Управление деятельностью вуза в условиях неопределенности Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

© О.В. Дмитриева, В.Н. Фрянов, 2011

УДК 65

О.В. Дмитриева, В.Н. Фрянов

УПРАВЛЕНИЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ ВУЗА В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

Управление деятельностью вуза осуществляется в условиях неопределенности. Авторами обосновывается необходимость применения нечетких множеств для устранения неопределенности при управлении вузом в целях повышения эффективности управленческих решений.

Ключевые слова: управление, вуз, неопределенность, нечеткие множества.

~П настоящее время при управле-

и нии вузом руководители сталкиваются с необходимостью осуществления расчетов при наличии нечетко заданных параметров или неточной информации, то есть, процедура принятия решения при управлении деятельностью вуза базируется на неполной информации.

Неопределенность представляет собой неустранимое качество рыночной среды, связанное с одновременным воздействием на рыночные условия неизмеримого числа факторов различной природы и направленности, не подлежащих совокупной оценке [1]. Наличие неопределенности при управлении вузом вызывает неточность в задании переменных величин, начальных условий и критериев эффективности при постановке задачи управления. Поскольку возможно формализовано представить деятельность вуза но, как правило, не все параметры известны точно, причем некоторые значения в принципе неизвестны, то имеет место параметрическая неопределенность. Выделим две ситуации:

Первая ситуация, когда параметры неизвестны, будем считать, что некоторый неизвестный параметр q в модели

деятельности вуза выбирается из соответствующего допустимого множества

неизвестных параметров Q ^ £Q) случайным образом, в соответствии с некоторым заданным на множестве Q вероятностным распределением. В этом случае, можно оценить вероятность наступления того или иного события. Если эта вероятность близка к единице, то можно утверждать, что исследуемая система обладает требуемыми свойствами. С точки зрения практической реализации управляющее воздействие, основанное на результатах моделирования деятельности вуза в условиях неопределенности, будет удовлетворительным. Есть несколько причин, которые оправдывают такой подход к устранению неопределенности:

1) при управлении деятельностью вуза многие параметры имеют вероятностную природу (прием на первый курс, динамика рыночных цен и т.д.);

2) применение аппарата теории вероятности для работы с неопределенными параметрами приводит к отождествлению фактической неопределенности (независимо от ее природы), со случайностью, хотя источником неопределенности во многих процессах принятия

решений может являться нечеткость или расплывчатость.

Вторая ситуация, когда параметры заданы нечетко или расплывчато. В

отличие от вероятностного подхода, заключающегося в определении принадлежности или непринадлежности некоторого объекта к множеству, понятие "нечеткость" относится к ситуации, когда данные могут быть заданы нечетко или расплывчато. В нашем случае объектом управления выступает вуз, который представляет собой сложную многоуровневую иерархическую систему. Для подобного рода объектов описание процесса принятия решения с помощью нечетких множеств дает возможность адекватно отразить сущность самого процесса принятия решений в нечетких условиях для многоуровневой системы, а также оперировать с нечетко заданными ограничениями и целями деятельности вуза. С точки зрения теории множеств подмножество А из универсального множества Х однозначно определяется характеристическим функционалом:

1а(х)

1, если х е А; 0, если х £ А.

(1)

Подмножество А можно определить как совокупность объектов, имеющих некоторое общее свойство, наличие или отсутствие которого у любого элемента х задается характеристическим функционалом. Причем относительно природы объекта не делается никаких предположений. Нечеткое подмножество А множества Х можно охарактеризовать функцией принадлежности цА:Х^>[0, 1], которая ставит в соответствие каждому

элементу х е Х число ^А(х) из интервала [0, 1], характеризующее степень принадлежности элемента х подмножеству А. Отметим, что 0 и 1 представляют собой соответственно низшую и высшую

степень принадлежности элемента к определенному подмножеству [2, 3].

При укрупненном рассмотрении процесса принятия решений в вузе в нечетких условиях выделим основные элементы процесса принятия решений:

1. Нечетко заданная цель функционирования вуза представляет собой цель, описанную как нечеткое множество в соответствующем пространстве, т.е. пусть А - заданное множество альтернатив, тогда нечетко заданная цель Ц будет определяться фиксированным нечетким множеством Ц в А.

2. Так как при традиционном подходе функция предпочтительности служит для установления линейной упорядоченности на множестве альтернатив, то функция принадлежности нечеткой цели /Лц(А) может выполнять ту же задачу.

3. Нечетко заданное ограничение О в пространстве А определяется как некоторое нечеткое множество в А.

Следует отметить, что и цель и ограничение рассматриваются как нечеткие множества в пространстве альтернатив, это дает возможность не делать между ними различия при формировании решения [2].

Поскольку решение представляет собой выбор одной или нескольких альтернатив из имеющихся, то принятие решения в нечетких условиях воспринимается как оценка комплексного влияния нечеткой цели Ц и нечеткого ограничения О на выбор альтернатив и характеризуется пересечением Ц О, которое образует нечеткое множество решений Р, т.е. Р = Ц • О . Тогда функцию принадлежности для множества решений можно представить:

Мр(А) = Мц(А) А Мо(А). (2)

Приведенная функция принадлежности для нахождения решения, заданная с позиций теории нечетких множеств, может рассматриваться как некоторая

М-р(А) — Цц(А) л М-о(А)

Схема уровней управления в вузе

"инструкция", нечеткость которой является следствием неточности формулировки поставленных целей и ограничений.

При наиболее общем подходе к совокупности критериев функционирования вуза на языке теории нечетких множеств можно представить в форме максимизации степени допустимости и эффективности принимаемых решений. Таким образом, в качестве подмножества выбрано подмножество допустимых и эффективных значений параметра х, которое является нечетким для реальных вузов, так как нельзя однозначно сказать, что лишь одно значение Х является эффективным, а остальные нет.

Следует отметить, что в задаче управления деятельностью вуза нет необходимости в получении оптимального четкого решения для каждого момента времени, поскольку затраты на накопление информации и устранение неопределенности в системе могут превышать достигаемый эффект от оказания управленческого воздействия. В большинстве случаев для решения задачи достаточно обеспечения заданного уровня нечеткости решения.

Управление деятельностью вуза должно осуществляться в условиях значительной неопределенности информации. В связи с тем, что вуз является многоуровневой системой, необходимо выделить имеющиеся уровни управления и создать на каждом уровне управления систему контроля состояния процессов, обладающую необходимым разнообразием для целей управления (рисунок).

Отметим, что управленческие воздействия на различных уровнях управления вузом будут зависеть от состояния системы и от ее близости к критическим состояниям, под которым будем понимать такое состояние, когда дальнейшее функционирование системы в рамках данного уровня невозможно. Таким образом, показатели состояния системы будут характеризовать степень отклонения состояния системы от критического состояния.

Для контроля состояния систем различного уровня используем процедуру сравнения контролируемого параметра с критическим значением хкрит. Тогда можем констатировать выход системы из строя (при х(1) > хкрит). Однако для

сложных систем такой контроль не является решением проблемы, так как позволяет следить за состоянием только отдельных параметров процесса. Поскольку для вуза как многоуровневой системы управления, важное значение приобретают некоторые критические состояния процессов, при которых управление на данном уровне становится невозможным, то необходима разработка системы показателей, характеризующих состояние образовательных и научно-исследо-вательских процессов на конкретных уровнях управления и количественно отражающая степень близости системы к критическим состояниям по процессам.

1. Недосекин А.О. Фондовый менеджмент в расплывчатых условиях / А.О. Недосекин. - СПб, 2003. - 201 с.

2. Алтунин А.Е. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография / А.Е. Алтунин, М.В. Семухин. - Тю-

Оценка критических состояний позволит решить следующие задачи:

1. Диагностика состояния системы посредством получения количественных характеристик образовательных и научно-исследовательских процессов в вузе.

2. Оценка эффективности управленческих воздействий.

3. Прогнозирование развития системы.

Итак, учет параметрической неопределенности при управлении деятельностью и стратегическим развитием вуза является необходимым. Применение нечетких множеств для устранения неопределенности при управлении вузом позволит повысить эффективность управленческих решений.

-------------- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

мень: Изд-во Тюменского государственного университета, 2000. - 352 с.

3. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами МаНаЬ / С.Д. Штовба. -М.: Горячая линия - Телеком, 2007. - 288 с.

КОРОТКО ОБ АВТОРАХ ------------------------------------------------------------------

Дмитриева Ольга Владимировна - кандидат технических наук, доцент каф. Экономики и менеджмента ГОУ ВПО «Сибирский государственный индустриальный университет», [email protected] Фрянов Виктор Николаевич - доктор технических наук, профессор, зав. каф. Разработки пластовых месторождений ГОУ ВПО «Сибирский государственный индустриальный университет».