Глава 4. Обоснование целесообразности использования методов генетических алгоритмов к задачам организационного проектирования

В рамках четвертой главы диссертации решается следующая задача – обоснование целесообразности применения методов генетических алгоритмов к задачам организационного проектирования.

Для решения этой задачи необходимо выполнить следующие шаги:

- провести краткий обзор и анализ методов моделирования, используемых при организационном проектировании;

- показать необходимость использования дополнительного метода;

- предложить в качестве такого метода – метод генетических алгоритмов и описать принципы его работы;

- провести анализ возможностей применения методов генетических алгоритмов на примере постановки и решения задач организационного проектирования;

- выявить сравнительные преимущества методов генетических алгоритмов.

Решение этих задач позволит обосновать применение методов генетических алгоритмов к решению задач организационного проектирования.

4.1. Анализ методов моделирования используемых при организационном проектировании

Проведенный нами обзор и анализ научной литературы [30,41,47,57,60] показал, что можно выделить две основные группы моделей, которые используются наиболее часто. Это математико-кибернетические и графо-аналитические модели.

В математико-кибернетических моделях используются три основные группы методов: методы математического программирования, методы исследования операций, методы экономической кибернетики. В таблице 14 представлены основные методы, используемые в математико-кибернетических моделях.

Таблица 14

Основные методы, используемые в математико-кибернетических моделях

Группы методов	Методы
Методы математического программирования	Линейное программирование
	Блочное программирование
	Нелинейное программирование
	Динамическое программирование
Методы исследования операций	Методы решения линейных программ
	Управление запасами
	Износ и замена оборудования
	Теория игр
	Теория расписания
	Сетевые методы планирования и управления
	Теория массового обслуживания
Методы экономической кибернетики	Системный анализ
	Методы имитационного моделирования
	Методы распознавания образов

В графо-аналитических моделях используются различные методы, отображающие распределения функций, полномочий, ответственности, организационных связей в сетевом, матричном и других табличных и графических видах.

Методы математического программирования и исследования операций ориентированы на решение оптимизационных задач, поиск экстремума функции при заданных ограничениях. Для организационного проектирования они хорошо подходят для решения локальных задач оптимизации, таких как: структура капитала, транспортная задача, задача распределения ресурсов, задачи назначения.

Преимущества методов математического программирования и исследования операций состоят в следующем.

1. Эти методы дают оптимальные решения.

2. Легко применяются к широкому классу сравнительно простых, но необходимых задач.

3. Имеется большой накопленный объем типовых задач и решений.

Недостатки методов математического программирования и исследования операций [47,57,60,95,101]:

1. Низкая гибкость и адаптивность.

2. Не дает наглядного представления о системе (кроме сетевых).

3. Сильно зависит от сложности экономической составляющей задачи.

4. Ограничения на возможные комбинации ключевых параметров.

5. Высокие требования к уровню математической подготовки.

Методы экономической кибернетики основаны на применении системного подхода и его формальных процедур к созданию математической модели исследуемого объекта.

Обобщенно, методы экономической кибернетики воссоздают функционально-технологическую структуру компании. На входе и выходе получаются формализованные параметры, а сама структура модели – совокупность операций или процессов, где содержимое «черного ящика» представляет собой функциональные зависимости, преобразующие входные параметры в выходные. В некоторых случаях, подобное представление данных схоже с моделью нейронной сети.

СИСТЕМА

a₁, a₂, … a_k

Z₁, Z₂, … Z_l

X₁ Y₁

… …

X_n Y_n

Рисунок 4 – Имитационная модель системы

В простейшем виде имитационная модель системы представлена на рисунке 4.

Элементы X₁,…,X_n называются входами системы (входными переменными), Y₁,…,Y_n – выходами системы (выходными переменными), Z₁, Z₂, …, Z_l характеризуют состояние системы. Символы a₁, a₂, …, a_k обозначают параметры системы. Как видно из рисунка, имитационная модель в чем-то аналогична операционному представлению системы.

Преимущества методов экономической кибернетики.

1. Разработка кибернетической модели зачастую позволяет лучше понять реальную систему.

2. В ходе моделирования возможно сжатие времени: годы эксплуатации можно промоделировать в течение нескольких секунд.

3. Моделирование не требует прерывания текущей деятельности системы.

4. Кибернетические модели носят общий характер, в отличие от математических методов, их можно использовать там, где формальное математическое решение затруднено или невозможно.

5. Моделирование можно использовать в качестве средства обучения персонала работе системы.

6. Моделирование обеспечивает более точное воспроизведение свойств системы, чем математический анализ.

7. Моделирование подходит для переходных процессов, математические модели очень сложно адаптировать под этот класс задач.

8. Существуют много готовых моделей и компьютерных программ.

9. Дают ответ на вопрос «а что, если»?

Недостатки методов экономической кибернетики [67].

1. Создание кибернетической модели даже в рамках использования системного языка и простейших математических методов требует много времени и труда, при этом не дает гарантии результата.

2. Невозможно создать модель идентичную системе, полученные решения далеко не всегда наилучшие, или достаточно хорошие.

3. Моделирование сложных систем требует очень много времени.

4. Моделирование основано чаще всего на вероятностях и это уже несет субъективность, предпочтительнее однозначные модели, которые близки к методам математического программирования и графо-сетевым.

5. Для сложных моделей требуется много компьютерного времени на обработку.

6. Пока очень мало стандартизованных подходов, разные исследователи предлагают разные способы.

7. Зависит от сложности экономической составляющей задачи.

8. Необходимость согласования законов распределения и аналогичные трудности.

Графо-сетевые методы перечислены ранее в пункте 3.1.2. К ним следует добавить соответствующие методы, используемые при оптимизации бизнес-процессов, например метод структурного анализа процессов. По своим характеристикам они находятся между методами математического программирования и имитационными моделями. Совмещая в себе ряд достоинств и недостатков обоих.

Анализ перечисленных методов показал, что для полноценного моделирования организационных структур обычно применяют экономико-кибернетическое моделирование, дополняя решение отдельных частных вопросов методами математического программирования и исследования операций. Для наглядного представления используют графо-аналитические методы.

Совместное использование рассмотренных методов компенсирует ряд присущих им недостатков, однако следующие недостатки характерны для всех перечисленных методов.

1. Низкая гибкость и адаптивность формализованной составляющей.

2. Сильное ограничение возможных комбинаций ключевых параметров модели.

3. Сильная зависимость от сложности экономической составляющей задачи.

Очевидно, необходимы методы, которые позволят избавиться от этих недостатков. В качестве таких методов, которые упростят сложные расчеты, были предложены методы генетических алгоритмов (ГА).