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

Оптимизационные технологии поддержки принятия решений на базе информационного обеспечения управления тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Тылинский, Александр Николаевич
Место защиты Москва
Год 2007
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Оптимизационные технологии поддержки принятия решений на базе информационного обеспечения управления"

На правах рукописи

ТЫЛИНСКИЙ Александр Николаевич

ОПТИМИЗАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА БАЗЕ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

УПРАВЛЕНИЯ

Специальность 08 00 13 Ч Математические и инструментальные методы

экономики

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва 2007

003069578

Диссертационная работа выпонена в Центре фундаментальных исследований проблем информатизации Всероссийского НИИ проблем вычислительной техники и информатизации Федерального агентства по информационным технологиям

Научный руководитель доктор экономических наук

Лихтенштейн Владимир Ефраимович

Официальные оппоненты доктор физико-технических наук, профессор

Михеев Игорь Михайлович

кандидат технических наук Лашкевич Мария Алексеевна

Ведущая организация Институт проблем управления

им В А Трапезникова РАН

Защита диссертации состоится 24 мая 2007 г в 13 00 часов на заседании диссертационного совета Д219 007 01 во ВНИИПВТИ по адресу 115114, Москва, 2-й Кожевнический пер , д 8, конференц-зал (ауд 213)

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ВНИИПВТИ по адресу 115114, Москва, 2-й Кожевнический пер, д 8

Автореферат разослан 24 апреля 2007 г

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук

НТ Монастырская

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Информационное (документацион-ное) обеспечение управления к настоящему времени превратилось в область деятельности, в которой имеются достаточно эффективные технические и программные специализированные средства Электронный документооборот переживает период быстрого роста во всем мире По данным журнала Профиль1, сегодня все крупные и средние предприятия в мире располагают автоматизированными системами управления с функциями ведения электронного документооборота Автоматизация документационного обеспечения управления (ДОУ) на зарубежных предприятиях достигает 70 - 80% Российская финансовая отрасль оснащена средствами автоматизации ДОУ более чем на 50%, однако, в остальных отраслях общая обеспеченность не превышает 20%

Для решения задач ДОУ широко используются документо-ориентированные программные комплексы, которые обеспечивают колективную работу с документами в сетевой среде К таким системам, в частности, относится программный комплекс Lotus Notes/Domino, с помощью которого осуществляется полный жизненный цикл документа, начиная с его создания и заканчивая списанием в архив Совместимая с Lotus Notes/Domino реляционная база данных (БД) (например, DB2 или Orakl) позволяет автоматизировать подготовку документов и их анализ

Сказанное, разумеется, не означает, что все технические, программные и методические проблемы создания и применения систем автоматизации ДОУ решены В настоящее время все более актуальной становится проблема интеграции в ДОУ оптимизационных методов поддержки принятия решений (ППР), поскольку наибольшая экономическая эффективность средств автоматизации ДОУ может быть достигнута именно при их применении Величина достигаемого при этом экономического эффекта существенно зависит от конкретных особенностей предприятия и системы автоматизации ДОУ и от выбранных с учетом этих особенностей методов оптимизации По данным литературных источников, экономический эффект за счет применения оптимизационных методов может достигать 3%, а в некоторых случаях и 11% процентов от прибыли 2

Вместе с тем, использование математических методов оптимизации до настоящего времени остается задачей, в значительной мере обособленной в рамках проектов автоматизации ДОУ Как правило, для реального системного применения в ДОУ математических методов оптимизации необходима

- Энциклопедия автоматизации делопроизводства и документооборота М НТЦ ИРМ, 2004

- ЕВФРАТ-Документооборот, Cognitive Technologies Ltd

- лi-Комплекс, М ПО Комплектсервис, 2004

- А Давыдов Основной спрос на документооборот в России еще впереди М Профиль, июнь 2004

- М Сорочин Выбор системы документооборота М СЮ, 2003

2 Там же

разработка соответствующих экономико-математических моделей, сбор и анализ необходимых для этого данных, а также и привлечение для решения этих задач достаточно высококвалифицированных специалистов Поэтому, в виду часто возникающих организационных проблем, практическое использование оптимизационных методов или систем искусственного интелекта оказывается, как правило, разовым или, в лучшем случае, эпизодическим

Такое положение дел сложилось в силу ряда объективных причин, в частности, оно порождается специфическими трудностями, связанными с необходимостью применения сложной математики и специального программного обеспечения

Это положение постепенно, но существенно изменяется в связи с разработкой современных оптимизационных компьютерных технологий (ОКТ) Важное значение имеют появившиеся в связи с этим новые возможности для исследования равновесия на рынках, решения маркетинговых задач, снижения исходной неопределенности за счет оптимизации и учета логических связей с использованием современных инструментальных средств Это открывает принципиально новые возможности для создания в рамках ДОУ удобных для управленческого персонала подсистем ППР, которыми может активно пользоваться персонал, не владеющий математической или иной необходимой специальной подготовкой При этом ППР в ДОУ может использоваться для анализа информации, прогнозирования, исследования сценариев, подготовки справочных материалов и проектов решений

Подсистема ППР в ДОУ, основанная на применении ОКТ, способна снабдить руководство компании информацией, которая, с одной стороны, может иметь определяющее значение для принимаемых решений и которую, с другой стороны, принципиально невозможно получить каким-либо иным способом Это касается всех уровней управления в производственной, финансовой и экономической областях как в штатных, так и в кризисных ситуациях

В целом, проблема создания подсистем ППР в ДОУ носит комплексный характер, требует учета специфических особенностей предприятия или организации Тем не менее, несмотря на трудоемкость, данный подход экономически оправдан, причем не только на крупных предприятиях с распределенной структурой, но так же на средних и даже малых предприятиях Создание в рамках ДОУ подсистем ППР способно поднять эффективность управления на качественно новый уровень

Все названные проблемы применения методов ППР в ДОУ имеют важное практическое и теоретическое значение, но до настоящего времени остаются недостаточно разработанными, чем и определяется актуальность темы диссертационного исследования

Целью диссертационного исследования является разработка методического и математического обеспечения поддержки принятия решений в системе ДОУ на базе оптимизационных технологий

Для достижения указанной цели в диссертации были поставлены и решены следующие задачи

1 Сформулированы научно-методические проблемы создания подсистем ППР в ДОУ крупных компаний

2 Разработана обобщенная экономико-математическая модель маркетингового планирования

3 Разработаны аналитические методы решения экономико-математической модели маркетингового планирования

4 Разработан универсальный агоритм поиска решения экономико-математической модели маркетингового планирования

5 Определены источники информации и формы представления исходной информации, формы и графики выходной информации

6 Определены инструментальные средства для ППР в ДОУ и разработаны способы интерпретации результатов оптимизационных расчетов

7 Выпонены практические расчеты и продемонстрирован экономический эффект

Решение этих задач обеспечивает возможность проводить анализ рынка, маркетинговое планирование объемов предоставляемых услуг и цен на них, а также прогнозировать конъюнктуру

Объектом исследования являются государственные и коммерческие предприятия, поставляющие на рынок товары или услуги

Предметом исследования являются модели и методы, обеспечивающие организацию оптимизационных технологий поддержки принятия управленческих решений

Методология исследования. Теоретической и методологической базой исследования является системный подход к моделированию сложных социально-экономических систем, основу которого составили ключевые положения микроэкономики, кибернетики, общей теории систем экономико-математического моделирования

В ходе проведения исследований использовались труды отечественных и зарубежных ученых в области ДОУ При решении конкретных задач были использованы научные работы в области теории вероятностей, математической статистики, статистической оптимизации, искусственного интелекта

Диссертационная работа по своему содержанию соответствует Паспорту специальности 08 00 13 - Математические и инструментальные методы экономики пункты 1 4 и 2 3

Научную новизну содержат следующие положения

1 Сформулированы научно-методические проблемы создания подсистем ППР в ДОУ в крупных компаниях, постановка которых позволяет формализовать процесс поддержки принятия управленческих решений,

2 Проведен анализ программных платформ по организации ДОУ с целью интеграции документооборота предприятия с оптимизационными технологиями принятия решений

3 Разработана обобщенная экономико-математическая модель маркетингового планирования, базирующаяся на принципе равновесия на товарном рынке или рынке услуг Используя эту модель, можно осуществлять прогнозирование платежеспособного спроса, ожидаемых объемов продаж и цен Модель учитывает основные факторы и показатели, определяющие конъюнктуру рынка, а также основные внутренние условия работы фирмы и стимулы, определяющие ее поведение на рынке

4 Разработан универсальный агоритм поиска решения экономико-математической модели маркетингового планирования, который позволяет приближенно находить его среди реализаций FACTS00d, получаемых в статистических испытаниях с помощью соответствующих имитационных моделей и без каких-либо аналитических аппроксимаций

5 Выведена формула, описывающая аналитический агоритм, которая позволяет получать оптимальные решения исходной задачи при допущениях, заключающихся в том, что значения издержек Z1 и Z2 являются линейными

6 Проведен анализ источников информации, форм и графиков представления исходной и выходной информации, а также аналитических расчетов, которые интересуют руководство предприятия

7 На основе экспериментальных расчетов по формированию маркетингового плана предприятия показана применимость и экономическая эффективность предложенной технологии поддержки принятия решений на базе ДОУ

Практическая ценность работы заключается в том, что основные положения, выводы и рекомендации диссертации ориентированы на широкое применение математических и инструментальных программных средств для создания подсистем ППР в ДОУ

Проведенные исследования и полученные результаты составляют теоретическую и практическую основу экономико-математического моделирования для целей маркетингового планирования в режиме диалога на рабочих местах и в ситуационных комнатах Разработанная модель, аналитические методы и агоритмы оптимизации направлены на решение практической задачи повышения эффективности управления предприятием Результаты исследований доведены до конкретных методик, агоритмов и рекомендаций

Основные результаты исследования, имеющие практическое значение -это инструментальные средства, реализующие комплексные методики маркетингового планирования в рамках ДОУ

Апробация и внедрение результатов исследования.

Проведенные в диссертации исследования непосредственно связаны с реализацией Федеральной целевой программы Электронная Россия, а также с планами научно-исследовательских работ ВНИИПВТИ по региональной информатизации

На предприятии ОАО Аэрофлот в 2006 году на базе разработанного автором пакета прикладных программ проводились исследования для маркетингового планирования объемов продаж и цен на авиаперевозки В частности, в работе компании ОАО Аэрофлот был использован экспериментальный участок подсистемы поддержки принятия решений (ill IP) в системе электронного документооборота Подсистема 111 IP в ДОУ использовалась для планирования объемов авиаперевозок на направлении Москва-Сеул, а также для оптимизации цен Подсистема использовалась в режиме советчика Иначе говоря, рекомендации, полученные от подсистемы, проверялись специалистами предприятия, сравнивались с рекомендациями, полученными традиционными методами, и, в случае их эффективности, принимались

Результаты подтвердили работоспособность подсистемы и ее экономическую эффективность

Теоретические и практические результаты диссертации были использованы при чтении курса Информационные технологии управления для студентов факультета информатики Российского государственного гуманитарного университета

Основные положения диссертации докладывались и получили одобрение на следующих конференциях и семинарах на Международной НТК Информатизация и глобализация экономических процессов в XXI веке теория и практика (Москва, ВЗФЭИ, 2006), на XIII Международной НПК Документация в информационном обществе современная технология документооборота (Москва, ВНИИДАД, 2006), а также на кафедре автоматизированной обработки экономической информации ВЗФЭИ и на кафедре математических методов обработки информации РГГУ

Публикации. По теме диссертации опубликованы 3 научные работы (авторский объем 1,6 п л )

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения, содержащего акт о внедрении Общий объем диссертационной работы 130 страниц, содержащих машинописный текст, 15 рисунков и 22 таблицы

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ

В диссертации проведен обзор основных информационных технологий, применяемых для автоматизации документационного обеспечения управления (ДОУ) В этой области применяются разнообразные средства электронной связи, базы данных (БД), а таюке средства для поддержки принятия решений (Ш1Р), в частности системы искусственного интелекта (ИИ) и оптимизационные компьютерные технологии (ОКТ) На основе анализа литературных источников и отчетов дан анализ названных средств автоматизации ДОУ, что дает основание для аргументированной формулировки актуальных задач автоматизации ДОУ

Широко применяется и обладает набором разнообразных функций

система Lotus Notes/Domino, которая предоставляет возможность хранения, накопления и передачи информации, допускает обмен с различными базами данных, в том числе реляционными, такими как ORACL или DB2 Достаточно подробный анализ этой системы позволяет заключить, что средства автоматизации ДОУ не обеспечивают возможности создания подсистем ППР Эта задача по разным причинам не решается также и с помощью систем ИИ Поэтому далее в диссертации проведен анализ математических методов и инструментальных средств, которые могут быть применены для ППР, а также для платформ, которые позволяют интегрировать инструментальные средства ППР в ДОУ

Существуют три основных вида моделей баз данных иерархические, сетевые, реляционные К числу достоинств реляционных БД следует отнести то, что с их помощью удобно подготавливать такие массивы данных, которые необходимы для выпонения оптимизационных расчетов и для создания подсистем ППР в ДОУ Реляционные БД, кроме традиционных теоретико-множественных операций (объединение, пересечение, разность и декартово произведение), допускают еще специальные реляционные операции селекция, проекция, соединение и деление

В последние годы все большее признание и развитие получают объектные базы данных (ОБД), точок к появлению которых дали объектно-ориентированное программирование и использование компьютера для обработки и представления практически всех форм информации, воспринимаемых человеком Объектно-ориентированное программирование (ООП), в отличие от структурного, делает акцент не на программных структурах (циклах, условиях и т д), а на объектах Объектом называют почти все, что представляет интерес для решения поставленной задачи на компьютере Это может быть экранное окно, кнопка в окне, поле для ввода данных, пользователь программы, сама программа и т д Тогда любые действия можно привязать к такому объекту, а также можно описать, что произойдет с объектом при выпонении определенных действий (например, при нажатии определенной кнопки) Многократно используемый объект можно сохранить и применять его в различных программах Таким образом, в процессе ООП создают необходимые объекты и описывают действия с ними и их реакцию на действия пользователя Если создан и определен достаточно большой набор объектов, то написание программы будет состоять в том, чтобы включить в нее и связать с нею те или иные объекты, обеспечивающие выпонение необходимых функций

В настоящее время многие известные фирмы, занимающиеся разработкой программных продуктов, предлагают системы ООП Например, широко известны такие продукты фирмы Microsoft, как Visual Basic, Visual FoxPro, Access, SQL Server Такие системы не только упрощают создание объектов, но и позволяют организовать ОБД, и предоставляют средства работы с нею Помимо поддержки ООП и ОБД, перечисленные системы дают возможность создания и манипулирования реляционной БД, что, впрочем, и является их основным назначением

Системы искусственного интелекта (СИИ) используются для обработки информации в БД как компоненты БД и как средства для предоставления информационных услуг при принятии решений Вместе с тем, СИИ могут служить и инструментами для ДОУ Отчасти рассмотренные ранее методы обработки информации в БД являются одновременно СИИ Основным понятием, используемым при разработке систем искусственного интелекта, является модель представления знаний (МПЗ) Под представлением знаний (нотацией) понимается соглашение о способе описания предметной области (ПрО) (понятия и отношения) МПЗ определяет форму представления знаний и является формализмом, призванным отобразить объекты, связи между ними и отношения, иерархию понятий и изменение отношений В СИИ используются в основном четыре типа МПЗ логические, продукционные, семантические сети и фреймы Каждый тип имеет свои достоинства и недостатки, которые определяют область возможных приложений

Логические схемы представляют знания в виде формул, которые состоят из констант, переменных, функций, предикатов, логических связок и кванторов Достоинством является высокий уровень модульности знаний, лаконичность представления, наличие логического вывода, позволяющего формальным путем получить новые знания К недостаткам можно отнести чрезмерный уровень формализации знаний, слабую наглядность, трудность прочтения логических формул и сложность их понимания, низкую производительность СИИ при отработке знаний и большую требуемую память, отсутствие выразительных средств для отражения особенностей ПрО и структурирования знаний, громоздкость при описании больших объемов знаний

Продукционные модели (ПМ) используют модульный принцип организации знаний (этим они отличаются от традиционных систем, которые используют модульный принцип организации агоритмов) В продукционных моделях предполагается поная независимость правил продукции (эвристик) друг от друга Это значит, что правило продукции одного уровня иерархии не может вызвать другое правило продукции того же уровня Достоинства ПМ хорошо отражают прагматическую составляющую знаний, проявляют сильные стороны при решении небольших задач Недостатки при увеличении объема знаний эффективность СИИ быстро падает

Семантические сети являются следующим шагом на пути выявления структуры Как правило, семантическая сеть представляется в виде ориентированного графа В зависимости от структуры узлов и характера отношений между ними различают следующие сети простые, иерархические, однородные и неоднородные Достоинства повышенная гибкость за счет наличия свойств ассоциативности и иерархичности, гармоничное и естественное сочетание декларативного и процедурного, синтаксического и семантического знания, наглядность отображения объектов, связей, отношений в силу присущей им возможности использования графической нотации, легкая читаемость и понимаемость знаний, высокая степень структуризации знаний Недостатки сложность разработки и анализа

агоритмов ввиду нерегулярности их структуры и большого количества дуг, несущих синтаксическую информацию, пассивность структуры сети, для обработки которой необходим сложный аппарат формального вывода и планирования, разнообразие типов вершин и связей, произвольность структуры, требующая большого разнообразия процедур обработки, трудность представления и обработки неточных и противоречивых знаний

Существует большое количество специализированного ПО для разработки СИИ Большинство программных продуктов предназначено, прежде всего, для илюстрации возможных подходов, но по разным причинам, непригодно для практического применения Примерами успешного практического использования являются PROLOG, LISP, MYCIN, EMYCIN, OPS-53, ПРОМОС4, UniCalc5, SoLo6, TextAnalyst, g2-gensym corp, TEIRESIAS Известны также системы ИДИС, KRITON, Monk, SIMER, ДИАПС и др

Способы автоматизированной обработки управленческой экономической информации определяются не только потребностями высшего руководства Компании и ее структурных подразделений в решении разнообразных задач управления, но также и возможностями, которые предоставляет современная наука в области экономико-математического моделирования и принятия решений В последнее время, в частности, большое внимание уделяется проблеме неопределенности в экономике Смысл этой проблемы состоит в осознании того факта, что исходная информация, предоставляемая для принятия любых экономических решений, неизбежно является непоной и неточной, зависящей от многочисленных внешних, в том числе субъективных, факторов

При выборе платформы для ДОУ, с учетом возможности создания подсистемы ППР, необходимо учитывать особенности процесса разработки и последующей эксплуатации клиентских рабочих мест как наиболее важных с точки зрения сопровождения, подготовки кадров и требований к программно-аппаратным ресурсам Значимыми параметрами при этом являются

1) юридическая значимость отчетов за счет фиксации отчета в ДОУ,

2) поддержка ЭЦП,

3) повторное использования данных для генерации отчетов,

4) поддержка бизнес-логики для верификации ввода данных,

5) простота установки и сопровождения,

6) приемлемая стоимость приобретения и сопровождения,

7) возможность настройки и расширения функциональности

Для разработки оптимизационной технологии в диссертации были предложены экономико-математическая модель равновесия на товарном рынке или рынке услуг, аналитические методы поиска решения этой модели, а также универсальный агоритм оптимизации Модель предназначена для

3 E-mail fomichoviffimx bmbtu ru

J E-mail fpromos@rinet m

1 E-mail narin@arlmt mbk si]

6 E-mail nmform@aha in, E-mail pmai^ccas ru

прогнозирования платежеспособного спроса, ожидаемых объемов продаж и цен Модель учитывает основные факторы и показатели, определяющие конъюнктуру рынка, основные внутренние условия работы фирмы и стимулы, определяющие ее поведение на рынке При разработке модели приняты следующие основные предположения

- сектор рынка ограничивается не только товарной группой, но и территорией,

- товарная группа может включать один или несколько типов товаров или услуг, которые, кроме того, могут разделяться на подгруппы по ценовой категории или с учетом технических особенностей производства товара или осуществления услуги,

- в качестве территории может рассматриваться государство в целом, отдельные регионы внутри государства или крупные города, а также регионы мирового рынка,

- все потенциальные покупатели товара или услуги (физические и юридические лица) разделяются на категории по различным признакам, в частности по уровню доходов, по предпочтениям и др ,

- существенное значение имеет рассматриваемый период времени (сезонные колебания спроса, изменение структуры доходов по категориям населения, изменения рыночной конъюнктуры)

Пусть - множество потенциальных покупателей товаров или услуг (клиентов), а У,,и, 1 = 1,...,1к, к = 1,..,К подмножества \, выделенные на основе признаков <2к, к = 1,...,К (причем каждый признак к может выделить конечный набор подмножеств с номерами 1 = 1,...,1к) В роли признаков может, в частности, выступать уровень доходности, состав семьи, место жительства, область деятельности и др Признак С?к есть отображение ЛУ в множество значений признака Ок Иначе говоря (2к: \У Ч> Ок В частности, множества \У и Ок, к = 1,...,К - могут быть конечны В простейшем случае множество Ок может состоять из двух элементов, например, Да и Нет, либо О и л1 При этом для каждого определено С}к(\у) е Ок, иначе

говоря, для \Лу е \У существует СМ'л') е Ок Важно отметить, что Ск является однозначным отображением \У в Ок Обратная функция Ок"' -многозначна

Пусть о,к сг Ок подмножество 1 множества значений признака к Принадлежность Ок(\у) е о1,к имеет место тогда и только тогда, когда лу е \\,к Если же Ок(\у) йо''к , то \у У,)к Обозначим через к элемент из удовлетворяющий условию Qk(vllk) б о''к В таком случае лу = у,,к Дожны соблюдаться условия

иц^и^иц,, ГК=

V/,Ск VI*!

Сказанное означает, что совокупность множеств У,,к) 1 = 1,...Дк, к = 1,..,К образует исчерпывающий и не имеющий повторений набор групп потенциальных покупателей товара или услуги Пусть И - множество действительных чисел Множество доходов потенциальных клиентов

(физических и юридических лиц) включено в 1*. Пусть совокупность (К,ЯЛ,Рк), включающая, кроме множества Я, класс подмножеств множества И, являющийся борелевским полем (т е замкнутым относительно теоретико-множественных операций, производимых в счетном числе), и распределение вероятностей (вероятностную меру) Рк на Точки

множества И являются элементарными событиями, а само множество Я Ч пространством элементарных событий Элементарное событие в данном случае - величина дохода, а подмножество из является случайным событием, то есть, в данном случае, областью возможных доходов

Вероятностная мера Рк является действительной неотрицательной функцией на классе подмножеств пространства элементарных событий, такой, что Рк(1*) = 1 и и если е 54 е', то Щ? гЩ! =0

(счетная аддитивность) Возможны как непрерывные, так и дискретные вероятностные меры Рк на I*. Пусть Р* множество всех возможных вероятностных мер на И Мощность Р* не менее мощности множества действительных чисел Пусть Р е Р*, Р' е Р* и Р Ф Р', тогда (К,1к,Р) и (и,Пк,Р') - два вероятностных пространства, а Р*) - множество

вероятностных пространств над полем вероятностных мер

Пусть отображение Х>: обладает следующим свойством

если п> е У1>к, и>' б и н> Ф с', то О(п') = О(к') - р1<к Сказанное означает, что

- каждый клиент определенной категории обладает законом распределения вероятностей доходов, свойственным этой категории и идентичным для всех клиентов данной категории,

- в множестве законов распределения вероятностей Р* выделено конечное подмножество законов распределения вероятностей {р1<к, I = 1,...,Тк, к = 1,..,К} с , выражающих закон распределения вероятностей доходов,

- допустимо, что />, л ^рГк, при том, что / Ф1' и к Ф к'

Пусть Т - промежуток времени Как уже отмечалось ранее, промежуток времени является одним из существенных факторов, определяющих, в частности, доходы, цены, объемы и, в целом, конъюнктуру Присутствие индекса Т означает, что соответствующий математический объект, (например, множество, отображение, оператор и т п) соотносится с некоторым временным интервалом В частности, со временем могут изменяться категории клиентов Поэтому вместо записи /): ГГ->(!*,ПК,Р"), следует записать 2?г: 1УГ (Я,1К,Р*)Т В дальнейшем изложении, чтобы не загромождать записи, мы будем опускать индекс г, считая, что его присутствие во всех случаях подразумевается

Итак, пара {У,,к,(К,2к,рЛу1)}, которая включает в себя категорию клиентов У1)к и вероятностное пространство (Г1,1К,р,д), характеризует как

самих клиентов по определенному набору признаков, так и распределение вероятностей их доходов в определенный период времени Т

Обратное отображение (D)~':P* Ч> W определено не везде и не является однозначным, так как не каждому закону распределения вероятностей доходов соответствует какая-либо категория потенциальных клиентов, но одному и тому же закону распределения вероятностей доходов может соответствовать более, чем одна категория клиентов На множестве {рф i = lv-Дк к = 1,..,К} отображение (D)'1 определено везде Поскольку отображение (D)'1 не однозначно, то возможно существование некоторого количества категорий клиентов V,(e),k(e), е=1,...,Е, таких, что

Каждая категория покупателей i, выделенная по любому признаку к (категория {i,k}), обладает собственной системой предпочтений в распределении доходов Помимо затрат на услуги, потенциальный клиент имеет множество М различных вариантов расходования средств Пусть 1М -множество борелевских подмножеств множества М, а Рм - закон распределения вероятностей Пусть тройка (M,iM,PMl''kl) отражает предпочтения клиентов категории {i,к} (в период времени Т) Таким образом, pMf'.M представляет собой закон распределения вероятностей предпочтений клиентов {i,k} на множестве товаров и услуг М Пусть далее g(l,k| - множество вариантов товаров или услуг При этом g!,'k) с М и gl',k) е 1M, a PM!l'kl(g!l'kl) является вероятностью того, что клиенты категории {i,к} пожелают затратить средства именно на данное благо (товар или услугу)

Еще одной важной характеристикой рынка является конъюнктура, прежде всего конкуренция В каждый период времени Т на любом секторе рынка существует распределение долей емкости рынка, занятых различными производителями Пусть S - множество поставщиков блага (товара или услуги, в частности авиаперевозок), действующих на рассматриваемом секторе рынка, 2S - множество борелевских подмножеств множества S и Ps -закон распределения вероятностей Тогда вероятностное пространство (W,1S,PS) выражает участие каждого поставщика блага на рынке

Итак, мы имеем описание основных условий функционирования рынка, а именно категории клиентов, их доходы и предпочтения, а также производителей и их доли на рынке

Г {Vi,k,(R,0R,p/*)} 1 [ (S.Os.Ps) J

Система (1) позволяет рассматривать рынок с различных позиций, в частности с позиции потребителя и с позиции производителя Нас интересует позиция производителя (поставщика блага на рынок), для которого маркетинговый прогноз спроса и ожидаемых цен имеет первостепенное значение Производитель занимает на рынке определенную нишу р

е T Это

дает ему основание рассчитывать на заинтересованность в его продукции некоторых потенциальных клиентов i// е iiM и претендовать на долю дохода т е fiR, которую клиенты будут готовы заплатить за услуги В целом, таким образом, производитель описывается системой отображений

D W-> (R 1

p

ip

Очевидно, что кортеж {е,т,\|/,р} принадлежит произведению Wо ilRо ilM<8> Иls и характеризуется вероятностью Pr(t) * PMi,'k)(y) * Ps(p) Отображения (2) выделяют подмножество в вероятностном пространстве, образованном произведением составляющих (1), то есть пары {Vlik,(R,nR,p/>t)} и вероятностных пространств (М,Пм,Рм)(|'к! и (S,ils,Ps)

Это подмножество характеризует распределение вероятностей доходов поставщика блага от определенной категории клиентов {i,k} В целом, доход поставщика характеризуется объединением этих подмножеств по всем i и всем к, то есть

UU ({V1,k,(R,fiR,pa)}о(M,ftM,PM)i,'kbTо(S,ils,Ps)) (3)

Итак, подмножество, выделяемое отображениями (2) в вероятностном пространстве (3) (обозначим Ф), выражает условия функционирования поставщика блага на рынок в части формирования дохода, который поставщик может извлечь на этом секторе рынка в период времени Т

Условия (2) - (3) являются внешними для поставщика блага При маркетинговом планировании поставщик учитывает свои затраты и коммерческие риски Пусть FACTd е Ф, FACTd - случайная величина, выражающая возможные доходы поставщика блага на рынок Через цену доход связан с объемом FACTg00d поставки блага на рынок FACTsnwl=f(FACT") Пусть G - множество значений FACTg00d Закон распределения вероятностей вероятностного пространства Ф индуцирует некоторый закон распределения вероятностей на G, порождая, тем самым, вероятностное пространство (G,S1G,PC) Пусть PLANgood - планируемый объем поставки Реалистичный план дожен быть соизмерим с реальными возможностями на рассматриваемом секторе рынка при сложившейся конъюнктуре, иначе говоря, PLANg00d дожно принадлежать тому же множеству, что и FACTgood, то есть множеству G При этом справедливо FACTE00d>PLANg00d, либо FACTgood < PLANgood Если справедливы оба указанных отношения, то имеет место равенство FACTsood = PLANgood Величина PLANg0

Как в случае, если FACTgood > PLANg00d, так и в случае, если FACTg00d < PLAN500" возникают нежелательные следствия для поставщика блага Природа этих следствий различна в одном случае - недополучение дохода,

потеря позиций на рынке, неиспользование мощностей, в другом -перерасход средств, замораживание средств и др В период планирования для поставщика блага существует два риска, а именно, риск возникновения ситуации FACTgood > PLANg00d и риск возникновения ситуации FACTg00d < PLANgood Пусть Н - впоне упорядоченное множество издержек Отображения Z1 и Z2, где

J FACTGcod <PLANGoa<l ' И J FACTG

G о G Н . (4)

При этом ZI каждой паре (FACTsood,PLANgood) ставит в соответствие издержки, порождаемые ситуацией, когда FACTg00li < PLANgood , Z2 каждой паре (FACTg

PLANsood

выпоняется условие

FACTGood е Llf => FACTGood > PLANGood и подмножество h, в Н образовано всеми значениями Zl(FACTg00d,PLANg00d), когда FACTg00d принадлежит Пс Тогда вероятностная мера И1

Аналогичным образом, если для некоторых fiG и PLANg00d выпоняется условие FACTe

Риск М(Ьц) может быть объектом различной математической природы (функцией, матрицей и т п ) Это в равной мере относится к M(h2), FACTs

Оптимальным для поставщика блага является план PLANg00d, минимизирующий максимальный из рисков, удовлетворяющий условию

mm {max{M(h,)]\ (5)

PLAN"" I 2) 1 1 ')

Модель (1) Ч (5) математически корректно определяет понятие оптимального маркетингового плана, обозначенного PLAN, и, в более широком смысле, оптимального плана в условиях неопределенности

Формулировка (1) - (5) определяет оптимальное решение PLANgood При этом аналитические способы задания вероятностных пространств весьма ограничены При аналитическом задании вероятностных пространств возникают трудно преодолимые препятствия для разработки агоритмов поиска решения задачи (1) - (5) Возможны два основных направления разрешения этой проблемы либо предельно упростить модель и разработать

аналитические процедуры решения (этому посвящен параграф 3 3), либо разработать агоритм, который позволяет приближенно находить решение среди реализаций FACTgood, получаемых в статистических испытаниях с помощью соответствующих имитационных моделей и без каких-либо аналитических аппроксимаций (этом агоритмам посвящен параграф 3 4)

Формулировка (1) - (5) обладает высокой общностью и позволяет строить более конкретные формулировки, учитывающие особенности конкретного хозяйствующего субъекта и рыночной конъюнктуры Однако при этом, возможности применения аналитических методов для решения задачи (1) Ч (5) весьма ограничены Вместе с тем, при достаточно сильных допущениях задача (1) - (5) может получить аналитическую формулировку В частности, если допустить, что

- область Ф является интервалом на множестве действительных чисел,

- закон распределения вероятностей на Ф является равномерным,

- отображения Z1 и Z2, являются линейными,

то задача (1) Ч (5) может быть представлена в виде интегрального уравнения следующего вида

PLAN"" Х=8

\ u(X,PLANgood )dX = J llJiX.PLAN*'""')dX

X=A PLAN""

В частности, если e(X,PLANgood) = pi(PLANg00d X) и 4'(X,PLANg00d) = p2(X - PLAN800"), то

PLAN"" X'B

J p1 (PLANga

X=A PLAN

3 4 PLANeeetf , 2

p, * PLA№

Далее 2 2

p '(ЯЛУ900"] p

p'K^ -L.p -ршР^'А*^-L=

1 \ I 2 1 2A

Возможности применения метода Монте-Карло для решения задачи (1) -(5) также весьма ограничены, так как критерий (5) предполагает применение специальных математических методов и соответствующих вычислительных процедур, которые в рамках известных методов имитационного моделирования не реализованы

Предлагаемый ниже агоритм позволяет найти PLANgood, определяемый условиями (1) - (5) Агоритм позволяет решить задачу (1) - (5) в общем

виде, без каких-либо допонительных ограничений В этом агоритме используются две константы, являющиеся целыми положительными числами Е - количество статистических испытаний, TR - количество точек при анализе зависимостей

Данный агоритм решает задачу поиска PLANg00d в предположении о наличии исходной информации в виде законов распределения вероятностей значений случайных величин Он дает решение, погрешность которого по вероятности сводится к нулю чем больше Е и чем больше TR , тем меньше погрешность PLANg00d

Для реализации агоритма следует выпонить следующие операции

1) Построить имитационные модели, позволяющие получать реализации FACT800" из W,

2) Построить отображение Z1 в виде имитационной модели, позволяющей каждой паре FACTgood и PLANg00d , где FACTg00d < PLANg00d , ставить в соответствие элемент h из Н,

3) Построить отображение Z2 в виде имитационной модели, позволяющей каждой паре FACTg00d и PLAN800" , где FACTg00d > PLANg00d , ставить в соответствие элемент h из Н,

4) Осуществить Е статистических испытаний и получить массив реализаций FACTgood'e, е = 1,...,Е;

5) Найти FACTsood'ma* = max{FACTg00d'e, е = 1,...,Е} ,

6) Найти FACTE00d'm"1 = min{FACT6

~ и - . рАСТ9

7) Наити д =-->

8) Найти M{Z1 (FACTg00d'e,PLANg00d'k)}, для всех k = 1,...,TR, где

pLANgoo<l,k= рАствооа,тт + g*^) ц

Y,Z1{FA CTS

9) Найти M{Z2(FACTgood'e,PLANgood'k)}, для всех к = 1,...,TR, где

PLANsood,u= FACTgood,m,Д + ^^ и

^ 22 (FACTg

10) Выбрать PLANg00d из условия тт{ max M{Z, (FACTg

Агоритм обеспечивает сходимость результата по вероятности, то есть путем увеличения Е и TR вероятность погрешности PLANgood можно сделать сколь угодно малой Более строго данное утверждение можно сформулировать так для любого сколь угодно малого найдутся такие ЕЕ и 1 ', что P(A(PLANgood)) < с, где Р Ч знак вероятности, а А Ч знак погрешности Иначе говоря, lim P^(PLANg

В четвертой главе Применение оптимизационных методов поддержки принятия решений в документационном обеспечении управления

предложенные в третьей главе методы применены для ППР в ДОУ на предприятии, оказывающем услуги по авиаперевозкам Для этого разработаны

- структура исходной информации,

- перечень задач для рабочих мест,

- предметная область

Конкретизация содержательного смысла соотношений модели (1) Ч (5) применительно к решению задач маркетингового планирования авиаперевозок такова Множество потенциальных покупателей услуг авиаперевозок W - это множество физических и юридических лиц, пользующихся авиаперевозками Признаки Qk, к = 1,...,К, по которым мы разделим множество W таковы уровень дохода, формы собственности, территория Следовательно, каждая категория потенциальных клиентов V,^ характеризуется конкретными значениями названных признаков Например, частные лица, проживающие в г Москва и имеющие доход в пределах от 10000 до 15000 руб в месяц на члена семьи Отображение D: W (R,i!R,PД") задается в виде статистических таблиц доходов физических и юридических лиц Эти данные могут быть почерпнуты из официальной статистической отчетности

Отображения р

Таблица 1 Случайные величины, являющиеся факторами,

_определяющими поведение компании на рынке авиаперевозок

Количество потенциальных клиентов авиаперевозок в заданном регионе, заданной формы собственности и заданного уровня доходов

Уровень дохода

Доля дохода, затрачиваемая на транспорт_

Доля затрат на авиаперевозки в затратах на транспорт_

Доля рынка, занятая конкурентами_

Количество услуг авиакомпании в сравнении с конкурентами, работающими на аналогичных

направлениях авиаперевозок_

Инфляция (в процентах)_

Рост покупательной способности (в процентах)_

Цена услуги (билет и допонительное платное обслуживание)_

Цена аналогичной услуги у конкурента_

Себестоимость (возможно разложение по элементам)______

Налоги_

Потери при наличии пустых мест___

Потери от замораживания оборотных средств_

Упущенный доход в случае не удовлетворенного спроса на авиаперевозки_

Затраты на рекламу_

Эффективность рекламы

Схема потока документов в подсистеме ПИР в ДОУ показана на рис. ],

Центральный офнг

ПО для принятия цгшмии

1 I" 1 с В | $ я

и 11 л С 31 I II к!

ПО для принятия решений

Подразделения за границей

с: а. ,3 Ц5 С а

ПО ЛИЛ ярV решений

Подраздел с ння в России

Рис. !: Схема потока документов в подсистеме ДОУ по поддержке принятия решений:

-----документы с исходной информацией; Ч - документы, формируемые а

центральном офисе; - документы формируемые в территориально удаленных

подразделениях.

Задачи управления компанией могут быть классифицированы согласно блок-схеме, показанной на рис. 2.

Рис. 2: Основные классы задач по управлению компанией.

Для формирования оптимального плана продаж в качестве исходной информации разрабатываются прогнозы платежеспособного спроса, представляемые по форме, показанной на рисунке 3.

Представительство , 200 г. Прогноз спроса* тыс. руб.

Каналы продаж Месяцы Прогноз на;

Рис. 3: Прогноз осуществляется по тренду, либо с применением экспертных оценок, либо с применением оптимизационных методов.

По результатам оптимизационного расчета запоняется таблица, показанная на рис.4.

Направление перевозок: Плановый период, от: до

Пассажироперевозки Грузоперевозки

Объем перевозок

Средняя цена

Прибыль

Доля на рынке

(Риск завышения У(Рнек занижения)

Рис. 4: Оптимальные планы пассажироперевозщ и грузоперевозок

Планы разрабатываются в режиме диалога При этом применяются математические оптимизационные методы и агоритмы, предложенные в главе 3, и учитываются все основные факторы, определяющие конъюнктуру в рассматриваемом секторе рынка в течение заданного периода времени В частности, при планировании пассажироперевозок учитываются такие факторы, как доходы основных категорий клиентов, их предпочтения, конкуренция, сравнительное качество обслуживания и др При планировании грузоперевозок учитываются такие факторы, как структура грузооборота, конкуренция, сравнительное качество обслуживания и др

Показатели, представленные в таблице, показанной на рисунке 4, образуют взаимосвязанную систему изменение любого из них ведет к изменению всех остальных В частности, рекомендуемый объем авиаперевозок может быть достигнут только при предлагаемой средней цене Причем именно предлагаемое сочетание объема перевозок и средней цены обеспечивает либо получение максимальной прибыли, либо достижение максимально возможной доли на рынке (в зависимости от тактических и стратегических целей компании в рассматриваемых секторе рынка и промежутке времени)

Показатель л(Риск завышения)/(Риск занижения) позволяет оценить, насколько отступление от рекомендуемых значений показателей в сторону увеличения более рискованно (если отношение л(Риск завышения)/(Риск занижения) больше единицы) или менее рискованно (если этот показатель меньше единицы), чем такое же по величине отступление в сторону уменьшения Этот показатель имеет особенно большое значение в кризисных ситуациях и в случае, если компания в рассматриваемом секторе рынка занимает значительную долю (является олигополистом или монополистом) В этом случае компания имеет возможность влиять на устойчивость рынка и принять меры для его стабилизации

Выбирая лактивную тактику поведения либо пассивную тактику поведения, можно ориентироваться на значение показателя л(Риск завышения)/(Риск занижения) При этом под активной тактикой поведения понимается инициатива в изменениях цен или объемах предлагаемых услуг Если показатель л(Риск завышения)/(Риск занижения) существенно больше единицы, то активность может вызвать такую реакцию клиентов, которая вынудит компанию к новым подобным инициативам, что, в конечном итоге, приведет к быстро возрастающим колебаниям При этом рынок идет в разнос и не исключен обвал Если же показатель л(Риск завышения)/(Риск занижения) существенно меньше единицы, то активность может быть не только полезной, но и необходимой для увеличения прибыли или доли на рынке (сохранения статус-кво или минимизации потерь)

При наличии подсистемы ППР в ДОУ имеется возможность в режиме диалога строить прогностические зависимости прибыли и объемов от намечаемой цены Характерный пример зависимости прибыли от цены показан на рисунке 5

Рис. 5: Зависимость прибыли от цены на направлении А (Х....... ) , где доля

компании составляет 15% и на направлении Б (-), где

доля компании составляет 85% при пассажироперевозках, тыс. руб.

На рисунке 6 в общей системе координат совмещены зависимости объема продаж и прибыли от цены.

10000 еооо 6000 4000 2000 о

<ь A J ^ # ^ ^ А

ЧЧОбъем продаж-- Прибыль

Рис. 6: Зависимости объема продаж и прибыли от цены

Предметная область включает набор объектов, каждый из которых имесг структуру, показанную на рис. 7.

Рис. 7: Структура объекта

Объект, свойство и признак могут иметь собственное индивидуальное название При этом, признак может быть названием или списком названий (ссыками на названия) других объектов

Каждый объект может иметь индивидуальное число свойств, а каждое свойство - индивидуальное число признаков Признак может иметь только конкретный вид значения, иначе говоря, быть цифрой, текстом, рисунком и т д

Предметная область необходима для

- исключения дублирования передаваемой информации,

- обеспечения возможности централизованного хранения информации в реляционной базе данных (при этом выборка может быть сделана для любого набора объектов, свойств, или признаков),

- автоматизированного анализа информации (в частности с применением методов 1111),

- автоматизированного формирования документов (если объект содержит обращение к другим объектам, то информация, содержащаяся в этих объектах может автоматически запоняться как для входных, так и для выходных документов),

- разработки процедур автоматического извлечения исходной информации из БД, а также для записи результатов оптимизационных расчетов в БД

В диссертации приведены объекты предметной области, обеспечивающие работу подсистемы ППР в ДОУ для предприятия, предоставляющего услуги авиаперевозок

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1 Тылинский А Н Применение инструментальной системы лDecision в документационном обеспечении управления// В сб трудов Международной НТК Информатизация и глобализация экономических процессов в XXI веке теория и практика, М ВЗФЭИ, 2006 - 0,5 п л

2 Тылинский А Н Обобщенная математическая модель маркетинговых исследований// Журнал Современное управление, №12, 2006 - 0,7 п л (рекомендован ВАК)

3 Тылинский А Н Интеграции в ДОУ оптимизационных методов поддержки принятия управленческих решений// В сб трудов XIII Международной НПК Документация в информационном обществе современная технология документооборота, М ВНИИДАД, 2006 - 0,4 п л

Отпечатано в Типографии Группа МФЦ Тираж 100 экз Заказ № 15/35-2

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Тылинский, Александр Николаевич

Введение

Глава 1. Проблемы использования современных программных 11 средств в автоматизированной системы делопроизводства

1.1. Особенности организации ДОУ на базе системы Lotus 12 Notes/Domino

1.2. Базы данных в ДОУ

1.3. Системы искусственного интелекта в ДОУ 40 Выводы

Глава 2. Проблемы интеграции информационных технологий в

2.1. Принципы организации функционирования автоматизированной системы делопроизводства

2.2. Интеграция автоматизированной системы делопроизводства и оптимизационных компьютерных технологий

2.3. Анализ возможных интеграционных платформ для 86 поддержки принятия решений в ДОУ

Глава 3. Экономико-математическая модель и агоритмы 97 оптимизации маркетингового планирования

3.1. Математическая модель оптимального маркетингового 97 планирования

3.2. Содержательное описание соотношений модели

3.3. Аналитические методы решения задачи

3.4. Универсальный агоритм оптимизации 112 Выводы

Глава 4 Применение оптимизационных информационных 115 технологий поддержки принятия решений в ОАО Аэрофлот

4.1. Структура исходной информации, источники информации и 115 способы сбора данных

4.2. Рабочие места и ситуационная комната 117 Выводы 127 Выводы и результаты исследования 128 Литература

Диссертация: введение по экономике, на тему "Оптимизационные технологии поддержки принятия решений на базе информационного обеспечения управления"

Актуальность темы исследования. Информационное (документационное) обеспечение управления к настоящему времени превратилось в область деятельности, которая обеспечена достаточно эффективными техническими и программными специализированными средствами. Электронный документооборот переживает период быстрого роста во всем мире. По данным журнала Профиль1 сегодня все крупные и средние предприятия в мире имеют системы с функциями электронного документооборота. Автоматизация документационного обеспечения управления (ДОУ) обеспечена за границей более чем на 70-80%. В российской финансовой отрасли - более, чем на 50%, в остальных отраслях Ч не более 20%.

В частности, документо - ориентированные программные комплексы, например, Lotus Notes/Domino, обеспечивают колективную работу с документами в сетевой среде. При этом, поностью обеспечивается полный жизненный цикл документа, начиная с его создания и заканчивая списанием в архив. Совместимая с Lotus Notes/Domino реляционная база данных (БД) (например, DB2 или Orakl) позволяет автоматизировать подготовку документов и их анализ.

Сказанное, разумеется, не означает, что все технические, программные и методические проблемы ДОУ исчерпаны. В настоящее время особенно актуальной становится проблема интеграции в ДОУ оптимизационных методов поддержки принятия решений (111 IP). Экономическая эффективность автоматизации ДОУ достигается именно при применении оптимизационных методов принятия решений. Размер экономического эффекта существенно зависит от конкретных особенностей предприятия,

- Энциклопедия автоматизации делопроизводства и документооборота. М.: НТЦ ИРМ, 2004.

- ЕВФРАТ-Документооборот, Cognitive Technologies Ltd.

- лi-Комплекс, М.: ПО Комплектсервис, 2004.

- А. Давыдов. Основной спрос на документооборот в России еще впереди. М.: Профиль, июнь 2004.

- М. Сорочин. Выбор системы документооборота. М.: СЮ, 2003. применяемой системы автоматизации ДОУ и методов оптимизации. По данным литературных источников экономический эффект может достигать л

3%, а в некоторых случаях и 11% процентов от прибыли.

Вместе с тем применение математических методов оптимизации до настоящего времени остается задачей, в значительной мере обособленной от ДОУ. Как правило, для применения математических методов оптимизации необходима разработка соответствующих экономико-математических моделей, сбор и анализ данных, привлечение высококвалифицированных специалистов. Применение оптимизационных методов или систем искусственного интелекта оказывается, как правило, разовым или, в лучшем случае, эпизодическим.

Такое положение дел имеет ряд объективных причин, в частности, оно порождается специфическими трудностями, связанными с необходимостью применения сложной математики и специального программного обеспечения.

Это положение существенно изменяется в связи с разработкой современных оптимизационных компьютерных технологий (ОКТ). Важное значение имеет возможность с применением современных инструментальных средств исследовать равновесие на рынках, решать маркетинговые задачи, снижать исходную неопределенность за счет оптимизации, учитывать логические связи. Это открывает принципиально новые возможности для создания в рамках ДОУ удобных для управленческого персонала подсистем 111 LP, которыми может активно пользоваться персонал, не владеющий математической или иной специальной подготовкой. При этом ППР в ДОУ может использоваться для анализа информации, прогнозирования, исследования сценариев, подготовки справочных материалов и проектов решений.

Подсистема ППР в ДОУ, основанная на применении ОКТ способна снабдить руководство компании информацией, которая, с одной стороны,

2 Там же может иметь определяющее значение для принимаемых решений и, которую, с другой стороны, принципиально невозможно получить каким-либо иным способом. Это касается всех уровней управления в производственной, финансовой и экономической областях, как в штатных, так и в кризисных ситуациях.

В целом, таким образом, проблема создания подсистем ППР в ДОУ носит комплексный характер, требует учета специфических особенностей предприятия или организации. Тем не менее, несмотря на трудоемкость, данный подход экономически оправдан, причем не только на крупных предприятиях с распределенной структурой, но так же на средних и даже малых предприятиях. Создание в рамках ДОУ подсистем ППР способно поднять эффективность управления на качественно новый уровень.

Все названные проблемы применения методов ППР в ДОУ, с одной стороны, имеют важное практическое и теоретическое значение но, с другой стороны, до настоящего времени остаются недостаточно разработанными, чем и определяется актуальность темы диссертационного исследования.

Целью диссертационного исследования является разработка методического и математического обеспечения поддержки принятия решений в системе ДОУ на базе оптимизационных технологий.

Для достижения указанной цели в диссертации были поставлены и решены следующие задачи:

1. Сформулированы научно-методические проблемы создания подсистем ППР в ДОУ крупных компаний.

2. Разработана обобщенная экономико-математическая модель маркетингового планирования.

3. Разработаны аналитические методы решения экономико-математической модели маркетингового планирования.

4. Разработан универсальный агоритм поиска решения экономико-математической модели маркетингового планирования.

5. Определены источники информации и формы представления исходной информации, формы и графики выходной информации.

6. Определены инструментальные средства для ППР в ДОУ и разработаны способы интерпретации результатов оптимизационных расчетов.

7. Выпонены практические расчеты и получен экономический эффект.

Решение этих задач обеспечивает возможность проводить анализ рынка, маркетинговое планирование объемов предоставляемых услуг и цен на них, а также прогнозировать конъюнктуру.

Объектом исследования является государственные и коммерческие предприятия, поставляющей на рынок товары или услуги.

Предметом исследования модели и методы, обеспечивающие организацию оптимизационных технологий поддержки принятия управленческих решений.

Методология исследования. Теоретическую и методологическую базу исследования составляет системный подход к моделированию сложных социально-экономических систем, основу которого составили ключевые положения микроэкономики, кибернетики, общей теории систем экономико-математического моделирования.

В ходе проведения исследований использовались труды отечественных и зарубежных ученых в области ДОУ. При решении конкретных задач были использованы научные работы в области теории вероятностей, математической статистики, статистической оптимизации, искусственного интелекта.

Диссертационная работа по своему содержанию соответствует Паспорту специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики пункты 1.4 и 2.3.

Научную новизну содержат следующие положения.

1. Сформулированы научно-методические проблемы создания подсистем ППР в ДОУ в крупных компаниях, использование которых позволяет формализовать процесс поддержки принятия управленческих решений;

2. Проведен анализ программных платформ по организации ДОУ, с целью интеграции документооборота предприятия с оптимизационными технологиями принятия решений.

3. Разработана обобщенная экономико-математическая модель маркетингового планирования, базирующаяся на принципе равновесия на товарном рынке или рынке услуг. С помощью этой модели можно осуществлять прогнозирование платежеспособного спроса, ожидаемых объемов продаж и цен. Модель учитывает основные факторы и показатели, определяющие конъюнктуру рынка, а так же основные внутренние условия работы фирмы и стимулы, определяющие ее поведение на рынке.

4. Разработан универсальный агоритм поиска решения экономико-математической модели маркетингового планирования, который позволяет приближенно находить решение среди реализаций FACTgood, получаемых в статистических испытаниях с помощью соответствующих имитационных моделей и без каких-либо аналитических аппроксимаций.

5. Выведена формула аналитического агоритма при допущениях, издержек Z1 и Z2 являются линейными, с помощью которой можно получать оптимальные решения исходной задачи.

6. Проведен анализ источников информации и формы представления исходной информации, формы и графики выходной информации, а также аналитические расчеты, которые интересуют руководство предприятия.

7. На основе экспериментальных расчетов по формированию маркетингового плана предприятия показана применимость и экономическая эффективность предложенной технологии поддержки принятия решений на базе ДОУ.

Практическая ценность работы заключается в том, что основные положения, выводы и рекомендации диссертации ориентированы на широкое применение математических и инструментальных программных средств для создания подсистем 111 IP в ДОУ.

Проведенные исследования и полученные результаты составляют теоретическую и практическую основу экономико-математического моделирования при решении задач маркетингового планирования в режиме диалога на рабочих местах и в ситуационных комнатах. Разработанная модель, аналитические методы и агоритмы оптимизации направлены на решение практической задачи - повышения эффективности управления предприятием. Результаты исследований доведены до конкретных методик, агоритмов и рекомендаций.

Основные результаты исследования, имеющие практическое значение -это инструментальные средства, реализующие комплексные методики решения задач маркетингового планирования в рамках ДОУ.

Апробация и внедрение результатов исследования.

Проведенные в диссертации исследования непосредственно связаны с реализацией Федеральных целевой программы Электронная Россия, а также планами научно-исследовательских работ ВНИИПВТИ по региональной информатизации.

Для компании ОАО Аэрофлот, на базе разработанной автором макета программной системы, которая выпонялась в рамках Договора № 28/4.1/2005 от 17 июля 2005 г. и Договора № 01/03-03 от 29 марта 2007 г., проводились экспериментальные исследования для маркетингового планирования объемов продаж и цен на авиаперевозки. В частности, в работе компании ОАО Аэрофлот был использован экспериментальный участок подсистемы поддержки принятия решений (111IP) в системе электронного документооборота. Подсистема 111 IP в ДОУ использовалась для планирования объемов авиаперевозок на направлении Москва-Сеул в режиме советчика, а так же для оптимизации цен. Иначе говоря, рекомендации, полученные от подсистемы, проверялись специалистами, сравнивались с рекомендациями, полученными традиционными методами и, в случае их эффективности, были рекомендованы для принятия.

Результаты подтвердили работоспособность подсистемы и ее экономическую эффективность.

Теоретические и практические результаты диссертации были использованы при чтении курса Информационные технологии управления для студентов факультета Информатики Российского государственного гуманитарного университета.

Основные положения диссертации докладывались и получили одобрение на следующих конференциях и семинарах: Международной НТК Информатизация и глобализация экономических процессов в XXI веке: теория и практика(Москва, ВЗФЭИ, 2006); XIII Международной НПК Документация в информационном обществе: современная технология документооборота (Москва, ВНИИДАД, 2006), а также кафедре Автоматизированной обработки экономической информации ВЗФЭИ и кафедре Математических методов обработки информации РГГУ.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 3 научных работы (авторский объём 1,6 п. л.).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения, содержащего акт о внедрении. Общий объем диссертационной работы 130 страниц, содержащих машинописный текст, 15 рисунков и 22 таблицы.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Тылинский, Александр Николаевич

Выводы и результаты исследования

1. На основе анализа систем ДОУ в крупных компаниях, программного обеспечения распределенных систем документооборота, современных оптимизационных компьютерных технологий принятия решений сформулированы научно-методические проблемы создания подсистем ППР в ДОУ.

2. Разработана обобщенная экономико-математическая модель маркетингового планирования.

3. Разработаны аналитические методы решения экономико-математической модели маркетингового планирования.

4. Разработан универсальный агоритм поиска решения экономико-математической модели маркетингового планирования.

5. Определены источники информации и формы представления исходной информации, формы и графики выходной информации.

6. Определены инструментальные средства для ППР в ДОУ и разработаны способы интерпретации результатов оптимизационных расчетов.

7. Разработана предметная область для подсистем ППР в ДОУ предприятий, предоставляющих услуги иавиаперевозок.

8. Выпонены практические расчеты и получен экономический эффект.

9. Основные положения, выводы и рекомендации диссертации ориентированы на создание подсистем ППР в ДОУ.

10. Проведенные исследования и полученные результаты могут составить основу решения задач маркетингового планирования в режиме диалога с подсистемами ППР в ДОУ на рабочих местах и в ситуационных комнатах.

11. Практическое использование предложенных подходов может принести предприятиям, предоставляющим услуги авиаперевозок прибыль в размере от 5 до 15% объема авиаперевозок.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Тылинский, Александр Николаевич, Москва

1. Левин Р., Дранг Д., Эдельсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интелекта и экспертных систем с илюстрациями на бейсике. М.: Финансы и статистика, 1991.

2. Энциклопедия автоматизации делопроизводства и документооборота. М.: НТЦИРМ, 2004.3. ЕВФРАТ-Документооборот, Cognitive Technologies Ltd.4. лi-Комплекс, М.: ПО Комплектсервис, 2004.

3. А. Давыдов. Основной спрос на документооборот в России еще впереди. М.: Профиль, июнь 2004.

4. М. Сорочин. Выбор системы документооборота. М.: СЮ, 2003.

5. Семенов М.И., Трубилин И.Т., Лойко В.И., Барановская Т.П. Автоматизированные информационные технологии в экономике. М.: Финансы и статистика, 2002.

6. Ивахненко А.Г., Зайченко Ю.П., Димитров В.Д. Принятие решений на основе самоорганизации. М.: Советское радио, 1976.

7. Эндрю А. Искусственный интелект. М.: Мир, 1985.10100 программ для бизнеса. М: ХАМТЕК ПАБЛИШЕР, 1997.

8. И.Орлов А.И. Современный этап развития теории экспертных оценок Ссыка на домен более не работаетp>

9. Программирование игр искусственного интелекта на примерах: Programming Game AI by Example by Mat Buckland.13 .Ссыка на домен более не работаетdefin.html14.Ссыка на домен более не работаетai/

10. Российский НИИ Искусственного Интелекта Ссыка на домен более не работает

11. Нейролингвистическа, документация, искусственный интелект (artificial intelligence) Ссыка на домен более не работаетALhtm Искусственный интелект -ITnews

12. Искусственный интелект (artificial intelligence) Ссыка на домен более не работаетindex.htm (всего 31).

13. Кумок С.И. (ред.) Автоматизация банковской деятельности/Со ст. АОЗТ "Московское финансовое объединение"; Под. общ. ред., 1994.

14. Рожнов Д.С., Либерман В.Б., Умнова Э.А. и др. Автоматизированные системы обработки учетно-аналитической информации. М.: Финансы и статистика, 1992.

15. Блэк Ю. Сети ЭВМ. Протоколы, стандарты, интерфейсы. М.: Мир, 1990.

16. Брага В.В. Компьютеризация бухгатерского учета: Учеб. пособие для вузов/ВЗФЭИ. М.: АО "Финстатинформ", 1996.

17. Вентцелъ Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология, М.: Наука, 1980.

18. Возможности универсальных бухгатерских программ. М: Экономика и жизнь. 1997.-№12.

19. Червинская К.Р., Гаврилова Т.А. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992.

20. Дейт К. Руководство по реляционной СУБД DB-2/Пер с англ. и предисл. М.Р. Когаловского. М: Финансы и статистика, 1988.s !

21. Дубова Я. Управление распределенной корпорацией в версии С А -Unicenter TNG//Computerworld Россия. 1997. - № 14.

22. Дика В.В. (ред.) Информационные системы в экономике. М.: Финансы и статистика, 1996.

23. Инфософт от бухгатерского учета к корпоративным системам. М: Бухгатерский учет. - 1996. - №9.

24. Мишеин А.И. Теория экономических информационных систем. М: Финансы и статистика, 1993.

25. Каган Б.М. Электронные вычислительные машины и системы. М: Энергоатомиздат, 1991.

26. Ключко В.И. Кодирование информации. Курс лекций. Краснодар, КубГТУ, 1998.

27. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статистические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика. 1997.

28. Гольдстайн Б., Поппель Г. Информационная технология милионные прибыли. М.: Экономика, 1990.

29. Компьютерные технологии обработки информации/Под ред. СВ. Назарова. М.; Финансы и статистика, 1995.35.0зкарахан Э. Машины баз данных и управление базами данных/Пер, с англ. М.: Мир, 1989.

30. Короткий С. ТУРБО БУХГАТЕР бухгатерия будущего//РС WEEK.-1997. -№4

31. Нанс Б. Компьютерные сети. М.: БИНОМ, 1996.

32. Уэно X., Кояма Т., Окамото Т. и др Представление и использование знаний. Пер. с яп. М.: Мир, 1989.

33. Майоров С.А., Новиков Г.И., Алиев Т.И. и др. Основы теории вычислительных систем. М.: Высшая школа, 1987.

34. Программные продукты БЭСТ. М: Экономика и жизнь, 1997, №7.

35. Чистов В.В., Самохвалов Э.Н., Ревунков Г.И. Базы и банки данных и знаний. М.: Высшая школа, 1992.

36. Свириденко С.С. Современные информационные технологии. М: Радио и связь, 1989.

37. Горев А., Ахаян Р., Макашарипов С. Эффективная работа с СУБД. СПб.: Питер, 1997.

38. Якубайтис Э.А. Информационные сети и системы. М: Финансы и статистика, 1996.

39. Microsoft Corporation. Компьютерные сети. Пер, с англ. М: Издательский отдел "Русская редакция" ТОО "Channel Trading Ltd.", 1997.

40. Смирнов А.Д. Архитектура вычислительных систем. М: Наука, 1990.

41. Яковлев С.А., Советов Б.Я. Построение сетей интегрального обслуживания. Д.: Машиностроение, 1990.

42. Попов Э.В., Поспелова Д.А. (ред.). Справочник по искусственному интелекту. В 3-х т. М.: Радио и связь, 1990.

43. Шварцман Б. Об организации бухгатерских программ. М: Экономика и жизнь. 1997. №14.

44. Финансовое моделирование в программе Project Expert. М: Экономика и жизнь, 1997. №14.

45. Шварц М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ: В 2-х ч. Пер. с англ. М.: Наука, 1992.

46. Шуремов ЕЛ. Феномен "1С". М: Бухгатерский учет, 1996. № 8.

47. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. Пер, с англ. М: Изд-во иностранной литературы, 1963.

48. Шикин Е.В., Боресков А.В., Зайцев А.А. Начала компьютерной графики. М.: Диалог МИФИ, 1993.

49. Проведение работ по документационному обеспечению управления деятельностью представительств ОАО Аэрофлот и совершенствованию системы их отчетности. Отчет. М. ВНИИ ПВТИ, М: 2004.

50. Лихтенштейн В.Е. Дискретность и случайность в экономико-математических моделях. М.: Наука, 1998.

51. Лихтенштейн В.Е., Павлов В.И. Экономико-математические моделирование. М.: ПРИОР, 2001.

52. Тылинский А.Н. Применение инструментальной системы лDecision в документационном обеспечении управления// В сб. трудов Международной НТК Информатизация и глобализация экономических процессов в XXI веке: теория и практика, М.: ВЗФЭИ, 2006 0,5 п.л.

53. Тылинский А.Н. Обобщенная математическая модель маркетинговых исследований// Журнал Современное управление, №12, 2006 0,7 п.л. (рекомендован ВАК).

54. Тылинский А.Н. Интеграции в ДОУ оптимизационных методов поддержки принятия управленческий решений// В Сб. трудов XIII Международной НПК Документация в информационном обществе: современная технология документооборота, М.: ВНИИДАД, 2006 0,4 п.л.

Похожие диссертации