Книги, научные публикации
Экономические 9(82) Экономика и управление 47
науки 2011 Методология анализа и управления инновационными системами й 2011 А.Э. Заенчковский Филиал Московского энергетического института, г. Смоленск E-mail: z_art82 Автором предлагается нестандартный способ анализа управления инновационными системами.
Для этого используется методология нечеткого логического вывода.
Ключевые слова: инновации, управление, нечеткая логика.
Современная инновационная система, будь равляющих воздействий в экономическом ин то венчурный проект, предприятие, выпускаю- новационном пространстве. Как правило, целе щее наукоемкую продукцию, или научно-про- сообразно интегрировать нечеткие алгоритмы в изводственный комплекс региона, представляет состав информационно-аналитической системы собой совокупность из большого числа управля- поддержки принятия решений. Предлагаемый емых подсистем и объектов хозяйствования, свя- автором пример архитектуры такой системы пред занных значительным количеством сложнострук- ставлен на рис. 1.
турированных горизонтальных и вертикальных Сначала клиент системы выбирает один из иерархических связей с параметрически неопре- допустимых типов системы, определяющий ме деленным влиянием различных частей системы ханизм нечеткого логического вывода. Также как друг на друга, так и на систему в целом. интерфейсно определяется тип функций принад Результатом этого является невозможность ко- лежности, импликации, агрегации. Затем клиент личественного описания некоторых взаимосвя- задает входные и выходные переменные и их зей участников инновационного процесса в рам- функции принадлежности, при этом для боль ках отдельно выбранной системы. Кроме того, шей гибкости целесообразно предоставить воз при этом следует учесть типичную для проду- можность задания типов функций с использова цирования интеллектуального капитала интен- нием параметров задаваемых функций, число и сивную динамику взаимосвязей и наличие у хо- смысл которых зависит от конкретного типа фун зяйствующих субъектов коммерческих интересов, кции принадлежности. Затем пользователь вы зачастую противоречащих друг другу. бирает конкретный вид функций импликации, Информация, необходимая для принятия обо- агрегирования, функций УandФ, УorФ и функции снованных решений по управлению кластером на дефазификации. То есть можно определить, что стратегическом уровне, по мнению автора, в силу функция УandФ определяется не как функция значительных размеров, неоднородности иннова- минимума (как обычно принято определять дан ную функцию1), а, например, как функция мак ционных кластеров, а также особенностей произ водственно-инновационного процесса имеет сле- симума, произведения и т.п.
дующие качественные особенности: неточную ин- На основании всей введенной ранее инфор терпретацию источников и способов передачи ин- мации, характеризующей параметры исследуемого формации;
разнородность и слабую релевантность объекта, задается совокупность нечетких преди информации, полученную не на основе объектив- катных правил вида:
ных измерений;
неформализуемый, зачастую вер- П1: если x есть A1 и y есть B1, тогда z есть C1, бальный вид информационных сообщений. Ука- П2: если x есть A2 и y есть B2, тогда z есть C2, занные особенности препятствуют применению..........
традиционных методов управления экономически- Пn: если x есть An и y есть Bn, тогда z есть Сn, ми системами, таких как бюджетирование, управ- где x и y - имена входных переменных;
z - имя переменной вывода;
ление издержками, трендовый анализ и т.п.
A 1, A2, B1, B2, C1, C2 - некоторые заданные фун В силу сказанного актуальным становится кции принадлежности, определяемые экспертом применение методов управления инновационны или группой экспертов.
ми структурами, основанных на теории нечет Общий логический вывод осуществляется за ких множеств, которая способствует более пол следующие четыре этапа, в рамках известных ному и всеобъемлющему отображению неопре процедур2: приведение к нечеткости (фазифика деленностей и неточностей управляемых соци ция), логический вывод и композиция и приве ально-экономических систем, что будет способ дение к четкости (дефазификация).
ствовать скорейшей акцепции и реализации уп Экономические 9(82) Экономика и управление 48 науки эксперт Задание функций Выбор типа системы, принадлежности, функций импликации, Пользователи системы нечеткого логического вывода:
импликации, дефазификации, дефазификации агрегирования продвинутый пользователь Задание входных Механизм и выходных нечеткого логического переменных вывода и их функций принадлежности Задание совокупности Механизм интерпретации пользователь нечетких результатов (заключения, предикативных правил пояснения и пр.) Рис. 1. Структура системы нечеткого логического вывода Предполагается, что входные переменные, кого анализа деятельности объекта. Процедура по характеризующие некие инновационные парамет- лучения логического вывода в данном случае ил ры исследуемого объекта, приняли некоторые кон- люстрируется рис. 2 на примере двух продукци кретные (четкие) значения. Данные значения мо- онных правил с использованием в качестве алго ритма нечеткого вывода алгоритма Tsukamoto3.
гут быть получены в ходе технико-экономичес Правило 1:
1 A1 B1 C х у z1 z Правило 2:
A2 B2 C x0 х y0 у z2 z Рис. 2. Иллюстрация к процедуре логического вывода, используемого для свертки информации о двух параметрах инновационного процесса Экономические 9(82) Экономика и управление науки 1. Нечеткость (фазификация): находятся сте- Рассмотрим на конкретном примере особен пени истинности для предпосылок каждого пра- ности разработки алгоритма нечеткого вывода в вила: A1(x0), A2(x0), B1(y0), B2(y0). среде Fuzzy Logic для определения интереса реги 2. Сначала находятся уровни УотсеченияФ 1 ональных организаций, ориентированных на вне и 2 для предпосылок каждого из правил (с ис- дрение инноваций различных типов. Структура пользованием операции minimum): рассматриваемого блока нечеткого вывода, при 1=A1(x0)B1(y0), меняющего алгоритм вывода Mamdani, показана 2=A2(x0)B2(y0), на рис. 3. Введены следующие обозначения не четких переменных, а именно входные перемен где через УФ обозначена операция логического ми нимума (min), а затем - посредством решения ные: Opit - опыт реализации инновационных про уравнений: 1 = C1(z1), 2 = C2(z2) - четкие значе- ектов;
Uspex - доля успешно реализованных ин ния (z1 и z2) для каждого из исходных правил.
новационных проектов;
Interes - заинтересован Рис. 3. Функции принадлежности переменной InteresRegOrg 3. Определяется четкое значение перемен- ность в реализаци инновационных проектов;
ной вывода (как взвешенное среднее z1 и z2): NalRazr - наличие собственных инновационных разработок;
выходные переменные: InteresRegOrg z 0 1 z 1 2 z 1 2. уровень интереса рассматриваемого субъекта ин новационной деятельности в регионе к коммер При задании входной информации нужно циализации новшеств.
предусмотреть задание как входной четкой ин Значения всех указанных переменных ука формации (в виде числа), так и нечеткой (в виде зываются в процентах, деленных на сто, т.е. в функции принадлежности входной переменной).
долях единицы. Используемые функции при Рассмотренный выше пример системы не надлежности выходной переменной InteresRegOrg четкого оценивания способен решать задачи ана показаны на рис. 4. Для остальных переменных лиза информации, характеризующиеся нечетко функции аналогичны.
стью и противоречивостью исходных данных, После задания входных и выходных пере сложностью формализации алгоритмов решения менных, их функций принадлежности необхо задачи логического вывода, а также для извлече димо сформировать набор правил (базу знаний), ния знаний из данных на основе методов нечет используя которые система будет осуществлять кого логического вывода.
нечеткий вывод. Количество и вид правил опре Программное обеспечение информацион деляет разработчик (эксперт в данной области).
но-аналитической системы поддержки приня Предполагаемый набор сформулированных пра тия решений в инновационной сфере возмож но с легкостью реализовать на алгоритмичес- вил представлен ниже:
ких языках программирования высокого уров- 1) if (Opit is malo) and (Uspex is malo) and ня, типа Delphi 5.0, C++ и пр. Полученный (Interes is malo) and (NalRazr is malo) then программный код будет прост в обращении и (InteresRegOrg is nizky);
не потребует от пользователя каких-либо спе- 2) if (Opit is malo) and (Uspex is malo) and циальных знаний. Также возможно реализо- (Interes is bolchoy) and (NalRazr is mnogo) then вать алгоритм нечеткого вывода с помощью (InteresRegOrg is visoky);
готовых программных средств, например, сре- 3) if (Opit is malo) and (Uspex is mnogo) and ды Fuzzy Logic ToolBox математического паке- (Interes is malo) and (NalRazr is malo) then та Matlab версии 6 и выше. (InteresRegOrg is nizky);
Экономические 9(82) Экономика и управление 50 науки Рис. 4. Вид функций принадлежности переменной InteresRegOrg Рис. 5. Результат работы блока нечеткого вывода 4) if (Opit is bolshoy) and (Uspex is malo) and БНВ при этом наборе исходных данных показа (Interes is bolshoy) and (NalRazr is malo) then ны на рис. 5.
(InteresRegOrg is nizky);
Из рис. 5 видно, что блок нечеткого вывода 5) if (Opit is bolshoy) and (Uspex is mnogo) позволяет получить четкое значение выходной and (Interes is malo) and (NalRazr is mnogo) then переменной InteresRegOrg, равное 0,63, что от (InteresRegOrg is nizky);
ражает уровень интереса. Данный результат мож 6) if (Opit is bolshoy) and (Uspex is mnogo) но интерпретировать как наличие интереса у ре and (Interes is bolshoy) and (NalRazr is malo) then гиональных организаций во внедрении иннова (InteresRegOrg is visoky). ций различных типов с уровнем 63 %. Если в Зная назначение переменных, понять смысл качестве порогового уровня поставить 51 %, то указанных правил не должно составить особого в данном случае можно сказать, что интерес у труда. рассматриваемых организаций УвысокийФ.
После задания правил блок нечеткого выво- Помимо конечного показателя становится да (БНВ) готов к работе. В качестве тестового возможным на основе алгоритмов нечеткого вы прогона зададим следующие значения входных вода получить и иные аналитические парамет переменных: Opit = 0,8 (или 80 %);
Uspex= 0,3;
ры, необходимые для анализа инновационных Interes =0,75;
NalRazr = 0,8. Результаты работы систем. Матрицу указанных параметров можно Экономические 9(82) Экономика и управление науки использовать для дальнейшего анализа и выра ботки управленческих решений на различных Рутковский Л. Методы и технологии искусст венного интеллекта / пер. с польск. И. Рудинского.
уровнях управления.
М., 2010.
Таким образом, предложенный инструмент См.: Силов В.Б. Принятие стратегических ре управления инновационной структурой позво шений в нечеткой обстановке. М., 1995;
Siu Nin Lam ляет повысить эффективность функционирова УDiscovering Association Rules in Data MiningФ// ния объекта управления за счет достижения оп- University of Illinois at Urbana-Champaign:USA. URL:
тимальности параметров принимаемых управлен- ческих решений в самой системе в аспекте влия- Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая ния на выходные параметры и параметры, их логика и искусственные нейронные сети. М., 2000.
определяющие.
Поступила в редакцию 01.08.2011 г.