автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Модели и механизмы многокритериального стимулирования в управлении строительными проектами

На правах рукописи

САПИКО МИХАИЛ ИГОРЕВИЧ ы(

МОДЕЛИ И МЕХАНИЗМЫ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО СТИМУЛИРОВАНИЯ В УПРАВЛЕНИИ СТРОИТЕЛЬНЫМИ ПРОЕКТАМИ

Специальность 05.13.10 - управление в социальных

и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Воронеж - 2006

Работа выполнена в Воронежском государственном архитектурно-строительном университете

Научный руководитель - доктор технических наук, доцент

Курочка Павел Николаевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Щепкин Александр Васильевич^

кандидат технических наук Смирнов Илья Михайлович

Ведущая организация - Воронежская государственная

лесотехническая академия

Защита диссертации состоится « 1» итоня 2006 г. в 12°° 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 « 28 » апреля 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Чертов В.А.

доо€А -{0072_

Общая характеристика работы Актуальность темы. Традиционно стимулирование понимается как воздействие на интересы и предпочтения управляемых субъектов со стороны управляющих органов, то есть изменение их предпочтений (путем поощрений и/или штрафов) таким образом, чтобы сделать выгодным для агентов выбор действий и достижение результатов, требуемых центру. Другой аспект стимулирования как метода управления заключается в том, чтобы воздействовать на множества допустимых действий и ресурсы агентов.

Управление со стороны центра в общем случае может воздействовать на потребности агента, формирование мотивов (внешняя мотивация), процесс выбора цели и сам выбор, выбор задач и используемых технологий, содержания и форм, методов и средств деятельности. Внешняя среда может оказывать влияние на потребности, процесс формирования мотивов, целей, задач и технологий. Кроме того, воздействие внешней среды может оказаться причиной несовпадения действия агента и результата его деятельности. Результатом деятельности активного элемента может быть удовлетворение потребности (частичное или полное) или ее неудовлетворение. Поэтому стимулирование может быть определено как комплексное целенаправленное внешнее воздействие на компоненты деятельности управляемой системы и процессы их формирования.

Таким образом, центр обладает широким спектром возможностей по управлению активным элементом. Возможность изменения предпочтений агента на множесхве его стратегий (действий) обуславливает ею управляемость центром - используя различные стимулы, центр может побуждать (в определенных пределах) активный элемент выбирать те или иные действия.

И в одноэлементных, и в многоэлементных активных системах задача синтеза оптимальной системы стимулирования фактически сводится либо к анализу множеств реализуемых действий, либо к анализу минимальных затрат на стимулирование В одноэлементной активной системе множеством решений игры (реализуемых действий) является множество действий активного элемента, доставляющих максимум его целевой функции. В многоэлементной активной системе активные элементы вовлечены в игру - выигрыш каждого участника в общем случае зависит как от его собственных действий, так и от действий других активных элементов (в настоящей работе допускается лишь некооперативное взаимодействие участников системы). При этом под результатом действия агента понимается некая скалярная характеристика. Если же расширить это понятие до многокритериальной характеристики действий активного элемента, то трудности анализа такой системы стимулирования возрастут еще больше.

Таким образом, актуальность темы диссертационной работы определяется необходимостью разработки новых подходов к решению многокритериальных задач стимулирования.

Основные исследования, получившие отражение в диссертации, выполнялись по планам научно-исследовательских работ:

- МНТП «Архитектура и строительство» 2001-2002 гг.- №5.15;

РОС. НАЦИОНАЛЬНАЯ БИБЛИОТЕКА С.-Петербург.

ОЭ 200^ акт

- федеральная комплексная программа «Исследование и разработки по приоритетным направлениям науки и техники гражданского назначения»;

- грант РФФИ «Гуманитарные науки» «Разработка оптимизационных моделей управления распределением инвестиций на предприятии по видам деятельности» X? Г00-3.3-306.

Цель и постановка задач исследования. Целью диссертации является разработка, исследование и внедрение эффективных механизмов многокритериального стимулирования.

Достижение цели работы потребовало решения следующих основных задач:

1. Проанализировать существующие механизмы стимулирования.

2. Произвести привязку к прикладному объекту, предприятиям строительной отрасли.

3. Выполнить обоснование необходимости и целесообразности внедрения на предприятиях строительной отрасли эффективных механизмов многокритериального стимулирования.

4. Разработать систему классификации механизмов многокритериального стимулирования.

5. Сформулировать общую постановку задачи синтеза оптимального механизма многокритериального стимулирования.

6. Сформулировать и решить задачи синтеза оптимальных механизмов многокритериального стимулирования для одноэлементных и многоэлементных организационных систем, в том числе - в условиях агрегирования информации о результатах деятельности агентов.

7. Разработать теоретико-игровые модели многокритериального стимулирования, в рамках которых найти оптимальные значения параметров, применяемых в строительстве компенсаторных линейных, бригадных и ранговых систем стимулирования.

8. Построить модель выбора оптимальной многокритериальной системы оценки результатов деятельности агентов.

Методы исследования. В работы использованы методы моделирования организационных систем управления, теории активных систем, системного анализа, математического программирования, теории игр.

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

1. Привязка к прикладному объекту, обоснование необходимости и целесообразности и внедрения в нем эффективных механизмов многокритериального стимулирования.

2. Система классификаций механизмов многокритериального стимулирования.

3. Общая постановка задачи синтеза оптимального механизма многокритериального стимулирования.

4. Модель синтеза оптимальных механизмов многокритериального стимулирования для одноэлементных и многоэлементных организационных

систем, в том числе - в условиях агрегирования информации о результатах деятельности агентов.

5 Теоретико-игровые модели многокритериального стимулирования, в рамках которых найдены оптимальные значения параметров компенсаторных линейных, бригадных и ранговых систем стимулирования.

6. Модель стимулирования для случая аддитивной функции дохода центра и квадратичных функций затрат агентов.

7. Модель выбора оптимальной многокритериальной системы оценки результатов деятельности агентов.

Достоверность научных результатов. Научные положения, теоретические выводы и практические рекомендации, включенные в диссертацию, обоснованы математическими доказательствами Они подтверждены расчетами на примерах, производственными экспериментами и многократной проверкой при внедрении в практику управления.

Практическая значимость и результаты внедрения На основании выполненных автором исследований разработаны модели и механизмы, которые могут стать основой для разработки систем стимулирования в корпоративных структурах.

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

Разработанные модели используются в практике разработки систем материального стимулирования в ЗАО «Воронеж-дом» и ОАО «Воронежагро-промсторйобъединение».

Модели, методы, алгоритмы и механизмы включены в состав учебного курса: «Управление проектами», читаемого в Воронежском государственном архитектурно - строительном университете.

На защиту выносятся:

1 Модель синтеза оптимальных механизмов многокритериального стимулирования для одноэлементных организационных систем, в том числе -в условиях агрегирования информации о результатах деятельности агентов.

2 Модель синтеза оптимальных механизмов многокритериального стимулирования для многоэлементных организационных систем, в том числе - в условиях агрегирования информации о результатах деятельности агентов

3. Теоретико-игровые модели многокритериального стимулирования,

4. Оптимальные значения параметров, применяемых в строительстве компенсаторных линейных, бригадных и ранговых систем стимулирования

5. Модель выбора оптимальной многокритериальной системы оценки результатов деятельности агентов.

Апробация работы.

Основные результаты исследований и научных разработок докладывались и обсуждались на следующих конференциях, симпозиумах, совещаниях и научных сессиях: международная конференция «Современные сложные системы управления» (Воронеж, 2005 г.), международная школа-семинар

«Современные проблемы механики и прикладной математики» (Воронеж, 2004 г), международная научно-практическая конференция (Воронежская государственная лесотехническая академия, 2004 г.), 59-61 научно-технические конференции по проблемам архитектуры и строительных наук (Воронежский государственный архитектурно-строительный университет 2003-2005 гг.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ Личный вклад автора в работах, опубликованных в соавторстве, состоит в следующем:

В работах [1], [2], [5] автору принадлежат модель синтеза оптимальных механизмов многокритериального стимулирования для одноэлементных и многоэлементных организационных систем, с агрегированием информации о результатах деятельности агентов; в работах [3], [4] модели многокритериального стимулирования, в рамках которых найдены оптимальные значения параметров компенсаторных линейных, бригадных и ранговых систем стимулирования. В работах [6], [7] модель стимулирования для случая аддитивной функции дохода центра и квадратичных функций затрат агентов.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Она содержит страниц основного текста, рисунка, таблиц и приложения. Библиография включает наименований.

Во введении обосновывается актуальность, описывается цели и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость.

В первой главе рассматривая деятельность предприятия как последовательность реализуемых проектов. Это приходим к понятию ироектно-ориентированного управления, то есть управленческого подхода, при котором многие заказы и задачи производственной деятельности организации, рассматриваются как отдельные проекты, к которым применяются принципы и методы управления проектами.

Управление проектом - это искусство руководства и координации людских и материальных ресурсов на протяжении жизненного цикла проекта путем применения современных методов и техники управления для достижения определенных в проекте результатов по составу и объему работ, стоимости, времени, качеству и удовлетворению участников проекта.

Успешное завершение проекта определяется как достижение целей проекта при соблюдении установленных ограничений на- продолжительность и сроки завершения проекта; стоимость и бюджет проекта; качество выполненных работ и спецификации требований к результатам. При этом конечные результаты должны быть одобрены и приняты заказчиком. Таким образом, ключевыми параметрами, влияющими на результаты проекта, являются продолжительность, стоимость и качество выполняемых работ. По крайней мере, два из них: продолжительность и стоимость, очень тесно зависят от количества используемых ресурсов при выполнении проекта: используя большее количество ресурсов можно сократить продолжительность, но увеличить стоимость проекта и наоборот. Следовательно, одной из основных задач

управления проектами является задача составления расписания работ с тесной увязкой необходимых для их выполнения ресурсов.

Но следует отметить, что основной особенностью организационных систем является способность составляющих их элементов к целенаправленному, активному поведению. Активность поведения людей и коллективов означает, что выбираемые и принимаемые действия и решения определяются интересами участников. Соответственно, задача управления проектами может рассматриваться как задача взаимного влияния и согласования интересов управляющего проектом (в общем случае некой центральной структуры, носящей условное название центра) и исполнителей. Процесс управления проектом предполагает влияние со стороны центра на исполнителя с целью побуждения его к выполнению действий, выгодных для центра.

Но в современных условиях, когда административный ресурс практически себя исчерпал: большинство структурных подразделения корпоративных структур являются юридически самостоятельными предприятиями, центр должен использовать только экономические механизмы к которым и относятся механизмы стимулирования. Стимулирование, в общем случае, может рассматриваться как воздействие центра (за счет выбора управляющих воздействий - стимулирования, штрафов и т.д.) на интересы исполнителей, выраженные их целевыми функциями. Различают моральное, материальное и другие виды стимулирования, штрафы, премии и т.д. Понятно, что рассмотрение морального стимулирования и создание соответствующих формальных моделей, является достаточно сложной и практически нерешенной, к сожалению, на сегодняшний день задачей. Поэтому мы ограничимся рассмотрением материального стимулирования.

Рассмотрим систему (проект), состоящую из одного центра и одного исполнителя. Исполнитель выбирает действие у > 0. Действием может быть объем выпускаемой продукции, количество отработанных часов и т.д. Для того, чтобы произвести действие у, необходимы затраты С(у), которые могут включать стоимость сырйя, амортизацию оборудования, затраты усилий (труд) самого исполнителя и т.д. Относительно функции затрат С(у), как правило, делаются следующие предположения: С(0) = 0, то есть затраты при нулевом действии равны нулю, С(у) является возрастающей функцией (действительно, чем больше, например, объем выпуска, тем больше затраты).

В зависимости от результатов деятельности исполнителя, центр получает доход Н(у), где Н(0) = 0 и Н(у) является возрастающей функцией. Так как исполнитель участвует в проекте, то есть работает на благо центра, то центр выплачивает исполнителю вознаграждение ст(у), зависящее от результатов его деятельности. Зависимость о( ) называется функцией стимулирования.

Перейдем теперь к описанию целевых функций. Целевая функция центра:

Ф(у) = Н(у)-а(у) (1)

является разностью дохода центра и выплат исполнителю.

Целевая функция исполнителя:

%) = о(у)-С(у) (2)

представляет собой разность его доходов (зарплаты) и затрат.

На функцию стимулирования наложим следующие ограничения: во-первых, она должна быть неотрицательной (отрицательное стимулирование может интерпретироваться как штрафы) и, во-вторых, она должна быть ограничена сверху, так как фонд стимулирования С (фонд заработной платы) ограничен То есть, допустимыми являются функции стимулирования, удовлетворяющие условию 0 1 а(у) < С.

При этом основная цель центра заключается в максимизации своей целевой функции (1), цель исполнителя - в максимизации целевой функции (2). Как правило, центр должен обеспечить исполнителю значение его целевой функции, не меньшее, чем II >0. Величина и может интерпретироваться как доход, который исполнитель может получить, не участвуя в данном проекте.

Например, и - доход от участия в другом проекте или ставка банковского депозита.

Таким образом, центр будет стремиться выбрать управляющее воздействие - функцию стимулирования таким образом, чтобы обеспечить максимум (1). Но целевая функция центра зависит, помимо ст(-), от действия, выбираемого исполнителем Исполнитель, в свою очередь, будет выбирать действие, максимизирующее (2) при заданной системе стимулирования.

Порядок функционирования системы следующий:

- центр сообщает исполнителю зависимость ст(-);

- исполнитель, зная функцию стимулирования, выбирает действие, максимизирующее (2);

- определяются значения целевых функций участников, производятся выплаты и т.д

Центр на момент принятия решения о выборе управления имеет информацию о целевых функциях (1) и (2) и ограничениях С и и Исполнитель на момент выбора действия имеет информацию о целевых функциях (1) и (2), ограничениях С и и и выбранном ПМ управлении ст(у)

Задача заключается в том, чтобы выбрать систему стимулирования, приносящую максимальный доход центру, и в тоже время, обеспечивающей принятие исполнителем действий, запланированных центром.

В работах В Н Буркова и Д.А. Новикова было доказано, что оптимальной в этом смысле системой стимулирования будет являться класс компенсаторных систем стимулирования, согласно которым для решения поставленной задачи необходимо компенсировать исполнителю все его затраты

Результат деятельности исполнителя, как правило, характеризуется скалярным выражением, но деятельность исполнителя достаточно сложна и многообразна. Очень часто возникает необходимость оценить деятельность агента совокупностью параметров, причем центр может наблюдать только интегральный эффект, характеризующий деятельность данного исполнителя, не зная какие конкретные значения принимают параметры, характеризующие

деятельности агента. Такая неопределенность для центра зачастую связана с иерархическими уровнями управления, когда информация, переходя от уровня к уровню группируется, и доходит до центра уже в неком агрегированном виде. Таким образом, возникает необходимость рассмотреть модели многокритериального стимулирования

С целью описания возможных способов получения интегральной оценки (агрегирования информации о результатах деятельности агента) отмечена возможность использования аддитивных моделей, мультпликатив-ных моделей и моделей на основе теории нечетких множеств.

Во второй главе рассматривается задача стимулирования в произвольной организационной системе (ОС).

В общем виде задача стимулирования формулируется следующим образом - найти допустимую систему стимулирования, обладающую максимальной эффективностью:

К(а) -> max . (3)

Введем систему классификаций задач стимулирования, в которой основаниями классификации являются размерности соответствующих множеств.

1. Первым основанием системы классификаций является число агентов п. Возможные значения признаков классификации: п = 1 (одноэлементная ОС) Yin >2 (многоэлементная ОС).

2. Вторым основанием является размерность к множества допустимых действий агентов (здесь и всюду ниже будем считать, что для всех агентов множества допустимых действий являются подмножествами 9!к). Возможные значения признаков классификации: к = 1 (скалярная система стимулирования) и к >2 {многокритериальная система стимулирования).

3. Третьим основанием является размерность т множества допустимых результатов деятельности агентов (здесь и всюду ниже будем считать, что для всех агентов множества допустимых резулыатв деятельности являются подмножествами УГ). Возможные значения признаков классификации: т ! и т >2. Частным случаем (отсутствие агрегирования) является тождественный оператор агрегирования, тогда т = к и В - А.

4. Четвертым основанием является размерность предпочтений агентов и системы стимулирования. В настоящей работе предполагается, что областью значений функции стимулирования является множество неотрицательных действительных чисел, а предпочтения агентов скалярны (область значений целевой функции любого агента - множество действительных чисел). Содержательно, целевая функция агента при этом отражает его «экономические» интересы, а аддитивно входящее в целевую функцию стимулирование может интерпретироваться как материальное стимулирование. Возможно использование векторных предпочтений агентов и так называемых векторных систем стимулирования, в которых одна из компонент соответствует материальному стимулированию, а другая компонента (или другие компоненты) -

различным аспектам морального стимулирования. Исследование векторных систем стимулирования выходит за рамки настоящей работы и представляется перспективным направлением будущих исследований.

5. Пятым основанием системы классификаций задач стимулирования являются те априорные требования, которые накладываются на класс допустимых систем стимулирования - различают системы стимулирования различных типов: компенсаторные (которые в большинстве случаев оптимальны), скачкообразные (аккордные), линейные (пропорциональные, сдельные), «бригадные», ранговые и др.

6. Шестым основанием системы классификаций является наличие или отсутствие единообразное™ определения размера вознаграждения агента в зависимости от результатов его деятельности. Системы стимулирования, в которых вознаграждение зависит от характеристик конкретного агента, называются персонифицированными В отличие от персонифицированных, в унифицированных системах стимулирования зависимость размера вознаграждения от результатов деятельности одинакова для всех агентов. Унифицированные системы стимулирования являются более «демократичными» («справедливыми») и требуют от центра обладания меньшей информацией об агентах. С другой стороны, являясь частным случаем персонифицированных, они обладают не большей эффективностью.

Перейдем к решению задачи стимулирования. Предположим, что использовалась система стимулирования Ы ), при которой агент выбирал действие х е Р(сг()). В работах В.Н. Буркова и Д А Новикова утверждается, что в условиях отсутствия агрегирования параметрическим решением задачи стимулирования является следующая система стимулирования

<Гк{х,у) = \ , (4

[0, у Ф х

которая называется компенсаторной (K-типа).

Величина 8, фигурирующая в оптимальной системе стимулирования, получила название мотивационной надбавки, так как именно ее величина определяет значение целевой функции агента. Размер мотивационной надбавки может выбираться исходя из различных соображений.

Оптимальное реализуемое действие может быть найдено из решения следующей стандартной оптимизационной задачи

.v* - arg шах [#(*) - с(*)]. (4)

Утверждение 1 При п = 1, к >2 и отсутствии агрегирования, система стимулирования (4), (5) 5-оптимапьна.

Отметим, что компенсаторная система стимулирования (4) не является единственной оптимальной системой стимулирования - легко показать, что в рамках гипотезы благожелательности решением исходной задачи стимулирования является любая система стимулирования <?(•), удовлетворяющая следующему условию: ö(у ) = с(у ), Vy*y ä(y)<c(y).

Теперь предположим, что агрегирование информации имеет место, то есть доход центра h(z) зависит от наблюдаемого им результата деятельности

агента z = Q(y) e В a 9fm, причем m <k, где Q( ) А —> В - однозначное непрерывное отображение, такое, что (JQ(y) - В. Отметим, что при этом ПреД-

уеЛ

полагается, что оператор агрегирования и функция затрат агента центру известны, а действия не наблюдаются.

Фиксируем произвольный результат деятельности агента z е В и вычислим, во-первых, множество его действий, приводящих к данному результату:

Y(z) = {yeA\Q(y)=z}, ' (6)

и, во-вторых, минимальные затраты агента по достижению данного результата:

C(z) = min с(у). (7)

f€l (Z)

Рассмотрим систему стимулирования

o¿x,¿)'\Cñ{x)'z*X,x,zeB. (8)

[О, z ф х

Видно, что система стимулирования (8) в рамках гипотезы благожелательности (при прочих равных агент выберет действия, наиболее благоприятные с точки зрения центра) побуждает агента выбрать действия, приводящие к «плановому результату» х е В, причем затраты центра на стимулирование при этом минимальны.

Оптимальный реализуемый результат деятельности может быть найден из решения следующей стандартной оптимизационной задачи

z = arg max [h{х) - С(х)]. (9)

хей

Утверждение 2. При п = ], к >2 и наличии агрегирования в рамках гипотезы благожелательности система стимулирования (8), (9) оптимальна.

Таким образом, получено решение задачи синтеза оптимальной многокритериальной системы стимулирования в одноэлементной ОС для случая агрегирования информации (утверждение 2).

Простейшим обобщением базовой одноэлементной модели является многоэлементная ОС с независимыми (невзаимодействующими) агентами. В этом случае задача стимулирования распадается на набор одноэлементных задач Если ввести общие для всех или ряда агентов ограничения на механизм стимулирования, то получается задача стимулирования в ОС со слабо связанными агентами, представляющая собой набор параметрических одноэлементных задач, для которого проблема поиска оптимальных значений параметров решается стандартными методами условной оптимизации.

Если агенты взаимосвязаны (в настоящей работе не рассматривается ситуация, когда существуют общие ограничения на множества допустимых состояний, планов, действий и т д. агентов), то есть затраты и стимулирование агента зависят, помимо его собственных действий, от действий других агентов, то получается «полноценная» многоэлементная модель стимулирования, описываемая в настоящем подразделе. Предположим пока, что arpe-

гирование информации отсутствует (ситуация, когда агрегирование имеет место, рассматривается в следующем подразделе).

Пусть N={12, , и} - множество агентов, у, е А, - действие /-го агента с,(у) - скалярные затраты /-го агента, а,(у) - скалярное стимулирование этого агента со стороны центра, / е N, у = (у и Уг, , у„) - вектор действий агентов, у е А = ]~[ Д. Предположим, что центр получает доход И(у) от дея-

гельности агентов.

Обозначим у= (yi у2, , у,./, у,,,, , у„) е А., = ]~] А} - обстановка иг-

i*i

ры для /-го агента. Интересы и предпочтения участников ОС - центра и агентов - выражены их целевыми функциями. Целевая функция центра Ф(а, у) представляет собой разность между его доходом !1{у) и суммарным вознаграждением и(у), выплачиваемым агентам: tXy) = ^<т,(у), где а,(у) - стиму-

i=i

лирование /-го агента, о(у) = (<Ji(y), ст2(у), , сг„(у)). Целевая функция /'-го агента f,(a„ у) - разность между стимулированием, получаемым от центра, и затратами с,(у), то есть:

<Цо,у)=Н(у)-±а,(у). (10)

/,(а„ у) сг,(у) ф\ , е N. (11)

Отметим, что и индивидуальное вознаграждение, и индивидуальные затраты i-го агента по выбору действия^, в общем случае зависят от действий всех агентов (случай сильно связанных агентов с несепарабельными затратами).

Примем следующий порядок функционирования ОС. Центру и агентам на момент принятия решения о выбираемых стратегиях (соответственно -функциях стимулирования и действиях) известны целевые функции и допустимые множества всех участников ОС. Центр, обладая правом первого хода, выбирает функции стимулирования и сообщает их агентам, после чего агенты при известных функциях стимулирования одновременно и независимо выбирают действия, максимизирующие их целевые функции.

Обобщая предложенную в модель, относительно параметров ОС введем следующие предположения:

- множество А, допустимых действий i-го агента является компактом в

-функции затрат агентов непрерывны, неотрицательны и 3yLCA, с А„ такое,что Vy.,eA, arg mm с,(у„ у,) = уИА „ причем Vy,eA, c,(yLLA„ у,) = 0;

У,ei

- функция дохода центра непрерывна по всем переменным и достигает максимума при векторе действий агентов, отличном от

У/CA ~ (yLCA I, У ITA 2, . У 1С А »)•

Так как и затраты, и стимулирование каждого агента в рассматриваемой модели зависят в общем случае от действий всех агентов, то последние оказываются вовлеченными в игру, в которой выигрыш каждого зависит от

действий всех Обозначим Р{а) множество равновесных при системе стимулирования а стратегий агентов - множество решений игры (тип равновесия пока не оговаривается, единственно предположим, что агенты выбирают свои стратегии однократно, одновременно и независимо друг от друга, не имея возможности обмениваться дополнительной информацией и полезностью)

Если стимулирование каждого агента зависит от действий всех агентов (рассматриваемый в настоящем подразделе случай коллективного стимулирования) и затраты не сепарабельны (то есть затраты каждого агента зависят в общем случае от действий всех агентов, что отражает взаимосвязь и взаимозависимость агентов), то множества равновесий Нэша £л{<т) с А и РДС yd е А имеют вид:

ад = {/ «г А I Vt е N Vy, е А, o,(yN) -с{у") 2 ф„ у'-) - С,{у„ у»,)}, у, е А,- доминантная стратегия г-го агента, тогда и только тогда, когда Vy, е А„ Vy_, е А., <г,( y,d, у.,) - c,(y,d, у.,) > <т,(у„ у.,) - с,(у„

Если при заданной системе стимулирования у всех агентов имеется доминантная стратегия, то говорят, что данная система стимулирования реализует соответствующий вектор действий как РДС.

Фиксируем произвольный вектор действий агентов у е А и рассмотрим следующую систему стимулирования:

+ (11)

[ 0, у* у,

При использовании центром системы стимулирования (11) у - РДС. Более того, если 8,> 0, i е N, то у - единственное РДС.

Вектор оптимальных реализуемых действий агентов у", фигурирующий в качестве параметра в выражении (11), определяется в результате решения следующей задачи оптимального согласованного планирования:

= arg шах {Н(у) - (>>)}, (12)

а эффективность системы стимулирования (11), (12) равна следующей величине: К* = Н(у') - £с,(/) - S.

/р \

Утверждение 3 При п >2, к >2 и отсутствии агрегирования, система сгимулирования (11), (12) 5-оптимальна.

Содержательно, при использовании системы стимулирования (И) центр использует следующий принцип декомпозиции: он предлагает г-му агенту - «выбирай действие, совпадающее с планом, а я компенсирую тебе затраты, независимо от того какие действия выбрали остальные агенты, если же ты выберешь любое другое действие, то вознаграждение будет равно нулю» Используя такую стратегию, центр декомпозирует игру агентов.

Таким образом, получено решение задачи синтеза оптимальной многокритериальной системы стимулирования в многоэлементных ОС без агреги-

рования информации (утверждение 3). Перейдем к описанию случая агрегирования информации.

Пусть в рамках рассмотренной модели, имеет место агрегирование информации, то есть результат деятельности z е В ОС, состоящей из п агентов, является функцией их действий: z, Q,(y), i е N. Интересы и предпочтения участников ОС - центра и агентов - выражены их целевыми функциями. Целевая функция центра представляет собой разность между его доходом h(z) и суммарным вознаграждением, выплачиваемым агентам, то есть

<P(o(-),z)--fc(z)~2>,(z,), (13)

где <y,(z,) - стимулирование i-го агента, a(z) - (cr/(z/), <j2(z2), .., <J„(z„)).

Целевая функция г-го агента представляет собой разность между стимулированием, получаемым им от центра, и затратами с,(у), то есть:

Д<т,(),у) = ф,)-с,(у), ieN. (14)

Определим множество векторов действий агентов, приводящих к заданному вектору результатов деятельности z е В:

V(z) = {yeA | Q,(y) - z„ i е N} СА. (15)

Вычислим минимальные суммарные затраты агентов по достижению результата деятельности z е В:

C(z) = mm £с,00, (16)

а также множество действий Y (z) Arg mm^ ^cjy), на котором этот минимум достигается.

Фиксируем произвольный результат деятельности х е В и произвольный вектор у'(х) е Y (х) с Y(x).

Пусть выполнено одно из следующих предположений: А.1. Vx е В множество У"(х) состоит из одной точки. А.2. Затраты агентов сепарабельны, то есть с, - с,(у,), i е N А.З. Vi eN Vx е В Vy*(x) е У'(х) V £ е А„ такого, что Q(ß,, >',«) х> выполнено c,(ß, у ,(х))> с,(у\х)) Доказано, что:

1) при использовании центром системы стимулирования

а:(г) = |С'(/<х)) + 5"г = Х,«сМ (15)

[О, z * х

вектор действий агентов у'(х) реализуется как единственное равновесие Нэша игры агентов с минимальными затратами центра на стимулирование равными С(х) + Д где <5 ;

>е\

2) система стимулирования (15) является «^-оптимальной.

На втором шаге решения задачи стимулирования найдем наиболее выгодный для центра результат деятельности ОС х е В как решение задачи оптимального согласованного планирования:

х arg max [h(x) -C(x)]. (16)

Утверждение 4. Если при п >2, к >2 и наличии агрегирования выполнено одно из предположений А 1 или А.2, или А 3, то система стимулирования (15), (16) ¡^-оптимальна.

Таким образом, выражения (15)-(16) дают решение задачи синтеза оптимальной многокритериальной системы стимулирования за агрегированные результаты совместной деятельности.

Рассматривались постановки задач стимулирования, в которых возна-1 граждение, выплачиваемое агентам, вычиталось из дохода центра. Более про-

стым случаем является наличие фиксированного фонда заработной платы (ФЗП), который необходимо распределить таким образом, чтобы выбираемые (в рамках назначенной центром системы стимулирования) агентами действия максимизировали доход центра. Первый этап решения задачи стимулирования при этом останется без изменений, то есть, центру следует по-прежнему использовать соответствующие компенсаторные системы стимулирования. Отличие будет заключаться в том, что задача согласованного планирования сведется к максимизации функции дохода центра на множестве таких действий (или результатов деятельности) агентов, что их суммарные затраты (компенсируемые центром) не превосходят имеющегося ФЗП.

На практике широко распространены системы оплаты труда, основанные на использовании постоянных ставок оплаты, повременная оплата подразумевает существование ставки оплаты единицы рабочего времени (как правило, часа или дня), сдельная оплата - существование ставки оплаты за единицу продукции и т.д Объединяет эти системы оплаты то, что вознаграждение агента прямо пропорционально его действию (количеству отработанных часов, объему выпущенной продукции и т.д.), а ставка оплаты а > 0 является коэффициентом пропорциональности:

aL{y) = ay. (17)

В более общем случае возможно, что часть вознаграждения агента выплачивается ему независимо от его действий, то есть пропорциональная система стимулирования в более общем случае может иметь вид

ё,(У) = °о + аУ О8)

Известно, что эффективность пропорциональных систем стимулирования (17) не выше, чем компенсаторных (см. выражение (4)). Невысокая эффективность пропорциональных систем стимулирования вида (17) обусловлена требованием неотрицательности вознаграждений. ' Оптимальное значение а ставки оплаты при этом выбирается из усло-

вия максимума целевой функции центра, ч а arg max [Н{у\а))~ <т,(у'(а))].

Перейдем теперь к случаю, когда деятельность одного агента (п - /) описывается несколькими параметрами (к > 2), то есть имеет место агрегирование информации Тогда

a,{z) = az (19)

и целевая функция агента имеет вид:

Аа,у)- aQ{y)~c(y). (20)

Обозначим:

z'(a) = arg m^ [az -C(z)]. (21)

Оптимальное с точки зрения центра значение ставки оплаты определяется как

а - arg max [h(z'(a)) - az'(a)] (22)

Утверждение 5. При п = /, к >2 т = / и наличии агрегирования, система стимулирования (22) оптимальна в классе линейных систем стимулирования (19).

Многокритериальная линейная система стимулирования вида (18) строится аналогично тому, как это делалось выше в одноэлементных системах.

Перейдем теперь к постановке и решению задачи синтеза оптимальной линейной многокритериальной системы стимулирования в многоэлементной ОС. Если имеются несколько агентов, то для использования единой ставки оплаты необходимо, чтобы их результаты деятельности z, е В„ i е N, «измерялись» одинаково, то есть должно существовать множество В0, такое, что: В, = Во, I eN.

Пусть центр установил ставку оплаты а >0, то есть предложил агентам систему стимулирования:

aL,(z,)=az„ i eN. (23)

Данная система стимулирования является унифицированной, так как ставка оплаты а одинакова для всех агентов. Однако, агенты могут быть различными, поэтому проанализируем, какие действия они будут выбирать при данной системе стимулирования. Целевая функция /-го агента имеет вид:

f,(y) = « Q,<y) - Ф), I е N. (24)

Обозначим Р(а) - множество равновесий Нэша игры агентов. Тогда задача синтеза оптимальной линейной системы стимулирования сводится к выбору оптимальной ставки оплаты:

о - arg max mm \h(Q,(y), , Q„(y)) - а ХйО')]. (25)

ie \

Исследуем задачу (25) с целью получения аналитических решений для ряда практически важных частных случаев.

Обозначим К,-- {1,2, , к,} - множество показателей деятельности г-го агента (множество компонент вектора его действий). Введем следующие предположения.

А.4. Функции затрат агентов аддитивны и сепарабельны:

Ф.) - Ц(У„)' «Г,О, ' eN (26)

А.5. Результат деятельности /'-го агента аддитивно зависит только от его собственных действий'

= ХАЛ - ' 6 N- (27)

Для того чтобы найти «равновесие Нэша» игры агентов, решим следующую задачу

а (>,)=»,

В итоге получаем:

z (в г Y

У„ к) =--г ,jeK„,eN. (29)

1'

При этом минимальные затраты /-го агента на достижение результата деятельности г, > 0 равны

С,(0= /(у,Ь,1 I еЫ, (30)

где

т 1

Ь,

(i/c

,ie=N. (31)

Затем находим для г-го агента результат деятельности z'(a), доставляющий максимум его целевой функции az,- C,(z,):

z'(a) = (а 6, Jv-i, i е N. (32)

В результате задача (3 9) превращается в стандартную оптимизационную задачу:

а = arg шах [h(z (а)) - а ]. (33)

Утверждение 6 Если выполнены предположения А 4 и А 5, то зависимость действий, выбираемых агентами, от ставки оплаты описывается выражением (29), а оптимальной является ставка оплаты (33).

Рассмотрим систему стимулирования характеризующую «бригадные» формы оплаты труда, в рамках которых вознаграждение агента - члена «бригады» (команды, группы, коллектива, организации и т.п ) - определяется коэффициентом его трудового вклада (КТВ) и зависит от его действия в сравнении с действиями других а!ентов (в частном случае - при фиксированном премиальном фонде, в общем случае - когда премиальный фонд определяется агрегированным результатом деятельности всей бригады в целом).

Решение задачи стимулирования в этом случае определяется следующими утверждениями-

Утверждение 7 Если выполнены предположения А 4, А 5 и y - 2, i е N, то эффективность К3 многокритериальной бригадной системы стимулирования

a,(z) - R — ,i е N может быть найдена как решение уравнения

V

I я-1

%(К,)2+КЬ, (К,)2

Утверждение 8. Если выполнены предположения А.4 и А.5, то эффективность К4 ~ многокритериальной бригадной системы стимулирования

a,(z) - R (г',ieN равна. К, = £ r.lsiZj)' ifj

Л6,

В рассмотренных выше моделях стимулирования вознаграждение агентов зависело от абсолютных значений их результатов деятельности. В то же время, на практике достаточно распространены ранговые системы стимулирования (РСС), в которых величина вознаграждения агента определяется либо принадлежностью результата его деятельности некоторому наперед заданному множеству - так называемые нормативные РСС, либо местом, занимаемым агентом в упорядочении результатов деятельности всех агентов -так называемые соревновательные РСС.

Нормативные РСС (НРСС) характеризуются наличием процедур присвоения рангов агентам в зависимости от результатов их деятельности. Для таких систем стимулирования справедливо следующее утверждение.

Утверждение 9. Если агентов можно упорядочить так, что b, <b2 < <b„ и у, >Yi> > у„, и выполнены предположения А.4 и А.5, то.

^унифицированными нормативными многокритериальными ранговыми системами стимулирования реализуемы такие и только такие векторы г результатов деятельности агентов, которые удовлетворяют

z\ <z\ <. <z\ (35)

2) оптимальная УНРСС является прогрессивной;

3) минимальные индивидуальные вознаграждения в многокритериальной УНРСС, реализующей вектор z , удовлетворяют:

q, = CAz\\ ± (C/z])-C/zjt)),i eN\{l}. (36)

Проведенный анализ многокритериальных систем стимулирования свидетельствует, что равновесие игры агентов, деятельность каждого из которых описывается вектором его действий, существенно зависит от оператора агрегирования (например, в рамках предположения А.5 - от тех весов, с которыми складываются компоненты вектора действий при вычислении соответствующего значения агрегированного результата деятельности). Оператор агрегирования является компонентой системы оценки деятельности, которая ставит в соответствие «детальным» действиям агентов менее подробные показатели, характеризующие эффективность деятельности с точки зрения организации.

Поэтому одной из задач управления, которая может и должна решаться совместно с синтезом оптимальных многокритериальных систем стимулирования, является выбор оптимальной системы оценки деятельности. Результа-

ты решения задач управления для различных систем стимулирования можно сформулировать в виде следующих утверждений:

Утверждение 11. Если у, = 2, < е N. функция дохода центра представляет собой взвешенную сумму компонентов векторов действий агентов:

МУ) = X Х^Л/ > где веса ^ " {4/} отражают приоритеты центра и ВЫПОЛЗУ

нены предположения А.4, А 5, то в одноэлементной ОС оптимальная система оценки деятельности должна удовлетворять следующему условию.

Р6 А{

Утверждение 12. Если у, 2, / <? N. функция дохода центра представляет собой взвешенную сумму компонентов векторов действий агентов:

Н(у) = ' гле веса ^ ~ {Д/} отражают приоритеты центра и выпол-

ол' }<С.К

нены предположения А 4, А 5, то в многоэлементной ОС при использовании линейной системы многокритериального стимулирования оптимальная система оценки деятельности должна удовлетворять следующему условию:

А< ^

В третьей главе приводятся данные о себестоимости строительной продукции и определяется аналитическое выражение зависимости себестоимости строительной продукции от объема строительно - монтажных работ, задаваемое выражением вида

с(у) = ^- + 1, (37)

ь

где у - объем строительно - монтажных работ; с(у) - себестоимость строительной продукции При этом учитывалось, что типичная строительная фирма с количеством рабочих примерно равным 200 человек, выполняет ежемесячно объем строительно - монтажных работ на сумму около 1,8 млн. руб.

Процесс реализации в строительном производстве имеет свои особенности, обусловленные длительностью производственного цикла. В этом случае оплата за выполненные объемы работ осуществляется частями в заранее установленные сроки и пропорционален объемам выполненных строительно - монтажных работ за рассматриваемый период согласно смете на строительство В этом случае функция дохода от реализации готовой продукции будет иметь простейший вид линейной функции:

Н(у) = Ху, (38)

Но деятельность бизнес - единицы должна характеризоваться не только валовыми показателями, но также и показателями, характеризующими номенклатуру производственной программы, принятой к выполнению струк-

турным подразделением. То есть деятельность бизнес - единицы характеризуется несколькими показателями, в самом простом случае центр хочет добиться от структурного подразделения выполнения плановых заданий не только по объемам выполнения строительно - монтажных работ, но и того, чтобы эти работы были выполнены на необходимых объектах

Рассмотрен случай, когда деятельность структурного подразделения заключается в выполнении необходимых объемов СМР на двух объектах, значимость выполнения работ на которых для центра одинакова. В этом случае наблюдаемый эффект от деятельности производственного подразделения составит

г = -Pi + У г >

где j,, _у, - объемы работ, выполненные на первом и втором объектах соответственно.

В этом случае суммарные затраты составят, с учетом (37)

ь

На предприятии используется пропорциональная система заработной платы, то есть вознаграждение агента прямо пропорционально его действию (количеству отработанных часов, объему выпущенной продукции и т.д.), а ставка оплаты а > 0 является коэффициентом пропорциональности:

<т,(у) = а у.

Необходимо найти величину а обеспечивающую необходимые для центра действия со стороны структурного подразделения.

Для этого выразим затраты активного элемента через интегральный параметр его деятельности, то есть через z. Для этого необходимо решить следующую задачу

с(УпУг) -* m'J

у,*«

г = У,+Уг

Решение задачи определяется выражением у, = 0,5z для i= 1,2

Действия активного элемента будут определяться его целевой функцией, которая для случая пропорциональной системы стимулирования будет иметь вид

/(a, z)= а z-Cfe),

из которой можно найти действия агента, приводящие к максимизации его дохода Для этого необходимо решить следующее функциональное уравнение:

z"(a) = arg max [az C(z)]. (38)

Оптимальное с точки зрения центра значение ставки оплаты определяется как

а = arg max [ Xz (а) - az (а)]. (40)

а.'II

Действия агента можно найти записав в явном виде целевую функцию агента и найдя экстремум этой функции В этом случае получим выражение

1Ь 1 -,1

Оптимальное значение а находим из выражения (40), подставив выражение для г. Получим

( » Л 0 +

(41)

41

Допустим, что Л = I, то есть оплата за выполненные объемы работ равна объемам выполненных строительно - монтажных работ. Тогда а = 0,057.

Если же предположить, что существует некая приоритетность объектов, задаваемая параметром р, то в этом случае оптимальное значение ставки оплаты определяется из выражения

| р + /?7 | X 1 + р

Если принять, что р = 1,1, то оптимальное значение параметра а будет равно а = 0,059.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Перечислим основные результаты работы:

1. Осуществлена привязка к прикладному объекту, обоснование необходимости и целесообразности и внедрения в нем эффективных механизмов многокритериального стимулирования.

2. Введена система классификаций механизмов многокритериального стимулирования.

3. Выполнена общая постановка задачи синтеза оптимального механизма многокритериального стимулирования.

4. Разработана модель синтеза оптимальных механизмов многокритериального стимулирования для одноэлементных и многоэлементных организационных систем, в том числе - в условиях агрегирования информации о результатах деятельности агентов.

5. Предложены теоретико-игровые модели многокритериального стимулирования, в рамках которых найдены оптимальные значения параметров компенсаторных линейных, бригадных и ранговых систем стимулирования.

6. Построена модель стимулирования для случая аддитивной функции дохода центра и квадратичных функций затрат агентов.

7. Получена модель выбора оптимальной многокритериальной системы оценки результатов деятельности агентов и определены оптимальные параметры системы оценки деятельности для компенсаторной системы многокритериального стимулирования в одноэлементной ОС и линейной системы многокритериального стимулирования в многоэлементной ОС.

Основные результаты диссертационной работы изложены в следующих публикациях:

1. Сапико, М.И. Базовые системы многокритериального стимулирования / А.А Иващенко, Д.А. Новиков, М.И. Сапико // Известия ТулГУ Серия «Строительство, архитектура и реставрация». -Вып. 9 / Тульск. гос ун-т. -Тула, 2005. -С. 144-156. (Лично автором выполнено 6 е.).

2. Сапико, М.И. Механизмы самоокупаемости при управлении строительными проектами / М.И. Сапико // Современные сложные системы управления: Сб. науч. тр. междунар. конф. -Т. 2 / Воронеж, гос. арх.-строит ун-т,-Воронеж, 2005. - С. 116-119.

3. Сапико, M И. Модель программы регионального развития / A.M Ко-тенко, M И. Сапико // Современные сложные системы управления' Сб. науч. тр междунар конф. -Т. 1 / Воронеж, гос. арх.-строит ун-т - Воронеж, 2005. -С. 99-104. (Лично автором выполнено 2 е.).

4. Сапико, М.И Определение согласованного поведения динамической производственной системы / С.А. Баркалов, П.Н. Курочка, М.И. Сапико // Научный вестник ВГАСУ. Серия «Управление строительством» -Вып. 1 / Воронеж, гос. арх.-строит ун-т -Воронеж, 2005. -С. 149-151. (Лично автором выполнена 1 е.).

5. Сапико, М.И. Компенсаторные системы стимулирования / М.И Сапико // Научный вестник ВГАСУ. Серия «Управление строительством» -Вып. 2. -Воронеж, 2006. -С. 189-191. (Лично автором выполнено 3 с )

6 Сапико, M И Метод нечеткого критического пути в управлении проектами / В.Н. Колпачев, А.И. Половинкина, М.И. Сапико // Вестник ВГТУ.-Вып 3 / Воронеж, гос тех. ун-т. -Воронеж, 2003. -С. 27-30. (Лично автором выполнена 1 е.).

7. Сапико, M И Механизм внутреннего кредита с гибкими ставками кредита / В В Олейникова, M И Сапико // Материлы международной научно-практической конференции. Вып. 2 / Воронеж, гос. лесотехн. акад. -Воронеж, 2004. -С. 263-265. (Лично автором выполнена 1 е.).

ПЛД № 37-49 от 3 ноября 1998 г. Л.Р. 020450 от 4 марта 1997 г. Подписано в печать 25.04.2006. Формат 60x84 1/16. Уч. - изд. л 1,0 Уел-печ 1,1л Бумага для множительных аппаратов Тираж 100 экз Заказ № 243.

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

•XOQGfl

и оо?г

j

Введение.

ГЛАВА I. СПЕЦИФИКА СТИМУЛИРОВАНИЯ В ЗАДАЧАХ

УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКТАМИ.

1.1. Основные понятия управления проектами.

1.2. Многоуровневые активные системы.

1.3. Механизмы стимулирования.

1.4. Базовые системы стимулирования.

1.5. Существующие системы стимулирования.

1.6. Эффективность базовых систем стимулирования.

1.7. Построение интегральной оценки характеризующей деятельность активного элемента.

1.8. Выводы и постановка задач исследования.

ГЛАВА II. МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЕ СТИМУЛИРОВАНИЕ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКАМИ.

2.1. Классификация задач стимулирования.

2.2. Базовая модель стимулирования.

2.3. Стимулирование за индивидуальные результаты.

2.4. Стимулирование за коллективные результаты.

2.5. Линейные системы стимулирования.

2.6. Системы «бригадной» оплаты труда.

2.7. Ранговые системы стимулирования.

2.8. Роль системы оценки деятельности.

ГЛАВА III. СИСТЕМА СТИМУЛИРОВАНИЯ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ

СТРОИТЕЛЬНОГО КОМПЛЕКСА.

3.1 Структура затрат предприятия по производству строительных материалов

3.2 Структура затрат предприятия по производству строительных материалов по бизнес — единицам.

3.3 Система стимулирования строительного предприятия.

Актуальность темы. Традиционно стимулирование понимается как воздействие на интересы и предпочтения управляемых субъектов со стороны управляющих органов, то есть изменение их предпочтений (путем поощрений и/или штрафов) таким образом, чтобы сделать выгодным для агентов выбор действий и достижение результатов, требуемых центру. Другой аспект стимулирования как метода управления заключается в том, чтобы воздействовать на множества допустимых действий и ресурсы агентов.

Управление со стороны центра в общем случае может воздействовать на потребности агента, формирование мотивов (внешняя мотивация), процесс выбора цели и сам выбор, выбор зад&ч и используемых технологий: содержания и форм, методов и средств деятельности. Внешняя среда может оказывать влияние на потребности, процесс формирования мотивов, целей, задач и технологий. Кроме того, воздействие внешней среды может оказаться причиной несовпадения действия агента и результата его деятельности. Результатом деятельности активного элемента может быть удовлетворение потребности (частичное или полное) или ее неудовлетворение. Поэтому стимулирование может быть определено как комплексное целенаправленное внешнее воздействие на компоненты деятельности управляемой системы и процессы их формирования. '

Таким образом, центр обладает широким спектром возможностей по управлению активным элементом. Возможность изменения предпочтений агента на множестве его стратегий (действий) обуславливает его управляемость центром - используя различные стимулы, центр может побуждать (в определенных пределах) активный элемент выбирать те или иные действия.

И в одноэлементных, и в многоэлементных активных системах задача синтеза оптимальной системы стимулирования фактически сводится либо к анализу множеств реализуемых действий, либо к анализу минимальных затрат на стимулирование. В одноэлементной активной системе множеством решений игры (реализуемых действий) является множество действий активного элемента, доставляющих максимум его целевой функции. В многоэлементной активной системе активные элементы вовлечены в игру - выигрыш каждого участника в общем случае зависит как от его собственных действий, так и от действий других активных элементов (в настоящей работе допускается лишь некооперативное взаимодействие участников системы). При этом под результатом действия агента понимается некая скалярная характеристика. Если же расширить это понятие до многокритериальной характеристики действий активного элемента, то трудности анализа такой системы стимулирования возрастут еще больше.

Таким образом, актуальность темы диссертационной работы определяется необходимостью разработки новых подходов к решению многокритериальных задач стимулирования.

Основные исследования, получившие отражение в диссертации, выполнялись по планам научно-исследовательских работ:

- МНТП «Архитектура и строительство» 2001 -2002 г.г.- №5.15;

- федеральная комплексная программа «Исследование и разработки по приоритетным направлениям науки и техники гражданского назначения»;

- грант РФФИ «Гуманитарные науки» «Разработка оптимизационных моделей управления распределением инвестиций на предприятии по видам деятельности» № Г00-3.3-306.

Цель и постановка задач исследования. Целью диссертации является разработка, исследование и внедрение эффективных механизмов многокритериального стимулирования.

Достижение цели работы потребовало решения следующих основных задач:

1. Проанализировать существующие механизмы стимулирования.

2. Произвести привязку к прикладному объекту, предприятиям строительной отрасли.

3. Выполнить обоснование необходимости и целесообразности внедрения на предприятиях строительной отрасли эффективных механизмов многокритериального стимулирования.

4. Разработать систему классификации механизмов многокритериального стимулирования. '

5. Сформулировать общую постановку задачи синтеза оптимального механизма многокритериального стимулирования.

6. Сформулировать и решить задачи синтеза оптимальных механизмов многокритериального стимулирования для одноэлементных и многоэлементных организационных систем, в том числе — в условиях агрегирования информации о результатах деятельности агентов.

7. Разработать теоретико-игровые модели многокритериального стимулирования, в рамках которых найти оптимальные значения параметров, применяемых в строительстве компёнсаторных линейных, бригадных и ранговых систем стимулирования.

8. Построить модель выбора оптимальной многокритериальной системы оценки результатов деятельности агентов.

Методы исследования. В работы использованы методы моделирования организационных систем управления, теории активных систем, системного анализа, математического программирования, теории игр.

Научная иовизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

1. Привязка к прикладному ббъекту, обоснование необходимости и целесообразности и внедрения в нем эффективных механизмов многокритериального стимулирования.

2. Система классификаций механизмов многокритериального стимулирования.

3. Общая постановка задачи синтеза оптимального механизма многокритериального стимулирования.

4. Модель синтеза оптимальных механизмов многокритериального стимулирования для одноэлементных и многоэлементных организационных систем, в том числе — в условиях агрегирования информации о результатах деятельности агентов.

5. Теоретико-игровые модели многокритериального стимулирования, в рамках которых найдены оптимальные значения параметров компенсаторных линейных, бригадных и ранговых систем стимулирования.

6. Модель стимулирования для случая аддитивной функции дохода центра и квадратичных функций затрат агентов.

7. Модель выбора оптимальной многокритериальной системы оценки результатов деятельности агентов. 1

Достоверность научных результатов. Научные положения, теоретические выводы и практические рекомендации, включенные в диссертацию, обоснованы математическими доказательствами. Они подтверждены расчетами на примерах, производственными экспериментами и многократной проверкой при внедрении в практику управления.

Практическая значимость и результаты внедрения. На основании выполненных автором исследований разработаны модели и механизмы, которые могут стать основой для разработки систем стимулирования в корпоративных структурах. '

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

Разработанные модели используются в практике разработки систем материального стимулирования в ЗАО «Воронеж-дом» и ОАО «Воронежагро-промсторйобъединение».

Модели, методы, алгоритмы и механизмы включены в состав учебного курса: «Управление проектами», читаемого в Воронежском государственном архитектурно — строительном университете.

На защиту выносятся:

1. Модель синтеза оптимальных механизмов многокритериального стимулирования для одноэлементных организационных систем, в том числе -в условиях агрегирования информации о результатах деятельности агентов.

2. Модель синтеза оптимальных механизмов многокритериального стимулирования для многоэлементных организационных систем, в том числе - в условиях агрегирования информации о результатах деятельности агентов.

3. Теоретико-игровые модели многокритериального стимулирования,

4. Оптимальные значения параметров, применяемых в строительстве компенсаторных линейных, бригадных и ранговых систем стимулирования.

5. Модель выбора оптимальной многокритериальной системы оценки результатов деятельности агентов.

Апробация работы.

Основные результаты исследований и научных разработок докладывались и обсуждались на следующих конференциях, симпозиумах, совещаниях и научных сессиях: международная конференция «Современные сложные системы управления» (Воронеж, 2005 г.), международная школы-семинара «Современные проблемы механики и прикладной математики» (Воронеж, 2004 г.), международная научно-практическая конференция (Воронеж, ВГЛТА, 2004 г.), 59-61 научно-технические конференции по проблемам архитектуры и строительных наук (Воронеж, ВГАСУ, 2003-2005 гг.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ.

Личный вклад автора в работах, опубликованных в соавторстве, состоит в следующем:

В работах [1], [2], [5] автору принадлежат модель синтеза оптимальных механизмов многокритериального стимулирования для одноэлементных и многоэлементных организационных систем, с агрегированием информации о результатах деятельности агентов; в работах [3], [4] модели многокритериального стимулирования, в рамках которых найдены оптимальные значения параметров компенсаторных линейных, бригадных и ранговых систем стимулирования. В работах [7], [8] модель стимулирования для случая аддитивной функции дохода центра и квадратичных функций затрат агентов.

Объем н структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Она содержит 128 страниц основного текста, 25 рисунков, ;13 таблиц и приложения. Библиография включает 167 наименований.

1.8. Выводы и постановка задач исследования

В одноэлементных, и в многоэлементных активных системах задача синтеза оптимальной системы стимулирования фактически сводится либо к анализу множеств реализуемых действий, либо к анализу минимальных заI трат на стимулирование. В одноэлементной активной системе множеством решений игры (реализуемых действий) является множество действий активного элемента, доставляющих максимум его целевой функции. В многоэлементной активной системе активные элементы вовлечены в игру - выигрыш каждого участника в общем случае зависит как от его собственных действий, так и от действий других активных элементов (в настоящей работе допускается лишь некооперативное взаимодействие участников системы). При этом под результатом действия агента понимается некая скалярная характеристика

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе исследовались оптимальные системы многокритериального стимулирования основанные на принципе компенсации затрат — при их использовании агент получает в равновесии компенсацию затрат плюс мотива-ционная надбавка, причем последняя с формальной (математической) точки зрения может быть выбрана сколь угодно малой. Поэтому компенсаторные системы стимулирования отражают такую важную функцию стимулирования как компенсирующую, то есть обеспечивающую агентам минимально необходимый уровень полезности. Но у стимулирования существует и мотиваци-онная функция, которая побуждает агентов не только выполнять плановые задания, но и делает привлекательной работу именно в данной организации, поощряя повышение качества, делая возможным удовлетворение потребностей более высоких уровней. Поэтому зачастую на практике используются неоптимальные (с математической точки зрения) системы стимулирования, в которых агентам в случае выполнения плана выплачивается вознаграждение, превышающее их затраты. Примером могут служить рассматриваемые в раI боте линейные и ранговые системы стимулирования. Возможен и другой вариант - когда в заработной плате агента выделяются две составляющих -«постоянная» (тарифная, зависящая от квалификации, должности и т.д.) и «переменная» (премиальная, зависящая явным образом от конкретных результатов деятельности агента). Примером здесь могут служить также рассматриваемые бригадные и тарифно-премиальные системы стимулирования.

Перечислим основные результаты работы:

1. Осуществлена привязка к прикладному объекту, обоснование необходимости и целесообразности и внедрения в нем эффективных механизмов j многокритериального стимулирования.

2. Введена система классификаций механизмов многокритериального стимулирования.

3. Выполнена общая постановка задачи синтеза оптимального механизма многокритериального стимулирования.

4. Разработана модель синтеза оптимальных механизмов многокритериального стимулирования для одноэлементных и многоэлементных организационных систем, в том числе - в условиях агрегирования информации о результатах деятельности агентов.

5. Предложены теоретико-игровые модели многокритериального стимулирования, в рамках которых найдены оптимальные значения параметров компенсаторных линейных, бригадных и ранговых систем стимулирования.

6. Построена модель стимулирования для случая аддитивной функции дохода центра и квадратичных функций затрат агентов.

7. Получена модель выбора оптимальной многокритериальной системы оценки результатов деятельности агентов и определены оптимальные параметры системы оценки деятельности для компенсаторной системы многокритериального стимулирования в одноэлементной ОС и линейной системы многокритериального стимулирования в многоэлементной ОС.

1. Авдеев Ю.А. Оперативное планирование в целевых программах. Одесса: Маяк, 1990. - 132 с.

2. Адамчук В.В., Кокин Ю.П., Яковлев Р.А. Экономика труда. М.: Финста-тинформ, 1999.-431 с.

3. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998. 1022 с.

4. Александров Н.И., Комков Н.И. Моделирование организации и управления решением научно-технических проблем. М.: Наука, 1988. 216 с.

5. Алтаев В.Я., Бурков В.Н., Тейман А.И. Теория сетевого планирования и управления // Автоматика и Телемеханика. 1966. № 5.

6. Ш 6. Андронникова Н.Г., Баркалов С.А.,'Бурков В.Н., Котенко A.M. Модели и методы оптимизации региональных программ развития. (Препринт) М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2001.

7. Арнольд В.И. О функциях трех переменных. ДАН СССР, 1957, № 2.

8. Ансоф И. Стратегическое управление. М.: Экономика, 1989. 519 с.

9. Ануфриев И.К., Бурков В.Н., Вилкова Н.И., Рапацкая С.Т. Модели и механизмы внутрифирменного управления. М.: ИПУ РАН, 1994. 72 с. Ю.Багриновский К.А. Основы согласования плановых решений. М.: Наука, 1977.-303 с.

10. Баркалов С.А., Бурков В.Н., Гилязов Н.М. Методы агрегирования в управлении проектами. М.: ИПУ РАН, 1999. 55 с.

11. Баркалов С.А., Бурков В.Н., Курочка П.Н. и др. Диагностика, оценка и реструктуризация строительного предприятия. Бизнес-планирование. Воронеж, ВГАСА, 2000. 405 с.

12. Баркалов С.А., Буркова И.В., В.Н. Колпачев, Потапенко A.M. Модели и методы распределения ресурсов в управлении проектами. Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. М.: 2004г. 87 с.

13. Баркалов С.А., Новиков Д.А., Попов С.С. Индивидуальные стратегии пред-Ь ложения труда: теория и практика. М.: ИПУ РАН, 2002. — 109 с.

14. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем. М.: «Финансы и статистика», 2001. - 368 с.

15. Бобрышев Д.Н., Русинов Ф.М. Управление научно-техническими разрар ботками в машиностроении. М.: Машиностроение, 1976. 236 с.

16. Болтянский В.Г. Математические методы оптимального управления. М.: Наука, 1968.-408 с.

17. Бурков В.Н. Распределение ресурсов как задача оптимального быстродействия // Автоматика и Телемеханика. 1966. № 7.

18. Бурков В.Н. Основы математической теории активных систем. М.: Наука. - 1977.-327 с.

19. Бурков В.Н., Буркова И.В. Задачи дихотомической оптимизации. М.: Ра-Р дио и связь.-2003.-156 с.

20. Бурков В.Н., Горгидзе И.А., Ловецкий С.Е. Прикладные задачи теории графов. Тбилиси: Мецниереба, 1974. 234 с.

21. Бурков В.Н., Данев Б., Еналеев А.К. и др. Большие системы: моделирование организационных механизмов. М.: Наука, 1989. 245 с.

22. Бурков В.Н., Еналеев А.К., Новиков Д.А. Механизмы стимулирования в вероятностных моделях социально-экономических систем // Автоматика и Телемеханика. 1993. № 11. С. 3 30.

23. Бурков В.Н., Еналеев А.К., Новиков Д.А. Механизмы функционирования р социально-экономических систем с сообщением информации // Автоматика и

24. Телемеханика. 1996. № 3. С. 3 25.

25. Бурков В.Н., Заложнев А.Ю., Новиков Д.А. Теория графов в управлении организационными системами. М.: СИНТЕГ - 2001. - 265 с.

26. Бурков В.Н., Кондратьев В.В. Механизмы функционирования организационных систем. М.: Наука, 1981. 384 с.

27. Бурков В.Н., Ланда Б.Д., Ловецкий С.Е., Тейман А.И., Чернышев В.Н. Сетевые модели и задачи управления. М.: Советское радио, 1967. — 144 с.

28. Бурков В.Н., Ловецкий С.Е. Методы решения экстремальных задач комби-I наторного типа. — Автоматика и телемеханика, 1968, №11.

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

30. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Теория активных систем: состояние и перспек-t тивы. М.: СИНТЕГ, 1999. 128 с.

31. Бурков В.Н. Новиков Д.А. Как управлять организациями. М.: СИНТЕГ, 2004.

32. Бурков В.Н., Опойцев В.И. Метаигровой подход к управлению иерархическими системами // Автоматика и Телемеханика. 1974. № 1.

33. Вагнер Г. Основы исследования операций. М.: Мир, 1972. Т. 1 3.

34. Васильев Д.К., Заложнев А.Ю., Новиков Д.А., Цветков А.В. Типовые решения в управлении проектами. М.: ИЛУ РАН, 2003. 74 с.

35. Ш 35. Васильев Д.К., Колосова Е.В., Цветков А.В. Процедуры управления проектами // Инвестиционный эксперт. 1998. № 3. С. 9 10.

36. Вихан^кий О.С., Наумов А.И. Менеджмент: человек, стратегия, организация, процесс. М.: Изд-во МГУ, 1996.-416 с.

37. Воронов А.А. Исследование операций и управление. М.: Наука, 1970. -128 с.

38. Воронин А.А., Мишин С.П. Оптимальные иерархические структуры. М.: ИПУ РАН, 2003.-214 с.

39. Воропаев В.И., Любкин С.М., Голенко-Гинзбург Д. Модели принятия ре) шений для обобщенных альтернативных стохастических сетей // Автоматикаи Телемеханика. 1999. № 10. С. 144- 152.

40. Воропаев В.И. Методические указания по декомпозиции объектов строительства на проектно-технологические модули. М.: ВНИИГМ, 1988. 91 с.

41. Воропаев В.И. Управление проектами в России. М.: Алане, 1995.-225с.

42. Галинская Е.В., Иващенко А.А., Новиков Д.А. Модели и механизмы управления развитием персонала. М.: ИПУ РАН, 2005. 68 с.

43. Гермейер Ю.Б. Игры с непротивоположными интересами. М.: Наука, 1976. 327 с.

44. Гилев С.Е., Леонтьев С.В., Новиков Д.А. Распределенные системы принятия решений в управлении региональным развитием. М.: ИПУ РАН, 2002. 54 с. 1

45. Голенко Д.И. Статистические методы сетевого планирования и управления. М.: Наука, 1968. 400 с.

46. Горелик В.А., Кононенко А.Ф. Теоретико-игровые модели принятия решений в эколого-экономических системах. М.: Радио и связь, 1982. -144 с.

47. Гриценко Н.Л., Зеленова А.В., Колосова Е.В., Цветков А.В. От сметы к проекту / Материалы Международного симпозиума по управлению проектами в переходной экономике. Москва, 1999.

48. Губко М.В. Механизмы управления организационными системами с коа-Ш лиционным взаимодействием участникбв. М.: ИПУ РАН, 2003. 118 с.

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

50. Динова Н.И. Бригадные формы оплаты труда / Механизмы управления социально-экономическими системами. М.: ИПУ РАН, 1988. С. 79 82.

51. Зуховицкий С.И., Радчик И.А. Математические методы сетевого планирования. М.: Наука, 1965. 296 с.

52. Егоршин А.П. Управление персоналом. Н. Новгород: НИМБ, 1997. 607 с.

53. Еловиков Е.А. Экономика труда. Часть 2: Оплата труда. Омск: ОмГУ, i 1996.-133 с. 7

54. Иванилов Ю.П., Лотов А.В. Математические модели в экономике. М.: Наука, 1979. 304 с.

55. Интриллигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория. М.: Прогресс, 1975. 606 с.

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

57. Клейнер Г.Б. Производственные функции: теория, методы, применение. М.: Финансы и статистика, 1986. 238 с.

58. Козелецкий Ю. Психологическая теория решений. М.: Прогресс, 1979. -504 с.

59. Коргин Н.А. Механизмы обмена в активных системах. М.: ИПУ РАН, 2003. I 126 с.

60. Кочиева Т.Б., Новиков Д.А. Базовые системы стимулирования. М.: Апостроф, 2000.- 108 с.

61. Кини P.JL, Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981. 560 с.

62. Колмогоров А.Н. О представлении 'непрерывных функций нескольких переменных суперпозициями непрерывных функций меньшего числа переменных. ДАН СССР, 1956, № 2.

63. Комков Н.И., Левин Б.И., Журдан Б.Е. Организация систем планирования и управления прикладными исследованиями и разработками. М.: Наука, 1986. -233 с.

64. Кононенко А.Ф., Халезов А.Д., Чумаков В.В. Принятие решений в условиях неопределенности. М.: ВЦ АН СССР, 1991. 211 с.

65. Куликов Ю.А. Оценка качества решений в управлении строительством. М.: Стройиздат, 1990. 144 с. '

66. Либерзон В.И. Основы управления проектами. М.: Нефтяник, 1997. 150 с.

67. Ли Э.Б., Маркус Л. Основы теории оптимального управления. М.: Наука, | 1972-576 с.

68. Литвак Б.Г. Экспертная информация: методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. 184 с.

69. Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений. М.: Патент, 1996. -271 с.

70. Лотоцкий В.А. Идентификация структур и параметров систем управления //Измерения. Контроль. Автоматизации. 1991. № 3-4. С.30-38.

71. Маленво Э. Лекции по микроэкономическому анализу. М.: Наука, 1985. -392 с.

72. Маркотенко Е.В. Поведение активного элемента в условиях простого конкурсного механизма распределения ресурса / «Управление в социально-экономических системах». Сборник трудов молодых ученых ИГТУ РАН. М.:ft Фонд «Проблемы управления», 2000.

73. Менар К. Экономика организаций. М.: ИНФРА-М, 1996. 160 с.

74. Месарович М., Мако Д., Такахара Й. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973. 344 с.

75. Мескон М., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М.: Дело, 1998. 800 с.

76. Мир управления проектами / Под. ред. X. Решке, и X. Шелле. М.: Алане, 1993.-304 с.ft 77. Моисеев Н.Н. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука, 1974. -526 с.

77. Моррис У. Наука об управлении: Байесовский подход. М.: Мир, 1971.

78. Мулен Э. Кооперативное принятие'решений: аксиомы и модели. М.: Мир, 1991.-464 с.

79. Новиков Д.А., Глотова Н.П. Модели и механизмы управления образовательными сетями и комплексами. М.: ИУО РАО, 2004. 142 с.

80. Новиков Д.А. Институциональное управление организационными системами. М.: ИПУ РАН, 2003. 68 с.ft 82.Новиков Д.А. Механизмы функционирования многоуровневых организационных систем. М.: Фонд «Проблемы управления», 1999. 150 с.

81. Новиков Д.А. Обобщенные решения задач стимулирования в активных системах. М.: ИПУ РАН, 1998. 68 с. 1

82. Новиков Д.А. Стимулирование в организационных системах. М.: Синтег, 2003.-312 с.

83. Новиков Д.А. Стимулирование в социально-экономических системах (базовые математические модели). М.: ИПУ РАН, 1998. 216 с.

84. Новиков Д.А., Петраков С.Н. Курс теории активных систем. М.: Синтег, 1999.-108 с.

85. Новиков Д.А. Сетевые структуры й организационные системы. М.: ИПУ Ш РАН, 2003. 102 с.

86. Новиков Д.А., Смирнов И.М., Шохина Т.Е. Механизмы управления динамическими активными системами. М.: ИПУ РАН, 2002. — 124 с.

87. Новиков Д.А., Суханов A.JI. Модели и механизмы управления научными проектами в ВУЗах. М.: Институт управления образованием РАО, 2005. 80 с.

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

89. Новиков Д.А., Цветков А.В. Механизмы стимулирования в многоэлемент-Ь ных организационных системах! М.: Айостроф, 2000 184 с.

90. Новиков Д.А., Цветков А.В. Механизмы функционирования организационных систем с распределенным контролем. М.: ИПУ РАН, 2001. 118 с.

91. Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Рефлексивные игры. М.: Синтег, 2003. -160 с.

92. Ногин В.Д., Протодьяконов И.О., Евлампиев И.И. Основы теории оптимизации. М.: Высшая школа, 1986. 384 с.

93. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях М.: Наука, 1979.-218 с.

94. Ш 96. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981. 206 с.

95. Оуэн Г. Теория игр. М.: Мир, 1971. 230 с.

96. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. М.: Высшая школа, 1989. 367 с.

97. Петраков С.Н. Механизмы планирования в активных системах: неманипу-лируемость и множества диктаторства. М.: ИПУ РАН, 2001. — 135 с.

98. Петросян Л.А., Зенкевич Н.А., Семина Е.А. Теория игр. М.: Высшая школа, 1998.-304 с.

99. Санталайнен Т. Управление по результатам. М.: Прогресс, 1988.-320с.

100. Старобинский Э.Е. Как управлять персоналом. М.: Бизнес-школа «Интел-синтез», 1998.-368 с.

101. Симионова Н.Е. Управление реформированием строительных организаций. М.: Синтег, 1998. 224 с.

102. Технология и опыт вывода предприятия из критического и банкротного состояния в конкурентоспособное / Под. ред. В.А. Ирикова. Москва, 1996. -232 с.

103. Толковый словарь по управлению проектами / Под ред. В.К. Иванец, А.И. Кочеткова, В.Д. Шапиро, Г.И. Шмаль. М.: ИНСАН, 1992.

104. Толстых А.В., Щепкина М.А. Стимулирование в коллективе по несколь) ким показателям / Труды Международной конференции «Теория активныхсистем 2005». М.: ИПУ РАН, 2005. С.41 - 43.

105. Уздемир А.П. Динамические целочисленные задачи оптимизации в экономике. -М.: Физматлит, 1995.

106. Управление проектами. Зарубежный опыт / Под. ред. В.Д.Шапиро. С.-Пб.: «ДваТрИ», 1993. 443 с.

107. Управление проектами / Общая редакция В.Д. Шапиро. С.-Пб.: «ДваТрИ», 1996.-610 с.

108. Фольмут Х.Й. Инструменты контроллинга. М.: Финансы и статистика, I 1998.-288 с.

109. Форд Л., Фалкерсон Д. Потоки в сетях. М.: Мир, 1966. 276 с.

110. Цветков А.В. Стимулирование в управлении проектами. М.: Апостроф, 2001.-144 с.

111. Цыганов В.В. Адаптивные механизмы в отраслевом управлении М.: Наука, 1991.- 166 с.

112. Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации. М.: Наука, 1984.-336 с.

113. Щепкин А.В. Механизмы внутрифирменного управления. М.: ИПУ РАН, 2001.-80 с.

114. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир, 1975. — I 688 с.

115. Эренберг Р.Дж., Смит Р.С. Современная экономика труда. Теория и государственная политика. М.: Изд-во МГУ, 1996.-800 с.

116. Эткинд Ю.Л. Организация и управление строительством. Свердловск: УГУ, 1991.-312 с.

117. Юдкевич М.М., Подколзина Е.А., Рябинина А.Ю. Основы теории контрактов: модели и задачи. М.: ГУ ВШЭ, 2002. 352 с.

118. Янг С. Системное управление организацией. М.: Советское радио, 1982. -Ь 456 с.

119. Abba W.F. Beyond communicating with earned value: managing integrated cost, schedule and technical performance / PMI Symposium. New Orleans, 1995. P. 2-6. <

120. Arrow K.J. Social choice and individual values. Chicago: Univ. of Chicago, 1951.-204 p.

121. Armstrong M. Reward management. London, 2000. 804 p.

122. Baily M. Wages and employment under uncertain demand // Review of Economic Studies. 1974. Vol. 41. N 125. P. 37 50.

123. Barr Z. Earned value analysis: a case study // PM Network. 1996. N 12. P. 31 -37.

124. Bubshait K.A., Selen W.J. Project characteristics that influence the implementation of Project Management techniques: a survey // International Journal of Project Management. 1992. Vol. 23. N 2. P. 43 47.

125. Burkov V.N. Problems of optimal distribution of resources // Control and Cybernetics. 1972. Vol. 1. N. 1/2.

126. Buttle T. A Hitchhiker's guide to Project Management / PMI Symposium. Chi-» cago, 1997. P. 89-97.

127. Christinsen D.S. A review of cost/schedule control systems criteria literature // International Journal of Project Management. 1994. Vol. 25. N 3. P. 32 39.

128. Connely A. Ad-hoc hierarchies for flat-flexible organizations / PMI Symposium. Pittsburgh, 1992. P. 329 335.

129. Cooper K.G. The rework cycle: benchmarks for the Project manager // International Journal of Project Management. 1993. Vol. 24. N 1. P. 17 22.

130. Cooper K.G. The rework cycle: why projects are mismanaged // PM Network, ft 1993. N2. P. 5-7. ;

131. Dasgupta P., Hammond P., Maskin E. The implementation of social choice rules: some general results on incentive compatibility // Review of Economic Studies. 1979. Vol. 46. № 2. P. 185 216.

132. Devaux S.A. When the DIPP dips // International Journal of Project Management. 1992. Vol. 22. N 3. P. 45. 49.

133. Fieldman R.E. Some thoughts on C/SCSC and current state of Project Management tools // PM Network. 1993. N 10. P. 6 8.

134. Fleming Q.W., Hoppelman J.M. Earned value Project Management. PMI, » 1996.-141 p. ;

135. Gilyutin I. Using Project Management in a nonlinear environment // International Journal of Project Management. 1993. Vol. 24. N 4. P. 20 26.

136. Globerson S. Effective Management of Project process / PMI Symposium. New Orleans, 1995. P. 381 387.

137. Grossman S., Hart O. An analysis of the principal-agent problem // Econometrics 1983. Vol. 51. N 1. P. 7 45.

138. Groves Т., Radner R. The allocation of resources in a team // Journal of Economic Theory. 1972. Vol. 4. N 2. P. 415 441.

139. Hart O.D., Holmstrom B. Theory of contracts I I Advances in economic theory. 5th world congress. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 1987. P. 71 155.

140. Hart O.D. Optimal labor contracts under asymmetric information: an introduc-Ь tion // Review of Economic Studies. 1983. Vol. 50. N 1. P. 3 35.

141. Hatfield M.A. Managing to the corner cube: three-dimensional Management in a three-dimensional world // International Journal of Project Management. 1995. Vol. 26. N 1. P. 13-20.

142. Hurwicz L. On informationally decentralized systems / Decision and organization. Amsterdam: North-Holland Press, 1972. P. 297 336.

143. Hatfield M.A. The case for earned value // PM Network. 1996. N 12. P. 25 -27.

144. Ь 148.Ingram T. Client/Server: Imaging and earned value: a success story / PM Network. 1995. N12. P. 21-25.

145. Mas-Collel A., Whinston M.D., Green J.R. Microeconomic theory. N.Y.: Oxford Univ. Press, 1995.-981 p.

146. Marchak J., Radner R. Economic theory of teams. New Haven London: Yale Univ. Press, 1976. - 345 p.

147. Myerson R.B. Optimal coordination mechanisms in generalized principal-agent problems // Journal of Mathematical Economy. 1982. Vol.10. №1. P. 67 81.

148. Newell M. Estimating techniques that will revolutionize your projects / PMI Symposium. Boston, 1996. P. 1 -5.

149. Peters T.J., Watermann R.H. In search of excellence. NY: H&R, 1982. 360 p.

150. Primavera Project Planner: Manual Guide.

151. Project Management software survey // PM Network. 1996. N 9. P. 27-40.

152. Robinson P.B. The performance measurement baseline — a statistical view // PM Network. 1997. N 6. P. 47 52.

153. Sapsford D., Tzannatos Z. The economics of the labor market. London: Mac-millan, 1993.-463 p.

154. Simon H. Administrative behavior. N.Y.: Frece Press, 1976. 364 p.

155. Singh A. A taxonomy of practical Project cost forecasting techniques / PMI Symposium. Chicago, 1997. P. 198-204.

156. Singletary N. What's the value of earned value // PM Network. 1996. № 12. P. 28-30.

157. Tabtabai H.M. Forecasting Project completion date using judgmental analysis / PMI Symposium. Pittsburgh, 1992. P. 436 440.

158. Tabtabai H.M. Modeling knowledge and experience to predict Project performance / PMI Symposium. Boston, 1996. P. 1 4.

159. Taylor F.W. The principles of scientific Management / Vroom V.H. Industrial social psychology / The Handbook of Social Psychology. Vol. 5. N.Y.: Addison-Wesley, 1969. P. 200 208.

160. Thambhain H.J. Best practices for controlling technology-based projects according to plan / PMI Symposium. New Orleans, 1995. P. 550 559.

161. Wilkens T.T. Are you being mislead by your progress Gantt's chart // PM Network. 1997. N8. P. 42-45.1. АК i

162. Настоящим подтверждаем, что результаты кандидатской диссертации Сапико М.И.:

163. Модель стимулирования для случая аддитивной функции дохода центра и квадратичных функций затрат агентов.

164. Модель выбора оптимальной многокритериальной системы оценки результатов деятельности агентов.внедрены в учебный процесс на факультете экономики и управления и включены в состав учебного курса: «Управление проектами» в виде 2 лабораторных работ.

165. В период с 16 января 2006 г. по 31 марта 2006 г. в ЗАО «Воронеж-Дом» проводилась научно-исследовательская работа по совершенствованию механизмов стимулирования.

166. Модель синтеза оптимальных механизмов многокритериального стимулирования для одноэлементных и многоэлементных организационных систем, в том числе в условиях агрегирования информации о результатах деятельности агентов.

167. Модели многокритериального стимулирования, в рамках которых найдены оптимальные значения параметров компенсаторных линейных, бригадных и ранговых систем стимулирования.

168. Модель выбора оптимальной системы оценки деятельности структурных подразделений.

169. Результаты работ получили поддержку и одобрение на заседаниях технического совета1. Начальник ПЭО0/~ "1. УТВЕРЖДАЮ

170. Президент омстройобъединение»1. Якушев Ю.Г.2006 г.2004.06 г.1. Воронеж

171. О результатах внедрения законченной научно-исследовательской работы по разработке методических рекомендаций по стимулированию деятельностиструктурных подразделений

172. В период с 15 февраля 2006 г. по 14 апреля 2006 г. в ОАО «Воронежаг-ропромстройобъединение» проводилась научно-исследовательская работа по совершенствованию процесса мотивации деятельности структурных подразделений объединения.

173. В ходе выполнения работы разработан ряд методических материалов по созданию и практическому использованию механизмов многокритериального стимулирования на предприятиях объединения. В их числе:

174. Модель синтеза оптимальных механизмов многокритериального стимулирования для одноэлементных и многоэлементных организационных систем, в том числе в условиях агрегирования информации о результатах деятельности агентов.

175. Теоретико-игровые модели многокритериального стимулирования, в рамках которых найдены оптимальные значения параметров для применяемых в объединении компенсаторных линейных, бригадных и ранговых систем стимулирования.

176. Результаты работ получили поддержку и одобрение на заседаниях технического совета1. Начальник ПЭ^