автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Методы формирования стратегий решения слабоструктурированных проблем на основе когнитивных моделей

На правах рукописи

Авдеева Зинаида Константиновна

МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ СТРАТЕГИЙ РЕШЕНИЯ СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННЫХ ПРОБЛЕМ НА ОСНОВЕ КОГНИТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ

Специальность 05.13.10 - управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Воронеж - 2006

Работа выполнена в Институте проблем управления им. В.А.Трапезникова Российской академии наук

Научный руководитель ■

доктор технических наук, доцент Максимов Валерий Иванович

Официальные оппоненты:

доктор физико-математических наук профессор

Головинский Павел Абрамович,

кандидат физико-математических наук, доцент

Азарнова Татьяна Васильевна

Ведущая организация

Липецкий государственный технический университет

Защита диссертации состоится « 28» июня 2006 г. в 10°° часов на заседании диссертационного совета К 212.033.01 при Воронежском государственном архитектурно-строительном университете по адресу: 394006, г. Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84, ауд. 20, корп. 3.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Воронежского государственного архитектурно-строительного университета.

Автореферат разослан « 26» мая 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Чертов В.А.

А0&6Л-

Общая характеристика работы

Актуальность темы. Во многих областях человеческой деятельности возникает необходимость решения слабоструктурированных проблем. Проблемы и их решение - одна из наиболее распространенных тем в управленческой литературе. Однако большинство соответствующих исследований имеет узко предметный характер. Проблемы рассматриваются либо только с экономической, либо только с социологической, или психологической точек зрения. Как правило, исследователи не видят проблему как многогранную целостную систему. Типичной ситуацией, в которой возникают слабоструктурированные проблемы, является развитие социально-экономических систем (СЭС).

В управленческой практике часто вместо задач и проблем предпочитают говорить о проблемных ситуациях, в которых проблема есть, но не выделена четко. Принимаемые решения чаще основываются на неправильном понимании причин и следствий проблемы. Поэтому возникает необходимость разработки и исследования формальных методов, в основе которых лежит математический аппарат, ориентированный на работу с комплексной (качественной и количественной) и изменяющейся во времени информацией. Применение таких методов направлено на выявление и анализ слабоструктурированных проблем (далее проблем) и формирование стратегии их решения. Стратегия решения слабоструктурированной проблемы подразумевает, что на основе знаний текущей ситуации находится выход из проблемной ситуации за счет анализа и диагноза причин ее возникновения.

Цель работы заключается в разработке (на основе когнитивных моделей) и внедрении методов формирования эффективных стратегий решения слабоструктурированных проблем.

Достижение поставленной цели требует решения следующих задач.

1. Провести обзор современных подходов к решению слабоструктурированных проблем в управленческой практике и обосновать целесообразность применения методов, основанных на когнитивных моделях, при формировании стратегий решения слабоструктурированных проблем.

2. Сформировать общую методику решения слабоструктурированных проблем в терминах когнитивных моделей. Выявить особенности и ограничения использования когнитивных моделей при формировании стратегий решения слабоструктурированных проблем.

3. Разработать методику структуризации знаний о внешней среде, основанную на групповых экспертных оценках, для выбора факторов и исходных данных для построения и анализа модели.

4. Построить методы (в рамках когнитивной модели):

- оценки состояний управляемой системы и определения степени их несоответствия желательному состоянию;

- выявления проблемных факторов; / нос. НАЦИОНАЛЬНАЯ!

- диагностики причин возникновения проблемы;! БИБЛИОТЕКА I

I С.-Петербург I 3 I - ОЭ 200 I

- формирования стратегий решений слабоструктурированных проблем.

5. Сформировать критерии эффективности стратегии решения слабоструктурированных проблем.

6. Разработать программно-аналитический комплекс формирования стратегий решения слабоструктурированных проблем.

7. Внедрить полученные результаты в системах стратегического управления развитием социально-экономических систем.

Основным методом исследования является имитационное моделирование, использующее аппарат знаковых взвешенных орграфов, теории матриц, теории нечетких множеств и экспертных оценок. Научная новизна работы заключается в том, что:

1.На основании проведенного обзора методов формирования стратегий решения слабоструктурированных проблем обоснована целесообразность применения когнитивных моделей, которые позволяют проводить как качественный анализ, так и сценарные исследования.

2. Предложена общая методика решения слабоструктурированных проблем, которая состоит в построении когнитивной модели; выделении активных субъектов; описании текущего и желательного состояния управляемой системы; генерации и анализе сценариев; выявлении и диагностике проблем; построении эффективной стратегии решения проблем, включающей выбор состава и значений управляющих факторов.

3. Для описания проблемной ситуации предложена методика структуризации знаний управленческой группы о внешней среде, основанная на групповых экспертных оценках, которая состоит в определении существенных факторов и попарной оценке их взаимовлияния.

4. Предложены методы:

оценки состояния управляемой системы в виде функционала степени достижения векторной цели;

выявления проблем (оценка состояния управляемой системы по результатам сценариев саморазвития и управляемого развития); - диагностики проблемы (построение подграфа причин и анали? влияющих на проблему факторов и субъектов).

5. Сформулирован критерий эффективности стратегии решения слабоструктурированных проблем и исследовано существование таких стратегий, при которых оценка состояния системы по этому критерию монотонно возрастает.

6. Разработан метод формирования стратегий решения слабоструктурированных проблем, в котором по результатам диагностики проблемы осуществляется выбор согласованных управляющих факторов, позволяющих усилить благоприятные изменения, снять противоречия и ослабить влияние негативных изменений.

Практическая значимость результатов, полученных в диссертации, состоит в повышении эффективности управления социально-экономическими системами за счет использования созданного на основе разработанных методов программно-аналитического комплекса для формирования стратегий

решения слабоструктурированных проблем, что позволяет выявлять проблемы и обоснованно формировать цели и эффективные стратегии развития.

Внедрение результатов исследований.

1. «Разработка аналитических технологий для выявления тенденций развития геополитических, экономических, военно-технических и социальных ситуаций и обоснование рекомендаций по их целевому использованию в интересах формирования военно-технической политики» (Секции прикладных проблем при Президиуме РАН, 2001-2003);

2. «Базовая когнитивная метамодель для разработки стратегий социально-экономического развития г. Кронштадта», «Анализ угроз развитию Самарской области» (компания "Эндели", 2002,2003);

3. «Комплексная оценка воздействия различных направлений государственной политики на функционирование ОАО "Газпром"» (Институт проблем нефти и газа РАН, 2002-2003).

На защиту выносятся:

Методика структуризации знаний управленческой группы о внешней среде, основанная на групповых экспертных оценках, которая состоит в определении существенных факторов и попарной оценке их взаимовлияния.

Методы: оценки состояния управляемой системы в виде функционала степени достижения векторной цели; выявления проблем (оценка состояния управляемой системы по результатам сценариев саморазвития и управляемого развития); диагностики проблемы (построение подграфа причин и анализ влияющих на проблему факторов и субъектов).

Метод формирования стратегий решения слабоструктурированных проблем, в котором по результатам диагностики проблемы осуществляется выбор согласованных управляющих факторов, позволяющих усилить благоприятные изменения, снять противоречия и ослабить влияние негативных изменений.

Апробация работы. Основные результаты, полученные в диссертационной работе, докладывались на семинарах Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН; Международном симпозиуме "Рефлексивные процессы и управление" (Москва, 2001); Международных научных школах "Моделирование безопасности и риска в сложных системах" (Санкт-Петербург, 2001,2004); Международной научно-практической конференции "Теория активных систем" (Москва, 2001); 8th IF AC Symposium on Automated Systems Based on Human Skill and Knowledge, 2003 (Göteborg, Sweden); IFAC Workshop on Technology and International Stability, July, 2003 (Waterford, Ireland); Международной конференции "Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций" (Москва, 2001-2004); X IEEE International Conference on Systems, Men & Cybernetics, October, 2004 (Hague, Netherlands) и др. Программная реализация основных результатов работы в виде программно-аналитических комплексов была представлена на: выставке программного обеспечения "СофтПрогресс 2000" (Москва, 2000), VII международной выставке-конгрессе "Высокие технологии. Инновации. Инвестиции" (Санкт-Петербург, 2002).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 18 печатных работ. Личный вклад автора в работах, опубликованных в соавторстве, заключается в том, что в [2, 14, 17] автором предложена концепция и структура интегрированной системы когнитивного управления развитием ситуаций; в [3, 5-7, 18] - процедура мониторинга проблемных и кризисных ситуаций на когнитивной карте СЭС; в [1, 9, 11, 16] проведен обзор по проблемам стратегического управления и предложен подход к проектированию стратегий развития сложных систем; в [8, 10, 12, 13, 15] рассмотрены вопросы формального представления и анализа активных субъектов, предложен алгоритм решения обратной задачи управления.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения. Диссертация содержит 145 стр. основного текста, 23 таблиц, 36 рисунков, список литературы включает 140 наименований.

Основное содержание работы

Во введении дано обоснование актуальности темы диссертационной работы, определены цели и задачи исследования, описана структура работы, основные методы, взаимосвязь и краткое содержание разделов.

В главе 1 дан обзор современных подходов к решению слабоструктурированных проблем в управленческой практике и обосновано применения методов, основанных на когнитивных моделях, при формировании стратегии решения слабоструктурированных проблем. Показано, что задача выявления и диагностики проблем возникает в связи с формированием целей и стратегий развития управляемой системы (УС). Причем различаются цели, генерируемые управленческой группой, и внешние, связанные с внешней средой. Комплексный взгляд на проблемы развития системы подразумевает анализ различных факторов, влияющих на систему в настоящем и будущем.

Для решения этой задачи, в основном, используются эвристические экспертные методы (мозговой штурм, интервьюирование и т.п.), при этом для структуризации проблемы выбрано иерархическое представление, где проблемы, причины и управления представляются экспертом в виде дерева. Далее используется многокритериальный выбор. Традиционные методы концентрируют внимание на процессах выбора альтернативы из фиксированного набора решений, но чаще всего множество альтернатив не может быть представлено эксперту в полном объеме. Поэтому важен не только процесс поиска компромиссного решения, но и собственно процесс формирования его допустимых вариантов.

В результате проведенного обзора известных подходов появилась возможность перечислить этапы управления развитием системы, включая выявление и диагностику проблем, и методы, используемые для решения проблем (см. рис. 1).

Прогнозирование с учетом ВОЗМОЖНЫХ во внешней среде Эвристические ипертмые процедуры (мозговой штурм, иитервыоиромние ИТ л) Процедуры поддержки принятия решений, направленные на выбор ш указанны» альтернатив Формальные модели теории управления

—ь— __ ■ _

Анализ реэантия сложной системы J у Выявление* диагностика проблем Формирование целей и в|р41ККй > Планирование, рализация и нош роль

Рис. 1. Решение проблем в задачах управления

Использование когнитивных моделей аналитиками было связано с появлением нового класса проблем - слабоструктурированных проблем, где построение точных моделей для анализа развития систем затруднено из-за необходимости учета большого числа факторов, часть из которых трудно измеримы.

Предлагаемый в работе подход к построению стратегии решения проблем в развитии сложных систем позволяет формализовать и систематизировать процесс работы с проблемной ситуацией с помощью представления знаний о развитии системы в виде когнитивной модели, на основе исследования которой выявлять проблемные факторы и определять структуру проблем (симптомы, причины, субъекты) и решать их. Применение подобного подхода позволяет поддержать решение важной управленческой задачи по формулировке целей развития, так как выявленные проблемы становятся задачами управления развитием системы. Таким образом, в диссертации показано, что формирование стратегии решения слабоструктурированных проблем включает следующие этапы.

1. Качественное описание проблемной ситуации, которое включает структуризацию первичных представлений управленческой группы о развитии управляемой системы.

2. Переход от качественного описания к когнитивной модели управляемой системы путем определения: факторов внешней и внутренней среды, причинно-следственных связей между ними, начальных значений.

3. Выявление активных субъектов, которые влияют на развитие системы через реализацию своих интересов.

4. Оценка эффективного целенаправленного развития системы и выявление проблем, которые мешают такому развитию.

5. Диагностика проблемы с целью определения симптомов, причин и субъектов.

6. Выбор управляющих факторов и активных субъектов, решение прямой и обратной задачи управления развитием системы с целью решения проблемы.

7. Выбор эффективной стратегии решения проблем путем анализа траекторий динамики системы, полученных на предыдущем этапе.

Проведенный обзор позволил сформулировать перечисленные выше задачи диссертационного исследования, которые обусловили следующую его структуру (см. рис. 2).

ГурвЛЕМАТИКА

Субъект управления

Формирование пред став пений о желательной рваитии упраелемой системы

Управление раавмтеем

Проблемы не формулируются и не аиалимруюся как целостный объест Как следствия решение проблем состоите устранении последствий, а не причин

Слабострустурироеаиные проблемы развития управляемо« системы

Цепь работы заключается в разработке (на основе когнитивных моделей) и внедрении методов формирования эффективны« стратегий решения слабоструктурированных проблем

Диагностика спабострупурироваиных проблем на копппманой модели

Информационио-аналипмесаая и методическая поддержка и решения проблем

Структуризация первичных знаний управленческой группы (ЛПР,жслерты специалисты) _ п разямти УП .

Инструметальная среде поддержки формирования стратегий решения проблем

,_......

| Внедрение в системы управления сом паль но- жжои введши ситемами (ГЛАВА 4)

Рис. 2. Структура диссертационного исследования

В главе 2 предложены методы формирования стратегии решения слабоструктурированных проблем, основанные на когнитивном моделировании.

Когнитивная карта - математической модель, позволяющая формализовать описание сложной системы или проблемы и выявить структуру причинно-следственных связей между элементами системы, составляющими проблемы, и оценить последствия в результате воздействия на эти элементы или изменения характера связей. Формально, когнитивная карта - это взвешенный

ориентированный граф С = (X, А), в котором X = {дС|.....х„}, где пеЫ -

множество вершин, взаимооднозначно соответствующих множеству базисных факторов, А ~ множество дуг, отражающих факт непосредственного влияния факторов, при этом влияние а,} фактора х, на фактор дг, указывается в лингвистической шкале (табл. 1, столбец 2).

Факторы X, описывающие состояние СЭС, делятся на множество факторов внешней среды X"1 и множество факторов внутренней среды X'" =Х\Хе". Исходное состояние задается на когнитивной карте на основании анализа текущей ситуации, при этом для каждого фактора х, е х указывается значение х,(0)с 1-1,1 , где х,<0)- качественная переменная, измеряемая в

лингвистической шкале (табл. 1, столбец 1). Начальное состояние ситуации характеризует вектор начальных значений ДО) = х,(0).

Таблица 1 Значения лингвистических переменных

Лингвистические значения факторов Лингвистические значения связей Численные значения

не изменяется не влияет 0

очень слабо рас (падает) очень сл усиливает(ослабляет) 0,2 (-0,2)

слабо растет (падае слабо усилив (ослабляет) 0,4 (-0,4)

умеренно рас (падает) умеренно усилив (ослабляет) 0,6 (-0,6)

сильно растет (пада сильно усилив (ослабляет) 0,8 (-0,8)

Очень сил растет(падает) Очень сильно усилива 1(-1)

При выработке стратегии развития СЭС важную роль играют активные субъекты ситуации (АСС), которые оказывают влияние на формирование целей развития УС через реализацию своих интересов и противодействие интересам других субъектов. На когнитивной карте АСС задан на множестве

факторов н сх = {х,},/ = 1.....п, куда входят факторы Нс, определяющие его

интересы, и факторы Н,„ которыми он управляет.

Целевой образ УС формируется на основе гипотез о желательном развитии УС, отражающих интересы АСС, например, правительства, регионального руководства, руководства фирмы. Гипотезы формулируются с помощью оценки динамики на факторах (ОДФ) когнитивной карты:

]+1,если желательно увеличение значения фактора х,; \-\ecnu желательно уменьшение значения факторах,.

Таким образом, на множестве факторов когнитивной карты определяется целевой образ С -- (Хс, /?(Д)), где хс = \х <=х: гоо*0) - целевое подмножество.

Пусть в момент 1 = 0 задан вектор начальных значений факторов ДО) = (*,(/), хн((), тогда ситуацией £ назовем тройку 5 = (в, ДО, С). Динамика изменений состояния ситуации определяется видом модели, предложенной Максимовым В.И., Корноушенко Е.К. (ИПУ РАН), в которой значение фактора дг, в момент времени (/+1) определяется как:

где/ = 1,л/./,-индексы факторов, оказывающих непосредственное влияние на фактор X/.

Зная начальное состояние ситуации ДО) и принимая, что *(/)=0 при /<0, состояние ситуации при саморазвитии (без применяемых управлений) в любой момент времени I характеризуется вектором значений факторов:

Х(1) = (Е^А+А2+...+А')Х(0) (I)

Под стабилизацией графа в будем понимать такую «нормировку» матрицы А когнитивной карты, при которой все собственные значения результирующей матрицы содержатся внутри окружности единичного радиуса на комплексной плоскости. Для этого исходная матрица А умножается на, так называемый, стабилизирующий множитель 0<&стяв<1.

Множество влияний, как непосредственных, так и опосредованных, которым подвержен каждый фактор, описывается с использованием понятия транзитивного замыкания определяемого как сумма бесконечного рядаЛ':

0 = Е„ + Л + А'+ . + Л" = фщ-К)\

Обозначим через и/0) импульсное управляющее воздействие со значением внутри интервала [-1,1], подаваемое в момент ( = 0 на управляющий фактор Х| . Вектор (У(0)=(ы,(0), ...ыДО)) управляющих воздействий назовем управлением. Тогда, зная начальное состояние системы Х(0), результирующие значения факторов при управлении С/ примет вид:

Х(1)=дХ(0)+0Ви, (2)

где и = {ии...,и9)т- внешний входной вектор, а В - (0,1) - матрица размера рхп, ненулевые элементы которой указывают на номера корректируемых координат начального состояния ДО).

Формирование стратегии решения проблем развития УС (рис. 3) представляет собой процесс последовательной выработки стратегического шага (см. ниже) в исследуемой ситуации с учетом текущего состояния УС 5°, и «выгодности» выбираемых действий в плане достижения целевого состояния У (соответствует целевому образу С(Х)). На каждом стратегическом шаге предлагается выявлять проблему, определенную по отклонениям изменений состояния системы от целевого образа, и на основе ее анализа определять локальный вектор целей и вектор управления для ее разрешения.

Пусть стратегия развития состоит из стратегических шагов, изменение состояния ситуации характеризуется последовательностью 8е $ ->

... Переход 5* будем называть стратегическим шагом, где / =

0,1 ,..,г-1, X - исходное состояние на данном шаге, X"' - состояние, определяемое вектором целей для промежуточного шага. Такой переход заключается в применении некоторого комплекса мероприятий и. Полученное после шага состояние становится начальным для следующего шага.

Стратегический шаг целенаправленного развития СЭС (рис. 3) состоит в:

- выявлении проблемы на базе моделирования саморазвития (1) начального состояния ДО), в результате чего определяется проблема в виде вектора Р* =

- диагностировании проблемы путем применения структурно-целевого анализа, в результате чего уточняются знания о ее причинах;

- сценарное исследование управляемого развития системой (2), на основании которого формируются различные сценарии управляемого развития для разрешения проблем с применением вырабатываемых векторов управлений;

- переопределение вектора начальных значений факторов х,3»(0)=х"<г>(0)+дхт(, путем преобразования £(•) полученного состояния Х(0 на /--ом стратегическом шаге в исходное состояние следующего шага

Исходная ситуация

Целевой образ С(Х с , Я(ХС))

Когнитивная карта УС С=(Х,А)

вектор начальных тенденций,

Х'^О)

Переопределение вектора начальных значений

Х'2|(0)

Х,(0) = Х'"|(0) + ДХт,

, (--функция оценки изменений ЛХт, - изменения во внешней среде

Целенаправленное развитие, Э

моделирование целенаправленного развития с применением найденных векторов управлений и целей.

Саморазвитие ситуации

Вектор оценки целенаправленного развития, О = (Х(Ц-Х(0))К

Проблемная ситуация, Р*(Х)

о,, вели о, < 0: / е 11м О, если о, > Вили I е /|п

Диагностирование проблемной ситуации, Р*

- анализ проблем из РиР а

- построение лодфафа причин для проблем; -выявление и анализ противоречий ;

- лостоение управляющего подмножества:

- выбор вектора управлений II.

РисЗ. Методика формирования стратегии решения проблем

На следующем шаге цикл повторяется, так как при новых начальных условиях могут возникнуть новые проблемы, мешающие развитию УС. При этом необходимо включать в исходное состояние шага результаты мониторинга изменений значения факторов и их взаимовлияний.

В работе предлагается при формировании целевых ориентиров стратегического шага использовать метод построения векторов целей, достижение которых необходимо и возможно в сложившейся ситуации для перевода текущего состояния ситуации 5? в желательное (соответствующее целевому образу) ^ => Предлагаемый метод позволяет построить иерархию целей: от целевого образа ситуации к векторам целей, последовательное достижение которых дает возможность обеспечить достижение целевого образа ситуации.

В разделе 2.1 рассмотрена оценка близости ситуации 5Г к целевому образу с помощью характеристики, построенной на множестве состояний Если ДО) - исходное состояние Х{() -состояние Бг, то О - вектор оценок

н

целенаправленного развития 5Г определяется на факторах целевого образа С(Х):

0<в,) = ¡о; {к,у„о, = г,Ьх, = (*, <О-М0))1, (3)

где г, = Я(х,) - ОДФ фактора, * = г л.

Тогда на последовательности смены состояний 50, 5,,..., Бг оценка /)(5) целенаправленных изменений имеет вид:

0(3Г> = {«, = ±|>'(*,)}. (4)

В общем виде оценка целенаправленного развития УС определяется выражением:

где ||*|| - метрика, заданная в пространстве состояний системы.

Рис. 4. Траектория целенаправленного развития УС Пример визуализации динамики системы приведен на рис. 4. Имея оценку развития УС на каждом шаге, можно построить траекторию развития системы, заданную на множестве факторов, и наглядно сравнивать ситуации под влиянием применяемых стратегий решения проблем.

В разделе 2.2 предложен метод выявления проблем по зафиксированным отклонениям О(З) и диагностики проблемы с целью выбора факторов, изменение которых позволит решить проблему.

Состояние системы называется проблемным, когда наблюдается отклонение развития УС от желательного направления, заданного вектором ОДФ. Тогда проблема в развитии системы, есть вектор Р* = {р,}

. [о1,еслио1 <0,1 е/ж Р' (0, еспи о, > 0 или I 4 ¡ь,

где 1М- индексы факторов внутренней среды.

При этом выделяется вектор целенаправленных изменений б-ш,)так, что . 1о„еспио, >0,1 е/м [0, еспио, < О или! V '

Для анализа причин возникновения проблемы, строится подграф факторов, которые повлияли на формирование негативной тенденции. Для этого определяется такт, на котором возникает негативная тенденция на факторе х„ и строится подграф ц, состоящий из факторов, повлиявших на негативное изменение /-ого фактора.

Диагностика проблемы проводится с помощью определения противоречий между факторами, которые состоят в том, что благоприятное изменение фактора х, приводит к нежелательному изменению фактора О таких противоречиях можно судить по элементам д*,, матрицы <3, характеризующим интегральное взаимовлияние между факторами. Диагностирование проблемы состоит из следующих этапов.

1. Анализ благоприятных влияний на проблемную ситуацию Р со стороны факторов внешней среды Хет и вектора целенаправленньрс изменений С. Цель такого анализа - выявить в Хе„, и в благоприятные факторы Х<6"), для того что бы выбрать способ усиления такого положительного эффекта. Также выделяются противоречивые факторы . Далее на этапе формирования управлений выбираются факторы, влияние которых направлено на компенсацию негативного эффекта.

Вектор целенаправленных факторов g, называется непротиворечивым по отношению к проблемным факторам рк, если справедливы равенства:

г<в,у<р») = »9лет.) _ я,, Р. с

, для любых , (6)

где /•(£,), г(рк) - оценка ОДФ по ghpkeXmt, д,к - (/.¿)-й элемент матрицы

2. Анализ проблемной ситуации на противоречивость, выделение непротиворечивых компонент.

Способ разрешения проблемной ситуации находится из анализа совокупности проблем в векторе проблемной ситуации и согласовании найденных в ходе анализа проблем причин их возникновения. При этом структурно-целевой анализ причин отклонений позволяет сформулировать суть проблемы и выработать принцип разрешения ситуации.

В разделе 2.3 рассмотрены вопросы выработки векторов управлений, направленных на разрешение проблемной ситуации, и моделирования управляемого развития системы (2). Пусть по результатам анализа проблемы определен вектор нефиксированных целей V = мес&.щхуп, в него входят те проблемные факторы, изменение которых возможно и необходимо для обеспечения целенаправленного развития УС. При этом в вектор У входят непротиворечивые факторы. В работе сформулированы следующие три принципа выбора управляющих факторов.

1. Выбор вектора управлений и„у для достижения непротиворечивого вектора нефиксированных целей К= (уьу2 , ...,ут) заключается в выборе р-мерного вектора эффективных и согласованных управлений ир из управляющего подмножества х„ с х. Суть согласованности управляющих факторов с вектором целей состоит в том, что всякое изменение управляющих факторов в соответствии с вектором sign(U) не вызовет изменений координат вектора целей У в нежелательном направлении. Пусть К= (У\,Уг, ■ -,Ущ) - вектор целей, который задает желательные направления изменения ситуации, с помощью вектора ОДФ Я(У), тогда подмножество управляющих факторов Х„ = ХУУ = (и,, ..., ир).

Управляющий фактор и,еиы согласован с вектором целей У, если для него можно указать такой знак, что:

Гу, еУ г(Цр = 81вп(я5р^п(ир) , (7)

Ослабим требование (7) и введем понятие ш-согласованности, где т -количество целевых факторов, с которыми согласован управляющий фактор. Исключим несогласованные (О-согласованные) факторы из управляющего множества^.

Сопоставим каждому управляющему фактору и,е1/„ показатель эффективности Е(ир), который определяется как абсолютное значение суммы коэффициентов влияния данного управляющего фактора ир на целевые факторы У, умноженных на ОИФ'ы целевых факторов, т. е.

1 г,цк,I,

м

где г, - ОИФ целевого фактора у„ дк, - (к, ¿)-элемент матрицы Q.

Согласно уравнению (2), приращение целевого фактора^,, обусловленное подачей вектора управлений II, определяется как

Ау, = (СОВУ), =

где вектор и* - г-ка из подмножества управляющих факторов, где <?*, -элементы матрицы Q.

Тогда чтобы достичь наилучших значений координат вектора целей У*уст, достигаемых при заданном начальном состоянии ДО) необходимо выбрать такой вектор управлений 1!, при котором достигается максимум суммы

А-Л^ )

2. Выбор вектора управлений, среди факторов усиливающих благоприятный эффект от факторов внешней среды Хеп/ и факторов вектора О. При этом исследуется благоприятное влияние, каких факторов можно^ усилить. Управляющее подмножество формируется из факторов, соединяющих «благоприятные» факторы и проблемные, и далее применяется принцип выбора описанный выше.

3.Принцип снятия противоречий между факторами. Пусть с фактором х, вступают в противоречия факторы тогда негативный эффект воздействия

оценивается

Построим матрицу оценки С?*(2Л(хЛ') транзитивного замыкания нечеткого отношения С, используя нечеткую матричную алгебру с операциями: V - операция максимум. ° - макстриангулярная композиция * - унарный оператор транзитивного замыкания. Операция тах - объединения нечетких множеств строится как:

А^Во|1,(»)у|1е(х)=™«01(,111),

где Цл(х) и цв (х) - функция принадлежности элементах соответственно к множеству А и В.

Макстриангулярная композиция ° - композиционное правило вывода -определяется как:

С = ЯоАа V мяС.У)"йл<»)

*сХ

В матрице О* взаимовлияние х, , х, представляется парой «д;.<7,;, где элементы указывают на вес максимального положительного и отрицательного пути.

Тогда х,04 -»х, соответствует элемент матрицы . Если то

противоречие между факторами х/ и х, не проявляется, так как положительная и отрицательная компоненты компенсируют друг друга. Таким образом, из противоречий Х(р> отбирают те факторы, для которых Чтобы снять

противоречия фактора надо найти управление из подмножества факторов, которое не содержит противоречивых факторов, а содержит факторы х, с х, для которых &дп <<7и + <7,; = яз" (Чи ) ■

В главе 3 разработан программно-аналитический комплекс (ПАК) формирования стратегий решения слабоструктурированных проблем и предложена методика структуризации знаний о внешней среде, основанная на групповых экспертных оценках, для выбора факторов и исходных данных, использующихся для построения моделей и сценариев. При разработке ПАК учтено, что:

1. Разработка стратегии решения проблем вовлекает в работу всех членов управленческой группы (аналитики, специалисты, ЛПР), а также дополнительных экспертов по предметным областям. Поэтому при построении инструментальной информационно-аналитической среды необходимо выделить этапы взаимодействия аналитика с другими членами управленческой группы. От того, как поддерживается такое взаимодействие, во многом зависит качество результатов. Необходимо также учитывать, что управленческая группа участвует в работе параллельно с выполняемыми основными производственными задачами.

2. На этапе когнитивной структуризации знаний о развитии СЭС перед аналитиком стоит задача извлечения и формального представления знаний ЛПР, специалистов и независимых экспертов по предметным областям. На этом этапе строится коллективная когнитивная карта с мозаичной структурой, которая агрегирует индивидуальные представления ЛПР и экспертов-аналитиков, компетентных в различных предметных областях, связанных с развитием СЭС в изменяющейся внешней среде. Информационно-аналитическая поддержка этого этапа состоит в проведении групповых экспертных опросов, а также организации поиска информации.

3. Этап построения и исследования когнитивной модели развития СЭС проводят аналитики уже без привлечения других членов управленческой группы (ЛПР, специалисты, эксперты). На этом этапе главным становится

организация одновременного доступа к различным моделям, результатам когнитивной структуризации, поэтому принципиальным является использование СУБД, где хранятся данные о проектах информационно-аналитическое пространство, справочники факторов, проекты, модели с ее свойствами, входные и выходные данные для решения задач когнитивного моделирования.

В разделе 3.1 описан ПАК для формирования стратегии решения проблем, который состоит из:

- системы экспертных опросов;

- системы поиска информации в различных источниках (Интернет, аналитические отчеты и др.);

- системы когнитивного моделирования, которая поддерживает когнитивную структуризацию знаний, построение модели, структурно-целевой анализ, сценарные исследования и интегральный анализ результатов.

Раздел 3.2 посвящен программной реализации предложенной системы, реализованной на базе архитектуры «клиент-сервер». Архитектура разработана таким образом, чтобы обеспечить возможность простого наращивания функциональности системы. Разработанные математические методы когнитивного моделирования программно реализованы в виде динамических библиотек посредством использования математического пакета Matlab v.6.x-7.0 и среды программирования Microsoft Visual Studio Net.

Раздел 3.3 содержит методику структуризации знаний управленческой группы о внешней среде, основанную на групповых экспертных оценках, которая состоит в определении существенных факторов, попарной оценке их взаимовлияния и формировании списка существенных факторов. Представленная методика структуризации позволяет выбрать из обширного списка угроз и возможностей, указанных специалистами, значимые, и внести их в когнитивную карту, для последующего сценарного исследования их влияния на развитие проблем.

В главе 4 показано применение методов формирования стратегии решения слабоструктурированных проблем на примере проблем, возникающих при развитии конкретных социально-экономических систем: Самарская область, г. Кронштадт.

В разделе 4.1 описано использование методики структуризации знаний о внешней среде развития Самарской области, что позволило:

1. Выбрать существенные факторы внешней среды, отражающие влияние угроз и возможностей. Из 50 факторов экспертами выделены факторы, характеризующие повышение стоимости ресурсов и сырья, несовершенства инвестиционного законодательства и вступление в ВТО. В результате базовая модель была дополнена такими факторами: ф. 44. -«Несовершенство инвестиционного законодательства», ф. 44. - «Стоимость ресурсов и сырья», ф. 45. - «Научный потенциал».

2. Сгенерировать сценарии, отражающие саморазвитие и развитие под влиянием угроз и возможностей. Вступление в ВТО в модели выражается в виде вектора управления на факторах: «Спрос на продукцию

машиностроения» (фактор 5) со значением умеренно падает (-0,4); «Конкурентоспособность продукции машиностроения» (фактор 6) со значением слабо убывает (-0.2). 3. Анализ сценариев с точки зрения интересов руководства показал, что в случае саморазвития проблем в развитии региона не возникает. В случае влияния угроз возникают проблемы в развития Самарской области:

- для руководства региона наблюдается рост цен (фактор 29) и уменьшается экономическая стабильность (фактор 30).

- для представителей промышленности проблема возникает на факторах 4, 5, 7,12: «Объем производства продукции машиностроения», «Спрос на продукцию машиностроения», «Объем производства электроэнергии», «Загруженность производственных мощностей».

В разделе 4.2 рассматривается проблемная ситуация социально-экономического развития г. Кронштадта. Сначала делается анализ обобщенной модели, где содержатся факторы, укрупнено отражающие процессы, влияющие на развитие города. Проблема наблюдается на факторах «Уровень жизни населения города» (фактор 14), «Темпы развития экономики города» (фактор 16).

Анализ обобщенной модели позволил выделить приоритетные процессы, последующая детализация которых позволила уточнить проблему и варианты ее разрешения. Показано, что проблемную ситуацию можно разрешить за счет реализации проектов «Строительство Дамбы» и «Развитие туризма».

Анализ уточненной модели позволяет выявить проблему.

Исходя из анализа причин, проблемные факторы ранжируются по порядку разрешения, то есть выстраивается иерархия решения проблемы (фактор 15, фактор1б, фактор 19, фактор 17).

На основе диагностики проблемы получены следующие результаты:

1. Для усиления благоприятных изменений факторов: «Бюджетная обеспеченность» (фактоц 18), «Уровень жизни населения города» (фактор 14), «Уровень развития социальной инфраструктуры» (фактор 11) - был найден фактор управления - «Уровень развития инноваций, экологически чистых и ресурсосберегающих технологий» (фактор 8).

2. Используя принцип снятия противоречий, описанный в разделе 2.3, найден фактор влияния - «Бюджетная обеспеченность РФ по завершению комплекса защитных сооружений и кольцевой автодороги» (фактор 33), находящийся в поле интересов федерального руководства.

3. По результатам анализа максимальных путей в подграфе причин в качестве управляющего фактора выбран фактор 22 - «Противоречия в законодательстве различных уровней».

4. По результатам анализа максимальных путей в качестве управления выбран фактор 5 —«Уровень развития трудового потенциала».

В результате применения предложенных методов найдена стратегия решения проблемы в развитии г. Кронштадта (рис. 7, (3)), применение которой приводит к устойчивому целенаправленному развитию.

Эффективность использования разработанных методов в перечисленных примерах подтверждена актами и справками о внедрении.

Основные результаты и выводы

Основные научные и практические результаты, полученные в диссертационной работе, заключаются в том, что предложен единый подход к методам формирования эффективных стратегий решения слабоструктурированных проблем на основе построения и исследования когнитивных моделей. В рамках этого подхода:

1. На основании проведенного обзора методов формирования стратегий решения слабоструктурированных проблем обоснована целесообразность применения когнитивных моделей, которые позволяют проводить как качественный анализ, так и сценарные исследования.

- Предложена общая методика решения слабоструктурированных проблем, которая состоит в построении когнитивной модели; выделении активных субъектов; описании текущего и желательного состояния управляемой системы; генерации и анализе сценариев; выявлении и диагностики проблем; построении эффективной стратегии решения проблем, включающей выбор состава и значений управляющих факторов.

2. Для описания проблемной ситуации предложена методика структуризации знаний управленческой группы о внешней среде, которая дает возможность с помощью опросов экспертов сформировать список значимых факторов и провести взаимную оценку влияния этих факторов на развитие системы.

3. Предложены методы оценки состояния управляемой системы и диагностики проблемы, применение которых позволяет:

- исследовать слабоструктурированные проблемы различных типов, связанных с взаимодействием активных субъектов, неблагоприятным влиянием внешней среды и структурными особенностями системы;

- рассматривать проблемы в комплексе и определять приоритеты решения проблем в зависимости от причин их возникновения.

4. Сформулирован критерий эффективности стратегии решения слабоструктурированных проблем в виде оценки степени достижения цели, и исследовано существование таких стратегий, при которых оценка состояния системы по этому критерию монотонно возрастает.

5. Разработан метод формирования стратегий решения проблем, в котором по результатам диагностики проблемы осуществляется выбор согласованных управляющих факторов, позволяющих усилить благоприятные изменения, снять противоречия и ослабить влияние негативных изменений.

6. Полученные результаты использованы в органах стратегического управления развитием ОАО «Газпром», при выработке стратегии развития г. Кронштадта и анализе угроз развитию Самарской области.

Основные публикации по теме диссертации

1. Avdeeva Z., Makarenko D., Kovriga S. Designing Strategy of Development of Social and Economic Objects Through Cognitive Modeling/ Proceedings of International Conference on Systems Research, Informatics and Cybernetics. -

Baden-Baden, Germany, 2006. -P. 56-61. (Лично автором выполнено 6 страниц).

2. Авдеева З.К., Макаренко Д.И., Максимов В.И. Когнитивные технологии поддержки принятия решений при стратегическом управлении ситуациями//Информационные технологии. 2006 - №2, с. 15 - 25. (Лично автором выполнено 2 страницы).

3. Авдеева З.К., Коврига C.B., Макаренко Д.И. Когнитивный подход к управлению безопасностью сложных систем // Материалы XXXII

^ Междунар. конф. «Информационные технологии в науке, социологии,

экономике и бизнесе.» - Крым, Ялта - Гурзуф, 2005. С. 59-60. (Лично автором выполнено 2 страницы).

4. Авдеева З.К. Когнитивный подход формирования стратегии развития социально-экономических систем/Сборник научных трудов, вып. № 2,- М.: БОНИЭЛ, 2004, с. 35-42. (Лично автором выполнено 4 страницы).

5. Авдеева З.К., Коврига C.B. Когнитивный мониторинг безопасности развития социально-экономического объекта // Труды Междунар. научной школы «Моделирование и анализ безопасности и риска в сложных системах» (MA БР-2004). - СПб.: ГОУ ВПО, 2004.С. 613-618. (Лично автором выполнено 2 страницы).

6. Makarenko D., Avdeeva Z, Maximov V. Cognitive Approach to Control of Socio-Economic Systems Security/Systems, Men & Cybernetics: Proceedings of the IEEE International Conference. - Hague: IEEE, 2004. - P. 899-903. (Лично автором выполнено 3 страницы).

7. Авдеева 3.K., Коврига С.В, Макаренко Д.И., Максимов В.И. Когнитивная структуризация знаний о развитии транснациональной корпорации / Когнитивный анализ и управление развитием ситуации (CASC-2003). Труды 3-й Международной конференции. В 2-х томах. Том 1 ! Сост. В.И.Максимов. - М.: ИПУ РАН, 2003. С. 51-90. (Лично автором выполнено 14 страниц).

8. Авдеева 3.K., Коврига C.B., Максимов В.И. Выявление конфликтных областей между активными субъектами на основе структурно-целевого анализа метамодели развития социально-экономического объекта / Теория активных систем / Труды международной научно-практической конференции. В 2-х томах. Том 2./Общая редакция - В.Н. Бурков, Д.А. Новиков. - М.: ИПУ РАН, 2003. С.10-11. (Лично автором выполнено 0,5 страниц).

9. Авдеева З.К., Максимов В. И. Система комплексных показателей оценки эффективности целенаправленного развития социального энергетического объекта / Когнитивный анализ и управление развитием ситуации (CASC-2003). Труды 3-й Международной конференции. В 2-х томах. Том 1 / Сост. В.И. Максимов. - М.: ИПУ РАН, 2003. С. 91-130. (Лично автором выполнено

fr 16 страниц).

10. Авдеева З.К., Коврига C.B., Максимов В.И. Применение структурно-целевого анализа при определении целей и конфликтных областей развития социально-экономического объекта / Когнитивный анализ и управление развитием ситуации (CASC-2003). Труды 3-й Международной конференции. В 2-х томах. Том 1/Сост. В.И.Максимов. - М.: ИПУ РАН, 2002. С. 28-50. (Лично автором выполнено 24 страницы).

И. Avdeeva Z., Kovriga S., Makarenko D., Maximov V. Goal Setting and Working out of the Strategy of Development of Socio-economic Objects / Proceedings of the IF AC Workshop on Technology and International Stability.

July, 2003 Waterford, Ireland, -p. 40-48. (Лично автором выполнено 2 страницы).

12. Avdeeva Z., Kovriga S., Makarenko D., Maximov V. Goal Setting and Structute and Goal Analysis of Complex Systems and Situations/ Proceedings of the 8th 1FAC Symposium on Automated Systems Based on Human Skill and Knowledge, Sept., 2003 Göteborg, Sweden. -P. 899-903. (Лично автором выполнена 1 страница).

13. Авдеева 3. К., Максимов В. И. Достижение нефиксированной цели развития ситуации на основе структурно-целевого анализа/ Труды 2-й Международной конференции «Когнитивный анализ и управление развитием ситуации (CASC'2002).» в 2-х томах. Том 1/Сост. В.И.Максимов.

- М.: ИПУ РАН, 2002. С. 33-39. (Лично автором выполнено 2 страницы).

14. Авдеева 3. К., Коврига С. В. , Максимов В. И. Активная когнитивная метамодель развития социально-экономического объекта / Труды 2-й Международной конференции «Когнитивный анализ и управление развитием ситуации (CASC'2002).» в 2-х томах. Том 1/Сост. В.И.Максимов.

- М.: ИПУ РАН, 2002. С. 155-167. (Лично автором выполнено 5 страниц).

15. Авдеева З.К., Максимов В.И. Когнитивные горизонты рефлексии проблемных ситуаций // Рефлексивные процессы и управление. Тезисы 3-го международного симпозиума. М.: ИП РАН, 2001. С. 174-176. (Лично автором выполнена 1 страница).

16. Авдеева З.К., Максимов В.И. Управление бюджетными процессами развивающейся организации // Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций (CASC'2001). Материалы 1-й международной конференции в 3-х томах. Том 3. М.: ИПУ РАН, 2001. С. 27-32. (Лично автором выполнено 2 страницы)..

17. Авдеева З.К., Максимов В.И., Рабинович В.М. Интегрированная система "КУРС" для когнитивного управления развитием ситуаций/ Труды Института. Том XIV. М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2001 С. 89-114. (Лично автором выполнено 7 страниц).

18. Максимов В.И., Коврига С.В., Авдеева З.К., Макаренко Д.И. Структуризация рисков при когнитивном анализе и моделировании развития сложных социально-экономических объектов // Моделирование и анализ безопасности, риска и качества в сложных системах (MA SRQ - 2001). Материалы Международной научной школы. С-П., 2001. С. 30-31. (Лично автором выполнено 0,5 страниц).

Подписано в печать 23.05.2006. Формат 60x84 1/16. Уч. - изд. л. 1,0 Уел -печ. 1,1л. Бумага для множительных аппаратов. Тираж 100 экз. Заказ X® 304.

Отпечатано в отделе оперативной полиграфии Воронежского государственного архитектурно-строительного университета 394006, Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84

*

ч,

t

ч

л

jc£6A -/¿ЯК

№ 1 3 / 8в

СОДЕРЖАНИЕ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ВЫЯВЛЕНИЯ И РЕШЕНИЯ СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННЫХ ПРОБЛЕМ В УПРАВЛЕНЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ.

1.1. СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННЫЕ ПРОБЛЕМЫ В СОВРЕМЕННЫХ ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯХ.

1.2 СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННЫЕ ПРОБЛЕМЫ: ОТ МЕТОДОЛОГИИ К УПРАВЛЕНЧЕСКОЙ ПРАКТИКЕ.

1.3. АНАЛИЗ МЕТОДОВ РЕШЕНИЯ СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННЫХ ПРОБЛЕМ

1.4 ЗАДАЧИ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ.

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ СТРАТЕГИЙ РЕШЕНИЯ СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННЫХ ПРОБЛЕМ НА ОСНОВЕ КОГНИТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ.

2.1 ОЦЕНКА СИТУАЦИИ И ВЫЯВЛЕНИЕ ПРОБЛЕМЫ НА ОСНОВЕ КОГНИТИВНОЙ МОДЕЛИ РАЗВИТИЯ УПРАВЛЯЕМОЙ СИСТЕМЫ.

2.2.ДИАГНОСТИРОВАНИЕ СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННОЙ ПРОБЛЕМЫ НА ОСНОВЕ КОГНИТИВНОЙ МОДЕЛИ.

2.3 ПОИСК ВЕКТОРА УПРАВЛЕНИЙ

ГЛАВА 3. ПРИНЦИПЫ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ ПОДДЕРЖКИ ФОРМИРОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОЙ СТРАТЕГИИ РЕШЕНИЯ СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННЫХ ПРОБЛЕМ.

3.1 ПРОГРАММНО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ СТРАТЕГИЙ РЕШЕНИЯ СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННЫХ ПРОБЛЕМ.

3.2 МЕТОДИКА СТРУКТУРИЗАЦИИ ЗНАНИЙ УПРАВЛЕНЧЕСКОЙ ГРУППЫ О ВНЕШНЕЙ СРЕДЕ.

ГЛАВА 4. ВЫРАБОТКА СТРАТЕГИИ РЕШЕНИЯ СЛАБОСТУКТУРИРОВАННЫХ ПРОБЛЕМ НА ПРИМЕРЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ.

4.1 ВЫЯВЛЕНИЕ И АНАЛИЗ ПРОБЛЕМНЫХ СИТУАЦИЙ В РАЗВИТИИ САМАРСКОЙ ОБЛАСТИ НА ОСНОВЕ СТРУКТУРИЗАЦИИ ФАКТОРОВ ВНЕШНЕЙ СРЕДЫ.

4.2 ФОРМИРОВАНИЕ СТРАТЕГИЙ РЕШЕНИЕ ПРОБЛЕМ РАЗВИТИЯ Г. КРОНШТАДТА.

Актуальность темы. Во многих областях человеческой деятельности возникает необходимость решения слабоструктурированных проблем1.Проблемы и их решение - одна из наиболее распространенных тем в управленческой литературе. Однако большинство соответствующих исследований имеет узко предметный характер. Проблемы рассматриваются либо только с экономической, либо только с социологической, или психологической точек зрения. Как правило, исследователи не видят проблему как многогранную целостную систему. Типичной ситуацией, в которой возникают слабоструктурированные проблемы, является развитие социально-экономических систем (СЭС).

В последние десятилетия значительный вклад в теорию развития сложных крупномасштабных систем внесли российские ученые: Бурков В.Н., Геловани Н.А., Ерешко Ф.И., Кульба В.В, Ларичев О.И., Нижегородцев P.M., Прангишвили И.В., Трапезников В.А., Трахтенгерц Э.А., Цвир-кун А.Д. и их научные коллективы, а также зарубежные ученые: Акофф Р., Ван Гиг Дж., Маруяма М., Роберте Ф., Форрестер Дж., Эмери Ф. и др. Усилия ученых в области стратегического анализа сосредоточились на развитии и оценке средств исследования слабоструктурированных ситуаций, возникающих при управлении СЭС. Среди них можно перечислить ученых: Ак-сельрод Р., Дернер Д., Иден С., Спэндер Дж., Хаф Э., Шапиро М. и др. Одним из распространенных инструментов в этой области является когнитивное моделирование, позволяющее описать и исследовать связи между факторами, определяющими развитие системы. В России значительный вклад в теорию когнитивного моделирования и управления развитием СЭС внесли: Силов В.Б., Максимов В.И., Корноушенко Е.К., Кулинич А.А., Федулов В.В., Юдицкий С.А. и др.

В управленческой практике часто вместо задач и проблем предпочитают говорить о проблемных ситуациях, в которых проблема есть, но не выделена четко. Принимаемые решения чаще основываются на неправильном понимании причин и следствий проблемы. Поэтому возникает необходимость

1 Слабоструктурированная проблема - это несоответствие существующего состояния управляемой системы желательному состоянию, заданному руководством (управляющим субъектом), для которой практически отсутствуют количественные зависимости между описывающими ее факторами. разработки и исследования формальных методов, в основе которых лежит математический аппарат, ориентированный на работу с комплексной (качественной и количественной) и изменяющейся во времени информацией. Применение таких методов направлено на выявление и анализ слабоструктурированных проблем (далее проблем) и формирование стратегии их решения. Стратегия решения слабоструктурированной проблемы подразумевает, что на основе знаний текущей ситуации находится выход из проблемной ситуации за счет анализа и диагноза причин ее возникновения.

Цель работы заключается в разработке (на основе когнитивных моделей) и внедрении методов формирования эффективных стратегий решения слабоструктурированных проблем.

Достижение поставленной цели требует решения следующих задач.

1. Провести обзор современных подходов к решению слабоструктурированных проблем в управленческой практике и обосновать целесообразность применения методов, основанных на когнитивных моделях, при формировании стратегий решения слабоструктурированных проблем.

2. Сформировать общую методику решения слабоструктурированных проблем в терминах когнитивных моделей. Выявить особенности и ограничения использования когнитивных моделей при формировании стратегий решения слабоструктурированных проблем.

3. Разработать методику структуризации знаний о внешней среде, основанную на групповых экспертных оценках, для выбора факторов и исходных данных для построения и анализа модели.

4. Построить методы (в рамках когнитивной модели):

• оценки состояний управляемой системы и определения степени их несоответствия желательному состоянию;

• выявления проблемных факторов;

• диагностики причин возникновения проблемы;

• формирования стратегий решений слабоструктурированных проблем.

5. Сформировать критерии эффективности стратегии решения слабоструктурированных проблем.

6. Разработать программно-аналитический комплекс формирования стратегий решения слабоструктурированных проблем.

7. Внедрить полученные результаты в системах стратегического управления развитием социально-экономических систем.

Основным методом исследования является имитационное моделирование, использующее аппарат знаковых взвешенных орграфов, теории матриц, теории нечетких множеств и экспертных оценок.

Связь диссертации с планом научных работ. Исследования выполнялись в соответствии с планом научных работ ИЛУ РАН (тема 351-04/51).

Научная новнзна работы заключается в том, что:

1. На основании проведенного обзора методов формирования стратегий решения слабоструктурированных проблем обоснована целесообразность применения когнитивных моделей, которые позволяют проводить как качественный анализ, так и сценарные исследования.

2. Предложена общая методика решения слабоструктурированных проблем, которая состоит в построении когнитивной модели; выделении активных субъектов; описании текущего и желательного состояния управляемой системы; генерации и анализе сценариев; выявлении и диагностике проблем; построении эффективной стратегии решения проблем, включающей выбор состава и значений управляющих факторов.

3. Для описания проблемной ситуации предложена методика структуризации знаний управленческой группы о внешней среде, основанная на групповых экспертных оценках, которая состоит в определении существенных факторов и попарной оценке их взаимовлияния.

4. Предложены методы:

• оценки состояния управляемой системы в виде функционала степени достижения векторной цели;

• выявления проблем (оценка состояния управляемой системы по результатам сценариев саморазвития и управляемого развития);

• диагностики проблемы (построение подграфа причин и анализ влияющих на проблему факторов и субъектов).

5. Сформулирован критерий эффективности стратегии решения слабоструктурированных проблем и исследовано существование таких стратегий, при которых оценка состояния системы по этому критерию монотонно возрастает.

6. Разработан метод формирования стратегий решения слабоструктурированных проблем, в котором по результатам диагностики проблемы осуществляется выбор согласованных управляющих факторов, позволяющих усилить благоприятные изменения, снять противоречия и ослабить влияние негативных изменений.

Практическая значимость результатов, полученных в диссертации, состоит в повышении эффективности управления социально-экономическими системами за счет использования созданного на основе разработанных методов программно-аналитического комплекса для формирования стратегий решения слабоструктурированных проблем, что позволяет выявлять проблемы и обоснованно формировать цели и эффективные стратегии развития.

Внедрение результатов исследовании.

1. «Разработка аналитических технологий для выявления тенденций развития геополитических, экономических, военно-технических и социальных ситуаций и обоснование рекомендаций по их целевому использованию в интересах формирования военно-технической политики» (Секции прикладных проблем при Президиуме РАН, 2001-2003);

2. «Базовая когнитивная метамодель для разработки стратегий социально-экономического развития г. Кронштадта», «Анализ угроз развитию Самарской области» (компания "Эндели", 2002, 2003);

3. «Комплексная оценка воздействия различных направлений государственной политики на функционирование ОАО "Газпром"» (Институт проблем нефти и газа РАН, 2002-2003).

Практическое применение результатов исследований подтверждено актами и справками о внедрений.

Апробация работы. Основные результаты, полученные в диссертационной работе, докладывались на семинарах Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН; Международном симпозиуме "Рефлексивные процессы и управление" (Москва, 2001); Международных научных школах "Моделирование безопасности и риска в сложных системах" (Санкт-Петербург, 2001,2004); Международной научно-практической конференции "Теория активных систем" (Москва, 2001); 8th IFAC Symposium on Automated Systems Based on Human Skill and Knowledge, 2003 (Goteborg, Sweden); IFAC Workshop on Technology and International Stability, July, 2003

Waterford, Ireland); Международной конференции "Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций" (Москва, 2001-2004); X IEEE International Conference on Systems, Men & Cybernetics, October, 2004 (Hague, Netherlands) и др. Программная реализация основных результатов работы в виде программно-аналитических комплексов была представлена на: выставке программного обеспечения "СофтПрогресс 2000" (Москва, 2000), VII международной выставке-конгрессе "Высокие технологии. Инновации. Инвестиции" (Санкт-Петербург, 2002).

По теме диссертации опубликовано 18 печатных работ. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений.

выводы

Применение методов формирования стратегии решения слабоструктурированных проблем на примере проблем, возникающих при развитии конкретных социально-экономических систем: Самарская область, г. Кронштадт - позволило:

1. Провести анализ базовой модели развития г. Кронштадта, выделить приоритетные процессы, последующая детализация которых позволила уточнить проблему и варианты ее разрешения. Показано, что проблемную ситуацию можно разрешить за счет реализации проектов «Строительство Дамбы» и «Развитие туризма».

2. В результате применения разработанных методов была проведена диагностика проблемы и найдена стратегия решения проблемы в развитии г. Кронштадта, применение которой приводит к устойчивому целенаправленному развитию.

3. Выявить существенные факторы внешней среды, отражающих влияние угроз развитию Самарской области и сгенерировать сценарии, отражающие саморазвитие Самарской области и развитие под влиянием угроз.

4. Проанализировать состояние Самарской области с учетом полученных сценариев и выявить проблемы ее развития, которые возникают для различных активных субъектов, реализация интересов которых существенно влияет на развитие Самарской области.

Эффективность использования разработанных методов в перечисленных примерах подтверждена актами и справками о внедрении.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные научные и практические результаты, полученные в диссертационной работе, заключаются в том, что предложен единый подход к методам формирования эффективных стратегий решения слабоструктурированных проблем на основе построения и исследования когнитивных моделей. В рамках этого подхода:

1. На основании проведенного обзора методов формирования стратегий решения слабоструктурированных проблем обоснована целесообразность применения когнитивных моделей, которые позволяют проводить как качественный анализ, так и сценарные исследования.

2. Предложена общая методика решения слабоструктурированных проблем, которая состоит в построении когнитивной модели; выделении активных субъектов; описании текущего и желательного состояния управляемой системы; генерации и анализе сценариев; выявлении и диагностики проблем; построении эффективной стратегии решения проблем, включающей выбор состава и значений управляющих факторов. Применение сформулированной методики позволяет: исследовать класс слабоструктурированных проблем, связанных с несоответствием текущего и желательного состояния системы; проводить структуризацию знаний о проблемной ситуации; обоснованно переносить результаты на ситуации, связанные с развитием общественно-политических, экологических и т.п. систем, в которых необходимо учитывать взаимовлияния разнородных (качественных и количественных) факторов.

3. Для описания проблемной ситуации предложена методика структуризации знаний управленческой группы о внешней среде, которая дает возможность с помощью опросов экспертов сформировать список значимых факторов и провести взаимную оценку влияния этих факторов на развитие системы.

4. Предложены методы оценки состояния управляемой системы и диагностики проблемы, применение которых позволяет: исследовать слабоструктурированные проблемы различных типов, связанных с взаимодействием активных субъектов, неблагоприятным влиянием внешней среды и структурными особенностями системы; рассматривать проблемы в комплексе и определять приоритеты решения проблем в зависимости от причин их возникновения.

5. Сформулирован критерий эффективности стратегии решения слабоструктурированных проблем в виде оценки степени достижения цели, и исследовано существование таких стратегий, при которых оценка состояния системы по этому критерию монотонно возрастает.

6. Разработан метод формирования стратегий решения проблем, в котором по результатам диагностики проблемы осуществляется выбор согласованных управляющих факторов, позволяющих усилить благоприятные изменения, снять противоречия и ослабить влияние негативных изменений.

Полученные результаты использованы в органах стратегического управления развитием ОАО «Газпром», при выработке стратегии развития г. Кронштадта и анализе угроз развитию Самарской области.

1. Abelson, R.P., Rosenberg, M.J. (1958). Symbolic psycho-logic: A model of attitudinal cognition. Behavioral Science, 3, p. 1-13.

2. Avdeeva Z., Kovriga S., Makarenko D., Maximov V. Goal Setting and Structute and Goal Analysis of Complex Systems and Situations/ Proceedings of the 8th IFAC Symposium on Automated Systems Based on Human Skill and Knowledge, Sept., 2003 Goteborg, Sweden.

3. Avdeeva Z., Kovriga S., Makarenko D., Maximov V. Goal Setting and Working out of the Strategy of Development of Socio-economic Objects / Proceedings of the IFAC Workshop on Technology and International Stability. July, 2003 Waterford, Ireland, -p. 40-48

4. Axelrod R. (1976). Structure of decision: The cognitive maps of political elites. Princeton, NJ: Princeton University Press. P. 400

5. Axelrod R. Argumentation in foreign policy settings. Journal of Conflict Resolution, 21:727-755, 1977-p. 23-33

6. Barr P.S., Stimpert J.L. and Huff A. S. Cognitive change, strategic action, and organizational renewal. Stratagic Management Journal, 13, 1992-p. 15-36

7. В о land, R. J., Jr., Greenberg, R. H., Park, S. H., & Han, I. (1990). Mapping the process of problem reformulation: Implications for understanding strategic thought. In A. S. P. 430

8. Bonham G.M. and Shapiro M.J. Mapping structures of thought. In Gallhofer I. N. , Saris W. E. and other. Different Text Analysis Procedures. Sociometric Research Foundation, 1986 p. 50-65

9. Bougon, M.G.,Weick, K.E., Binkhorst, D. (1977). Cognition in organizations: An analysis of the Utrecht Jazz Orchestra. Administrative Science Quarterly, 22, p. 606-639.

10. Buede D.M., Ferrell D.O. Convergence in problem solving: prelude to quantitative analysis. Technacal report, Paradigm Development Group, Ltd, Fairfax, VA, August 1991-p. 100

11. Calori, R., Johnson, G.,&Sarnin, P. (1992). French and British top managers' understanding of the structure and dynamics of their industriesrAcognitive analysis and comparison. British Journal of Management, 3, p. 61-78.

12. Checkland P.B. Systems Thinking, Systems Practice. New York: Wiley. 1981.-p. 281

13. Eden C., Jones S., Sims D. Messing about in Problems. Pergamon Press, 1983-p. 259

14. Eden C. Cognitive mapping // Eur. J. of Operational Res. 1988. Vol. 36. №1. P. 1-13.

15. Eden, C. (1992). On the nature of cognitive maps. Journal of Management Studies, 29, p. 261-265.

16. Eden, C., & Spender, J.-C. (Eds.). (1988). Managerial and organizational cognition: Theory, methods and research. London: Sage. P. 390

17. Eden, C., Jones, S., & Sims, D. (1979). Thinking in organizations. London: Macmillan. P. 58

18. Fiol, С. M., & Huff, A. S. (1992). Maps for managers. Where are we? Where do we go from here? Journal of Management Studies, 29, p. 267-285.

19. H. Igor Ansoff. The Emerging Paradigm of Strategic Management // Forthcoming in The Strategic Management Journal. P. 26-44

20. Hall, R. I. (1984). The natural logic of management policy making: Its implications for the survival of an organization. Management Science, 30, p. 905-927.

21. Hall, R. I., Aitchison, P. W., & Kocay, W. L. (1994). Causal policy maps of managers: Formal methods for elicitation and analysis. System Dynamics Review, 10, p. 337-360.

22. Harary F., Norman R. Z., Cartwrigth D. Structural model: An introduction to the Theory of Directed graphs, Wiley, New York, 1965 p. 270

23. Hodgkinson G., Maule A., Bown N. Causal Cognitive Mapping in the Organizational Strategy Field: A Comparison of Alternative Elicitation

24. Procedures. Organizational Research Methods, Vol. 7 No. 1, January 2004 -p. 3-26

25. Hodgkinson, G. P., & Sparrow, P. R. (2002). The competent organization: A psychological analysis of the strategic management process. Buckingham, UK: Open University Press. P. 139

26. Houston M.C., Ogawa G/ Observitions on the theoretical bases of cost-effectiveness//Operations research/ 1966.V-14-p. 21-40.

27. Huff, A. S. (1990). Mapping strategic thought. In A. S. Huff (Ed.), Mapping strategic thought. Chichester, UK: Wiley.- p. 11-49.

28. Huff, A. S., & Jenkins, M. (Eds.). (2002). Mapping strategic knowledge. London: Sage. p. 420

29. Huff, A. S., Narapareddy, V., & Fletcher, К. E. (1990). Coding the causal association of concepts. In A. S. Huff (Ed.), Mapping strategic thought (pp. 311-325). Chichester, UK:Wiley.

30. Kahntman D., Tversky A. Prospect Theory: An analysis of decisions under risk. Econometrica. 1979/1 47. -p 10-30.

31. Kane J. Intuition, policy and the mathematical simulation, Mimeographed, Resource Science Center, University of British Columbia, Vancouver, 1973

32. Kruzic P. G. A Suggested Paradigm for Policy Planning, Stanford Research Institute Technical Note TN-OED-O16, Menlo Park, Calif., June 1973

33. Levi A., Tetlock P. E. A cognitive analysis of Japan's 1941 decision for war. Journal of Conflict Resolution, 25:195-211, 1980

34. Makarenko D., Avdeeva Z., Maximov V. Cognitive Approach to Control of Socio-Economic Systems Security / Systems, Men & Cybernetics: Proceedings of the IEEE International Conference. Hague: IEEE, 2004. -P. 899-903.

35. Markoczy, L. (1997). Measuring beliefs: Accept no substitutes. Academy of Management Journal,/40, 1228-1242.

36. Maruyama M. Interwoven and Interactive Heterogeneity in 21st Centure//Technological forecasting and social change. 1994. Vol. 45. № 1. P. 93-102.

37. NarayananV. K., Fahey, L. (1990). Evolution of revealed causal maps during decline: A case study of Admiral. In A. S. Huff. (Ed.), Mapping strategic thought (pp. 109-133). Chichester, UK: Wiley.

38. Newell A., Simon H.A. Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search // Communications of the ACM. 1976. № 19. P. 113-126.

39. NeweII A., Simon H.A. Human Problem Solving. Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall, 1972.

40. Osgood, C.E., Saporta, S., & Nunnally, J.C. (1956). Evaluative assertion analysis. Litera, 3, 47-102.

41. Raiffa H. Decision Analysis. London: Addision Wesley, 1968.

42. Roberts F. S., Thomas A. B. Signed digraphs and the energy crisis. The American mathematical monthly. The official journal of the mathematical association of America. June-july, 1975

43. Roos, L. L., & Hall, R. I. (1980). Influence diagrams and organizational power. AdministrativeScience Quarterly, 25, 57-71.

44. Shapiro, M.J., & Bonham, G.M. (1973). Cognitive processes and foreign policy decisionmaking. International Studies Quarterly, 17, 147-174.

45. Simon, H. (1957). Models of man. New York: Wiley.

46. Slovic P. Psychological study of human judgement: implications for investment decision making. -J. Finance, 1972, vol. 27, No. 4, p. 779 — 800.

47. Thomas J. Peters, Robert H. Waterman, Jr. // Search of Excellence. Harper & Row, New York, 1982.

48. Tolman E.C. Cognitive maps in rats and men // Psychological Review 55. -1948.-P. 189-208.

49. Weick, К. E., & Bougon, M. G. (1986). Organizations as cognitive maps. In H. P. Sims Jr. & D. A. Gioia (Eds.), The thinking organization: Dynamics of organizational social cognition (pp. 102-135). San Francisco: Jossey-Bass.

50. Wellman M. P. Inference in Cognitive Maps//Psychological Review 55. -1990.-P. 189-208.

51. Young H. P., Levenglick A. A consistent extension of Condorset's election principle. SIAM J. Appl. Math. 1978, v. 35, n. 2.

52. Абаев JT.4. Методы моделирования социально-политических процессов. http://www.kisi.kz/Parts/IntPol/06-26-02Abaev.html

53. Абрамова Н.А., Вассунов И.В. О влиянии формализации на адекватность когнитивной модели управленческой ситуации // Тр. 5-й междунар. конф. "Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций" (CASC'2005) / ИПУ РАН. М.: 2005. - С. 47-51.

54. Авдеева 3. К. Когнитивный подход формирования стратегии развития социально-экономических систем//Сборник научных трудов, вып. № 2.-М.: БОНИЭЛ, 2004, с. 35-42.

55. Авдеева З.К., Коврига С.В. Когнитивный мониторинг безопасности развития социально-экономического объекта // Труды Междунар. научной школы «Моделирование и анализ безопасности и риска в сложных системах» (МА БР-2004). СПб.: ГОУ ВПО, 2004.С. 613-618.

56. Авдеева З.К., Коврига С.В., Макаренко Д.И. Когнитивный подход к управлению безопасностью сложных систем // Материалы XXXII Междунар. конф. «Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе. Крым, Ялта - Гурзуф, 2005. С. 59-60

57. Авдеева З.К., Максимов В.И. Когнитивные горизонты рефлексии проблемных ситуаций // Рефлексивные процессы и управление. Тезисы 3-го международного симпозиума. М.: ИП РАН, 2001. С. 174-176

58. Авдеева З.К., Максимов В.И. Управление бюджетными процессами развивающейся организации // Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций (CASC'2001). Материалы 1-й международной конференции в 3-х томах. Том 3. М.: ИПУ РАН, 2001. С. 27-32

59. Авдеева З.К., Максимов В.И., Рабинович В.М. Интегрированная система "КУРС" для когнитивного управления развитием ситуаций/ Труды Института. Том XIV. М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2001 С. 89-114.

60. Авдеева З.К., Макаренко Д.И., Максимов В.И. Когнитивные технологии поддержки принятия решений при стратегическом управлении ситуациями // Информационные технологии. 2006 №2, с. 15 - 25.

61. Акофф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах. Пер с англ. под ред. И. А. Ушакова. М.: «Советское радио», 1974, 272 с.

62. Аннотация к Генеральному плану города Кронштадта, совмещенному с ПДП западной части города // «Петербургский Строительный Рынок», №1, 2001. (электронная версия http.V/wwvv.stroy-press.ru/psr/O1-01-016.shtml)

63. Ансофф И. Новая корпоративная стратегия.- С-Пб: Питер, 1999 С.230.

64. Ансофф И. Стратегическое управление. Монография. — М.: Экономика, 1989. — 520 с.

65. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Теория активных систем: состояние и перспективы. М.: СИНТЕГ, 1999ю - 128 с.

66. Велесько Е., Логинов П. Технология рационального управления // Интернет: http:// vvww.ptpu.ru/issues/5 02/15502.htm

67. Венцель Е.С. Исследование операций. М., Сов. Радио. 1972.

68. Вертгеймер М. Продуктивное мышление. М., 1987. С. 490

69. Вопросы анализа и принятия решений/ Сб. Переводов. М., Мир, 1976.

70. Вступление России в ВТО: мнимые и реальные социальные последствия.// Серия «Научные проекты НИСП IISP», Москва, 2003

71. Гавель В. J1. Цель и целеполагание в структуре социальной деятельности человека-М.:ИНИОН, депон. Монография, 1995 — с. 160

72. Гавель В. J1. Целеология(субъективное и объективное в целеполагании). Николаев. 1995. Монография-с. 120

73. Герасимов В. А. Методы решения проблемы нечеткости в задачах управления. — Новосибирск: Наука. Сиб. предприятие РАН, 1999. — 240 с.

74. Голубков Е. П. Использование метода структуризации при принятии управленческих решений . Известия Академии наук СССР Серия экономическая, 1975, № 5

75. Дёрнер Д. Логика неудачи. Стратегическое мышление в сложных ситуациях. -М.: Смысл, 1997. -243 с.

76. Дулин С.К. Исследование сетей с диссонансами, Известия АН СССР, сер. Техническая кибернетика, 1982, № 5, стр.74-85.

77. Закон Самарской области "Об областном бюджете на 2004 год". принят Самарской Губернской Думой 23 декабря 2003 года; Предварительные итоги исполнения бюджета Самарской области за 2003 год.

78. Итоги деятельности Министерства экономического развития и торговли Российской Федерации в 2003 году и задачи Министерства на 2004 год. -Правительство Самарской области. Интернет.

79. Карпов А. В. Психология менеджмента. Учеб. Пособие. - М.: Гардарики, 1999 -с. 130

80. Квейд Э. Анализ сложных систем. М. Сов. Радио. 1969. -с. 290

81. Койн К., Субраманиам С. Дисциплина стратегии./ The McKinsey Quaterly, 1996, № 4 с. 45-69

82. Келли Г. Процесс каузальной атрибуции // Современная зарубежная социальная психология. Тексты. М., 1984. С. 127-137.

83. Кемени Дж., Снелл Дж. Кибернетическое моделирование: Пер. с англ./ Пер. Миркина Б. Г. М.: Сов. радио, 1972

84. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М., Радио и связь. 1981.

85. Коган А.Ф. Психологическое моделирование целеполагапия и принцип псевдосвободы выбора цели в учебной деятельности/Психология. Сб. научных трудов. Вып. 3(6). — Киев, 1999. — С.212-222

86. Кульба В.В., Кононов Д.А., Косяченко С.А., Шубин А.Н. Методы формирования сценариев развития социально-экономических систем -М.: СИНТЕГ, 2004. -296 с.

87. Ларичев О.И., Мошкевич Е,М, Качественные методы принятия решений. М. Наука. Физмат. 1996. с. 270

88. Литвак Б. Г. Экспертная информация: Методы получения и анализа -М.: Радио и связь, 1982- 184 с.

89. Мазлумянова Н.Я. К методологии исследования проблемных ситуаций. -Интернет

90. Мазур И.И., Шапиро В.Д. и др. Реструктуризация предприятий и компаний. Справочное пособие для специалистов и предпринимателей. — М.: Высшая школа, 2000. 587 с.

91. Максимов В.И. Структурно-целевой анализ развития социально-экономических ситуаций // Проблемы управления, 2005. №3. - С. 3038.

92. Максимов В.И., Корноушенко Е.К Управление ситуацией с использованием структурных свойств ее когнитивной карты // Труды Института, том XI. М.: ИПУ РАН, 2000. - с. 85-90.

93. Мескон М., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М.: Дело, 1998.-с. 159

94. Минсберг Г., Альстрэнд Б., Лэмпел Д. Школы стратегий/ Пер. с англ. под ред. Ю.Н. Каптуревского. СПб: Из-во «Питер», 2000. - 336 с.

95. Миркин Б. Г. Проблема группового выбора: М.:Наука, 1974

96. Наппельбаум Э. Л., Поспелов Д. А. Модель образования индивидуальных и коллективных мнений при экспертных опросах В кн.: VI всесоюзное совещание по проблемам управления. Реферат докладов. Ч. II. - М.: Наука, 1974.

97. Научный потенциал и инновационная деятельность. Правительство Самарской области. - Интернет.

98. Обзор областей России // Эксперт. 2000 г. - № 49 (261); Промышленность. - Правительство Самарской области. - Интернет.

99. Оптнер С.Л. Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем. М.: Советское радио, 1969. — 216 С.

100. Основные итоги социально-экономического развития Самарской области за 2003 год. Правительство Самарской области. - Интернет.

101. Павельев В.В., Глотов В. А. Векторная стратификация. М.: Наука, 1984-с. 150

102. Перечень основных целей и задач социально-экономической политики администрации области в 2004 году. Утвержден постановлением Губернатора области от 09.10.2003 № 387; Сценарные условия функционирования экономики Самарской области в 2003-2005 годах.

103. Плотинский Ю.М. Модели социальных процессов: Учебное пособие для высших учебных заведений. Изд. 2-е, перераб. и доп. - М.: Логос, 2001.-296 с.

104. Поспелов Д. А. Семиотические модели в управлении / Кибернетика. Дела практические. — М.: Наука, 1984. с.70-87.

105. Поспелов Д. А., Логико-лингвистические модели в системах управления. М., 1981. Энергоатомиздат.Вопросы анализа и принятия решений/ Сб. Переводов. М., Мир, 1976.

106. Прангишвили И. В., Абрамова Н. А. и др. Поиск подходов к решению проблем. Серия «Информатизация России на пороге XXI века». М.: СИНТЕГ, 1999, 284 с. - с. 19-25

107. Предварительные итоги исполнения бюджета Самарской области за 2003 год. Правительство Самарской области. - Интернет.

108. Раппопорт А. М., Шнейдерман М. В. Экспертные методы построения иерархических структур. В кн.: Экспертные оценки в задачах управления. Сборник трудов. - М.: ИПУ, 1982 стр. 33-42

109. Рейтинг инвестиционной привлекательности российских регионов. 2001-2002 годы // Эксперт. 2002 г. - №45 (352); Рейтинг инвестиционной привлекательности российских регионов: 2002-2003 годы // Эксперт. - 2003 г. - № 43.

110. Роберте Ф. С. Дискретные математические модели с приложением к социальным биологическим и экологическим задачам/ Пер. с англ. А. М. Раппопорта, С. И. Травкина Под ред. А. И. Теймана. М.: Наука, гл. ред физ.-мат. Лит., 1986. -с. 205

111. Роджер Бон, Хватит тушить пожары// Искусство управления. №2(8) 2001 аналитический журнал, HarvardBusinessSckool -с. 20-35

112. Россия на пути в ВТО. Информационный бюллетень №7. Сентябрь -октябрь 2002 г. С. 4.

113. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. М. Радио и Связь, 1991. с. 168

114. Саймон Г.А. Рациональное принятие решений в деловых организациях // Психологический журнал. 2002. том 23. № 1. С. 42-51.

115. Сидельников Ю. В. Заблуждения, трудности и недостатки в экспертном прогнозировании // Современные технологии управления. -М.: Фонд "Проблемы управления", 1998. с. 212-228.

116. Силов В. Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. М.-.ИНПРО-РЕС, 1995.

117. Стюарт Валери Практическое применение репертуарных решеток в бизнесе, —http://www.enquirewithin.co.nz Enquire WithinTM, 1997

118. Сценарные условия функционирования экономики Самарской области в 2003-2005 годах. Правительство Самарской области. -Интернет.

119. Тенденции в принятии решений Источник: Makridakis, 1990:36-37

120. Теория активных систем и совершенствование хозяйственного механизма / Бурков В.Н., Кондратьев В.В., Цыганов В.В., Черкашин A.M. М.: Наука, 1984.

121. Тихомиров О. К., Телегина Э. Д. Волкова Т. К. и др. Психологические проблемы целеобразования. -М.: Наука, 1977- с. 17

122. Трахтенгерц Э. А. Компьютерная поддержка формирования целей и стратегий М.: СИНТЕГ, 2005, 224 С. (Серия «Системы и проблемы управления»).

123. Борисов В.В., Бычков И.А., Федулов А.С. Компьютерная поддержка сложных организационно-технических систем М.: Горячая линия -Телеком, 2002.- 154 с.

124. Фролов С. С. Социология организаций: Учебник. — М.: Гардарики, 2001, —384 с.

125. Фролов Ю. В. Интеллектуальные системы и управленческие решения. М.: МПГУ, 2000.- 294 с.

126. Цлаф В.М. Как формулировать и решать проблемы. Интернет.

127. Шевырев А.В. Технология творческого решения проблем (эвристический подход).//Белгород: «Крестьянское дело», 1995 (книги 1 и 2)

128. Юдицкий С. А., Владиславлев П. Н. Основы предпроектного анализа организационных систем: учеб. Пособие. М.: Финансы и статистика,2005 -144 с.

129. Юкаева В. С. Управленческие решения: Учеб. пособие. -Издательский дом "Дашков и Ко", 1999. 292 с.