широкое применение в исследовании экономических, организационных и др. социокультурных систем. Поскольку структурная модель даёт наиболее полное и довольно подробное описание исследуемой системы, её ещё называют моделью «белого ящика» [10; 23].
Новые модели. Описанные здесь модели, методы и инструменты давно прошли стадию своего становления и многие годы успешно применяются для выработки, принятия и реализации управленческих решений на всех уровнях национальной экономики. Однако экономическая наука продолжает развиваться, и многие учёные и организаторы производства работают над совершенствованием существующих и созданием новых инструментов, методов и моделей, поддерживающих функции организационного менеджмента по всему контуру управления. В этом плане следовало бы отметить три новых подхода к моделированию экономических систем - периметрический, фрактальный и ментальный, которые уже явно обозначились и в ближайшее время активно
вольются в общий поток экономических исследований.
Периметрическая (тетрадная) модель исследуемой системы представляет собой четвёрку взаимодействующих по периметру её подсистем - объектной, средовой, процессной и проектной, дополняющих друг друга в социально-экономическом континууме и образующих в силу этого некий органический фрагмент (комплекс), способный к самостоятельному функционированию и развитию. Отмеченная динамика обеспечивается за счёт обмена продуктами, ресурсами, энергией, информацией и знаниями между составляющими тетрады и зримо проявляется в постепенном освоении внешней среды исследуемой системы. Образованные в результате самоорганизации системы тетрадные комплексы обнаруживаются в процессе её исследования и надлежащим образом визуализируются в процессе моделирования. Составление тетрадных (периметрических) моделей экономических систем обнажает их несбалансированность, дисгармонию и позволяет лицам, принимающим решения, выработать действенные меры по их устранению. Это вселяет надежду на достижение общей гармонии экономического развития социума уже в обозримой перспективе [32; 33].
Фрактальные модели. В современном обществе фрактальность (самоподобие) воспринимается как общее свойство материи. В той или иной степени оно присуще всем системам и проявляется в инвариантности (одинаковости) свойств каждой отдельно взятой системы свойствам составляющих её частей или в устойчивых поведенческих паттернах исследуемой системы на разных стадиях её жизненного цикла. В экономике, например, фрактальными являются процессы ценообразования и котировки акций, методики распределения фонда заработной платы, модели демографического роста и многие другие экономические явления [42]. Учитывая высокий уровень развития математического аппарата теории фракталов, несложно предположить, что уже в ближайшей перспективе возрастёт доля диссертационных исследований c использованием фрактальных моделей экономических систем в рамках рассматриваемой научной специальности.
Ментальные модели. Как уже отмечалось в поведенческой экономике, выход на арену которой связывают с началом нынешнего тысячелетия, на первый план выходят ментальные модели выработки, принятия и реализации управленческих решений. Эти модели имеют не материальную, а духовную природу, и обозреть, а тем более ощутить их не представляется возможным. В состав ментальной модели входят духовные ценности - верования, идеи, традиции, убеждения, опыт, которые человек получает с рождением либо приобретает в процессе своего становления и развития [21]. Установившиеся в процессе жизнедеятельности человека взаимосвязи между отмеченными составляющими образуют внутреннюю структуру ментальной модели, а длительное воспроизводство их взаимодействия обеспечивает возникновение и воспроизводство его эмерджентного свойства или личностной характеристики. Таким образом, человеческие эмоции, видение и намерения
представляют собой внешние проявления эмерджент-ных свойств, поддерживаемые внутренней динамикой ментальных моделей. Будучи увязанными между собой, ментальные модели образуют подсознание человека, которое определяет восприятие внешнего мира и инициирует его действия. К сожалению, строить ментальные модели мы ещё не умеем, однако предполагаем, что именно решению этой задачи будут посвящены первые диссертации по ментальному моделированию в рамках новой научной специальности 5.2.2 «Математические, статистические и инструментальные методы экономики».
Заключение. Организационно-инструментальная поддержка процессов выработки, принятия и реализации управленческих решений бурно развивается по всем выделенным здесь направлениям и интегрируется в инструментальной части специальности 5.2.2 «Математические, статистические и инструментальные методы экономики». Полагаем, что до очередного пересмотра научных специальностей, по которым присуждаются научные степени, их число сильно возрастёт. В этой связи руководству (и членам) диссертационных советов надо проявить не абы какую прозорливость, креативность и смелость при приёме к защите диссертационных работ, неоднозначно «вписывающихся» в текущую структуру Паспорта специальности и/или намечающих перспективные направления её развития.
БИБЛИОГРА ФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Аганбегян А.Г. Социально-экономическое развитие России / А.Г. Аганбегян. - Москва : Дело, 2011. - 425 с. - Текст : непосредственный.
2. Акопов А.С. Имитационное моделрование / А.С. Акопов. - Люберцы: Юрайт, 2016. - 389 с. -Текст : непосредственный.
3. Альтшуллер Г.С. Найти идею. Введение в теорию решения изобретательных задач / Г.С. Альтшуллер. - Петропавловск: Скандинавия, 2003. -240 с. - Текст : непосредственный.
4. Андрейчиков А.В. Системный анализ и синтез стратегических решений в инноватике: математические, эвристические и интеллектуальные методы системного анализа и синтеза инноваций / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. - Москва : Ленанд, 2015. - 306 с. - Текст : непосредственный.
5. Бабина О.И. Имитационное моделирование процессов планирования на промышленном предприятии / О.И. Бабина, Л.И. Мошкович. Красно -ярск: Сибирский федеральный университет, 2014.
- 152 с. - Текст : непосредственный.
6. Бинмор К. Теория игр. Очень краткое введение / К. Бинмор. - Москва : ИД «Дело» РАНХиГС, 2019. - 256 с. - Текст : непосредственный.
7. Бланшар К. Три ключа к созданию новой структуры управления / К. Бланшар, Д. Карлос, А. Рэн-долф. - Москва : Попурри, 2016. - 304 с. - Текст : непосредственный.
8. Булгаков С.В. Агрегирование информационных моделей / С.В. Булгаков. - Текст : непосредственный // Перспективы науки и образования. - 2014.
- №3(9). - С.9-13.
9. Бурко Р.А. Выбор и обоснование организационной структуры предприятия / Р.А. Бурко, В. Д. Соколова. - Текст : непосредственный // Молодой учёный. - 2019. - №7. - С.313-315.
10. Васильева Л.Н. Моделирование микроэкономических процессов и систем / Л.Н. Васильева, Е.А. Деева. - Москва : КноРус, 2018. - 320 с. -Текст : непосредственный.
11. Вяткин С.И. Метод интерактивного моделирования функционально заданных объектов без предварительной триангуляции поверхности / С.И. Вяткин. - Текст : непосредственный // Автометрия. - 2015. - Т. 51. - №6. - С.71-79.
12. Галимянов А.Ф. Архитектура информационных систем / А.Ф. Галимянов, Ф.А. Галимянов. -Казань : Казан. ун-т, 2019. - 117 с. - Текст : непосредственный.
13. Глазунов Ю.Т. Моделирование целеполагания / Ю.Т. Глазунов. - Москва : Институт компьютерных исследований, 2012. - 884 с. - Текст : непосредственный.
14. Горелова Г.В. Когнитивный подход к имитационному моделированию сложных систем / Г.В. Горелова. - Текст : непосредственный // Известия Южного федерального университета. Сер.: Технологические науки. - 2013. - №3. - С.239-250.
15. Данилин А. Архитектура и стратегия. «Инь» и «Янь» информационных технологий предприятия / А. Данилин, А. Слюсаренко. - Москва : Интернет-Ун-т Информ. Технологий, 2009. - 504 с. -Текст : непосредственный.
16. Джумиго Н.А. Организационная структура как объект стратегических изменений / Н.А. Джумиго, Л.И. Петрова. - Текст : непосредственный // Управление современной организацией: опыт, проблемы и перспективы. - 2017. - №2(4). -С.111-118.
17. Дорогов В.Г. Введение в методы и алгоритмы принятия решений / В.Г. Дорогов, Я.О. Теплова. -Москва : Форум, 2016. - 330 с.
18. Дрогобыцкая К.С. Организационный дизайн в информационном обществе / К.С. Дрогобыцкая. -Москва : Экономика, 2009. - 206 с. - Текст : непосредственный.
19. Дрогобыцкая К.С. Архитектурные модели экономических систем / К.С. Дрогобыцкая, И.Н. Дрого-быцкий. - Москва : Вузовский учебник: ИНФРА-М, 2014. - 310 с. - Текст : непосредственный.
20. Дрогобыцкий И.Н. [и др.] Системный анализ в менеджменте / И.Н. Дрогобыцкий. - Москва : КноРус, 2022. - 651 с. - Текст : непосредственный.
21. Дрогобыцкий И.Н. Ментальные модели в экономике / И.Н. Дрогобыцкий. - Текст : непосредственный // Экономическая наука современной России. - 2019. - №1(84). - С. 7-14.
22. Дрогобыцкий И.Н. Системная реструктуризация научных экономических специальностей / И.Н. Дрогобыцкий. - Текст : непосредственный // Экономическая наука современной России. -2018. - №2(81). - С.143-154.
23. Дрогобыцкий И.Н. Системный анализ в экономике / И.Н. Дрогобыцкий. - Москва : Юнити, 2017. - 607 с. - Текст : непосредственный.
24. Жемчугов А.М. Целеполагание и стратегическое управление развитием организации / А.М. Жемчугов, М.К. Жемчугов. - Текст : непосредственный // Менеджмент сегодня. - 2017. - №3. - С.196-213.
25. Завьялова Н.Б. [и др.]. Методология и методы научных исследований в экономике и менеджменте / Н.Б. Завьялова, А.Н. Головина и др. -Москва; Екатеринбург, 2014. - 282 с. - Текст : непосредственный.
26. Зубарев Ю.М. Математические методы коллективного принятия решений / Ю.М. Зубарев. -Санкт-Петербург : Лань, 2015. - 256 с. - Текст : непосредственный.
27. Икрянников В.О. Бизнес-моделирование - от метода проб и ошибок к планированию бизнес-эксперимента / В.О. Икрянников, А.Н. Барыкин. -Текст : непосредственный // Менеджмент инноваций. - 2014. - №4(28). - С.258-266.
28. Казиев В.М. Введение в анализ, синтез и моделирование систем / В.М. Казиев. - Москва : Бином, 2014. - 244 с. - Текст : непосредственный.
29. Карпов Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с Апу^ю (+ CD) / Ю.Г. Карпов. - Москва : БХВ-Петербург, 2019. -32 с. - Текст : непосредственный.
30. Карпова Е.В. Когнитивный подход к имитационному моделированию сложных систем / Е.В. Карпова, А.В. Яблокова. - Текст : непосредственный // Известия Южного федерального университета. Сер.: Технологические науки. -2013. - №3. - С. 293-250.
31. Картвелишливи В.М. Метод анализа иерархий: критерии и практика / В.М. Картвелишливи, Э.А. Лебедюк. - Текст : непосредственный // Вестник Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова. - 2013. - №6(60). -С. 97-112.
32. Клейнер Г.Б. Системная экономика: шаги развития / Г.Б. Клейнер. - Москва : Издательский дом «Научная библиотека», 2021. - 746 с. - Текст : непосредственный.
33. Клейнер Г.Б. Экономика. Моделирование. Математика. Избранные труды / Г.Б. Клейнер. -Москва : ЦЭМИ РАН, 2016. - 856 с. - Текст : непосредственный.
34. Конев К.А. Основы концепции онтологического моделирования бизнес-процессов для задач принятия решений / К.А. Конев, В.В. Антонов, Д.А. Ризванов, С.Г. Селиванов, Н.С. Бакусова. - Текст : непосредственный // Современные наукоёмкие технологии. - 2020. - №12-1. - С. 71-77.
35. Кораблёв Ю.А. Имитационное моделирование / Ю.А. Кораблёв. - Москва : КноРУС, 2017. - 117 с.
- Текст : непосредственный.
36. Крис А. Свободные ассоциации. Метод и процесс / А. Крис. - Москва : Когито-Центр, 2018. - 157 с.
- Текст : непосредственный.
37. Кулюткин Ю.Н. Эвристические методы в структуре решений / Ю.Н. Кулюткин. - Москва :
Альфа-книга, 2013. - 325 с. - Текст : непосредственный.
38. Ларичев О.И. Вербальный анализ решений / О.И. Ларичев. - Москва : Наука, 2016. - 356 с. - Текст : непосредственный.
39. Мадера А.Г. Бизнес-процессы и процессное управление в условиях неопределённости: количественное моделирование и оптимизация / А.Г. Мадера. - Москва : Ленад, 2019. - 160 с. -Текст : непосредственный.
40. Макаров В.Л. Социальное моделирование - новый компьютерный прорыв (агент-ориентированные модели) / В.Л. Макаров, А.Р. Бахтизин. -Москва : Экономика, 2013. - 295 с. - Текст : непосредственный.
41. Максимов Н.В. Архитектура ЭВМ и вычислительных систем / Н.В. Максимов, Т.Л. Партыка, И.И. Попов. - Москва : Форум, 2018. - 416 с. -Текст : непосредственный.
42. Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы / Б. Мандельброт. - Москва : Институт компьютерных исследований, 2002. - 656 с. - Текст : непосредственный.
43. Мендель А.В. Модели принятия решений / А.В. Мендель. - Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2016. -463 с. - Текст : непосредственный.
44. Минцберг Г. Стратегический процесс. Концепции, проблемы, решения / Г. Минцберг, Дж. Куинн, С. Гошал. - Санкт-Петербург : Питер, 2001. - 567 с. - Текст : непосредственный.
45. Мицель А.А. Математическое и имитационное моделирование экономических процессов / А.А. Мицель. - Томск: Изд-во Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. 2019. - 193 с. - Текст : непосредственный.
46. Моазед А. Платформа. Практическое применение революционной бизнес-модели / А. Моазед. -Москва : Альпина Паблишер, 2019. - 288 с. -Текст : непосредственный.
47. Нелис И. Управление бизнес-процессами: практическое руководство по успешной реализации проектов / И. Нелис, Д. Джестон. - Санкт-Петербург : Символ-плюс. 2015. - 512 с. - Текст : непосредственный.
48. Никитина О.А. О показателях оценки эффективности организационной структуры управления / О.А. Никитина, Т.М. Слободяник. - Текст : непосредственный // Научный альманах. - 2017. - №2-1(28). - С. 187-190.
49. Олейников Д.П. Инверсия в методах принятия решений / Д.П. Олейников, Л.Н. Бутенко, С.П. Олейников. - Текст : непосредственный // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. - 2013. - № 2(22). - С.146-150.
50. Онтологическое моделирование предприятий: методы и технологии. - Екатеринбург: Изд-во Уральского федерального университета, 2019. -236 с. - Текст : непосредственный.
51. Павловский Ю.Н. Имитационное моделирование / Ю.Н. Павловский, Н.В. Белотепов, Ю.И. Бродский. - Москва : Академия, 2020. - 175 с. - Текст : непосредственный.
52. Панкрухин С.И. Ситуационные концепции менеджмента / С.И. Панкрухин. - Москва : Изд-во РАГС, 2010. - 319 с. - Текст : непосредственный.
53. Панфилова А.П. Мозговые штурмы в коллективном принятии решений / А.П. Панфилова. -Москва : Флинта, 2017. - 514 с. - Текст : непосредственный.
54. Паутова Л.А. Ассоциативный эксперимент: опыт социологического применения / Л.А. Паутова. -Текст : непосредственный // Социология: методология, методы, математическое моделирование. -2007. - №24. - С.149-168.
55. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика / Д.А. Поспелов. - Москва : Наука, 1986. - 288 с. - Текст : непосредственный.
56. Пузанова Ж.В. Использование методики ассоциаций для изучения отношения к странам / Ж.В. Пузанова, Т.И. Ларина. - Текст : непосредственный // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. - 2017. - №1(41). - С.98-110.
57. Раков Д.Л. Структурный анализ и синтез новых технических систем на базе морфологического подхода / Д.Л. Раков. - Москва : КД Либроком, 2011. - 160 с. - Текст : непосредственный.
58. Рис Э. Бизнес с нуля: метод Lean Stаrtup для быстрого тестирования идей и выбора бизнес-модели / Э. Рис. - Москва : Альпина Паблишер, 2016. -255 с. - Текст : непосредственный.
59. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Т. Саати. / пер. с англ. - Москва : Радио и связь, 1993. - 278 с. - Текст : непосредственный.
60. Соловьева О.В. Уотсон: бихевиоризм - предсказание поведения и контроль за ним / О.В. Соловьева. - Текст : непосредственный // Прикладная психология и психоанализ. - 2011. - №1. -С. 15-17.
61. Слак Н. Организация, планирование и проектирование производства. Операционный менеджмент / Н. Слак, С. Чемберс, Р. Джонстнон. - Москва : Инфра-М, 2013. - 790 с. - Текст : непосредственный.
62. Талер Р. Новая поведенческая экономика. Почему люди нарушают правила традиционной экономики и как на этом заработать / Р. Талер. - Москва : Эксмо, 2017. - 368 с. - Текст : непосредственный.
63. Тельнов Ю.Ф. Инжиниринг предприятия и управление бизнес-процессами / Ю.Ф. Тельнов, И.Г. Федоров. - Москва : Юнити, 2017. - 304 с. -Текст : непосредственный.
64. Толмен Э. Бихевиоризм и необихевиоризм / Э. Толмен. - Текст : непосредственный // Хрестоматия по истории психологии. - Москва : Изд-во МГУ, 1980. - С. 47-54.
65. Тырин Г.Н. Разработка и исследование мультиагентных моделей / Г.Н. Тырин. - Текст : непосредственный // Молодой учёный. - 2017. -№23(157). - с.166-173.
66. Уиллемс Х. Доведи идею до ума. 100 творческих упражнений для мозгового штурма, проработки и реализации проектов / Х. Уиллемс. - Москва : Манн, Иванов и Фербер, 2016. - 417 с. - Текст : непосредственный.
67. Устинович Л.М. Вербальный анализ решений / Л.М. Устинович, К.М. Лониевский. - Текст : непосредственный // Economies and Management. -2013. - №2. - С.96-103.
68. Фёдоров В.А. Метод аналогий как способ оценки риска / В.А. Фёдоров, Е.Н. Маковеева. - Текст : непосредственный // Международная науч. -практ. конф. «Развитие науки и техники: механизм выбора и реализации приоритетов» : сборник статей. - Уфа: Изд-во ООО «Аэтерна», 2017. -Т. 3. - С.145-146.
69. Фёдоров И.Г. Принципы декомпозиции модели процесса / И.Г. Фёдоров. - Текст : непосредственный // Прикладная информатика. - Т. 11. -№5(65). 2016. - С.19-30.
70. Филиппович А.Ю. Интеграция систем ситуационного, имитационного и экспертного моделирования / А.Ю. Филиппович. - Москва : Эликс+, 2003. - 299 с. - Текст : непосредственный.
71. Цезерани Дж. От мозгового штурма к большим идеям: NLP и синектика в инновационной деятельности / Дж. Цезерани. - Москва : ФАИР-ПРЕСС, 2005. - 221 с. - Текст : непосредственный.
72. Шведин Б.Я. Онтология предприятия: экспириен-тологический подход. Технология построения онтологической модели предприятия на основе анализа и структурирования живого опыта / Б.Я. Шведин. - Москва : Ленанд, 2010. - 240 с. -Текст : непосредственный.
73. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем: искусство и наука / Р. Шеннон. - Москва : Мир, 1978. - 418 с. - Текст : непосредственный.
74. Паспорта специальностей. - Текст : электронный. - URL: https://docs.cntd.ru/document/573956750.
© Иван Николаевич Дрогобыцкий, 2022 © Частное образовательное учреждение высшего образования «Таганрогский институт управления и экономики», 2022
