автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Модели и алгоритмы управления многоуровневой системой на основе мультиагентных подходов и статистических методов прогнозирования

Натравах рукописи

НГУЕН ТХАНЬ ЖАНГ

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ УПРАВЛЕНИЯ МНОГОУРОВНЕВОЙ СИСТЕМОЙ НА ОСНОВЕ МУЛЬТИАГЕНТНЫХ ПОДХОДОВ И СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (технические и медицинские системы)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 7 ФЕВ 2314

Воронеж-2013 005545531

005545531

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Воронежский государственный архитектурно-строительный университет».

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Баркалов Сергей Алексеевич

Официальные оппоненты: Бурков Владимир Николаевич,

доктор технических наук, профессор, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова» Российской академии наук, заведующий лабораторией

Бондаренко Юлия Валентиновна,

кандидат физико-математических наук, доцент, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Воронежский государственный университет», доцент кафедры математических методов исследования операций

Ведущая организация: Федеральное государственное бюджетное

учреждение науки «Институт системного анализа» Российской академии наук

Защита диссертации состоится 28 марта 2014 г. в 1400 на заседании диссертационного совета Д 212.037.02 при Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Воронежский государственный технический университет» по адресу: 394026, г. Воронеж, Московский просп., 14.

С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет».

Автореферат разослан 27 января 2014 г.

Ученый секретарь —~

диссертационного Тшбщрноп Сергей Михайлович

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Во многих областях науки и практики возникают задачи поиска эталонов для последующего сравнения с реальными данными. Это, например, задача разработки структуры системы сбора информации, некоторые задачи теории информации (в частности, задача выбора оптимальных данных в многоуровневой системе управления). Такие задачи имеют значительные черты сходства, что дает возможность проводить их оценку с единых позиций на основе методологии системного анализа. При использовании аппарата имитационного моделирования поиск эталона сводится к сложной задаче многокритериальной оптимизации.

Проблема поиска эталонов организации процессов в сложных задачах многокритериальной оптимизации рассматривается в работах таких авторов, как А.Н. Адаменко, В.А. Горбатов, Б.В. Костров, В.Дж. Кланси, Дж.Ф. Люгер, В.Н. Ручкин, В.Ш. Рубашкин, Ю.Ф Тельнов, Н.В. Федоров, и многих других. Однако степень исследованности данной области остается недостаточной, а предлагаемые модели трудно реализуемы на практике, особенно в области повышения эффективности управления многоуровневыми системами, общее состояние которых характеризуется наличием вариантов оценочных и диагностических средств для управления многоуровневыми системами, совокупностью частных технических решений при отсутствии целостности методологии проектирования интеллектуальной поддержки принятия решений для достижения заданных индикаторов.

Определение параметров качества управления в многоуровневых системах должно производиться в соответствии с международным стандартом серии ISO 9001:2008, однако в условиях, когда потребителями деятельности выступают одновременно различные по задачам и целям агенты, практически невозможно провести согласование разнотипных критериев эффективности, присущих описанным группам. Необходимо учесть, что сложная многоуровневая система управления может принимать самые разнообразные формы: локальные, комплексные, сетевые; при этом эффективность таких структур определяется параметрами качества. Однако вопросы определения эталонов деятельности многоуровневой системы, оценки, реальные и прогнозные показатели исследованы недостаточно.

Таким образом, разработка методов и средств управления многоуровневой системой, обеспечивающих заданный уровень качества управления на основе мультиагентных подходов и статистических методов прогнозирования, является актуальной задачей.

Тематика диссертационной работы соответствует научным направлениям ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный архитектурно-строительный университет» - «Системы управления сложными организационно-техническими объектами».

Цель и задачи исследования. Целью работы является разработка алгоритмов и моделей управления многоуровневой системой, обеспечивающих

заданный уровень качества управления на основе мультиагентных подходов и статистических методов прогнозирования.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• провести исследование основных задач принятия решений, обработки информации и управления в многоуровневой системе;

• разработать модели и синтезировать алгоритмы выбора оптимальных решений при управлении многоуровневой системой;

• разработать модели и алгоритмы процедуры формирования эталонных показателей качества функционирования многоуровневой системы на основе статистических методов прогнозирования;

• разработать универсальный программный комплекс в составе подсистемы поддержки принятия решений многоуровневой системы, адаптирующийся к типовым ситуациям конкретного вида деятельности.

Методы исследования. В работе использованы методы математической теории систем, системного анализа, теории моделирования, теории принятия решений, экспертных оценок, линейного, нелинейного и динамического программирования и динамического программирования.

Тематика работы соответствует п. 3 «Разработка критериев и моделей описания и оценки эффективности решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации», п. 4 «Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации» паспорта специальности 05.13.01 — Системный анализ, управление и обработка информации.

Научная новизна работы. К результатам работы, отличающимся научной новизной, относятся:

• алгоритм определения стратегических целей развития многоуровневой системы в области качества, позволяющий производить выбор из всего комплекса альтернатив и критериев за счет уточнения значения поиска собственного столбца в матрице парных сравнений метода анализа иерархий;

• дискретная модель системы управления качеством многоуровневой системы, отличающаяся наличием механизма получения информации от агентов, имеющего слабую степень манипулируемости, что подтверждено результатами проведенных деловых игр;

• алгоритм выбора оптимальных управленческих решений в многоуровневых системах, отличающийся учетом оценок верхних и нижних границ в многомерных критериальных матрицах и обеспечивающий учет различных вариантов расхождений между реально протекающими и прогнозируемыми процессами;

• модель оценки успешности управления агентами, основанная на использовании модифицированных нечетких множеств и позволяющая представить оценки в виде нечетких множеств, характеризующих трудность выполняемого процесса и связи между агентами.

Практическая значимость работы. Созданы инструменты, позволяющие разрабатывать и обосновывать процедуры обеспечения заданного уровня

качества многоуровневой системы в различных контурах управления. Использование разработанных в диссертации моделей и механизмов позволяет многократно применять разработки, тиражировать их и осуществлять их массовое внедрение с существенным сокращением средств, трудозатрат и их продолжительности.

Реализация н внедрение результатов работы. Основные теоретические и практические результаты работы реализованы в виде математического, алгоритмического и программного обеспечения процедур управления качеством применительно к образовательной деятельности Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Сведения о моделях и алгоритмах, разработанных в диссертационной работе, включены в содержание учебных дисциплин «Управление качеством» и «Управление бизнес-процессами» Воронежского государственного архитектурно-строительного университета.

Положения диссертационной работы нашли отражение в проектах, поддержанных грантами РФФИ 07-07-00281 и 08-07-00450.

Апробация работы. Основные результаты докладывались и обсуждались на научной конференции Воронежского государственного архитектурно-строительного университета «Математические проблемы современной теории управления системами и процессами» (Воронеж, 2012).

Публикации. По результатам исследования опубликовано 6 научных работ, в том числе 3 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателем предложены: в [1-3] - модель для определения стратегических целей развития многоуровневой системы в области качества; в [4] - модель системы управления качеством многоуровневой системы; в [6] - алгоритм выбора оптимальных управленческих решений в многоуровневых системах при различных вариантах расхождений между реальными протекающими и прогнозируемыми процессами; в [5] - аналитический метод экспертной оценки важности элементов деятельности агентов многоуровневой системы для успешной реализации процессов.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Она содержит 124 страницы основного текста, 18 рисунков, 22 таблицы и приложения. Список библиографических источников насчитывает 134 наименования.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационного исследования, сформулированы цель и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость результатов, приведены сведения об апробации и внедрении работы.

В первой главе рассматриваются основные проблемы поиска эталонов организации процессов в сложных задачах многокритериальной оптимизации. Цель функционирования многоуровневой системы - это совокупное представ-

ление о некоторой модели будущего результата, потребность при имеющихся реальных возможностях, оцененных по результатам опыта с заданным уровнем качества.

Известной теорией, позволяющей проводить количественную оценку качества для определения параметров качества систем и объектов, является квали-метрия. Для оценки параметров качества исследуемого объекта применяется некий эталонный базовый образец. Определение наилучших численных значений свойств и принятие идеального базового образца как эталона качества оказывают наибольшее стимулирующее влияние на процесс достижения наилучшего результата при управлении качеством. Тогда, оценка качества (Ро0ъеета) есть результат взаимодействия четырех компонентов, а именно:

Робъекта<0, С, Б, А , >,

где О - оцениваемый объект; С - оцениваемый агент; Б - эталон сравнения; А ,, - алгоритм оценивания.

В ходе анализа применимости классической квалиметрии для оценки качества многоуровневой системы управления сделаны следующие выводы: ква-лиметрия содержит более девяти видов шкалирования для оценки параметров качества объектов, что создает значительные затруднения при ее использовании в исследовании многоуровневых систем; многоуровневая система содержит активные агенты, которые, в свою очередь, могут выступать промежуточными центрами и т.д., что требует построения фазовых пространств состояний для формирования эталонов сравнения, при этом классическая квалиметрия нединамична по своей природе; в основном квалиметрические методы оценки качества используются при оценке промышленной продукции, имеющей существенные различия с многоуровневыми системами с активными агентами; классификация и распознавание образов квалиметрии также требует адаптации для многоуровневых систем.

Таким образом, задача разработки алгоритмов и моделей управления многоуровневой организационной системой, обеспечивающих заданный уровень качества управления на основе мультиагентных подходов и статистических методов прогнозирования, является актуальной.

Вторая глава посвящена разработке моделей управления информационными потоками в многоуровневой системе, предназначенных для обеспечения заданного уровня качества.

На основе метода анализа иерархий многоуровневую систему управления можно представить как совокупность трех уровней по достижению целей развития в области качества (рис. 1).

Пусть в качестве цели МС выступают значения целевых показателей качества, а альтернативами - классы задач общей структуры управления информационными потоками МС, необходимые для достижения заявленной цели. Конструируем множество матриц попарных сравнений критериев и альтернатив целей МС в области качества. На втором уровне полученная матрица служит для сравнения относительной сложности критериев по отношению к общей цели, представленной на первом уровне.

I Целя МС в облает« качества

1 * К, к,

{ -т

> •

А | В С | Л |

Рис. 1. Иерархическое представление выбора целей МС: I- первый уровень ЦЕЛИ, II - второй уровень КРИТЕРИИ К,, III - третий уровень АЛЬТЕРНАТИВЫ {А, В, С, й)

Таким образом, получаем квадратные матрицы оценок, когда попарное сравнение элементов критериев, альтернатив происходит при доминировании одного элемента по отношению к другому. Эти оценки затем представляются целыми числами. На третьем уровне сравниваются критерии А"; и К) с точки зрения их важности для определенного процесса информационного обеспечения МОС и рассчитываются значения г,, и г,-,-. Образуется матрица Ъ размером т х т с элементами г„ = 1 и г,,. Для каждой матрицы определяются вектор локальных приоритетов у,- у[....уп, максимальное собственное значение ХТТ1ах, индекс согласованности ИС и отношение согласованности оценок ОС.

Рассмотрим процесс синтеза глобальных приоритетов, начиная со второго уровня вниз. Для определения вектора глобальных приоритетов Уя — У/, ..., У„ в матрице локальные приоритеты распространяются по отношению к каждому критерию, каждый столбец векторов умножается на приоритет соответствующего критерия, и результат откладывается вдоль каждой стороны.

Оценка важности целей в МС будет неполной без учета информации как внутренней среды, так и внешней. Пусть X = {х/,х2 ..., х„} — множество состояний, представляющих варианты целей развития МОС в области качества; А = {а 102, ...ат[ — множество решений; Г = /У7/,^, ..., Рр}, ^ с.Х,1е\,р -множество нечетких состояний, представляющих нечеткие события в X «низкое» значение показателей качества; /*? - «среднее» значение показателей качества; «высокое» значение показателей качества; И — {Оь 02..., Оу), О/ с А,] е - множества нечетких решений, представляющих нечеткие

множества в А (й] - варианты «слабых» решений; Ог - «средних» решений; Инварианты «сильных» решений); р : X—> [0,1] — функция плотности вероятности; и:й х Г-» й — функция полезности, g: А [0,1] — функция приоритетного упорядочения. В задаче принятия решений по окончательному выбору целей качества МС участвуют два элемента: четкое состояние х^Х = {х/,х2 ..., х„} и нечеткое /ч с р - (р1 ...,/*",,). Получаем я,, е 5 = ..., 5Л} - четкая

информация об Xj, представляющее другие цели МС в области. Л/( с 5 - нечеткая информация об х,.

Целью является определение четких состояний х\ е Хн нечетких —Г^ при условии четкой информации Б, и нечеткой — М,, т. е. условных вероятностей Байеса, обозначенных соответственно Р(х, | Р(х„ \ М), Р(Рк \ и

Ожидаемая полезность нечеткого решения

ДеО; и{р,)= , (1)

/=1.4=1

нормализованная функция как мера упорядочения приоритетного решения:

С(д)= 0(д|/£с(/>,), (2)

С(д) = Д е Д» б 1,9,

Вариант представления функции полезности и (И,, приведен в табл. 1.

Таблица 1

Нечеткое решение Нечеткое состояние

о, и 11 ип

д. 421 "22

о, щ, щ2 щр

Ожидаемая полная полезность нечеткого решения е О при условии четкой информации SJ е 5 определяется как:

Ф,к)= (4)

где р(рк | .ч/) — вероятность нечеткого состояния е р ПрИ условии четкой информации е 5, а нечеткое качественное решение при условии четкой информации ¿ с 5 определяется как нечеткое решение О* е д так что

Ф>у)= V Фк)- (5)

Ожидаемая полная полезность нечеткого решения Ц е й при условии нечеткой информации М] с Е определяется как:

Ф|Л*у)= (6)

<=и=|:у'=1

где р{рк | Му) — вероятность нечеткого состояния Рк е/7 при условии нечеткой

информации М] с Е.

Ожидаемую полезность решения, получаемую от нечеткой информации Е, определим как

ф I м)= и (о-1 л/>(а/,)+ и (о-1 Т{,Ц Л/у), (7)

где и (э' | Л//) - оптимальное нечеткое решение при условии нечеткой информации Л// е Е.

Ожидаемая полная полезность решения, получаемая с использованием совершенной вероятностной информации е.,, определяется как

(8)

А =1

где | дг, )= V 'АО, | л,.) = V ¿¡О (Д)//,, (лг,)].

Це/З Де П 1=1

Ожидаемая полная полезность, получаемая с использованием совершенной нечеткой информации £,, определяется как

| £»)= ¿г/ (/>-1 (9)

№

где и (о' | К,) - нечеткое оптимальное решение при условии нечеткой информации А/, е Е.

Таким образом, значения всех видов информации определяются как прибыль к вариантам решения органов управления МС. Затем определяем четкое оптимальное решение и соответствующую ему полезность при предположении, что имеется некоторая вероятностная информация 5=5;, а также для совершенной вероятностной информации х=х,.

Таким же образом определяем результаты для нечеткой информации А/; и совершенно нечеткой информации /г=/г,. Завершаем алгоритм вычислением ожидаемой полезности вариантов развития целей МС в области качества на основе отдельных видов информации.

Итак, разработан алгоритм определения стратегических целей развития многоуровневой организационной системы в области качества, позволяющий производить выбор из всего комплекса альтернатив и критериев за счет уточнения значения поиска собственного столбца в матрице парных сравнений метода анализа иерархий.

Далее представлена модель системы управления качеством многоуровневой организационной системы, позволяющая минимизировать возможность манипулирования информацией агентами при их эффективном стимулировании.

Представим модель системы управления процессами многоуровневой системы в виде направленного графа (рис. 2), вершинами которого являются органы и объекты управления данной системы, а дугами - потоки информации.

Решение задачи отыскания оптимального варианта организации информационного процесса в многоуровневой системе возможно средствами целочисленного программирования.

Представим многоуровневую систему в виде графа (рис. 3) с промежуточными центрами, агентами и основным центром.

Рассмотрим функционирование системы при решении задач повышения уровня качества. Примем, что уровень качества измеряется в качественной порядковой шкале, имеющей т градаций. На этапе формирования данных каждый агент / сообщает промежуточному центру затраты х,(Лк) и приращение уровня

Первый эдюбёкь

Рис. 2, Граф модели системы управления качеством процесса многоуровневой системы

Рис. 3. Представление МС в виде системы многоагентного управления

качества на /¿(/Ц.) градаций, которое он может обеспечить при каждом нормативе премирования Лк, к = где ц - число возможных значении норматива премирования.

Каждый промежуточный центр (ПЦ) решает задачу максимизации суммарного по агентам приращения уровня качества в зависимости от ресурса Яр, выделенного основным центром (Ц) промежуточному центру р. Для этого ПЦ определяет максимальное А*, при котором

2>,(Л)^> (Ю)

где <2,, - множество агентов у р-го ПЦ и

ф» (И)

'ей»

Информация о зависимости Ф,,(/?,,) сообщается основному центру. Основной центр решает задачу максимизации

Ф = (12)

1>

при ограничении

(13)

р

где Я - величина средств центра, выделенных на повышение уровня качества. Оптимальные количества ресурса } передаются ПЦ, которые распределяют

их между агентами.

Система стимулирования агентов имеет вид

(14)

где норматив /выбирается из условия ограниченности фонда премирования

Е//(Я4,у)=А/. (15)

/

Для анализа степени манипулируемости предложенного механизма рассмотрим непрерывный вариант механизма. Пусть приращение уровня качества ¡-то агента описывается функцией

где г/ - тип агента. Заметим, что из условий (14), (15) следует, что каждый агент заинтересован в максимизации

/¡(Л,х1)=2Лл[х^-хг (16)

Максимум этой функции достигается в точке х, = Л2г,. При сообщении оценки 5/ типа г,- агент получает ресурс в количестве А2*,, где

Подставляя в (16), получаем

/,(Л,фЛ212^-5,]-

При этом норматив у равен

М

Г~ Л2 1(2^7-^)'

'еОр

При подстановке в (14) получаем

—/ /—=-

тР

Это функция, монотонно возрастающая по у, = 2л/г,.?( - А максимум у, достигается при = г. Таким образом, предложенный механизм является немани-пулируемым независимо от числа агентов.

В работе показано, что полученный результат справедлив для любых функций <р,(х,) типа Кобба-Дугласа.

Заметим, что аналогичные механизмы рассматривались в работах В.Н. Буркова, Н.А. Коргина, Д.А. Новикова, где упор был сделан в основном на непрерывные модели. В этих механизмах в качестве управляющего параметра выступала либо цена ресурса, либо цена заказа. В нашем случае в качестве параметра управления выступает норматив премии за качество, а рассматриваемая модель является дискретной.

Для проверки справедливости полученного вывода о неманипулируемо-сти для дискретной модели была разработана деловая игра «Управление качеством». В этой игре каждая команда исполняла роль агента, и для каждого агента были даны таблицы затрат на достижение того или иного уровня качества. Рассматривалась двухуровневая система «Промежуточный центр - агенты» (рис. 4).

Рис. 4. Иерархическая система управления в МС

На первом этапе каждая команда сообщает для каждого значения норматива Л величину требуемого ресурса х,{Л) и приращение уровня качества /,(Л).

На втором этапе ведущий игры («Промежуточный центр») решает задачу (10)-(11) и сообщает командам количество ресурса и приращение уровня качества, которое они должны обеспечить.

На третьем этапе игры команды определяют оценки

Т, = Л],(Л)-х,(Л). (17)

На четвертом этапе игры ведущий распределяет фонд премирования М прямопропорционально Т„ что определяет выигрыш команд.

Было проведено 20 игр с различным количеством команд (от 3 до 5). Каждая игра состояла из 10 партий, что было необходимо для определенной устойчивости результатов. Эксперименты показали, что среднее относительное отклонение сообщаемых оценок ресурса от истинных величин не превышало 5%, что как раз и говорит о малой степени манипулируемости предложенного механизма.

Таким образом, создана дискретная модель системы управления качеством многоуровневой организационной системы, отличающаяся наличием механизма получения информации от агентов, имеющего малую степень манипулируемости, что подтверждено результатами проведенных деловых игр.

Далее представлен оригинальный алгоритм выбора оптимальных управленческих решений в многоуровневых системах при различных вариантах рас-

хождений между реально протекающими и прогнозируемыми процессами с учетом оценок верхних и нижних границ в многомерных критериальных матрицах. Для этого МС представлена в виде трехфазной О-схемы (Кр=3) с обратной связью по структуре информационных потоков.

Источником потока заявок в модели являются агенты. В качестве накопителей Н,^ и каналов К1} выступают органы управления {I! 1). Обслуженные

заявки обозначим ^, а потерянные - Л', ^. В качестве эндогенных переменных выступает вероятность Р - потери заявок. Под экзогенными переменными обозначим: /т - время появления очередной заявки из источника; - время

окончания обслуживания каналом К^ очередной заявки; вспомогательные переменные: 2) и 2к/ - состояния Я, и Кк; параметры I., - емкость / -го //,;

Ькн - число каналов в к-й фазе. Тогда вероятность потери заявок можно оценить как:

Р = (18) N

а интенсивность потока заявок:

N

¿ = (19)

п

где N - число событий за Т[.

Для имитации процесса функционирования 0-схемы организуем массив состояний, выделив в нем подмассив К - для запоминания текущих знаний 2к }

соответствующих каналов Кк у и времени окончания обслуживания очередной заявки ¡к], 7 = 1, /,'', подмассив Н для записи текущего значения 2:, соответствующих накопителей #,, /=/, 2; подмассив и, в который записывается время поступления очередной заявки 1т из источника (и). Задачей центра в такой системе является минимизация времени ожидания для обработки заявок и минимизация вероятности потери таких заявок.

Рассмотрим пример решения задачи. Данные о количестве процессов(У), агентов (Л'/) и количестве поданных ими заявок (конкурс) (Х2) представлены в табл. 2.

Таблица 2

Номер процесса Количество реализуемых процессов (У) Количество агентов МОС (X,) Количество поданных заявок (Х2)

] 188 129 510

2 78 64 190

Алгоритм решения задачи > Ввод исходных данных с включением дополнительной переменной Х„ (табл. 3):

__Таблица 3

}'

Хо х, Х2

188 1 129 510

78 1 64 190

> Согласно МНК, расчет коэффициентов регрессии по формуле В = (х7 х)' ХГУ, где X1 - транспонированная матрица X ; {хт х) ' - матрица, обратная матрице (X7X), размером (т + 1,ш + 1).

> Формирование матрицы систем нормальных уравнений (х1 х}. Формирование вектора правой части системы нормальных уравнений (хтк). Нахождение обратной матрицы к матрице системы нормальных уравнений. Получение вектора оценок коэффициентов регрессии. Полученные коэффициенты регрессии позволяют построить уравнение, выражающее зависимость величины У от величин Х1,Х2,--,Хк:

у = -1,94342 + 0,694992*, + 0,202348хг. (20)

> Расчет стандартных ошибок. Вычисление расчетных значений у по полученному уравнению регрессии с помощью формулы У = ХВ. Нахождение отклонений расчетных значений от фактических (табл. 4).

Таблица 4

У Г (Г-Г) (г-гГ

188 190,908 -2,908 8,456

78 80,982 -2,982 8,893

Сумма- квадратов- отклонений 76,508

Остаточная-дисперсия 25,503

> Получение стандартных ошибок в виде корня квадратного из

произведения диагональных элементов обратной матрицы на остаточную дисперсию:

81к=аг{хгх\1,к = М;. (21)

> Вычисление множественного индекса корреляции. Проведение промежуточных расчетов. Расчет множественного индекса корреляции. Я = 0,997. Расчет скорректированного множественного индекса корреляции по формуле:

ЦУ> а1

К2 = 1 - Ц--= 1--^ = • (п=6> т=2): Кск0р= 0,995. (22)

У=1

> Для расчета коэффициента множественной корреляции находим бе- ах

та-коэффициенты: р] = Ь/—р[ =0,387,/?, = 0,630. Расчет парных коэффици-

ентов (табл. 5).

Таблица 5

¥ (г-гИх,-*,) (г-у )*{х,-х2)

188 129 510 3074,33 12475,556

78 64 190 820,167 5755,556

Коэффициенты корреляции 0,967 0,986

При нахождении факторов, влияющих на вид уравнения регрессии, мы находим отклонения плановых показателей от прогнозных. При прогнозировании значения параметров необходимо сопроводить вероятностными оценками, указать среднюю ошибку и доверительные интервалы коэффициентов регрессии:

5'«-Л- (23)

Если плановые показатели совпадают с прогнозными, то мы достигли положительного результата. В случае отклонения прогнозных показателей от плановых необходим анализ и корректировка факторов, входящих в уравнение регрессии.

Итак, предложен алгоритм выбора оптимальных управленческих решений в многоуровневых системах, отличающийся учетом оценок верхних и нижних границ в многомерных критериальных матрицах и обеспечивающий учет различных вариантов расхождений между реально протекающими и прогнозируемыми процессами.

В третьей главе рассматривается аналитический метод оценки важности элементов деятельности агентов многоуровневой системы для успешной реализации процессов управления в условиях неопределенности.

Опишем модель прогнозирования успешности управления. Прогноз получения ¡-м агентом МС по к-й функции ^го процесса оценки качества с учетом характеристик системы при имеющихся данных об успешности предшествующей деятельности и динамике выполнения ^го процесса в текущем проекте проводится в три этапа.

На первом этапе формируются классы агентов МС для сравнения с использованием численной таксономии.

Сформируем экспертную матрицу парных показателей связи между п агентами с номерами из множества Ы={1,2,...,п}. Связь от к Л, «важна» либо «неважна», если гц=1 (гы = 0). Требуется найти такое оптимальное раз-

биение связей РГ из множества всех возможных на т классов, чтобы максимизировать функционал:

ПК"*)

(24)

Для этого производим начальное разбиение связей Л™ и соответствующей ему матрицы ''НКИ • На р-м шаге просматриваем всех агентов в порядке номеров. Если агент / находится в классе Л* и он не пустой, то он поочередно переносится в каждый другой, отличный от предыдущего класс Л/, а затем вычисляется изменение /г(7, к, I) значения функционала Р/ (РС)\

Г(Ш) = £,(г„ -гь)Х(а„ -о) + 2(г,; -гй)5>(а„ -а). (25)

/еК, 1.1 (€Л,

Информация об агенте / помещается в класс с номером I (уровень принадлежности к классу приоритетности), на котором достигается тах ■/*'(/, А,/)> 0.

Если для Р(7, к, /)<0, то вычисляется матрица Я, соответствующая получившемуся разбиению Чт. Если г=г, то алгоритм заканчивает свою работу, в противном случае процесс повторяется на разбиении Ят и матрице Г. Таким образом, задача выявления успешности деятельности агента МС заключается в отыскании пары связей данного класса пар, которая наиболее соответствовала бы матрице показателей связи между объектами.

Из полученной совокупности классов я, подсчитываем количество агентов, оцененных центром поу-1 процессу] оценки 5; 4; 3; 2 соответственно {п5; п4; п}; /ъ). Имея эти данные, вычислим частоты получения оценок качества «5», «4», «3», «2» поУ-1 процессу для /-го агента. Эти частоты соответственно равны:

. и, , п4 , щ . п2

а л =—=—\Рг =—. (26)

я, я, и, п-

Поскольку значение статистической совокупности и прогноза велико, то справедливо считать, что случайная величина по теореме Хинчинараспределена по нормальному закону, а ее точечные оценки являются асимптотически эффективными, так как дисперсия любой несмещенной оценки параметра удовлетворяет неравенству Рао-Фреше-Крамера. Тогда

|Р ~ Р\ ^„{^{х.-т,)1). <2?)

В результате преобразований получим значения вероятностей успешности реализации процесса конкретным агентом по данному проекту в момент для вариантов («плохо», «удовлетворительно», «хорошо», «отлично»):

Р, = Р~ -'„ет^-тх)2). (28)

Далее разработана модель для оценки успешности деятельности агентов МС, основанная на использовании модифицированных нечетких множеств. Предлагается геометрический подход к упорядочению сложных объектов, ос-

новывающийся на экспертных оценках. Показано, что оценки можно представить в виде двух нечетких множеств - А (характеризует трудность выполняемого процесса) и В (характеризует связи между агентами). Разработанный подход позволяет путем анализа качественной информации построить количественную модель. Эта возможность обусловливается избыточностью информации МС: ограничений намного больше, чем переменных. Для достаточного числа объектов решение будет единственным, поскольку изменение шкальных значений повлечет за собой нарушение предпочтений.

Тогда следует, во-первых, для каждого параметра построить интервальную шкалу — значения х'г определенные на этих шкалах, должны быть монотонны с исходными оценками а); во-вторых, на величинах х\ построить функцию полезности Т таким образом, чтобы порядок величин 7} на шкале ценностей соответствовал экспертным предпочтениям, т. е. '!] -Т/ > 0, если объект / лучше объекта_/'. При этом функция полезности должна быть дифференцируема и должна выражать монотонную зависимость от исходных оценок.

Т1= /="(«„ ...,а„х),... х]), (29)

где а„...,аг - параметры модели, соответствующие г переменным, хУ,...х^ -шкальные значения агента МС, связанные монотонной зависимостью с исходными оценками«],...«,'. Наиболее распространена аддитивная функция полезности:

Гу =!>,/(*;>• (30)

I

Она линейна относительно результирующих значений х'г но не относительно исходных оценока'. Если наложить ограничения 0 < х\ < 1, то коэффициенты а, будут характеризовать значимость каждого параметра качества управления МС. Линейная модель имеет самую простую геометрическую интерпретацию и удобнее всего для реализации. Далее формируем алгоритм для проверки адекватности разработанных математических моделей МС на основе данных натурного эксперимента. Целью предполагаемого решения является устранение расхождений между запланированным уровнем качества управления МС и реальным, при этом степень согласованности определяется на основе критерия Пирсона, а выработка корректирующего управленческого решения производится на основе критерия Сэвиджа. Если данные планируемой и текущей успешности не совпадают, требуется анализ причин подобной ситуации и принятие корректирующих управленческих решений.

Таким образом, разработана модель оценки успешности управления агентами, основанная на использовании модифицированных нечетких множеств, которая позволяет представить оценки в виде нечетких множеств, характеризующих трудность выполняемого процесса и связи между агентами.

Четвертая глава раскрывает структуру и функциональность универсального программного комплекса в составе подсистемы поддержки принятия решений многоуровневой системы.

Для эффективной оценки текущего состояния системы управления процессами и последующих (в случае необходимости) корректирующих действий со стороны руководящего звена необходимо иметь не только четко поставленные цели в области качества, но и детальный план, описывающий вектор движения предприятия к заявленным целям. Достижение указанных задач возможно только тогда, когда имеется прогноз возможных значений показателей эффективности бизнес-процессов предприятия в интересах качества информационного обеспечения.

На рис. 5 приведен вид разработанного программного обеспечения для реализации алгоритмов и моделей управления информационными потоками в многоуровневой системе, обеспечивающих заданный уровень качества.

(Д>: Праве.» Клртвмлрщрута Огяащи) Счж* рчм» : ' „ X

Ш л- ■! и) * *'!Й9 ¿г-1---"^ПЯ» ъ » в»."

а-.Ж-!■;[■] а

•ь г

itabü'üTrSiU 1 м к з

Пров« Согласование Пору«»*«

¡-•В* Т*$/»#*ые ч Формы

( I - О ФормаСлыска Ц^ Форм-

'—Мокеты

Й -Л С

Заа«»« Й-Г ' Злвлч*

Й "Я Рекрмэиты «I

— РольИспэдммте/м

— Псжшвзаелекчв Й-в Реквизиты

Б« Т«б пи»»«» чести

3

-Д Реквизиты

И* *всгм

Ü?

график иэгогоя/ммкя [

—1____________ -

as »■"—»■>"•-<•«—

Ряаряботэть план производства

Обработка миг

Порея ооовда*

При соэаании

При мипояне»«

Обработка про •К

Пвреавъло!« Щсц

Порея икгерак щ

-Аврвсавия:

Пояснение Г

Групповая □

Согрзаж«

РояьИспояммг-

Поарлодвлвни-

I Имя. то йдагт п

Рис. 5. Фрагмент программного средства для реализации алгоритмов и моделей управления информационными потоками МС

Укрупненная структура инструментальных компонент, входящих в разработанные программные средства, приведена на рис. 6.__

Средства администрирования

Система настройки прав пользователей и разграничения доступа

Система настройки пользовательских интерфейсов

Модуль пошагового выполнения операций

Монитор пользователей и журналы регистрации

Средства обработки и обмена данными

Учет оценок границ в многомерных критериальных матрицах

Имитационный субкомплекс

Сервер DDE и OLE Automation

Средства настройки

Определение стратегических целей развития МОС в области качества

Редактор экранных диалогов

Оценка успешности управления агентами

Немани пулируемый механизм получения информации

Рис. 6. Инструментальные компоненты

В составе настраиваемой системы создан имитационный субкомплекс формирования управляющих воздействий для получения заданного качества управления. Основная задача субкомплекса - отработать типовые ситуации конкретного вида деятельности, оценить работоспособность механизмов управления многоуровневой системой, а также оценить эффективность этих механизмов.

Таким образом, разработан универсальный программный комплекс в составе подсистемы поддержки принятия решений многоуровневой организационной системы, адаптирующийся к типовым ситуациям конкретного вида деятельности.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В диссертационной работе получены следующие результаты.

1. Создан алгоритм определения стратегических целей развития многоуровневой системы в области качества, позволяющий производить выбор из всего комплекса альтернатив и критериев за счет уточнения значения поиска собственного столбца в матрице парных сравнений метода анализа иерархий.

2. Разработана дискретная модель системы управления качеством многоуровневой организационной системы, отличающаяся наличием механизма получения информации от агентов, имеющего малую степень манипулируемо-сти за счет эффективной системы стимулирования.

3. Реализован алгоритм выбора оптимальных управленческих решений в многоуровневых системах, отличающийся учетом оценок верхних и нижних границ в многомерных критериальных матрицах и обеспечивающий учет различных вариантов расхождений между реально протекающими и прогнозируемыми процессами.

4. Сформирована модель оценки успешности управления агентами, основанная на использовании модифицированных нечетких множеств, которая позволяет представить оценки в виде нечетких множеств, характеризующих трудность выполняемого процесса и связи между агентами.

5. Разработан универсальный программный комплекс в составе подсистемы поддержки принятия решений многоуровневой организационной системы, адаптирующийся к типовым ситуациям конкретного вида деятельности.

Основные результаты диссертационной работы отражены в следующих публикациях:

Статьи, опубликованные в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Нгуен Тхань Жанг. Модифицированный алгоритм для комплексной оценки качества образовательной деятельности / С. А. Баркалов, Нгуен Тхань Жанг // Системы управления и информационные технологии. - 2012. - № 2.1 (48). - С. 118-121.

2. Нгуен Тхань Жанг. Алгоритм формирования входного образа при прогнозировании показателей систем организационного управления / С.А. Баркалов, Е.А. Лещева, Нгуен Тхань Жанг // Экономика и менеджмент систем управления. -2012. -№3 (5). -С. 10-16.

3. Нгуен Тхань Жанг. Алгоритм расчета временных параметров графа и прогнозирования срока завершения моделируемого процесса / С.А. Баркалов, Нгуен Ван Жанг, Нгуен Тхань Жанг // Системы управления и информационные технологии - 2013. - №3.1(53). - С. 116-119.

Статьи в сборниках научных трудов и материалов конференций

4. Нгуен Тхань Жанг. Прогнозирование состояний систем организационного управления с использованием быстрого преобразования Фурье / С.А. Баркалов, Нгуен Тхань Жанг, Д.Н. Черников // Математические проблемы современной теории управления системами и процессами: материалы Междунар. молодежи, конф. - Воронеж: Научная книга, 2012. - С. 275-279.

5. Нгуен Тхань Жанг. Метод формирования образа входного ряда для нейросети в задачах комплексного динамического прогнозирования / С.А. Баркалов, Нгуен Тхань Жанг, Васмай Айхаб А. Васмай // Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Серия «Управление строительством». — 2013. - №1(4). — С. 77-84.

6. Нгуен Тхань Жанг. Использование имитационных игр для исследования моделей управления производством // Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Серия «Управление строительством». - 2013. -№2(4). - С. 56-71.

НГУЕН ТХАНЬ ЖАНГ

МОДЕЛИ II АЛГОРИТМЫ УПРАВЛЕНИЯ МНОГОУРОВНЕВОЙ СИСТЕМОЙ НА ОСНОВЕ МУЛЬТИАГЕНТНЫХ ПОДХОДОВ И СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ

ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (технические и медицинские системы)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 24.01.2014. Формат 60x84 1/16. Бумага писчая. Усл. п. л. 1,5. Тираж 100 экз. Заказ № 33

Отпечатано: отдел оперативной полиграфии Издательства учебной и учебно-методической литературы Воронежского ГАСУ 394006, г. Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Воронежский государственный архитектурно-строительный университет

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ УПРАВЛЕНИЯ МНОГОУРОВНЕВОЙ СИСТЕМОЙ НА ОСНОВЕ МУЛЬТИАГЕНТНЫХ ПОДХОДОВ И СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (технические и медицинские системы)

На правах рукописи

04201456905

НГУЕН ТХАНЬ ЖАНГ

ДИССЕРТАЦИЯ

на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель -доктор технических наук, профессор Баркалов С.А.

Воронеж 2013

СОДЕРЖАНИЕ

Введение................................................................................ 4

1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ СИСТЕМ СБОРА ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА ИНФОРМАЦИИ В МНОГОУРОВНЕВЫХ СИСТЕМАХ ... 9

1.1 Особенности функционирования многоуровневых систем............ 9

1.2 Существующие подходы обеспечения качества функционирования многоуровневых систем................................ 14

1.3 Анализ информационного обмена в многоуровневых системах...... 23

1.4 Недостатки существующей модели информационного обмена в многоуровневых системах........................................................................................................30

2 МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫМИ ПОТОКАМИ В МНОГОУРОВНЕВОЙ СИСТЕМЕ.............................................. 48

2.1 Модель определения стратегических целей в области политики □Ачества МОС 48

2.1.1 Выбор стратегических целей МОС в области качества......... 48

2.2.2Алгоритм определения стратегических целей развития многоуровневой организационной системы в области качества... 56

2.2 Модель системы управления качеством многоуровневой

организационной системы........................................................ 62

2.3. Алгоритм выбора оптимальных управленческих решений в

многоуровневых системах........................................................ 70

3. АНАЛИТИЧЕСКИЙ МЕТОД ОЦЕНКИ ВАЖНОСТИ ЭЛЕМЕНТОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ АГЕНТОВ МНОГОУРОВНЕВОЙ СИСТЕМЫ................................................................................. 74

3.1. Модель прогнозирования успешности агентов МОС..................................74

3.2 Модель для оценки успешности деятельности агентов МОС.......... 86

4. УНИВЕРСАЛЬНЫЙ ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС В СОСТАВЕ ПОДСИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

МНОГОУРОВНЕВОЙ СИСТЕМЫ........................................................................................98

4.1 Формирование программного комплекса СППР МОС....................................98

4.2. Оценка эффективности СМК МОС................................................................................108

Заключение......................................................................................................................................................118

Литература............................................................................................................................................................119

Приложение Акт внедрения результатов диссертационной работы.... 125

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Во многих областях науки и практики возникают задачи поиска эталонов для последующего сравнения с реальными данными. Это, например, задача разработки структуры системы сбора информации, некоторые задачи теории информации (в частности, задача выбора оптимальных данных в многоуровневой системе управления). Такие задачи имеют значительные черты сходства, что дает возможность проводить их оценку с единых позиций на основе методологии системного анализа. При использовании аппарата имитационного моделирования поиск эталона сводится к сложной задаче многокритериальной оптимизации.

Проблема поиска эталонов организации процессов в сложных задачах многокритериальной оптимизации рассматривается в работах таких авторов, как А.Н. Адаменко, В.А. Горбатов, Б.В. Костров, В.Дж. Кланси, Дж.Ф. Люгер, В.Н. Ручкин, В.Ш. Рубашкин, Ю.Ф Тельнов, Н.В. Федоров, и многих других. Однако степень исследованности данной области остается недостаточной, а предлагаемые модели трудно реализуемы на практике, особенно в области повышения эффективности управления многоуровневыми системами, общее состояние которых характеризуется наличием вариантов оценочных и диагностических средств для управления многоуровневыми системами, совокупностью частных технических решений при отсутствии целостности методологии проектирования интеллектуальной поддержки принятия решений для достижения заданных индикаторов.

Определение параметров качества управления в многоуровневых системах должно производиться в соответствии с международным стандартом серии ISO 9001:2008, однако в условиях, когда потребителями деятельности выступают одновременно различные по задачам и целям агенты, практически невозможно провести согласование разнотипных критериев эффективности, присущих описанным группам. Необходимо учесть, что сложная многоуровневая система управления может принимать самые разнообразные формы: ло-

кальные, комплексные, сетевые; при этом эффективность таких структур определяется параметрами качества. Однако вопросы определения эталонов деятельности многоуровневой системы, оценки, реальные и прогнозные показатели исследованы недостаточно.

Таким образом, разработка методов и средств управления многоуровневой системой, обеспечивающих заданный уровень качества управления на основе мультиагентных подходов и статистических методов прогнозирования, является актуальной задачей.

Тематика диссертационной работы соответствует научным направлениям ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный архитектурно-строительный университет» - «Системы управления сложными организационно-техническими объектами».

Цель и задачи исследования. Целью работы является разработка алгоритмов и моделей управления многоуровневой системой, обеспечивающих заданный уровень качества управления на основе мультиагентных подходов и статистических методов прогнозирования.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• провести исследование основных задач принятия решений, обработки информации и управления в многоуровневой системе;

• разработать модели и синтезировать алгоритмы выбора оптимальных решений при управлении многоуровневой системой;

• разработать модели и алгоритмы процедуры формирования эталонных показателей качества функционирования многоуровневой системы на основе статистических методов прогнозирования;

• разработать универсальный программный комплекс в составе подсистемы поддержки принятия решений многоуровневой системы, адаптирующийся к типовым ситуациям конкретного вида деятельности.

Методы исследования. В работе использованы методы математической теории систем, системного анализа, теории моделирования, теории принятия решений, экспертных оценок, линейного, нелинейного и динамического программирования и динамического программирования.

Тематика работы соответствует п. 3 «Разработка критериев и моделей описания и оценки эффективности решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации», п. 4 «Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации» паспорта специальности 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации.

Научная новизна работы. К результатам работы, отличающимся научной новизной,относятся:

> алгоритм определения стратегических целей развития многоуровневой системы в области качества, позволяющий производить выбор из всего комплекса альтернатив и критериев за счет уточнения значения поиска собственного столбца в матрице парных сравнений метода анализа иерархий;

> дискретная модель системы управления качеством многоуровневой системы, отличающаяся наличием механизма получения информации от агентов, имеющего слабую степень манипулируемости, что подтверждено результатами проведенных деловых игр;

> алгоритм выбора оптимальных управленческих решений в многоуровневых системах, отличающийся учетом оценок верхних и нижних границ в многомерных критериальных матрицах и обеспечивающий учет различных вариантов расхождений между реально протекающими и прогнозируемыми процессами;

> модель оценки успешности управления агентами, основанная на использовании модифицированных нечетких множеств и позволяющая представить оценки в виде нечетких множеств, характеризующих трудность выполняемого процесса и связи между агентами.

Практическая значимость работы. Созданы инструменты, позволяющие разрабатывать и обосновывать процедуры обеспечения заданного уровня качества многоуровневой системы в различных контурах управления. Использование разработанных в диссертации моделей и механизмов позволяет многократно применять разработки, тиражировать их и осуществлять их массовое внедрение с существенным сокращением средств, трудозатрат и их продолжительности.

Реализация и внедрение результатов работы. Основные теоретические и практические результаты работы реализованы в виде математического, алгоритмического и программного обеспечения процедур управления качеством применительно к образовательной деятельности Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Сведения о моделях и алгоритмах, разработанных в диссертационной работе, включены в содержание учебных дисциплин «Управление качеством» и «Управление бизнес-процессами» Воронежского государственного архитектурно-строительного университета.

Положения диссертационной работы нашли отражение в проектах, поддержанных грантами РФФИ 07-07-00281 и 08-07-00450.

Апробация работы. Основные результаты докладывались и обсуждались на научной конференции Воронежского государственного архитектурно-строительного университета «Математические проблемы современной теории управления системами и процессами» (Воронеж, 2012).

Публикации. По результатам исследования опубликовано 6 научных работ, в том числе 3 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателем предложены: модель для определения стратегических целей развития многоуровневой системы в области качества; модель системы управления качеством многоуровневой системы; алгоритм выбора оптимальных управленческих решений в многоуровневых системах при различных вариантах расхождений

между реальными протекающими и прогнозируемыми процессами; аналитический метод экспертной оценки важности элементов деятельности агентов многоуровневой системы для успешной реализации процессов.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Она содержит 124 страницы основного текста, 18 рисунков, 22 таблицы и приложения. Список библиографических источников насчитывает 134 наименования.

1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ СИСТЕМ СБОРА ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА ИНФОРМАЦИИ В МНОГОУРОВНЕВЫХ СИСТЕМАХ

1.1 Особенности функционирования многоуровневых систем

Цель функционирования многоуровневой системы (далее МОС) - это совокупное представление о некоторой модели будущего результата, потребность при имеющихся реальных возможностях, оцененных по результатам опыта с заданным уровнем качества.

МОС применяются производственными и сервисными организациями, органами государственного управления и образовательными учреждениями; принципы МОС распространяются на управление территориями и регионами. Несмотря на определенные препятствия, МОС уже получили распространение в России, и в первую очередь — из-за значительных связанных с ними преимуществ для всех заинтересованных сторон. Для организаций, внедряющих МОС, особенно важны возможности МОС по повышению устойчивости и эффективности всей их деятельности.

Вклад МОС в формирование успеха организации определяется тем, что она позволяет систематизировать подходы к предотвращению и решению экологических проблем во всех аспектах бизнеса. В российских условиях сокращение издержек, вызванных нерациональным использованием ресурсов и материалов, потерями и пр., выступает в качестве одного из наиболее значимых преимуществ внедрения МОС.

Не следует отождествлять понятия внедрения МОС и достижения сертификации. Основные преимущества приносит организации реально работающая МОС, для создания которой необходима систематическая деятельность, включающая широкое вовлечение персонала в разработку и функционирование МОС, постановку конкретных и достижимых экологических целей и задач, определение ответственности и выделение ресурсов, разработку, пересмотр и внедрение процедур, решение поставленных задач и достижение целей, наконец, анализ результатов руководством и последовательное повышение резуль-

тативности и эффективности МОС. Сертификация МОС является одним из способов демонстрации внимания организации к вопросам охраны окружающей среды заинтересованным сторонам.

Внедрение МОС повышает инвестиционную привлекательность компаний, позволяет снизить страховые расходы и стоимость кредитов. МОС помогает сократить издержки, повысить качество не только продукции и услуг, но и компании в целом, последовательно уменьшать негативное воздействие продукции на окружающую среду и здоровье человека на протяжении всего ее жизненного цикла, тем самым повышая конкурентные возможности организации. Роль и место МОС в общем контуре управления организацией приведен ниже.

Менеджмент качества

Менеджмент профессионального здоровья н безопасности

менеджмент

Экологический менеджмент

Прои*ь&£'|венвьм менеджмент

Основной принцип, заложенный в многоуровневую систему (МОС) - постоянное последовательное улучшение (рис. 1.1).

При всей гибкости, относительности международных стандартов в области экологического менеджмента они содержат одно абсолютное требование -следование принципу последовательного улучшения. Немедленное декларирование полного соответствия деятельности всем внешним нормам и условиям, максимальная экологическая эффективность производства не являются обязательными требованиями.

Этапы * не прения и фунжцнонировакня системы эк «логического менеджмента

Рисунок 1.1- Этапы внедрения и функционирования МОС для экологических

систем

В большинстве случаев подобные заявления, если они делаются, так и остаются заявлениями; кроме того, ничего идеального в этом мире не бывает. Конечно, необходимо собрать воедино все законодательные и нормативные требования, имеющие отношение к рассматриваемой деятельности, определить потенциальные возможности развития, подобрать и оценить примеры решения тех же проблем коллегами, конкурентами. Стремление соответствовать и поэтапное приближение к этой заветной цели, выбор реальных целей и времени их достижения гораздо более эффективны и результативны, особенно в условиях российских, с жестким и изменяющимся законодательством, нестабильной экономической ситуацией.

Многие могут здесь возразить, что улучшать экологические (и любые другие) показатели эффективности до бесконечности нельзя. По мере приближения к пределу сегодняшних технических и организационных возможностей предпринимаемые усилия будут приносить все меньший результат. Но это от-

носится лишь к ситуации, где прочие условия статичны. В последние годы научно-технический процесс значительно ускорился, быстрая смена информационных технологий обуславливает рост темпов развития и других областей знания. Поэтому в реальном времени достижение очередного результата означает, что нужно двигаться дальше, только оценив, насколько изменились возможности, требования и ресурсы за время прошедшего этапа.

Кстати, в Нидерландах предприятия, достигшие высокого уровня эффективности многоуровневых систем декларируют и демонстрируют не ухудшение ситуации.

Вывод: определение параметров качества управления в многоуровневых системах должно производиться в соответствии с международным стандартом серии ISO 9001:2008, однако в условиях, когда потребителями деятельности выступают одновременно различные по задачам и целям агенты, практически невозможно провести согласование разнотипных критериев эффективности, присущих описанным группам.

Необходимо учесть, что сложная многоуровневая система управления может принимать самые разнообразные формы: локальные, комплексные, сетевые; при этом эффективность таких структур определяется параметрами качества. Однако вопросы определения эталонов деятельности многоуровневой системы, оценки, реальные и прогнозные показатели исследованы недостаточно.

Известной теорией, позволяющей проводить количественную оценку качества для определения параметров качества систем и объектов, является ква-лиметрия. Для оценки параметров качества исследуемого объекта применяется некий эталонный базовый образец. Определение наилучших численных значений свойств и принятие идеального базового образца как эталона качества оказывают наиболь�