автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Структурная обработка эмпирических данных для анализа организационных и организационно-технических систем



АКАДЕМИЯ НАУК СССР у/ /

ВСЕСОЮЗНЫЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ СИСТЕМНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

Специализированный совет Д 003.63.02

На правах рукописи

ШЕЙНИН Роман Львович

СТРУКТУРНАЯ ОБРАБОТКА ЭМПИРИЧЕСКИХ ДАННЫХ ДЛЯ АНАЛИЗА ОРГАНИЗАЦИОННЫХ И ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Специальность 05.13.10 - Управление в социальных и

экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ'

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва - 1989

Работа выполнена во Всесоюзном научно-исследовательском институте системных исследований АН СССР (ВНШСИ).

Официальные ошонентн: член-корреспондент АН !СССР

ГЕЛОВАНИ В.А.

доктор технических наук, профессор БУНСОВ В .II.

доктор технических наук, профессор ДУБРОВ А.М.

Ведудая организация: научно-производственное объединение

"АСУ-Москва"

Защита состоится " " _ 1989 г. в_чао.

на заседании специализированного совета Д 003.63.02 ЕВДИСИ. Адрес: 117312, г.Москва, проспект 60-летия Октября,-9.

С диссертацией мокко ознакомиться в библиотеке ЕНИИСИ.

Автореферат разослан " " _^_ 1989 г.

Отзыв на автореферат в двух экземплярах, заверенных печатью, просим направлять по адресу совета.

Ученый сег ларь специализированного совета д.ф.-м.н.

Б.С.Левченхов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Совершенствование системы управления народным хозяйством является настоятельной потребностью современного этапа социально-экономического развития нашей страны. В "Основных положениях коренной перестройка управления экономикой", утвержденных июньским (1987 г.) Пленумом ЦК КПСС, отмечено, что "система управления становится все менее эффективной". В связи с этим признано необходим осуществить "перестройку зсех организационных структур в экономике - от основного звена до отраслей,"регионов и народнрго хозяйства".

Существенным фактором успешности реализации этого процесса является формализация анализа организационных систем с целью их совершенствования. Большинство существующих методик анализа организационных систем носит неформальный характер, что чрезвычайно ограничивает возможности использования эмпирической информа- -ции о их функционировании. В то же время высокая сложность современных организационных систем, потребность в учете большого числа факторов и взаимосвязей при их изучении обусловливают необходимость того, чтобы разработки по совершенствованию таких систем базировались на количественном анализе соответствующих эмпирических данных.

Сходная ситуация имеет место и в связи с проблемой выявле-. ния тенденций развития новейших технологий, физически реализуемых в виде сложных организационно-технических систем (роботизированные комплексы системы автоматизированного проектирования, гибкие производственные системы и .др.). В этих случаях имеет месте возникновение новых не существовавших ранее организационно-техничес-

ких систем и становится необходимым их тщательное изучение для послещтздего формирования и принятия решений в сфере управления научно-техническим прогрессом.

С учетом сказанного, актуальной проблемой, имеющей народнохозяйственное значение, является создание методики и инструментального обеспечения анализа и совершенствования организационных и организационно-технических систем на базе обработки количественными методами эмпирических данных о их функционировании, а также практическое применение полученных результатов и рекомендаций в народном хозяйстве.

Цель работы заключается в создании человеко-машинной методики-анализа и выработки убавляющих воздействий, направленных на повышение эффективности функционирования сложных организационных и организационно-технических систем, базирующейся на существующих и специально разработанных методах и алгоритмах обработки данных, и ее применении для решения практических 'задач.

Для достикения указанной цели необходимо решение следующих

задач:

- разработка новых методов структурной обработки эмпирически- данных (классификация организационных систем с учетом их динамики и взаимозависимости характеризующих их параметров, выделение периодов "монотонного" развития и др.), учитывающих о, бен-ности количественных данных об организационных системах (сильная взаимозависимость многих парметров, квазилинейное изменение значений параметров о течением времени и т.д.);

- автоматизация процесса применения структурных методов для анализа реальных данных (автоматизация выбора параметров соответствующих алгоритмов);

4

- разработка метода структурного анализа результатов экспертных опросов в организационных системах;

- разработка диалоговых комплексов душ анализа и моделиро-

]

вания организационных я организационно-технических систем;

- использование созданных методических и инструментальных средств для решения задач совершенствования систем организационного управления, анализа систем различных классов.

[¿ето.ды исследования. /да решения указанных задач использовались методы системного анализа, распознавания образов, структурного анализа эмпирических данных, теории вероятностного выбора альтернатив.

Научная новизна. В диссертации осуществлено теоретическое обобщение проблемы анализа и совершенствования организационных систем количественными методами на основе эмпирической информации о их (¿акционировании. Обобщены 1летоды структурной обработки информации о статике организационных систем - экстремальная группировка параметров и автоматическая классифпацкя, разработан новый метод классификации организационных систем в статике, позволяющий получать классы объектов, отличающиеся характере взаимосвязи параметров, разработан метод автоматизации выбора п?па-метров алгоритмов структурной обработки информации. Решены сформулированные в работе задачи структурного анализа данных о динамике организационных систем - построения динамической типологии, выявления совокупностей взаимосаязанных в динамике параметров различных систем (агрегирования параметров), выявления периодов "монотонного" развития совокупностей организационных систем (пег риодизации развития). Решена задача структурной обработки данных экспертных опросов в организационных системах. Разработаны метод

декомпозиция мнений экспертов, позволяющий определять относительную значимость различиях упорядочений фигурировавших в опросе альтернатив, и два алгоритма, реализующих этот метод.

Прикладное результаты работа и их реализация• Основная практическая ценность диссертации состоит в решении вакной народнохозяйственной задачи создании инструментальных средств совершенствования систем организационного управления. Созданы два диалоговых машинных комплекса анализа и моделирования организационных и организационно-технических систем. Их внедрение позволило разработать предложения по совершенствованию системы управления технической службой Главного управления здравоохранения исполкома Моссовета (ГУЗУ). В результате анализа действующей система управления, проведенном по разработанной в диссертации методике с помощью указанных комплексов, были выявлены недостатки в структуре управления,; .летодах функционирования, информационно-нормативном обеспечении и других ее аспектах. С использованием методов декомпозиции данных экспертных опросов была разработана новая система управления. В настоящее время проект этой системы рассмотрен и утвержден коллегией ГУЖ, согласован'с планово-финансовыми органами к на его базе подготовлен проект постановления Совета Мишгезров СССР. Оквдаемый экономический эцйеят от внедрения новой системы управления составляет около 720 тыс.руб. в год.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на Всесоюзных совещаниях по проблемам управления (Алма-Ата, 1986; Ташкент, 1989 г.), Всесоюзных школах-семинарах "Прикладные проблемы управления макросистемами" (Алма-Ата, 1284 г.; Тамбов, 198? г.), Всесоюзных конференциях "Нечисловая

статистка, экспертные оценки и смежные вопросы" (Тарту, 1984 г.), "Проблемы программно-целевого плакирования и управления" (Москва, 1978 г.), "Теория и практика управленческого консультирования" (Таллинн, 1980 г.), "Роботизащш, информатизация, управление" (Тбилиси, 1987 г.), международной конференции по системам подцеркки решений (Австрия, 1980 г.), советско-американском семинаре по управлению нововведениями (Австрия, 1985 г.), международных семинарах по компьютеризованному интегрированному производству (Финляндия, IS87 г.; <1РГ, 1988 г.; Франция, 1989 г.), на многочисленных республиканских и городских семинарах. Ло результатам диссертации были прочитаны лекции на Всесоюзных ыколах-семинарах "Прикладные проблемы ¿^правления макросистемами" (Алма-Ата, 1984 г.; Апатиты, 1989 г.) ив Мевдународном институте прикладного системного анализа (Лаксенбург, 1989 г.). Результаты прикладной части работы докладывались и обсуждались в Совете Министров СССР, в Госплане СССР, исполкоме Моссовета, на коллегии ГУЗМ исполкома Моссовета.

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 32 работах, в том числе 27.,- на русском языке.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введе-шя, шести глав, заключения и списка литературы. Объем работы -272 стр.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В первой главе диссертации проведен анализ литературы в области применения количественных методов для исследования организационных систем.

Большинство работ по количественно?^' анализу эмпирических данных об организационных системах (около 98^ из числа прнведен-них в списке литературы) выполнены в капиталистических странах. Лля анализа организационных систем количественны!® методами необходимо определить, какие параметры будут использоваться для их списания и зсак мокло "измерить" значения этих параметров, то есть необходимо разработать информационную модель организационных систем. Серьозше различия меэду организационными системами в странах с рыночной и централизованно планируемой экономикой не позволяют использовать рассмотренные в указанных работах информационные модели. Кроме того, для известных информационных моделей характерен ограниченный перечень параметров, отражащих линь немногие из существенных аспектов систем соответствутщхх классов. Они ориентированы на реиэнне конкретных узких задач и имеют ограниченное значе де в контексте рассматриваемой проблемы.

Для анализа дажаас об организационных системах в основном используются традиционные количественные методы -корреляционный, регрессионный и факторный анализ, выбор которых обусловливается не объективными критериями, а сведениями об их успешном применении для репешш прикладных задач. Зтк метода предполагают, что массивы эмпирических данных удовлетворяют ряду условий. 3 то же время справедливость выполнения этих условий редко проверяется. К недостаткам указанных методов следует отнести также и то, что получаемые с юс помощью результаты часто трудны для интерпретации. От некоторых из указанных недостатков свободны так называемые структурные методы обработки эмпирических да шок - кластерный анализ (автомагическая классификация) и экстремальная группировка параметров, однако они.не позволяют решать такие важные с

практической точки зрения задачи, как выявление совокупностей систем, отличающихся характером взаимосвязей описывающих пх щзи-знакоч, и исследование динамики организационных систем. Для решения этих задач необходимо создание специальных методов обработки данных.

Применение структурных методов обработки донных требует выбора значений параметров соответствующих алгоритмов. Практически он осуществляется путем много1фатного применения конкретного алгоритма при различных з..аченияу найметров и последующего отбора наиболее "удачных" результатов. В условиях многоэтапной обработки данных этот способ выбора (настройки) параметров нежелателен из-за большой нагрузки на пользователя. Отсюда вытекает необходимость автоматизации настройки параметров алгоритмов обработки данных. Базой этого должно, по-видимому, служить единое формализованное представление о качестве результатов обработки данных различными структурными методами, которое можно было бы положить в основу щ>ж1терия настройки параметров.

В приведенных работах не рассматривается, как от результа-

/

тов анализа организационные систем перейти к выработке и принятию решений по совершенствованию управления ими. В диссертации предлагается осуществлять этот переход на о с норе опроса экспер*-тов, что ставит вопрос обработки соответствующих эмпирических данных. Опыт экспертных опросов в организационных системах пока-г зывает, ^то, как правило, мнения экспертов сильно отличаются друг от друга и бывают .даже щютиворечивыми. В этой ситуации их усреднение теряет смысл. В то же время большинство методов обработки, данных о суждениях экспертов направлено именно на усреднение. В связи с этим возникает задача выявления различных точек

зрения, присущи: конкретно:! группе экспертов.

В заключительной части главы сформулированы основные задачи диссертации.

Вторая глава посвящена рассмотрению структурных методов обработки количественной информации о статике организационных систем. Эта информация обычно представляется в виде матриц "объекты-параметры", строки которой соответствуют организационным системам,а столбцы - признакам информационной модели. Структурные метода обработал информации фактически являются средством агрегирования (редукции) матрицы данных. Принцип агрегирования (редукция строк или столбцов матрицы данных) определяет соответствующий класс методов (методы автоматической классификации или методы экстремальной группировки параметров).

Практическое применение методов структурной обработки эмпирической информации сЕ::зано, во-первых, с выбором конкретного алгоритма анализа и, во-вторых, с определением требуемой степени редукции матрицы данных. И' то, и другое делается исходя из неформальных содержательных представлений. В работе предлагается способ формализации этих действий, основанный на "введении количественной оценки степени соответствия применяемого алгоритма структурной обработки и используемых значений его параметров структуре эмпирических данных. Эта оценка позволяет автоматизировать процесс выбора алгоритма анализа данных и настройки его параметров.

Пусть X - матрица данных размерности N"11. (N-число объектов, - число признаков), а ¿Г - числовая матрица меньшей размерности (редуцированная матрица), получаемая из X путем применения к последней конкретного алгоритма структур-

кого анализа. Дня алгоритмов автоматической классификации и экстремальной группировки параметров показано, как пользуясь содержащейся в матрице ¿Г информацией можно построить аппроксимации X исходной матрицы X » то есть реализовать схему обработки информации, представленную диаграммой

В качестве меры качества аппроксимации предлагается использовать . функционал вида

1*г

где 6 - функция расстояния.

В работе показано, что ряд широко применяемых алгоритмов структурной обработки данных могут трактоваться как процедуры поиска наилучшей в смысле функционала I аппроксимации матрицы данных при некоторых ограничениях. Это представление дает возможность получить выражения для расчета оценки соответствия ' применяемого алгоритма и его параметров структуре эмпирических данных.

Конкретно рассматриваются алгоритмы экстремальной группировки "параметров "модуль" и "квадрат". Они осуществляют разбиение.

И параметров на групп ^... , и одновременно

ставят в соответствие каждой группе N -мерный вектор -р

V] = 1, п ) такш образом,, чтобы максимизировать

функционалы

и

соответственно.

□оказано, что максимизация функционала I., эквивалентна минимизации функционала

Гч/_ П. ¡иЧ

С? г4 г«-

(при построении матрицы ,Л использовались векторы т )...,т ).

Введем преобразованную матрицу данных У размерностью [ч| *п_, элементы. £ -го столбца которой определяются все-

возможными произведениями СС^ССу пар элементов соответствующего j -го столбца исходной матрицы данных. Доказано, что

Ыг п.

таX 12 Я.^Ц-Цк/)''

при ограничениях

И ГII

а также при условии того, что отношение эквивалентности £

.. Е: §^ = V - 6-03 ^

/ч/ ;

разбивает множество столбцов матрицы V ровно на /- классов.

Также рассмотрены четыре часто применяемых алгоритма автоматической классификации. Обозначим через к число классов, на которые алгоритмом автоматической классификации производится разбиение объектов, через Ыр к,-) - число объектов в

каядом классе, через Нр - множество индексов объектов р -го класса, через ССр - центр тяжести р-го класса.

Показано, что алгоритм, минимизирущий функционал

к Мру Сос-.'-схр^

и алгоритм, максимизирующий функционал к

Р=/ ^бНр

доставляют такие разбиения объектов на классы, которые являются наилучшими и с точки зрения минимизации функционала Хз* —лго-ритму автоматической классификации, минимизирупцему функциопл

т Т- V Г^-^р)2 рч инр

в тершнах аппроксимирующей малицы соответствует функционал

г7 =2. ^¿сэс^-зц/)* 1-1 ¿=1

где об ¡. - "вео" объектов, одинаковый для объектов одного класса, а алгоритму, максимизирующему функционал

Р.4Ч Ы

в случае двух классов также соответствует минимизация фушсциона-ла типа X .

Указанные результаты дали возможность предложить процедуру автоматизированной настройки параметров алгоритмов структурной обработки данных, заключающуюся в следующем.

Матрица данных многократно обрабатывается некоторым алгоритмом при различных значениях параметра, определяющего степень ее редукции. Выбор конкретного значения этого параметра осуществляется на основе рассмотрения графика зависимости качества аппроксимации матрицы данных от степени ее редукции. Очевидно, что это - невозрастащая зависимость (чем больше степень редукции, тем, вообще говоря, ниже качество аппроксимации). Выбирается такая степень редукции матрицы данных, превышение которой приводит к резкому падению качества аппроксимации.

В заключительной части главы формулируется и решается новая задача агрегирования организационных систем - задача структурной (пленарной) классификации. Исходя из содержательных задач анализа организационных и организационно-технических систем обосновывается необходимость по-новому подойти к проблеме агрегирования объектов. А именно, ставится задача разбиения объектов на классы таким образом, чтобы каждый класс отличался согласованным

и вполне определенным характером изменения значений (взаимозависимостью) цризнаков входящих в него объектов.

Предполагается, что каждый исследуемый объект характеризуется набором из ги параметров Ос5^ —/Эс.'1^. Вводится в рассмотрение -мерное пространство X , в котором каждому объекту соответствует точка ЭСеХ.

Считается заданной выборка объектов, поступащих последовательно во времени ОС^ ..., СС.^ ... в соответствии с неизвестным законом распределения Р(сс), Представление о взаимозависимости признаков объектов одного.класса формализуется с помощью критерия качества классификации, который заключается в следуюцем.

Рассматриваются И- -мерный вектор-строка Се. такой, что С^ Се= , некоторая константа А Ь , Не (оч) _ характеристическая функция Ь -го класса (Ьц соответствующая- вероятность

рг = $Ье(эо<1Р<оо. х

йункционал качества классификации определяется как

е=/

где

Но с л е.инее выражение задает средний квадрат расстояния точек t -го класса до плоскости, задаваемой вектором Ct и константой Ас.

Задача минимизации функционала Ф за счет подбора характеристических функций Ье. , или, что то же самое, путем поиска минимизирующего функционал разбиения пространства X на Ь областей (классов), названа в работе задачей структурной (пленарной) классификации. При этом предполагается выполнение следующих условий.

Условие I. Существует такая константа К , что > , т.е. вероятностная мера РСэс) сосредоточена в

ограниченном мно:кестве пространства X •

Условие 2. Для произвольных С и А С ЭсТ-

т.е. мера множества точек, сосредоточенных на любой из гиперплоскостей, равна щЪш. ,

Пусть имеется последовательность объектов Обозначил

г , Л Р(ос)

пи а

X Р

Мс-5

Хгэс

¿Р(оо)

Текущий t -й шаг алгоритма решения задачи структурной классификации заключается в следующем. В результате расчетов, выполненных на предыдущих шагах алгоритма, к этому моменту известны оценки частот классов ре. ('¿.-'О, соответствующих нормированных

моментов первого порядка Т^г, (Л -О и матриц а также векторы С е. и константы п е , задащие гиперплоскости, определяющие классы объектов. Поступившая на вход алгоритма точка ЭС-£ относится к одному из классов в соответствии со следующим правилом:

Г

Л) если С -А

После этого пере считала агоя оценки вероятностей, мометов и матриц классов:

•йеад. Йе «- ьГ£«о ;

-р

Бекторы Сг определяются как собственные векторы матриц .

, соответствующие минимальным собственным числам этих

матриц, а константы А^, = тг с£\

Для расчета начальных оценок моментов гг7е и матриц

У^ перше Л. точек последовательности $ относятся к первому кпассу, следующие гЬ точек - ко второму и т.д.

Б работе доказано, что данный алгоритм минимизирует функционал ф но вероятностью единицы

Путь

—> оо

где - константа, зависящая от выборки .

В третьей главе формулируются задачи структурного анализа количественной информации о динамике организационных систем и разрабатываются методы их решения. С формальной точки зрепия соответствующие эмпирические данные целесообразно представлять в виде кубов данных '"объекты - параметры - время". Показано, что отсутствие структурных методов анализа кубов данных и применение известных процедур обработки матриц данных для исследования дина-шиш организационных систем приводят к ряду методических ошибок.

Отмечается, что количественные данные, характеризующие функционирование организационных систем, как правило, отличаются сильной взаимозависимостью изменений значений параметров этих систем с течением времени и близким к линейному характером этих изменений. Выделяются три класса задач структурного анализа кубов данных - агрегирования объектов куба данных (построения динамической типологии объектов), агрегирования параметров куба данных и агрегирования куба данных по времени (периодизации развития). Вводятся.соответствующие геометрические интерпретации куба данных.

' Цусть

куб данных, причем N - число объектов, П- - число параметров, - число моментов времени наблюдения г организационных

г-П.

систем. Рассмотрим пространство С , оси которого соответствуют параметрам организационных систем, к П.-мерные векторы (точки) • - • у ^-Сп- О . Упорядоченная совокуп-

ность Т точек 2 с« £2" 1.1, . ..^¿г? представляет собой

} . - п,

траекторию I -го объекта в пространстве с , которое можно

назвать пространством состояний организационных систем. Назовем задачей построения .динамической типологии (агрегирования объектов куба данных) задачу разбиения множества траекторий на классы "близких" (в некотором смысле) траекторий.

В диссертации разработаны три метода' решения задачи построения динамической типологии.

Метод метризации траекторий базируется на введении мегч "близости" К (?С( траекторий и Zj и дальнейшем использовании алгоритмов агрегирования объектов для получения классификации траекторий. Приводятся конкретные примеры мер близости траекторий организационных систем.

Суть метода аппроксимирующей прямой заключается в том, что каждая из анализируемых траекторий организационных систем заменяется соответствущей прямой в пространстве состояний. Эта прямая строится таким образом, чтобы она представляла собой наилуч-пую (в некотором смысле) аппроксимацию соответствующей траектории.

Цусть ZL=p>^>¿■i (~0°<р,< «¿Ь» ...¿«¿¿»О;

= 0 - прямая в пространстве состояний, соответствупцая траектории 2. Расстояние ) 2 1) 0т t-й точки

1Т

траектории ДО прямой 20 определяется оледупцим образом:

С № - 2С/

£ -> = < ь

Аппроксимирующая прямая подбирается так, чтобы минимизировать выражение:

Показано, что решение этой задачи сводится к нахождению собственного вектора некоторой матрицы, соответствующего наибольшему собственному числу.

В результате применения указанной процедуры каадая из анализируемых траекторий ,21С организационных систем характеризуется вектором с^ С1 направляющих косинусов соответствующей аппроксимирующей прямой. Агрегирование траекторий осуществляется путем применения к взкторам об Г одного из алгоритмов автоматической классификации, рассмотренных во второй главе. В работе показано, что применение этого алгоритма позволяет получить'не только разбиение объектов на заданное число классов, но и рассчитать в качестве агрегированной характеристики р-го класса (р=4,1<)

К - число классов) вектор о£р, отличающийся сколь угодно шло от вектора

I t=Y

Гпигь .

где Г^р - число траекторий класса р , Ир - множество индексов траекторий р -го класса.

Таким образом, построение динамической типологии методам аппроксимирующей прямой представляет собой двухступенчатый алгоритм, в результате применения которого получается разбиение объектов куба данных на классы И-1 ..., Н|< а рассчитываются агрегированные характеристики каждого класса , ... ^к как средние векторы совокупностей векторов направляющих коиоину-сов аппроксимирующих прямых траекторий кавдого класса.

Разработан способ построения аппроксимиации куба данных с использованием указанной информации и введен квадратичный критерий качества аппроксимации. Доказано, что алгоритм агрегирования объектов куба данных методом аппроксимирующей прямой оптимален в том смысле, что получаемая на его основе аппроксимация куба данных является наилучшей по указанному критерию.

Предложен также другой алгоритм, реализующий метод- аппроксимирующей прямой, более простой с точки зрения объема вычислений.

Главная особенность метода непосредственной аппроксимации состоит в том, что он объединяет в единой процедуре процессы построения аппроксимаций траекторий организационных систем и их аг-

. >

регирования. При этом используется алгоритм структурной каассифа-кации объектов, разработанный во второй главе.

Суть алгоритма непосредственной аппроксимации заключается в оледуюцем. Пусть есть некоторый набор векторов направляющих косинусов аппроксимирующих прямых к классов: «¿4,..., "¿к' . Определяется ошибка (-О аппроксимации траектории прямой р,оС I

. Определяется также правило классификации траекторий: траектория 2 С относится к £ -му классу,

. г-

если

Циклически просматриваются все траектории. На 6-и шаге алгоритма используются векторы оС < 1 ... > сб^ 1 , построенные на предыдущем шаге. На этой оонове проводится классификация текущей траектории .

Если

и4* _ и**'1 0 ц<> _ »

то = х>1% , I-*! к и происходит переход к ( 6-му

шагу. В противном случае, очевидно, происходит переброс траекторий из одного класса в другой, например, из р -го в £ -й и векторы «¿р и «¿е. перестраиваются о учетом изменения классификации. Доказано, чтр данный алгоритм сходится к разбиению, доставляющему минимум функционалу

'к

Цель агрегирования параметров куба данных заключается в выявлении совокупностей 'взаимосвязанных меаду ообой параметров.

В работе вводится ;Т-«еряое пространство • . Совокупность центрированных и нормированных значений J -го параметра I- -й траектории интерпретируется как точка этого пространства. Таких точек имеется N * г** единиц, причем каждой точке можно поставить в соответствие двойку индексов < С,} > С'14 ^ £ ^ Ю-Среди всевозможных разбиений множества точек найдется совокупность точек, соответствующих воем параметрам одной из той же траектории, и совокупность точек, характеризующих значения одного и того же параметра всех траекторий. С учетом этого пространство ЕТ названо совмещающим, т.е. представляющим одновременно и объекты, и

параметры. Через ££: обозначается точка этого пространства, соответотвувддя Ь -щ объекту и j -му параметру.

Вводится мера "сходства" точек и е^ ,

Суть предложенного в диосертации подхода к агрегированию параметров куба данных заключается в обнаружении в пространстве Е совокупностей "близких" между собой 1в смысле меры К ) точек, для чего используется алгоритм автоматической классификации. Показано, что в отличие от агрегирования параметров матрицы данных, в данном случае индексы сильно связанных между собой параметров, вообще говоря, не являются разбиением множества параметров.

Кроме, того, информация, полученная в результате предложенной в диссертации процедуры агрегирования параметров, позволяет по-новому подойти к классификации объектов при анализе куба дадщр^ Обычная интерпретация факта сильной взаимосвязанности груши дара-« метров заключается в том, что при получении соответствующих дан-! ных измерялись внешние или косвенные проявления некоторого .дино- * го фактора. Таким образом, в рамках зтой содержательной гипотеза

С ?

естественно поотавить в соответствие каждой груше параметров не-

I

который фактор.

Из сказанного вытекает* содержательная формулировка задачи разбиения совокупности объектов на классы таким образом, чтобы в кавдый класс входили объекты,'характеризуемые одним набором факторов. Так как для отнесения объекта к некоторому клаосу попользуется лишь информация о перечне факторов, "управляющих" его состоянием, а не значения параметров или мер близости как в обычных алгоритмах классификации, то объекты одного класса являются "неразличимыми" о точки зрения указанного критерия классификации. Фактически, речь при этом вдет о ввделении совокупностей объектов, со-

стояния которых определяются одним набором факторов. С учетом этой интерпретации данная задача названа- в диссертации задачей систематизации объектов. Предложена процедура решения задачи систематизации объектов.

В последнем разделе главы сформулирована задача периодизации траекторий совокупности объектов в пространстве состояний и предложен алгоритм ее'решения. Отмечено, что одной из существенных причин, приводящих к необходимости рассмотрения кубов данных при анализе организационных систем, является тот факт, что в процессе своего развития большинство их проходит ряд стадий или этапов, причем характер взаимосвязей между характеризующими их параметрами может при этом существенно меняться. Исходя из этих соображений формулируется задача, цель решения которой заключается в определении временных интервалов, в течение каздого из которых взаимосвязь мевду. параметрами изучаемых объектов подчиняется некоторой простой закономерности. Таким образом, результатом анализа должны быть последовательность интервалов времени и значения агрегированных характеристик взаимосвязи мевду параметрами, соответствующие кавдому интервалу.. Эта задача названа задачей периодизации развития, шлея в виду ее интерпретацию применительно к организационным системам, состоящую в том, что в результате будут выделены периоды времени, соответствующие определенным стадиям развития организационных систем.

Предложена формализация задачи периодизации развития, заключающаяся в получении разбиения Р-« > Рг ■> • • - > ^и множества индексов £ . на и классов, поровдаемое совокупностью (и-О чиоел ±1, ±-г.3 Ctp<tp+fJ^£ р^Т-О о использованием правила .

Р< «ин^-и^у, Ри^Шии^*«!'

Это разбиение Р, . ..} задает совокупность подпространств

Ел,... > Еи^Е7"' ПР™

с1Спт% Е 1 + ... + А ьи^ Ец = Т.

Под решением задачи понимается такое разбиение объектов и параметров, когда проекции точек совмещающего пространства на и различных его подпространств образуют в каждом из них к. максимально "тесных" групп в смысле введенной меры близости.

Разработан алгоритм периодизации развития. Показано, что

его можно интерпретировать как процесс поиска таких подпрост-

Ег

, в которых всю совокупность данных можно было бы наилучшим образом аппроксимировать с помощью ко векторов или

кг чисел.

В четвертой главе диссертации разрабатывается процедура организации экспертного опроса при анализе организационных систем и метод обработки получаемых при этом данных.

. Показано, что при изучении организационных систем точки зрения экспертов часто сильно отличаются и могут быть даже полярными. Отсюда вытекает необходимость ориентироваться в процессе обработки экспертной информации на то, чтобы получить сведения о "спектре" мнений экспертов и их соотношениях. Наиболее информатив-

М

ны о этой точки зрения данные о сравнительной предпочтительности (упорядоченижили ранжировках) рассматриваемых альтернатив. В то же время опыт организации экспертизы (под организацией экспертизы в данном случае понимаетоя способ получения мнений экспертов в виде» удобном для дальнейшей формальной обработки) свидетельствует о трудности получения от экопертов сведений о ранжировках альтернатив. С учетом этого разработана специальная процедура проведения опроса экспертов.

Предполагается, что имеется ГЪ-элементное множество альтернатив А , причем каждая альтернатива представляет собой описание некоторого управляющего воздействия. Кавдому эксперту предъявляют различные подмножества X - А и ставят задачу выбрать "наилучшую" альтернативу. В результате на основе ответов экспертов можно рассчитать частоты ^ ^^ выбора альтернативы из подмножества X А как

Р/ у

. где Г^х - число актов выбора из множества X > а ~ чио-

ло раз, когда при этом была выбрана альтернатива Ос.. Совокупность частот Рх(ос) содержит в агрегированном виде всю информацию о результатах опроса экспертов.

Разработан метод выявления структуры мнений экспертов по известным частотам выбора Р^Сэс). Он основан на гипотезе о существовании некоторого механизма порождения указанных частот, названном многокритериальной моделью вероятностного выбора. Эта модель соотоит в следующем.

Пусть имеется совокупность числовых критериев КзО €■ Ф

и о каждым критерием связана неотрицательная величина С F), интерпретируемая как вероятность выбора критерия F (вес) из совокупности . Предполагается, что частоты выбора и вероятности выбора согласованы:

Bet*) = f^CF/.R».) V^eX-И).

Это выражение предотавдяет собой гипотезу о механизме порождения частот P^C^eJ* А именно, при определении наилучшей альтернативы ОС. в множестве X о вероятностью Р<р(Р) используется критерий F , который а определяет лучшую альтернативу. Множество Ф критериев и вероятности задают то, что

может быть названо "спектром" мнений экспертов. Таким образом декомпозия результатов опроса экспертов заключается в определении множества

я> и вероятностей P<p(F) по совокупности эмпирических частот РхСэО.

Показано, что критерии F естественным образом задают также частоты различных упорядочений альтернатив. Пусть R-CX) -множество всевозможных упорядочений альтернатив из X , состоящее из элементов

§(Х)е RCX) (элементы множества R.CA.) обозначим просто § ). Каждый критерий F 6- задает некоторое упорядочение § е

FUA) по правилу:

FCSO > FCSrO ;

где § {_ - i -й элемент в упорядочении § . В работе вводится понятие частоты упорядочения р<3_) как вероятности Pq>CF) выбора критерия F , эадаицего это упорядочение в соответствии о последним выражением.

я

Естественно считать два критерия F-* и Ft эквивалентными, если они задают одно и то же упорядочение. Обозначим через R (ос, хЗ R множество всех упорядочений, в которых ос€-Х стоит впереди остальных элементов из X , т.е.

R(=sX) = Ь IS ■е- RA § Са-> с * * >

где SO-) - номер места, на котором стоит альтернатива Ос. в упорядочении 5 , а через - множество критериев

F , пороадающих совокупности упорядочений Показано,

что

Р)сС*)°2. РфСР)'= Л pes).

Декомпозиция результатов опроса экспертов фактически заключается в решении приведенной оиотемы уравнений относительно частот упорядочений.

Предложен алгоритм декомпозиции результатов опроса экспертов, основанный на использовании так называемых полиномов Блока-Маршака. Пусть Хс Д| ос о е- Ay - X , 1Х\ - число элементов в множеотве У , a G(X, к) - множество всех подмножеств множества X , содержащих ровно U> элементов

СкПхО

. Тогда выражение

. IX]

1=0 .YfcGtx, ixi-i}

зв

задает полином Блока-Марийка, соответствующий некоторому множеству X и альтернативе ССе>. Обозначим через p(R(oc.» А)) сумму частот упорядочений из совокупности R/V") всех упорядочений R , таких, что ¡ ЗС^с-О^к . . Показана справедливость следующего равенства:

ZpCRCoc^...,^-^.,^) ?

где С .- tlf.«) - произвольная перестановка индексов L^j ...у V-0 . Последовательное применение этого равенства позволяет определить частоты (веса) упорядочений альтернатив.

Предложен также более простой алгоритм декомпозиции:

Показано, что его применение правомерно лишь в том случае, когда для всех Хл £ X г. 2 .X ^ А.

Также показано, что использование этого алгоритма декомпозиции накладывает определенные ограничения на получаемые частоты упорядочений:

РС^гЖХ-РС^'СХ-^З)) УХСД

Это условие названо в работе условием постоянства отношений частот упорядочений, так как оно требует, чтобы отношение р(^,з(Х-{лЭ"Х>/рС$СХ-£'эсЗУ) не зависело от 9 (Х- £ :*}) • Доказано, что второй алгоритм декомпозиции может применяться только тогда и только тогда, когда в рамках многокритериальной модели вероятностного выбора справедливо условие постоянства отношения частот упорядочений.

Пятая глава посвящена разработке человеко-машинного комплекса анализа организационных и организационно-технических систем. Обосновывается необходимость создания комплекса как инструментального средства анализа и совершенствования систем соответствующих классов, формулируются требования к нему, а также его основные функциональные характеристики.

В качестве основы для создания комплекса разработана общая схема анализа организационных и организационно-технических систем и выработки необходимых управляющих воздействий, рассмотрен ряд методических вопросов ее осуществления. Основные этапы этой схемы -выделение класса объектов анализа, разработка информационной модели, сбор эмпирической информации, ее обработка с целью сжатия и представления в удобном для пользователя виде, содержательный анализ результатов обработки, выработка перечня управляющих воздействий, экспертный анализ управляющих воздействий, декомпозиция мнений экспертов, рассмотрение результатов декомпозиции и принятие решений по поводу управляющих воздействий. На ЭШ реализуются эта-

пе

пы, связанные с обработкой эмпирических данных и настройкой соответствующее процедур, а также проведением экспертного опроса, фиксацией его результатов и декомпозицией мнений экспертов. Совокупность аппаратных и программных средств, реализующих эти этапы, представляет собой человеко-машинный комплекс анализа организационных и организационно-технических систем (ЧМК).

Практически осуществлены две реализации ЧМК - на универсальной ЭВМ среднего класса и на персональной ЭВМ.

Первый ЧМК был создан группой сотрудников БНШСИ под руководством и при непосредственном участии автора. Аппаратные средства комплекса включали алфавитно-цифровой дисплей, алфавитно-цифровое печатающее устройство, графопостроитель, память на магнитных дисках емкостью около 2 мегабайт. При создании ЧМК ставилась задача в максимально возможной степени использовать существующие программные блоки. К ним относились: база данных, шкет программ графического вывода, пакет программ статистической обработки и др. Все оригинальные программы обработки данных были написаны на Фортране, Они реализовывали процедуры, рассмотренные в главах 2-4. Кроме того, было разработано большое число вспомогательных программ.

Основные функциональные режимы работы комплекса - это ввод данных, их обновление, информационный поиск, обработка данных. Выбор типа режима и его параметров осуществляется с помощью диалога. Диалог допускает как пассивную (с использованием меню), так и активную (с использованием специального языка команд) форму. Информационная структура диалога представляет собой дерево, вершины которого соответствуют различны!« режимам работы и используемым алгоритмам. При пассивной форме диалога осуществляется локальный

режим движения по дереву (переход в вершины, ближайшие к текущей), при активной форме возможен глобальный режим (прямой доступ к любой вершине дерева диалога).

Эта реализация ЧМК имеет следующие эксплуатационные характеристики. Максимальное число записей в базе данных - около 500.000. Однако при большом объеме исходных данных -(начиная с 50.000 чисел) время выборки информации по двум и более ключам довольно велико- 3 минуты и вше. ^та особенность объясняется работой машины в режиме разделения времени. Что же касается времени собственно обработки данных, то оно чрезвычайно мало и составляет от доле до немногих секувд.

Опыт эксплуатации данной реализации ЧМК показал желательность развития рабочих характеристик комплекса в следующих направлениях: наличие монополизированных пользователем устройотв графического вывода на экран и бумагу; повышение информативности графического вывода (возможность изображения трехмерных объектов, использование цвета и т.д.), более удобные средства контроля и обнов ления информации в базе данных и др. Этого удалось достичь благода ря реализации ЧМК на персональной ЭВМ.

Если для реализации ЧШ на универсальной ЭВМ было характерно использование программных блоков, написанных, в основном, на Фортране, однако плохо стыкующихся мевду собой с точки зрения форматов вводимых и выводимых данных (последние в значительной степе-га обусловливались особенностями используемых стандартных аппаратных и программных средств), то для реализации ЧМК на персональной ЗИЛ использовались несколько языков программирования при высокой степени унификации процесса обмена данными между блоками системы.

Реализация комплекса на персональной ЭВМ имеет следувдие

эксплуатационные характеристики. Махсснмальное число элементов в исходных данных - около 50.000. Время выборки кз базы данных по трем ключам - немногие секунды. Типичное время обработки одной из программ структурного анализа - 2-3 минуты. Время вывода грасика на дисплей - 2-3 сек., на печатающее устройство от 20 сек. (режл низкого разрешения) до 3-4 мин. (режим высокого разрешения).

Опыт эксплуатации этой реализации ТЖ показал, что неоыот-ря на относительно низкое быстродействие персональной ЭЕ'Л, суглмар-ное время решения задач на кем обычно ниже, чем с использованием реализации на универсальной ЭВМ.

Сравнительные характеристики двух реализаций Ч;.К представлены в виде следующей таблицы:

Характеристика ¡Реализация да ¡ушше^сальной ■ ¡Реализация на ¡персональной Ж; 1

Быстродействие ЭВМ Высокое Низкое

Объем оперативной памяти Высокий Средш:й

Объем памяти на дисках Высокий Высокий

Быстрота информационного поиска Низкая Высокая

Быстрота анализа данных Высокая Низкая

Возможности графического выводы Практически нет Больше

Возможности работы вместе с конечным пользователем Малые Большие

Общее.время решения проблемы Большое Малое

В пятой главе также изложены некоторые результаты применения ЧМК для анализа отраслевых систем и развития гибких автоматизированных производственных систем.

В первом случае задача заключалась в том, чтобы выявить отличительные черты развития систем отраслевого управления по сравнению друг с друюм. Был сформулирован перечень основных аспектов, которые должна характеризовать информационная модель отраслевой системы, разработаны классификация органов управления, перечень показателей, характеризующих организационные структуры управления и на этой основе - информационная модель отраслевой системы, включающая до 340 параметров. В соответствии с ней собрана статистическая информация о функционировании 37 министерств с 1973 по 1987 гг.

В качестве примера результатов анализа развития отраслевых систем с использованием ЧЖ представлена динамическая типология отраслей по двум параметрам -'общей численности рабочих и служащих (характеристика размера отрасли) и общей численности работников аппарата управления (характеристика размера системы управления). В частности, ввделена группа из 7 министерств, траектория развития которых отличается быстрым ростом размера объекта управления и медленным ростом размера системы управления (экономичная с точки зрения расходов на функционирование системы управления траектория). Также приведена динамическая типология министерств о точки зрения скорости роста дробности аппарата управления. Показано, что высокая скорость роста дробности может быть объяснена трудностями в реализации целей отраслевого управления.

Представлены результаты анализа процесса развития гибких автоматизированных производственных систем (ГАЛС). Приведена информационная модель, характеризующая такие аспекты ГАЛС, как общие •• характеристики, область применения, техническая сложность, экономические характеристики, гибкость, автономность, влияние на интен-

сификацшо производственных процессов, влияние на производственные затраты, обеспечиваемая скорость реакции на. запросы потребителей продукции.

Анализировались данные о 394 ГАПС, установленных в разных . странах с 1969 по 1988 гг. В результате, в частности, были выявлены две основные линии развития, условно названные "американской" и "японской" (по наименованиям стран, для которых наиболее типичны соответствующие линии развития). Эти данные приведены в следующей таблице:

Характеристика ГАПС

"Американский путь"

! "Японский путь"

Стоимость

Область применения Ввд операций Техническая сложность Гибкость

Высвобождение персонала

Уменьшение времени выполнения заказов

Увеличение производительности

Срок окупаемости

Удельные затраты на создание ГАЛС с течением времени

Основной движущий ¿фактор внедрения

Высокая Машиностроение Обработка-Высокая Средняя

Низкое

Большое

Среднее Низкий

Падают

Быстрота реакции на запросы потребителя и снижение затрат

Низкая

Электроника

Сборка

Высокая

Высокая

Высокое

Малое

Большое Средний

Растут

Трудосбережеш!'

Шестая глава диссертации посвящена применения разработанных в предыдущих главах методов и человеко-машинных комплексов для совершенствования системы управлешш капитальным строительством.

ремонтом и эксплуатацией объектов здравоохранения г.Москвы (в дальнейшем - технической службой).

Показано, что качество функционирования технической службы 17ВМ в значительной степени определяет уровень обеспеченности населения Москвы услугами здравоохране:шя вообще и медицинской помощью в стационарах в частности. Дель совершенствования технической службы Г/ЗМ была сформулирована следующим образом: осуществить такое преобразование техническойслужбы, которое привело бы к сокращению сроков ремонтных работ, более грамотной эксплуатации зданий и сооружений и, тем самым, к фактическому увеличению степени использования коечного фонда Москвы.

Существовавшая структура управления технической службой 1УХЛ была четырехзвенной. Технической службой руководило управление по технической эксплуатации, капитальному ремонту и оснащению учреждений здравоохранения, являвшееся частью аппарата ГУЗМ. Второй уровень структуры управления - это объединение по материально-техническому обеспечению и капитальному ремонту (в дальнейшем -просто Объединение). Главная цель, поставленная при создании Объединения, заключалась в централизации ряда функций управления отраслевыми хозрасчетными организациями, составлявшими третий уровень структуры. Последние были специализированы в соответствии с основными направлениями деятельности технический службы - эксплуатацией основных фондов (эксплуатационно-техническое объединение - ЭТО), капитальным ремонтом (ремонтно-строительный трест - РСТ), транспортным обслуживанием, обеспечением приборами и оборудованием. Четвертый уровень структуры составляли производственные единицы - эксплуатационные цеха, строительно-монтажные участки, автобазы и т.д.

При анализе функционирования технической службы отдельными

объектами анализа (в том смысле, который придавался этому понятию в главах 2 и 3) были цеха ЭТО, строительно-монтажные участки (СМУ) РСТ, отдельные должностные лозиц-л в аппарате управления технического управления ГУЗМ, Объединения, ЭТО, РСТ, а также от-: дельные, реализуемые этими аппаратами управления.

Эмпирические данные о функционировании технической службы 1УЗМ охватывали период в 8 лет с 1979 по 1986 гг. Их основу составили данные о функционировании 31 производственной организации (13 основных параметров, размерность куба данны.. 3224 элемента) и о функционировании аппарата управления (94 по,-разделения и должностных лица, 20 основных параметров, размерность куба данных 15.040 элементов). Недостатки функционирования технической службы, выявленные путем структурного анализа эмпирических данных, сведены в таблицу на с. 36.

На основе данных этой таблицы были сформулированы 8 основных направлений совершенствования технической службы.

В результате декомпозиции мнений экспертов относительно этих направлений разработаны предложения по совершенствование системы управления технической службой.

На базе аппарата Объединения и аппарата технического управления 1УЗМ предлагается организовать хозрасчетное Производственно-техническое управление (ПТУ) ГУЗМ. Гдавная задача ПТУ - выполнение "общесистемных" функций, выходящи. за рамки деятельности отраслевых подразделений (функции единого заказчика, контроль за строительством, капитальным ремонтом и эксплуатацией и т.п.). На этом уровне структуры централизуются функции финансирования и планирования капитального ремонта и строительства, паспортизации зданий и сооружений, нормативная работа, контроля за использованием медицинского оборудовашш, разработки проектно-сметной документации.

за

Сводка результатов анализа функционирования технической службы

Недостаток ! ; Причина 1 ¡Меры по совершенствс-,ванию системы управле-5 ния

Нарушение специализации производственных единиц Несоответствие структуры особенностям произвол ственной деятельности Организационная интег-- рация капитального и текущего ремонтов

Распыление средств,Низкий уровень контроля Усиление функции конт-ввделяемых на ка- за расходованием средств роля питальный ремонт

Недостаточность объемов работ, выполняемых СМУ Большая дробность структуры Укрупнение структуры

Несоблюдение рациональной последовательности капитальных и текущих ремонтов

Плохая координация капитального и текущего ремонта; отсутствие нормативной базы планирования ремонта; отсутствие паспортизации зданий и сооружений

Создание организационных предпосылок для улучшения координации; создание нормативной базы; проведение паспортизации; усиление функции планирования, ремонта

Низкое качествф кап. ремонта

Необеспеченность про-ектно-сметной документацией

Организационное обеспечение разработки проектно-сметной документации

Дублирование -функций по вертикали

Многозвенность структуры

Уменьшение звенности структуры

Отсутствие увязки оплаты труда аппарата управления 2 уровня с успешностью реализации функции ремонта

Нерациональность системы стимулирования; размытость ответственности за ремонт

Изменение системы стимулирования; концентрация ответственности за ремонт

На базе ЭТО и РСТ организуется Производственное объединение "¡Ледремстрой", выполняицее в закрепленных за ним медицинских учреждениях полный замкнутый цикл работ: капитальный ремонт - текущий ремонт - эксплуатация. В службе главного инженера этого объединения создается производственный отдел, в составе которого предусматриваются две группы кураторов - ремонтно-строительных и эксплуатационных организаций.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации разработаны методические основы анализа и совершенствования организационных и организационно-технических систем количественными методами на основе эмпирической информации о их функционировании. Теоретическая и практическая ценность работы состоит в том, что она содержит совокупность результатов, обеспечивающих расширение возможностей и повышение обоснованности анализа и принятия решений в системах организационного управления. Эти результаты представляют собой обобщение и развитие исследоваш;й, проводившихся в таких научных областях, как структурные методы обработки эмпирических данных, количественные.методы исследовашш организационных систем, теория вероятностного выбора альтернатов. Разработанные в диссертации методические основы реализованы на практике при создании действующих диалоговых комплексов анализа и моделирования организациошшх и организационно-технических систем.

Основные результаты диссертации состоят в следующем.

I. Обобщены и разработаны методы структурной обработки информации о статике организационных систем: создан способ настройки параметров алгоритмов структурной обработка матриц данных на основе формализации представления об их адекватности структуре эмпири-

ческой информации; показано, что ряд распространенных методов структурного анализа данных могут пониматься как способы получения оптимальной в некотором смысле аппроксимации обрабатываемой матрицы данных; разработан метод структурной (пленарной) классификации, позволяющий получать классы объектов, отличающиеся характером взаиьг связи параметров.

2. Разработаны методы структурной обработки эмпирической .информации о динамике организационных систем: предложено представление этой информации в виде куба данных, созданы методы и алгоритмы классификации организационных систем по данным о их динамики (динамической типологии), агрегирования параметров куба данных, систематизации объектов, периодизации развития (агрегирования куба данных по оси времени). '

3. Предложена многокритериальная модель вероятностного выбора альтернатив и на ее основе разработан метод декомпозиции данных экспертных опросов, позволяющий получить совокупность ранжировок рассматриваемых альтернатив вместе о их весами. Построена схема опроса экспертов для получения данных в виде, требуемом для применения указанного метода.

4. Созданы диалоговые комплексы анализа и моделирования организационных и организационно-технических систем на базе универсальной ЭВМ и, персональной ЭВМ, включая их функциональные и структурные охемы, языки диалога, программное обеспечение. Проведено сравнение эксплуатационных характеристик этих комплексов. Разработаны информационные модели системы управления отраслями промышленности и строительства СССР, гибких автоматизированных производственных сиотем.

5. Разработанные в диссертации методические и инструменталь-

пае средства внедрены при решении задачи совершенствования системы управления технической службой Главного управления здравоохранения исполкома Моссовета (ГУШ). По созданной методике с использованием диалоговых машшшнх комплексов был проведен анализ функционирования технической службы ГУЗМ, выявлены недостатки существующей системы управления и разработаны предложения по ее совершенствованию - проект системы управления технической службой.

Список основных работ по теме диссертации

1. Шейнин Р.Л. Семинар по имитационно-игровому моделированию. -Управление и научно-технпческпй прогресс. - (•!.: !.ИЕП'Ц, 1930, вып. 9, с. 120-122.

2. Шейнин Р.Л. Развитие систем обеспечения управленческих решений. - Управление и научно-технический прогресс. - М.: МЦЬ'Ш, 1981, вып. 3, с. 87-89.

3. Шейнин Р.Л. Основы методики сравнительного анализа научно-технического развития и его социально-экономических последствий. -Б сб.: Вопросы информационной технологии. - ¡Л.: ЗНШСИ, 1983, с. 19-26.

4. Шейнин Р.Л. Классификационные методы обработки данных. - В сб.: Нечисловая статистика, экспертные оценю: и смежные вопроси. -М.: ВИНИТИ, 1984, с. 8-15.

5. Шейнин Р.Л. Принципы построения диалоговых процедур для анализа функционирования организационных систем управления. - В сб.: Прикладше проблемы управлешш макросистемами. - : ВШЛТЛ, 1985, с. 69-70.

6. Шейнин Р.Л. Оценка и повышение эффективности управления научно-техническим развитием производственно-хозяйственной организа-

щга. - В сб.: Проблем развитая производственных объединений на современном этапе. - М.: ВШШСИ, 1985, с. 101-108.

7. Шейшш Р.Л. Вероятностный выбор альтернатив. - Автоматика и телемеханика, 1986, й 6, с. 3-18.

8. Шейнин Р.Л. Методические вопросы количественного анализа функционирования организационных систем. - В сб.: Прикладные проблемы управления макросистемами. - М.: ВНИИСИ, 1986,

с. 113-120.

9. Шейнин Р.Л. Конечная цель - внедрение. - НТР: проблемы и решения, 1986, № I, с. 2-3.

10. Шейнин Р.Л. Методы количественного анализа функционирования организационных систем. - В сб.: Проблемы анализа функционирования организационных систем. - М.: ВШШСИ, 1986, с. 4-29.

11. Шейнин Р.Л. Формализованный анализ функционирования организационных систем. - В сб.: X Всесоюзное совещание по проблемам управления. - М.: Ш1У, 1986, с. 551-552.

12. Шейнин Р.Л. Управление эффективностью производства в промышленности США. - Управление и научно-технический прогресс. -М.: ЩГГИ,.1986, вып. 61, с. 45-58.

13. Шейнин Р.Л. Формализованные методы исследования организационных-систем. - Автоматика и телемеханика, 1988, № 9. с. 3-23.

14. Шейнин Р.Л. Структурный анализ динамики эмпирических данных. -В сб.: Прикладные проблемы управления макросистемами. - М.: ВНИИСИ, 1988, с. 106-113.

15. Шейнин Р.Л. Структурная классификация наблюдений. - В сб.: Динамика неоднородных систем. - М.: ВШШСИ, 1988, с. 31-35.

16. Шейнин Р.Л. Формализованный анализ и моделирование организационных систем. - В сб.: Роботизация, автоматизация, улразление. -

Тбилиси: Мецниореба, 1987, с. 79-80.

17. Шейнин Р.Л. Планарная классификация наблюдений. - В сб.:

XI Всесоюзное совещание по проблемам управления. - Í.I.: ИЛУ, 1989, с. 411-412.

18. Рапопорт B.C., Шейнин Р.Л. Организационные формы управления реализацией программ. - Проблемы нрограммно-целевот. с. планирования и управления. - М.: Ца'.И, 1978, о. 57-63.

19. Белолипещшй A.M., Рапопорт B.C., Шейнин Р.Л. Организация и методы управленческого консультирования. - Teopiia и практика управленческого консультирования. - Таллинн, I960, с. 21-25.

20. Белолипещшй A.M., Дуденков Б.А., Шейнин Р.Л. Распределение ответственности в аппарате управления за достижение конечных целей организации. - Организация хозрасчетных отношений в управлении на основе оценки его эффективности. - М.: ЗКйПСИ, 1979, с. 73-85.

21. Белолипецкий А.1.1., Дуденков Б.А., Шейнин Р.Л. Методические вопросы разработки показателей для оценки деятельности аппарата управления. - В сб.: Организация хозрасчетных отношений в управлении на основе оценки его эффективности. - .'-5.: BíD-HIGil, 1979, с. 86-95.

22. Управление крупным производственным хозяйственны.',! коамексом. -1.1.: Экономика, 1980, 20 п.л. Коллективная монография. Азтору принадлежит I п.л.

23. Белолипецкий A.M., Дуденков Б.А., Рапопорт B.C., Шейнин Р.Л. Совершенствование организационной структуры управления в Главмоснромстрое. - В сб.: Организация управления строительством. - I.Í.: ВНЖСИ, 1981, с. 30-56.

24. Перов М.А., Шейнин Р.Л. Организация управления подготовкой

4t

промышленного строительства. - В сб., Организация управления строительством. - М.: ВНИИСИ, 1981, с. 66-75.

25. Череиккн Д.С., Шейнин Р.Л. Некоторые вопросы создания систем обеспечения управленческих решений. - В сб.: Вопросы информационной технологии. -М.: ВНИИСИ, 1982, с. 53-62.

26. Богомолов В.А., Соломатин Д.П., Шейшш Р.Л. Диалоговый комплекс анализа и моделирования организационных систем. - В сб.: Проблемы анализа функционирования организационных систем. -Ы.: КЧШСИ, 1986, с. 30-43.

27. Соломатин Д.П., Шейнин Р.Л. Проблемы и перспективы автоматизации управленческой деятельности. - Вопросы информационной технологии. -М.: ВНИИСИ, 1986, с. 47-56.