Модели социальных сетей и нечеткие методы профориентации персонала в системе планирования производственных программ промышленного объединения

Ульянова, Анна Игоревна

Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Модели социальных сетей и нечеткие методы профориентации персонала в системе планирования производственных программ промышленного объединения

кандидата технических наук: Ульянова, Анна Игоревна
город: Москва
год: 2011
специальность ВАК РФ: 05.13.06

Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Модели социальных сетей и нечеткие методы профориентации персонала в системе планирования производственных программ промышленного объединения»

Автореферат диссертации по теме "Модели социальных сетей и нечеткие методы профориентации персонала в системе планирования производственных программ промышленного объединения"

На правах рукописи

УЛЬЯНОВА АННА ИГОРЕВНА

МОДЕЛИ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ И НЕЧЕТКИЕ МЕТОДЫ

ПРОФОРИЕНТАЦИИ ПЕРСОНАЛА В СИСТЕМЕ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОГРАММ ПРОМЫШЛЕННОГО ОБЪЕДИНЕНИЯ

Специальность 05.13.06- Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 8 АПР 2011

Москва-2011

4844616

Работа выполнена на кафедре «Автоматизированные системы управления» в Московском автомобильно-дорожном государственном техническом университете (МАДИ)

Научный руководитель Заслуженный деятель науки РФ,.

доктор технических наук, профессор Николаев Андрей Борисович

Официальные оппоненты Доктор технических наук, профессор

Остроух Андрей Владимирович

Кандидат технических наук, Рожин Павел Сергеевич

Ведущая организация: Федеральное государственное учреждение «Государственный научно-исследовательский институт

информационных технологий и телекоммуникаций» (ФГУ ГНИИ ИТТ "Информика"), г. Москва.

Защита состоится 17 мая 2011 г. в Ю00 на заседании диссертационного совета Д.212.126.05 при Московском автомобильно-дорожном государственном техническом университете (МАДИ) по адресу:

125319 ГСП А-47, Москва, Ленинградский пр., д.64.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ).

Автореферат разослан 15 апреля 2011 г.

Отзыв на автореферат в одном экземпляре, заверенный печатью, просим направлять в адрес совета института.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент 6г< Михайлова Н.В.

Общая характеристика работы

Актуальность проблемы

Социальные сети являются неотъемлемой частью Web 2.0, и их дальнейшее развитие в значительной степени определяет и перспективы развития самого Интернета. В феврале текущего года сайт Ииметрика сообщал о дальнейшем росте числа пользователей социальных сетей в Европе и России. На конец 2009 года в социальных сетях было зарегистрировано 917 млн. пользователей или 13,3 % населения мира. Ожидается, что к 2015 году количество зарегистрированных в социальных сетях пользователей увеличится до 2 млрд. (27 % населения мира). Что касается России, то по данному показателю наша страна занимает одно из лидирующих мест в Европе. По данным компании J'son & Partners Consulting, число пользователей социальных сетей в России составляет 25 миллионов человек, что сравнимо с их общим количеством во всех странах Восточной Европы и государствах СНГ.

Принимая во внимание постоянно возрастающую конкуренцию и, как следствие, увеличение потребности в организации максимально динамичной и гибкой системы профессиональной подготовки кадров, сравнительно недавно возник новый тип программного обеспечения, нацеленный на эффективное использование социальных сетей в процессах найма, обучения, переподготовки и мотивации персонала. При этом основной акцент делается не на автоматизацию стандартных процессов, а на применение социального программного обеспечения в стратегических для организации направлениях, которые позволяют объединить инвестиции в человеческий капитал с главными целями предприятия.

Сложившиеся методы управления кадрами, оценки квалификаций и проектирования траекторий повышения квалификации со все возрастающим успехом используются в системах управления на современных предприятиях. По данным исследования CareerBuilder, мирового лидера в области кадровых решений, в 2009 году в США около 45 % компаний активно использовали информацию социальных сетей при выборе сотрудников. В наиболее развитых и прибыльных сферах представление о работнике получают также благодаря специализированным информационным технологиям (63%) и профессиональным бизнес-сервисам (53 %).

Одновременно все более востребованными становятся решения, которые с использованием социальных сетей позволяют «управлять талантами» внутри предприятия и направлять их с наибольшей эффективностью на реализацию производственных программ. Данные решения позволяют в соответствии со стратегическими целями организации сформулировать критерии квалификации специалистов, которые будут эти цели реализовать, а также оценить

наличие необходимых навыков сотрудников в рамках существующего коллектива. Программы выстраивают индивидуальные модели развития кадров организации в условии нечеткости постановки задач и позволяют оценить мотивацию сотрудников, целесообразность и направления их дополнительной подготовки.

Отсутствие глубоких научных исследований в указанном направлении и их высокая востребованность определяют актуальность выполнения настоящей диссертационной работы.

Цель и основные задачи исследования

Целью работы является повышение эффективности планирования и реализации производственных программ промышленных объединений на основе внедрения технологий социальных сетей и формальных моделей нечеткого управления и сетевого планирования.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

• системный анализ задач организации процессов профориентации и обучения персонала в социальных сетях;

• классификация пользователей социальной сети с целью подбора персонала под реализацию производственных программ;

• разработка моделей сетевого планирования и нечеткого управления производственными программами;

• разработка методики профориентации и переподготовки персонала для реализации текущих производственных программ;

• разработка макета интегрированного программно-технического комплекса системы профориентации и переподготовки персонала.

Методы исследования

При разработке формальных моделей компонент системы профориентации в диссертации использовались методы общей теории систем, классический теоретико-множественный аппарат, теория нечетких множеств и нечетких отношений. Системный анализ управления образовательной траекторией в учебных центрах проводился на реальных статистических данных, обработка которых проводилась с помощью современных методов анализа данных с привлечением математических и статистических пакетов.

Научная новизна

Научную новизну работы составляют методы и модели формирования кадрового состава в системе нечеткого планирования производственных программ промышленного объединения.

На защиту выносятся:

• модель нечеткого сетевого планирования производственных программ;

• модель кластеризации участников социальной сети на основе марковской цепи взаимодействия;

• методики профориентации и переподготовки персонала;

• программно-технического комплекс системы профориентации и переподготовки персонала под реализацию производственных программ промышленных объединений.

Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием математического аппарата, согласованностью результатов аналитических и имитационных моделей процессов обучения в социальных сетях. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения работы в ряде промышленных предприятий и соответствием теоретических и практических результатов.

Практическая ценность и реализация результатов работы Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования в системе профориентации, переподготовки, повышения квалификации и аттестации кадров. Апробация работы

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• международная конференция проекта LINK «Глобальная экономика: перспективы антикризисной политики», объединенная сессия LINK - ПМЭФ «Новая модель глобального экономического развития: позиции бизнеса, власти и экспертного сообщества». М, 4-6 июня 2009 г.;

• круглый стол «Секреты успешных кампаний в социальных сетях» (РИА Новости). М., 24 июня 2009 г.;

• 14-ежегодная международная научно-практическая конференция «Устойчивое экономическое развитие: интеграция государства и бизнеса в современном обществе» (Государственный Университет управления). М., 15-16 октября 2009 г.;

• RSPP International Council for Cooperation and Investment, Recent trends in International Taxation. M., 10 December 2009;

• вторая Всероссийская научно-практическая конференция «Развитие конкуренции на рынке информационных технологий». М., 14 апреля 2010 г.;

• на заседании кафедры АСУ МАДИ 31 января 2011 г. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и

внедрены для практического применения в Межотраслевом

региональном центре профессиональной переподготовки и повышения квалификации руководителей и специалистов республики Татарстан (МРЦПК РТ), ООО «ПРОМСИСТЕМЫ», а также используются при организации учебного процесса на кафедре АСУ МАДИ.

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области автоматизации образовательного процесса составляет актуальное направление в области теоретических и практических методов управления производственными программами промышленных объединений.

Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов, моделей и методик.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность работы. Сформулирована цель работы и основные задачи. Приведено краткое содержание глав диссертации.

В первой главе диссертации проводится системный анализ задач, возникающих при организации процессов профориентации и переподготовки персонала промышленных объединений с использованием социальных сетей.

Концепция социальных сетей сформировалась в последние десятилетия. Она разработана в исследованиях Фримана (Freeman L.C), Ноука (Knoke D), Марсдена (Marsden P.V.), Вассермана (Wasserman S.), Веллмана (Wellman В.), Берковица (Berkowitz S .D.) и других. Актуальность сетевого анализа растет, поскольку в настоящий момент происходит глобализация общемировых процессов, прежде всего, в форме сетевизации. Системные вопросы использования социальных сетей в области управления человеческими ресурсами рассматриваются в обобщающей работе IBM Institute of Business Value (Lesser E., Prusak L.).

С 2005 г. сформировались качественно новые тенденции в развитии интернет. На смену информационным и торговым порталам стали приходить новые формы сетевых организаций: рейтинг посещаемости показал, что такие крупные проекты виртуального бизнеса как ЕЬау и Amazon уступают место новым - YouTube, Facebook и Wikipedia.

Таким образом, существующие модели социальных сетей по целям исследования можно разделить на две основные категории: модели формирования социальных сетей и модели распространения нововведений в социальных сетях. В будущем, по-видимому, появятся и комплексные модели, поскольку процессы сетевой динамики и процессы распространения в сетях связаны друг с другом.

Образовательные социальные платформы расширяют классические возможности управления образовательным процессом,

используя социальное программное обеспечение, позволяющее пользователям:

• создавать профиль, отражающий интересы и навыки пользователя;

• обмениваться необходимой информацией, в том числе в режиме реального времени (чат);

• организовывать процесс обучения, руководствуясь отзывами и рейтингами участников;

• взаимодействовать с участниками социальных образовательных сетей и получать доступ к новым источникам информации, находящимся вне сети и т.д.

Согласно последним исследованиям, мировой рынок образовательных социальных сетей уже к 2012 году может достигнуть объема 55 трлн. долларов США.

Стремительные изменения в сфере современной подготовки кадров подтверждают, что информационные технологии в сфере образования будут пользоваться все большим спросом. При этом, конкуренция на данном рынке будет все больше стимулировать применение самых последний технологий, включая виртуализацию образования.

Общий рынок электронного обучения (как региональный, так и международный) по оценкам экспертов увеличится от 15 до 30 %. На сегодняшний день США являются лидерами на этом рынке (доля США — 60 %). Европа является вторым по масштабу рынком — 15 %. Рынок дистанционного обучения становится крайне насыщенным. Такие сайты как LiveMocha, РгерМе или TechCrunch стремительно появляются в интернет.

позволяя сторонним разработчикам расширять функциональность самой сети. Компанией IBM разработан широкий спектр социально-ориентированного программного обеспечения, доступного сотрудникам и клиентам. Например, в его составе созданы микроблоггинг платформы BIueTwit, а также плагины (программы-расширения) для Lotus SameTime и Lotus Notes, что предоставляет пользователям свободу выбора и обеспечивает удобство использования BIueTwit.

Модели социальных сетей можно разбить на два типа: оптимизационные (включая имитационные) и теоретико-игровые. Например, модель случайных графов, в которой рассматривается вероятностный процесс, генерирующий связи в социальной сети, относится к первому типу, а стратегическая модель, в которой формирование связей происходит на основе сравнения выгод и затрат — ко второму.

Для визуализации явных и неявных социальных сетей разрабатываются различные инструментальные средства. Например, в области компьютерных сетей SNA может использоваться для оптимизации топологий, а в сфере информационных систем — для разработки оптимальной структуры ссылок. С помощью таких средств можно выявить группы с внутренними взаимосвязями различной степени интенсивности и сопоставить их с аффилированными группами или практическими сообществами, в том числе при решении задач развития персонала.

В контексте бизнес-задач часто используется продукт InFlow 3.0 компании Orgnet.com, позиционируемый как «средство отображения и измерения социальных сетей». Среди других систем можно отметить NetMiner, Pajek, UCINET, а также российскую разработку SociometryPro (www.sociometry.ru). Дополнительные ссылки на инструментарий и методы SNA можно найти на сайте International Network for Social Network Analysis (www.insna.org).

Характерная архитектура системы сбора, накопления, анализа и визуализации в социальных сетях может быть схематично представлена в следующем виде (рис.1.)

Анализ взаимодействия индивидов в социальной сети -эффективный инструмент для систематической оценки существующих на практике коммуникационных каналов между работниками предприятия. Существующие технологии визуализации социальных сетей отражают реальное взаимодействие между людьми, командами, отделами и даже целыми организациями. Для оценки взаимодействия между участниками социальной сети в работе предлагается использовать индекс контрибуции (Ик), который определяется следующим образом:

Ик=(Со - Сп)/( Со + Сп), (1)

где: Со = количество отправленных сообщений; Сп = количество полученных сообщений.

Архитектура системы сбора, анализа и визуализации в социальных сетях

ееааввАйа«'.» .• • •

I.___г

(___________\ Юг кого:

I Аилю / ■ Коглу: Т«.;з:

^хи^элепроннои почты:

- электронные письмз

- фзйды

- посты

• мгао&енные сообщения

.Время: : Со/|<Г:рЖЗ№

¡СЙУч ' '"' .

' • ......

/ Структуриробание' и

Е аза данны* Визуашэц«я

Рис.1.

Значение индекса контрибуции находится в пределах от (-1) до (+1). В случае, когда Ик=(+1), участник социальной сети занят исключительно тем, что отправляет сообщения другим участникам сети. В случае, когда Ик=(-1), участник социальной сети получает сообщения, при этом, не отправляя сообщений другим участникам. Если же Ик=0, то взаимодействие между участниками сети является сбалансированным.

Проведенный анализ показал, что для формализованного представления и структуризации учебных планов и рабочих программ системы профориентации и переподготовки целесообразно использовать принципы терм-анализ связности модулей учебных материалов, где модуль представляет структуру: М={0М, Ам, Нт Ом - наименование модуля; Аи - аннотация модуля; Нм - объем часов, выделенных на модуль; - указатель дисциплины. Основными связывающими понятиями также являются термы. Терм-множество представляет структуру УУ=\Л/'и\Л/°, где УЧ1 - множество входных термов; \Л/° - множество выходных термов. Входные термы определены как: УУ'^О'и, (Ду}, где - идентификатор

терма; Ям - указатель принадлежности модулю; - ссылка на терм-

источник (для организации синонимии); Uw - коэффициент усиления (определяет увеличение активности понимания терма). Выходные термы определены как: W°w ={D°Wl /^w. F**w- Z°w}, где D°w -идентификатор терма; F°M - указатель принадлежности модулю; F°w -ссылка на терм карты требований; 2°w - коэффициент забывания терма.

Во второй главе диссертации рассматриваются вопросы построения моделей оценки квалификационного уровня участников социальной сети, и их кластеризации с целью подбора исполнителей для реализации проектов объединения.

Основным достоинством социальных сетей при формировании производственных программ промышленных объединений является поддержка коллективного взаимодействия. Социальные сети позволяют увеличить продуктивность командной и управленческой работы с помощью предоставления информации асинхронно. Имеются примеры использования социальных сетей при выполнении различных проектов, которые включают в себя:

• краудсорсинг - технологию, которая позволяет привлекать к непосредственной разработке продукта, как производителей, так и пользователей;

• сегмент «рынок идей», позволяющий осуществлять генерацию инноваций путем установления кооперации и партнерских отношений между участниками сети;

• частные виртуальные миры, которые представляют собой виртуальное интернет-пространство, отражающее корпоративное устройство организации.

Пример визуализации коммуникационных потоков при выполнении командной работы над проектом можно представить следующим образом (рис.2):

Для формирования коллектива исполнителей проектов, в том числе вовлекаемых в процессы профориентации и переподготовки, могут быть использованы социальные сети типа «Blue Pages» (компания IBM). В таких сетях отражается подробная информация о каждом сотруднике, включая род деятельности и контактную информацию, квалификацию и опыт работы, профессиональные навыки (подразумевает перечень обучения,

пройденного/запланированного работником, а также его уровень), проекты и команды (включает описание проектов, в которых работник принимал участие, а также рассказывает о рабочих группах, в которых состоит/состоял работник).

С целью осуществления мониторинга уровня сформированное™ требуемых характеристик специалиста в работе предлагается использовать комплексный показатель качества психолого-

О /

индивидуальных компетенций Кд = /Ь, где Ка - локальные

/=1 /

коэффициенты сформированности профессиональных компетенций, Ь - число локальных коэффициентов.

Коммуникационные потоки при выполнении проекта несколькими командами специалистов

' Команды N5,6

Рис.2.

Психолого-индивидуальные компетенции представляют собой способности, развиваемые в профессиональной деятельности под влиянием мотивации, которая может, как усиливать, так и ослаблять потенциальные задатки специалиста. В этой связи необходимо осуществлять постоянный мониторинг мотивационной направленности. Для определения критериев сформированности проводится тестирование выборки специалистов, успешных в своей деятельности. Для визуализации локальных показателей используется их представление в виде профилограммы, где: А -коэффициент точности внимания; Е - коэффициент продуктивности влияния; Красп - коэффициент распределения внимания; Ут -коэффициент объема памяти; Кт - коэффициент творческого мышления; Кл - коэффициент логического мышления; Кв

Применение такой модели специалиста на основе процессного подхода и методологии «развертывания функции качества» позволяет снизить уровень неопределенности идентификации и мониторинга рассматриваемых компетенций и повысить качество переподготовки специалистов.

Для оценки квалификационных характеристик в диссертации предлагается использование механизмов гетерогенного тестового контроля, основанного на множественной привязке выдаваемых тестовых заданий к направлениям деятельности. В результате формируется отношение, которое представляет двудольный граф, схематично представленный на рис.3., дуги которого взвешены числовой оценкой степени принадлежности.

Отношение связности тестовых заданий и модулей

Рис.3.

Начальный вариант анализа тестового контроля предполагает оценку правильности решения тестовых заданий. С одной стороны, эта оценка может быть определена как «да-нет» и определяться либо как 0, либо как 1. X представляет вектор множества модулей:

Х={ХЬ Х2,..., Хп), (2)

где каждая компонента X, вектора определяет привязку соответствующего тестового задания к модулю. В двухуровневых факторных экспериментах (полных и дробных) определяется только принадлежность задания, т.е. X, = 1 - задание имеет отношение к ¡-ому модулю и X = 0 - в противном случае.

В качестве оцениваемого функционала берется вероятность правильного ответа на задание конкретной направленности (она определяется содержательной стороной модуля), поэтому каждый

тестируемый определяется вектором: Р=(Р:, Р2.....Рп), где каждая

компонента вектора определяет вероятность решения задач соответствующей направленности. Предполагается, что вероятность решения задания равна произведению вероятностей Р = \\р<< чт0

соответствует схеме независимых испытаний. В этом случае невозможно использовать предположение линейности функционалов в факторных планах. Однако, логарифмированием можно линеаризовать функционал и в результате такого преобразования получить классическую линейную модель факторного плана /я Р= Хх1пРх + Х21пР2+ + Х„ 1п Р„, где в качестве оцениваемых параметров регрессии выступают !пР, . При моделировании

множества тестовых заданий, составляющих тест, формируется матрица плана теста Р=||ху||, где Ху определяет наличие ^ой направленности в ¡-ом тестовом задании.

В качестве модели сетевого планирования производственных программ, реализующей временную последовательность запросов на кадровый состав, в работе предлагается использовать рекуррентную схему, которая концептуально подобна имитационной схеме, что позволяет расширить ее до вероятностной и статистической интерпретации.

Формально операторы преобразования структуры. Определены два оператора: ОиМ/ - оператор завершения этапа (произвольного); /пУ/^к) - оператор начала этапа (1 - текущий этап, к - после какого этапа выполняется).

Сама процедура может быть представлена в виде:

/ = агдтЩТж,; Тж/ > о}

/ 1

ОиМ: Т = ТЖ, (3)

{/л ]М,(1) / Еи = 1}

lnW,(l).

Еи= О

(V/ Еи=0) => (Т",=Т ТЖ>=Т + Т(\А/;)) (4)

В условиях лингвистической неопределенности время, выделенное на реализацию каждого этапа проекта, является экспертной оценкой, поэтому вершины сетевой модели взвешиваются нечеткими переменными. Кроме того, нечеткими переменными также определяются и кадровые резервы, необходимые для реализации каждого этапа программы. В работе проведен анализ модели, в которой время реализации этапа является нечеткой переменной с функцией принадлежности:

О 0 < х < а,

x~f,(x) = \ , (5)

1-е а, < х;

которая подобна нормальному закону распределения, но где функция нормирована по максимуму.

Показано что из условия х^ ~ /е(х|ац,а12), х2 ~ fe(x|a2i, а2г) следует, что х^+х2 - fe{x\a^+ a2i, а12+ а22), т.е. сумма нечетких переменных имеет функцию принадлежности из того же класса fN.

В случае параллельного выполнения этапов время начала очередного этапа определяется как T=max(Ti,T2). Построена программная имитационная модель и экспериментально показано, что операция максимума также практически не выводит результат из

выбранного класса функций принадлежности (относительная среднеинтегральная ошибка порядка 3%).

При формировании кадрового состава из множества участников социальной сети для реализации конкретных производственных программ предлагается задача кластеризации на основе расчета индекса контрибуции с помощью программы ТеСР1о\л/, которая:

• производит анализ обмена информацией меиоду участниками сети (на основании количества отправленных и полученных сообщений) и определяет основные и периферийные коммуникационные узлы;

• анализирует периоды, в течении которых возникают вспышки коммуникационной активности между участниками сети;

• выделяет наиболее активных участников сети и определяет их роли внутри сети.

Пример визуального анализа взаимодействия участников рабочей группы в социальной сети представлен на рисунке.4. Одной из основных задач при этом является формирование групп, для которых внутригрупповое взаимодействие максимально, а межгрупповое минимально. Основной характеристикой исполнителей при этом является индекс контрибуции.

Схема взаимодействия участников социальной сети

Рис.4.

Преобразование Марковской цепи запросов

Рис. 5.

Наиболее адекватной формализацией такого процесса взаимодействия являются Марковские цепи (рис.5.), которые учитывают распределение вероятностей взаимодействия между всеми участниками сети. В работе предлагается решение данной задачи на основе метода к-средних кластерного анализа, где в качестве мер сходства и различия используются переходные вероятности агрегированной Марковской цепи.

Для решения этой задачи в диссертации введены формальные операторы укрупнения, исключения петель, сокращения и другие, которые позволяют построить переходные вероятности вторичной (межгрупповой) цепи по известным характеристикам первичной цепи.

Обозначим Марковскую цепь:

№П,Р), (6)

где ^ - случайная величина, имеющая конечное число значений, иначе множество состояний С^С^С^.-.С,,); card С=п; П - вектор начального распределения состояний П=(р1,р2,...,рп); Р - матрица переходных вероятностей P=||Pij|| i,j=1..n.

Оператор укрупнения FyKp : (С,П,Р) -» =(£',П',Р') задается следующим образом. Определяется новое множество состояний и задается отображение F(C)yKp : С -> С' card С'< card С. Считается, что если случайная величина \ в МЦ (£,П,Р) принимает одно из состояний (С|')"\ то в МЦ (^'.П'.Р') £ принимает значение С/. При этом начальное и стационарное распределение вероятностей преобразуются на основании:

П'=(р'1,р'2.....р'„), ir=F<n)yKp(n), где р) = 2>,,

т.е. суммируются вероятности состояний исходной МЦ для которой Р(С)Укр ■ С; = С', Матрица переходных вероятностей переопределяется оператором Р%<р, как Р = Р(Р>укр(Р'), где:

Р'п- I

г Я/

(8)

МС'гГ

^{С'Г

Оператор исключения петель представляет F(P)Hn : Р->Р\ где новая МЦ (С',П',Р') получается из МЦ (С,П,Р), если последнюю рассматривать лишь в моменты перехода из одного состояния в другое. При этом моменты, когда цепь находится в одном и том же состоянии исключаются. В этом случае card C=card С' и Vi р'а=0.

Композиция двух предыдущих операций приводит к операции последовательного укрупнения и исключения петель.

При реализации операции сокращения Марковской цепи (С,П,Р), множество состояний С разбивается на два непересекающихся подмножества С(1) и С(2), С = С(1)иС(2) , С<1)пС(2)=0. Между С(1) и С(2) существует биективное отображение F(C)Cmli'.C->-C'. Матрица Р преобразуется следующим образом:

F(P)cm:P->P', р)грц+р% (9)

где p*ij определяет вероятность того, что МЦ выйдет из состояния ieC<1) в одно из состояний кеС(2) и при этом первый выход из множества состояний ieC(2) будет в состояние jeC<1>.

Таким образом, вместе с задачей сетевого планирования, задача кластеризации участников социальной сети с учетом их взаимодействия и квалификационных характеристик позволяет формировать временную организационную структуру для реализации текущих производственных программ промышленного объединения.

В третьей главе рассматривается задача формирования механизмов управления реализацией производственных программ при нечетких целях потенциальных исполнителей производственных программ.

В диссертации поставлена задача подбора сотрудников для реализации потенциальных проектов и формирования временной организационной структуры. Предлагается использование матричной структуры, которая совмещает принципы построения функциональных и процессных систем.

В этих структурах существуют жестко регламентированные процессы, находящиеся под управлением менеджера процесса. При этом деятельность осуществляется работниками, находящимися в оперативном подчинении менеджера процесса и в административном подчинении руководителя в функциональном «колодце» (рис.6.).

Матричная организационная структура

Рис. 6.

В работе предполагается, что имеется множество X возможных действий участника социальной сети и множество Y состояний управляемой системы. Задача Участника состоит в том, чтобы определить действие (нечеткое), которое позволило бы ему достичь нечеткой цели.

Для решения задачи управления коллективом исполнителей производственных программ при нечетких целях в работе предлагается использовать принципы активной системы, состоящей из управляющего органа - центра и управляемого субъекта (потенциального исполнителя) или активного элемента (АЭ). В качестве центра и субъекта могут выступать как отдельные люди, так и их группы, коллективы и т.д.

Одним из способов влияния на поведение субъекта является его стимулирование. С точки зрения психологии можно рассматривать следующие процессуальные компоненты деятельности АЭ: потребность - мотив - цель - задача - технология - действие -результат (рис.7.).

Предполагается, что Центр обладает широким спектром возможностей по управлению субъектом:

Ф(;c,z,o(-)) - - функция полезности центра, <t>~:XxAoxM-»R1; о(х,у)еМ - функция стимулирования АЭ центром;

- функция штрафов, налагаемых на АЭ центром, х~'ХхАо~» R1|M, принадлежащие допустимому множеству М ;

R1|M - множество возможных значений функции стимулирования -подмножество R1, определяемое ограничениями механизма стимулирования М; уеА - действие АЭ;

Модель управление производственными программами

Рис. 7.

А - множество допустимых действий активного элемента; геА0 - результат деятельности АЭ; Ао - множество возможных результатов деятельности; хеХ - план АЭ (желаемое с точки зрения центра действие или результат деятельности АЗ);

X - множество допустимых планов АЭ; Ь~(г, г) - функция дохода АЭ, Ь~:АохП-»Р1; с~(2, г) - функция затрат АЭ, с-.АохО-»!^; геГ2- параметр функции дохода (затрат) - тип АЭ; £1- допустимое множество типов АЭ.

Функция полезности активного элемента представляется в одном из двух следующих видов:

(Э(х,г)-с(г,г) и(х,г,г,о-(-))=^Г/, V ч ,, (10)

|Цг,г)-х(х,г)

-"стимулирование минус затраты"; -"доход минус штрафы".

В данной постановке стимулирование (изменение предпочтений АЭ центром) осуществляется путем поощрения или наказания АЭ за выбор тех или иных действий, то есть путем изменения его функции полезности. Таким образом, стимулирование заключается либо в прибавлении к функции полезности АЭ функции стимулирования (задача I рода), либо в прибавлении к функции полезности АЭ функции стимулирования и одновременном вычитании этой функции

из целевой функции центра (задача стимулирования II рода). В задаче стимулирования второго рода целевая функция центра имеет вид "доход минус затраты на стимулирование": Ф~(х,2, ст~(-))=Н~(х,г)-а~(х,г), или "доход плюс штрафы": Ф~(х,2,х~(-))=Н~(х,2)+х~(х,г), где Н~(х,г) - доход центра, зависящий от результата деятельности АЭ, и быть может плана.

Далее в работе ставится и решается задача управления организационной системой в условиях нечеткой информации - задача стимулирования. В ней два целенаправленных субъекта -управляющий орган (центр) и управляемый субъект (агент).

Функция полезности агента задана на множестве результатов Д>, а выбирать агент должен действие из множества А. Чтобы выбрать наилучшее действие, агент должен уметь сравнивать разные действия по их предпочтительности. Таким образом, чтобы определить правило рационального выбора агента, мы должны найти нечеткое отношение предпочтения (НОП), которое индуцируется на множестве А действий агента функцией полезности Цг) и нечетким отображением ср (рис.8.).

Множество максимально недоминируемых действий агента

действий.4

Рис. 8.

Индуцированное НОП R предлагается вычислять по формуле: \iJy',/)= sup min)n9(y',z');n9{z',z')iii_(y\z")\ (11)

где R - это НОП агента на множестве результатов действий. В рассматриваемой задаче отношение предпочтения Я на множестве результатов четкое и задается функцией полезности агента, то есть H-{z',z")=l, если (z')ef(z") , и m_(z',z")=0 в противном случае. Тогда

R R

выражение для индуцированного НОП на множестве действий агента можно записать в следующем виде:

и*(У>У)= SUP 'и/«к(y',z');n5{y">z")\

R z\z-eJ0 Ф Ф (12)

/Ма/М

Если агент имеет НОП на множестве действий, то его рациональный выбор определяется т.н. нечетким множеством недоминируемых действий. Для построения этого множества необходимо выделить из индуцированного НОП его строгую компоненту - нечеткое отношение строгого предпочтения.

Далее будем считать, что агент считает рациональным выбор одной из максимально недоминируемых альтернатив - альтернатив, степень недоминируемости которых максимальна, то есть выбирает

действие из множества х"Д := \у е А: ^(у)=supy^{у'у> с А.

я [ К у'с А К ' J

В частности, если нечеткое множество недоминируемых альтернатив оказывается нормальным, то агент выбирает одну из четко недоминируемых альтернатив.

В работе предлагается использование нечеткого вывода на основе механизма Мамдани (Mamdani). В нем используется минимаксная композиция нечетких множеств. Данный механизм включает в себя следующую последовательность действий.

1. Процедура фазификации: определяются степени истинности, т.е. значения функций принадлежности для левых частей каждого правила (предпосылок). Для базы правил с m правилами обозначим степени истинности как Aik(xk), i=1..m, k=1..n.

2. Нечеткий вывод. Сначала определяются уровни "отсечения" для левой части каждого из правил: Далее находятся "усеченные" функции принадлежности:

3. Композиция, или объединение полученных усеченных функций, для чего используется максимальная композиция нечетких множеств: где MF(y)- функция принадлежности итогового нечеткого множества.

4. Дефазификация, или приведение к четкости. Существует несколько методов дефазификации. Например, метод среднего центра, или центроидный метод.

В управлении персоналом самой значительной по объёму является сфера профориентации, переподготовки и повышения квалификации. В мире на её долю приходится до 40% всех средств, затрачиваемых организациями на кадровую работу. В отечественной промышленности с переходом к рыночной экономике и реализацией

высокотехнологичных проектов технического перевооружения будет возрастать потребность в гибкой системе профориентации и переподготовки, реализуемой самими промышленными предприятиями и объединениями или с привлечением специализированных организаций. В любом случае содержание, методы, организационные формы, обучаемый контингент должны быть объектом гибкого управления с учётом производственных потребностей.

В работе использован способ использования социальных сетей для формирования так называемых практических сообществ (Community of Practice, СоР), объединяющих людей, заинтересованных в приобретении и развитии знаний в определённой области и их использовании для достижения практических целей. Применение описанных методов для формирования состава участников, целей и направленности программ переподготовки на основании информации, содержащейся в социальной сети, позволяет службе управления персоналом совместно с подразделением/учреждением, осуществляющим профориентацию и профессиональную переподготовку сотрудников, управлять содержанием программ для целевых групп персонала, формируемых в соответствии с реальными задачами перевооружения производства.

В диссертации предложена методика профориентации, повышения квалификации и аттестации персонала промышленных предприятий, которая включает этапы входного контроля, непосредственно обучения и выходного контроля. Введены операции последовательной реализации учебных элементов «•», параллельной «©» и обратной связи «F», что позволяет реализовать все приведенные этапы на основе единого универсального механизма.

На первом этапе сотруднику предоставляется возможность просмотра краткого содержания, отражающего специфику специальности. В профессиограмме превалируют параллельные несвязные последовательности учебных модулей и тестов, объединенных в блоки ((l/1*T1)@(l/2eT2)©--- ®{Un»Tn)). В результате сотрудник выбирает определенное направление переподготовки.

Входное тестирование осуществляется на основании предъявления тестовых заданий по всем учебным модулям. Во входном контроле основной задачей является выявление уровня знаний по всем модулям выбранной специальности, т.е. определение F(Ti(BT2®... ©Гп). Использование разработанных методов позволяет сформировать индивидуальную программу на основании результатов входного контроля.

Третий этап представляет непосредственно обучение, которое заканчивается после изучения всех модулей, закрепляющих теоретические знания и практические навыки выбранного

направления переподготовки. Процесс обучения определяется жестким треком последовательного соединения модулей и тестов

Выходной контроль является четвертым этапом, который представляет единый гетерогенный тест F(T).

В четвертой главе диссертации рассматриваются вопросы построения программно-моделирующего комплекса системы профориентации и переподготовки персонала промышленных объединений.

Разработана структура базы данных (рис.9.), интегрирующая учебный план, тестовые задания, результаты выполнения и характеристики доступа к учебно-методическим материалам. Комплекс реализован в рамках единой оболочки с универсальным интерфейсом и возможностью интеграции со стандартными пакетами.

Разработанный программный комплекс, реализует среду консультанта, который наряду с другими функциями обеспечивает реализацию механизмов управления образовательной траекторией по результатам выполнения участниками социальной сети тестовых заданий. Анализ результатов переподготовки для ряда промышленных предприятий по различным направлениям подготовки показал существенную связь между типом профессиональной деятельности и непосредственно содержательной частью блока.

Средние баллы по типам производственной деятельности, набранные сотрудниками по отдельным блокам и по финансово-экономическому блоку в целом, приведены в табл.1.

Проведенный анализ показал, что в рамках рассматриваемых типов производственной деятельности наиболее высоким уровнем практических навыков характеризуются работники Корпоративного Центра. По данной группе средняя оценка составляет 65,8 баллов, что соответствует высокому уровню практических навыков. Самую низкую среднюю оценку, приближающуюся к верхней границе среднего уровня, - 48,0 баллов - получили работники Корпоративного управления и науки.

Следует отметить, что по всем типам производственной деятельности, за исключением Корпоративного управления и науки, работники показали уровень практических навыков, существенно превышающий уровень знаний, определенный по результатам аттестации. Это может свидетельствовать о более практической направленности деятельности работников.

Полученные результаты анализа свидетельствуют о необходимости дифференцированного подхода к процессу переподготовки кадров, что приводит к задам оценки связности базовых знаний персонала (профессиональная деятельность) с программами переподготовки.

Мифологическая модель базы данных связности учебных модулей

Direction

Column Warne J Description *

djd code name descript color

ИД

Шифр Название Описание Цвет

Cycle

Coïumn Ñame I

Description

;cjd name descript [prior]

Ключ Название Описание

Порядковый номер ▼ }

i-rfcJt

! !

Diseipl

Coiumn Name f

Description

hjtf Щ

code Шифр

name Название

descript Описание

short ji Название в графе

hout'5 Кол-во часов

zachet завершается зачетом

ехал» завершается экзаменом

link ссылка на ресурс

cjd привязка к циклу

djd привязка к направлению

t_id привязка к методисту

:!г

Modul

Column Name Ое$а1рИоп л |

mjd ИД J

h id Привязка к дисциплине

code Шифр

name Название

descript Описание

hours Кол-во часов

[prior] порядковый номер

1_ link ссылка на ресурс

Tutor

Column Name | ОезсфЕюп * H

tjd ИД методиста

sname Фамилия

fnarrte Имя •

/плате Отчество 1

htel

wte! :

foto !

UsLog Логин

UsPas Пароль ;

FAF

LEC Лектор или др

COM Комментарий i

СТЕР ученая степень

ZVAN ученое звание

RCDI год рождения

ZACON закончил уч заведение j

WN_ZAK год окончания j

CPEC по специальности

CT AG стаж работы I

PED.CT пед. стаж работы

DOLGN Должность

HEAD_SP Руководитель направления

K.SPHER сфера деятельности 1

MAGJTN магистратура ы

Tasks

Column Name Description - j

Ч tgjd ИД J

о? h id Привязка к дисциплине

type Тип 'G'-цель Т-задача

title Название

i_ [prior] Порядковый номер jrJ

TermLink

Column teme Description I

г,Ч1 mjd Привязка к модулю |

1 termjd Привязка к терму

1 i S type Тип 'О'-выходной Т-входной

_ fromjn Ссылка иа выходной терм

Study

Column Ma me ! Description i ■«■ 1

: ? sjd ИД ¡J

ki mjd Привязка к модулю i

type Тип 'A' - лекция, "В' - контрольная., 'С* - практика i

title Название

hours Кол-во часов

[prior] порядковый номер

j link ссылка на ресурс

descript Описание |

Q_ liT/iJd привязка к ресурсу из БД Konstrutor ,'jrj

Term

CeJuron Ñame | Description

1 terrnjd name descript

ИД

Название Описание ^J

Рис.9.

При этом также важна оценка взаимосвязи между всеми курсами и блоками, входящими в цикл профориентации и переподготовки.

Таблица 1.

Средние оценки по типам производственной деятельности

Название блока Тип производственной деятельности В среднем по всем работникам

корпорати вный центр Блок производства Блок маркетинга, продажи переработки Блок сервисов корпорати вное управление и наука

Управление финансами 65,0 55,1 62,1 59,8 45,2 59,2

Экономика 70,8 65,3 64,5 70,6 43,3 67,0

Бухгалтерский учет и аудит 65,8 59,6 65,4 61,7 46,9 62,1

Юридические основы финансово-экономического управления 60,6 50,3 57,6 55,2 52,9 54,8

Организационные основы современного финансово- экономического управления 66,6 56,2 58,9 59,3 47,6 58,7

Информационные технологии 66,1 55,7 57,0 60,4 51,9 58,6

Финансово-экономический блок в целом 65,8 57,0 60,9 61,2 48,0 60,1

Таким образом, в диссертации выполнено расширение функционала социальной сети путём достраивания модели формирования направлений профориентации и переподготовки целевого контингента в структуре социальной сети инструментальными средствами автоматизированного управления образовательными программами.

В заключении представлены основные результаты работы.

Приложение содержит документы об использовании результатов работы.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 11 печатных работ, приведенных в списке публикаций.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проведен системный анализ задач организации процесса профориентации и обучения участников социальных сетей промышленных объединений. Выделен набор инструментальных средств, позволяющий повысить эффективность управления производственными программами.

2. Предложен показатель сформированное™ требуемых характеристик специалиста, учитывающий психолого-индивидуальные компетенции, что позволяет автоматизировать систему подбора кадров под реализацию конкретных производственных программ. Для оценки квалификационного уровня предложены механизмы гетерогенного тестового контроля.

3. Разработана аналитико-имитационная модель сетевого планирования производственных программ, учитывающая лингвистические неопределенности оценки квалификации персонала и позволяющая оценить временные затраты в виде нечетких переменных, что повышает качество решений по подбору кадров на основе инструментально-технологических средств социальных сетей.

4. На основе модели марковской цепи взаимодействия участников социальной сети разработана методика кластеризации кадрового состава промышленного объединения, которая позволяет декомпозировать организационную структуру управления конкретной производственной программой.

5. Для решения задачи управления коллективом исполнителей производственных программ в работе предложено использовать принципы активной системы, состоящей из управляющего органа и управляемого субъекта (потенциального исполнителя), что позволяет найти компромиссные решения для формирования временных рабочих групп реализации производственных программ.

6. Разработана методика подготовки персонала для реализации текущих производственных программ, включающая этапы профориентации, контроля и обучения и позволяющая формировать индивидуальные учебные планы.

7. Разработан макет интегрированного программно-технического комплекса системы профориентации и переподготовки персонала. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде промышленных предприятий, а также на кафедре АСУ МАДИ.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Статьи, опубликованные в ведущих рецензируемых научных изданиях, определенных ВАК РФ:

1. Ульянова А.И. Социальное программное обеспечение как инструмент управления в современном вузе/ Ульянова А.И. // Высшее образование в России. - 2010. - №8-9. - С.138-141.

2. Ульянова А.И. Социальные сети как инструмент управления / Ульянова А.И. П Вестник Казанского технологического университета раздел: Управление, информатика и вычислительная техника. -Казань: Издательство Казанского государственного технологического университета. -2010. - № 8. - С. 125-128.

Статьи в сборниках научных трудов:

3. Ульянова А.И. Развитие социальных сетей и возможности их использования в энергетике / Сорокин A.B., Ульянова А.И. // Информационные Ресурсы России, - 2009. - №5. - С. 22-26.

4. Ульянова А.И. Использование нечетких отображений в задачах принятия решений / Ягудаев Г.Г., Николаева К.А., Ульянова А.И., Свободин В.Ю. // Методы управления потоками в транспортных системах: сб. науч. тр. МАДИ. Ротапринт МАДИ. - М., 2009 . - С. 58 - 63.

5. Ульянова А.И. Конкурсные механизмы экспертного оценивания / Ягудаев Г.Г., Николаева К.А., Ульянова А.И., Свободин В.Ю. // Методы управления потоками в транспортных системах: сб. науч. тр. МАДИ. Ротапринт МАДИ. - М„ 2009 . - С. 70 - 76.

6. Ульянова А.И. Формализованное представление деловой игры в условиях конкуренции участников / Никитин М.М., Ульянова А.И. И Логистическая поддержка процессов управления: сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ) № 4 (44). Ротапринт МАДИ (ГТУ). - М„ 2009 . - С. 52 - 59.

7. Ульянова А.И. Параметрическая оптимизация систем распределенной обработки данных / Николаев А.Б., Ягудаев Г.Г., Ульянова А.И. // Методы описания и моделирования бизнес-процессов и технологий в промышленности, строительстве и образовании: сб. науч. тр. МАДИ № 3/47 . Ротапринт МАДИ. - М., 2010 .-С. 122-125.

8. Ульянова А.И. Опыт и тенденции использования социальных сетей в управлении / Ульянова А.И. II Вестник Международного института рынка. - Самара. - 2010. - № 1 (6). -С. 55-61.

9. Ульянова А.И. Анализ базовых моделей связности учебного материала / Строганов В.Ю., Карташов М.И., Ульянова А.И., Свободин В.Ю. // Оптимизация решений в промышленности, строительстве и образовании: сб. науч. тр. МАДИ № 1/45 . Ротапринт МАДИ. - М., 2010 . - С. 49 - 52.

Ю.Ульянова А.И. Модель генерации образовательной траектории / Строганов В.Ю., Карташов М.И., Ульянова А.И., Свободин В.Ю. II Оптимизация решений в промышленности, строительстве и образовании: сб. науч. тр. МАДИ № 1/45 . Ротапринт МАДИ. - М., 2010 .-С. 53-61.

11.Ульянова А.И. Использование нечетких множеств при определении количественных оценок связности учебного материала / Николаев А.Б., Ягудаев Г.Г., Карташев М.И., Ульянова А.И., Свободин В.Ю. // Интерактивные технологии моделирования и управления: сб. науч. тр. МАДИ № 2/46 . Ротапринт МАДИ. - М., 2010 . -С. 128-134.

Подписано в печать 14 апреля 2011г Формат 60x84x16 Усл.леч.л. 1,0 Тираж 100 экз. Заказ № 15

ТЕХПОЛИГРАФЦЕНТР Россия, 125319 , г. Москва, ул. Усиевича, д. 8 а. Тел. : 8-916-191-08-51 Тел./факс (499) 152-17-71

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Ульянова, Анна Игоревна

ВВЕДЕНИЕ.

1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЙ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧАХ ПРОФОРИЕНТАЦИИ ПЕРСОНАЛА И ПЛАНИРОВАНИИ ПРОИЗВОДСЬВЕННЫХ ПРОГРАММ.

1.1. Моделирование социальных сетей.

1.2. Обзор социально-ориентированных технологий.

1.3. Организационные модели и типы организационных структур управления производственными программами.

1.3.1. Функциональная модель организационной структуры.

1.3.2. Процессная модель организационной структуры.

1.3.3. Матричная модель организационной структуры.

1.3.4. Смешанные структуры.

1.3.5. Организационная свертка.

1.3.6. Методы и модели анализа эффективности и синтеза организационных структур.

1.4. Модели связности учебных материалов при формировании программ профориентации и переподготовки персонала.

1.5. Формирование организационной структуры в Business Studio.

1.5.1. Правила формирования организационной структуры.

1.5.2. Построение организационной диаграммы.

Выводы по главе 1.

2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ КВАЛИФИКАЦИОННОГО УРОВНЯ УЧАСТНИКОВ СОЦИАЛЬНОЙ СЕТИ И ИХ КЛАСТЕРИЗАЦИИ.

2.1. Формирование показателей квалификационного уровня участников социальной сети.

2.2. Гетерогенный тестовый контроль квалификационных характеристик

2.3. Рекуррентная модель сетевого планирования реализации производственных программ.

2.3.1. Вероятностное моделирование сетевой модели.

2.3.2. Лингвистическая формализация сетевой модели.

2.4. Разработка метода перераспределения информационных ресурсов.762.4.1. Марковская цепь связности информационных ресурсов.

2.4.2. Операции преобразования марковской цепи.

2.4.3. Построение вторичной марковской цепи групп пользователей.

Выводы по главе 2.

3. МОДЕЛЬ ФОРМИРОВАНИЯ НЕЧЕТКИХ ЦЕЛЕЙ И НЕЧЕТКОГО УПРАВЛЕНИЯ В ЗАДАЧЕ ВЫБОРА СОСТАВА ИСПОЛНИТЕЛЕЙ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОГРАММ.

3.1. Анализ методов и моделей формирования организационной структуры.

3.2. Постановка задачи стимулирования в активных системах.

3.3. Задача синтеза оптимального механизма стимулирования в базовой модели активной системы.

3.4. Модель выбора исполнителей.

3.5. Построение оптимальной функции штрафов.

3.6. Методика организации системы переподготовки персонала промышленных объединений.

Выводы по главе 3.

4. РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОГРАММНЫХ КОМПОНЕНТОВ СИСТЕМЫ ПЕРЕПОДГОТОВКИ ПЕРСОНАЛА И ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОГРАММ.

4.1. Проектирование структуры программного комплекса.

4.2. Методика формирования гетерогенных тестов.

4.3. Анализ результатов экзамена по возрастным группам сотрудников

4.3.1. Анализ зависимости по финансово-экономическому блоку.

4.3.2. Анализ зависимости между результатами аттестации и возрастными категориями сотрудников по блокам.

Выводы по главе 4.

Введение 2011 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Ульянова, Анна Игоревна

Социальные сети являются неотъемлемой частью Web 2.0, и их дальнейшее развитие в значительной степени определяет и перспективы развития самого Интернета. В феврале текущего года сайт ГШметрика сообщал о дальнейшем росте числа пользователей социальных сетей в Европе и России. На конец 2009' года1 в социальных сетях было зарегистрировано 917 млн. пользователей или 13,3 % населения мира. Ожидается, что к 2015 году количество зарегистрированных в-социальных сетях пользователей увеличится до 2 млрд. (27 % населения мира). Что касается России, то по данному показателю наша страна занимает одно из лидирующих мест в Европе. По данным компании J'son & Partners Consulting, число пользователей социальных сетей в России составляет 25 миллионов человек, что сравнимо с их общим количеством во всех странах Восточной Европы и государствах СНГ.

Принимая во внимание постоянно возрастающую конкуренцию и, как следствие, увеличение потребности в организации максимально динамичной и гибкой системы профессиональной подготовки кадров, сравнительно недавно возник новый тип программного обеспечения, нацеленный на эффективное использование социальных сетей в процессах найма, обучения, переподготовки и мотивации персонала. При этом основной акцент делается не на автоматизацию стандартных процессов, а на применение социального программного обеспечения в стратегических для организации направлениях, t которые позволяют объединить инвестиции в человеческий капитал с главными целями предприятия.

Одновременно все более востребованными становятся решения, которые с использованием социальных сетей' позволяют «управлять талантами» внутри предприятия и направлять их с наибольшей эффективностью на реализацию1 производственных программ. Данные решения позволяют в соответствии со стратегическими целями организации сформулировать критерии квалификации специалистов, которые будут эти цели реализовать, а также оценить наличие необходимых навыков сотрудников* в рамках существующего коллектива. Программы выстраивают индивидуальные модели развития кадров организации в условии нечеткости постановки задач и позволяют оценить мотивацию сотрудников, целесообразность и направления их дополнительной подготовки.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

• системный анализ задач организации процессов профориентации и обучения персонала в социальных сетях;

• разработка моделей сетевого планирования и нечеткого управления производственными программами;

• разработка макета интегрированного- программно-технического комплекса системы профориентации и переподготовки персонала.

Научную новизну работы составляют методы и модели формирования кадрового состава в системе нечеткого планирования* производственных программ промышленного .объединения.

На защиту выносятся:

• модель нечеткого сетевого планирования, производственных программ;

• модель кластеризации участников социальной сети на основе марковской цепи взаимодействия;

• методики профориентации и переподготовки персонала;

Диссертация состоит из четырех глав, в которых приводится решение поставленных задач.

В* первой главе диссертации проводится системный анализ' задач, возникающих при организации процессов профориентации и переподготовки персонала промышленных объединений с использованием социальных сетей.

В работе проведен анализ программных инструментальных средств. Так, Lotus Connections - самый глобальный продукт, позиционируемый как главное технологическое решение IBM в области Enterprise 2.0 технологий. Lotus Connections является программно-расширяемой платформой, предоставляющей как набор базовых сервисов, так и возможность расширения своей функциональности за счет разработки стороннего программного обеспечения, используя программный интерфейс (API) Lotus. Bluto - это интернет-приложение с широкими возможностями (Rich Internet Application (MA)), являющееся клиентом для BlueTwit, который был разработан внутри IBM на базе технологии Adobe AIR. Social blue — это, как и Fringe - внутренняя социальная сеть IBM, главным прототипом которой можно назвать Facebook. Как большинство социальных сетей, Beehive предоставляет пользователям возможность настройки своих профилей: размещать фотографии, ссылки, добавлять контакты, организовывать так называемые события. Beehive предоставляет программный интерфейс, тем самым позволяя сторонним^ разработчикам расширять функциональность самой сети. Компанией IBM разработан широкий спектр социально-ориентированного программного обеспечения, доступного сотрудникам и клиентам. Например, в его составе созданы микроблоггинг платформы BlueTwit, а также плагины (программы-расширения) для Lotus SameTime и Lotus Notes, что предоставляет пользователям свободу выбора и обеспечивает удобство использования BlueTwit.

Во второй главе диссертации рассматриваются вопросы построения моделей оценки квалификационного уровня участников социальной сети и их кластеризации с целью подбора исполнителей для реализации проектов объединения.

• сегмент «рынок идей», позволяющий осуществлять генерацию инноваций путем установления кооперации и партенерских отношений между участниками сети;

Для формирования коллективач исполнителей проектов, в том числе вовлекаемых в процессы/ профориентации и; переподготовки, могут быть использованы социальные сети типа «Blue: Pages» (компания IBM). В таких сетях отражается: подробная^ информация о каждом сотруднике, включая род деятельности и контактную информацию, квалификацию, и опыт работы, профессиональные навыки (подразумевает перечень, обучения,, пройденного/запланированного работником, а также его уровень), проекты и команды (включает описание проектов; в которых, работник принимал; участие, а также рассказывает:о рабочих группах, в которых состоит/состоял работник).

С целью осуществления мониторинга уровня сформированное™ требуемых характеристик специалиста в работе предлагается'использовать комплексный показатель качества психолого-индивидуальных компетенций.

В качестве модели сетевого планирования производственных программ, реализующей временную последовательность запросов на кадровый состав, в работе предлагается использовать рекуррентную схему,, которая концептуально подобна имитационной схеме, что позволяет расширить ее до вероятностноши статистической интерпретации.

При формировании кадрового состава из множества: участников социальной сети для реализации конкретных производственных программ предлагается задача кластеризации на основе расчета индекса контрибуции с помощью программы TeCFlow, которая:

• производит анализ обмена информацией между участниками сети (на основании количества отправленных и полученных сообщений) и определяет основные и периферийные коммуникационные узлы;

• анализирует периоды, в течении которых возникают вспышки коммуникационной-активности между участниками сети;

• выделяет наиболее активных участников сети, и определяет их роли внутри сети.

В третьей главе рассматривается- задача, формирования механизмов управления ' реализацией производственных программ; при нечетких целях потенциальных исполнителей производственных программ.

В диссертации поставлена задача подбора- сотрудников' для реализации потенциальных проектов и формирования временной организационной структуры. Предлагается использование матричной структуры, которая совмещает принципы построения функциональных и процессных систем.

Для решения задачи управления коллективом исполнителей производственных программ при нечетких целях в работе предлагается использовать принципы активной системы, состоящей из управляющего органа — центра и управляемого субъекта (потенциального исполнителя) или активного элемента (АЭ). В качестве центра и субъекта могут выступать как отдельные люди, так и их группы, коллективы и т.д.

Далее в работе ставится и решается задача управления организационной системой в условиях нечеткой информации - задача стимулирования. В ней два целенаправленных субъекта - управляющий орган (центр) и управляемый субъект (агент).

В работе предлагается использование нечеткого вывода на, основе механизма Мамдани (Матс1ат), в котором используется минимаксная композиция нечетких множеств.

Предложена методика профориентации, повышения квалификации и аттестации персонала промышленных предприятий, которая включает этапы входного контроля, непосредственно обучения и выходного контроля. Введены операции последовательной реализации учебных элементов, параллельной и обратной связи, что позволяет реализовать все приведенные этапы на основе единого универсального механизма.

Разработана структура базы данных, интегрирующая учебный план, тестовые задания, результаты выполнения и характеристики доступа к учебно-методическим материалам. Комплекс реализован в рамках единой оболочки с универсальным интерфейсом и возможностью интеграции со стандартными пакетами.

Выполнено расширение функционала социальной сети путём достраивания модели формирования направлений профориентации и переподготовки целевого контингента в структуре социальной сети инструментальными средствами автоматизированного управления актуальных образовательных программ.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием математического аппарата, согласованностью результатов аналитических и имитационных моделей процессов обучения в социальных сетях. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена^ положительными результатами внедрения работы в ряде промышленных предприятий.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования в системе профориентации, переподготовки, повышения квалификации и аттестации кадров промышленных объединений.

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• круглый стол «Секреты успешных кампаний в социальных сетях» (РИА Новости). М., 24 июня 2009 г.;

• RSPP International Council for Cooperation and Investment, Recent trends in International Taxation. M., 10 December 2009;

• на заседании кафедры АСУ МАДИ 31 января 2011г.

Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в системе переподготовки на ряде промышленных предприятий, а также используются при организации учебного процесса на кафедре АСУ МАДИ.

Материалы диссертации отражены в 11 печатных работах.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 154 страницах машинописного текста, содержит 53 рисунка, 10 таблиц, список литературы из 145 наименований и приложения.

Заключение диссертация на тему "Модели социальных сетей и нечеткие методы профориентации персонала в системе планирования производственных программ промышленного объединения"

Основные выводы и результаты работы«

Библиография Ульянова, Анна Игоревна, диссертация по теме Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)

1. Алпатов В. Office Media. Хороший помощник. Компьютер, № 24, июнь 1996, стр. 18-20.

2. Антикризисное управленрте. Учебник под ред. Э.М Короткова. М.: ИНФРА - М, 2000.

3. Астанин1 C.B. Захаревич В.Г. Информационно-советующие комплексы систем гибридного интеллекта. Таганрог: Изд: Таганрогского государственного радиотехнического университета, 1997, 136с.

4. Б.Уззи, Ш.Данлап, Как сплести свою социальную сеть, Harvard Business Review Russia, № 15, январь-февраль 2006, c.46.

5. Бабишин В.Д. Методика многокретериального выбора технологического цикла управления космическими аппаратами. Харьков, Вестник МСУ т. 3, № 3, 2000.

6. Бабишин В.Д. Методологические основы синтеза технологий автоматизированного управления космическими аппаратами в условиях органических ресурсов. -М.: МГУЛ, 2002, 258 с.

7. Багрецов С. А. Модель гомеостаза индивидуальной деятельности оператора оперативной системы управления. Тез. докл. — Калинин, в/ч 03444, 1992.

8. Багрецов С. А., Горелов И. П. Социально-психологические факторы управления социальным поведением слушателей в период адаптации в вузе межличностных ситуаций. Международ, науч.-метод. конф. — С.Петербург. СПГУ, 1993.

9. Багрецов С. А., Чигирев В. А. Последовательное агрегирование в оценке показателей профессионального соответствия военных специалистов. -Материалы координационного совещания по автоматизации обучения. С. - Петербург: ВИКИ, 1989.

10. Ю.Багрецов С.А. Методика выбора рационального состава тестовых и тренажерных средств профотбора в условиях нечеткой исходнойинформации. Тез докл. V науч.-техн. конф. - С.-Петербург ВВМУРЭ, 1994,стр. 27.

11. Бараш С.И. Космический «дирижер» климата и жизни на Земле. С-Пб.: ПРОПО, 1994, 243 с.

12. Бежикин В.М. Теория и практика стратегического управления наукоемким производством в рыночных условиях (на примере электронной промышленности). М.: Институт стратегических исследований, 2004, 328с.

13. Н.Богданов A.A. Текстология (Всеобщая организационная наука). Кн. 1 -2. М.: Экономика, 1998.

14. Бодалев A.A. Восприятие и понимание человека человеком. М.: Изд-во МГУ, 1982,199 с.

15. Борисов А.Н. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982,256с.

16. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения. Пер. с англ. М.: Конкорд, 1992,519 с.

17. Бычков В. Войсковые персональные ЭВМ армий НАТО. Зарубежное военное обозрение. М.: 1990, № 12, стр. 16-18.

18. Венда В.Ф. Системы гибридного интеллекта: эволюция, психология, информатика. -М.: Машиностроение, 1990,448 с.

19. Версан В.Г. Интеграция управления качеством продукции: новые возможности. М.: Изд-во стандартов, 1994.

20. Власов Д.А. Алгоритмическая привязка телематического оборудования для диспетчерских систем / Власов В.М., Николаев А.Б., Исмаилов А.Р. // Логистическая поддержка процессов управления: сб. науч. тр. МАДИ

21. ГТУ) № 4 (44) . Ротапринт МАДИ (ГТУ) .- М., 2009 . С. 133 - 138

22. Власов^ Д.А. База данных системы мониторинга технико-экономических , показателей предприятий / Мазуренко C.B., Сатышев С.Н., Власов Д.А. // Методы и модели прикладной информатики: межвуз. сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ). М., 2009 . - С. 145 - 151

23. Власов Д.А. Методы и модели реализации промышленной продукции в условиях конкуренции / Никитин М.М., Власов Д.А. // Логистическая поддержка процессов управления: сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ) № 4 (44) . Ротапринт МАДИ (ГТУ) .- М., 2009 . С.113 - 118

24. Власов Д.А. Разработка методов оптимизации распределения транспортных потоков управляемой сети / Солнцев A.A., Власов Д.А., Чичерин A.B., Кузнецов С.А. // Управление транспортными потоками -2009 С.24-32

25. Военно-техническое сотрудничество России на рубеже веков. Авторский коллектив под ред. док. юр. наук., проф. Степашина C.B. М.: Из-во «Финансовый контроль», 2002, 227 с.

26. Воловик Е.М. Контроль доступа в вычислительные системы. Мир ПК, № 9/1994, стр. 106-110.

27. Вопросы компьютеризации учебно-воспитательного процесса. Под ред. И.П. Горелова. Пушкин, ПВУРЭ ПВО, 1989, № 12, стр. 112 - 118.

28. Вопросы компьютеризации учебно-воспитательного процесса. Тематический науч.-техн. сборник. Пушкин, ПВУРЭ ПВО, 1989, № 12, стр. 112-118.

29. Вязгин В.А., Федеров В.В. Математические методы автоматизированного проектирования. -М.: Высш. шк., 1989, 183 с.

30. Гегешидзе Д.Л. Информациология интеллекта и знания. Ярославль, из-во «Лия», 2000, 204 с.

31. Голицын Г.А. Информация и творчество: На пути к интегральной культуре. М.: Русский мир, 1997.

32. Голицын Г.А., Петров В.М. Информация поведение - творчество. - М.: Наука, 1991.

33. Горбатов В.А. Теория частично упорядоченных систем.- М.: Сов. радио, 1976,336 с.

34. Гориш A.B., Бабишин В.Д., Калинин Л.Ф., Чаплинский B.C. На-вигационно-баллистическое обеспечение полета космических аппаратов. Учебное пособие кафедры Информационно-измерительные системы. -М.: АООП, 1999.

35. Греков В. Автоматизированная система обработки и анализа разведывательных данных AS AS. Зарубежное военное обозрение. - М.: 1990, N12, стр. 27-35.

36. Гржибовский С.П. Информация и интеллект. М., Нью-Йорк: сборник научных трудов Международной Академии информатизации, 1997, стр.15.34.

37. Гржибовский С.П. Искусственный и интеллект. М., Нью- Йорк: сборник научных трудов Международной академии информатизации, 1995, стр. 2745.

38. Григорьев В. Исследования по коррекции развития полей времени объектов, Ярославль, 1996, 436 с.

39. Губанов Д. А., Новиков Д. А., Чхартишвили А. Г. Социальные сети: модели информационного влияния, управления и противоборства. М.: Издательство физико-математической литературы, 2010. 228 с.

40. Губанов Д.А., Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. «Социальные сети: модели информационного влияния, управления и противоборства», 2010 — 228 стр.

41. Данн Дж., Джинчероу У., Мюррей Б. Увлеченные процессом. СЕТИ. Глобальные сети и коммуникации, №3 1997, стр. 56-67.Даль В. Толковый словарь. - М.: Русский язык, 1989 г.

42. Демин Г. Информационная теория экономики, макромодель. М.: И-во «Палев», 1996, 347 с.

43. Дзагуров Л. Опыт автоматизации промышленных предприятий. -КОМПЬЮТЕР ПРЕСС №11, 1997, стр. 242-244.

44. Дягтерев Ю.И. Системный анализ и исследования операций. М.: Высшая школа, 1996, 335 с.

45. Елисеев В.А. Научные основы управления промышленным предприятиям. -Донецк, 1991.

46. Ж.-Л.Лорьер. Система искусственного интеллекта. М.: Мир, пер. с франц. 1991, 508с.

47. ЗЗ.Зиггель А., Вульф Дж. Модели группового поведения в системе человек-машина. Пер. с анг. М.: Мир, 1973, 261 с.

48. Иванов В. Военная доктрина США// Зарубежное военное обозрение. М.: 1997, № 5, стр. 2-6.

49. Иванченко- Г.В., Харуто» A.B. Эволюционная динамика системыjпоэтического творчества (русская поэзия 1800 1980 гг.) // Творчество в искусстве - искусство творчества / Ред. Л.Дорфман и др. - М.: Наука; Смысл, 2000. С. 485-501'.

50. Ивлев К., Попова Т., Чекаленко Ю. Автоматизация процессов логистики. -КОМПЬЮТЕР ПРЕСС №11, 1997, стр. 245-250.

51. Искусственный интеллект в трех книгах под ред. З.В. Попова. М.: Радио и связь, 1990.

52. Исследование операций в экономике. Под ред. Н.Ш. Кремера. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997.

53. Казарновский А. С. Организационное проектирование на предприятии (игровой подход). Киев: Наукова думка, 1990,211 с.

54. Калагия или власть над временем. М.: Прометей, 1993, 350 с.

55. Калинин В.Н. Теоретические основы управления космическим аппаратом а основе концепции активного подвижного объекта. Л.: ВИКУ, 1999.

56. Калинин В.Н., Резников Б.А. Теория систем и управления (структурно-математический подход) Л.: ВИКУ, 1991.

57. Клейнер Г.Б., Тамбовцев В.Л., Качалов P.M. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегии, безопасность. Под ред. С.А. Панова. М.: Экономика, 1997, 288с.

58. Князькин Ю.М. Методология автоматизированного проектирования бортовых комплексов управления космических аппаратов связи, ретрансляции. М.: МО, 1992.

59. Кокарев В.В. Защита информации в бизнес-сетях. М.: Мир ПК №6, 1994, стр. 55-58.

60. Кондратьев Н.Д. Проблемы экономической динамики. М.: Экономика,1989.

61. Коржов В. EireWall экранирующие системы. М.: КОМПЬЮТЕР ПРЕСС №10, 1996, стр. 86-96.

62. Космические легенды востока. М.: «Сфера», 1992, 208 с.

63. Котлер Ф. Основы маркетинга. Пер. с англ. Под ред Е.М. Пеньковой. М.: Прогресс, 1990с. 561 с.

64. Кошкин В.М., Фризман Л.Г. Быть поэтом (Опыт статистической литературометрии) // Человек, 1991, N 3. С. 79-82.

65. Кривое В.Д. Разработка и реализация макроэкономических решений. М.: Экономический факультет МГУ, ТЭИС, 2000, 247 с.

66. Круглов М.И. Стратегическое управление компаний. М.: Русская деловая литература, 1998.

67. Львов В. М. Опыт проведения эргономической экспертизы образцов. ВИМИ. М.: Межвед. журн. «Эргономика». 1982. Вып. 1.

68. Львов В. М., Войненко В. М., Лежнева Л. А. Распределение функций в АСУ (методологические рекомендации). М.: Библиотека эргономиста. Сер. Автоматизация эргономического обеспечения. —Калинин: ЦИРКУ С,1990, 25 с.

69. Максимов В. Серьезный разговор о безопасности. М.: КОМПЬЮТЕР ПРЕСС №10, 1996, стр. 84-85.

70. Малкольм Гладуэлл, «Переломный момент. Как незначительные изменения приводят к глобальным переменам», М.Вильямс, 2006, ISBN 978-0-316-34662-7, M.Gladwell The Tipping Point: How Little Things Can Make a Big Difference (ISBN 0-316-31696-2)

71. Маслов С.Ю. Асимметрия познавательных механизмов и ее следствия // Семиотика и информатика, 1983, вып. 20. С. 3-34.

72. Медынский В.Г., Скамай Л.Г. Инновационное предпринимательство. М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2002, 589 с.

73. Мексон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М.: Дело, 1992.

74. Мельницкий С. Форма определяет функцию. М.: СЕТИ. Глобальные сети и коммуникации №3, 1997, стр. 72-73.

75. Моисеев Н. Экология человечества глазами математика. М.: Молодая гвардия, 1988.

76. Моисеев Н.Н'. Стратегия разума (Знание сила), 1985, № 10, стр. 27-34.

77. Моисеев H.H. Устойчивое развитие как стратегия переходного периода. -М.: Зеленый крест, № 2, 1995.

78. Моисеева Н.К. Международный маркетинг. М.: Центр экономики и маркетинга, 1998.

79. Новый завет. М.: Протестант, 1991г., 367 с.86.0суга С. Обработка знаний. М: Мир, 1989, 293с.

80. Паппалардо Д. Глобальная служба для интрасетей с новым средством защиты. СЕТИ. Глобальные сети и коммуникации №3, 1997, стр. 56-67.

81. Петров В.М., Бояджиева Л.Г. Перспективы развития искусства: Методы прогнозирования. М.: Русский мир, 1996.

82. Подиновский В. В., Ногин В. Д. Парето, оптимальные решения многокритериальных задач. — М.: Наука, 1982.

83. Поспелов Д. Искусственный интеллект: фантазии и реальность. М.: Наука и жизнь № 5 , № 6, 1994, стр. 2-8, стр. 78-84.

84. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука,1986, 288с.

85. Потребеня Л. Д. Априорная оценка групповой деятельности операторов АСУ на основе регулярных сетей Петри. Проблемы инженерной психологии. Тез. VI Всесоюз. конф. по инженерной психологии. —Л.: Изд-во ЛГУ, 1984, стр.151-152.

86. Проектирование самолетов. Под ред. С. М. Егера. — М.: Машиностроение, 1983, 182 с.

87. Пьявченко О.Н., Астанин СВ. Разработка принципов построения адаптивной системы информационного взаимодействия. Материалы ХХХХ научно-техн.конф. -Таганрог, 1995, стр. 15-18.

88. Резников Б. А. Системный анализ и методы системотехники. Ч. 1. Методология системных исследований, моделирование сложных систем.—МО ВИКА, 1990,513 с.

89. Рогов A.B. Мотивация инновационной деятельности в промышленности. Автореферат дис. на соиск. уч. ст. к.э.н. Саратов, СГСЭУ, 2000.

90. Сергованцев В.Т. Механизмы развития производства и общества. В кн. «Сборник научных трудов». М.: Международная академия информатизации, 1995, стр.8 - 25.

91. Сергованцев В.Т. О структурах и свойствах систем управления развитием природы и общества. М.: Автоматика и телемеханика, 1993, №2, стр. 171181.

92. Сергованцев В.Т. Об информационной природе мира. М.: Нъю Йорк: Сборник научных статей Международной академии информатизации,1997, стр. 6-14.

93. Смирнов Э.А. Разработка управленческих решений. М.: Юни- ти -Дана, 2000, 271 с.

94. Советский энциклопедический словарь. М.: «Сов. энцикло- пед», 1981,505 с.

95. Соколов Б.В. Военная системотехника и системный анализ. СПб.: ВИКУ имени А. Ф. Можайского, 1999.

96. Соколов Б.В. Комплексное планирование операций и управление структурами в АСУ активными подвижными объектами. — С.Петербург, МО ВИКА, 1992, 231 с.

97. Соколов Д.В. Юбилейный конкурс бухгалтерских программ. Мир ПК, 1996, № 1, стр.112-118.

98. Спесивцев A.B., Вегнер В.А., Крутиков А.Ю. и др. Защита информации в персональных ЭВМ. М.: Радио и связь, МП «Веста», 1993, 192 с.

99. Спицнадель В.Н. Основы системного анализа. СПб. : Бизнес- пресс,1998.

100. Стратегия и тактика антикризисного управления фирмой. Под ред. А.П.

101. Градова и Б.И. Кузина. СПб.: Специальная литература, 1996.

102. Судаков P.C., Чеканов А.Н. К вопросу о вычислении многомерных интегралов в задачах надежности. М.: Техническая кибернетика, № 1, 1972.

103. Теоретические основы и методы совершенствования управления подготовкой военных специалистов. Под. ред. А.И. Захарова, В.А. Чигирова. - Л.: МО, 1990, стр. 331-490.

104. Тепман Л.Н. Оценка недвижимости. Под. ред. проф. Швандера В.А. -М.: ЮНИТИ ДАНА, 2002, 303с.

105. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. М.: Мысль, 1992.

106. Ульянова А.И. Конкурсные механизмы экспертного оценивания / Ягудаев Г.Г., Николаева К.А., Ульянова А.И., Свободин В.Ю. // Методы управления потоками в транспортных системах: сб. науч. тр. МАДИ. Ротапринт МАДИ. М., 2009 . - С. 70 - 76.

107. Ульянова А.И. Модель генерации образовательной траектории / Строганов В.Ю., Карташов М.И., Ульянова А.И., Свободин В.Ю. //

108. Оптимизация решений в промышленности, строительстве и образовании: сб. науч. тр. МАДИ№ 1/45 . РотапринтМАДИ. -М., 2010 . С. 53 -61.

109. Ульянова А.И. Опыт и тенденции использования социальных сетей'в управлении / Ульянова А.И. // Вестник Международного института рынка. -Самара. -2010. -№ 1 (6). -С. 55-61.

110. Ульянова А.И. Развитие социальных сетей и возможности их использования в энергетике / Сорокин A.B., Ульянова А.И. // Информационные Ресурсы России, 2009. - №5. - С. 22-26.

111. Ульянова А.И. Социальное программное обеспечение как инструмент управления в современном вузе/ Ульянова А.И. // Высшее образование в России. 2010. -№8-9. - С.138-141.

112. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989,388 с.

113. Фатхутдинов P.A. Инновационный менеджмент. М.: Бизнес- школа «Интел-Синтез», 1998.

114. Федосеев В.В., Эриашвили Н.Д. Экономико-математические методы имодели в маркетинге. Второе издание. М.: ЮНИТИ, 2001, 159 с.

115. Федотова М.А., Уткин Э.А. Оценка недвижимости и бизнеса. М.: ЭКМОС, 2000,352 с.

116. Цымбал JI.A. Синергетика информационных процессов. Законы информативности и его следствия. М.: Наука, 1995, 119 с.

117. Чаша Востока. Письма!Махатм. Пер. с англ. 3-е изд. Рига - Москва -Минск; Лигатма-Мога-Н, 1995, 327с.

118. Шепелева С.Н., Петров В.М., Батов В.И. Индикаторы межполушарной асимметрии в поэтических текстах // Эстетика: информационный подход (Проблемы информационной культуры, вып. 5) / Ред. Ю.С.Зубов, В.М.Петров. М.: Смысл, 1997. С. 79-91.

119. Шлаен П.Я, Львов В.М. Сударик А. П., Слезкин В Д., Фадеев В: В Информационная поддержка деятельности операторов на семантическом и сенсорном уровнях при решении задач управления. М.: Эргономика. — М.: ВИМИ, 1993, № 3.

120. Шлаен П.Я., Фадеев В.В., Львов В.М. Елизаров П. М. Эргономическая поддержка разработки и- эксплуатации человеко-машинных систем: сущность и проблемы. —М.: Изд-во Инженер, 1995.

121. Юзвишин И.И. Информациология научная основа информатизации мирового сообщества и вселенной. - М.: Журнал «Информатизация Москвы, России, Мира, Вселенной», март 1995гстр. 45-50.

122. Яккока Л. Карьера менеджера. Пер. с анг. М.: Пресса, 1991, 384 с.

123. Golitsyn G.A., & Petrov V.M. Information and Creation: Integrating the "Two Cultures". Basel; Boston; Berlin: Birkhauser Verlag, 1995.

124. J. L. Moreno, Who Shall Survive?, Beacon House, Beacon, NY, 1934.

125. Jackson M. Social and Economic Networks. — Princeton: Princeton University Press, 2008.

126. Jackson M.O., Wolinsky A. A Strategic Model of Social and Economic Networks // Journal of Economic Theory, 1996, 71, pp 44-74.

127. M.Granovetter, «The Strength of Weak Ties»; American Journal of Sociology, Vol. 78, No. 6., May 1973, pp 1360—1380

128. Martindale C. The Clockwork Muse: The Predictability of Artistic Change. -NY: Basic Books, 1990.

129. Petrov V.M. Creativity in art: stylistic waves and monotonous evolutionary trends (Information approach) // Bulletin of Psychology and the Arts, 2001, vol. 2, N 1. P. 30-33.

130. Petrov V.M. The evolution of art: An investigation of cycles of left- and right-hemispherical creativity in art // Leonardo, 1998, vol. 31, N 3. P. 219-224.

131. Robins G., Pattison P., Kalish Y., Lusher D. An Introduction to Exponential Random Graph (p*) Models for Social Networks // Social Networks. 2007. № 29. P. 173—191.

132. Stanley Milgram, «The Small World Problem», Psychology Today, 1967, Vol. 2, 60-67

133. Wbliam lane Craig. Самое начало. Перев. с анг. А. Цветкова, SGP Box 516, Chicago, JL, 60690-0516, USA.

134. Акты о внедрении результатов работы

135. МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

136. МОСКОВСКИЙ АВТОМОБИЛЬНО-ДОРОЖНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ (МАДИ)»М

137. Россия, 125319, Москва, Ленинградский проспект, 64 Тел. (499 151-6412 ректор, факс (499 151-8965. Интернет: http://www.madi.ru. E-mail: info@madi.ru1. На №1. ОТ1. АКТ ВНЕДРЕНИЯрезультатов диссертационной работы

138. Ульяновой Анны Игоревны на тему «Модели социальных сетей и нечеткие методы профориентации персонала в системе планирования производственных программ промышленного объединения»

139. Д.т.н., проф. каф. «АСУ» МАДИ

140. Д.т.н., проф. каф. «АСУ» МАДИ

141. Д.т.н., проф. каф. «АСУ» МАДИ1. Юрчик П.Ф.1. Строганов В.Ю.1. ВаськовскийА.М.17» января 2011 г.1. Г. Москва1. Актвнедрения результатов диссертационной работы

142. Разработанные методы и модели представляют непосредственный практический' интерес и включены в систему поддержки управленческих решений нашей организации.

143. Министерство образования и науки Российской Федерации Кабинет Министров Республики Татарстан

144. МЕЖОТРАСЛЕВОЙ РЕГИОНАЛЬНЫЙ ЦЕНТР ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПЕРЕПОДГОТОВКИ И ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ РУКОВОДИТЕЛЕЙ И СПЕЦИАЛИСТОВ РЕСПУБЛИКИ ТАТАРСТАН1. МРЦПК РТ)

145. ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ КАЗАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ1. ГОУ ВПО КГТУ)

Похожие работы

Информатика, вычислительная техника и управление
05.13.00