МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В СОВРЕМЕННЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ УСЛОВИЯХ

Сыщикова Е.Н.

Кандидат экономических наук, доцент, Российский государственный университет правосудия

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В СОВРЕМЕННЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ УСЛОВИЯХ

Аннотация

В статье рассмотрен – механизм нечеткой логики состоящий в том, чтобы привести нечетко выраженные лингвистические переменные к четко выраженным числовым значениям. Для того, чтобы имеющаяся на входе нечеткая информация была преобразована на выходе в четкую и, по возможности, инвариантно интерпретируемую информацию, которая обеспечит принятие целесообразного и рационального решения. Так как процесс принятия решений в условиях, когда результаты деятельности (функционирования и развития) предприятия имеют нечеткое описание, на входе образован аналитической и семантической информацией и включает три основных этапа: этап диагностики ситуации, этап преобразования информации, этап формирования решения на основе сценирования альтернатив по критерию эффективности.

Ключевые слова: семантическая информация, управленческие решения, эффективность производства.

Syshchikova E.N.

PhD in Economics, Associate professor, Russian state university of justice

PROCESS MODELING MANAGEMENT DECISIONS IN MODERN ECONOMIC CONDITIONS

Abstract

The article considers the mechanism of fuzzy logic which is to allow the fuzzy linguistic variables expressed by explicit numeric values. To make the existing input fuzzy information has been converted at the output in a clear and, if possible, the invariant of interpreted information, which will ensure the adoption of appropriate and rational decisions. As the decision-making process in the conditions when the performance of the operation and development) companies have a fuzzy description, at the entrance of established analytical and semantic information, and includes three main stages: diagnosis of the situation, the stage of transformation of information, the step of forming decisions based on stsenirovaniya alternatives according to the criterion of efficiency.

Keywords: semantic information, management decisions, production efficiency.

Одной из основных задач, которые решает руководство при управлении деятельностью предприятия, является задача принятия целесообразных, потенциально эффективных и рациональных решений.

Сложность получения и сложность интерпретации получаемой информации, необходимой для формирования базы данных при принятии решения, заставляет изыскивать новые средства, методы и способы работы с исходными данными.

Но с другой стороны организационные аспекты процесса принятия решений в достаточной степени легко формализуемые, легко подвергаются коррекции и трансформации. Напротив, экономические аспекты, и в первую очередь информационно-аналитическая составляющая данных аспектов, весьма сложно формализовать и унифицировать в силу объективных причин (множество показателей и процессов, разнообразие используемых ресурсов, разнообразие и многообразие внутрифирменных и межфирменных связей и прочее). Также стоит отметить, что часть показателей, необходимых для формирования информационной базы принятия решений, не имеет количественного или стоимостного четкого выражения. Поэтому возникает ситуация, когда процесс принятия решения реализуется в условиях описания тех или иных показателей (в данном случае – показателей эффективности) нечеткой информацией.

В 1973 году Лофти А. Заде опубликовал статью, в которой указал, что принятие решений всегда происходит в условиях неопределенности.[4]

Интерпретируя концепцию нечеткой логики и нечетких множеств относительно принятия управленческих решений, можно говорить о том, что если имеется совокупность информации в виде множества А (например, множество А – это эффективность деятельности предприятия), то образующие эту информацию элементы (например, цена продукта, себестоимость производства и т.п.) в той или иной мере принадлежат этому множеству, но и одновременно в той или иной мере могут принадлежать и к другому множеству (например, к множеству В, которое описывается как "результаты производственно-хозяйственной деятельности).

Математическим языком нечеткое множество описывается следующим образом:[1,4]

   (1)

Где:

- нечеткое множество на универсальном множестве U (универсальное множество может быть и непрерывным, и дискретным);

MF(u) – функция принадлежности отражает степень принадлежности элемента u  к нечеткому множеству.

Учитывая, что функция принадлежности MF(u) показывает меру или степень принадлежности того или иного элемента к тому или иному множество, то соответственно область значений функции MF(u) может варьировать от 0 до 1.

Лингвистическая переменная в таком множестве описывается совокупностью допустимых значений (терм) и для описания этих терм используется лингвистический аппарат.

В частности, если взять в качестве лингвистической переменной "эффективность работы предприятия", то можно определить несколько её терм: высокая, средняя, низкая эффективность с семантическими дополнениями (эффективность выше средней, эффективность ниже средней, нулевая эффективность и т.п.).

Допустим, например, что эффективность работы предприятия описывается комплексным показателем экономического сдвига, который может варьировать от 1 до 10, с фактическими значениями 7 и 9 (рисунок 1). Тогда значение комплексного показателя экономического сдвига, равное 7, можно отнести к двум термам (средняя эффективность и эффективность выше средней).

 

Рис. 1 – Изменение лингвистической переменной "эффективность работы предприятия"

 

В свою очередь значение комплексного показателя экономического сдвига, равное 9, можно отнести к трём термам (средняя эффективность, эффективность выше средней, высокая эффективность). Безусловно понятно, что при снижении значения показателя экономического сдвига будут изменяться и его термы (например, средняя эффективность, эффективность ниже средней, минимальная эффективность работы предприятия).

Очевидно, что в данной ситуации встает задача выбора, для которого необходим логический оператор "И" / "ИЛИ". Для того, чтобы использовать тот или иной оператор, необходимо определить набор нечетких правил, которые включают определенные значения термы для каждой лингвистической переменной. Соответственно, логический оператор "И" используется в тех случаях, когда составление нечеткого правила эквивалентно или тождественно пересечению нечетких множеств, а степень или мера принадлежности каждого элемента (каждой термы) будет равна минимальному значению функций принадлежности для каждого множества:

  (2)

В свою очередь логический оператор "ИЛИ" означает разделение нечетких множеств, когда степень или мера принадлежности того или иного элемента к нечеткому множеству максимальная.  Для описания этой ситуации используется формула (3): [1,4]

  (3)

И тогда процесс принятия решений на основе нечеткой информации (семантической информации) дополняется механизмом логического вывода, который включает шесть основных этапов: база нечетких правил- фаззификация-агрегирование-активизация-аккмуляция-деффазификация. [2,3]

Мы считаем, что процесс принятия решений в условиях, когда результаты деятельности (функционирования и развития) предприятия имеют нечеткое описание, на входе образован аналитической и семантической информацией и включает три основных этапа: этап диагностики ситуации, этап преобразования информации, этап формирования решения на основе сценирования альтернатив по критерию эффективности. В рамках диагностического этапа проводится анализ ситуации и устанавливается причинно-следственная связь в контексте эффективности работы / деятельности (функционирования и развития) предприятия.

При этом может быть выявлен как рост, так и снижение показателей эффективности (значения которых определяются аналитическими и лингвистическими переменными). При этом можно выделить три основные причины, которые способствовали росту или снижению показателей эффективности: организационные, экономические и / или технологические причины.

Установление причинно-следственных связей позволяет перейти к этапу преобразования информации, необходимой для принятия управленческого решения. Здесь используется вышеописанный механизм логического вывода (преобразование нечеткой информации и четкую количественно или стоимостно выраженную информацию).

На основе созданного информационного обеспечения происходит формирование управленческого решения. При этом учитывается возможная совокупность альтернатив, которые выстраиваются с использованием логического инструментария: "если → и/или → то". Выбор наиболее приемлемых альтернатив осуществляется на основе критерия эффективности.

В общем виде критерий эффективности (k_E) может быть представлен соотношением достижимой или приемлемой (W_p) суммы эффектов (например, экономических выгод) к максимально возможной сумме (W_max), которая может быть получена в наиболее благоприятных условиях функционирования и развития предприятия. Для расчета критерия эффективности предлагается использовать следующую формулу (4):

   (4)

Отсюда формируется не менее двух видов управленческих решений. Первый вид управленческого решения представлен основным сценарием, при котором критерий эффективности высокий (достижимый).

Второй вид управленческого решения представлен дублирующим сценарием, при котором критерий эффективности приемлемый, но ниже достижимого. Эти управленческие решения образуют выход из процесса и служат информационной базой для прогнозирования и планирования деятельности предприятия.

Таким образом, принятие решений в условиях, когда эффективность деятельности предприятия описана нечеткой информацией, представляет собой трехэтапный процесс, в рамках которого на базе аналитической и семантической информации проводится причинно-следственная диагностика функционирования и развития предприятия. Далее реализуется механизм логического вывода, образующий четкое информационное обеспечение для управленческого решения. Формирование решение осуществляется за счет логического сценирования альтернатив по критерию эффективности. На выходе процесса имеет место быть не менее двух управленческих решений, одно из которых представлено базовым сценарием (с максимально возможным достижением эффективности), второе представлено дублирующим сценарием (с приемлемым уровнем эффективности). Такой подход обеспечивает не только учет всех возможных альтернатив с использованием всей доступной (и аналитической, и семантической) информации, но и позволяет наиболее оптимально планировать работу предприятия с учетом вероятных изменений во внешней или внутренней среде.

Литература

1. Боженюк А.В., Опенько Н.С. Исследование и анализ методов принятия решений на основе нечеткой информации // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2012. – № 4 (129). – С. 237-242
2. Гинис Л.А., Вовк С.П. Определение четко доминирующих тактик для выработки альтернативных управляющих решений в условиях полной неопределенности // Инженерный вестник Дона. – 2014. – Т. 29. – № 2. – С. 30.
3. Пылькин А.Н., Крошилин А.В., Крошилина С.В. Построение систем поддержки принятия решений с применением нечетко-множественного подхода // Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела. – 2012. – № 5. – С. 109-117;
4. Zadeh L.A. Outline of a New Approach to the Analysis of Complex Systems and Decision Processes // IEEE Trans. System Management, Cybernetic. – 1973. – vol.SMC-3, Jan. – PP.28-44

References

1. Bozhenjuk A.V., Open'ko N.S. Issledovanie i analiz metodov prinjatija reshenij na osnove nechetkoj informacii // Izvestija JuFU. Tehnicheskie nauki. [The study and analysis of decision-making methods based on fuzzy information . Izvestiya YUFU. Technical Sciences.] – 2012. – № 4 (129). – P. 237-242 [in Russian]
2. Ginis L.A., Vovk S.P. Opredelenie chetko dominirujushhih taktik dlja vyrabotki al'ternativnyh upravljajushhih reshenij v uslovijah polnoj neopredelennosti // Inzhenernyj vestnik Dona. [The definition clearly dominant tactics to develop alternative management decisions under conditions of uncertainty. Engineering journal of Don] – 2014. – T. 29. – № 2. – P. 30. [in Russian]
3. Pylkin A.N., Kroshilin A.V., Kroshilina S.V. Postroenie sistem podderzhki prinjatija reshenij s primeneniem nechetko-mnozhestvennogo podhoda // Izvestija vysshih uchebnyh zavedenij. Problemy poligrafii i izdatel'skogo dela. [The construction of systems of support of decision-making using fuzzy-set approach. News of higher educational institutions. Problems of printing and publishing.] – 2012. – № 5. – P. 109-117. [in Russian]
4. Zadeh L.A. Outline of a New Approach to the Analysis of Complex Systems and Decision Processes // IEEE Trans. System Management, Cybernetic. – 1973. – vol.SMC-3, Jan. – P.28-44.