Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Интелектуализация функций управления основными средствами предприятий связи тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Приказчиков, Артем Александрович
Место защиты Москва
Год 2005
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Интелектуализация функций управления основными средствами предприятий связи"

На правах рукописи

Приказчиков Артем Александрович

Интелектуализация функций управления основными средствами предприятий связи

Специальность: 08.00.13 - Математические и инструментальные методы

экономики

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва - 2005

Диссертация выпонена на кафедре Информационного менеджмента и электронной коммерции Московского государственного университета экономики, статистики и информатики

Научный руководитель:

Дик Владимир Владимирович доктор экономических наук, профессор

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

Тельнов Юрий Филиппович доктор экономических наук, профессор

Рудакова Ольга Степановна кандидат экономических наук, доцент

Московский Авиационный Институт (МАИ)

Защита состоится л24 февраля 2005 года в 14 часов,

на заседании диссертационного совета К212.151.01 в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики по адресу: 119501, Москва, ул. Нежинская, 7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного университета экономики, статистики и информатики.

Автореферат разослан 2005 года.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук, доцент

Гокина Г.Е.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Постепенная трансформация плановой экономики в рыночную обусловила формирование новых принципов управления обществом, реализация которых потребовала создания современных отраслевых инфраструктур. Особое место в общей инфраструктуре занимают коммуникации. Коммуникации, как средство обеспечивающее функционирование материального производства и связь граждан, в настоящее время переживают этап конвергенции (слияния) с информационной техникой. В результате созданы новые технологии, получившие название линфокоммуникационных.

Инфокоммуникационные технологии, в значительной степени определяющие структуру основных средств современных предприятий связи, потребовали от ученых-экономистов значительных усилий в осмыслении данного феномена, а от экономистов-практиков - применения адекватных по сложности методов управления. Практика управления основными средствами, которые составляют до 70% активов предприятия связи, показала, что сегодня имеются реальные и трудно устранимые расхождения между тем, как менеджер принимает решения и тем, что ему предлагают современные компьютерные системы их формирования. Одной из причин такого положения дел является недостаточный уровень интелектуализации систем формирования решений, которые не предоставляют необходимый объем различной по своей природе и целевой направленности информации.

Среди всех функций управления, касающихся основных средств, в диссертации исследуется функция анализа, в состав которой, кроме прочих, входят процедуры периодической их реструктуризации и развития. Реструктуризация и развитие, предполагающие знание эффективных производственных инвестиционных решений, осуществляются в соответствии с постоянной потребностью в повышении фондоотдачи.

Недостаточный уровень интелектуализации данной функции потребовал решения проблемы интеграции детерминированных, вероятностных и нечетких моделей баз знаний. Разница в моделях представления различного рода знаний в

памяти компьютера, определяемая их семантической неоднородностью, предопределила постановку и решение задачи синтеза их в единую модель. Такая модель позволяет учитывать одновременно факторы, которые ранее учтены быть не могли из-за различий в методах их отражения в базах знаний.

К наиболее важным факторам, учет которых обязателен в процессе управления основными средствами, относятся вероятностные показатели, отражающие будущую их стоимость, а также факторы, отражающие неопределенность конъюнктуры рынка инфокоммуникационных услуг, динамику цен, инфляцию и т.д. Воспроизведение перечисленных факторов в рамках единой модели базы знаний позволит на новой основе подойти к выпонению функции анализа основных средств, так как появляется возможность получения более точных значений ряда важных показателей (фондоотдачи, фондовооруженности, фондоемкости и т.д.) с одной стороны, а с другой - существенного снижения уровня неопределенности внешних факторов.

Нерешенность проблемы комплексного охвата различной по своей природе информации, отражающей слияние средств коммуникаций с информационной техникой, потребовала создания адекватных методов, повышающих уровень эффективности функции управления основными средствами.

Цель и задачи исследования. Цель исследования состоит в теоретическом обосновании и разработке метода, позволяющего повысить уровень интелектуализации функций управления основными средствами предприятий связи за счет создания и использования неоднородных баз знаний.

Для достижения этой цели необходимо было решить следующие задачи:

1. Исследовать экономические показатели, отражающие динамику развития основных средств предприятия связи, и с помощью экономического анализа выявить резервы в повышении эффективности их управления;

2. Проанализировать состояние современных инструментальных сред с позиций проблем управления основными средствами предприятий связи и поиска направлений их совершенствования;

3. Разработать метод синтеза детерминированных, вероятностных и нечетких моделей баз знаний, предназначенный для получения интегрированной неоднородной базы знаний;

4. Создать математический аппарат, обеспечивающий синтез семантически неоднородных моделей баз знаний;

5. Разработать технологию, предназначенную для совершенствования структуры основных средств предприятий связи и формирования производственных инвестиционных решений на основе синтезированных баз знаний.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются основные средства предприятий связи и касающиеся их методы бухгатерского учета, а предмет исследования составляют интеграционные процессы в сфере инфокоммуникационных услуг и способы их отражения в распространенных моделях баз знаний.

Теоретическая и методологическая основа исследования. Теоретической основой исследования послужили труды современных отечественных и зарубежных ученых в области экономической теории, экономики предприятий связи, теории и практики создания информационных технологий, систем поддержки принятия решений и экономико-математических методов.

Методологической основой проведения исследований явились теория управления, теория экономического анализа, а также принципы системного анализа, обеспечившие раскрытие сущности экономических процессов, обобщение и выявление резервов в эксплуатации основных средств предприятий связи, разработку специального метода, позволившего синтезировать различные по своей природе знания в единой базе знаний. Для выявления связей между различными событиями и отражения их в единой модели применялись такие методы научного познания как синтез, анализ, аналогия.

На результаты исследований повлияли труды отечественных и зарубежных авторов, таких как Бусленко Н.П., Варакин Л.Е., Дик В.В., Дрогобыцкий И.Н., Дубров A.M., Жеребин В.М., Лагоша Б.А., Марчук К.И., Растригин Л.А., Романов

А.Н., Поспелов Г.С., Поспелов Д.А., Тельнов Ю.Ф., Тихомиров В.П., Трапезников В.А., Хрусталев Е.Ю. и др. Среди зарубежных ученых можно выделить Акоффа Р., Вира Ст., Эшби У.,Р., Заде Л., Найта Ф., Саймона Г., Самуэльсона П., Тапскотта Д., Тепмана Л.

Информационной базой исследования послужили нормативные акты Российской Федерации, регламентирующие бухгатерскую и другие сферы экономических правоотношений, положения российских стандартов финансовой отчетности, материалы периодических изданий, касающиеся проблем развития предприятий связи.

В качестве исходных данных использована бухгатерская отчетность предприятия связи, а также информация из сборников и статистических ежегодников Госкомстата Российской Федерации.

Научная новизна исследования состоит в разработке теоретико-методических положений создания неоднородных баз знаний, которые, в отличие от общеизвестных, синтезированы на основе детерминированных, вероятностных и нечетких моделей.

Научную новизну содержат следующие результаты:

с помощью факторного анализа результатов деятельности предприятия связи установлено, что совершенствование структуры основных средств дожно осуществляться на основе показателей, учитывающих их вероятностные характеристики, а также неопределенность внешней среды предприятия;

на основе анализа информации, требуемой для совершенствования структуры основных средств, с одной стороны, а с другой - возможностей известных способов отображения знаний в памяти компьютера, обоснована необходимость синтеза моделей баз знаний, отражающих различные по своей природе знания;

разработан и научно обоснован метод синтеза семантически неоднородных баз знаний, обеспечивающий попарное объединение детерминированных и стохастических моделей, а также моделей, отражающих приближенные рассуждения;

получил дальнейшее развитие математический аппарат обратных вычислений, учитывающий специфику обработки синтезированных неоднородных баз знаний;

создан метод совершенствования структуры основных средств, базирующийся на синтезе детерминированной и стохастической баз знаний и отличающийся тем, что он учитывает производственные вероятностные характеристики;

предложен метод формирования производственных инвестиционных решений, базирующийся на синтезе приближенных рассуждений и детерминированных знаний, учитывающий неопределенность внешней среды;

разработана информационная технология, ориентированная на применение неоднородных баз знаний и предназначенная для управления основными средствами предприятий связи.

Практическая значимость исследования заключается в том, что использование разработанных в диссертации методов, предложений и рекомендаций позволит повысить эффективность управления основными средствами предприятий связи. Разработанная методика реструктуризации основных средств, учитывающая ипох реальную будущую стоимость, а также методика формирования производственных инвестиционных решений позволяют повысить эффективность принимаемых решений.

Разработанные процедуры и математический аппарат помимо предприятий связи могут использоваться также и на промышленных предприятиях с фондоемким производством, а также предприятиях с материалоемким производством.

Получивший в диссертации дальнейшее развитие математический аппарат обратных вычислений может применяться на всех предприятиях, где в качестве основы для формирования решений принят целевой подход в управлении.

Выводы, рекомендации, а также математический аппарат, представленные в диссертации, могут быть использованы при разработке учебных курсов по

формированию решений в научно-исследовательской работе, а также в практике создания информационных систем экономического профиля.

Апробация работы. Полученные теоретические результаты и методики апробированы на предприятии связи, которое поставляет на рынок инфокоммуникационные услуги (ОАО Реком), В практике управления этим предприятием использованы методические рекомендации по поиску эффективной структуры основных средств и эффективных инвестиционных производственных решений с учетом конъюнктуры рынка, социальных и других факторов, играющих доминирующую роль в регионе.

Содержание и основные результаты работы периодически докладывались и обсуждались на научно-практическом семинаре при кафедре информационного менеджмента и коммерции Московского государственного университета экономики, статистики и информатики.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 статей, общим объемом 3,74 п. л.

Структура работы. Диссертация изложена на 135 стр. машинописного текста и состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений.

Основное содержание работы

1. Поиск путей повышения эффективности управления основными

средствами предприятий связи

Слияние средств коммуникаций с информационной техникой породило ряд проблем, связанных с управлением основными средствами, доля которых в общем объеме активов составляет от 70 до 80 %. Проблемы касаются функций управления основными средствами, в состав которых входят процедуры их реструктуризации и поиска эффективных производственных инвестиционных решений. Поиск факторов, играющих ключевую роль в реструктуризации основных средств, - одна из задач, которая решается в диссертации.

Выявление глубинных факторов, существенно влияющих на эффективность функционирования предприятия связи, в диссертации осуществлялось на основе

факторного анализа. В результате анализа информации за последние пять лет была выявлена тенденция снижения коэффициентов прироста фондоотдачи, фондовооруженности, объема услуг и интенсификации основных средств. Изучение тенденции позволило вскрыть породившую ее причину, заключающуюся в несоответствии структуры основных средств меняющимся требованиям рынка. Данная причина является следствием того, что в процессе реструктуризации основных средств в их будущей стоимости не учитывается фактическое состояние машин и оборудования (частота их выхода из рабочего состояния), что ведет к завышению показателей фондоотдачи и фондовооруженности. Отсюда общее финансово-хозяйственное состояние предприятия предстает в искаженном свете. Изменение структуры основных средств происходит без прямого учета рыночной конъюнктуры на предоставляемые услуги, а также экономической и социальной ситуации в регионе, что не может не сказаться на правильности принятия инвестиционных решений.

Сформулированная экономическая проблема для своего разрешения послужила побудительным мотивом для постановки следующих задач:

- разработать метод синтеза детерминированных, вероятностных и нечетких знаний, который позволит получить требуемую структуру основных средств с учетом конъюнктуры рынка;

- создать математический аппарат, обеспечивающий синтез семантически неоднородных моделей баз знаний и обеспечивающий контроль семантической непротиворечивости полученных результатов;

- разработать методику и технологию, предназначенные для совершенствования структуры основных средств предприятий связи и формирования производственных инвестиционных решений на основе синтезированных баз знаний.

Для того, чтобы определить, насколько соответствует сформулированным задачам интелектуальный уровень современных информационных технологий, в диссертации осуществлен анализ известных инструментальных средств. Анализ

показал, что компьютерная среда, предназначенная для формирования решений в области управления основными средствами, в настоящее время ориентирована в основном на констатирующие функции и поэтому сформулированные задачи не решаются. В диссертации выделены направления совершенствования существующих информационных технологий, которые позволят повысить интелектуальный уровень управления основными средствами.

2. Теоретические основы и процедуры синтеза неоднородных баз знаний

В результате анализа широко проводимых в научных кругах дискуссий было установлено, что, как правило, человек в процессе формирования решений одновременно пользуется и хорошо понимаемыми им правилами расчетов, и частотными характеристиками тех или иных событий, и слабо структурируемой информацией, отражающей его опыт, предпочтения, симпатии и т.д. Все перечисленные знания в отдельности могут быть представлены несвязанными между собой детерминированными, вероятностными и нечеткими моделями, однако комплексное формирование решений требует их синтеза в единую неоднородную, семантически непротиворечивую модель базы знаний. Отсюда поиск методов интеграции или синтеза моделей, отражающих в одном случае неопределенность, а в другом - вероятность с детерминированными моделями, которые хорошо изучены и апробированы практикой управления, является шагом в направлении повышения интелектуализации функций управления. Под интелектуализацией функций управления понимается оснащение рабочих мест руководящего состава интелектуальными программными средствами.

Разработка такого рода средств в диссертации осуществляется на основе использования неоднородной базы знаний, под которой понимается синтезированная совокупность семантически различных, но синтаксически подобных баз знаний, которые воспроизводят отличающиеся по своей природе характеристики управляемого объекта. Если знания отражают причинно-следственные связи и поддаются исчислению, то они будут называться детерминированными. Если знания отражают случайные события, способные

повторяться при соответствующих условиях, то такие знания будут называться вероятностными. Если знания отражают субъективное отношение индивида к тому или иному событию или процессу, то такие знания будут называться неопределенными.

Синтаксическое подобие выражается в представлении знаний с помощью иерархических структур.

В диссертации исследуются проблемы попарного синтеза следующих моделей баз знаний:

- детерминированных моделей, воспроизводящих целевые установки лица, формирующего решение, с одной стороны, и вероятностных моделей, отражающих производственные вероятностные характеристики, - с другой;

- моделей приближенных рассуждений, отражающих рыночную, социальную, политическую и другую неопределенность с одной стороны, и детерминированных моделей, устанавливающих связь между целями лица, формирующего решение, и реальными возможностями предприятия связи - с другой.

Принципиальную возможность синтеза перечисленных моделей можно обосновать следующими постулатами:

- в исследуемой предметной области детерминированные модели являются частными случаями вероятностных, которые в свою очередь являются частными случаями моделей, отражающих неопределенность;

- детерминированные и вероятностные модели, а также модели, отражающие неопределенность, можно представить с помощью иерархических структур.

Прежде чем перейти к рассмотрению процедур получения неоднородной базы знаний необходимо представить формально объединяемые модели. В основу используемой в дальнейшем формализации положены следующие определения базовых понятий:

- под деревом целей будет пониматься множество идентификаторов, отражающих цели (подцели) лица формирующего решение, связанных между собой отношениями соподчинения;

под детерминированной моделью базы знаний будет пониматься дерево целей, над которым заданы операции прямых и обратных вычислений, а также приоритетность в направлениях их достижения;

под вероятностным деревом будет пониматься множество идентификаторов, отражающих вероятности наступления событий и связанных между собой отношениями соподчинения;

- под вероятностной моделью базы знаний будет пониматься вероятностное дерево, над которым заданы операции прямых и обратных вычислений, а также цели (подцели), которые следует достичь в соответствии с их приоритетностью;

- под деревом приближенных рассуждений будет пониматься множество иерархически связанных правил вывода, над которым заданы операции вычисления коэффициентов достоверности к каждому из заключений;

- под моделью базы знаний приближенных рассуждений будет пониматься дерево вывода, над которым заданы операции прямых и обратных вычислений, а также приоритетность и направления в достижении целей и подцелей;

- под синтезом иерархических структур будут пониматься операции их объединения, в результате выпонения которых одинаковые стыковочные узлы сливаются, а при отсутствии таковых - создаются новые иерархические отношения, связывающие объединяемые структуры.

Детерминированную модель базы знаний, способную воспроизвести цели лица, формирующего решение, а также связи между целями и приданными для их достижения средствами, можно представить следующим образом:

где - множество узлов дерева целей, отождествляемое с множеством их идентификаторов. - корневой узел,

терминальные узлы, ЦДД - промежуточные узлы. Знаки плюс и минус

предписывают направления в изменении показателей, указывающих на уровень в достижении подцелей;

С - множество отношений между элементами множества Ц, такое, что С ^ЦуЦхахФхФ , где 0<а 1 - множество коэффициентов приоритетности подцелей, а Ф,Ф - множество операций прямых и обратных вычислений;

- стреки, указывающие направления вычислений на дереве: прямые, - обратные;

Т - множество ограничений, указывающих на имеющиеся ресурсы. Следующую базу знаний, отражающую производственные, технологические вероятностные характеристики, можно представить следующим образом:

в=(р,гЛ,1,и),

где Р - множество узлов графа, соответствующих вероятностям наступления событий. Оно состоит из следующих подмножеств:

- корневой узел дерева, - множество терминальных узлов, содержащее исходные значения вероятностей, которые либо задаются, либо определяются согласно правилам, установленными вне дерева вероятностей, Рщ, - множество промежуточных узлов. Элементы

подмножеств имеют следующее содержание: - вероятность

появления события дожна повыситься или снизиться (знаки плюс или минус) за счет сложения или умножения вероятностей (знаки или ) корневого (о), промежуточного (пр) или терминального (т) узлов.

- множество отношений между элементами множества такое, что - множество коэффициентов приоритетности подцелей, - множество операций прямых и обратных вычислений;

- стреки указывают на то, что в начале расчеты выпоняются снизу вверх (от терминальных узлов к корневому), а затем сверху вниз (от корневого узла к терминальным);

И - множество ограничений на диапазон изменений терминальных узлов базы знаний.

Следующая база знаний предназначена для воспроизведения неопределенности, свойственной многим понятиям и, в том числе, таким как динамика конъюнктуры рынка, инфляция, цены на энергоносители, поведение конкурентов и т. д. Для отражения такого рода знаний можно воспользоваться деревьями выводов (продукций).

Сеть вывода представлена в виде конечного ориентированного графа вида:

(П.АЛ,И, БД),

где - множество условий и заключений правил вывода, снабженное допонительной целевой информацией:

П = /^((МиЯ* ((Л)У) и Л ((Л)у),

где корневой узел, связанный с нижележащими узлами

отношением - расчетные и

терминальные узлы, связанные теми же отношениями, что и корневой узел. Знак  указывает на требование к тому или иному условию правила: увеличить или уменьшить коэффициент доверия к нему, а знаки - на отношения между

зависимыми узлами:

- множество отношений между элементами множества , такое, что

приоритетность условия в достижении подцелей, - множество правил прямых и обратных вычислений,

множество функций принадлежности, применяемых для перевода неопределенной информации в определенную и наоборот;

"Г 4- - стреки указывают на порядок получения заключения - от терминальных узлов к гипотезе, и получения управляющих воздействий - от гипотезы к терминальным узлам;

Е - множество ограничения на коэффициенты достоверности к исходным условиям.

БД - база данных, если таковая используется.

Для описания процесса синтеза следует различать головную и подчиненную базы знаний. Головной является та, корневой узел которой будет в последствии соответствовать главной цели, к достижению которой стремится лицо, формирующее решение.

Синтез возможен двумя путями:

- за счет привязки корневого узла подчиненной базы к одному из терминальных узлов головной, при этом стыковочные и вышележащие узлы головной базы напоняются семантикой подчиненной базы знаний;

- за счет стыковки узлов различных баз на основе введения новых отношений, которые играют роль переходного звена между различными по своей семантике базами знаний. Стыковка возможна как с промежуточными узлами головной базы, так и с терминальными узлами.

Интеграция базы знаний приближенных рассуждений № и базы детерминированных знаний продиктована необходимостью формирования решений в условиях неопределенности, подкрепляемых там, где это возможно детерминированными расчетами. Стыковка обеих баз возможна лишь при наличии некоторого переходного или связующего звена. Таким звеном может служить дискретная или непрерывная функция принадлежности, широко применяемая в практике нечетких вычислений.

3. Разработка процедур синтеза неоднородных баз знаний

Исходное состояние объединяемых моделей можно представить с помощью расширенных матриц смежности графов. Расширенность заключается в том, что в них указываются не только бинарные отношения соподчинения между целями, но и коэффициенты приоритетности совместно с направлениями в их достижении.

Модель детерминированных знаний, представленную с помощью пятерки можно отразить в расширенной матрице смежности Матрица имеет вид:

Д.если подцель 1 достигается за счет подцели j икоэффициент

приоритетности подцели } равен а, О, в противном случае.

т + п сумма узлов дерева целей и дерева вероятностей.

Диагональные элементы матрицы указывают направления в изменении показателей, измеряющих уровни достижения подцелей.

Аналогично можно представить вероятностную модель базы знаний с той лишь разницей, что отношения зависимых узлов от вышестоящего узла в дереве допонительно отражаются одновременно с направлением в изменении показателя, характеризующего уровень достижения подцели.

Расширенную матрицу смежности вероятностной модели базы знаний можно представить следующим образом:

^ И^Ит+и./я+л'

, если подцель I достигается за счет подцели ] и коэффициент приоритетности подцели j равен 3, О, в противном случае.

сумма узлов дерева целей и дерева вероятностей.

Диагональные элементы матрицы указывают на характер операции вычисления вероятности (сложение или умножение), а также на направления в изменении значений показателей, отражающих их уровень в достижении целей.

Первая операция, используемая для синтеза, следующая:

где - расширенная матрица смежности детерминированной модели базы знаний;

- расширенная матрица смежности вероятностной модели базы знаний;

- символ, который используется в качестве знака суммирования числовых элементов и в качестве знака объединения для нечисловых (символьных) элементов;

М - результат синтеза.

Расширенная матрица смежности неоднородной модели базы знаний, содержит следующие элементы:

, Му = Су й г у, /,/- 1,...,т + п.

В качестве символьных элементов используются знаки и

. Полученная матрица М является промежуточной, так как появление новых

отношений в структуре требует запуска второй операции, предназначенной для нормирования коэффициентов приоритетности подцелей, в состав отношений которых вошла новая подцель.

Следующий рассматриваемый вариант синтеза касается базы знаний приближенных рассуждений и детерминированной базы знаний. Дерево вывода можно представить расширенной матрицей смежности следующим образом:

, если подцель 1 достигается за счет подцели ] и

коэффициенте приоритетности подцели j равном у и коэффициенте достоверности, равном ; О, в противном случае.

сумма узлов дерева целей и дерева вывода.

Диагональные элементы матрицы будут нести информацию двух видов: желаемые направления в изменениях значений во всех узлах и вид связи между зависимыми узлами правила вывода. Последний вид информации связывает узлы отношением И или ИЛИ. Тогда первая операция синтеза примет вид:

лес =г,

где - расширенная матрица смежности модели базы знаний приближенных вычислений;

- расширенная матрица смежности детерминированной модели

базы знаний;

N - результат синтеза - матрица смежности неоднородной модели базы знаний, элементы которой следующие:

где - символ, который используется в качестве знака суммирования для числовых и в качестве знака присоединения для символьных элементов.

В качестве символьных элементов используются знаки л+,л-, л, лV и

коэффициент приоритетности в достижении цели связанной с

целью .), а с/,- - коэффициент достоверности правила ь Вторая операция предназначена для нормирования коэффициентов приоритетности подцелей.

4. Совершенствование структуры основных средств предприятий связи и формирование инвестиционных решений

Совершенной структурой основных средств в диссертации считается та, которая учитывает в максимальной степени производственные и технические вероятностные характеристики, отражающие состояние исправности оборудования. Учет этих факторов обеспечивается за счет использования неоднородной базы знаний, состоящей из объединенных детерминированной и вероятностной частей.

Одним из показателей, с помощью которого определяется эффективность текущей структуры основных средств, является их фондоотдача. Придав формуле, по которой она рассчитывается, требуемую целевую установку, можно получить соответствующие управленческие предписания для получения новой фондоотдачи. В диссертации использовалась следующая целевая установка:

где ФО - фондоотдача основных производственных средств;

V - годовой объем предоставляемых организацией услуг

в стоимостном выражении;

Ф - среднегодовая стоимость основных производственных средств.

Знаки л+ или л- указывают направления в изменении показателей (л+ -увеличить, л- - уменьшить). На основании этой формулы для поиска приростов можно составить следующую систему уравнений:

ФО + АФО = ~

где - желаемый прирост фондоотдачи; - коэффициенты, с

помощью которых определяются искомые приросты для соответственно;

- коэффициенты приоритетности для отыскания искомых приростов.

Условием правильности задания коэффициентов приоритетности служит следующее выражение: Решив систему уравнений, получим

коэффициенты, с помощью которых вычисляются приросты для величин

Зависимости, отражающие наличие основных средств по структурным подразделениям, являются аддитивными с одинаковыми знаками при аргументах и функциях. Поэтому приросты аргументов могут быть получены путем деления известного из предыдущего расчета прироста функции пропорционально коэффициентам приоритетности аргументов.

Если задача состоит в поиске показателей, отражающих новую структуру основных средств, то, исходя из целевой установки на повышение фондоотдачи, можно записать следующее:

где О/* - скорректированная среднегодовая стоимость k-го вида машин и оборудования, принадлежащих к классу и находящегося в структурном подразделении с учетом их исправности; К(к - количество единиц ^го вида

оборудования, принадлежащего классу и находящегося структурном

подразделении; - стоимость единицы к-го вида машин и оборудования, принадлежащих к ,)-му классу и находящихся в -м структурном подразделении, - вероятность того, что оборудование к-го вида принадлежащего классу и находящегося в 1-м структурном подразделении будет исправно. Знаки л+ или л- по-прежнему указывают направления в изменении показателей (л+ -увеличить,л- - уменьшить).

Предприятие не может контролировать цены на покупаемое им оборудование, поэтому величину 5/* можно рассматривать в качестве константы. Тогда поиск новой структуры основных средств осуществляется с помощью коэффициентов, определяемых на основе следующей системы уравнений:

где - искомые положительные и отрицательные приросты

количества к-го вида оборудования, принадлежащего к классу и

находящегося в структурном подразделении и вероятности того, что оно будет исправным; - скорректированный желаемый прирост стоимости к-го вида машин и оборудования, принадлежащих классу и находящегося в

структурном подразделении; - искомые коэффициенты, на основании

которых будут рассчитываться приросты аргументов. Остальные обозначения прежние. Откуда получим:

А:/* - да/ = ^, р/к + АР/к = к2Р/к. к\

Приведенные результаты позволяют решить задачу поиска эффективной структуры основных средств предприятия связи на основе неоднородной базы знаний, выпоняя следующие этапы:

1. Задать начальные значения коэффициентов приоритетности а, основываясь на предыдущем опыте и знаниях о ситуации на рынке и внутренней ситуации на предприятии.

2. Задать ограничения на значения терминальных узлов дерева, отражающих имеющиеся на предприятии ресурсы для достижения целей.

3. С помощью прямых вычислений определить фактический уровень в достижении главной цели в отчетном периоде.

4. Задать начальный желаемый прирост главной цели.

5. Пользуясь формулами обратных вычислений определить вариант достижения главной цели с помощью головной базы.

6. Пользуясь формулами прямых вычислений определить уровень достижения главной цели, указанной в подчиненной базе знаний.

7. Задать шаг в изменениях приоритетности подцелей и, если возможно, шаг в изменениях ресурсов.

8. Определить множество вариантов решения с помощью формул Ф и Ф в достижении указанного прироста главной цели и выбрать окончательное решение.

Инвестиционная деятельность во всех ее формах сопряжена с плохо определяемой информацией и рисками, степень которых зависит от большого числа факторов. Все факторы, влияющие на инвестиционный риск, в диссертации разделены на две группы: плохо определяемые внешние и хорошо определяемые внутренние (относительно предприятия). Внешняя неопределенность в диссертации отражается с помощью приближенных рассуждений, а внутренняя -с помощью коэффициентов приоритетности целей в дереве целей. Их синтез позволил получить неоднородную базу знаний, способную помочь в формировании решений инвестиционного характера.

5. Информационная технология, предназначенная для управления основными средствами предприятия связи

Повышение эффективности информационных технологий, применяемых для формирования решений в области управления основными средствами, рассматривается в диссертации как их доработка, в результате которой они дожны обеспечить:

- семантически неоднородных баз знаний и проверку правильности его осуществления;

- обратные вычисления на неоднородных базах знаний с учетом различий по своей природе ресурсов, отражаемых терминальными узлами моделей;

- стыковку базы бухгатерских данных предприятия с базой данных создаваемой системы;

- разработку простого способа адаптации системы формирования решений под новые цели управления и изменившееся финансово - хозяйственное состояние предприятия связи;

- пользователя простым интерфейсом - залогом реального применения системы формирования решений в практике управления.

Некоторым из перечисленных требований соответствует ряд известных экспертных систем. Однако, удовлетворяя фундаментальному требованию, заключающемуся в использовании идей логического программирования, эти системы ориентированы лишь на создание и использование локальных детерминированных баз знаний и баз знаний, отражающих неопределенность. Поэтому требуется доработка ряда модулей, обеспечивающих недостающие системе качества, а именно возможность объединения разнородных баз знаний и их применения.

В диссертации рассмотрены основные панели программной оболочки экспертной системы, предназначенной для синтеза и последующего ее использования в процессе управления основными средствами. Задав желаемое значение показателя, а также шаги в изменении коэффициентов приоритетности

и ресурсов пользователь получает искомое решение. Свои пожелания он указывает с помощью разработанных с этой целью допонительных панелей.

Пользователь может и не получить искомого решения. Это связано со многими причинами, основными из которых являются:

Х - завышенное требование пользователя к результатам расчетов;

- неправильный выбор стратегии в поиске путей в достижении подцелей, указываемой с помощью знаков плюс или минус в формулах расчета;

- неправильное указание коэффициентов приоритетности в достижении подцелей;

- неправильное указание шага в изменении коэффициентов приоритетности в процессе поиска вариантов решения задачи.

Предложенная технология синтеза семантически неоднородных баз знаний предполагает оперативное использование (вносимых по ходу вычисления) слабо структурируемых сообщений пользователя. Такой информацией может быть: новые приоритеты в достижении целей, указываемых с помощью коэффициентов приоритетности, новые направления в изменениях показателей, отражающих уровень достижения целей, изменения ресурсов, приданных лицу, формирующему решения, и т.д. Для использования такой информации система снабжена соответствующими средствами. Все это в совокупности поможет сформировать эффективные решения, касающиеся перспектив развития предприятия.

Основные результаты исследования изложены в следующих печатных работах автора:

1. Приказчиков А.А. Управление основными средствами предприятий на основе неоднородных баз знаний //Сборник научных статей под ред. проф. В.В. Дика. -М.: МГУЭСИ, 2003, стр. 3-11.

2. Приказчиков А.А. Синтез детерминированных и вероятностных моделей баз знаний для управления основными средствами//Сборник научных статей под ред. проф. В.В. Дика. -М.: МГУЭСИ, 2003, стр. 18-27.

3. Приказчиков А.А. Общая постановка проблемы синтеза неоднородных баз знаний//Сборник научных статей под ред. проф. В.В. Дика. -М.: МГУЭСИ,

2003, стр. 33-37.

4. Приказчиков А.А., Халюзем С.Н. Анализ возможности повышения производительности СУБД Огас1е//Сборник научных трудов Академии спецсвязи под общей редакцией к.т.н., проф. В.М. Щекотихина, 2003, вып.15, стр. 180-182.

5. Приказчиков А.А. Формирование производственных инвестиционных решений с учетом фактора неопределенности//Аспирант и соискатель,

2004, №3 (22), стр. 47-53.

6. Приказчиков А.А. Совершенствование структуры основных производственных средств с учетом рыночной конъюнктуры и производственных рисков//Вопросы экономических наук, 2004, №3 (7), стр. 228-246.

Лицензия Р № 020563 от 07.07.97 Подписано к печати 14.01.2005

Формат издания 60x84/16 Бум. офсетная №1 Печать офсетная

Печ.л. 1,5 Уч.-изд.л. 1,4 Тираж 100 экз.

Заказ № 2575

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Приказчиков, Артем Александрович

Введение.

Глава 1. Основные средства предприятий связи как объект экономического анализа и управления.

1.1. Состояние и перспективы развития инфокоммуникационных технологий в России.

1.2. Задачи повышения эффективности управления основными средствами предприятий связи.

1.3. Анализ современных инструментальных сред формирования решений.

Выводы по главе 1.

Глава 2. Теоретические основы синтеза неоднородных баз знаний.

2.1. Общая постановка проблемы синтеза неоднородных баз знаний.

2.2. Синтез детерминированных и вероятностных моделей баз знаний.

2.3. Синтез деревьев приближенных рассуждений и детерминированных моделей баз знаний.

Выводы по главе 2.

Глава 3. Методические аспекты создания инструментария для управления основными средствами предприятий связи.

3.1. Совершенствование структуры основных средств с учетом производственных вероятностных характеристик.

3.2. Формирование производственных инвестиционных решений с учетом фактора неопределенности.

3.3. Разработка экспертной системы для управления основными средствами.

Выводы по главе 3.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Интелектуализация функций управления основными средствами предприятий связи"

Постепенная трансформация плановой экономики в рыночную обусловила формирование новых принципов управления обществом, реализация которых потребовала создания современных отраслевых инфраструктур. Особое место в общей инфраструктуре занимают коммуникации. Коммуникации, как средство обеспечивающее функционирование материального производства и связь граждан, в настоящее время переживают этап конвергенции (слияния) с информационной техникой. В результате созданы новые технологии, получившие название "инфокоммуникационных".

Инфокоммуникационные технологии, в значительной степени определяющие структуру основных средств современных предприятий связи, потребовали от ученых-экономистов значительных усилий в осмыслении данного феномена, а от экономистов-практиков - применения адекватных по сложности методов управления. Практика управления основными средствами, которые составляют до 70% активов предприятия связи, показала, что сегодня имеются реальные и трудно устранимые расхождения между тем, как менеджер принимает решения и тем, что ему предлагают современные компьютерные системы их формирования. Одной из причин такого положения дел является недостаточный уровень интелектуализации систем формирования решений, которые не предоставляют необходимый объем различной по своей природе и целевой направленности информации.

Среди всех функций управления, касающихся основных средств, в диссертации исследуется функция анализа, в состав которой, кроме прочих, входят процедуры периодической их реструктуризации и развития. Реструктуризация и развитие, предполагающие знание эффективных производственных инвестиционных решений, осуществляются в соответствии с постоянной потребностью в повышении фондоотдачи.

Недостаточный уровень интелектуализации данной функции потребовал решения проблемы интеграции детерминированных, вероятностных и нечетких моделей баз знаний. Разница в моделях представления различного рода знаний в памяти компьютера, определяемая их семантической неоднородностью, предопределила постановку и решение задачи синтеза их в единую модель. Такая модель позволяет учитывать одновременно факторы, которые ранее учтены быть не могли из-за различий в методах их отражения в базах знаний.

К наиболее важным факторам, учет которых обязателен в процессе управления основными средствами, относятся вероятностные показатели, отражающие будущую их стоимость, а также факторы, отражающие неопределенность конъюнктуры рынка инфокоммуникационных услуг, динамику цен, инфляцию и т.д. Воспроизведение перечисленных факторов в рамках единой модели базы знаний позволит на новой основе подойти к выпонению функции анализа основных средств, так как появляется возможность получения более точных значений ряда важных показателей (фондоотдачи, фондовооруженности, фондоемкости и т.д.) с одной стороны, а с другой - существенного снижения уровня неопределенности внешних факторов.

Нерешенность проблемы комплексного охвата различной по своей природе информации, отражающей слияние средств коммуникаций с информационной техникой, потребовала создания адекватных методов, повышающих уровень эффективности функции управления основными средствами.

Цель исследования состоит в теоретическом обосновании и разработке метода, позволяющего повысить уровень интелектуализации функций управления основными средствами предприятий связи за счет создания и использования неоднородных баз знаний.

Для достижения этой цели необходимо было решить следующие задачи: 1. исследовать экономические показатели, отражающие динамику развития основных средств предприятия связи и, с помощью экономического анализа, выявить резервы в повышении эффективности их управления;

2. проанализировать состояние современных инструментальных сред с позиций проблем управления основными средствами предприятий связи и поиска направлений их совершенствования;

3. разработать метод синтеза детерминированных, вероятностных и нечетких моделей баз знаний, предназначенный для получения интегрированной неоднородной базы знаний;

4. создать математический аппарат, обеспечивающий синтез семантически неоднородных моделей баз знаний;

5. разработать технологию, предназначенную для совершенствования структуры основных средств предприятий связи и формирования производственных инвестиционных решений на основе синтезированных баз знаний.

Объектом исследования являются основные средства предприятий связи и касающиеся их методы бухгатерского учета, а предмет исследования составляют интеграционные процессы в сфере инфокоммуникационных услуг и способы их отражения в распространенных моделях баз знаний.

Теоретической основой исследования послужили труды современных отечественных и зарубежных ученых в области экономической теории, экономики предприятий связи, теории и практики создания информационных технологий, систем поддержки принятия решений и экономико-математических методов.

Методологической основой проведения исследований явились теория управления, теория экономического анализа, а также принципы системного анализа, обеспечившие раскрытие сущности экономических процессов, обобщение и выявление резервов в эксплуатации основных средств предприятий связи, разработку специального метода, позволившего синтезировать различные по своей природе знания в единой базе знаний. Для выявления связей между различными событиями и отражения их в единой модели применялись такие методы научного познания как синтез, анализ, аналогия.

На результаты исследований повлияли труды отечественных и зарубежных авторов, таких как Бусленко Н.П., Варакин JT.E., Дик В.В., Дрогобыцкий И.Н., Дубров A.M., Жеребин В.М., Лагоша Б.А., Марчук К.И., Растригин JI.A., Романов А.Н., Поспелов Г.С., Поспелов Д.А., Тельнов Ю.Ф., Тихомиров В.П., Трапезников В.А., Хрусталев Е.Ю. и др. Среди зарубежных ученых можно выделить Акоффа Р., Вира Ст., Эшби У.,Р., Заде JL, Найта Ф., Саймона Г., Самуэльсона П., Тапскотта Д., Тепмана Л.

Информационной базой исследования послужили нормативные акты Российской Федерации, регламентирующие бухгатерскую и другие сферы экономических правоотношений, положения российских стандартов финансовой отчетности, материалы периодических изданий, касающиеся проблем развития предприятий связи.

В качестве исходных данных использована бухгатерская отчетность предприятия связи, а также информация из сборников и статистических ежегодников Госкомстата Российской Федерации.

Научная новизна исследования состоит в разработке теоретико-методических положений создания неоднородных баз знаний, которые, в отличие от общеизвестных, синтезированы на основе детерминированных, вероятностных и нечетких моделей.

Научную новизну содержат следующие результаты: с помощью факторного анализа результатов деятельности предприятия связи установлено, что совершенствование структуры основных средств дожно осуществляться на основе показателей, учитывающих их вероятностные характеристики, а также неопределенность внешней среды предприятия; на основе анализа информации, требуемой для совершенствования структуры основных средств, с одной стороны, а с другой - возможностей известных способов отображения знаний в памяти компьютера, обоснована необходимость синтеза моделей баз знаний, отражающих различные по своей природе знания; разработан и научно обоснован метод синтеза семантически неоднородных баз знаний, обеспечивающий по парное объединение детерминированных и стохастических моделей, а также моделей, отражающих приближенные рассуждения; получил дальнейшее развитие математический аппарат обратных вычислений, учитывающий специфику обработки синтезированных неоднородных баз знаний; создан метод совершенствования структуры основных средств, базирующийся на синтезе детерминированной и стохастической баз знаний и отличающийся тем, что он учитывает производственные вероятностные характеристики; предложен метод формирования производственных инвестиционных решений, базирующийся на синтезе приближенных рассуждений и детерминированных знаний, учитывающий неопределенность внешней среды; разработана информационная технология, ориентированная на применение неоднородных баз знаний и предназначенная для управления основными средствами предприятий связи.

Практическая значимость исследования заключается в том, что использование разработанных в диссертации методов, предложений и рекомендаций позволит повысить эффективность управления основными средствами предприятий связи. Разработанная методика реструктуризации основных средств, учитывающая их реальную будущую стоимость, а также методика формирования производственных инвестиционных решений позволяют повысить эффективность принимаемых решений.

Разработанные процедуры и математический аппарат помимо предприятий связи могут использоваться также и на промышленных предприятиях с фондоемким производством, а также предприятиях с материалоемким производством.

Получивший в диссертации дальнейшее развитие математический аппарат обратных вычислений может применяться на всех предприятиях, где в качестве основы для формирования решений принят целевой подход в управлении.

Выводы, рекомендации, а также математический аппарат, представленные в диссертации, могут быть использованы при разработке учебных курсов по формированию решений, в научно-исследовательской работе, а также в практике создания информационных систем экономического профиля.

Полученные теоретические результаты и методики апробированы на предприятии связи, которое поставляет на рынок инфокоммуникационные услуги (ОАО "Реком"). В практике управления этим предприятием использованы методические рекомендации по поиску эффективной структуры основных средств и эффективных инвестиционных производственных решений с учетом конъюнктуры рынка, социальных и других факторов, играющих доминирующую роль в регионе.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Приказчиков, Артем Александрович

Выводы по главе 3

1. Формирование решений, касающихся поиска эффективной структуры основных средств, предполагает использование двух видов знаний: фактическое и будущее состояние основных средств. Фактическое состояние определяется на основании детерминированных зависимостей, а будущее - на основании вероятностных. Для получения управляющих воздействий, ориентированных на повышение эффективности основных средств, необходим синтез двух моделей баз знаний: вероятностной и детерминированной.

Реструктуризация основных средств только лишь на основе показателя фондоотдачи не позволяет определить их эффективную структуру, так как она не связана с прибылью непосредственно. В диссертации введен рабочий показатель, названный прибыльностью фондоотдачи, под которым понимается отношение прибыли к фондоотдаче. Этот показатель позволяет разработать процедуру реструкткризации основных средств. Инвестиционная неопределенность и факторы, от которых зависит инвестиционный риск, дожны сочетаться с впоне определенными показателями финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Формирование решений инвестиционного характера дожно базироваться на деревьях вывода, отражающих неопределенность политического, социального, экономического и других факторов.

Анализ современных программных комплексов показал, что в настоящее время существуют гибридные системы формирования решений, объединяющих в себе автономные базы знаний. Однако возможности таких систем ограничены, что сказывается на эффективности принятых комплексных решений. Необходимы инструментальные средства, способные на синтез неоднородных баз знаний.

В настоящее время существуют программные оболочки для создания экспертных систем, ориентированные на логическое программирование и поэтому выпоняющие обратные вычисления. Включение в эти оболочки допонительных модулей, предназначенных для синтеза и использования неоднородных баз знаний, позволит на хорошо проработанной платформе создавать экспертные системы для управления основными средствами предприятий связи.

Заключение

Повышение уровня эффективности управления основными средствами предприятий связи во многом зависит от используемых в процессе формирования интелектуальных программных средств. Объединение средств коммуникаций и средств вычислительной техники обеспечивает внедрение в сферу управления предприятием связи новейших интелектуальных систем, содержащих как базы данных, так и базы знаний. Интелектуальные информационные системы - это системы, которые способны диагностировать состояние предприятия, оказывать помощь в антикризисном управлении, обеспечивать выбор лучших решений по стратегии развития предприятия и его инвестиционной деятельности.

Первые экспертные системы показали, что с их помощью можно делать правдоподобные выводы, частично заменив эксперта-профессионала. Однако со временем стало ясно, что такие системы не оправдывают возложенные на них ожидания, так как все они являлись системами констатирующего типа. Дальнейшее их развитие, материализовавшееся в ОБЗ-системах (системах поддержки принятия решений), позволило обрабатывать значительно больший объем исходных данных, отражающих как само предприятие, так и его окружение. На основе специально складируемых данных в хранилищах данных появилась возможность получения справок в различных разрезах на основе ОЬАР-технологий. На наш взгляд, это кардинально не изменяет ситуации, так как поставляется лишь материал для формирования решений, но не создаются основы для поддержки принятия управленческого предписания.

В настоящей диссертации предложен подход, согласно которому происходит синтез разнородных знаний в единую базу знаний, обработка которой возможна лишь потому, что все знания отражены по единой форме: иерархической структурой. Это может показаться серьезным ограничением, препятствующим широкому применению разработанного подхода. Однако это не так. Знания, как известно, связаны между собой, образуя некоторую сеть.

Если при построении сети придерживаться определенных ограничений на состав и содержание узлов, а также связей между нами, то можно большинство сетей свести к множеству иерархических структур. Методов преобразования сети в дерево в научной литературе достаточно. Отсюда принципиальных препятствий на пути к синтезу различных баз знаний, представленных иерархическими структурами, нет.

В результате исследования возможных путей повышения эффективности управления основными средствами предприятий связи в диссертации сделаны следующие выводы:

Решение сформулированной в диссертации экономической проблемы порождает проблемы, связанные с необходимостью формирования решений на основе комплексного использования знаний различной природы. К такого рода проблемам можно отнести: синтез разнородных знаний в единое целое, правильное использование синтезированных бах знаний в процессе формирования решений, ликвидация противоречивости критериев оценки эффективности основных средств;

Современные экспертные системы, ориентированные на формирование управляющих воздействий в экономической сфере, не позволяют применять знания различной природы: детерминированные, вероятностные и нечеткие. Однако такого рода системы могут быть использованы в качестве основы для их дальнейшего совершенствования в части синтеза различных моделей баз знаний.

В качестве теоретической основы, обеспечивающей принципиальную возможность синтеза неоднородной базы знаний, можно использовать два постулата: первый - все детерминированные модели являются частными случаями стохастических, а все стохастические - частными случаями моделей, отражающих неопределенность и второй - некоторые из перечисленных моделей могут быть представлены иерархическими структурами;

Стыковка баз знаний возможна, если выпоняется одно из двух условий: стыковочный узел головной базы знаний напоняется семантикой допонительной, и при этом противоречий не возникает и стыковочные узлы двух баз знаний могут быть связаны новым, промежуточным (допонительным или искусственным) отношением;

Синтез моделей баз знаний может осуществляться в диссертации с помощью расширенных матриц смежности, над которыми введены операции объединения. Расширенность заключается в том, что в качестве элементов матриц используется как числовая, так и символьная информация, отражающая целевые установки ПР;

Синтез базы знаний приближенных рассуждений и детерминированной базы знаний возможен при наличии функций принадлежности, играющих роль переходного звена в процессе из области определенности в область неопределенности и обратно;

Формирование решений, касающихся основных средств, только лишь на основе показателя фондоотдачи не позволяет определить их эффективную структуру, так как она не связана с прибылью непосредственно. В диссертации введен рабочий показатель, названный прибыльностью фондоотдачи, под которым понимается отношение прибыли к фондоотдаче. Этот показатель позволяет разработать процедуру реструктуризации основных средств;

Инвестиционная неопределенность и факторы, от которых зависит инвестиционный риск, дожны стыковаться с впоне определенными показателями финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Формирование решений инвестиционного характера дожно базироваться на деревьях вывода, отражающих неопределенность политического, социального, экономического и других факторов;

В настоящее время существуют программные оболочки для создания экспертных систем, ориентированные на логическое программирование, и поэтому выпоняющие обратные вычисления. Включение в эти оболочки допонительных модулей, предназначенных для синтеза и использования неоднородных баз знаний, позволит на хорошо проработанной платформе создавать экспертные системы для управления основными средствами предприятий связи.

Из огромного количества форм представления знаний в диссертации рассмотрено лишь несколько: детерминированные, вероятностные и знания, отражающие некоторую неопределенность. Представленные методы их синтеза, разработанная технология, которая продемонстрирована на примерах поиска рациональной структуры основных средств и производственных инвестиционных решений, показали свою конструктивность. Однако остались незатронутыми многие проблемы, среди которых можно назвать следующие: синтез знаний, представленных в форме логики, фреймов и байесовского подхода; синтез знаний, представленных нейросетями, генетическими агоритмами и статистическими данными; синтез знаний, используемых в обучающих и мультиагентных системах, и т.д.

Синтез перечисленных форм представления знаний позволит принимать более эффективные решения в области антикризисного управления, стратегического планирования инвестиционного и инновационного менеджмента.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Приказчиков, Артем Александрович, Москва

1. Автоматизированные информационные технологии в экономике / Под. ред. Г. А. Титоренко. - М.: ЮНИТИ, 1998.

2. Аджиев В. Мшезе1 визуальный инструмент аналитика//Открытые системы,1999, № 3, с. 73-77.

3. Айвазян С. А. Модель формирования распределения населения России по величине среднегодового дохода//Экономика и математические методы, 1997.- Т. 33, №4.

4. Александров Н. И., Комков Н. И. Моделирование организации и управления решением научно-технических проблем. М.: Наука, 1988.

5. Архипенков С., Голубев Д., Максименко О. Хранилища данных: От концепции до внедрения. М.: Диалог-МИФИ, 2002.

6. Баканов М. И., Шеремет А. Д. Теория экономического анализа. М.: Финансы и статистика, 1998.

7. Бовыкин В. И. Новый менеджмент: управление предприятиями на уровне высших стандартов; теория и практика эффективного управления. М.: Экономика, 1997.

8. Богатин Ю. В. Швандар В. А. Оценка эффективности бизнеса и инвестиций. -М.: ЮНИТИ, 2001.

9. Бочарников А. В. РшБу-технология: математические основы. СПб.: Наука, РАН, 2001.

10. Воков Н. Г. Бухгатерский учет создания движения и содержания основных средств. М.: Международный центр финансово-экономического развития, 1996.

11. Воков Н. Г. Бухгатерский учет создания, движения и содержания основных средств. М.: Международный центр финансово экономического развития, 1996.

12. Варакин Л. Е. Направление развития инфокоммуникаций России на основе современных технологий и мировых тенденций//Труды Международной академии связи, 1 (17), 2001, с. 2-12.

13. Варакин Л. Е. Основы теории развития инфокоммуникаций и ее практическое применение/ В кн.: Связь России в XXI веке/Под ред. Варакина Л. Е. М.: МАС, 1999, с. 49-64.

14. Горелик М. А. Экономические проблемы повышения эффективности связи. М.:Радио и связь, 1985.

15. Громов Е. А. О факторах повышения эффективности общественного производства. М.: Наука, 1974.

16. Джексон П. Введение в экспертные системы. М.: Вильяме, 2001.

17. Дик В. В. Методология формирования решений в экономических системах и инструментальные среды их поддержки. М.: Финансы и статистика,2000.

18. Забежайло М. И. Интелектуальный анализ данных новое направление развития информационных технологий //НТИ, сер. 2, 1998, №8, с. 6-16.

19. Заде JI., Понятие лингвистической переменной и ее применение в принятии решений. М.: Мир, 1976.

20. Иванов Е. А. Воспроизводство и использование основных фондов. М.: Экономика, 1968.

21. Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интелекте. Сборник трудов Международной научно-практического семинара (Кломна,17 18 мая 2001 года). - М.: Наука, Физматлит, 2001.

22. Интенсификация воспроизводства основных фондов/ А. Ф. Ковалев и др.-К.:Наукова думка, 1987.

23. Искусственный интелект: В 3-кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник/ Под ред. Э. В. Попова. М.: Радио и связь, 1990.

24. Искусственный интелект: В 3-кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник/ Под ред. Э. В. Попова. М.: Радио и связь, 1990.

25. Крупнов А.Е. Инфокоммуникационные услуги XXI века и перспективы их внедрения// Россия и глобальная информатизация общества XXI века, 2002, с. 66-76.

26. Киселев М., Саломатин Б. Средства добычи знаний в бизнесе и финансах// Открытые системы, 1997, №4, с.41-44.

27. Ковалев В. В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. М.: Финансы и статистика, 1996.

28. Концепция развития отрасли "Связь и информатика" Российской Федерации/Под ред. Л. Д. Фреймана и Л. Е. Варакина. М.: MAC, 2001.

29. Королев М. А., Мишение А. И., Хотяшов Э. Н. Теория экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1984.

30. Кузнецов С. Организация информационного обеспечения аналитического подразделения/Юткрытые системы, 2002, №1, с. 35.

31. Ладенко И. С. Логические методы построения математических моделей.-Новосибирск: Наука, 1980.

32. Логический подход к искусственному интелекту: от классической логики к логическому программированию/ Тей А., Грибомон П., Луи Ж. и др. М.: Мир, 1990.

33. Марселус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе. -М.: Финансы и статистика, 1994.

34. Майника Э. Агоритмы оптимизации на сетях и графах. М.:Мир, 1981.

35. Марселус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе. -М.: Финансы и статистика, 1999.

36. Марчук К. И. Магистрали прогресса. М.: Молодая гвардия,1985.

37. Международная летняя школа-семинар по искусственному интелекту для студентов, аспирантов и молодых ученых. Минск: БГИИР, 1997.

38. Найт Ф. X. Риск. Неопределенность и прибыль. М.: Дело, 2003.

39. Одинцов Б.Е. Обратные вычисления в формировании экономических решений.-М.: Финансы и статистика, 2004.

40. Организация, планирование и управление предприятиями связи/ Е. В. Демина и др. М.: 1990.

41. Поспелов Г.С., Искусственный интелект основа новой информационной технологии. - М.: Наука, 1988.

42. Поспелов Г.С., Ириков В. А. Программно-целевое планирование и управление. М.: Сов. Радио, 1976.

43. Пригожин А. И. Социологические проблемы управленческих решений. М.: Знание, 1984.

44. Приказчиков A.A., Управление основными средствами предприятий на основе неоднородных баз знаний/Сборник научных статей под. Ред. прф. В.В. Дика. М.: МГУЭСИ, 2003, стр. 3-11.

45. Приказчиков A.A., Формирование производственных инвестиционных решений с учетом фактора неопределенности//Аспирант и соискатель, 2004, №3 (22), стр. 47-53.

46. Приказчиков A.A., Совершенствование структуры основных производственных средств с учетом рыночной конъюнктуры и производственных рисков//Вопросы экономических наук, 2004, №3 (7), стр. 228-246.

47. Разговоров A.B., Технико-экономический анализ хозяйственной деятельности предприятий связи. М.: Радио и связь, 1986.

48. Реформа бухгатерского учета. Федеральный закон "О бухгатерском учете". Шестнадцать положений по бухгатерскому учету. М.: Ось-89, 2001.

49. Романов А.Н., Одинцов Б.Е., Советующие информационные системы в экономике. М.: ЮНИТИ, 2000.

50. Романов В. П. Интелектуальные информационные системы в экономике// Под ред. Н. Г. Тихомирова. М.: Экзамен, 2003.

51. Российский статистический ежегодник. 2003: Сб. ст. /Госкомстат России. -М., 2003.

52. Россия в цифрах. 2002. Краткий стат. сб./Госкомстат России. М., 2002.

53. Россия в цифрах. 2003. Краткий стат. сб./Госкомстат России. М., 2003.

54. Саймон Г., Наука об искусственном. М.:Мир, 1973.

55. Самуэльсон П., Экономика. Т. 1. М.: НПО "Агон", ВНИИСИ Машиностроение, 1994.

56. Самуэльсон П., Экономика. Т. 2. М.: НПО "Агон", ВНИИСИ Машиностроение, 1994.

57. Стол Р. Множества. Логика. Аксиоматические теории.-Просвещение, 1968.

58. Тельнов Ю.А., Интелектуальные информационные системы в экономике. Уч. пособие. Серия "Информатизация России на пороге XXI века." М.: СИНТЕГ, 1998.

59. Технология программно-целевого управления /Г. М. Добров, А. А. Коренной, М. И. Модованов и др. К.: Техшка, 1985.

60. Трапезников В.А. Управление и научно-технический прогресс. М.: Наука, 1983.

61. Труды международной конференции "Интелектуальное управление: новые интелектуальные технологии в задачах управления (Переяславль-Залесский, 6-9 декабря 1999 года)." М.: Наука, Физматлит, 1999.

62. Туган-Барановский М.И. Периодические промышленные кризисы. М.: Российская Политическая Энциклопедия, 1997.

63. Тэпман JI. Н. Риски в экономике. М.: ЮНИТИ-Дана, 2002.

64. Ульянов С. В. Нечеткие модели интелектуальных промышленных систем управления//Известия АН СССР, Техническая кибернетика, № 3, 1991, с. 3849.

65. Философский словарь/ Под ред. М. М. Розенталя.-М.: Политиздат, 1972.

66. Фондоемкость промышленной продукции/Под ред. А. Н. Алымова. К.: Наукова думка, 1977.

67. Хейнман С. А. Проблема интенсификации промышленного производства. -М. Экономика, 1968.

68. Цикритзис Д., Лоховски Ф. Модели данных. М.: Финансы и статистика,1985.

69. Шапот М. Интелектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений// Открытые системы, 1998, № 1, с. 30-35.

70. Экономика предприятия/Под ред. проф. Горфинкеля, проф. Е.М. Купрякова. М.: ЮНИТИ, 1996.

71. Экономика предприятия/Под ред. Н.А. Сафронова. М.: Юристъ, 2001.

72. Юнчич 3., Госпич Н., Балабанов Н. Хранилище данных в управлении телекоммуникационной компанией//Электросвязь,2003, № 6, стр. 21-31.

73. Ягер Р. Нечеткие множества и теория возможностей. М.: Радио и связь,1986.

74. Nortell Networks Overvie .- London: Nortell Networks, 2002/

75. Gallanti M., Guida G. Representing procedural knowlenge in expert systems: an application to process controll / Proc. Of the 9th International Ioint Conf. On Artifical Intelligence.-1985.-vol.l, p. 345-352/

76. Arte C., Weiss. An Approach to expert controll of interaktive Software system// IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.-19&85, v. № 5, p. 586-591.

77. База знаний Компании PricewaterhouseCoopers (Ссыка на домен более не работаетp>

Похожие диссертации