Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Управление и оптимизация / Novikov - Teoriya upravleniya organizatsionnimi sistemami 2005

.pdf
Скачиваний:
55
Добавлен:
02.09.2019
Размер:
3.38 Mб
Скачать

Предположим, что каждый из экспертов знает собственную эффективность Эi (x) и не знает эффективностей остальных экспертов (следовательно, каждый может искажать информацию), но все эксперты точно идентифицируют ситуацию x. Как центр может побудить экспертов предпочесть в любой ситуации наиболее эффективное решение?

Рассмотрим следующий механизм. Центр предлагает экспертам: «Пусть каждый из вас сообщает (остальным экспертам) пару (Ui (x), Эi (x)), где Ui – предлагаемое управление в ситуации x, Эi (x) – эффективность этого решения (i-й эксперт точно знает истинную эффективность того или иного решения, которое он предлагает в каждой ситуации). После этого вы сообщаете мне решение, имеющее в сложившейся ситуации наибольшую эффективность, а я стимулирую вас пропорционально эффективности этого предложенного решения».

Такой механизм действительно прост – эксперты сами между собой решают, какое решение предложить центру, то есть работают автономно. Возникает закономерный вопрос: а будут ли эксперты сообщать правду? Покажем, что сообщение достоверной информации в этом механизме является равновесием Нэша.

Если все эксперты сказали правду, то есть сообщили

(Э1(x), ..., Эn(x)),

то

центру

предложат

решение

Э(x) = max{Эi (x)},

и

если стимулирование

экспертов

i=1, n

 

 

 

 

пропорционально Э(x), то целевая функция i-го эксперта имеет вид:

 

~

 

 

 

 

n

fi (Э1(x),...,Эn (x)) = αi − βi

, i

= 1,n,

Э(x) − Э(x)

0 < åβi < 1,

~

 

 

 

i =1

 

 

 

 

где αi – постоянная составляющая, а Э(x) – истинное (реа-

лизовавшееся) значение эффективности.

 

 

 

 

300

Предположим теперь, что j-й эксперт пытается иска-

 

~

 

(x) (факти-

зить информацию, то есть сообщить Эj (x) ¹ Эj

чески он объявляет, что

эффективность его

решения в

~

 

то,

так как j

ситуации х равна Эj (x) ). Если Эj (x) = Э(х),

эксперт знает, что истинная эффективность

~

 

Э(x) = Эj (x) ,

~

~

 

 

то сообщая Эj (x) > Эj (x)

или Эj (x) < Эj (x) , он уменьшает

значение своей целевой функции. Если Эj (x) ¹ Э(х), то есть другой эксперт с номером, например k, предложил решение с большей эффективностью Эk(x) = Э(х) > Эj (x), то,

~ <

сообщая Эj (x) Эj (x) , j-й эксперт не изменит итогового решения (а следовательно, и значения своей целевой функ-

~ >

ции), а сообщая Эj (x) Эj (x) , то есть добиваясь того, что

=~

Э(x) Эj (x) , он только уменьшит свой выигрыш, так как

~ = < ~

Э(x) Эj (x) Эj (x) . То есть мы показали, что сообщение

достоверной информации – равновесие Нэша. Достоинством автономных механизмов экспертизы

является, во-первых, «разгрузка» центра, который получает сразу оптимальное (с точки зрения экспертов) решение, и, во-вторых, его неманипулируемость. При использовании автономных механизмов центр должен быть уверен, что эксперты точно идентифицируют ситуацию и не ошибаются при прогнозе эффективности своего решения.

Многоканальная структура системы управления как способ снижения неопределенности. Предположим,

что эффективность управления Э(u) есть функция неизвестного центру параметра q: Э(u) = u – u2/2q. Пусть центру известно, что параметр q принадлежит отрезку [a; b], то есть существует неопределенность, обусловленная незнанием истинного значения параметра. Какое управление

301

следует выбрать центру? Возможны различные подходы к решению этой задачи.

Первый подход заключается в том, что центр может выбирать управление, рассчитывая на наихудшее для него значение q (использовать метод максимального гарантированного результата). Действительно, если a > 0, то в наихудшей ситуации q = a. Выбирая u = a, центр максимизирует эффективность в этой ситуации: u = a и обеспечивает значение эффективности, равное Э(а) = а /2. В ряде случаев такой подход может оказаться слишком пессимистичным.

Если известно распределение вероятностей реализации параметра q, то центр может выбором управления максимизировать ожидаемое значение эффективности. Так, например, если q равномерно распределен на [a; b] (вероятности любых значений из этого отрезка одинаковы), то ожидаемое значение целевой функции равно

é

 

u2

æ b öù

. Оно достигает максимума, равного

u -

 

 

 

lnç ÷

ú

 

 

 

ê

2(b - a)

 

 

 

 

 

 

ë

è a øû

 

 

 

 

 

b a

, в точке u = u* =

b a

.

 

b

 

2ln

 

 

 

 

 

ln

b

 

 

a

 

 

 

 

a

 

 

 

 

 

 

 

Если распределение вероятностей неизвестно центру или метод максимального гарантированного результата дает слишком заниженное значение эффективности, можно использовать процедуры экспертного оценивания для получения дополнительной информации (снижения неопределенности) о параметре q. Если эксперты обладают большей информацией о параметре q, чем центр, то можно попросить их сообщать непосредственно оценки параметра q. Соответствующая модель активной экспертизы рассматривалась выше (в этом случае d = a, D = b и возможно построение неманипулируемого механизма).

302

Альтернативой является использование многоканальных механизмов. Если центру известно, что зависимость эффективности управленческого решения, предлагаемого экспертами, имеет вид Эi (ui) = ui (ui2 /2 q), и если центр уверен, что эксперт обладает более полной информацией о параметре q, то он может попросить экспертов сообщить не оценки неизвестного параметра, а то, какие управления выбрали бы они сами. Предположим, что центр получил от экспертов информацию об {ui}i=1, n . Теперь он может поста-

вить себя на место экспертов и решить, почему они выбрали те или иные значения ui. Если эксперты выбором ui стремятся максимизировать свою целевую функцию при имеющейся у них информации о параметре q (то есть ui = ui (q)), то, зная вид целевых функций экспертов, центр может на основании выбранных экспертами управлений ui «восстановить» информацию о q. Отметим, что если принятое центром решение затрагивает интересы экспертов, то необходимо учитывать дальновидность последних, которая может приводить к искажению информации.

Максимум целевой функции эксперта (при фиксированном q) достигается при u = q, точнее ui = qi, i =1, n , так

как каждый эксперт может иметь свое представление qi о значении параметра q. Значит, зная Эi (q) = q / 2, то есть зная ui = qi, центр получает информацию о (q1, q2, ..., qn). Эта дополнительная информация может позволить снизить неопределенность и принять более эффективное решение.

Таким образом, используя многоканальный механизм, центр может провести «косвенную» экспертизу (оценить q не непосредственно, а на основании косвенной информации), предсказав поведение экспертов, и снизить неопределенность за счет использования этого механизма.

303

5.4. Механизмы дополнительных соглашений

Оперативное принятие управленческих решений является предметом многих исследований в теории управления организационными системами: динамические модели управления ОС [22, 29, 51], механизмы оперативного управления проектами [29, 30], включающие компенсационные механизмы [5, 14], механизмы опережающего самоконтроля [14] и др. В настоящем разделе идеология анализа и синтеза механизмов оперативного управления иллюстрируется на примере механизмов дополнительных соглашений [35].

На практике распространены ситуации, когда взаимовыгодные для сторон параметры заключенного договора становятся невыгодными в силу изменившихся обстоятельств, внешних условий, ошибок прогнозирования и планирования и т. д. Тогда у одной (или одновременно у обоих) сторон возникает желание изменить параметры договора – внести дополнительные соглашения. Такую ситуацию называют перезаключением договора (пересо-

глашением контракта).

В соответствии с подходом, предложенным в [51], примем, что пересоглашение контракта происходит в том и только в том случае, если каждому из участников системы (заказчику – центру – и всем исполнителям – агентам) новый контракт обеспечивает не меньшие значения полезностей (целевых функций), чем старый контракт. Иначе говоря, каждый из участников обладает правом вето: если при новом контракте он получает полезность строго меньше, чем при старом, то он имеет право блокировать пересоглашение, и старый контракт остается в силе. Отметим, что так как заказчик выражает интересы системы в целом (эффективность управления определяется через его целевую функцию – см. выше), то приведенное выше условие

304

пересоглашения означает следующее: если пересоглашение произошло, то эффективность управления возросла (не уменьшилась). Таким образом, задача исследования условий пересоглашения контракта свелась к задаче определения условий того, что с учетом вновь поступившей информации возможно синтезировать контракт (найти параметры нового договора), обеспечивающий всем участникам не меньшие полезности.

В литературе по теории контрактов [48, 68] различают контракты с обязательствами и контракты без обязательств. В первом случае, если кто-то из участников нарушает условия контракта, то на него накладываются достаточно сильные штрафы (сильные настолько, что нарушение становится невыгодным). Поэтому в контрактах с обязательствами при рассмотрении механизмов пересоглашения необходимо сравнивать две ситуации: когда заказчик и исполнитель следуют условиям первоначального контракта и когда они (оба!) следуют условиям нового контракта. В контрактах без обязательств участники могут нарушать условия первоначального контракта, выбирая стратегии, которые являются оптимальными с учетом вновь поступившей информации. Ниже мы ограничимся рассмотрением контрактов с обязательствами.

Пусть функции дохода заказчика и затрат исполнителя зависят от неопределенных параметров – соответственно λ ³ 0 и r > 0: H(y, λ) и c(y, r). Содержательно λ может интерпретироваться как внешняя цена продукции, производимой исполнителем, r – как эффективность деятельности исполнителя. Допустим, что " λ ³ 0 H(0, λ ) = 0 и

" r > 0 c(0, r) = 0.

Таким образом, целевые функции участников системы можно записать в виде (см. также модели стимулирова-

ния в разделе 2.1):

 

Φ(σ(×), y, λ) = H(y, λ) – σ(y),

(1)

305

f (σ(×), y, r) = σ(y) – c(y, r).

(2)

Пусть договор заключался при значениях

λ0 и r0

(фактических или прогнозируемых). Вычислим оптимальное с точки зрения заказчика действие исполнителя:

x*0, r0) = arg max [H(y, λ0) – c(y, r0)].

(3)

y A

 

Тогда оптимальные параметры исходного договора55 (в рамках компенсаторной системы стимулирования – см. раздел 2.1) – действие исполнителя x*0, r0) и вознаграждение c(x*0, r0), r0). В рамках исходного договора полез-

ность заказчика равна:

D0, r0) = H(x*0, r0), λ0) – c(x*0, r0), r0), (4)

а полезность исполнителя равна нулю (в силу принципа компенсации затрат).

Фактические значения параметров λ и r могут отличаться от прогнозируемых λ0 и r0, что может приводить к тому, что фактические полезности заказчика и исполнителя

могут отличаться от прогнозируемых.

 

Определим следующие величины:

 

D0, λ, r0, r) = H(x*0, r0), λ) – c(x*0, r0), r0),

(5)

δ(λ0, λ, r0, r) = c(x*0, r0), r0) – c(x*0, r0), r),

(6)

D0(λ, r) = H(x*(λ, r), λ) – c(x*(λ, r), r).

(7)

Выражение (5) определяет полезность заказчика при изменившихся условиях в рамках исходного договора, выражение (6) –полезность исполнителя при изменившихся условиях в рамках исходного договора, выражение (7) – полезность заказчика в новых условиях (при новом контракте, оптимальном в изменившихся условиях).

55 Напомним, что в рамках рассматриваемых теоретико-игровых моделей контракт (договор) определяется парой – («действие исполнителя»; «вознаграждение со стороны заказчика»).

306

Предположим, что функция затрат исполнителя монотонно убывает с ростом параметра r. Рассмотрим два случая.

В первом случае r < r0. Тогда полезность исполнителя d (l0, l, r0, r) < 0, и для него пересмотр условий договора выгоден. Для заказчика заключение договора с параметрами (x*(l, r); c(x*(l, r), r)) выгодно, если выполнено

следующее неравенство:

 

D0(l, r) ³ D(l0, l, r0, r).

(8)

Во втором случае r > r0. Тогда полезность исполнителя d (l0, l, r0, r) > 0, и для него пересмотр условий договора выгоден только если он при новых условиях договора получит полезность не менее d (l0, l, r0, r). Тогда условие выгодности перезаключения договора для заказчика можно записать в виде:

D0(l, r) – d(l0, l, r0, r) ³ D(l0, l, r0, r).

(9)

Таким образом, мы показали, что если функция затрат исполнителя монотонно убывает с ростом параметра r, то при r < r0 условием пересоглашения является выполнение

неравенства

(8), а при

r > r0

условием

пересоглашения

является выполнение неравенства (9).

 

В заключение настоящего подраздела рассмотрим

пример, в котором

функция

дохода

заказчика равна

H(y, l) = l y,

l ³ 0,

а

функция затрат

исполнителя –

c(y, r) = y2/ 2 r, r > 0.

Тогда y0 = l0 r0 – оптимальное с точки зрения заказчика действие исполнителя при параметрах (l0; r0). Платеж в исходном договоре равен (l0)2 r0 /2. Заказчик при этом рассчитывает получить полезность F0(l0; r0) = (l0)2 r0 /2, а исполнителю гарантируется нулевая полезность.

Если значения параметров оказываются равными (l; r), то при r ³ r0 в рамках исходного договора заказчик получает полезность F(l0; l; r0; r) = l0 r0 (l l0 /2), а

307

исполнитель – f(l0; l; r0; r) = (l0)2 r0 (r – r0) /2 r. Если же r < r0, то в рамках исходного договора полезность испол-

нителя отрицательна и он откажется работать, выбрав нулевое действие.

Если заключается новый контракт с действием y = l r и платежом l2 r/2, то полезность заказчика равна F(l; r) = l2 r/2, а полезность исполнителя – нулю. Рассмотрим возможные варианты.

Если r < r0, то исполнитель безразличен к перезаключению контракта, так как при любых значениях параметра l он получает нулевую полезность. Центру перезаключение выгодно, если выполнено следующее

условие: F(l; r) ³ F(l0; l; r0; r), то есть должно иметь

место l2 r – 2 l l 0 r0 + r0 (l0)2 ³ 0.

Если r < r0, то f(l0; l; r0; r) = (l0)2 r0 (r – r0)/2r £ 0, и

исполнитель, будет выбирать нулевое действие, если центр не предложит ему договор, в котором пообещает вознагра-

ждение

l2 r/2 + (l0)2 r0 (r – r0)/2 r за выбор действия

y = l r.

Легко проверить, что сделать такое предложение

заказчику всегда выгодно, так как

F(l0; l; r0; r) = l0 r0 (l l0 /2) ³ l2 r/2 (l0)2 r0 (r – r0)/2r.

Итак, перезаключение договора произойдет (так как оно будет выгодно обеим сторонам, если при r < r0 выпол-

нено условие

l2 r – 2 l l0 r0 + r0 (l0)2 ³ 0.

Область значений параметров l и r, в которой возможно пересоглашение договора (заключение дополнительных соглашений) при начальных условиях l0 = 8, r0 = 8, заштрихована на рисунке 5.7.

308

Рис. 5.7. Область значений параметров λ и r, в которой возможно заключение дополнительных соглашений

Таким образом, в настоящем разделе описана модель пересоглашения договоров (заключения дополнительных соглашений) в системе с одним заказчиком и одним исполнителем. Полученные результаты свидетельствуют, что если пересоглашение возможно, то следует пересматривать условия контракта. Анализ показывает, что пересоглашение эффективно в широком классе систем, поэтому стремление к его использованию на практике (при соответствующем анализе условий взаимовыгодности) оправданно и целесообразно.

309