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

Разработка многоагентной системы для поддержки принятия решений в экономике и управлении тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Таранников, Никита Александрович
Место защиты Вогоград
Год 2007
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Разработка многоагентной системы для поддержки принятия решений в экономике и управлении"

На правахрукописи

0305ЭТ45

Таранников Никита Александрович

РАЗРАБОТКА МНОГОАГЕНТНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ПОД ДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ЭКОНОМИКЕ И УПРАВЛЕНИИ

08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

1 7 МАЙ 2007

Вогоград - 2007

003059745

Работа выпонена в ГОУ ВПО Вогоградский государственный технический университет

Научный руководитель доктор технических наук

профессор Андрейчиков Александр Валентинович

Официальные оппоненты доктор экономических наук

профессор Барановская Татьяна Петровна кандидат экономических наук доцент Макарова Елена Анатольевна

Ведущая организация Саратовский государственный

социально-экономический университет

Защита состоится л26 мая 2007 года в 11 часов 30 мин на заседании диссертационного совета КМ 212 028 03 при Вогоградском государственном техническом университете по адресу 400131, г Вогоград, проспект Ленина, 28, ауд 209

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Вогоградского государственного технического университета

Автореферат разослан л25 апреля 2007 года

Ученый секретарь

диссертационного совета Попкова Е Г

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Современные рыночные отношения требуют постоянного улучшения качества продукции и снижения ее стоимости в быстроменяющихся условиях В связи с этим, компаниям приходится изменять свой привычный образ и вводить новые стратегические цели и средства Для разработки новых направлений деятельности привлекаются сторонние специалисты-маркетологи, специалисты по реинженирингу бизнес-процессов и др Каждый из таких специалистов пользуется собственными инструментарием при разработке проектов В результате остро встает проблема оценки качества проектов Для их оценки привлекаются эксперты, специализирующиеся в различных проблемных областях Управление этими процессами осуществляется с помощью компьютерных систем поддержки принятия решений (СППР) Широкое использование СППР в экономике и менеджменте сдерживается в настоящее время по следующим причинам во-первых, предприятиям слишком дорого иметь в штате несколько квалифицированных программистов, во-вторых, сторонним программистам требуется мною времени для понимания проблемной области, и они, как правило, недостаточно быстро реагируют на изменения в бизнес-процессах, в-третьих, допонительные трудности создает привлечение к процессу принятия решений специалистов, территориально удаленных от предприятия или от аналитического центра, где принимается окончательное решение

Вследствие этого возникает актуальная проблема предоставления предприятиям и аналитическим центрам инструментария для проведения качественной оценки сложных решений и проектов, основанного на много-агентной технологии и обеспечивающего интелектуальную поддержку системы управления

Степень разработанности проблемы. В числе пионерских достижений в области моделирования агентов и колективов агентов можно назвать результаты Н А Амосова, М М Бонгарда, В А Лефевра, Э В Попова, Д А Поспелов, В Л Стефанюка, В Б Тарасова, В Л Цетлина и других видных советских и российских ученых

Многие идеи синергетического тока, представления об агентах, мно-гоагентных системах, механизмов их взаимодействия, поведения и эволюции тесно связаны с работами знаменитых отечественных философов А А Богданова, Н О Лоского, П С Флоренского, физиолога П К Анахина, психологов В М Бехтерева, Л С Выготского, А Н Леонтьева, лингвиста Ю М Лотмана

Предшественниками исследований по искусственной жизни были выдающиеся ученые в области математики и кибернетики А Н. Комогоров и А А Ляпунов

Разработкой многокритериальных методов принятия экономических решений занимались известные зарубежные ученые Р Белман, Л Заде, Р Л Кини, О Моргенштерн, Дж Фон Нейман, Э Парето, X Райфа, Б Руа, Т Саати, А Сало, П Фишберн, Р Хамалайнен и др

Среди российских ученых значительный вклад в исследование данной проблемы внесли НМ Абдикиев, А В Андрейчиков, ОН Андрейчикова, Т П Барановская, Л С Беляев, А Н Борисов, Е П Бочаров, А А Емельянов, О А Крумберг, О И Ларичев, Е М Мошкович, А О Недосекин, Д А Поспелов, А В Смирнов, Н Г Ярушкина и другие

В то же время, проблема многокритериального выбора рациональных инвестиционных решений и создания инструментальных средств для построения нечетких моделей требуют своего дальнейшего разрешения

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка многоагентной системы для поддержки процессов принятия решений в экономике и управлении

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- проанализировать существующие подходы, методы и программные средства, используемые в настоящее время для построения многоагентных систем,

- проанализировать и обосновать целесообразность использования в качестве математического ядра разрабатываемой многоагентной системы методы анализа иерархий и аналитических сетей,

- определить для системы поддержки принятия решений типы агентов и их основные функции,

- разработать интелектуальную многоагентную систему для поддержки процессов принятия решений в экономике и управлении,

- разработать иерархическую и сетевую модели для принятия сложных экономических решений, предполагающие сбор информации от многих разнопрофильных экспертов,

- провести апробацию разработанной многоагентной системы на примере анализа ситуации о вступлении России во Всемирную торговую организацию (ВТО)

Объектом исследования являются предприятия и аналитические центры, исследующие сложные экономические и организационные системы с целью выработки обоснованных рациональных решений

Предметом исследования являются сложные плохо формализуемые экономические процессы, связанные с многофакторным принятием решений, которые требуют привлечения большого числа экспертов из различных предметных областей

Методологической и теоретической основой диссертации послужили труды российских и зарубежных ученых - специалистов по проблемам интелектуальных многоагентных систем и многокритериального принятия решений Для решения поставленных задач использовались методы проектирования интелектуальных многоагентных систем, многокритериальные методы теории принятия решений

Основные положения диссертации, выносимые на защиту 1) Структура агентов, входящих в состав многоагентной системы подразумевает наличие руководителя, группы экспертов и аналитика (функции которого может испонять руководитель) Они выпоняют следующие функции руководитель формирует набор показателей (критериев), которые будут использоваться для оценки проектов (решений), подбирает состав группы экспертов, составляет персональный календарь, в соответствии с которым эксперты выпоняют свои задания, каждый эксперт работает по индивидуальному сценарию, предложенному руководителем, аналитик высказывает свое мнение о результатах проведенной экспертами работы

2) Агоритм разработанной многоагентной системы поддержки процессов принятия экономических решений включает следующие основные шаги построение сетевой структуры и бинарной матрицы влияний В = {Ьу}, определение приоритетов элементов кластеров, построение на основании вычисленных векторов приоритетов суперматрицы определение приоритетов кластеров, сравнение кластеров и их элементов либо относительно единственной заданной цели, либо по множеству элементов специальной контролирующей иерархии, которая детализирует главную цель, приведение суперматрицы к стохастическому виду путем умножения приоритетов элементов кластеров на приоритеты самих кластеров, анализ структуры суперматрицы и выбор способа вычисления предельных приоритетов влияния и абсолютных приоритетов в системе, вычисление результирующих векторов приоритетов в соответствии с выбранным способом

3) Агоритм взаимодействия агентов в многокритериальной системе для ранжирования факторов и альтернатив, характеризующих исследуемую экономическую систему, представленную иерархией или аналитической сетью, имеет следующий вид Для координации работы колектива экспертов используется двухуровневый механизм согласования Каждый из экспертов представлен агентом, в задачу которого входит оценка предлагаемых руководителем альтернатив по заданному набору показателей качества С помощью редактора знаний руководитель формирует задания экспертам и проводит анализ полученной от них информации Задача координации поведения агентов возложена на агента-координатора Результатом работы системы являются согласованные экспертные оценки, на основании которых производится многокритериальное ранжирование альтернатив

4) Метод анализа иерархий позволяет выявить локальные приоритеты альтернатив для различных акторов, влияющих на принятие решения и глобальный вектор приоритетов, определяющий наиболее перспективную альтернативу При этом имеется возможность получить и проанализировать положительные и отрицательные аспекты возможных альтернативных решений, получаемые с использованием различных мультипликативных и аддитивных способов обобщения приоритетов

5) Прогнозные оценки наиболее благоприятных сроков вступления России в ВТО на основании проведенного математического моделирования

получены результаты, показывающие о целесообразности вступления России во Всемирную торговую организацию в период с 2008 по 2013 годы

Научная новизна работы:

- разработана многоагентная система поддержки процессов принятия экономических решений, математическое ядро которой составляют многокритериальные методы анализа иерархий и аналитических сетей, позволяющая обрабатывать информацию, поступающую от многих территориально удаленных экспертов,

- разработана структура и функции агентов, которые обеспечивают обработку информации для принятия экономических решений,

- разработан агоритм взаимодействия агентов, позволяющий ранжировать факторы и альтернативы исследуемой экономической системы, представленной иерархической или сетевой моделями,

- разработаны варианты иерархической и сетевой моделей, описывающих проблемы, направленные на исследование целесообразности и наиболее благ оприятных для России сроков вступления в ВТО

Теоретическая и практическая значимость работы.

Теоретическая значимость работы состоит в разработке новых подходов по созданию интелектуальных многоагентных систем для поддержки процессов многокритериального принятия решений в экономике и управлении

Практическая значимость работы состоит в создании конкретного варианта инструментального средства, выпоненного в виде многоагентной системы поддержки принятия решений, математическое ядро которой создано на основе методов анализа иерархий и аналитических сетей

Апробация результатов исследования Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на научных конференциях Вогоградского государственного технического университета в 2005, 2006 и 2007 г г По теме диссертации опубликовано 5 работ, общим объемом 8,0 печатных листов, (в том числе 6,4 п л авторских) Исследование проводилось в рамках проектов РФФИ № 04-07-96502 Разработка системы, основанной на знаниях, для принятия стратегических социально-экономических, технологи-

ческих и политических решений в условиях неопределенности и РГНФ № 05-02-20201

Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, общих выводов по работе и библиографического списка литературы

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении сформирована цель диссертационной работы, обоснована актуальность темы исследования, ее научная новизна, теоретическая и практическая значимость работы

Первая глава диссертационной работы посвящена анализу теории, методов и инструментальных средств многоагентных систем многокритериального принятия решений

Рассмотрены исторические вехи в развитии агентно-ориентированного подхода и основы теории агентов Приведены классификация агентов, интерпретации искусственных агентов и их архитектура Дан обзор принципов разработки программного обеспечения и главные направления развития многоагентных систем

Для реализации многоаген гной системы поддержи процессов принятия решений в экономике и управлении проанализированы различные подходы математической теории принятия решений В частности, приведен анализ лексикографических методов, аксиоматических методов многокритериальной теории полезности, методов сравнения многомерных альтернатив (методы доминирования, компенсации, порогов несравнимости), методов построения обобщенного критерия, вербальных методов, методов теории нечетких множеств

Приведен анализ задач и методов принятия колективных решений Проблемы, возникающие при решении такого рода задач разделены на следующие группы задачи колективного бесконфликтного выбора, задачи группового выбора, задачи и методы кооперации (распределение затрат и прибыли), динамические задачи колективного выбора в конфликтных си-

туациях, задачи о назначениях, задачи формирования колективного поведения

Анализ работы в области многоагентных систем и методов теории принятия решений позволил сделать вывод о целесообразности развития сетевых технологий для моделирования поведения виртуального лица, принимающего решение в колективе других виртуальных агентов Решение задачи координации колективного поведения основано на следующих принципах 1 -отказ от поиска оптимального решения в пользу хорошего, 2 - использование самоорганизации в качестве механизма формирования колективного поведения, 3 - рандомизация, 4 - рефлексивное управление. Применение многоагентных технологий очень перспективно в задачах распределенного управления, планирования, проектирования сложных экономических систем, а также в задачах распределения ресурсов между агентами В качестве математических методов теории принятия решений в разработанной многоагентной системе предложено использовать многокритериальные методы анализа иерархий и аналитических сетей

Вторая глава диссертации посвящена разработке многоагентной системы для поддержки процессов принятия решений в экономике и управлении, основанной на многокритериальных методах анализа иерархий и аналитических сетей

В виду возрастания сложности оцениваемых решений и территориальной удаленности специалистов от предприятий, для которых выпоняется оценка, остро встает проблема коммуникации экспертов Технология многоагентных систем позволяет осуществить такую коммуникацию Под агентом здесь понимается система, существующая в некоторой среде, от которой она получает данные о событиях, происходящих в среде, интерпретирует их и испоняет команды, воздействующие на среду

Для обеспечения одновременной работы нескольких территориально удаленных пользователей над одним или несколькими проектами в разработанной многоагентной системе разработаны механизмы поддержки распределенной многопользовательской среды, обеспечивающей функции информационного обмена, своевременного информирования руководителя об из-

менениях в индивидуальных предпочтениях экспертов, передача удаленным экспертам обновленной информации Организация работы в распределенной среде приведена на рис. 1

Рис 1 - Организация работы в распределенной среде Источник авторский

Структура разработанной мультиагентной системы принятия решений приведена на рисунке 2

Общая схема принятия решений включает следующие этапы спецификация требований, генерация решений, оценка альтернатив, выбор эффективного решения

Оценку решений проводит рабочая группа, которая состоит из руководителя, аналитика и экспертов Функции между участниками рабочей группы распределяются следующим образом Руководитель формирует набор показателей (критериев), которые будут использоваться для оценки проектов (решений), подбирает состав группы экспертов, составляет персональный календарь, в соответствии с которым эксперты выпоняют свои задания Каждый эксперт работает по индивидуальному сценарию, предложенному руководителем Аналитик, функции которого может выпонять руководитель, высказывает свое мнение о результатах проведенной экспертами работы

Для поддержки группового процесса принятия решений используется программная реализация методов анализа иерархий и аналитических сетей, где реализованы следующие основные процедуры формирование и согласование иерархической или сетевой структуры показателей, оценка и согласование качественных показателей проекта, оценка и согласование важности показателей, ранжирование альтернативных решений и согласование результатов

В решении перечисленных задач участвует множество экспертов, поэтому, на каждом этапе предусмотрены процедуры согласования их мнений

Ядром мультиагентной системы является менеджер знаний, использующий три внешних компонента информационную модель проблемной области в виде упорядоченного набора показателей качества решений, средства технической и программной поддержки, множество типов пользователей (руководитель, координатор, эксперт, аналитик)

Для координации работы колектива экспертов используется двухуровневый механизм согласования Каждый из экспертов представлен агентом, в задачу которого входит оценка предлагаемых руководителем альтернатив по заданному набору показателей качества С помощью редактора знаний руководитель формирует задания экспертам и проводит анализ полученной от них информации Задача координации поведения агентов возложена на агента-координатора Результатом работы системы являются согласованные экспертные оценки, на основании которых производится многокритериальное ранжирование альтернатив Основные функции агентов в системе Агент-руководитель

- предоставляет набор процедур для облегчения работы руководителя в распределенной системе,

- вычисляет конечный результат на основании данных, полученных от других агентов,

Рис 2 - Обобщенная структура мультиагентной системы принятия решений

- отслеживает согласованность решения, вырабатываемого группой,

- предоставляет средства визуализации результатов работы,

- подготавливает сообщения агенту-координатору,

- выпоняет почтовые функции в распределенной среде Агент-координатор

- обеспечивает выпонение пошагового агоритма принятия решения,

- поддерживает целостность баз данных системы на групповом уровне и вносит в них необходимые изменения,

- подготавливает диалоговые формы для информационного обмена через Интернет

Агент-эксперт

- поддерживает выпонение текущего шага задания,

- готовит сообщение агенту-координатору,

- поддерживает целостность локальных баз данных,

- выпоняет почтовые функции в распределенной среде

Работа агентов осуществляется следующим образом Руководитель формирует задания, оперируя справочниками, содержащими знания об экспертах, показателях качества и решениях, требующих рассмотрения Далее

задание в виде входного сообщения поступает агенту-координатору, определяющему состав изменений, которые необходимо сделать в базах данных на локальном уровне Координатор с помощью предоставленного ему набора функций готовит информацию для всех агентов-экспертов рабочей группы Агенты-эксперты выпоняют задания, предназначенные для своих пользователей, анализируя поступившие от координатора сообщения, и отсылают ему ответные сообщения

Агент-координатор собирает сообщения о готовности выпоненных заданий от всех членов группы При выпонении всего пакета заданий его состояние изменяется, и посылается сообщение агенту руководителя

Руководитель может выпонять проверку согласованности экспертных суждений либо на основе вычислений, либо с помощью логического анализа предоставленной ему информации Решение руководителя о степени согласованности суждений посылается агенту-координатору, который продвигает задание на следующий шаг или возвращает экспертов на предыдущий этап в целях достижения лучшей согласованности

Приоритета сравниваемых объектов в методе анализа иерархий получаются путем решения матричного уравнения А\у = где А - матрица парных сравнений, - вектор приоритетов, Щ., - максимальное собственное число матрица А

Метод аналитических сетей, используемый в многоагентной системе, позволяет работать с многокритериальными проблемами с взаимным влиянием критериев и альтернатив Метод позволяет получить оценки приоритетности всех элементов сетевой структуры относительно заданной цели при наличии взаимных влияний и обратных связей

Агоритм анализа сетевых структур включает следующие основные

1) Построение сетевой структуры и бинарной матрицы влияний В = {Ьи}, где Ьу =1, если I зависит от], Ьи =0, если 1 не зависит о^ Матрица В проверяется на транзитивность Если есть нарушения транзитивности, их следует устранить и скорректировать сеть С целью упорядочения сети используется матрица достижимости, которая получается путем возведения

матрицы (1+-В) в целочисленные степени К, до тех пор, пока не будет выпонено условие (Т+В)к~ (1+В)к+1.

2) Определения приоритетов элементов кластеров Элементы каждого кластера попарно сравниваются относительно каждого элемента влияющего на него кластера Главные собственные векторы полученных матриц парных сравнений интерпретируются как приоритеты элементов кластеров

3) На основании вычисленных векторов приоритетов строиться суперматрица \У

4) Определение приоритетов кластеров

5) Сравнение кластеров и их элементов производится либо относительно единственной заданной цели, либо по множеству элементов специальной контролирующей иерархии, которая детализирует главную цель

6) Приведение суперматрицы к стохастическому виду путем умножения приоритетов элементов кластеров на приоритеты самих кластеров

7) Анализ структуры суперматрицы и выбор способа вычисления предельных приоритетов влияния и абсолютных приоритетов в системе Вычисление результирующих векторов приоритетов в соответствии с выбранным способом

Третья глава посвящена описанию вариантов иерархической и сетевой моделей предназначенных для решения с использованием многоагентной системы проблем, направленных на исследование целесообразности и наиболее благоприятных для России сроков вступления в ВТО

Принятие решения о вступлении в ВТО является сложной проблемой, зависящей от различных аспектов (групп людей, оказывающих влияние на процесс и результат принятия решения) и критериев, определяющих Выгоды, Возможности, Издержки и Риски

Рассмотрим анализ данной проблемы с использованием метода анализа иерархий Обобщенный вид иерархии для принятия решения о вступлении России в ВТО и иерархия критериев для оценки альтернатив по Выгодам, Возможностям, Издержкам и Рискам приведены на рисунке 3 В фокусе обобщенной иерархии находится цель - принятие решения о вступлении России в ВТО Основными акторами, от которых будет зависеть принятое по

данной проблеме решение, являются Акр президент и правительство, к2-сектор неконкурентоспособной отечественной промышленности, Акз- собственники и экспортеры топливно-энергетических ресурсов; АК4- население

Решение о вступлении России в ВТО

I | Экспортеры { , сырья

Президент и правительство

Население

| Иерархия Выгоды ' Иерархия Выгоды, ' | Иерархия Выгоды Иерархия Выгоды, ' Возможности, Возможности, I1 Возможности, ВО!МОЖНОС1И

I Издержки, Риски 11 Издержки, Риски |! Издержки, Риски Издержки Риски

Рис 3 - Обобщенный вид иерархии для принятия решения о вступлении России в ВТО

Источник авторский

Для каждого актора построена иерархия (рис 4) критериев для оценки альтернатив по Выгодам, Возможностям, Издержкам и Рискам В качестве альтернатив рассматриваются два исхода А]-вступление в ВТО, А2-не вступление в ВТО Таким образом, в общей сложности рассматривается четыре иерархии для оценки альтернатив по Выгодам, Возможностям, Издержкам и Рискам, каждая из которых содержит 30 критериев Далее мы рассмотрим иерархии Выгод, Возможностей, Издержек и Рисков, которые возможны для России, как последствия принятого решения о вступлении или не вступлении

Метод анализа иерархий позволяет выявить локальные приоритеты альтернатив для различных акторов, влияющих на принятие решения и глобальный вектор приоритетов, определяющий наиболее перспективную из двух рассматриваемых альтернатив При этом имеется возможность получить и проанализировать положительные и отрицательные аспекты возможных решений получаемые с использованием различных мультипликативных и аддитивных способов обобщения приоритетов

I АГВСГу!Г<!1 I, И ВТО(

[Ад-нс встутшъ в ВКХпиУ]

Рис 4 - Иерархия критериев для оценки альтернатив по Выгодам, Возможностям, Издержкам и Рискам

Анализ включает несколько этапов Сначала определяются веса критериев, конкретизирующих Выгоды, Возможности, Издержки и Риски по каждому актору, а также приоритеты альтернатив по каждому критерию Затем определяются веса Выгод, Возможностей, Издержек и Рисков для различных

акторов и собственно акторов Вектор приоритетов, устанавливающий значимость акторов имеет следующий вид Ак1 = 0,590, Ак2 = 0,104, Ак3 = 0,220 и Ак4 = 0,086. Из этого вектора видно, что наибольшее влияние на результирующее решение имеют правительство и президент (Ак,), а также экспортеры сырьевых ресурсов страны (Акз) Для рассматриваемой задачи все значения приоритетов получены на основе парных сравнений в результате обработки 141 матрицы парных сравнений

Далее определяются локальные приоритеты альтернатив для каждого актора сначала по отдельным факторам Выгод, Возможностей, Издержек Рисков, а затем для их различных мультипликативных и аддитивных сверток Здесь синтез приоритетов осуществляется по каждой из четырех иерархий снизу вверх, от альтернатив до уровня акторов Глобальные приоритеты альтернатив, учитывающие влияние всех акторов, определялись путем умножения локальных приоритетов альтернатив на нормализованные значения вектора приоритетов акторов Результирующие локальные и глобальные векторы приоритетов альтернатив приведены в таблице 1

Анализ полученных результатов позволяет сделать следующие выводы Для президента, правительства и экспортеров сырья по большинству критериев лучшей является первая альтернатива, которая характеризует вступление России в ВТО Напротив для неконкурентоспособной отечественной промышленности и населения страны более предпочтительной является вторая альтернатива - не вступление России в ВТО

В целом, обобщая приоритеты всех акторов с учетом их весов, интегральное решение в пользу первой альтернативы Такое решение очевидно и будет реализовано на практике В связи с этим встает не менее актуальная задача по определению сроков и условий вступления России в ВТО Решение этой задачи можно осуществить методом аналитических сетей

Цель исследования может быть сформулирована как многоаспектный анализ решения о вступлении России в ВТО с учетом взаимного влияния основных структурных элементов проблемы, направленный на выявление лучших альтернатив и наиболее важных факторов.

Качественная модель проблемы схематично представлена на рис 5

Таблица 1

Локальные и глобальные векторы приоритетов альтернатив

Акторы Критерии оценки альтернатив Значения векто зов приоритетов альтернатив (А,)

Президент и правительство Неконкурентоспособная отечественная промышленность Экспортеры сырья Население Обобщение по всем акторам

а, да а2 нет а, 1а а2 нет а, да а2 нет а, да а2 нет а, да а2 нет

1 Выгоды 0 720 0 280 0216 0,784 0,712 0,288 0,491 0,503 0,646 0 354

2 Возможности 0807 0 192 0,566 0 434 0,759, 0,241 0784,- 0,216 0.769 0,231

3 Издержки 0 465 0 545 0 783 0,217 0 407 0,593 , 0,600 0 400 0496 0,504

4 Риски 0,531 0,469 0757 0,243 0,436 0,564 0,667 0,333 0 545 0 455

^ Выгоды Издержки 0 748 0,252 0071 ода 0782 0,218 0,391 0,609 0,642 0358 |

б Выгоды х Возможности Издержки х Риски 0916 0,084 0031 0,969 0,940 0060 0 538 0,462 0,796 0,204

7 Выгоды Издержки х Риски 0 724 0 276 0 024 0976 0 820 0180 0243 0,757 0,630 0 370

8 Р, х Выгоды + Р, / Издержки 0 659 0 341 0,217 0,783 0 560 0440 0 445 0,556 0 573 0 427

9 Р, х Выгоды + Р2 х Возможности + Р, / Издержки + Р4 /Риски 0631 0 369 0257 0 743 0,657 0 343 0423 0,578 0,580 0 420

10 р( х Выгоды + Р, /Издержки + Р,/Риски 0,615 0 385 0,230 0,770 0,623 0 377 0390 0,610 0,558 0 442

11 Р, х Выгоды + Р, х Возможности + Р,(1 - Издержки)+ РД(1 - Риски) 0631 0 372 0256 0,744 0657 0 343 0 423 0,577 0,580 0 420

12 Р1 х Выгоды + Р2 х Возможности - Р3 х Издержки -х Риски 0 187 -0 072 0518 009 0157 -0 157 0 261 0,108 0 069 -0 09?

13 ((Выгоды)''х(Возможности)11 )/((Издержки)''х(Риски)'') 1 15 0 65 1 04 3,12 1 32 0 675 1 12 1,53 | 1 173 0 989

Модель включает пять наиболее важных, групп факторов (структурных элементов), определяющих анализируемое решение

1. Действия. Этот фактор описывается группой (кластером) действий, которые необходимо предпринять стране, вступающей в ВТО

Действия

I Изменение законодательства

| Реструктуризация экономики]

I Подготовка кадров I

(Многосторонние торговые переговоры^

[Население] [ ВТО [ [ Политики"] | Банки | [Сельское хозяйство] Производители услуг,

^ Производители энергии и ценного сырья! ( Производители высокотехнологичной продукции ]

I ПроизводитеЩ неконкурентоспособной продукции - -<

Возможности

^Дебюрократизация экономики , } Рост занятое ги] Увели 1снис конкурентоспособности российских товаров!

Приток инвестиций I Инновационный рост

*Расширенне рынка российских товаров] Цоянление новых высококачественных товаров и услуг"]

| Гибель прои.|т,1с п*а 5 [ Потеря неммисичоии ]

' Уменьшение долей рынка ] Рост иен

Снижение защиты российских производителей 1 Недобросовестная конкуренция

Альтернативы

I Ваунапь в 2006 | I Вступать в 2008 I | Вступать в 2013 Не в1Ггупа|ь

Рис 5 - С груктура качественной модели решения о вступлении России в ВТО Источник авторский

2. Акторы - это группы действующих лиц, чьи интересы затрагивает исследуемое решение

3. Альтернативы В эту группу помещены 4 элемента (см рис 5)

4. Возможности. Характеризуют положительные аспекты решения

5. Риски характеризуют отрицательные аспекты возможных решений, которые могут наступить с достаточно высокой вероятностью

Следующим шагом анализа является установление связей, характеризующих взаимное влияние выделенных групп и отдельных элементов проблемы

Элементы каждой группы, за исключением альтернатив, влияют друг на друга На рис 5 это влияние показано петлями обратной связи Возможность анализа решения с учетом взаимно зависимых критериев, факторов и альтернатив является главным достоинством метода аналитических сетей

На первом этапе выявления экспертных суждений оценивалось взаимное влияние групп Для этого потребовалось запонить 5 матриц парных сравнений (по количеству групп, имеющих влияние на другие группы) Например, для кластера Действия, который влияет на 4 кластера, в том числе на себя, была запонена следующая матрица

Действия Действия Акторы Возможности Риски Вектор приоритетов Я'

Действия

1 1/3 1/5 1/3

3 1 1/2 1 0,235

Возможности 5 2 1 2 0,449

Риски 3 2 1/2 1 [ 0,235

Оценка согласованности суждений 01=0,0016 (допустимое значение <0,1)

Следующий этап методики аналитических сетей заключается в сравнении элементов групп, подверженных влиянию других элементов Этот этап является достаточно трудоемким, так как здесь требуется запонить 112 матриц парных сравнений и, кроме того, опросить нескольких экспертов с целью оценки устойчивости получаемых результатов

Предельный результат характеризует вклад каждого из рассматриваемых факторов в главную цель, которая заключается в принятии согласованного решения о вступлении России в ВТО с учетом взаимного влияния факторов Этот результат представлен на рис 6, который показывает, что в наибольшей степени это решение повлияет на акторов сельское хозяйство, производителей высокотехнологичной и неконкурентоспособной продукции Лучшими альтернативами с учетом колективного мнения и взаимного влияния акторов являются Вступать в 2008 и Вступать в 2013, имеющие примерно одинаковые приоритеты Наиболее актуальным действием является реструктуризация экономики С небольшим превосходством над остальными можно выделить две наиболее привлекательных возможности - приток инвестиций и расширение рынка Наиболее вероятные риски - это уменьше-

ние долей рынка и связанные с ним риски снижения защиты производителей, роста цен и недобросовестной конкуренции.

10,0336 0,0357 0,0381

вш О 0412

10,0171

Н едобр осовестная конку р енция Рост пен

Снижение зашиты российских производителей Уменьшение долей рынка Потеря независимости Гибель производства 1(оянсиис иовмх товаров и услуг высокого качества Расширение рынка Инновационный рост Приток инвестиции Рост занятости

Poci конкурентоспособности российских товаров ; 1сбюрок р ai изация Не вступать Вступить в 2013 Вступить в 2008 В cry пить в 2006 ЯГО

Сфера обслуживания Политики I lacc.tcimc

11роиjводители неконкурентоспособной продукции Высокие технологии Производители знергии и ценных ресурсом Банки

Сельское хозяйство ШШШШЯШШШШШ^^^ШШ^ШШШ

М i Югостор оннис тор гов ые пер сговор ы I ДДИЙ^^^^В 0,02 28 Подготовка кадров fe^k.'-. j-тУЗ 0.01.12 Реструктуризация экономики Bgjgj jggо 032J

Изменение законодательства ДИ^^^Д ШД 0.0209

| 0,0375 0,0385

0,0634 | 0,0628

0.01 0,02 0,03 0.04 0.05 0.06 0.07

Рис. 6. - Предельные приоритеты факторов, характеризующие их вклад в главную цель

Источник: авторский

Общие выводы по работе

1) Разработан вариант мцогоагентной системы поддержки процессов принятия экономических и управленческих решений, позволяющей обрабатывать информацию, поступающую от многих территориально удаленных экспертов.

2) Предложены механизмы поддержки распределенной многопользовательской среды, обеспечивающие функции информационного обмена, своевременного информирования руководителя об изменениях в индивидуальных предпочтениях экспертов, передачи удаленным экспертам обновленной информации

3) Предложена структура и функции агентов, входящих в состав мно-гоагентной системы поддержки принятия решений, включающие агента-руководителя, агента-координатора и агента - эксперта

4) Разработан и программно реализован агоритм взаимодействия агентов в системе для ранжирования факторов и альтернатив, характеризующих исследуемую экономическую систему, представленную иерархией или аналитической сетью

5) Разработаны варианты иерархической и сетевой многофакторных моделей для анализа проблемы целесообразности и наиболее благоприятных для России сроков вступления в ВТО

6) Па основании проведенного математического моделирования получены результаты, показывающие о целесообразности вступления России во Всемирную Торговую Организацию в период с 2008 по 2013 годы

Список рабог, опубликованных по теме диссертации

1) *'Таранников, Н А Интелектуальная мультиагентная система для поддержки процессов принятая экономических решений/А В Андрейчиков, Н А Таранников// Известия Вогоградского государственного технического университета межвузовский сб научн статей № 11 (26)/ ВогГТУ - Вогоград, 2006 (Сер Актуальные проблемы реформирования российской экономики - теория, практика, перспектива Вып 6) - 0,5 п л

2) Таранников, Н А Анализ методов и программных средств в области многоагентных систем и систем многокритериального принятия решений препринт доклада/ Н А Таранников/ ВогГТУ - Вогоград, 2007 - 2,5 п л

3) Таранников, НА Разработка многоагентной системы поддержки принятия решений на основе многокритериальных методов анализа иерархий

*' В изданиях, рекомендованных ВАК РФ

и аналитических сетей препринт доклада/ Н А Таранников/ ВогГТУ - Вогоград, 2007 - 1,5 п л

4) Таранников, Н А , Андрейчиков, А В Математическое моделирование проблемы вступления России во Всемирную торговую организацию многокритериальными методами принятия решений препринт доклада/ Н А Таранников, А В Андрейчиков/ ВогГТУ - Вогоград, 2007 - 3,2 п.л.

5) Таранников, Н А Структура мультиагентной системы принятия решений для многокритериальной оценки инновационной деятельности предприятия [Электронный ресурс] /А В Андрейчиков, Н А Таранников// Современные телекоммуникационные и информационные технологии электронная конференция - 2007 - апр - Режим доступа http //www гае ru/zk/?section=calendar&op=select_one&name=%Dl%EE%E2%F 0%E5%EC%E5%ED%ED%FB%E5+%F2%E5%EB%E5%EA%EE%EC%EC%F 3%ED%E8%EA%E0%F6%E8%EE%ED%ED%FB%E5+%E8+%E8%ED%F4% EE%FO%EC%EO%F6%E8%EE%ED%ED%FB%E5+%F2%E5%F5

Подписано в печать О^ 2007 г Заказ №365 Тираж 100 экз Печ л 1,0 Формат 60 х 84 1/16 Бумага офсетная Печать офсетная

Типография РПК Политехник Вогоградского государственного технического университета 400131, г Вогоград, ул Советская, 35

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Таранников, Никита Александрович

Введение

Глава 1. Анализ работ в области теории и методов многоагентных систем и многокритериального принятия решений

1.1. Основы теории агентов

1.2. История развития агентно - ориентированного подхода

1.3. Общая классификация агентов

1.4. Интерпретация искусственных агентов

1.5. Архитектуры агентов

1.6. Многоагентные системы

1.7. Анализ методов принятия решений в экономике 35 Выводы по главе

Глава 2 Разработка многоагентной системы для поддержки процессов принятия решений в экономике и управлении

2.1. Структура и агоритмы функционирования многоагентной системы

2.2. Математический аппарат для обработки экспертных знаний многоагентной системы поддержки процессов принятия решений

Выводы по главе

Глава 3. Разработка иерархической и сетевой моделей для анализа проблемы вступления России во Всемирную торговую организацию (ВТО) средствами многоагентной системы

3.1. Иерархическая модель для анализа проблемы о целесообразности вступления России в ВТО

3.2. Сетевая модель для анализа проблемы о наиболее благоприятных для России сроков вступления в

Выводы по главе

Диссертация: введение по экономике, на тему "Разработка многоагентной системы для поддержки принятия решений в экономике и управлении"

Актуальность работы. Современные рыночные отношения требуют постоянного улучшения качества продукции и снижения ее стоимости в быстроменяющихся условиях. В связи с этим, компаниям приходится изменять свой привычный образ и вводить новые стратегические цели и средства. Для разработки новых направлений деятельности привлекаются сторонние специалисты: маркетологи, специалисты по реинженирингу бизнес-процессов и др. Каждый из таких специалистов пользуется собственным инструментарием при разработке проектов. В результате остро встает проблема оценки качества проектов. Для их оценки привлекаются эксперты, специализирующиеся в различных проблемных областях. Управление этими процессами осуществляется с помощью компьютерных систем поддержки принятия решений (CI 111JP). Широкое использование СППР в экономике и менеджменте сдерживается в настоящее время по следующим причинам: во-первых, предприятиям слишком дорого иметь в штате несколько квалифицированных программистов; во-вторых, сторонним программистам требуется много времени для понимания проблемной области, и они, как правило, недостаточно быстро реагируют на изменения в бизнес-процессах; в-третьих, допонительные трудности создает привлечение к процессу принятия решений специалистов, территориально удаленных от предприятия или от аналитического центра, где принимается окончательное решение.

Вследствие этого возникает актуальная проблема предоставления предприятиям и аналитическим центрам инструментария для проведения качественной оценки сложных решений и проектов, основанного на много-агентной технологии и обеспечивающего интелектуальную поддержку системы управления.

Степень разработанности проблемы. В числе пионерских достижений в области моделирования агентов и колективов агентов можно назвать результаты Н.А. Амосова, М.М. Бонгарда, В.А. Лефевра, Э.В. Попова, Д.А.

Поспелова, B.JI. Стефанюка, В.Б. Тарасовой, B.JI. Цетлина и других видных советских и российских ученых.

Многие идеи синергетического тока, представления об агентах, мно-гоагентных системах, механизмов их взаимодействия, поведения и эволюции тесно связаны с работами знаменитых отечественных философов А.А. Богданова, И.О. Лоского, П.С. Флоренского, физиолога П.К. Анахина, психологов В.М. Бехтерева, Л.С. Выготского, А.Н. Леонтьева, лингвиста Ю.М. Лотмана.

Предшественниками исследований по искусственной жизни были выдающиеся ученые в области математики и кибернетики А.Н. Комогоров и АА. Ляпунов.

Разработкой многокритериальных методов принятия экономических решений занимались известные зарубежные ученые Р. Белман, Л. Заде, Р.Л. Кини, О. Моргенштерн, Дж. Фон Нейман, Э. Парето, X. Райфа, Б. Руа, Т. Саати, А.Сало, П. Фишберн, Р. Хамалайнен и др.

Среди российских ученых значительный вклад в исследование данной проблемы внесли Н.М. Абдикиев, А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова, Т.П. Барановская, Л.С. Беляев, А.Н. Борисов, Е.П. Бочаров, А.А. Емельянов, О.А. Крумберг, О.И. Ларичев, Е.М. Мошкович, А.О. Недосекин, ДА. Поспелов, А.В. Смирнов, Н.Г. Ярушкина и другие.

В то же время, проблема многокритериального выбора рациональных инвестиционных решений и создания инструментальных средств для построения многоагентных систем требует своего дальнейшего разрешения.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка многоагентной системы для поддержки процессов принятия решений в экономике и управлении.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- проанализировать существующие подходы, методы и программные средства, используемые в настоящее время для построения многоагентных систем;

- проанализировать и обосновать целесообразность использования в качестве математического ядра разрабатываемой многоагентной системы методов анализа иерархий и аналитических сетей;

- определить для системы поддержки принятия решений типы агентов и их основные функции;

- разработать интелектуальную многоагентную систему для поддержки процессов принятия решений в экономике и управлении;

- разработать иерархическую и сетевую модели для принятия сложных экономических решений, предполагающие сбор информации от многих разнопрофильных экспертов;

- провести апробацию разработанной многоагентной системы на примере анализа ситуации о вступлении России во Всемирную торговую организацию (ВТО).

Объектом исследования являются предприятия и аналитические центры, исследующие сложные экономические и организационные системы с целью выработки обоснованных рациональных решений.

Предметом исследования являются сложные плохо формализуемые экономические процессы, связанные с многофакторным принятием решений, которые требуют привлечения большого числа экспертов из различных предметных областей.

Методологической и теоретической основой диссертации послужили труды российских и зарубежных ученых - специалистов по проблемам интелектуальных многоагентных систем и многокритериального принятия решений. Для решения поставленных задач использовались методы проектирования интелектуальных многоагентных систем, многокритериальные методы теории принятия решений.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

1) Структура агентов, входящих в состав многоагентной системы подразумевает наличие руководителя, группы экспертов и аналитика (функции которого может испонять руководитель). Они выпоняют следующие функции: руководитель формирует набор показателей (критериев), которые будут использоваться для оценки проектов (решений); подбирает состав группы экспертов; составляет персональный календарь, в соответствии с которым эксперты выпоняют свои задания; каждый эксперт работает по индивидуальному сценарию, предложенному руководителем; аналитик высказывает свое мнение о результатах проведенной экспертами работы.

2) Агоритм разработанной многоагентной системы поддержки процессов принятия экономических решений имеет следующий вид. Для координации работы колектива экспертов используется двухуровневый механизм согласования. Каждый из экспертов представлен агентом, в задачу которого входит оценка предлагаемых руководителем альтернатив по заданному набору показателей качества. С помощью редактора знаний руководитель формирует задания экспертам и проводит анализ полученной от них информации. Задача координации поведения агентов возложена на агента-координатора. Результатом работы системы являются согласованные экспертные оценки, на основании которых производится многокритериальное ранжирование альтернатив.

3) Агоритм взаимодействия агентов в многокритериальной системе для ранжирования факторов и альтернатив, характеризующих исследуемую экономическую систему, представленную иерархией или аналитической сетью, имеет следующий вид. Руководитель, оперируя справочниками, содержащими показатели, их значения, знаниями об экспертах, заданиями и решениями, которые необходимо рассмотреть, формирует задания. Агент-координатор получает входящее сообщение о готовности, определяет, какие изменения необходимо сделать в базах на локальном уровне, и при помощи встроенного набора функций готовит информацию для агента-эксперта. Эксперт входит в систему и его агент проверяет, какие задания ему назначены на выпонение, ассоциируя их с экранными формами. Когда эксперт отобрал задания в данной экранной форме и сигнализировал, что готов представить результаты, состояние его задания на локальном уровне увеличивается на единицу. Посылается соответствующее сообщение координатору, который анализирует, пришли ли подобные сообщения о готовности от всех остальных членов группы. Если нет - ожидается готовность остальных. Когда имеется подтверждение состояния готовности от всех участников рабочей группы, состояние всего задания изменяется на единицу.

После этапа вынесения мнений каждым экспертом следует этап согласования, началом которого является передача сообщения от агента-координатора, агенту руководителя. На этом этапе в зависимости от типа контроля согласования задание либо останавливается, чтобы руководитель мог проанализировать, стоит ли продвинуть задание дальше или отодвинуть его на шаг назад, либо происходит автоматическая проверка согласованности. Соответствующее решение посылается агенту-координатору, который, отслеживая данное решение руководителя, либо отодвигает задание на единицу дальше, либо возвращает экспертов на предыдущий этап.

4) Метод анализа иерархий позволяет выявить локальные приоритеты альтернатив для различных акторов, влияющих на принятие решения и глобальный вектор приоритетов, определяющий наиболее перспективную альтернативу. При этом имеется возможность получить и проанализировать положительные и отрицательные аспекты возможных альтернативных решений, получаемые с использованием различных мультипликативных и аддитивных способов обобщения приоритетов.

5) Метод аналитических сетей позволяет работать с плохо формализуемыми, многокритериальными проблемами с взаимным влиянием критериев и альтернатив. Элементы задачи в данном подходе объединяются в кластеры, между которыми возможны произвольные связи. Формирование кластеров и связей между ними является неформальной процедурой и осуществляется на основе конкретных знаний о специфике решаемой задачи. Объединение элементов в кластеры позволяет снизить размерность задачи и улучшить согласованность суждений. Важным моментом в методе анализа сетей является формулирование главной цели задачи и вопросов, которые следует задать экспертам при запонении матриц парных сравнений.

6) Прогнозные оценки наиболее благоприятных сроков вступления России в ВТО: на основании проведенного математического моделирования получены результаты, показывающие о целесообразности вступления России во Всемирную торговую организацию в период с 2008 по 2013 годы.

Научная новизна работы:

- Разработана многоагентная система компьютерной поддержки процессов принятия экономических решений и предложен авторский вариант ее программной реализации, математическое ядро которой составляют многокритериальные методы анализа иерархий и аналитических сетей. В отличие от существующих методик построения многоагентных систем, агоритм, предложенный диссертантом, позволяет использовать современные математические методы и компьютерные технологии для автоматизации процессов принятия решений;

- Разработана структура агентов, обеспечивающих обработку информации в процессе принятия экономических решений, представляющая собой взаимосвязь агента-руководителя с агентами-экспертами через агента-координатора. Такая схема позволяет использовать множество квалифицированных специалистов для решения конкретных сегментов задачи. Каждый из агентов имеет свой набор функций, определенный его ролью в системе;

- Разработан агоритм взаимодействия территориально удаленных искусственных агентов, выпоняющий ранжирование факторов и альтернатив исследуемой экономической системы, описанной в виде иерархической или сетевой модели. Агоритм основан на взаимодействии агентов системы друг с другом посредством Интернет-технологий, согласовании их мнений и позволяет разбивать все задание на подзадачи, которые следует решить в данный момент данной группе экспертов. Проверка готовности всего задания определяется через готовность предлагаемых экспертных оценок, после чего проверяется их согласованность и осуществляется переход к следующему шагу задачи;

- Разработаны иерархическая и сетевая модели, описания задачи обоснования целесообразности и более благоприятных моментов времени для вступления России в ВТО. Модели позволяют описать решаемую проблему с различных сторон, учесть интересы всех акторов, влияющих на принятие решения о данном вступлении, всесторонне рассмотреть критерии и альтернативы данного решения. Использование современных математических методов позволяет говорить о достоверности полученных результатов.

Теоретическая и практическая значимость работы.

Теоретическая значимость работы состоит в разработке новых подходов по созданию интелектуальных многоагентных систем для поддержки процессов многокритериального принятия решений в экономике и управлении.

Практическая значимость работы состоит в создании конкретного варианта инструментального средства, выпоненного в виде многоагентной системы поддержки принятия решений, математическое ядро которой создано на основе методов анализа иерархий и аналитических сетей.

Апробация результатов исследования. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на научных конференциях Вогоградского государственного технического университета в 2005, 2006 и 2007 г.г. По теме диссертации опубликовано 5 работ, общим объемом 8,0 печатных листов, (в том числе 6,4 п.л. авторских). Исследование проводилось в рамках проектов РФФИ № 04-07-96502 Разработка системы, основанной на знаниях, для принятия стратегических социально-экономических, технологических и политических решений в условиях неопределенности и РГНФ № 05-02-20201.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Таранников, Никита Александрович

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ ПО ДИССЕРТАЦИИ

1. Развитие сетевых технологий сделало актуальной проблему моделирования поведения виртуального ПР в колективе других виртуальных агентов. Эта проблема разрабатывается в направлении получившем название многоагентные интелектуальные системы. Решение задачи координации колективного поведения основано на следующих принципах: 1) отказ от поиска оптимального решения в пользу хорошего; 2) использование самоорганизации в качестве механизма формирования колективного поведения; 3) рандомизация; 4) рефлексивное управление.

2. Применение многоагентных технологий перспективно в задачах распределенного управления, планирования, проектирования сложных экономических систем, а также в задачах распределения ресурсов между агентами. Актуальные задачи данного направления следующие: а) разработку моделей противоборствующих агентов; б) переход от знаний к генерации активных процедур; в) разрешение этических проблем и создание моделей этических систем; г) исследование личностных характеристик; д) моделирование механизмов влияния.

3. Разработан вариант многоагентной системы поддержки процессов принятия экономических и управленческих решений, позволяющей обрабатывать информацию, поступающую от многих территориально удаленных экспертов.

4. Предложены механизмы поддержки распределенной многопользовательской среды, обеспечивающие функции информационного обмена, своевременного информирования руководителя об изменениях в индивидуальных предпочтениях экспертов, передачи удаленным экспертам обновленной информации.

5. Предложена структура и функции агентов, входящих в состав многоагентной системы поддержки принятия решений,включающие агента -руководителя, агента - координатора и агента - эксперта.

6. Разработан и программно реализован агоритм взаимодействия агентов в системе для ранжирования факторов и альтернатив, характеризующих исследуемую экономическую систему, представленную иерархией или аналитической сетью.

7. Разработаны варианты иерархической и сетевой многофакторных моделей для анализа проблемы целесообразности и наиболее благоприятных для России сроков вступления во Всемирную торговую организацию.

8. На основании проведенного математического моделирования получены результаты, показывающие о целесообразности вступления России во Всемирную торговую организацию в период с 2008 по 2013 годы.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Таранников, Никита Александрович, Вогоград

1. Айзерман, М. А. Выбор вариантов. Основы теории/М. А. Айзер-ман, Ф. Т. Алескеров. М.: Наука, 1990. - 240 с.

2. Айзерман, М. А. Элементы теории выбора. Псевдокритерии и псевдокритериальный выбор/М. А. Айзерман, В. И. Вольский, Б. М. Литва-ков. М.: ИПУ РАН, 1994. - 216 с.

3. Багриновский, К А. Модели и методы экономической кибернетики. -М.: Экономика, 1973.

4. Багриновский, К А. Основы согласования плановых решений. М.: Наука, 1977.-303 с.

5. Багриновский, К. А. Математика плановых решений/ К. А. Багриновский, В. П. Бусынин. М.: Наука, 1986, - 224 с.

6. Багриновский, К. А. Имитационные системы в планировании экономических объектов К. А Багриновский, Н. Е. Егорова. М.: Наука, 1980, -237 с.

7. Баканов, М. И. Теория экономического анализа: Учебник/ М. И. Баканов, А. Д. Шеремет. 3-е изд., перераб. - М.: Финансы и статистика, 1994.-288 с.

8. Белман, Р. Принятие решений в расплывчатых условиях// Вопросы анализа и процедуры принятия решений/ Р. Белман Р., Л. Заде/ Пер. с англ. -М.: Мир, 1976. С. 172-175.

9. Бешелев, С. Д. Экспертные оценки в принятии решений/ С. Д. Бешелев, Ф. Г. Гурвич. М.: Экономика, 1976. - 79 с.

10. Бешорнер, Т. Управление предприятием: еще один взгляд на стоимостную ориентацию// Проблемы теории и практики управления. 2001. -№ 1.

11. Блишун, А. Ф. Нечеткие индуктивные модели обучения в экспертных системах/ Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1989, № 5. С. 94104.

12. Борисов, А. Я. Диалоговые системы принятия решений на базе МИНИ-ЭВМ: Информационное, математическое и программное обеспечение/ А. Н. Борисов, Э. Р. Вилюмс, JI. Я. Сукур. Рига: Зинатне, 1986. - 95 с.

13. Борисов А. Н. Принятие решений на основе нечетких моделей/ А. Н. Борисов, О. А. Крумберг, И. П. Федоров. Рига: Зинатне, 1990. - 184 с.

14. Браверманн, А. Интегральная оценка результатов работы предприятий// Вопросы экономики/ А. Браверман, А. Саулин. 1998, № 6. С. 108Ч 122.

15. Викас, Э. И. Решения: теория, информация, моделирование/ Э. И. Викас, Е. 3. Майминас. М.: Радио и связь, 1981. - 328 с.

16. Воробьев, Н. Н. Теория игр для экономистов кибернетика. - М.: Наука, 1985.- 272 с.

17. Газе-Рапопорт, М.Г., Поспелов, Д.А. От амебы до робота: модели поведения М.:Наука, 1987.

18. Гаврилова, Т. А. Базы знаний интелектуальных систем/ Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. СПб: Питер, 2000. - 384 с.

19. Гвоздик, А. А. Упорядочение объектов на основе выделения согласованной информации о предпочтениях/ Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1989, № 5. С. 113-117.

20. Гладков, JI. А Методы решения оптимизационных задач с использованием интелектуальных технологий/ Труды конференции КИИ'2000/ JI. А. Гладков, В. М. Курейчик. М.: Изд-во физ-мат. лит., 2000. Т 2. - С. 532540.

21. Глущенко, В. В. Разработка управленческого решения: прогнозирование, планирование, теория проектирования экспериментов/ В. В. Глущенко, И. И. Глущенко. Железнодорожный транспорт: ТОО НПЦ Крылья, 1997.-400 с.

22. Гмошшский, В. Г. Инженерное прогнозирование. М.: Энегроатомиз-дат, 1982.-208 с.

23. Городецкий, В. И. Индуктивное обучение (Логико-агебраический подход)/ В. И. Городецкий, О. В. Карсаев/ Препринт № 142. -Л.:ЛИИАН, 1991.-60 с.

24. Дубров, А. М. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе/ А. М. Дубров, Б. А. Лагоша, Е. Ю. Хрусталев. М.: Финансы и статистика, 1999. -176 с.

25. Евланов, Л. Г. Экспертные оценки в управлении/ Л. Г. Евланов, В. А. Кутузов. -М.: Экономика, 1978. 133 с.

26. Ерохина, Л. С. Методы прогнозирования развития конструкционных материалов/ Л. С. Ерохина, К. В. Калугина, С. К. Михайлов. Л.: Машиностроение. Ленингр. отделение, 1980. - 256 с.

27. Жаке-Лагрез, Э. Применение размытых отношений при оценке предпочтительности распределенных величин/ В сб.: Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений. М.: Статистика, 1979. С. 168-183.

28. Жуковин, В. Е. Нечеткие многокритериальные модели принятия решений. Тбилиси: Мецниереба, 1988. - 70 с.

29. Жуковский, В. И. Кооперативные игры при неопределенности и их приложения. М.: Эдиториал УРСС, 1999. - 336 с.

30. Заборский, П. А. Практика сетевого планирования научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ/ П. А. Заборский, Д. М. Нусенбаум. -М.: Экономика, 1967. 88 с.

31. Заде, Л. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений, В кн.: Математика сегодня. М.: Знание, 1974.-С. 5-49.

32. Заде, Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. -М.: Мир. 1986. 165 с.

33. Замков, О. О. Математические методы в экономике/ О. О. Замков, А. В. Тостопятенко, Ю. Н. Черемных. М.: ДИС, 1977. - С. 245-267.

34. Зубанов, Н. В. Анализ устойчивости относительно поставленной цели как один из подходов к описанию функционирования организации в условиях неопределенности. Самара, 2001.

35. Ильинский, А. С. Формирование организационных структур управления для предпринимательской деятельности: Дис. .канд. экон. наук. -М., 2000.-129 с.

36. Интелектуальные системы принятия проектных решений/ В. А. Алексеев, А. Н. Борисов, Э. Р. Вилюмс и др. Рига: Зинатне, 1997, - 320 с.

37. Касаткин, Н. Н. Численные методы. М.: Наука, 1978. - 512 с.

38. Кинг, У. Стратегическое планирование и хозяйственная политика/ У. Кинг, Д., Клиланд/ Общ. ред. и предисл. Г. Б. Кочеткова. М.: Прогресс, 1982.-339 с.

39. Кини, Р. Размещение энергетических объектов: Выбор решений. М.: Энергоатомиздат, 1983, - 320 с.

40. Кини, Р. Принятие решений при многих критериях: Предпочтения и замещения/ Р. Кини, X. Райфа. М.: Радио и связь, 1981. - 560 с.

41. Клейнер, Г. Б. Реформирование предприятий: возможности и перспективы // Общественные науки и современность. 1997, № 33. - С. 18.

42. Ковалев, В. В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 512 с.

43. Колесников, А. В. Проблемно-структурная технология разработки приложений гибридных интелектуальных систем/ Труды конференции КИИ'2000. М.: Изд-во физ.-мат. лит. 2000. Т. 2. - С. 717-725.

44. Комогоров, А. Н. Автоматы и жизнь// Возможное и невозможное в кибернетике. М.: АН СССР, 1964.

45. Комогоров, А. Н.Три подхода к определению понятия количество информации// Проблемы передачи информации. -1965. № 1.

46. Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982.- 432 с.

47. Крейнина, М. Н. Финансовое состояние предприятия. Методы оценки. М.: ИКЦ ДИС, 1997 - 224 с.

48. Ларионов, А. И. Экономико-математические методы в планировании М.: Высшая школа, 1991. - 240 с.

49. Ларичев, О. И. Наука и искусство принятия решений. М.: Наука, 1979.-200 с.

50. Ларичев, О. И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Вошебных Странах. М.: Логос, 2000. - 296 с.

51. Ларичев, О. И. Количественный и вербальный анализ решений: сравнительное исследование возможностей и ограничений/ Экономика и математические методы/ О. И. Ларичев, Р. Браун. 1998. Т. 34, вып.4. С. 97107.

52. Ларичев, О. И. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений/ О. И. Ларичев, Е. М. Мошкович. М.: Наука. Физ-матлит, 1996. - 208 с.

53. Левин, Р. Практическое введение в технологию искусственного интелекта и экспертных систем с илюстрациями на Бейсике/ Р. Левин, Д. Дранг, Б. Эдесон. М.: Финансы и статистика, 1991. - 239 с.

54. Лефевр, В. ^Конфликтующие структуры. М.: Сов. Радио, 1973.

55. Лисичкин, В. А. Принятие решений на основе прогнозирования в условиях АСУ/ В. А. Лисичкин, Е. И. Голыпкер. М.: Финансы и статистика, 1981.-50 с.

56. Логический подход к искусственному интелекту: от классической логики к логическому программированию. М.: Мир, 1990. - 432 с.

57. Лозовский, В. С. Экстенсиональная база данных на основе семантических сетей/ Изв. АН СССР, Техн. кибернетика, 1982, № 5. С. 23Ч42.

58. Лорье, Ж.-Л. Системы искусственного интелекта. М.: Мир, 1991.-568 с.

59. Майминас, Е. 3. Проблемы методологии комплексного социально-экономического планирования/ Е. 3. Майминас, В. Л. Тамбовцев, А. Г. Фонатов и др./ Под ред. Н. П. Федоренко и др. М.: Наука, 1983, -415 с.

60. Мак-Калок, У., Питтс, В. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности// Нейрокомпьютер. -1992.-№3/4.-Р.40-53.

61. Марселус, Д. Программирование экспертных систем на Турбо-Прологе. М.: Финансы и статистика, 1994. - 256 с.

62. Мелихов, А. Н. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой/ А. Н. Мелихов, Л. С. Бернштейн, С. Я. Коровин. М.: Наука, 1990. -272 с.

63. Мерзликина, Г. С. Оценка экономической состоятельности предприятия/ Г. С. Мерзликина, Л. С. Шаховская. ВогГТУ, Вогоград, 1998. -265 с.

64. Микони, С. В. Методы мягкого выбора объектов/ Труды конференции КИИ'2000. М.: Изд-во физ.-мат, лит., 2000. Т. 2. - С. 472-479.

65. Миркин, Б. Г. Проблема группового выбора. -М.: Наука, 1974.256 с.

66. Михеенкова, М. А. Об одном классе экспертных систем с непоной информацией/ М. А. Михеенкова, В. К. Финн./ Изв. АН СССР, Техн. кибернетик, 1986, № 5.

67. Михневич, А. В. Методология антикризисного управления промышленными предприятиями России: Дис. . канд. экон. наук. М., 1999. -387 с.

68. Мулен, Э Кооперативное принятие решений: Аксиомы и модели, М.: Мир, 1991. - 464 с.

69. Нейлор, К. Как построить свою экспертную систему. М.: Энерго-атомиздат, 1991.

70. Нейман, Дж. Фон. Теория игр и экономическое поведение/ Дж. Фон. Нейман, О. Моргенштерн. М.: Наука, 1970. - 601 с.

71. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интелекта. М.: Наука, Физматлит, 1986. - 312 с.

72. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. М.: Радио и связь, 1986, - 408 с.

73. Нейман, Дж. Фон. Теория самовоспроизводящихся автоматов: Пер. с англ. М.: Мир, 1971.

74. Обработка знаний. М.: Мир, 1989. - 293 с.

75. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений.- М.: Радио и связь, 1989, 304 с.

76. Ойхман, Е. Г. Реинжиниринг бизнеса: Реинжиниринг организаций и современные информационные технологии/ Е. Г. Ойхман, Э. В. Попов.- М.: Финансы и статистика, 1997. 336 с.

77. Окорокова, Л. Г. Методология и принципы эффективного использования и формирования ресурсного потенциала промышленных предприятий. Автореф. дис. .д-ра экон. наук. -Санкт-Петербург, 2002. 36с.

78. Оптнер, С. Л. Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем: Пер. с англ. М.: Советское радио, 1969. - 216 с.

79. Оптимизация качества. Сложные продукты и процессы/ Э. В. Калинина, А. Г. Лапига, В. В. Поляков и др. М.: Химия, 1989. - 256 с.

80. Орловский, С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой входной информации. М.: Наука, 1981. - 208 с.

81. Осипов, Г. С. Динамика в системах, основанных на знаниях/ Известия АН. Теория и системы управления, 1998, № 5. С. 24Ч28.

82. Плинкетт, JI. Выработка и принятие управленческих решений/ JI. Плинкетт, Г. Хейл. -М.: Экономика, 1984. 187 с.

83. Подиновский, В. В. Лексикографические задачи оптимизации. М.:1972.

84. Попов, Э. В. Экспертные системы. М.: Наука, 1987. - 288 с.

85. Представление и использование знаний. М.: Мир, 1989. - 220 с.

86. Пригожим, И. Конец определенности. Время, хаос и новые законы природы. Ижевск: ИРТ, 1999.

87. Пригожим, И. От существующего к возникающему: Время и сложность в физических науках. 2-е изд. Пер. с англ. М.: Едиториал УРСС, 2002.

88. Пригожим, И., Стенгерс, И. Порядок из хаоса. Новый диалог человека с природой (2 изд.): Пер. с англ. М.: Эдиториал УРСС, 2000.

89. Поспелов, Д. А. Моделирование рассуждений. М.: Радио и связь, 1989.-184 с.

90. Райфа, Г. Анализ решений. М.: Наука, 1977. - 408 с.

91. Райфа Г. Прикладная теория статистических решений/ Г. Райфа, Р. Шлейфер. М.: Статистика, 1977. - 306 с.

92. Руа, Б. Классификация и выбор при наличии нескольких критериев (метод ЭЛЕКТРА). В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. - М.: Мир, 1976. - С. 80-107.

93. Руа, Б. К общей методологии выработки и принятия решений/ В сб.: Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений. М.: Статистика, 1979. - С. 123-167.

94. Рубашкин, В. Ш. Представление и анализ смысла в интелектуальных информационных системах. М.: Наука, Гл. ред. физ-мат. лит., 1989. -192 с.

95. Саати, Т. JI. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.; Радио и связь, 1989. - 316 с.

96. Саати, Т., Кернст, К. Аналитическое планирование. Организация систем: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1991. - 224 с.

97. Самойлович, В. Г. Прогнозирование оптимального технико-экономического уровня машин. М.: Машиностроение, 1987. - 136 с.

98. Саркисян, С. А. Научно-техническое прогнозирование и программно-целевое планирование в машиностроении/ С. А. Саркисян, П. JI. Акопов, Г. В. Мельник. М.: Машиностроение, 1987. - 304 с.

99. Семушкина, Н. В. Исследование и разработка методов анализа финансового состояния предприятия на основе применения экспертных систем: Дис. канд. экон. наук. М., 1998. 210 с.

100. Семь нот менеджмента. Изд. 3-е, доп. М.: ЗАО ЖурнаЭксперт, 1998.-424 с.

101. Соломатин, Н. М. Информационные семантические системы. -М.: Высшая школа, 1989. 127 с.

102. Статистические и динамические экспертные системы. Учебное пособие. -М.: Финансы и статистика, 1996. 320 с.

103. Степанов, А. Я. Категория потенциал в экономике: Ссыка на домен более не работает libkubstu/ Fulltextaccess / IEF/ Advertisingmarketing / libr/ А. Я. Степанов, H. В. Иванова. Учебники, словари/ 22000/ Потенц / index.htm.

104. Таунсенд, X. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ/ X. Таунсенд, Д. Фохт. М.: Финансы и статистика, 1990. - 320 с.

105. Таха, X. Исследование операций. В 2-х кн. М.: Мир, 1985.

106. Трахтенгерц, Э. А. Субъективность в компьютерной поддержке управленческих решений. М.: СИНТЕГ, 2001. - 256 с.

107. Трухаев, Р. Н. Методы принятия решений в условиях неопределенности. М.: Наука, 1980. - 321 с.

108. Федоров, В. В. Численные методы максимины. М.: Наука, 1979. -278 с.

109. Фишер, Р. Путь к согласию или переговоры без поражения. М.: Наука, 1992.-7 155 с.

110. Фишберн, П. Теория полезности для принятия решения. М.: Наука, 1978.-352 с.

111. Фишберн, П. Обобщенная независимость по полезности и некоторые смежные вопросы/ В сб.: Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений/ П. Фишберн, Р. Кини Р. М.: Статистика, 1979. -С. 45-52.

112. Финн, В. К. Индуктивные модели/ Веб.: Представление знаний в человеко-машинных работотехнических системах, т. А. М.: ВИНИТИ, 1984.

113. Хорват, П. Сбалансированная система показателей как средство управления предприятием// Проблемы теории и практики управления. 2001. №1.

114. Хъюит, К. Открытые системы// Реальность и прогнозы искусственного интелекта. М.: Мир, 1987. - С. 85-102.

115. Целых, А. Н. Формирование процедур принятия решений с использованием гомоморфных отображений нечетких отношений/ А. Н. Целых, JI. С. Бернштейн/ Труды конференции КИИ'2000. Т. 2. М.: Изд-во физ.-мат. лит., 2000. - С. 524-535.

116. Цетлин, МЛ. О поведении конечных автоматов в случайных средах//Автоматика и телемеханика. 1961.-Т.22, № 10.-С. 1345-13 54.

117. Цетлин, МЛ. Исследования по теории автоматов и моделированию биологических систем. М.: Наука, 1969.

118. Шишкин, Е. В. Математические методы и модели в управлении/ Е. В. Шишкин А. Г. Чхартишвили. М.: Дело, 2000. - 400 с.

119. Шоломов, JI. А. Функциональные возможности и сложность механизмов выбора, основанных на исключении худших вариантов/ Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1987, № 1. С. 10-17.

120. Экспертные системы для персональных компьютеров: методы, средства, реализация. Минск: Вышэйшая школа, 1990. - 197 с.

121. Экспертные системы: состояние и перспективы. М.: Наука, 1989.- 152 с.

122. Экспертные системы. Принципы работы и примеры. М.: Радио и связь, 1987.-224 с.

123. Эддоус, М. Методы принятия решений/ М. Эддоус, Р. Стенфид. -М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997. 590 с.

124. ЭтиДж. Экспертные системы: концепции и примеры/ Дж. Эл-ти, М. Кумбс М.: Финансы и статистика, 1987. - 191 с.

125. Юдин, Д. Б. Вычислительные методы теории принятия решений. -М.: Наука, 1989,Ю.-320 с.

126. Ярушкина, Н. Г. Мягкие вычисления в автоматизации проектирования/ Труды конференции КИИ'2000. М.: Изд-во физ.-мат. лит., 2000. Т. 2. -С. 541-549.

127. Altman Е. Corporate Financial Distress. New York, Wiley, 1983.

128. Arrow K.J. Social Choice and Individual Values. New York: John Wiley, 1963.

129. Bauer P., Nonak S., Winkler R. A brief course in Fuzzy Logic and Fuzzy Control, ftp: // ftp.flll.uni-linz.ac.at /pub/info, 1996.

130. Clarke E.H. Multipart pricing of public goods. / Public Choice, 1970, № 11, p.17-33.

131. Groves T. Incentives in tenms. / Econometrica, 1973, № 41, p. 617663.

132. Nash J.F. The bargaining problem. / Econometrica,1950, № 28, p.155-162.

133. Saaty T.L. Fundamentals of Decision making and Prioritu Theory with the Analytic Hierarchy Process. Pittsburgh RWS Publication, 1994. - 527 p.

134. Satterthwaite M.A. Stategy profneess and Arrows conditions: existence and correspondence theorems for voting procedures and social welfare functions/Jour-nal of Economic Theory, 1975, № 10, p. 198-217.

135. Sertel M.R. Choice, hull, continuity and fidelity // Math. Soc. Sciences, 1988, vol. 16, № 2, p.203-206.

136. Brooks, R. A Robust Layered Control System for a Mobil Robot// IEEE Journal of Robotics and Automation. 1986. - Vol.2. - №1. - P. 14-23. '

137. Brooks, R. Intelligence Without Representation // Artificial Intelligence. 1991. - Vol.47. -P.139-159.

138. Shoham, Y. Agent Oriented Programming// Artificial Intelligence. -1993. -Vol.60, №l.-P.51-92.

139. Shoham, Y., Tannenholtz, M. On social laws for artificial agent societies: off-line design// Artificial Intelligence. 1995. - Vol.73, №1/2. - P.231-252.

Похожие диссертации