Интеллектуальные технологии обоснования инновационных решений

и способности семантических аксиом к уменьшению (устранению) этого несоответствия.

Таким образом, задача расширения базовых моделей экспресс-анализа на типовые ситуации прединвестиционного исследования предприятий решена.

Следует заметить, что факт существования моделей исследования экономических объектов не гарантирует получения приемлемых инвестиционных решений, которых для конкретного объекта инвестирования может просто не быть. Речь в разработанной методике идет лишь об упорядочении предложенной малозатратной процедуры выявления среди широкой массы промышленных предприятий, наиболее перспективных для участия в инвестиционных процессах.

Таким образом, индуктивный подход к конструированию и использованию в задачах прединвестиционного экономического анализа промышленных предприятий производственных функций наиболее предпочтителен в современных условиях. Это объясняется тем, что процедуры индуктивного представления производственных функций используют технологические функции реального производства, непосредственно заинтересованного в инвестиционных изменениях, предметно затрагивающих его самые существенные аспекты.

101

Глава 2

РАЗРАБОТКА ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ОСНОВ ТЕХНОЛОГИЙ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРЕДПОЧТЕНИЙ ЛИЦ, ПРИНИМАЮЩИХ РЕШЕНИЯ

2.1. Обоснование направлений совершенствования механизмов комплексного оценивания

При решении ряда прикладных задач возникает проблема, связанная с методами формирования комплексной оценки сложных объектов, описываемых несколькими гетерогенными критериями. В последнее время, наряду с линейными, гармоническими и другими нелинейными свертками [квалиметрия и др.], большую популярность завоевывают методы, разработанные на основе построения иерархической структуры (дерева) критериев с матрицами свертки, размещаемых на вершинах деревьев. Такой подход позволяет обеспечивать необходимую объективность процедуры экспертного наполнения этих математических объектов и иметь возможность наблюдать за влиянием динамики отдельных факторов на итоговую оценку.

Функциональное развитие матричных моделей предпочтений достигается выбором наиболее удобной четырехбалльной шкалы с компенсацией малой размерности матриц свертки переходом к непрерывной шкале на основе свертки нечетких аргументов в специально обоснованной нечеткой форме и с использованием операции дефазификации по методу «центра тяжести».

Выбор четырехбалльной шкалы в качестве универсальной объясняется, во-первых, ее совпадением с точностью до константы (единицы) с общепринятой в образовательном процессе дискретной шкалой 2÷5: 2 – «неудовлетворительно», 3 – удовлетворительно, 4 – «хорошо», 5 – «отлично», во-

102

вторых, обнаружением часто употребляемых в менеджменте интервалов малых (м), средних (с) и больших (б) значений переменных.

В современных механизмах комплексного оценивания на дереве комплексного оценивания рассматривается процедура транзитивного замыкания, устанавливающая матрицу свертки для пары предшествующих критериев при фиксированных значениях остальных в ранге заключительной, что позволяет анализировать непосредственное влияние этой пары на итоговую оценку и устанавливать характеристику несимметричности матриц свертки, которая дает возможность ранжировать экспертные варианты ее заполнения и формировать специальную функцию, соответствующую условиям использования известного механизма активной экспертизы [1, 2].

Необходимость вычисления транзитивных замыканий на деревьях комплексного оценивания возникает в тех случаях, когда ставится задача анализа влияния отдельных частных критериев на итоговую оценку системы в целом.

Предположим, что требуется оценить уровень инновационного развития некоторого предприятия (критерий Х), который определяется уровнем технического развития (критерий Х1) и уровнем социального развития (критерий Х2). Уровень технического развития, в свою очередь, определяется индексами промышленного производства (критерий Х11)

исебестоимости (критерий (Х12), а уровень социального развития – индексами заработной платы (критерий Х21) и производительности труда (критерий Х22); значения оценок по каждому критерию могут принимать конечное число значений: 1 – «плохо», 2 – «удовлетворительно», 3 – «хорошо»

и4 – «отлично».

Решение задачи выбора оптимального варианта инновационного развития фирмы требует определения области допустимых значений ее характеристик, интерпретируемой как

103

область устойчивости показателей уровня инновационного развития предприятия, имеющая границу (рис. 2.1).

Область устойчивости Soy строится как подмножество

элементов матрицы свертки, расположенных компактно (связно), поскольку

m(i+1) j ≥ mij , mi( j+1) ≥ mij ,

и обладающих особым свойством относительно заданного уровня показателя Xmin

Рис. 2.1. Области решения задачи синтеза вариантов инновационного развития предприятия в обычной интерпретации

104

Граница области устойчивости SГy Soy отличается

строгой формой отношения (2.1) и дополнительными ограничениями на «нерасплывчатость»,

Варианты определения перспективных направлений повышения уровня инновационного развития на основе использования частных критериев становятся нагляднее с переходом от исходных матриц свертки X ( X1(X11, X12),

X 2(X 21, X 22)) к матрицам транзитивных отношений с ис-

пользованием алгебраической операции преобразования

(рис. 2.2):

Если на маршруте к итоговой оценке дерева оценивания встретится несколько вырожденных в строку (столбец) матриц свертки, то в данных выражениях появится композиция преобразований.

Области допустимых решений, представленные на рис. 2.2, информативнее своих аналогов (см. рис. 2.1), поскольку оперируют с итоговыми оценками системы.

105

а

б

Рис. 2.2. Процедура транзитивного замыкания для уровня развития предприятия: а – технического; б – социального

Многообразие инновационных решений, отличающихся целями и задачами, требованиями и условиями реализации в динамически меняющейся среде, большим числом потенциальных исполнителей, характеризующихся особыми

106

способностями, требует большого объема информации, необходимой ответственному лицу для выбора наиболее эффективного варианта. Поскольку вся эта информация труднодоступна, возникает необходимость получения нужной информации от специалистов-экспертов. В управлении соци- ально-экономическими системами, в том числе региональными инновационными программами, важную роль играют механизмы экспертизы, то есть механизмы получения и обработки информации от экспертов-специалистов в конкретных областях

Внастоящее время известны десятки механизмов проведения опросов экспертов и обработки их мнений. Наиболее важным аспектом процедур экспертного оценивания является возможность искажения информации экспертами (манипуляция).

Вполучении необходимой информации о качестве инновационных проектов могут быть непосредственно заинтересованы сами эксперты, профессионализм которых обусловлен деятельностью в этой предметной области.

Поскольку окончательное решение о выборе инновационного варианта касается их непосредственно, то, скорее всего, каждый из них будет сообщать только выгодную для него самого информацию, т.е. эксперты могут искажать информацию (манипулировать данными) в соответствии с собственными интересами (их поведение становится активным). Поэтому необходим механизм (процедура), способствующий

получению от всех экспертов достоверной информации. В ряде случаев создание неманипулируемых (активных) механизмов экспертизы возможно.

Пусть δ ={δi ;i 1,n} – оценки экспертов, d ≤ δi ≤ D, r ={ri ;i 1,n} – их истинные мнения. Обычно используется средняя оценка

107

опускающая манипулирование путем δi → d, или δi → D.

Для некоалиционных игр (эксперты взаимонезависимы) предлагается неманипулируемый механизм экспертизы [1, 2]

где Wk – специальная функция, которая принимает значения

Обработка экспертных данных по технологии, о которой эксперты заранее уведомлены, осуществляется при обязательном их ранжировании. Отклоняясь от своего истинного мнения, каждый участник экспертизы, удаляясь от итоговой оценки, заинтересован в сообщении достоверной информации, причем итоговая оценка остается такой же, как и в исходном механизме (2.5).

Экспертная чистота заполнения матриц mij свертки

непосредственно влияет на объективность результатов комплексного оценивания. Качественного изменения механизма экспертизы в случае некоалиционных игр по методологии теории активных систем можно достичь в том случае, если удается охарактеризовать матрицы свертки одним числом и построить специальную функцию W (k).

Введем характеристику N квадратной матрицы свертки, оценивающую ее несимметричность,

108

В этом случае симметричные матрицы

всегда будут характеризоваться числом 0 (будут ли это «либеральные» матрицы, устанавливающие значение критерия по большему из двух сопоставляемых значений параметров, либо – «жесткие», не ставящие итоговую оценку выше меньшего из сопоставляемых значений, либо синергетические матрицы, учитывающие превышение суммарного эффекта над любой из участвующих компонент).

Симметричность матриц свертки свидетельствует о полном равноправии обоих критериев. Для несимметричных относительно главной диагонали матриц свертки

характеристика N всегда отлична от нуля. Это означает, что составивший ее эксперт намерен выделить один из двух критериев как доминантный (преобладающий по своей значимости) либо объективно, либо в целях манипуляции. В крайних случаях (рис. 2.3, 2.4) один критерий просто игнорируется, а другой становится монополистом.

Х1

109

Х1

Для того чтобы различать крайние случаи доминирования того или иного частного критерия, несколько модернизируем характеристику N,

Тогда, в случае, показанном на рис. 2.3, характеристика несимметричной матрицы свертки примет крайние значения (Nmax =10), а в случае, показанном на рис. 2.4, – противопо-

Благодаря активной экспертизе матриц свертки и транзитивному замыканию механизм комплексного оценивания позволяет не только получить необходимую объективную оценку, но и ранжировать варианты с помощью различных критериев при принятии инвестиционных решений согласно данным и математического моделирования, для которого вы-

110