автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Система алгоритмов автоматизированного управления инновационной деятельностью предприятий ВПК

На

[ИСИ

Аринин Вячеслав Алексеевич

СИСТЕМА АЛГОРИТМОВ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ ПРЕДПРИЯТИЙ ВПК

05.13.01 — Системный анализ, управление и обработка информации (космические и информационные технологии)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Красноярск - 2009

003462949

Работа выполнена в ФГУП ЦКБ «Геофизика», г.Красноярск

Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент

Дегтерев Денис Александрович

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук,

профессор

Сенатов Сергей Иванович

Защита состоится 13 марта 2009 года в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212.249.02 при Сибирском государственном аэрокосмическом университете имени академика М.Ф. Решетнева по адресу: 660014, г. Красноярск, проспект имени газеты «Красноярский рабочий», 31.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Сибирского государственного аэрокосмического университета имени академика М.Ф. Решетнева.

Автореферат разослан_февраля 2009 г.

кандидат технических наук, доцент Ермолаева Любовь Викторовна

Ведущая организация:

Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники

Ученый секретарь диссертационного совет«

Моргунов Е.П.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Изобилие дешевой рабочей силы и сырьевых ресурсов в настоящее время уже не расценивается как абсолютное конкурентное преимущество той или иной страны и не обеспечивает ее экономического подъема. Решающим фактором устойчивого роста и улучшения качества жизни населения становится успешное развитие науки и техники, эффективное использование их достижений на практике. Уровень инновационной активности в экономике и позиции на мировом рынке наукоемкой продукции определяют положение страны в мировом экономическом сообществе.

В период существования в нашей стране административной системы управления экономикой, программы научно-

исследовательских и опытно-конструкторских разработок для предприятий всех отраслей формировались директивно и ресурсы для их реализации, в том числе и финансовые, поступали централизованно. В рыночных условиях проблемы реализации инновационной деятельности и обеспечения ее финансовыми ресурсами предприятия должны решать самостоятельно.

В силу исторического развития отечественной экономики основу инновационного потенциала страны составляют организации военно-промышленного комплекса и предприятия по производству авиационной и космической техники. При плановой экономике основная часть ресурсов для реализации инновационных программ этих предприятий поступала из государственных фондов. Управление инновационной деятельностью сводилось к соблюдению директивно установленных нормативов и достижению запланированных показателей проектов. В рыночных условиях управление инновационной деятельностью в значительной степени зависит от эффективности использования предприятием возможностей рыночной среды и четкой системы планирования ресурсов предприятия, прежде всего - финансовых, при реализации инновационных проектов, что, в свою очередь, требует анализа возможностей получения финансирования, условий и способов его реализации. Принятие обоснованных управленческих решений при планировании инновационной деятельности требует учета множества факторов, что становится невозможным без автоматизации процессов поддержки принятия решений. Необходимость разработки формального аппарата поддержки принятия решений по управлению инновационной деятельностью определяет актуальность данного исследования.

Цель работы: повышение эффективности и обоснованности управленческих решений при планировании инновационной деятельности предприятий ВПК.

Поставленная цель определила необходимость решения следующий задач. ^

1. Анализ проблем управления инновационной деятельностью предприятий ВПК. Анализ процессов формирования инновационных программ и планирования финансирования на их реализацию.

2. Построение системы формализованных процедур формирования оптимальной производственной программы.

3. Построение системы формализованных процедур формирования оптимального графика финансирования инновационной программы.

4. Построение системы формализованных процедур формирования оптимального портфеля источников финансирования инновационной программы.

5. Апробация построенной системы алгоритмов на реальных данных ФГУП ЦКБ «Геофизика».

Методы исследования. Системный анализ и моделирование. Методы математической статистики. Экспертные методы. Динамическое программирование.

Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем.

1. Предложен алгоритм автоматизированного формирования инновационной программы предприятия. Оптимальность инновационного портфеля по критерию риска при заданном уровне доходности обеспечивается решением построенной формальной модели адаптированным методом динамического программирования.

2. Предложен алгоритм выбора графика финансирования сформированной инновационной программы. Алгоритм позволяет выбрать оптимальный по экономии денежных средств график, удовлетворяющий заданным условиям по финансовому риску, финансовой устойчивости и возвратности кредита.

3. Предложен алгоритм автоматизированного формирования для заданного графика финансирования инновационной программы портфеля источников финансирования, при котором достигается минимум стоимости их совокупного привлечения.

Практическая ценность работы и реализация полученных результатов. Практическая реализация предложенной системы алгоритмов позволяет автоматизировать весь процесс планирования и реализации инновационной деятельности предприятия, тем самым, повышая обоснованность и эффективность управленческих решений по планированию производственной программы.

Система алгоритмов реализована и апробирована в ходе работ по планированию инновационной деятельности ФГУП ЦКБ «Геофизика» на 2008 год.

Достоверность и обоснованность полученных результатов исследования обусловлена корректным применением аппарата

системного анализа, математических методов оптимизации и математической статистики, а также успешной практической апробацией.

Основные положения, выносимые на защиту.

Для машиностроительных предприятий ВПК задача повышения эффективности планирования и управления инновационной деятельностью является основной в общей системе задач управления предприятием.

Предложенный алгоритм формирования портфеля инновационных проектов учитывает эффект диверсификации и позволяет получить инновационную программу с минимальным уровнем инновационного риска при заданной доходности, обеспечивающую эффективное использование ограниченных ресурсов.

Алгоритмы формирования оптимального графика финансирования расходов на инновационную деятельность и оптимального набора источников финансирования позволяют эффективно управлять процессом реализации инновационной программы.

Предложенная система алгоритмов успешно апробирована в ходе работ по планированию инновационной деятельности машиностроительного предприятия ВПК ФГУП ЦКБ «Геофизика».

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Всероссийской конференции «Информационные технологии в научных исследованиях и управлении», Иркутск, 2008; Международной научно-практической конференции «Вычислительные технологии и математическое моделирование», Новосибирск, 2008; Всероссийской научно-практической конференции «Практика и технология успешной реализации инновационных проектов», Иркутск, 2008; региональной межвузовской конференции «Молодежь Сибири - науке России», Красноярск, 2006; Международной открытой научной конференции «Современные проблемы информатизации в системах моделирования, программирования и телекоммуникациях», Воронеж, 2007.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка используемой литературы - 119 наименований. Содержание работы изложено на 110 страницах основного текста, проиллюстрировано 20 рисунками и 5 таблицами.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, сформулирована цель и поставлены задачи исследования, показана научная новизна и практическая ценность выполненных исследований, представлены основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе диссертации проведен анализ проблем управления предприятиями ВПК в условиях конверсии. Рассмотрены проблемы стратегического и оперативного управления предприятием, условия реструктуризации предприятия, а также поставлена задача автоматизации процессов управления инновационной деятельностью предприятия.

В качестве объекта рассматривалось федеральное государственное унитарное предприятие ЦКБ «Геофизика», поскольку, как показал анализ, ЦКБ «Геофизика» является типичным представителем машиностроительных предприятий оборонного комплекса и может быть использовано в качестве экспериментальной площадки для отработки предлагаемого алгоритмического аппарата автоматизации процессов управления инновационной деятельностью.

Базовой продукцией ЦКБ «Геофизика» является радиотехническое оборудование специального назначения, создаваемое по государственному оборонному заказу. Современные экономические условия не позволяют предприятию нормально функционировать и развиваться, выполняя только госзаказ. Поэтому необходимо наращивать объемы выпуска продукции гражданской тематики.

В рамках народнохозяйственного направления на предприятии созданы и производятся по заказам универсальные высокочастотные технологические комплексы (УВТК), передвижные электролаборатории ПЭЛ-10, генераторы импульсных токов ГИТ-10, и аэроионные вентиляторы ЛИВ «горный воздух» и ряд других технических средств.

Гражданская продукция может выпускаться с различным набором функций, что соответствует различным инновациям. Содержание первоочередных работ по этому направлению - модернизация аппаратуры с целью перевода ее на современную элементную базу и расширение функциональных возможностей производимой продукции.

Однако, сравнительно большая номенклатура изделий, созданных на предприятии, не позволяет продвигать на рынок их все одновременно, поскольку требует значительных финансовых вложений. Исходя из того, что важнейшей задачей для предприятий ВПК остается сохранение и наращивание объемов выпуска продукции по государственному оборонному заказу, параллельное развитие гражданской тематики позволит зарабатывать средства для качественного изменения структуры производственных фондов, кадрового и научного обеспечения производства. В современных условиях, деятельность предприятий ВПК сопряжена с реализацией инновационных проектов, с одной стороны, в связи необходимостью повышения эффективности использования производственных мощностей, а с другой - наличием высокого уровня инновационного потенциала, позволяющего существенно нарастить инновационную деятельность в короткие сроки с минимальными затратами.

Таким образом, задача автоматизации планирования и управления инновационной деятельностью заключается в том, чтобы найти оптимальный вариант производства продукции гражданского назначения, сформировать оптимальный график финансирования и определить источники краткосрочного и долгосрочного финансирования.

Задача решается в составе комплексной задачи реструктуризации предприятия и создания автоматизированной системы управления им. Место рассматриваемой задачи в общей схеме управления производственным процессом схематично показано на рисунке 1.

Потребитель

МаритлБг

■ Заутренняя среде

процесс

Отдел снабжения икомглегации

Ресурсы; - сырье; -материалы;

-ш;

ресурсам: -трудовш;

Продукция

нааощиоквого портфеля

-технологическим;--энергетический;

ЛЭО;' Тиражном!., ■

Огттнжвация . номенклатура и

прошщстзенной .фуниаоаальЕот:

про.-рщш

Задание

^Обратная связь

Рисунок 1 - Схема управления производственным процессом

Решается эта задача в планово-экономическом отделе. Исходными данными для ее решения являются массивы данных по потребности рынка в конкретной продукции во всех интервалах планового периода и массив данных по наличию необходимых ресурсов во всех интервалах планового периода.

Блок схема системы алгоритмов автоматизированного управления инновационной деятельностью предприятий представлена на рисунке 2.

Рисунок 2 - Система алгоритмов автоматизированного управления инновационной деятельностью предприятий

Во второй главе диссертации представлены этапы процесса формирования портфеля инновационных проектов, позволяющего получить инновационную программу с минимальным уровнем инновационного риска и обеспечивающего эффективное использование ограниченных ресурсов предприятия.

Алгоритм процесса формирования портфеля инновационных проектов состоит из 10 этапов:

1. Качественный анализ продуктово-рьшочного портфеля предприятия.

2. Формирование альтернативных инновационных программ.

3. Определение оптимальной производственной мощности и оценка ожидаемой эффективности инновационных проектов.

4. Определение функциональных зависимостей:

- между объемом и эффективностью привлеченных средств;

- между объемом и стоимостью привлеченных средств.

5. Определение допустимой величины привлеченных средств и норматива доходности инновационных проектов.

6. Формирование множества допустимых проектов.

7. Выбор критерия оптимизации инновационной программы.

8. Построение ковариационной матрицы.

9. Оценка рисков инновационных проектов.

10. Оптимизация портфеля инновационных проектов.

На первом этапе осуществляется комплексный анализ внутренней и внешней среды функционирования с выделением факторов, оказывающих влияние на инновационную деятельность. Результатом является определение продуктово-рыночного портфеля предприятия, т.е. совокупности продуктово-рьшочных и научно-технических направлений его деятельности, обладающих наибольшей способностью по обеспечению устойчивого развития предприятия.

На втором этапе проводятся маркетинговые исследования, выполняются научно-технические прогнозы по выбранным направлениям. На третьем этапе осуществляется приведение проектов к сопоставимому виду для возможности проведения сравнительного анализа и отбора допустимых проектов. По каждому проекту определяется зависимость между ценой на продукцию и объемом производства, характеризующая изменение спроса и предложения. Точка равновесия определяет уровень оптимальной производственной мощности и, следовательно, необходимый объем инвестиций в проект для максимального уровня его эффективности. Оценка ожидаемой эффективности инновационных проектов определяется отношением чистого дохода к вложенным инвестициям, что и обеспечивает их сравнение.

Функциональные зависимости (четвертый этап алгоритма) определяются на основании статистической и экспертной информации. Точечные значения аппроксимируются методом наименьших квадратов. Допустимая величина привлеченных средств и норматив доходности (этап 6) - путем совместного решения полученных зависимостей. Исключаемые по нормативу доходности проекты могут быть рассмотрены снова при изменении параметров инновационного процесса.

Допустимая величина привлеченных средств является ограничением при оптимизации портфеля, нормативный уровень доходности позволяет сформировать множество допустимых проектов, включаемых в портфель.

Учитывая особенности осуществления инновационной деятельности на предприятиях ВПК, в качестве критерия (этап 7) используем минимизацию риска при заданном уровне доходности, согласно модели, предложенной Гарри Марковитцем. Это позволяет учитывать неопределенность и оценивать эффект диверсификации. Основная идея модели Марковитца заключается в том, чтобы рассматривать будущий доход, приносимый финансовым инструментом, как случайную переменную, т.е. доходы по отдельным инвестиционным проектам случайно изменяются в некоторых пределах. Тогда, если некоторым образом определить по каждому инвестиционному проекту вполне определенные вероятности наступления, можно получить распределение вероятностей получения дохода по каждой альтернативе вложения средств. В качестве показателя риска используется экспертная оценка среднеквадратического отклонения реального уровня доходности от ожидаемого как отдельного проекта, так и портфеля в целом. Далее, осуществляется построение ковариационной матрицы, диагональные элементы которой определяются с помощью формулы:

СГ..Т1Й МФК!-!. :

«=1

где Х)^-—оценка доходностиу'-го проекта, 9 = 1,<2, 7 = 1,//, £}- число возможных значений доходности проекта, Рщ— оценка вероятности q-тo значения доходности)- го проекта,

Мф)] — оценка математического ожидания доходностиу'-го проекта.

Оцепка вероятностей значений доходности проекта рассчитывается как отношение суммы баллов поставленных всеми экспертами для этого значения к сумме баллов поставленных всеми экспертами для всех значений.

Ковариация доходностей г -го и /-го проектов определяется формулой:

?=1

Коэффициент корреляции доходностей проектов определяется: Р ^ Оу/ОгО],

где (7; - оценка среднеквадратического отклонения доходности г'-го проекта.

После построения ковариационной матрицы со значениями среднеквадратического отклонения. доходности проектов, производится

оценка и разделение рисков на систематические (рыночные) и несистематические (собственные) по каждому проекту на основе рыночной модели.

Систематический риск обусловлен макроэкономической ситуацией в стране, не связан с конкретными инновационным проектом, является не диверсифицируемым и не понижаемым. Несистематический риск обусловлен экономическим положением предприятия, осуществляющего инновационную деятельность, и эффективностью управления портфелем инновационных проектов, связан с конкретными инновационными проектами, является диверсифицируемым и понижаемым.

Согласно рыночной модели, риск инновационного проекта отдельно и портфеля в целом можно вычислить по следующим формулам.

Для отдельного проекта:

]а "О ' " е) , где Р)а°га - рыночный риск инновационного проекта;

- собственный риск инновационного проекта; _2

°в - дисперсия доходности на рыночный индекс. Для портфеля проектов:

- рк +

п2 2

где ррвав - рыночный риск портфеля инновационных проектов; 2

- собственный риск портфеля инновационных проектов. Учитывая, что Р]а = /, рыночный риск портфеля

инновационных проектов можно рассчитать следующим образом:

п2

ЛгА =

I>А

7=!

(У г. =

>=1

2 V"1 2 2 / 2

1=\

где & ¡а - ковариация между доходностью ./-го проекта и доходностью на рыночный индекс;

X] - доля в общем объеме инвестиций, направленная на реализацию 7-го инновационного проекта.

Собственный риск портфеля рассчитывается следующим образом:

п

2 V4* 2 2

В качестве рьшочного индекса предлагается использовать отраслевой индекс, получаемый на основании статистической информации.

Прогнозируя изменение доходности на рыночный индекс, и установив ее взаимосвязь с изменением значений доходности рассматриваемых инновационных проектов, становится возможным вычленение из показателя риска, рыночной составляющей и, в дальнейшем, рассматривать только собственный риск проектов.

Среднеквадратическое отклонение доходности портфеля, как результат взаимодействия собственных рисков доходности входящих в него инновационных проектов может быть выражено формулой:

где <7,- - собственный риск г'-го инновационного проекта.

На последнем этапе формируется оптимальный портфель инновационных проектов из числа допустимых по выбранному критерию оптимальности с учетом допустимой величины привлеченных средств на осуществление инновационной деятельности.

Формирование оптимального портфеля осуществляется методом динамического программирования, который позволяет использовать в качестве целевой функции риск, т.е. учитывает нелинейность связи входных и' выходных параметров, а также позволяет учесть эффект диверсификации.

Операция разбивается на к шагов (к = 1, Я) , при этом физическая система (состав и структура портфеля) переходит из состояния в новое состояние 5/,+;.

Эффективность операции на каждом шаге характеризуется показателем iv/, (выигрышем). Эффективность всей операции складывается из показателей эффективности на отдельных шагах:

Требуется на каждом шаге Л выбрать такое решение кйе(7, .11 = (ии...,ин), где иъ- шаговое управление, £7 - управление всей операцией, чтобы выигрыш на данном шаге плюс оптимальный выигрыш на всех последующих шагах был максимальным.

Функция выигрыша от «шагового управления» имеет вид:

1/2

п

п

= где Л(5)- минимальное значение показателя

собственного риска инновационного портфеля за к последних шагов.

На параметр «шагового управления» - включение в портфель проекта к (выделение средств на реализацию данного проекта) накладываются следующие ограничения:

- минимальная величина привлеченных средств, направленных на реализацию портфеля на каждом шаге должна соответствовать объему инвестиций, необходимому для обеспечения оптимального уровня производственной мощности предприятия; '

- общая сумма инвестиций, направленная па реализацию портфеля, не должна превышать допустимой величины привлеченных средств /.

Основное рекуррентное уравнение метода записывается в виде:

-|1/2

Л^ы) = шт

н

при ограничении,

¡-.А

где Д8ь-1) — минимальное значение собственного риска инновационного портфеля на Ь-1-м шаге планирования,

5/, - состояние управляемой системы (состав и структура портфеля), к - проект, включаемый в портфель на данном шаге планирования (включение данного проекта является «шаговым управлением» им на шаге ¡1-1),

XI — доля инвестиций, направляемая на реализацию г'-го проекта, в общем объеме инвестиций,

(Ту— ковариация собственных рисков проектов,

//, - общий объем инвестиций в портфель за /г шагов планирования,

I- допустимая величина привлеченных средств,

Метод динамического программирования позволяет решать задачу формирования оптимального инновационного портфеля при условии включения в пего только проектов с оптимальным уровнем производственной мощности.

Результатом реализации алгоритма является определение ожидаемой доходности, состав и структура оптимального портфеля инновационных проектов, а также объема привлеченных средств, направленного на реализацию этих проектов.

В третьей главе диссертации представлены алгоритмы управления финансированием инновационной деятельности.

Первой рассматривается задача формирования оптимального графика финансирования расходов на инновационную деятельность. В качестве критерия оптимальности выбрана экономия денежных средств: разность между совокупным объемом денежных средств, которыми располагает предприятие, объемом потребности и кредитными издержками для каждого временного интервала планового периода. В работе выведены рекуррентные (по временным интервалам) формулы для определения кредитных издержек и кредиторской задолженности. В качестве ограничений задачи выступают условия возвратности кредита, ограничения финансового риска и требования финансовой устойчивости.

Этапы алгоритма выбора графика планирования финансовых расходов на инновационную деятельность представлена на рисунке 3.

На рисунке приняты следующие обозначения: к - номер варианта графика финансирования, к = 1,К; }- интервал планирования, / = 1,«;

У]к - объем собственных денежных средств, которыми располагает предприятие в у'-й момент времени по к-щ варианту графика планирования; •

Ж^ - объем потребностей в средствах в 7-й момент времени при к-м варианте графика планирования;

1ц - кредитные издержки в у'-й момент времени при к-м варианте графика планирования;

- кредиторская задолженность в у'-й момент времени при к-м варианте гафика планирования;

Лд. - экономия денежных средств при к-м варианте графика планирования.

Приток денежных средств проект за счет самофинансирования инновационной программы в}-й момент времени:

¿0* + 2]

. 7 = 1",

где ьок, аьтк - притоки собственных денежных средств в инновации в у-й интервал планирования, п - число интервалов планирования.

Объем потребностей в средствах для предприятия в у'-й момент времени:

( > Л _.■■....

ч т=\ )

где - потребности в финансировании нау'-.м интервале

планирования.

В связи с различным распределением средств внутри периода, будет меняться величина издержек по кредиту, как следствие изменения доходности инновационной программы на различных интервалах планового периода, а значит и необходимого объема средств стороннего инвестирования.

В момент времени, соответствующий окончанию первого интервала,

кредитные издержки составляют: = - ■

По окончании второго интервала:

Таким образом, по индукции можно вывести общую формулу:

1]к = РШок - ¿о*)(1 + Р01Л +1 (Д^ - АЬтк)( 1 + рГГ"]5

т-1

где р — годовая процентная ставка за кредит.

В качестве критерия выбора оптимального графика финансирования предлагается экономия денежных средств: .

п

А-1

.7=1

й = тах_ЛЛ.

к=1,К

Кроме того, необходимо выполнение условия ограничения финансового риска:

где Ыоб - норматив обеспеченности займов, устанавливаемый на предприятии;

л0Б аоб - величины стоимости активов, обеспечивающих займы;

о 7 ]

■2^- кредиторская задолженность ву'-й интервал планирования:

-1№)(1+р(у+^тк(1+р(у-т-YJ^Lml{l+pty-m,

т=1

}к

■К

¡к х)к

,к = \,К.

Рисунок 3 - Этапы алгоритма формирования графика планирования финансовых расходов на инновационную деятельность.

Требование финансовой устойчивости можно записать следующим образом:

= _

\(1У]к-У1к)<ОПр] = \,{п-\)

где ОП] - планируемая операционная прибыль за период/. Отсутствие долга в конце /-го интервала можно записать так:

Получаем условие возвратности кредита:

т= 1 т-1

Данное условие должно вьптолняться в момент окончания финансирования расходов на инновационную деятельность и в момент начала расчета по кредиту, т.е. когда/=и.

Сформированный таким образом график финансирования позволяет определить возникающие финансовые потребности предприятия в течение заданного периода и оптимально спланировать расходование средств.

Следующей решается задача формирования оптимального портфеля источников финансирования. Решение данной задачи направлено на привлечение ресурсов в различных формах, набор которых определяется текущей финансовой ситуацией и заключается в нахождении такого портфеля источников, при котором достигается минимум стоимости их совокупного привлечения.

В работе построена формализованная модель для этой задачи, решение которой реализуется алгоритмом, приведенным на рисунке 4. Формализованная модель описывается следующим набором переменных:

... с1>,- -даты возникновения потребностей в заемных средствах; n - число интервалов планирования расходов; р- годовая процентная ставка;

К- количество привлекаемых заемных источников, к = 1,К; Sj - потребность в заемных средствах для /-го интервала планирования расходов, / = 1,ЛГ;

7Ж] - величина заемного капитала, направляемого в инновации для /-го интервала планирования;

и, - номер кредитного источника на/-м интервале планирования; РС/ - сумма выплат за кредит на /-м интервале планирования.

На каждом интервале финансирования предприятию необходима лишь часть от общей потребности. Поэтому, нет необходимости в получении сразу всей суммы для реализации проектов.

На финансирование каждого этапа должен быть привлечен кредит в сумме 5/ на срок, равный продолжительности соответствующего этапа в одном из к банков. В конце каждого этапа необходимо возвратить сумму кредита с процентами. В начале первого этапа объем заемных средств

равен величине заемного капитала первого этапа: ] 1

Объем заемных средств на начало второго этапа складывается из величины заемного капитала, необходимого на реализацию второго этапа и величины выплат по кредиту первого этапа:

365

Так как у каждого финансового источника своя процентная ставка, то можно величину рк выразить, как зависимость от номера кредитного источника р(щ), где «у - номер кредитного источника на _/'-м интервале финансирования ] = 1, N.

Очевидно, что переменные гл-, можно рассматривать как управляющие переменные.

Объем заемных средств Sj в этом случае определяется:

1 + ^,-^,,)

365

л

+ 2К]

Размер заемных средств <5} будет складываться из потребности в заемном капитале на соответствующем этапе '¿.Щ и суммы выплат за кредит предыдущего этапа РС^,. Я,- = РСМ + ZKj

Таким образом, сумму выплат можно записать в виде:

( Р(ч,)

рс} = (гк; + рсн ) • (1+- с1])

/

Требуется найти такой вариант последовательности кредитования, в каком банке и на каком этапе должен быть получен кредит), при котором общая сумма выплат за весь плановый период обращается в минимум.

(,,.)-> ют.

м /

О'>;

Рисунок 4 - Этапы алгоритма формирования оптимального портфеля источников финансирования инновационной деятельности.

Н-1

В данном случае, предлагается решать задачу методом динамического программирования (ДП).

Характерным для ДП является определённый методический приём, а именно: процесс разделяется на ряд последовательных этапов (шагов), и производится последовательная оптимизация каждого из них, начиная с последнего.

В качестве критерия оценки затрат на кредитование в результате применённого управления на каждом шаге будем использовать сумму выплат РС. 1?ПТПГШ1П мггагнп пяггчитяхь ПО формуле:

Процесс начинается с последнего л-го шага. Находим оптимальное управление на этом шаге, приняв величину выплат на предыдущем шаге любым положительным числом (т.к. оно не влияет на оптимальное управление). Используя найденное управление, находим и определяем величину выплат за 2 последних шага и т.д. до тех пор, пока не определим величину выплат за п - шагов. После чего, вычисляем объем заемных средств Sj с учетом найденного оптимального управления, повторяя процедуру с первого этапа до n-го.

В итоге, ЛПР получает оптимальный портфель заемных источников и может осуществлять инновационную деятельность согласно построенному графику формирования расходов на инновационную деятельность.

Алгоритм формирования оптимального портфеля инновационных проектов был апробирован в ходе работ по планированию инновационной деятельности ФГУП ЦКБ «Геофизика».

В результате проведенных мероприятий на экспертном уровне был определен продуктово-рыночный портфель предприятия, представляющий собой совокупность продуктово-рыночных и научно-технических направлений, на основании которого был сформирован список из 12 альтернативных ИП.

На следующем этапе с использованием рассчитанного норматива доходности (Р1норм.=15,09 % ) был сформирован список из 8 допустимых инновационных проектов к формированию оптимального инновационного портфеля предприятия. По выбранному критерию оптимизации инновационного портфеля и с учетом допустимой величины привлеченных средств, с помощью разработанного, в рамках настоящей работы, программного продукта, была определена ожидаемая доходность (Р1р = 19,24 %), состав и структура оптимального портфеля. Он состоит из 6 проектов-это 12,11,10,8,6,9. Объем привлеченных средств, направленный на реализацию этих проектов составил 20145 тыс. руб.

Результаты расчетов по формированию оптимального портфеля представлены в таблицах 1 и 2.

Таблица 1- Промежуточные данные для формирования оптимального портфеля инновационных проектов

ПРОЕКТЫ I, тыс. руб. Р1, % Суммарный риск проекта (дисперсия доходности) Рыночный риск Собственный риск

Проект 1 6250,00 14,15% 18378,79 70,00 18308,79

Проект 2 5920,00 14,84% 18186,76 69,60 18117,16

Проект 3 5210,00 15,10% 14171,93 32,34 14139,55

Проект 4 4955,00 16,09% 15207,82 36,97 15170,85

Проект 5 4730,00 15,16% 10830,64 16,72 10813.92

Проект 6 4485,00 16,19% 9610,59 14,43 9596,16

Проект 7 4175,00 19,54% 17048,20 57,08 16991,12

Проект 8 3920,00 17,73% 8807,83 13,14 8794,69

Проект 9 3640,00 20,66% 10763,58 24,40 10739,17

Проект 10 3150,00 20,98% 8758,06 12,07 8745,99

Проект 11 2750,00 19,63% 6181,81 3,85 6177.96

Проект 12 2200,00 22,85% 5823,08 2,92 5820,16

Таблица 2 - Состав оптимального портфеля инновационных проектов на км шаге планирования

Количество проектов в портфеле Состав портфеля Рыночный риск Собственный риск Риск портфеля

1 12 2,92 5820,16 5823,08

2 12-11 1,85 3063,62 3065,47

3 12-11-10 6,15 2469,1 2475,25

4 12-11-10-8 8,18 2064,79 2072,97

5 12-11-10-8-6 9,67 1798,61 1808,28

6 12-11-10-8-6-9 11,76 1545,28 1557,04

7 12-11-10-8-6-9-5 17,56 1597,60 1615,16

8 12-11-10-8-6-9-5-3 20,52 1584,04 1604,56

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ И ВЫВОДЫ

В результате диссертационного исследования построена система алгоритмов автоматизированного управления инновационной деятельностью предприятия, позволяющая повысить эффективность и обоснованность управленческих решений за счет:

- комплексного подхода ко всему процессу планирования и реализации инновационной деятельности;

- возможности оценки многих вариантов;

- учета факторов неопределенности и эффекта диверсификации.

Показано, что для машиностроительных предприятий ВПК задача

автоматизации планирования и управления инновационной деятельностью заключается в том, чтобы найти оптимальный вариант производства продукции гражданского назначения, сформировать оптимальный график финансирования и определить источники краткосрочного и долгосрочного финансирования.

С учетом факторов неопределенности и эффекта диверсификации построена система формальных моделей и алгоритмов, позволяющая эффективно управлять комплексным процессом планирования и реализации инновационной деятельности предприятия.

Показана эффективность применения метода динамического программирования для решения полученных оптимизационных задач.

Апробация предложенной системы алгоритмов в ходе работ по планированию инновационной деятельности ФГУП ЦКБ «Геофизика» на 2008 год позволила оценить возможные варианты инновационной программы и выбрать оптимальный, выбрать оптимальный график ее финансирования, а также определить набор используемых для этого источников.

Основные публикации по теме диссертации

I. Статьи в изданиях, рекомендованных ВАК РФ:

1.Аринин, В. А. Автоматизация процесса планирования инновационной деятельности предприятий [Текст] / В. А. Аринин // Вестник Сиб. гос. аэрокосмич. ун-та. - 2008. - Вып. 2 (19). - С.186-192.

2. Аринин, В. А., Автоматизация основных процессов планирования инновационной деятельности машиностроительного предприятия [Текст] / В. А. Аринин, Д. А. Дегтерев // Проблемы машиностроения и автоматизации. - 2006. - № 1. - С. 3-10.

II. Прочие публикации по теме диссертационного исследования:

3. Аринин, В. А. Оценка факторов, влияющих на эффективность инноваций при развитии производства [Текст] / В. А. Аринин // Всерос. конф. «Информационные технологии в научных исследованиях и управлении» : материалы. - Иркутск : ИСС, 2008. - С. 64-68.

4. Аринин, В. А. Анализ формирования оптимального портфеля источников финансирования инновационной деятельности [Текст] / В. А. Аринин // Междунар. науч.-практ. конф. «Вычислительные технологии и математическое моделирование» : труды. - Новосибирск : НГУ, 2008. - С. 115-120.

5. Аринин, В. А. Некоторые вопросы оптимизации управления кредитным финансированием с использованием динамического программирования [Текст] / В. А. Аринин // Всерос. науч.-практ. конф. «Практика и технология успешной реализации инновационных проектов» : труды. - Иркутск : ИСС, 2008. - С. 118-122.

6. Аринин, В. А. Необходимые условия реструктуризации предприятия [Текст] / В. А. Аринин, Д. А. Дегтерев // Междунар. науч. конф. «Современные проблемы информатизации в системах моделирования, программирования и телекоммуникациях» : материалы. -Воронеж : Научная книга, 2007. - С. 96-100.

7. Аринин, В. А. Оценка рисков инновационных проектов [Текст] / В. А. Аринин // Вестник НИИ СУВПТ. - Красноярск : НИИ СУВПТ, 2006. -Вып. 24.-С. 188-196.

Аринин Вячеслав Алексеевич

Система алгоритмов автоматизированного управления инновационной деятельностью предприятий ВПК

Автореферат

Подписано в печать 29 декабря 2008 г. Формат 60x84/16

Печ. л. 1,0 Тираж 100 экз. Заказ №

Отпечатано в отделе копировально-множительной техники СибГАУ 660014, г. Красноярск, проспект нмспл газеты сКр-спслрс^гй рабочий»

31.

Введение

1 АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯМИ ОБОРОННОГО КОМПЛЕКСА НА ПРИМЕРЕ ФГУП ЦКБ «ГЕОФИЗИКА»

1.1 Общая характеристика ФГУП ЦКБ "Геофизика"

1.2 Проблемы стратегического и оперативного управления предприятием

1.3 Условия реструктуризации предприятия

1.4 Автоматизация процессов планирования инновационной деятельности

2 ФОРМИРОВАНИЕ ПОРТФЕЛЯ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ

2.1 Общая схема процесса формирования портфеля инновационных проектов

2.2 Алгоритм проведения сравнительного анализа ожидаемой эффективности проектов

2.3 Алгоритм определения норматива доходности инновационных проектов

2.4 Оценка рисков инновационных проектов

2.5 Формирование оптимального портфеля инновационных проектов методом динамического программирования

2.6 Сравнительная эффективность методов ветвей и границ и локального поиска при решении задачи формирования инновационного портфеля

3 ПЛАНИРОВАНИЕ ФИНАНСИРОВАНИЯ ИННОВАЦИОННОЙ ПРОГРАММЫ

3.1 Формирование оптимального графика финансирования расходов на инновационную деятельность

3.2 Формирование оптимального портфеля источников финансирования инновационной деятельности

3.3 Апробация системы алгоритмов при планировании инновационной деятельности ФГУП ЦКБ «Геофизика» 96 Основные результаты и выводы 105 Список использованных источников

Актуальность работы. Изобилие дешевой рабочей силы и сырьевых ресурсов в настоящее время уже не расценивается как абсолютное конкурентное преимущество той или иной страны и не обеспечивает ее экономического подъема. Решающим фактором устойчивого роста и улучшения качества жизни населения становится успешное развитие науки и техники, эффективное использование их достижений на практике. Уровень инновационной активности в экономике и позиции на мировом рынке наукоемкой продукции определяют положение страны в мировом экономическом сообществе.

В период существования в нашей стране административной системы управления экономикой, программы научноисследовательских и опытно-конструкторских разработок для предприятий всех отраслей формировались директивно и ресурсы для их реализации, в том числе и финансовые, поступали централизованно. В рыночных условиях проблемы реализации инновационной деятельности и обеспечения ее финансовыми ресурсами предприятия должны решать самостоятельно.

В силу исторического развития отечественной экономики основу инновационного потенциала страны составляют организации военно-промышленного комплекса и предприятия по производству авиационной и космической техники. При плановой экономике основная часть ресурсов для реализации инновационных программ этих предприятий поступала из государственных фондов. Управление инновационной деятельностью сводилось к соблюдению директивно установленных нормативов и достижению запланированных показателей проектов. В рыночных условиях управление инновационной деятельностью в значительной степени зависит от эффективности использования предприятием возможностей рыночной среды и четкой системы планирования ресурсов предприятия, прежде всего — финансовых, при реализации инновационных проектов, что, в свою очередь, требует анализа возможностей получения финансирования, условий и способов его реализации. Принятие обоснованных управленческих решений при планировании инновационной деятельности требует учета множества факторов, что становится невозможным без автоматизации процессов поддержки принятия решений. Необходимость разработки формального аппарата поддержки принятия решений по управлению инновационной деятельностью определяет актуальность данного исследования.

Цель работы: повышение эффективности и обоснованности управленческих решений при планировании инновационной деятельности предприятий ВПК.

Поставленная цель определила необходимость решения следующих задач.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ И ВЫВОДЫ

В результате диссертационного исследования построена система алгоритмов автоматизированного управления инновационной деятельностью предприятия, позволяющая повысить эффективность и обоснованность управленческих решений за счет:

- комплексного подхода ко всему процессу планирования и реализации инновационной деятельности;

- возможности оценки многих вариантов;.

- учета факторов неопределенности и эффекта диверсификации.

Показано, что для машиностроительных предприятий ВПК задача автоматизации планирования и управления инновационной деятельностью заключается в том, чтобы найти оптимальный вариант производства продукции гражданского назначения, сформировать оптимальный график финансирования и определить источники краткосрочного и долгосрочного финансирования.

С учетом факторов неопределенности и эффекта диверсификации построена система формальных моделей и алгоритмов, позволяющая эффективно управлять комплексным процессом планирования и реализации инновационной деятельности предприятия.

Показана эффективность применения метода динамического программирования для решения полученных оптимизационных задач.

Апробация предложенной системы алгоритмов в ходе работ по планированию инновационной деятельности ФГУП ЦКБ «Геофизика» на 2008 год позволила оценить возможные варианты инновационной программы и выбрать оптимальный, построить оптимальный график финансирования программы и определить набор источников финансирования, снижающий на 15 % финансовые издержки.

1. Антамошкин А.Н. Оптимизация функционалов с булевыми переменными. —Томск: Изд-во Том. ун-та, 1987,— 104с.

2. Антамошкин А.Н. Регулярная оптимизация псевдобулевых функций. Красноярск: Изд-во Краснояр. Ун-та, 1989. 160 с.

3. Дегтерев A.C. Основные направления совершенствования управления предприятиями ВПК в условиях конверсии. Вестник Ассоциации выпускников КГТУ. Вып. 9 / ИПЦ КГТУ, Красноярск, 2003, с. 60-62.

4. Философова Т.Г. Конкуренция. Инновации. Конкурентоспособность. 2-е изд. перебот. и дополн. -Юнити, 2008. -295с.

5. Болдин К.В. Передеряев И.И. Голов P.C. Инвестиции в инновации. Изд-во «Дашков и К», 2008, -238с.

6. Макарова И.В. Совершенствование регулирования процесса технологического трансфера из оборонной комплекса в гражданский. Инновации. 1998. №6.

7. Лобков К.Ю. Совершенствование процесса портфельного планирования инновационной деятельности машиностроительного предприятия ВПК в условиях конверсии. Диссертация на соиск. уч. степ, канд. эк. наук. Красноярск: СибСАУ, 2002. - 180 с.

8. Морозов Ю.П. Инновационный менеджмент: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. 446с.

9. Дегтерев A.C. Инструменты стратегического планирования инноваций на машиностроительных предприятиях военно-промышленного комплекса в условиях конверсии. Конверсия в машиностроении, № 3, 2004, с. 78-82.

10. Бригхом Юджин Ф. Энциклопедия финансового менеджмента: сокр. Пер. с англ.// Под. ред. A.M. Емельянова РАГС; ОАО «Изд-во «Экономика», 1998. - 823с.

11. Дегтерев A.C. Оптимизация портфеля инновационных проектов на машиностроительном предприятии ВПК в условиях конверсии. Конверсия в машиностроении, № 3, 2004, с. 83-84.

12. Дегтерев A.C. Обеспечение ликвидности при финансировании инновационной деятельности. Труды межд. конф. «Управление проектами основа современного организационного менеджмента» / УГТУ-УПИ, Екатеринбург, 2004, с. 55-60.

13. Шапкин A.C. Экономические и финансовые риски: оценка, управление, портфель инвестиций. Изд-во «Дашков и К», 2008. 549с.

14. Семенкин Е.С., Семенкина О.Э., Коробейников С.П. «Оптимизация технических систем». Учебное пособие. Красноярск: СИБУП, 1996. 284с.

15. Дегтерев A.C. Формализация процесса формирования инвестиционного портфеля предприятия. Труды VIII межд. конф. «Системный анализ в проектировании и управлении» / СПБГПУ, СПб, 2004, с. 89, 90.

16. Дегтерев A.C. Канашкин Ф.В., Сумароков А.Д. Обобщение генетических алгоритмов и алгоритмов схемы МИВЕР. Электронный журнал "Исследовано в России", 130, стр. 1391-1396, 2004 г. http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2004/130.pdf

17. Сумароков А.Д. Алгоритмы схемы МИВЕР с условными вероятностями. Объединенный научный журнал, №12 (70), 2003. с. 17.

18. Канашкин Ф.В., Сумароков А.Д. Эффективный алгоритм выбора вариантов в системах поддержки принятия решений. // Труды конф. Информационные недра Кузбасса» / КемГУ, Кемерово, 2003, с. 21,22

19. Т. Кормен, Ч. Лейзерсон, Р. Ривест Алгоритмы: построение и анализ. М.: МЦНМО, 2000, 960 с.

20. Липсиц И.В., Коссов В.В. Инвестиционный проект: методы подготовки и анализа. Учебно-справочное пособие // М.: Издательство БЕК, 1996.-304 с.

21. Мелкумов Я. С. Экономическая оценка эффективности инвестиций и финансирование инвестиционных проектов // М.: ИКЦ «ДИС», 1997.- 160 с.

22. Инновационный менеджмент: Учебное пособие/ Под ред. д.э.н., проф. Л.Н. Оголевой М.: ИНФРА-М, 2001. - 238с.

23. Бочаров В.В. Финансовое моделирование. — СПб.: Издательство «Питер», 2000. 208 с.

24. Гугелев A.B., Герасимов А.Е. Определение эффективности инновационной деятельности // Вестник машиностроения. 2000, - № 3, с. 53-57.

25. Основы инновационного менеджмента: Теория и практика: Учеб. пособие. / Под ред. П.Н. Завлина и др. М.: ОАО "НПО «Издательство "Экономика», 2000. - 475 с.

26. Финансовое планирование и контроль: Пер. с англ.// Под ред. М.А.Поукока и А.Х.Телора. М.: ИНФРА-М, 1996. - 480с.

27. Управление инвестициями: В 2-х т. Т 1 // Под общ. ред. В.В. Шеремета. М.: Высшая школа, 1998. - 416 с.

28. Grossi G. Promoting Innovation in a Big Business // Long Ranger Planning, 1990.

29. Wilson A. Innovations in the market place // Management today. — London, 1984.

30. Управление инвестициями: В 2-х т. T 2 // Под общ. ред. В.В. Шеремета. М.: Высшая школа, 1998.-512с.

31. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С., Финансы предприятий.// М.: ИНФРА-М, 1998.-343с.

32. Фалько С.Г. Измерение и оценка эффективности инноваций // Вестник машиностроения. 1998, - № 6.

33. Андреев В.В. Генетические и нейронные алгоритмы: Конспект лекций. Чебоксары: Изд- во Чуваш, ун-та, 2001. 38 с.

34. Cordon О., Herrera F., and Lozano М. (March 1996) On the bidirectional integration of genetic algorithms and fuzzy logic. In Proc. Second Online Workshop on Evolutionary Computation (WEC2), pages 13-16. Nagoya.

35. Мотовилов O.B. Банковское и коммерческое кредитование и финансирование инноваций // СПб. 1994 г.

36. Пузыня К.Ф., Казанцев А.К., Барютин JI.C. Организация и планирование научных исследований и опытно-конструкторских разработок: Учеб. Пособие. М.: Высшая школа, 1989.

37. Koza, John R., "Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection", MIT Press, 1992, 819 pages.

38. Банковское дело: Учебник 2-е изд., перераб. и доп./ Под ред. О.И. Лаврушина. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 672с.

39. De Long, К.А. (1975). An analysis of the behavior of a class of genetic adaptive systems, Doctoral dissertation, University of Michigan, Dissertation Abstracts International 36(10)5140B.

40. D.E. Goldberg and K. Deb. A comparative analysis of selection schemes used in genetic algorithms. In G.J.E. Rawlins, editor, Foundations of Genetic Algorithms, pages 69-93. Morgan Kaufmann, 1991. .

41. W.M. Spears (1992). Adapting crossover in a genetic algorithm. Laboratory Re-port, #AIC-92-025, Navy Center for Applied Research in Artificial Intelligence, (USA).

42. Мажукин В.И. Математическое моделирование в экономике. В 2-х книгах. Книга 1.Часть 1. Численные методы и вычислительные алгоритмы. Изд-во: «Флинта», 2008. 408с.

43. Козлова М.Г. Системы поддержки принятия решений в современной информатике // Программы, системы, модели. Симферополь, 1996. N 2. - С.40-45.

44. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Основы системного анализа: Учеб. 2-е изд., доп. Томск: Изд-во НТЛ, 1997. - 396 с.

45. Козлова М.Г. Синтез дискретных моделей выбора решений на основе знаний // Международной науч. конф. "Интеллектуализация обработки информации". Алушта, 3-7 июня 1996 г.: Тез. докл. /КрАН. -Симферополь, 1996. С. 13-14.

46. Небебин A.A., Кораблин Ю.П. Математическая логика и теория алгоритмов. Изд-во «Научный мир», 2008. 343с.

47. Дегтерев Д. А. Модельное и алгоритмическое обеспечение объемно-календарного планирования на предприятиях ВПК в условиях конверсии. Дисс. канд. техн. наук. — Красноярск, 2003. — 152 с.

48. Медведев А.Г. Новая продукция и новая технология в стратегии технического развития машиностроения // JL: Машиностроение, 1988. -201 с.

49. Моделирование научно-технического прогресса в машиностроении / Г. А. Краюхин и др. А.: Машиностроение, Ленинградское отделение, 1987. -272 с.

50. Сумароков А.Д. Адаптивный учет ограничений в алгоритме СПА / А.Д. Сумароков // Информатика и информационные технологии: Материалы межвуз. научн. конф. / Под ред. Ю.А. Шитова. Красноярск: ИПЦКГТУ, 2002, с. 100-104.

51. Оценка эффективности инноваций: Завлин П.Н., Васильев A.B. СПб., Изд-й дом «Бизнес-Пресса», 1998. -216 с.

52. Виленский П.Л., Лившиц В.H., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: Теория и практика: Учеб,-практ. пособие. М.: 2001. - 832 с.

53. Касимов Ю.Ф. Основы теории оптимального портфеля ценных бумаг.-М.: Филинъ, 1998.- 141 с.

54. Шарп У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции: Пер. с англ. -М.: ИНФРА-М, 1999. 1028 с.

55. Маршалл Джон Ф., Бансал Випул К. Финансовая инженерия: Полное руководство по финансовым нововведениям: Пер. с англ. М.: Инфра-М, 1998.-784 с.

56. Beasley D., Bull D., Martin R. An Ovierview of Genetic Algorithms. University Computing, 1993. Part I 15(2), p.58-69. Part II 15(4), p. 170-181.

57. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации, 2002, М., Финансы и статистика;

58. Назаров А., Лоскутов А. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем, 2003, С-П., Наука и Техника;

59. Антамошкип А.Н. Гриди алгоритмы и локальный поиск для условной псевдобулевой оптимизации загрузки оборудования / А.Н.Антамошкин, И.С. Масич // Электронный журнал «Исследовано в России», 177, стр.2143-2149, 2003 г.

60. Антамошкин А.Н. Не улучшаемый алгоритм условной оптимизации монотонных псевдобулевых функций / А.Н.Антамошкин, И.С. Масич // Электронный журнал «Исследовано в России», 64, стр.703708, 2004 г.

61. Антамошкин А.Н. Регулярные алгоритмы для задач условной псевдобулевой оптимизации / А.Н.Антамошкин, И.С. Масич // САКС-2001 : Материалы Международной научно-практической конференции./ САА-ч.2ч-Красноярск, 2001, с.328-330.

62. Антамошкин А.Н. Эффективные алгоритмы условной оптимизации монотонных псевдобулевых функций /А.Н. Антомошкин, И.С. Масич// Вестник СибГАУ: Сб. науч.тр./ Под ред.проф.Г.П.Белякова; .-СибГАУ-Вып.4- Красноярск. 2003, 60-67.

63. Сопов Е.А. Вероятностный генетический алгоритм решения сложных задач оптимизации и его исследование.- Интеллект-2004, Красноярск, СиБУП, 2004.

64. Сопов Е.А. Вероятностный генетический алгоритм с прогнозированием сходимости. Вестник университетского комплекса: Сб.науч.трудов/Под общей ред. Профессора Н.В. Василенко; Красноярск: ВСФ РГУИТП, НИИ СУВПТ. - 2004.-Вып. 1(15).-292с., 219-227с.

65. Сопов Е.А. Разработка негенетического генетического алгоритма.- Сб. материалов Всероссийской научно-техническойконференции студентов, аспирантов и молодых ученых, КрасГАЦиЗ,-Красноярск, 2003.

66. Сопов Е.А. Разработка и исследование вероятностного генетического алгоритма.- Информатика и информационные технологии. Межвуз.Сб. науч. Тр./Под ред. В.А. Вейсова, Ю.А. Шитова. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2003. ЗОбс. 225-227с.

67. Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. Учеб. пособие для студ. Втузов. 2-е изд., стер. - М.: Высш. шк, 2001.-208 с.

68. Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. // М.: Наука, 1988. - 208 с.

69. Вентцель Е.С. Элементы динамического программирования. // -М.: Наука, -1964.- 176 с.

70. Исследование операций в экономике // Под ред. проф. Н.Ш. Кремера. М. Банки и биржи, ГОНИТИ, 1997. - 496 с.

71. Исследование операций в экономике: Учебн. пособие для вузов / Н.Ш. Кремер, Б.А. Путао, И.М. Гришин, М.Н. Фридман; Под ред. проф. Н.Ш. Кремера. М.: ЮНИТИ, 2000. - 407 с.

72. Конюховский П.В. Математические методы исследования операций в экономике. СПб.: Издательство «Питер», 2000. - 208 с.

73. Системный анализ: Проектирование, оптимизация и приложения: В 2-х т. Т 2. // Под общ. ред. А.Н. Антамошкина; сибирское отд-ние Междунар. Инженер. Акад. — Красноярск: CAA, 1996. — 290 с.

74. Трояновский В.М. Математическое моделирование в менеджменте. Учебное пособие. М.: Русская деловая литература, 1999. -240 с.

75. Экономико-математические методы и модели в планировании и управлении в отрасли связи: учебник для вузов. // Н.М. Губин, Б.С.

76. Дорохов, A.C. Добронравов. 3-е изд., доп. и перераб. - М.: Радио и связь, 1993.-376 с.

77. Бестужев-Лада И.В. Прогнозное обоснование социальных нововведений. — М.: Наука, 1993. 240 с.

78. Иозайтис В. С., Львов Ю. А. Экономико-математическое моделирование производственных систем: Учеб. пособие для инженерно-экономич. спец. вузов // — М.: Высш. шк., 1991. 192 с.

79. Карасев А.И. и др. Математические методы и модели в планировании: Учеб. пособ. для эконом, вузов / А.И. Карасев, Н.Ш. Кремер, Т.И. Савельева; Под ред. А.И. Карасева. М.: - Экономика, 1987. - 240 с.

80. Бочаров В.В. Финансовое моделирование. СПб.: Издательство «Питер», 2000. - 208 с.

81. Виленский П. Л., Лившиц В.Н., Смоляк С. А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: Теория и практика: Учеб.-практ. пособие. — М.: 2001. 832 с.

82. Ричард Брейли, Стюарт Майерс. Принципы корпоративных финансов: Пер. с англ. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 1997. - 1120 с.

83. Шарп У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции: Пер. с англ. — М.: ИНФРА-М, 1999. 1028 с.

84. Промышленность г. Красноярска в январе-декабре 2007 года. // Статистический бюллетень Красноярского краевого комитета государственной статистики, 2002. — 90 с.

85. Аринин, В. А. Автоматизация процесса планирования инновационной деятельности предприятий / В. А. Аринин // Вестник Сиб. гос. аэрокосмич. ун-та. 2008. - Вып. 2(19).- С. 186-192.

86. Аринин, В. А., Автоматизация основных процессов планирования инновационной деятельности машиностроительногопредприятия / В. А. Аринин, Д. А. Дегтерев // Проблемы машиностроения и автоматизации. 2006. - № 1. - С. 3-10.

87. Аринин, В. А. Оценка факторов, влияющих на эффективность инноваций при развитии производства / В. А. Аринин // Всерос. конф. «Информационные технологии в научных исследованиях и управлении» : материалы. Иркутск : ИСС, 2008. - С. 64-68.

88. Аринин, В. А. Оценка рисков инновационных проектов / В. А. Аринин // Вестник НИИ СУВПТ. Красноярск : НИИ СУВПТ, 2006. -Вып. 24.-С. 188-196.