автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Математические модели мониторинга и алгоритмы принятия управленческих решений при реализации аналитических ведомственных целевых программ в высшей школе

На правах рукопись

005004440

ШВЕДОВА Елена Анатольевна

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ МОНИТОРИНГА И АЛГОРИТМЫ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ АНАЛИТИЧЕСКИХ ВЕДОМСТВЕННЫХ ЦЕЛЕВЫХ ПРОГРАММ В ВЫСШЕЙ ШКОЛЕ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (в науке и промышленности)

- 1 ДЕК 2011

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва-20 И

005004440

Работа выполнена в Учреждении Российской академии образования «Институт информатизации образования» в лаборатории автоматизации управления технологическими процессами в образовании.

Научный руководитель: Заслуженный деятель науки и техники РСФСР,

доктор технических наук, профессор Емелин Николай Михайлович

Официальные оппоненты: Заслуженный деятель науки РФ,

доктор технических наук, профессор Цимбал Владимир Анатольевич

Защита состоится «21» декабря 2011 г. в 14 ч. на заседании диссертационного совета Д 520.033.01 в Межрегиональном общественном учреждении «Институт инженерной физики» (МОУ «ИИФ») по адресу: 142210, г. Серпухов, Б. Ударный пер., д. 1а.

Отзывы на автореферат в 2-х экз. просьба направлять по адресу: 142210, г.Серпухов, Б. Ударный пер., д. 1а, Межрегиональное общественное учреждение «Институт инженерной физики» (МОУ «ИИФ»), ученому секретарю диссертационного совета Д 520.033.01 .

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Межрегионального общественного учреждения «Институт инженерной физики» по адресу: 142210, г. Серпухов, Б. Ударный пер., д. 1а и сайте Мр/Дуту.iifrf.ru.

Автореферат разослан « ноября 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета,

Кандидат технических наук, доцент Микрюков Андрей Александрович

Ведущая организация: ФГУП «Научно-технический центр

«Информтехника»

кандидат технических наук, доцент

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертации. Инновационное развитие экономики России на современном этапе в значительной степени зависит от результатов модернизации отечественного образования, одним из приоритетов которой является обеспечение нового качества подготовки специалистов. Важное значение в подготовке специалистов, научных и научно-педагогических кадров имеют научные исследования, проводимые в высшей школе в рамках аналитических ведомственных целевых программ Минобрнауки России (АВЦП). Эти программы представляют собой комплекс взаимосвязанных мероприятий, направленных на решение конкретной задачи в области развития высшей школы России, стоящей перед Минобрнауки России как главным распорядителем средств федерального бюджета. Выполнение в рамках АВЦП научных проектов, результаты которых обеспечивают повышение качества образовательного процесса в вузах, является их отличительной чертой от программ других ведомств, носящих, в основном, характер целевой поддержки и не требующих выполнения научных проектов.

Несмотря на большой опыт России реализации АВЦП, они выполняются с недостаточной результативностью, в частности, из-за отсутствия эффективного управления реализацией АВЦП, необходимым условием которого является проведение мониторинга. Он обеспечивает контроль, анализ и оценку реализации АВЦП, а также представление органам государственного управления своевременной, достоверной, полной информации о ходе реализации АВЦП.

К трудностям проведения мониторинга АВЦП следует отнести значительный документооборот (до десятков тысяч документов), территориальную разобщенность вузов, «ручное» выполнение операций мониторинга. Это приводит к нерациональным ресурсным затратам при проведении мониторинга, как людским, к которым следует отнести количество мониторов на первичном контроле и экспертизе, количество комиссий заказчика, количество экспертов (штатные параметры системы мониторинга), так и временным (продолжительности операций, выполняемых мониторами, исполнителями, заказчиками), и требует сокращения продолжительности операций мониторинга и принятия управленческих решений по выбору штатных и временных параметров системы мониторинга.

Общие подходы к построению моделей и алгоритмов принятия управленческих решений в сложных системах рассматривались в работах Гаврилова В.М., Ногина В.Д., Подиновского В.В., Тихонова А.Н., Цветкова В.Я., использовались при исследовании механизмов управления федеральными целевыми программами (работы Баркалова СЛ., Баркасова М.С., Буркова И.В., Кульбы В.В., Кочкарова P.A.), оценке научно-исследовательской деятельности в вузах (работы Бетехни-ной Е.И., Воронина A.A., Маслова В.Г., Монфор А.О., Цимбала В.А).

Для обеспечения аналитической обработки информации при мониторинге различных процессов в работах Андрониковой Н.Г., Бахмутского А.Е., Буркова В.Н., Данилюка С.Г., Новикова Д.А., Тодосийчука A.B. и др. применялись формально-математические модели отдельных операций мониторинга, таких как проведение конкурсов, экспертиз, оценки результативности научно-исследовательской деятельности.

Тем не менее, в работах названных и других авторов не уделяется должного внимания вопросам сокращения продолжительности операций мониторинга путем совершенствования процессов сбора и обработки информации для формирования документов (таких как задания на выполнение научных проектов и отчетная научно-техническая документация) при реализации АВЦП, а также вопросам обоснования принятия управленческих решений по выбору штатных и временных параметров системы мониторинга.

На основании проведенного анализа выявлено противоречие между значительными, нерациональными ресурсными затратами на проведение мониторинга АВЦП, с одной стороны, и недостаточной проработанностью вопросов математического моделирования и разработок алгоритмов, обеспечивающих принятие управленческих решений по выбору параметров системы мониторинга АВЦП, с другой стороны.

Таким образом, актуальность приобретают вопросы обоснования управленческих решений по совершенствованию системы мониторинга АВЦП, базирующегося на математических моделях системы мониторинга с последующей разработкой алгоритма интерактивного сбора и обработки информации для формирования документов и алгоритма принятия решения по выбору штатных и временных параметров системы мониторинга АВЦП.

Целью диссертационного исследования является совершенствование системы мониторинга АВЦП путем сокращения продолжительности его операций и обеспечения принятия решений по выбору штатных и временных параметров.

Научная задача исследования состоит в разработке марковских математических моделей системы мониторинга АВЦП, реализуемых в высшей школе, и алгоритмов принятия управленческих решений, позволяющих сократить продолжительности операций мониторинга и выбрать штатные и временные параметры системы мониторинга при заданных сроках его завершения с требуемой вероятностью.

В соответствии с научной задачей исследования определены ее подзадачи:

1. Провести системный анализ управления реализацией АВЦП.

2. Разработать марковские математические модели системы мониторинга АВЦП: модель мониторинга заданий на выполнение научных проектов (Заданий) и модель мониторинга отчетной научно-технической документации (ОНТД) и экспериментально подтвердить их работоспособность.

3. Разработать алгоритм интерактивного сбора и обработки информации для формирования документов при реализации АВЦП.

4. Разработать алгоритм принятия решения по выбору параметров системы мониторинга АВЦП и экспериментально их проверить на примере действующей АВЦП.

Объектом исследования в диссертации является система мониторинга АВЦП, а предметом — модели системы мониторинга и алгоритмы принятия управленческих решений при реализации АВЦП.

Основные результаты исследования, выносимые на защиту:

1. Марковские математические модели системы мониторинга АВЦП: модель мониторинга Заданий и модель мониторинга ОНТД, позволяющие определить область допустимых значений штатных и временных параметров, определяемую выполнением требований к продолжительности мониторинга и вероятности его завершения.

2. Алгоритм интерактивного сбора и обработки информации для формирования документов, позволяющий сократить продолжительность выполнения операций мониторинга и расширить возможности автоматизированного управления мониторингом АВЦП.

3. Алгоритм принятия решения по выбору параметров системы мониторинга АВЦП при заданных ограничениях к продолжительности мониторинга и вероятности его завершения.

Достоверность полученных результатов подтверждается использованием при построении моделей апробированного математического аппарата теории марковских процессов, учётом представительного числа параметров, влияющих на решение научной задачи, сходимостью результатов моделирования с имеющимися экспериментальными данными, их ясной физической трактовкой.

Научная новизна и теоретическая значимость результатов состоит:

- в разработке моделей мониторинга Заданий и ОНТД, обеспечивающих широкий спектр исследований и позволяющих определить область допустимых значений параметров системы мониторинга, обеспечивающих выполнение требований заказчика к продолжительности мониторинга Ттре„ и вероятности завершения мониторинга Р„,!Кб. и представляющих новый инструментарий для исследования процессов мониторинга;

- в разработке алгоритма интерактивного сбора и обработки информации для формирования документов, обеспечивающего автоматизированное формирование документов АВЦП и позволяющего аккумулировать исходные данные для анализа и оценки результативности реализации АВЦП;

- в разработке алгоритма принятия решения по выбору параметров системы мониторинга АВЦП, базирующегося на его математических моделях и правиле принятия решения по выбору штатных и временных параметров.

Практическая значимость результатов работы заключается в следующем:

1. Разработанный алгоритм интерактивного сбора и обработки информации для формирования документов позволил сократить продолжительность первичного контроля Заданий в 3 раза, ОНТД - в 7 раз, продолжительность экспертизы Заданий - в 7 раз.

2. Разработанные модели мониторинга Заданий и ОНТД и алгоритм принятия решений по выбору параметров системы мониторинга АВЦП позволили определить значения штатных и временных параметров системы мониторинга АВЦП, существенно улучивших параметры системы мониторинга, а именно: сокращено количество мониторов на 70%, снижены требования к времени доработок документов на 30%.

Полученные результаты могут быть использованы заказчиком при организации мониторинга и оценке реализации программ и проектов, организациями-мониторами при определении временных и штатных параметров, исполнителями программ и проектов при оценке результативности выполняемых научно-исследовательских работ, а также при подготовке и повышении квалификации специалистов в области управления научно-исследовательскими работами.

Апробация результатов. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на XXVI, XXIX, XXX Межрегиональных научно-технических конференциях «Проблемы эффективности и безопасности функционирования сложных технических и информационных систем» (Серпухов, 2007 г.,

2010 г., 2011 г.), XVI Международном научно-техническом семинаре «Современные технологии в задачах управления автоматики и обработки информации» (Алушта, 2007 г.), Международной научно-практической конференции «Развитие отечественной системы информатизации образования в здоровьесберегающих условиях» (Москва, 2009 г.), научно-методическом семинаре «Информационные и коммуникационные технологии в образовании» (Москва, 2009 г.), IV Международной научно-практической конференции «Информационные технологии в образовании, науке и производстве» (Серпухов, 2010 г.), 1 Всероссийской научно-практической конференции «Современное непрерывное образование» (Серпухов,

2011 г.).

Внедрение результатов исследований. Результаты работы реализованы: - в ФГНУ «Госметодцентр» и Государственном институте новых форм обучения при организации конкурсных, экспертных процедур, мониторинга выполнения проектов и оценки ОНТД АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2010 годы), ФЦП «Научные, научно-педагогические кадры инновационной России (2008-2013 годы)», ФЦП «Развитие инфраструктуры наноинду-стрии в Российской Федерации на 2008-2010 годы»;

- в Иркутском государственном университете и Московском институте новых информационных технологий при проведении занятий по курсу повышения квалификации, что подтверждено соответствующими актами об использовании результатов.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Диссертация имеет объем 160 страниц (48 рисунков, 31 таблица) и состоит из введения, трех разделов, заключения и двух приложений. Список используемых источников включает 108 наименований.

Во введении дана общая характеристика работы: обоснована актуальность темы диссертации, определены объект, предмет, цель исследований, сформулированы научная и практическая значимость работы. Здесь же сформулированы основные научные результаты, кратко излагается содержание работы по разделам.

В первом разделе проведена формализация процессов жизненного цикла АВЦП и разработана схема управления реализацией АВЦП (рис.1). Выделена система мониторинга АВЦП, включающая множество функциональных элементов и отношения между ними в рамках жизненного цикла АВЦП.

Рис. 1 - Схема управления реализацией АВЦП

Определены входные управляющие воздействия и выходные параметры на фазах жизненного цикла АВЦП: кортеж Хформ — множество параметров формирования АВЦП: постановления правительства, концепции, приказы и другие нормативные документы, определяющие необходимость выполнения данной АВЦП; кортеж Хкшн ~ множество планируемых параметров АВЦП, приведенных в документации по отбору научных проектов; кортеж Хтргб - множество требуемых параметров АВЦП, определяющих содержание задания на выполнение научных проектов; кортеж Хзад - множество заданных в утвержденных Заданиях параметров АВЦП; кортеж Xраб- множество параметров АВЦП, характеризующих выполнение научных проектов; кортеж Хвып - множество параметров АВЦП, определяющих содержание утвержденных ОНТД; кортеж Хитог - множество парамет-

ров, характеризующих реализацию АВЦП в целом. Определена цель управления АВЦП, заключающаяся в получении соответствия Хвып и Хтрев.

Показана существенная роль мониторинга АВЦП в управлении ее реализацией. Анализ процессов мониторинга АВЦП позволил выявить следующие его составляющие: мониторинг Заданий и мониторинг ОНТД. Определен порядок и содержание основных работ, выполняемых организацией-монитором, таких, как прием, первичный контроль, экспертиза Заданий и ОНТД, доработка документов по замечаниям, их приемка и утверждение, использующиеся при построении математических моделей системы мониторинга.

Одним из ключевых моментов мониторинга АВЦП является анализ результатов научных проектов, задаваемых в Задании, и достижения их в ходе выполнения научных проектов. Результативность научных проектов оценивается по выполнению программных целевых индикаторов, по полученным научным результатам и по их реализации в системе образования (табл. 1).

Таблица 1 - Показатели результативности научных проектов

Программные целевые индикаторы Научные, научно-технические результаты Реализация научных результатов в системе образования

Отношение количества публикаций в ведущих научных журналах, к количеству публикаций до реализации мероприятий Программы; число модернизированных и новых образовательных Программ высшего и послевузовского профессионального образования; количество защищенных диссертаций на соискание ученых степеней кандидата наук и доктора наук, подготовленных в рамках реализации мероприятий АВЦП Концепция; методология; теория (теоретические основы, положения); метод, способ; закономерность, зависимость; модель; принцип, правило, гипотеза; научно-методический подход; методика; базы данных, программы, алгоритмы; анализ, обобщение; рекомендации, предложения и др. Основные направления, программы и перспективные планы развития и исследований в области образования; ТЗ на новые НИР в области образования; нормативно-правовые, руководящие документы; ГОСы; учебные плацы и программы; открытия, патенты, изобретения; монографии, публикации в ведущих журналах; учебники и учебные пособия; докторские и кандидатские диссертации и др.

Показано, что для совершенствования управления мониторингом АВЦП необходима разработка математических моделей системы мониторинга, инструментария анализа и оценки результативности выполнения АВЦП и алгоритмов принятия управленческих решений в ходе реализации АВЦП. Детальное рассмотрение обеспечения управления мониторингом АВЦП и анализ состояния исследований в области организации мониторинга различных программ, позволили сформулировать цель и поставить научную задачу диссертационной работы.

Второй раздел посвящен разработке моделей мониторинга Заданий и ОНТД. Проведенный анализ методов исследования систем мониторинга позволил в качестве математического аппарата выбрать теорию марковских процессов, так как параметры операций мониторинга АВЦП носят случайный характер (периодичности поступления документов и заседаний комиссий, продолжительности вы-

полнения операций мониторинга) и с некоторыми допущениями могут характеризоваться простейшими потоками. На самом деле, одновременное поступление двух и более документов к мониторам для выполнения операций мониторинга исключается организацией их работы, приход документов на одном участке времени мониторинга практически не меняет вероятности прихода документов на другом участке. Продолжительности выполнения отдельных операций в процессе мониторинга не зависят от того, в какой момент времени начинают выполняться эти операции, влияние «сезонности» поступления документов (Задания на утверждение поступают, как правило, в январе-марте, а ОНТД - в июне-августе и в октябре-декабре) может быть исключено рассмотрением соответствующих операций мониторинга только в периоды их проведения. Периодичности поступления документов и заседаний комиссий, хотя и жестко заданы (потоки являются регулярными), могут быть описаны экспоненциально распределенными потоками, так как показана возможность замены реальных законов распределения на экспоненциальные при условии равенства их первых моментов.

Аппарат теории марковских процессов обладает большими возможностями и достоинствами, к которым можно отнести возможность учета всех существенных для решаемых задач связей, анализа и синтеза сложных процессов, общность моделей, а также их относительную простоту и хорошее соответствие эмпирических и теоретических результатов.

Для построения моделей системы мониторинга обоснован выбор аппарата марковских случайных процессов с дискретными состояниями и непрерывным временем. Такие модели описываются системой дифференциальных уравнений А.Н. Колмогорова, характеризующей изменение с течением времени безусловных вероятностей Л(0 нахождения рассматриваемого объекта в любом из возможных 1-х состояний:

где о,у- интенсивность перехода объекта из состояния г в состояние у; N -число состояний объекта.

Выбраны основные и дополнительные показатели качества системы мониторинга АВЦП. В качестве основных используются вероятности Р,(/), интенсивности переходов ау, которые выражаются через штатные ш,- и временные 15 параметры системы мониторинга, а в качестве дополнительных: вероятность перехода из г'-го ву'-е состояние

Л,(0 = —■гдеа,=Х>„; (2) а< /

финальная вероятность перехода (3)

безусловная функция распределения времени в г'-м состоянии ;-;(/)_: 1-е""''; (4)

математическое ожидание времени пребывания в г'-м состоянии д =а,4, (5)

в том числе и для подмножеств М\ возможных состояний: вероятность подмножеств Р„ =

частота появления подмножества М,: /и = ■ среднее время нахождения в подмножестве М(. ги = Ри / /м .

Разработаны марковские модели мониторинга Заданий и ОНТД.

Мониторинг Заданий представлен на рис. 2 в виде графа, включающего следующие состояния: 0 - Задания у исполнителей, готовы к мониторингу; 1 - первичный контроль Заданий; 2 - доработка Заданий, получивших замечания в ходе первичного контроля; 3 - экспертиза Заданий; 4 - контроль качества работы мониторов (КК); 5 - доработка Заданий, получивших замечания в ходе КК; 6 - доработка Заданий, получивших замечания в ходе экспертизы; 7 - утверждение Заданий; 8 - не утверждение Заданий.

В случайный момент времени от исполнителей к монитору для первичного контроля начинают поступать Задания (переход 0-1). Задания, прошедшие первичный контроль без замечаний поступают на экспертизу (переход 1-3), Задания, получившие на первичном контроле замечания, поступают на доработку (переход 1-2), после которой также поступают на экспертизу (переход 2-3). Задания, прошедшие экспертизу поступают в состояние контроля качества работы мониторов (переход 34). Задания, прошедшие КК и не имеющие замечания по экспертизе, поступают в состояние утверждения (переход 4-7), а Задания, прошедшие КК, но с замечаниями после экспертизы поступают на доработку (переход 4-6), после которой также переходят в состояние утверждения (переход 6-7). Задания, не прошедшие КК, поступают в состояние исправления ошибки, допущенной монитором (переход 4-5), после которого Задания, не имеющие замечания после экспертизы, поступают на утвер-ладение (переход 5-7), а Задания с замечаниями, полученными в ходе экспертизы, поступают на доработку (переход 5-6), после которой также переходят в состояние утверждения (переход 6-7). Несмотря на формально правильно подготовленные Задания, заказчик может их не утвердить (к примеру, необходимость изменения темы научного проекта) и Задания поступают в состояние 8 (переходы 4-8, 5-8, 6-8). Однако, как показывает практика, количество неутвержденных Заданий крайне мало

Рис. 2 - Граф состояний мониторинга Заданий

(не более 1%), и процедура переутверждения таких Заданий выходит за рассматриваемый процесс мониторинга. Допустимое количество неутвержденных Заданий может быть учтено вероятностью выполнения мониторинга Заданий, величина которой задается заказчиком. Исходя из этого, состояние 8, переходы 4-8, 5-8, 6-8 из графа (рис. 2) исключаются (показаны пунктиром), и система дифференциальных уравнений приобретает следующий вид:

dPo(')

dt <1РЛ 0

dt dP2(t)

dt dP,(t)

dt JPt(t)

dt

dt dP6U)

dt dPAD

= -<*„,-foC);

= a,2P,(t)-a2Z-P2(t); = a„-P^t) + a2i-P2(t)-aM-P3(ty, = ам-РЛО-(а45+а46 +a„)-P,(t); = a45-/,4(i)-(a56+a57)-/'J(0;

= a„-P4(t) + asl-P,(.t) + a61-P6(t).

(9)

Учитывая, что a„ = рч -г,/1, получены зависимости для расчета интенсивностей пе-

реходов:

_ Ли

Рп

Pu

г,-К-С m;' Pu

т.-АГ-С-ш"1'

Рг 5

Рп

Ри

т, К С. m; Рк

Р 45

Рм,

Р 57

Рб7

tt КС- т4 , К > 100,

т4КСт56 T.-K-N2' 57 TrK-N2' 67 г, ■ К-(N3 + 0,5N2) Vm, > р0, = = р34 = р67 =1, р56 = р57 =0,5, pi2=Nl, p4S=N2, р46=Ю,

где штатными параметрами, по которым принимается решение по выбору, являются m ь m3 - количество мониторов на первичном контроле и экспертизе соответственно; ли^ - количество контролеров, а временными - т2, г5 и г6 - средние времена устранения замечаний первичного контроля, КК и экспертизы в одном Задании соответственно. Остальные параметры считаются постоянными, их значения задаются, исходя из имеющих место на практике. К таким параметрам относятся: т0 — средняя продолжительность поступления документов от исполнителей на первичный контроль; ри,рц- вероятности поступления Заданий с замечаниями и без замечаний первичного контроля соответственно; Г;, г3 - средние времена, необходимые одному монитору на первичный контроль и экспертизу одного Задания соответственно; г4 - среднее время, необходимое одному контролеру на КК одного Задания; р45- вероятности поступления Заданий с замечаниями КК,

Р46, Р47 - вероятности поступления Заданий с замечаниями и без замечаний экспертизы соответственно; N1, N2, N3- доли Заданий с замечаниями первичного контроля, КК и экспертизы соответственно; К - количество проектов (объем АВЦП); С-коэффициент приведения 8-ми часового рабочего дня к суткам.

Вычислительный эксперимент по проверке работоспособности и чувствительности модели проведен путём изменения значений штатных и временных параметров в широких диапазонах. Результаты вычислительного эксперимента позволили также определить область допустимых значений параметров системы мониторинга, обеспечивающих выполнение требований к продолжительности мониторинга Ттрсв и вероятности завершения мониторинга Ртреб-

Используя программу МаШСАБ, на интервале времени (О - Тлюн), решена система дифференциальных уравнений для семи вариантов комбинаций численных значений штатных и временных параметров (табл.2).

Таблица 2 - Варианты комбинаций значений штатных и временных параметров для исследования модели мониторинга Заданий

Штатные и временные Варианты расчета РмоН(Тмои)

параметры 1 2 3 4 5 6 7

т\ 2 4 4 4 4 4 4

1 1 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4

Щ 3 3 3 6 6 6 6

»74 1 1 1 1 2 2 2

Ц 1 1 1 1 1 0,4 0,4

Тб 2 2 2 2 2 2 0,8

Рассчитаны вероятности нахождения Заданий в конечном состоянии 7, по которым построены графики РМо„(Тш„) (рис. 3).

1 л

--- ___ 1

ь

Е--'

у У /

/ У У ✓

/ / 7* у У

/ у /1

л / / /

А / / /

/ у

{/ / ✓

/ К/ /

/ У

у

Г

У'

Г

-•-1 в

3 вар —к 4 вар

—5 I

—а—6 вар

-+-71

288 576 8В4 1152

172В 2016 2304 2592 2В80 31Б8 3456 ЗТ44 4032

Рис. 3 - Вероятности нахождения Заданий в конечном состоянии 7

Показана зависимость средней продолжительности мониторинга Ти01, от штатных ш\ и временных т, параметров системы мониторинга. Так, к примеру, при увеличении Ш1, /и3, Шц в 2 раза (варианты 2, 4, 5) Тж„ сокращается на 5%, 16% и 9% соответственно; при сокращении т2, г5, г6 в 2,5 раза (варианты 3,6,7) Т^,, сокращается на 3% 5% и 10% соответственно. Одновременное улучшение штатных и временных параметров (вариант 7) приводит к сокращению средней продолжительности мониторинга на 40%. Модель чувствительна к изменению объема АВЦП. Так, к примеру, расчет 7-го варианта модели показал, что при увеличении объема АВЦП в 5 раз Т\юн увеличивается в 3,5 раза.

Сформулировано правило принятия решения по выбору штатных т, и временных г, параметров, суть которого заключается в выборе из области допустимых значений, определяемой выполнением требований к продолжительности мониторинга Тши(т1, ц) < Тщев и вероятности завершения мониторинга Р„„,/т„ т,) > Р1преб, параметров mi и г,, которые обеспечивают минимальное отклонение продолжительности мониторинга Тмон (ть т^ от требуемого значения Т„1рев-

Т^-Т^т^т^т т;

Г^г,)^,

Работоспособность правила проверена путем выбора варианта штатных и временных параметров при требуемых значениях Ртреб = 0,8 и Ттре3 = 3600 часов (табл. 2). Таким вариантом является вариант 6, так как для него обеспечиваются условия (10).

При использовании исходных данных системы мониторинга АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы (2006-2008 годы)» рассчитанная продолжительность мониторинга Заданий Тлюн = 3160 часов совпадает с Ттреб = 2880 часов, при условии Ртрей - 0,95, с точностью до 9%, что не только подтверждает работоспособность модели, но и доказывает достоверность полученных результатов.

Второй тип марковских математических моделей системы мониторинга АВЦП -модели мониторинга ОНТД, представлен в виде графа состояний (рис. 4).

(10)

Рис. 4 - Граф состояний мониторинга ОНТД

В случайный момент времени от исполнителей к монитору для первичного контроля начинают поступать ОНТД (переход 0-1). Допустим, что первичный контроль ОНТД включает в себя формальный контроль и контроль качества работы мониторов. Тогда ОНТД, прошедшие первичный контроль и не имеющие замечания, поступают в состояние экспертизы (переход 1-4); ОНТД, прошедшие первичный контроль и не имеющие замечания по КК, но с замечаниями формального контроля поступают на доработку (переход 1-3), после которой также переходят в состояние экспертизы (переход 3-4). ОНТД, не прошедшие КК, поступают в состояние исправлений (переход 1-2). После исправления ОНТД, не имеющие замечания формального контроля, поступают в состояние экспертизы (переход 2-4), а ОНТД с замечаниями поступают на доработку (переход 2-3), после которой также переходят в состояние экспертизы (переход 3-4). ОНТД, прошедшие экспертизу поступают в комиссию по приемке научных проектов (переход 4-5), принятые комиссией ОНТД поступают на утверждение (переход 5-8), а ОНТД с замечаниями комиссии поступают на доработку (переход 5-6). После устранения замечаний комиссии, ОНТД повторно поступают в комиссию по приемке научных проектов (переход 6-7), после которой также переходят в состояние готовности к утверждению (переход 7-8). Заказчик может не принять ОНТД (к примеру, не выполнение требований Задания и после доработки) и ОНТД поступают в состояние 9 (переходы 5-9, 7-9). Однако, таких случаев не более 1%, процедуры их рассмотрения (вплоть до судебного) выходят за рамки мониторинга. Допустимое значение не утверждаемых ОНТД может быть учтено вероятностью выполнения мониторинга ОНТД, величина которой задается заказчиком. Поэтому состояние 9, переходы 5-9, 7-9 из графа (рис. 3) исключаются (показаны пунктиром), и система дифференциальных уравнений приобретает следующий вид:

«О л

л

л

л ОРЛО

л (1РЛО

л ¿р.(')

л ¿Р^ о

л

л

= «о, ■Ро(')-(а,2 +я,з +о14)-/'.(0; = +аи ■ Р, (г) + аг, ■ Р2 (/) + ои •/>,(') - а45 ■ Р, (г);

= "А,-РЛ0-(ак+а„)-Р,0);

= ви • -Р,(Г)-а„ -Р.(О; = "„-Р6(0 + а7,-Р,(1); = : (Г) + а „•/",(»).

(И)

Интенсивности переходов рассчитываются следующим образом: aoi=Zii, в -Ell- ; в =-Рц- ; аы=-Eli- в =_£»_

а = Ри а Рп а = а

24 тг-К-т' 54 г, ■ К-(N2 + 0,5 N1)' 45 56 г, • К-(m 5 ВУХ '

ö58=-—-г, а„=—^-, К > 100, В> 1, V/Hi > Л

г3 A: (m3 Л)"' 67 ть-К-Ю

Pol =Р23 =Pi4 =Р% = Р67 =Р7Я = 1, P2i = Р24 = 0,5,

где штатными параметрами, по которым принимается решение о выборе, являются пц, тц - количество мониторов и экспертов соответственно; т$ - количество комиссий по приемке научных проектов, а временными - г2, г3и т6 -средние времена устранения замечаний КК, формального контроля, и приемки комплекта ОНТД соответственно и Ts - средняя продолжительность между заседаниями комиссий по приемке научных проектов. Остальные параметры считаются постоянными: г0 - средняя продолжительность поступления документов от исполнителей на первичный контроль; Т[, г4 - средние времена, необходимые для первичного контроля и экспертизы одного комплекта ОНТД соответственно; р12, рц — вероятности поступления ОНТД с замечаниями КК и формального контроля соответственно; pj4 - вероятность поступления ОНТД без замечаний первичного контроля; N1.N2.N3 - доли ОНТД с замечаниями КК, формального контроля и комиссии по приемке научных проектов соответственно; В - количество комплектов ОНТД, рассматриваемых одной комиссией по приемке за одно заседание; p_vn рщ—вероятности поступления ОНТД с замечаниями и без замечаний комиссии по приемке соответственно; К — количество проектов в АВЦП; С— коэффициент приведения 8-ми часового рабочего дня к суткам.

При заданном интервале времени (0 - Тмон), используя программу MathCAD, решена система дифференциальных уравнений для 8-ми вариантов комбинаций значений штатных и временных параметров (табл. 3).

Таблица 3 - Варианты комбинаций значений штатных и временных параметров для исследования модели мониторинга ОНТД

Штатные и временные параметры Варианты расчета P\(t)

1 2 3 4 5 6 7 8

т, 5 10 10 10 10 10 10 10

Г: 1 1 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4

Г} 2 2 2 0,8 0.8 0.8 0.8 0.8

ГП4 30 30 30 30 60 60 60 60

т, 5 5 5 5 5 10 10 10

Ь 168 168 168 168 168 168 84 84

Гб 4 4 4 4 4 4 4 1,6

Рассчитаны вероятности нахождения ОНТД в конечном состоянии 8, по которым построены графики Рмт(Ттц) (рис. 5).

0,35 0.9 0.85 0.8 0.75 0,7 0,05 0.6 0,55 0,5 0.45 0,4 0.35

-4-

--- —'И-

у. к"] > 1 и

•И -1

у

У

/I /

/ /1 У

/ / / У, у* Г

// / у-'

/ / у / Л у /

/ / У

V ( У у

// / 4

/ > / и / У

/ /; /

/ / Л 1/

/ / /к

1/ -С"

г-Г

288 576 864 1152 144 1728 2016 2304 2592 2880 3168 3456 3744 4032 4320

1 вар -»-2 вар 3 вар •X—4 вар

-*-5 |

-11 -В вар

Рис. 5 - Вероятности нахождения ОНТД в конечном состоянии 8

Вычислительный эксперимент по проверке работоспособности и чувствительности модели мониторинга ОНТД к изменению штатных и временных параметров проведен аналогично модели мониторинга Заданий.

Из восьми заданных вариантов значений временных и штатных параметров системы мониторинга ОНТД (табл. 3) при требуемых значениях Р„,ре6 = 0,8 и Т,пре6 = 3600 часов выбран вариант 5.

При использовании исходных данных системы мониторинга АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы (2006-2008 годы)» рассчитанная продолжительность мониторинга ОНТД Г„„„ = 3030 часов совпадает с Ттреб = 2880 часов, при УСЛОВИИ Ртреб = 0,95, с точностью до 5%.

В третьем разделе на основе анализа операций мониторинга и марковских математических моделей системы мониторинга АВЦП разработаны алгоритм интерактивного сбора и обработки информации для формирования документов и алгоритм принятия решения по выбору штатных и временных параметров системы мониторинга.

В основу алгоритма интерактивного сбора и обработки информации для формирования документов (рис.6) положено представление показателей результативности АВЦП в виде информационных карт. Разработанный алгоритм включает в себя совокупность дополняющих друг друга алгоритмов: интерактивного формирования заявок на конкурсный отбор, формирования Заданий, формирования информационной карты к ОНТД, суть которого заключается в следующем.

Рис. 6 -Алгоритм интерактивного сбора и обработки информации для формирования документов

Во время проведения конкурсного отбора заявители проходят электронную регистрацию на шеЬ-сайте АВЦП на интерфейсе формирования заявок на участие в конкурсном отборе и заполняют формы, включающие значения показателей результативности проекта, после чего формируется файл заявки в рс^-формате.

Интерактивное формирование Заданий базируется на использовании информации о параметрах научного проекта, внесенной исполнителями в интерактивном режиме на стадии формирования заявки на участие в конкурсе. Таким же образом подготавливается информационная карта к Заданию с запланированными значениями показателей результативности.

По окончании этапов и АВЦП в целом исполнители проектов готовят ОНТД, в состав которых входит информационная карта к ОНТД, содержащая количественные значения достигнутых показателей результативности. Информационная карта к ОНТД заполняется в интерактивном режиме. В автоматизированном режиме проводится аналитическая обработка и сравнение запланированных и достигнутых показателей результативности проектов.

Применение алгоритма интерактивного сбора и обработки информации позволило сократить продолжительности первичного контроля Заданий в 3 раза (с 0,3 до 0,1 часа), ОНТД- в 7 раз (с 1 до 0,15 часа); экспертизы Заданий - в 7 раз (с 1 до 0,15 часа); контроля качества мониторинга Заданий - в 2 раза (с 0,2 до 0,1 часа).

Для автоматизированного принятия решения по выбору параметров системы мониторинга АВЦП разработан алгоритм, представленный блок-схемой на рис. 7, который базируется на марковских математических моделях системы мо-

ниторинга АВЦП и правиле принятия решения по выбору штатных и временных параметров.

1

Начало

Выбор типа модели

Настройка внутренних параметров алгоритма в соответствии с выбранной моделью

Ввод требований

Ртреб, Ттреб

X

Ввод значений штатных ш, »временных Г/параметров

X

. пределение возможных вариантов Означений т; н г,

Расчет интенсивностей переходов

о

° Формирование матрицы интенсивностей переходов а,у

©

Решение системы дифференциальных уравнений dP,(t)_

Л

>1

ю

Выбор вариантов L, удовлетворяющих требованиям: Р«он (л?,г,)>Р^6; Тмон Я (/Цу Tj) 2 Ттреб

Выбор варианта, удовлетворяющего условию Ттреб - Т„о„ {щ,Т,)= mill

I —

Вывод параметров nii, ту

Рис. 7 - Блок-схема алгоритма принятия решения по выбору параметров системы мониторинга АВЦП

Алгоритм определяет порядок осуществления следующих основных действий: выбор типа модели системы мониторинга; расчет интенсивностей переходов; решение системы дифференциальных равнений; определение вариантов, удовлетворяющих требованиям по продолжительности Ттреб и вероятности Рт,т-;, выбор варианта штатных и временных параметров системы мониторинга из условия Ттреб - Тмт (т„ Tj) = min.

С использованием алгоритма принятия решения по выбору параметров системы мониторинга АВЦП определены параметры мониторинга АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2010 годы)». По сравнению с АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы (2006-2008 годы)» количество

мониторов на первичном контроле Заданий сокращено с 4 до 2, т.е. в 2 раза, количество мониторов на экспертизе сокращено с 12 до 2, т.е. в б раз; количество мониторов на первичном контроле ОНТД сокращено с 16 до 3, т.е. в 5 раз, а также в среднем на 30% снижены требования к времени доработки документов.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

В диссертации решена научная задача разработки марковских математических моделей системы мониторинга АВЦП, реализуемых в высшей школе, и алгоритмов принятия управленческих решений при реализации АВЦП.

1. Проведен системный анализ управления реализацией АВЦП и показана необходимость разработки марковских математических моделей системы мониторинга АВЦП и алгоритмов принятия управленческих решений при реализации АВЦП. Анализ существующих методов построения математических моделей системы мониторинга позволил выбрать математический аппарат теории марковских процессов, обладающий возможностью учета всех существенных для решаемых задач связей, анализа и синтеза сложных процессов, общностью моделей и хорошим соответствием эмпирических и теоретических результатов.

2. Разработаны марковские математические модели системы мониторинга АВЦП:

- модель мониторинга Заданий, которая описывает такие операции мониторинга, как первичный контроль и экспертиза Заданий, контроль качества работы мониторов, устранения замечаний в Заданиях;

- модель мониторинга ОНТД, которая описывает такие операции мониторинга как первичный контроль, экспертиза и приемка ОНТД, контроль качества работы мониторов, устранения замечаний в ОНТД,

обеспечивающие широкий спектр исследований влияния изменения значений штатных и временных параметров, объема АВЦП на продолжительность мониторинга и позволяющие определить область допустимых значений параметров системы мониторинга, которые обеспечивают выполнение требований к продолжительности мониторинга Ттреб и вероятности завершения мониторинга Рпгра~,.

Проведенный вычислительный эксперимент подтвердил работоспособность разработанных моделей. Апробация моделей мониторинга Заданий и ОНТД, проведенная путем сравнения полученных результатов с реальными параметрами системы мониторинга АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы (2006-2008 годы)», подтвердила достоверность полученных результатов с точностью до 9% и 5% соответственно.

3. Разработан алгоритм интерактивного сбора и обработки информации для формирования документов, обеспечивающий автоматизированное формирование документов АВЦП и позволяющий аккумулировать и анализировать исходные данные для оценки результативности программы. Применение алгоритма в ходе

мониторинга АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2010 годы)» позволило сократить продолжительности первичного контроля Заданий в 3 раза (с 0,3 до 0,1 часа), ОНТД - в 7 раз (с 1 до 0,15 часа); экспертизы Заданий -в 7 раз (с 1 до 0,15 часа).

4. Разработан алгоритм принятия решения по выбору параметров системы мониторинга АВЦП. Этот алгоритм базируется на марковских математических моделях и правиле принятия решения по выбору штатных и временных параметров и позволяет как обосновывать временные и штатные параметры системы мониторинга АВЦП при заданных заказчиком ограничениях к продолжительности мониторинга и вероятности его завершен™, так и корректировать их в ходе проведения мониторинга с оценкой эффективности принимаемых управленческих решений. Разработанный алгоритм принятия решений по выбору параметров системы мониторинга АВЦП позволил определить значения штатных и временных параметров системы мониторинга АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2010 годы)», существенно улучивших параметры системы мониторинга, а именно:

- количество мониторов сокращено в среднем на 70% (количество мониторов на первичном контроле Заданий сокращено в 2 раза, ОНТД - в 5 раз; количество мониторов на экспертизе Заданий сокращено в 6 раз);

- снижены требования к времени доработки документов на 30%.

ПУБЛИКАЦИИ АВТОРА

Статьи, опубликованные в рецензируемых научных журналах и гаданиях:

1. Емелин Н.М., Труханов В.М., Шведова Б.А. Модель управления процессом научно-исследовательских работ по созданию изделий машиностроения -Волгоград: ВолгГТУ, «Известия ВолгГТУ», № 8(46), 2008. - С. 65 - 66. (со-иск. - 40%)

2. Емелин Н.М., Шведова Е.А. Модели мониторинга аналитических ведомственных целевых программ // Москва: «Радиотехника», Библиотека журнала «Нейрокомпьютеры: разработка, применение», Интеллектуализация сложных систем, Язык схем радикалов. Методы и алгоритмы. - 2008. - С. 88 - 91. (со-иск. - 50%)

3. Шведова Е.А. Марковские модели мониторинга аналитических ведомственных целевых программ // Москва: Научно-методический журнал «Информатизация образования и науки», № 4(8). - 2010. - С. 133 - 141. (соиск. - 100%)

Статьи в сборниках научных трудов:

4. Емелин Н.М., Шведова Е.А. Марковская модель элементарного процесса мониторинга научных проектов // Труды Международного научно-

технического семинара «Современные технологии в задачах управления автоматики и обработки информации». - Алушта - Тула: Изд-во ТулГУ, № 16. -2007 - С. 216 - 218. (соиск. - 30%)

5. Емелин Н.М., Шведова Е.А. Математическая модель элементарного процесса мониторинга научно-технических программ // Труды XXVI Межрегиональной научно-технической конференции «Проблемы эффективности и безопасности функционирования сложных технических и информационных систем». - Серпухов, 2007. Сборник № 1, С. 124 - 125. (соиск. - 30%)

6. Емелин Н.М., Шведова Е.А. Формализация процесса выполнения научно-исследовательских работ по созданию ракетной техники // Труды XXVI Межрегиональной научно-технической конференции «Проблемы эффективности и безопасности функционирования сложных технических и информационных систем». - Серпухов, 2007. Сборник № 2, С. 153 - 158. (соиск. - 40%)

7. Шведова Е.А. Алгоритм автоматизации процессов мониторинга выполнения проектов научно-технических программ // Сборник трудов IV Международной научно-практической конференции «Информационные технологии в образовании, науке и производстве». - Серпухов, 2010. Часть 1, С.435 - 438. (соиск. - 100%)

8. Шведова Е.А. Структура мониторинга выполнения проектов в рамках научно-технических программ // Труды XXIX Межрегиональной научно-технической конференции «Проблемы эффективности и безопасности функционирования сложных технических и информационных систем». - Серпухов, 2010. Сборник № 1, С.249 - 253. (соиск. - 100%)

9. Шведова Е.А. Обобщенный алгоритм определения параметров мониторинга научно-технических программ // Труды I Всероссийской научно-практической конференции «Современное непрерывное образование» - Серпухов, 2011.Сборник трудов, С. 478 - 479. (соиск. - 100%)

10. Шведова Е.А. Унифицированный алгоритм определения штатных и временных параметров мониторинга аналитических ведомственных целевых программ // Труды XXX Всероссийской научно-технической конференции «Проблемы эффективности и безопасности функционирования сложных технических и информационных систем». - Серпухов, 2011. Сборник № 1, С. 142 -144. (соиск. - 100%)

Учебные пособия:

11. Емелин Н.М., Шведова Е.А. Научная деятельность и научный потенциал //Москва: «Интерфизика», 2006. - 168 с. (соиск. -20%)

12. Емелин Н.М.,Шведова Е.А. Научно-исследовательская работа: планирование, организация, контроль // Москва: «Интерфизика», 2007. - 368 с. (соиск. -10%)

Отчеты о НИР

13. Совершенствование механизмов интеллектуально-информационного обеспечения управления научными исследованиями: отчет по тематическому плану, № НИР 1.1.07 / ФГНУ «Госметодцентр», рук. Емелин Н.М., исполн. Шведова Е.А. [и др.]. - М.: 2006.

14. Разработка интерактивной информационной системы, электронных форм и процедур мониторинга поэтапной реализации АВЦП "Развитие научного потенциала высшей школы (2006 - 2008 годы)": отчет о НИР / ФГНУ «Госметодцентр», рук. Емелин Н.М., исполн. Шведова Е.А. [и др.]. - М.: 2007.

15. Разработка системы информационно-аналитической поддержки научной деятельности молодых ученых по приоритетным направлениям развитая науки, технологий и техники в Российской Федерации: отчет по исполнению государственного контракта от 09.07.2007 № 02.521.11.1020 / ФГНУ «Госметодцентр», рук. Емелин Н.М., исполн. Шведова Е.А. [и др.]. - М.: 2008.

16. Разработка технологий информационно-аналитической поддержки и методического обеспечения мониторинга АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы (2006-2008 годы)»: отчет о НИР / ФГНУ «Госметодцентр», рук. Емелин Н.М., исполн. Шведова Е.А. [и др.]. - М.: 2008.

17. Разработка методики и программного комплекса для анализа результатов мониторинга НИОКР гражданского назначения федеральных целевых программ (мероприятий, проектов): отчет по исполнению государственного контракта от 04.09.2008 № 04.0113.11.003 / ФГНУ «Госметодцентр», рук. Емелин Н.М., исполн. Шведова Е.А. [и др.]. -М.: 2009.

18. Разработка интерактивной системы оценки эффективности реализации мероприятий АВЦП: отчет о НИР / ФГНУ «Госметодцентр», рук. Емелин Н.М., исполн. Шведова Е.А. [и др.]. - М.: 2010.

19. Обеспечение проведения мониторинга на всех стадиях реализации мероприятий АВЦП с использованием современных информационных технологий аналитической ведомственной целевой программы "Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2010 годы)": отчет о НИР / ФГНУ «Госметодцентр», рук. Емелин Н.М., исполн. Шведова Е.А. [и др.].-М.: 2011.

Введение.

Раздел 1 Системный анализ управления аналитическими ведомственными целевыми программами, реализуемыми в высшей школе.

1.1 Анализ структуры аналитической ведомственной целевой программы и ее жизненного цикла.

1.2 Формализация управления реализацией аналитических ведомственных целевых программ.

1.3 Понятие научного проекта и показатели его результативности.

1.4 Анализ обеспечения проведения мониторинга как основы для принятия управленческих решений и постановка задачи исследования.

Выводы по разделу 1.

Раздел 2 Разработка марковских математических моделей системы мониторинга аналитических ведомственных целевых программ.

2.1 Выбор математического аппарата исследования системы мониторинга аналитических ведомственных целевых программ

2.2 Показатели качества системы мониторинга аналитических ведомственных целевых программ

2.3 Модель мониторинга заданий на выполнение научных проектов.

2.4 Модель мониторинга отчетной научно-технической документации.

Выводы по разделу 2.

Раздел 3 Алгоритмы обработки информации и принятия решения по выбору параметров системы мониторинга аналитических ведомственных целевых программ

3.1 Анализ операций по обработке информации при мониторинге аналитических ведомственных целевых программ.

3.2 Алгоритм интерактивного сбора и обработки информации для формирования документов.

3.3 Алгоритм принятия решения по выбору штатных и временных параметров системы мониторинга аналитических ведомственных целевых программ

3.4 Апробация алгоритма принятия решения по выбору штатных и временных параметров системы мониторинга на примере аналитической ведомственной целевой программы «Развитие научного потенциала высшей школы (2009 - 2010 годы)».

Выводы по разделу 3.

Актуальность темы диссертации. Инновационное развитие экономики России на современном этапе в значительной степени зависит от результатов модернизации отечественного образования, одним из приоритетов которой является обеспечение нового качества подготовки специалистов. Важное значение в подготовке специалистов, научных и научно-педагогических кадров имеют научные исследования, проводимые в высшей школе в рамках аналитических ведомственных целевых программ Минобрнауки России (АВЦП). Эти программы представляют собой комплекс взаимосвязанных мероприятий, направленных на решение конкретной задачи в области развития высшей школы России, стоящей перед Минобрнауки России как главным распорядителем средств федерального бюджета. Выполнение в рамках АВЦП научных проектов, результаты которых обеспечивают повышение качества образовательного процесса в вузах, является их отличительной чертой от программ других ведомств, носящих, в основном, характер целевой поддержки и не требующих выполнения научных проектов.

Несмотря на большой опыт России реализации АВЦП, они выполняются с недостаточной результативностью, в частности, из-за отсутствия эффективного управления реализацией АВЦП, необходимым условием которого является проведение мониторинга. Он обеспечивает контроль, анализ и оценку реализации АВЦП, а также представление органам государственного управления своевременной, достоверной, полной информации о ходе реализации АВЦП.

К трудностям проведения мониторинга АВЦП следует отнести значительный документооборот (до десятков тысяч документов), территориальную разобщенность вузов, «ручное» выполнение операций мониторинга. Это приводит к нерациональным ресурсным затратам при проведении мониторинга, как людским, к которым следует отнести количество мониторов на первичном контроле и экспертизе, количество комиссий заказчика, количество экспертов (штатные параметры мониторинга), так и 4 временным (продолжительности и периодичности операций, выполняемых мониторами, исполнителями, заказчиками), и требует принятия управленческих решений как по сокращению продолжительности операций мониторинга, так и по выбору штатных и временных параметров мониторинга.

Общие подходы к построению моделей и алгоритмов принятия управленческих решений в сложных системах рассматривались в работах Гаврилова В.М., Ногина В.Д., Подиновского В.В., Тихонова А.Н., Цветкова В.Я., использовались при исследовании механизмов управления федеральными целевыми программами (работы Баркалова С.А., Баркасова М.С., Буркова И.В., Кульбы В.В., Леонтьева C.B.), оценке научно-исследовательской деятельности в вузах (работы Бетехтиной Е.И., Воронина A.A., Маслова В.Г., Монфор А.О., Цимбала В. А)

Для обеспечения аналитической обработки информации при мониторинге различных процессов в работах Андрониковой Н.Г., Бахмутского А.Е., Буркова В.Н., Данилюка С.Г., Новикова Д.А., Тодосийчука A.B. и др. применялись формально-математические модели отдельных операций мониторинга, таких как проведение конкурсов, экспертиз, оценки результативности научно-исследовательской деятельности.

Тем не менее, в работах названных и других авторов не уделяется должного внимания вопросам сокращения продолжительности операций мониторинга путем совершенствования процессов сбора и обработки информации для формирования документов (таких как задания на выполнение научных проектов и отчетная научно-техническая документация) при реализации АВЦП, а также вопросам обоснования принятия управленческих решений по выбору штатных и временных параметров мониторинга.

На основании проведенного анализа выявлено противоречие между значительными, нерациональными ресурсными затратами на проведение мониторинга АВЦП, с одной стороны, и недостаточной проработанностью вопросов математического моделирования и разработок алгоритмов, обеспечивающих принятие управленческих решений по выбору параметров системы мониторинга АВЦП, с другой стороны.

Таким образом, актуальность приобретают вопросы обоснования управленческих решений по совершенствованию мониторинга АВЦП, базирующегося на математических моделях мониторинга с последующей разработкой алгоритма интерактивного сбора и обработки информации для формирования документов и алгоритма принятия решения по выбору штатных и временных параметров мониторинга АВЦП.

Целью диссертационного исследования является совершенствование системы мониторинга АВЦП путем сокращения продолжительности его операций и обеспечения принятия решения по выбору штатных и временных параметров.

Указанная цель достигается решением следующей научной задачей: разработка марковских математических моделей системы мониторинга АВЦП, реализуемых в высшей школе, и алгоритмов принятия управленческих решений, позволяющих сократить продолжительности операций мониторинга и выбрать штатные и временные параметры системы мониторинга при заданных сроках его завершения с требуемой вероятностью.

В соответствии с научной задачей исследования определены ее подзадачи:

1. Провести системный анализ управления реализацией АВЦП.

2. Разработать марковские математические модели системы мониторинга АВЦП: модель мониторинга заданий на выполнение научных проектов (Заданий) и модель мониторинга отчетной научно-технической документации (ОНТД) и экспериментально подтвердить их работоспособность.

3. Разработать алгоритм интерактивного сбора и обработки информации для формирования документов при реализации АВЦП.

4. Разработать алгоритм принятия решения по выбору параметров системы мониторинга АВЦП и экспериментально их проверить на примере действующей АВЦП.

Объектом исследования в диссертации является система мониторинга АВЦП, а предметом - модели системы мониторинга и алгоритмы принятия управленческих решений при реализации АВЦП.

В ходе проведения исследования были получены следующие основные результаты:

- марковские математические модели системы мониторинга АВЦП: модель мониторинга Заданий и модель мониторинга ОНТД, позволяющие определить область допустимых значений штатных и временных параметров, определяемую выполнением требований к продолжительности мониторинга и вероятности его завершения.

- алгоритм интерактивного сбора и обработки информации для формирования документов, позволяющий сократить продолжительность выполнения операций мониторинга и расширить возможности автоматизированного управления мониторингом АВЦП.

- алгоритм принятия решения по выбору параметров системы мониторинга АВЦП при заданных ограничениях к продолжительности мониторинга и вероятности его завершения.

Достоверность полученных результатов подтверждается использованием при построении моделей апробированного математического аппарата теории марковских процессов, учётом представительного числа параметров, влияющих на решение научной задачи, сходимостью результатов моделирования с имеющимися экспериментальными данными, их ясной физической трактовкой.

Научная новизна и теоретическая значимость результатов состоит:

- в разработке моделей мониторинга Заданий и ОНТД, обеспечивающих широкий спектр исследований и позволяющих определить область допустимых значений параметров мониторинга, обеспечивающих выполнение требований заказчика к продолжительности мониторинга Ттреб и вероятности завершения мониторинга Ртреб, и представляющих новый инструментарий для исследования процессов мониторинга;

- в разработке алгоритма интерактивного сбора и обработки информации для формирования документов, позволяющего аккумулировать исходные данные для анализа и оценки результативности реализации АВЦП и обеспечивающего автоматизированное формирование документов АВЦП;

- в разработке алгоритма принятия решения по выбору параметров мониторинга АВЦП, базирующегося на его математических моделях и правила принятия решения по выбору штатных и временных параметров.

Практическая значимость результатов работы заключается в следующем:

1. Разработанный алгоритм интерактивного сбора и обработки информации для формирования документов позволил сократить продолжительность первичного контроля Заданий в 3 раза, ОНТД - в 7 раз, продолжительность экспертизы ОНТД - в 7 раз.

2. Разработанные модели мониторинга Заданий и ОНТД и алгоритм принятия решений по выбору параметров мониторинга АВЦП позволили определить значения штатных и временных параметров мониторинга АВЦП, существенно улучивших параметры мониторинга, а именно: сокращено количество мониторов на 70%, снижены требования к времени доработок документов на 30%.

Полученные результаты могут быть использованы заказчиком при организации мониторинга и оценке реализации программ и проектов, организациями-мониторами при определении временных и штатных параметров, исполнителями программ и проектов при оценке результативности выполняемых научно-исследовательских работ, а также при подготовке и повышении квалификации специалистов в области управления научно-исследовательскими работами.

Диссертация состоит из введения, трёх разделов, заключения, списка литературы и приложений.

Результаты работы были апробированы и реализованы:

- в ФГНУ Госметодцентр при организации конкурсных, экспертных процедур, мониторинга выполнения проектов и оценки ОНТД в программах АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2010 годы), ФЦП «Научные, научно-педагогические кадры инновационной России (2008-2013 годы» и «Развитие инфраструктуры наноиндустрии в Российской Федерации на 2008-2010 годы», а также проведении научно-исследовательских работ (акт о реализации от 11.07.2011 г № 88/07);

- в Государственном институте новых форм обучения при организации экспертных процедур и оценки ОНТД ФЦП «Научные, научно-педагогические кадры инновационной России (2008-2013 годы» (акт о реализации от 22.04.2011 г. № 55/1-04/2011);

- в образовательном процессе Московского института новых информационных технологий при проведении занятий по курсу повышения квалификации по дисциплине «Управление научно-исследовательскими работами» (акт о реализации от 10.11.2011 г.);

- в образовательном процессе Иркутского государственного университета при проведении занятий по курсу повышения квалификации аспирантов, докторантов, соискателей ученых степеней «Управление научно-исследовательскими работами» (акт о реализации от 24.05.2011 г. № 01-01-303).

Полученные результаты могут быть использованы заказчиком при организации мониторинга и оценке реализации программ и проектов, организациями-мониторами при определении временных и штатных параметров, исполнителями программ и проектов при оценке результативности выполняемых научно-исследовательских работ, а также при подготовке и повышении квалификации специалистов в области управления научно-исследовательскими работами.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведен системный анализ управления реализацией АВЦП и показана необходимость разработки марковских математических моделей системы мониторинга АВЦП и алгоритмов принятия управленческих решений при реализации АВЦП. Анализ существующих методов построения математических моделей системы мониторинга позволил выбрать математический аппарат теории марковских процессов, обладающий возможностью учета всех существенных для решаемых задач связей, анализа и синтеза сложных процессов, общностью моделей и хорошим соответствием эмпирических и теоретических результатов.

Разработаны марковские математические модели системы мониторинга АВЦП:

- модель мониторинга Заданий, которая описывает такие операции мониторинга, как первичный контроль и экспертиза Заданий, контроль качества работы мониторов, устранения замечаний в Заданиях;

- модель мониторинга ОНТД, которая описывает такие операции мониторинга как первичный контроль, экспертиза и приемка ОНТД, контроль качества работы мониторов, устранения замечаний в ОНТД, обеспечивающие широкий спектр исследований влияния изменения значений штатных и временных параметров, объема АВЦП на продолжительность мониторинга и позволяющие определить область допустимых значений параметров системы мониторинга, которые обеспечивают выполнение требований к продолжительности мониторинга Ттреб и вероятности завершения мониторинга Ртреб

Проведенный вычислительный эксперимент подтвердил работоспособность разработанных моделей. Апробация моделей мониторинга Заданий и ОНТД, проведенная путем сравнения полученных результатов с реальными параметрами системы мониторинга АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы (2006-2008 годы)», подтвердила достоверность полученных результатов с точностью до 9% и 5% соответственно.

121

Разработан алгоритм интерактивного сбора и обработки информации для формирования документов, обеспечивающий автоматизированное формирование документов АВЦП и позволяющий аккумулировать и анализировать исходные данные для оценки результативности программы. Применение алгоритма в ходе мониторинга АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2010 годы)» позволило сократить продолжительности первичного контроля Заданий в 3 раза (с 0,3 до 0,1 часа), ОНТД - в 7 раз (с 1 до 0,15 часа); экспертизы Заданий - в 7 раз (с 1 до 0,15 часа).

Разработан алгоритм принятия решения по выбору параметров системы мониторинга АВЦП. Этот алгоритм базируется на марковских математических моделях и правиле принятия решения по выбору штатных и временных параметров и позволяет как обосновывать временные и штатные параметры системы мониторинга АВЦП при заданных заказчиком ограничениях к продолжительности мониторинга и вероятности его завершения, так и корректировать их в ходе проведения мониторинга с оценкой эффективности принимаемых управленческих решений. Разработанный алгоритм принятия решений по выбору параметров системы мониторинга АВЦП позволил определить значения штатных и временных параметров системы мониторинга АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2010 годы)», существенно улучивших параметры системы мониторинга, а именно:

- количество мониторов сокращено в среднем на 70% (количество мониторов на первичном контроле Заданий сокращено в 2 раза, ОНТД - в 5 раз; количество мониторов на экспертизе Заданий сокращено в 6 раз);

- снижены требования к времени доработки документов на 30%.

Результаты, полученные при подготовке диссертационной работы, докладывались на научно-технических конференциях и семинарах различного уровня, среди которых можно выделить следующие:

1) XXVI, XXIX и XXX Межрегиональные научно-технические конференции «Проблемы эффективности и безопасности функционирования сложных технических и информационных систем». (Серпухов, 2007 г., 2010 г., 2011 г.);

2) XVI Международный научно-технический семинар «Современные технологии в задачах управления автоматики и обработки информации» (Алушта, 2007 г.);

3) Международная научно-практическая конференция «Развитие отечественной системы информатизации образования в здоровьесберегающих условиях» (Москва, 2009 г.);

4) Научно-методический семинар «Информационные и коммуникационные технологии в образовании» (Москва, 2009 г.);

5) IV Международная научно-практическая конференция «Информационные технологии в образовании, науке и производстве» (Серпухов, 2010 г.);

6) I Всероссийская научно-практическая конференция «Современное непрерывное образование» (Серпухов, 2011).

1. Абрамов A.B., Александров О.Г., Белов А.Н. Научно-технический потенциал отрасли. М.: Экономика, 1984.

2. Александров Е.А. Основы теории эвристических решений. М.: Советское радио, 1970.

3. Амелин C.B. Разработка производственных управленческих решений. -Воронеж: ГОУВПО «Воронежский государственный технический университет», 2010. 205 с.

4. Андронникова Н.Г., Баркалов С.А., Бурков В.Н., Котенко A.M. Модели и методы оптимизации региональных программ развития. М.: ИПУ РАН, 2001. -60 с.

5. Артемьев В.И. Обзор способов и средств построения информационных приложений. М.: СУБД, № 5 - 6,1996.

6. Баева И.А., Емелин Н.М. К вопросу о критериях психологической безопасности личности. //Сборник докладов НТК. Санкт-Петербург: Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена, 2003.-196 с.

7. Балаян Г.Г. Информационное моделирование научно-технических программ. М.: Наука, 1990. - 248 с.

8. Балаян Г.Г., Жарикова Г.Г., Комков Н.И. Информационно-логические модели научных исследований. М.: Наука, 1978. - 344 с.

9. Барзилович Е.Ю. Модели технического обслуживания сложных систем. М.: Высшая школа, 1982. - 232 с.

10. Баркалов С.А., Буркова И.В., Глаголев A.B., Колпачев В.Н. Задачи распределения ресурсов в управлении проектами. М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2002. - 63 с.

11. Баркасов М.С. Совершенствование организации и проведения конкурсов в научной сфере на основе информационных технологий. Дисс. На соискание уч. Ст. кандидата экономических наук. М.: МГУПИ, 2007.

12. Бахмутский А.Е., Заир-Бек Е.С., Кашина О.Н. и др. Технологии социального мониторинга. СПб.: РГПУ им. А.И. Герцена, 2007. - 303 с.

13. Башин М.Д. Планирование работ в отраслевых НИИ и КБ. М.: Экономика, 1973.

14. Бек H.H., Голенко Д.И. Статистические методы оптимизации в экономических исследованиях. М.: Статистика, 1971. - 136 с.

15. Белозеров В.Н., Малахов A.A., Розина И.А. Новое применение информационных классификаций в задачах управления наукой. М.: ВИНИТИ, 1997.

16. Беркетов Г.А., Блаженков В.В., Кравец Л.И., Оселедец В.И. Современные математические методы анализа и синтеза сложных систем. М.: МО СССР, 1984.-402 с.

17. Бетехтина Е.И. Комплексная оценка значимости научно-исследовательских работ. /Науковедение и информатика. 1992. Выпуск 37.

18. Буркова И.В. Метод дихотомического программирования в задачах управления проектами. Дисс. На соискание уч. Ст. кандидата технических наук. Воронеж: ВГАСУ, 2004. - 100 с.

19. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Как управлять проектами. М.: Синтег, 1997.- 188 с.

20. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Как управлять организациями. М.: Синтег, 2004. - 404 с.

21. Бурков В.Н., Ириков В.А. Модели и методы управления организационными системами. М.: Наука, 1994. - 270 с.

22. Бурков В.Н., Ловецкий С.Е. Эвристический подход к решению динамических задач распределения ресурсов. М.: Автоматика и телемеханика, 1966, №5.

23. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1968. -402с.

24. Ватник П.А. Статистические методы оперативного управления производством. М.: Статистика, 1978. - 242 с.

25. Вентцель Е.С., Овчаров JI.A. Прикладные задачи теории вероятностей. М.: Радио и связь, 1983. - 416 с.

26. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1964. - 576 с.

27. Воронин A.A., Мишин С.П. Оптимальные иерархические структуры. -М.: ИПУ РАН, 2003. 210 с.

28. Гаврилов В.М. Оптимальные процессы в конфликтных ситуациях. -М.: Сов. радио, 1969. 160 с.

29. Гнеденко Б.В., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания. М.: Наука, 1986. - 431 с.

30. Голенко Д.И. Статистические методы сетевого планирования и управления. -М.: Наука, 1968.

31. Гольдштейн Г.Я. Инновационный менеджмент. Таганрог: Издательство ТРТУ, 1998. - 132 с.

32. Губко М.В., Новиков Д.А. Теория игр в управлении организационными системами. М.: Синтег, 2002. - 148 с.

33. Дегтярев Ю.И. Системный анализ и исследование операций. М.: Высшая школа, 1996.

34. Добров Г.М., Задорожный Э.М., Щедрина Т.И. Управление эффективностью научной деятельности. Киев: Наукова думка, 1978. - 240 с.

35. Долгих Г.А. Совершенствование механизма организации и управления конкурсами на соискание грантов в научной сфере. Дисс. На соискание уч.ст. кандидата экономических наук. М.: МГУПИ, 2008.

36. Дынкин A.A., Иванова Н.И., Дагаев A.A. и др. Наука и научная политика: Оценка результатов, отбор проектов, приоритеты. М.: ИМЭМО, 1996.- 121 с.

37. Дынкин Е.Б. Марковские процессы. М.: Физматгиз, 1963. - 859 с.

38. Елманова Н. Web-порталы: назначение, преимущества, особенности и средства. Часть 1. М.: Компьютер Пресс, 2002. - № 6.

39. Емелин Н.М. Моделирование процессов эксплуатации сложных систем. М.: МО РФ, 1998.-124 с.

40. Емелин Н.М. Модель системы обеспечения психологической безопасности в образовательной среде. //Сборник трудов XXV межрегиональной НТК. Серпухов, 2006. - 176 с.

41. Емелин Н.М. Экономические модели надежности информационно-управляющих систем. М.: МО РФ, 2002. - 130 с.

42. Емелин Н.М., Труханов В.М., Шведова Е.А., Модель управления процессом научно-исследовательских работ по созданию изделий машиностроения (статья ВАК). Волгоград: ВолгГТУ, "Известия ВолгГТУ", №8(46), 2008.

43. Емелин Н.М., Шведова Е.А. Марковская модель элементарного процесса мониторинга научных проектов // Алушта Тула: Изд-во ТулГУ, 2007.

44. Емелин Н.М. Шведова Е.А. Математическая модель элементарного процесса мониторинга научно-технических программ. //Сборник трудов XXVI межрегиональной НТК. Серпухов, 2007.

45. Емелин Н.М., Шведова Е.А., Модели мониторинга аналитических ведомственных целевых программ (статья ВАК). Москва: "Радиотехника",

46. Библиотека журнала "Нейрокомпьютеры: разработка, применение" Интеллектуализация сложных систем, 2008.

47. Емелин Н.М., Шведова Е.А. Научная деятельность и научный потенциал. М.:ФГНУ «Интерфизика», 2006. -168 с.

48. Емелин Н.М., Шведова Е.А. Научно-исследовательская работа: планирование, организация, контроль М.: ФГНУ «Интерфизика», 2007.-368 с.

49. Иванников А.Д., Тихонов А.Н., Цветков В.Я. Основы теории информации М.: МаксПресс, 2007. - 356 с.

50. Игнатов В.А. Элементы теории оптимального обслуживания технических изделий. Минск: Наука и техника, 1974. - 191 с.

51. Инновационный менеджмент. Учебник / Под ред. С.Д. Ильенковой. -М.: ЮНИТИ, 1997.

52. Информационные технологии в университетском управлении: Сборник аналитических материалов по проекту 1СТ4ИМ. Ответственные за выпуск: Цветков В.Я., Скуратов А.К. Тверь: Тверской государственный университет, 2009.

53. Кадченко С.И., Лисьев Г.А., Попова И.В. Технологии поддержки принятия решений. Магнитогорск: МаГУ, 2009. - 132 с.

54. Калянов Г.Н. СА8Е-технологии. Консалтинг при автоматизации бизнес-процессов. М.: Горячая линия-Телеком, 2000. - 320 с.

55. Караваев А.П. Модели и методы управления составом активных систем. М.: ИПУ РАН, 2003. - 151 с.

56. Касаткин А.С., Хрулёва А.В. Рациональный выбор характеристик аппаратуры контроля. М.: Энергия, 1970. - 72 с.

57. Ковалевский С.С., Кульба B.B. Создание систем мониторинга реализации федеральных целевых программ. М.: СИНТЕГ, 2006. - 148 с.

58. Колмогоров А.Н. Вероятностно-статистические методы исследования. М.: МГУ, 1938.-160 с.

59. Комков Н.И. Математические модели планирования научных исследований и разработок. //Экономика и математические методы, 1972, т. VIII, №6.

60. Кемени Дж., Снелл Дж. Конечные цепи Маркова. М.: Наука, 1970. -272 с.

61. Кемени Дж., Снелл Дж., Кнепп А. Счетные цепи Маркова. М.: Наука, 1987.-416 с.

62. Кочкаров P.A. Целевые программы: инструментальная поддержка -М.: ЗАО «Издательство «Экономика», 2007. 223 с.

63. Лившиц A.JL, Мальц Э.А. Статистическое моделирование систем массового обслуживания. М.: Советское радио, 1978. - 248 с.

64. Манынин Г.Г. Методы профилактического обслуживания эргатических систем. Минск: Наука и техника, 1983. - 222 с.

65. Марков Б.Л. Организация данных в системах мониторинга.// Высокопроизводительные вычислительные системы и микропроцессоры. Сборник научных трудов ИМВС РАН за 2000 г. М., 2000.

66. Маслов В.Г. Научно-методический аппарат экспертной оценки эффективности научной деятельности высшего военного учебного заведения. Дисс. На соискание уч. Ст. кандидата технических наук. М.: Институт информатизации образования РАО, 2005.

67. Мелихов В.О. Модели, методы и средства выделения научных приоритетов высшей школы. М.: Компания Спутник +, 2006. - 222 с.

68. Мелихов В.О. Методы и средства конкурсной организации научно-исследовательской деятельности по приоритетным направлениям. М.: Медиа Паблишер, 2008. - 198 с.

69. Миллер Р. ПЕРТ система управления. - М.: Экономика, 1965.

70. Монфор А.О. Оценка результативности научного труда. По данным учреждений США. М.: Вестник АН СССР, 1980, №9.

71. Мониторинг процесса реализации и анализ результативности научно-исследовательских работ, выполняемых в рамках ФЦПРО: отчет по исполнению государственного контракта № П679 от 01.10.2008 г., № ГР 01200852660, рук. Сороколетов П.Г. М., 2008 г.

72. Новиков А.М. Методология образования. М.: «Эгвес», 2002. - 320 с.

73. Новиков Д.А., Суханов А.Л. Модели и механизмы управления научными проектами в ВУЗах. М.: ИУО РАО, 2005. - 80 с.

74. Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. М.: МПСИ, 2005.-584 с.

75. Новиков Д.А. Сетевые структуры и организационные системы. М.: ИПУ РАН, 2003.-102 с.

76. Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Прикладные модели информационного управления. М.: ИПУ РАН, 2004. - 130 с.

77. Подиновский В.В. Математическая теория выработки решений в сложных ситуациях. М.: Министерство обороны СССР, 1981. - 212 с.

78. Подиновский В.В., Гаврилов В.М. Оптимизация по последовательно применяемым критриям. М.: Сов. Радио, 1975. 186 с.

79. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982. - 256 с.

80. Поспелов Г.С., Ириков В.А., Курилов А.Е. Процедуры и алгоритмы формирования комплексных программ. М.: Наука, 1985. - 424 с.

81. Разработка технологий информационно-аналитической поддержки и методического обеспечения мониторинга АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы (2006-2008 годы)» рук. Емелин Н.М. ДК: 005 ГРНТИ: 12.41.55; 12.79.41.-М.: 2008.

82. Роберт И.В., Панюкова C.B., Кузнецов A.A., Кравцов А.Ю. Информационные и коммуникационные технологии в образовании. / Под редакцией Роберт И.В. М.: 2006.

83. Салькова Н.Е. Совершенствование механизмов формирования приоритетов в научно-технической сфере высшей школы. Дисс. На соискание уч. Ст. кандидата экономических наук. М.: МГУПИ, 2007.

84. Сороколетов П.Г. Комплексное моделирование интеллектуальной организационной системы на основе технологии исследования систем спамятью. Дисс. На соискание уч. Ст. кандидата технических наук. Тамбов: ВВАИУРЭ (ВИ), 2008.

85. Танаев B.C., Шкурба В.В. Введение в теорию расписаний. М.: Наука, 1975.

86. Тараканов К.В., Овчаров Л.А., Тырышкин А.И. Аналитические методы исследования систем. М.: Советское радио, 1974. - 240 с.

87. Тихонов А.Н., Цветков В.Я. Методы и системы подцржки принятия решений. -М.: МАКС Пресс, 2001. 312 с.

88. Тихонов В.И., Миронов М.А. Марковские процессы. М.: Советское радио, 1977.-488 с.

89. Тодосийчук A.B. Оценка качества результатов научно-технической деятельности. М.: Науковедение, 1994.

90. Ховард P.A. Динамическое программирование и марковские процессы. М.: Советское радио, 1964. - 192 с.

91. Хомский Н., Миллер Дж. А. Конечные модели использования языка. //Кибернетический сборник, выпуск 4. М.: Мир, 1967. - 228 с.

92. Хайтун С.Д. Проблемы качественного анализа науки. /Отв. Ред. Идлис Г.М. М.: Наука, 1989. - 280 с.

93. Херштатт К., Зоммерлатте Т. Метод лучших показателей в научных исследованиях и разработках. //Проблемы теории и практики управления. 1996. №3. С. 98-102.

94. Цимбал В.А., Качество информационного обмена в сетях передачи данных. Марковский подход. Серухов: СВИ РВ, 2009. - 161 с.

95. Червонный A.A., Лукьященко В.И., Котин Л.В. Надежность сложных систем. М.: Машиностроение, 1976. - 228 с.

96. Шведова Е.А. Алгоритм автоматизации процессов мониторинга выполнния проектов научно-технических программ.// Сборник трудов IV международной МНПК. Серпухов, 2010. - Часть 1. с 435 - 438.

97. Шведова Е.А. Марковские модели мониторинга аналитических ведомственных целевых программ (статья ВАК). М.: ФГУ ГНИИ ИТТ

98. Информика», Научно-методический журнал «Информатизация образования и науки», № 4(8)/2010. С. 133-141.

99. Шведова Е.А. Обобщенный алгоритм определения параметров мониторинга научно-технических программ // Сборник трудов участников I Всероссийской научно-практической конференции «Современное непрерывное образование» Серпухов, 2011. С. 217.218.

100. Littlt J.D.C. And Ather An Algoritm for the Traveling Salesman Problem, Operation Reserch, 1963, 11, P. 972-989.

101. Neimark Ju. I. On a robust stability maximal measure control // Preprints of 2nd Russian Swedish Control Conf. Saint-Petersburg, 1995, P. 101-102.