- •Министерство образования и науки российской федерации
- •Имитационное моделирование в управлении инновациями Методические рекомендации по изучению дисциплины
- •Курск 2011
- •Содержание
- •1. Моделирование в управлении и обучении
- •1.1. Управление на базе моделирования
- •1.2. Синергия управления и обучения в развивающихся организациях
- •1.2.1. Когнитивные основы моделирования
- •1.2.2.Моделирование - единая информационно-технологическая база управления и обучения
- •1.2.3. Интерактивные динамические case study и управленческие тренажеры
- •1.2.5. Синергетический эффект Интегрированных динамических систем управления и обучения
- •2. Моделирование в сферах экономики, финансов и маркетинга
- •3. Технологии моделирования
- •3.1. Основные принципы построения моделей
- •3.2. Технологии извлечения знаний
- •3.2.1. Технология Data Mining
- •3.2.2. Эволюционное программирование
- •3.2.3. Введение в многоагентное моделирование
- •3.3. Этапы моделирования
- •3.4.1. Рекомендации по исследованиям на моделях
- •3.4.2. Пример исследования на динамической модели факторов роста валового внутреннего продукта (ввп)
- •3.4.3. Пример моделирования для прогнозирования спроса на инновационную продукцию
- •3.4.4. Исследование точности, устойчивости и чувствительности моделей
- •3.4.5. Рекомендации по прогнозированию с использованием моделей
- •3.4.6.Этапы и содержание работ по внедрению систем моделирования
- •Приложение. Форма задания на курсовой проект
- •Основная литература
- •Использование информационных технологий
1. Моделирование в управлении и обучении
1.1. Управление на базе моделирования
Управление проектом – методология, представляющая собой профессиональную творческую деятельность по руководству, организации, планированию, руководству, координации человеческих и материальных ресурсов на протяжении проектного цикла, направленную на эффективное достижение целей проекта.
Реализация проекта происходит путем применения средств и искусства управления, а также системы современных методов, техники и технологий управления, направленных на достижение определенных в проекте результатов (по составу и объему работ, стоимости, времени, качеству) в рамках организационной формы и осуществляемых в рыночных условиях в социальных системах. Управление проектом включает планирование, организацию, мониторинг и контроль всех аспектов проекта в ходе непрерывного процесса достижения его целей.
Нормативное определение управления: «Управление - это совокупность целенаправленных действий, включающих оценку ситуации, оценку состояния объектов управления, выбор управляющих воздействий, реализацию этих воздействий».
По отношению к управлению ситуацией управленцы делятся на следующие типы.
Целенаправленно управляющие ситуацией (в состоянии обнаружить проблему, соотнести ее с возможными альтернативами и найти приемлемый вариант успешного ее разрешения);
Думающие, что управляют событиями (в состоянии обнаружить проблему и соотнести ее с возможными альтернативами);
Лишь наблюдающие за происходящими событиями (в состоянии обнаружить проблему и пассивно наблюдать за развитием негативных последствий);
Не понимающие, что происходит (и не имеющие представления о проблемах и альтернативах);
Не знающие и не желающие знать, что что-то происходит.
Технологии, основанные на комплексе интеллектуальных информационных технологий, предназначены для управленцев первого типа.
Компоненты управления: прогнозирование, анализ, планирование, оптимизация и мониторинг, должны быть поддержаны современными средствами и умениями управленцев работать с ними .
Приоритет в управлении перемещается с функции регулирования по возникающим отклонениям на прогнозирование и анализ возможных ситуаций и тенденций. Высший уровень управления - не допускать возникновения проблем, заранее их предвидя и соответствующим образом изменяя ситуацию: «лучше обнаружить проблемы до того, как они обнаружат Вас».
Моделирование представляет собой один из основных методов познания, является формой отражения действительности и заключается в выяснении или воспроизведении тех или иных свойств реальных объектов, предметов и явлений с помощью других объектов, процессов, явлении, либо с помощью абстрактного описания в виде изображения, плана, карты, совокупности уравнений, алгоритмов и программ. Модель представляет собой абстрактное описание системы (объекта, процесса, проблемы, понятия) в некоторой форме, отличной от формы их реального существования.
Имитационное моделирование включает концептуальное моделирование (на ранних этапах формирования модели) и логико-математическое (включая методы искусственного интеллекта) для целей описания отдельных подсистем модели, а также в процедурах обработки и анализа результатов вычислительного эксперимента и принятия решений. Методологией концептуального моделирования является системный анализ. Центральной процедурой системного анализа является построение обобщенной модели, отражающей все факторы и взаимосвязи реальной системы.
Предметом моделирования может быть любая сложная система, любой объект или процесс. Категории целей при этом могут быть самыми различными. Модель должна отражать все свойства, основные факторы и взаимосвязи реальной сложной системы, критерии, ограничения.
Динамическая сложность - обязательный атрибут современного динамичного мира. Обычные методы прогнозирования, планирования и анализа непригодны в условиях ситуаций с динамической сложностью. Еще со школы нас учат разбивать проблему на части, а мир - на фрагменты. Хотя в результате сложные задачи становятся более легкими для управления, мы платим за это потерей целостности из-за рассечения взаимодействующих частей единой системы. Кроме того, мы часто не можем видеть завтрашние последствия наших сегодняшних действий, поскольку процессы обратной связи проходят с задержкой: сегодняшние проблемы и возможности есть порождение вчерашних решений.
Динамически сложной является ситуация, в которой ближайшие и отдаленные последствия какого-либо действия оказываются принципиально различными. Либо когда местные последствия какого-либо действия оказываются противоположными по влиянию на отдаленные части системы. С динамической сложностью мы сталкиваемся, когда в результате очевидных действий получаем весьма неожиданные последствия.
В простых ситуациях управления достаточно опыта и интуиции (если она есть или совершенствуется с опытом управления). А как управлять в сложных ситуациях, как не захлебнутся в океанах данных, фактов, учесть значимые связи при прогнозировании и разработке оптимальных решений?
Основная причина неэффективного управления и управленческих ошибок, особенно в новой - инновационной сфере, – сложность управляемых объектов, нехватка времени на поиск лучших решений и недостаточная квалификация управленцев, неадекватная сложности управляемых объектов.
Мерой сложности объекта является количество интеллектуальных усилий, необходимых для понимания этого объекта. Сложность объекта зависит от количества и качества связей между его компонентами и от самих компонент, от того статическая система или динамическая, в каких условиях она функционирует: в известных или в условиях неопределённости и т.д. Причины принятия далеко не лучших решений - высокие затраты на поиск оптимальных решений. В условиях, когда «Какое решение не примешь, то и ладно», оптимизация не нужна. А в условиях жесткой конкуренции? Когда конкуренты, стараются принять и ищут оптимальное решение? Особенно важно, когда конкурентной позицией являются инновации.
Как можно облегчить выработку оптимальных решений в сложных ситуациях? Нужно избавить управленцев от многочисленных перекодировок (так называемой «кухни») при оперировании информацией и, в первую очередь, автоматизировать генерирование и оценку альтернатив с представлением их в удобной для восприятия форме.
Часто управленцы из-за нехватки времени просматривают небольшое число альтернатив, и берут один из первых приемлемых, но далеко не лучших вариантов. Хотя при разработке управленческого решения рост количества просматриваемых решений (альтернатив) приводит к повышению качества принимаемых решений, ведь решение выбирается не из 2-3 первых попавшихся вариантов. Просмотр и оценка большого числа вариантов расширяет область поиска решений и увеличивает вероятность получения лучшего решения. Но просмотр большого количества альтернатив с оценкой последствий решений очень трудоемкий.
Самый трудоемкий этап из интеллектуальных этапов разработки управленческих решений – генерирование и оценка вариантов решений по достижению поставленных целей в силу большого количества просматриваемых альтернатив (см. рис.1). К счастью, на оперативном и тактическом уровнях управления предприятием этот этап поддается формализации с помощью технологии системной динамики, и именно его реализуют динамические системы поиска оптимальных решений предприятия.
Интеллектуальная информационная технология «Системная динамика » и разработанные на её базе динамические модели поиска оптимальных решений, служат для поиска оптимальной траектории достижения поставленных целей в многомерном пространстве управляющих воздействий и во времени.
1. Ситуация принятия решения |
|
2. Определе-ние целей ЛПР |
|
3. Анализ ситуа-ции |
|
4. Предвари- тельная диагностика ситуации |
|
5. Определение основных факторов, механизмов, закономер-ностей, ресурсов, активной составляющей ситуации | |||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||
6. Разра-ботка оценоч-ной системы |
|
7. Разработка прогноза развития ситуации |
|
8. Генериро-вание альтерна-тивных вариантов управляю-щих воздейст-вий |
|
9. Отбор основных вариантов управляя-ющих воздействий |
|
10. Разработка сценариев развития ситуации | |||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||
11. Экспертная оценка ожидаемых результатов вариантов воздействия |
|
12. Определение наиболее предпочтитель-ного варианта решения экспертами |
|
13. Принятие решения ЛПР |
|
14. Разработка программы действий |
|
| |||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||
15. Контроль реализации программы действий |
|
16. Анализ резуль-татов развития ситуации |
|
17 Обобщающие выводы и рекомендации |
|
|
|
Рис.1. Блок-схема процесса разработки управленческого решения.
Динамические системы поиска оптимальных решений относятся к классу систем поддержки принятия решений, являются средством упреждающего управления и предназначены для поиска оптимальных решений совместно с лицом, принимающим решение (ЛПР) или совместно с группой людей, с оценкой (прогнозом) последствий для управляемой системы в целом и для составляющих её частей путем динамического моделирования взаимосвязанных объектов и ситуаций [2].
Аксиома управления – нельзя сделать систему управляемой, если она не наблюдаема. Один из главных принципов управления: «Рычаг управления всегда там, где взаимосвязь и взаимодействие, но рычага не увидеть, имея перед собой только куски целого».
Управленцу нужно объединить несколько многомерных функциональных пространств своего предприятия и взаимодействующих организаций. Более того, нужно «держать перед глазами» всю эту синтезированную картину и уметь оперировать ею. Динамические системы поиска оптимальных решений обеспечивают возможность увидеть все предприятие: все подразделения и все важные параметры и их развитие во времени под влиянием управленческих воздействий или при объективном изменении ситуации.
Экономический эффект динамического моделирования: исправление ошибки на стадии проектирования стоит в 2 раза, на стадии тестирования - в 10 раз, а на стадии эксплуатации - в 100 раз дороже, чем на стадии анализа, прогнозирования и оптимизации с помощью динамических моделей. Поэтому особый интерес представляют методы и средства, позволяющие с минимальными затратами «проиграть» сценарии развития ситуации и создать действующий, хотя несовершенный по своим характеристикам, макет будущего проекта.