полный текст (PDF, ~163 КБ)

58
Инновационные технологии управления
ИнВестРегион № 4 / 2011
Литература
1. Качество ХХI века : роль качества в обеспечении конкурентоспсобности и устойчивого развития
/ под ред. Т. Конти, Е. Кондо, Г. Ватсона ; пер. с англ. А. Раскина. – М. : Стандарты и качество,
2005. – 232 с.
FORMATION OF THE QUALITY MANAGEMENT SYSTEM
ON BASE GOST R ISO 9001-2008
E.V. Bogomolova
The paper presents the results of the analysis of quality management system processes
as an example of public corporation «Tambov Trucking Company» by means of worked
out questions of express-evaluation questionnaire, that shows the necessity of quality
management system improvement. The major sources of budget program of quality
management system perfection and development can be their internal funds or financial
leasing.
Key words: the quality management system, factory of motor transport, finances lease.
УДК 330.45
ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ КОНФЛИКТНЫХ СИТУАЦИЙ
НА ОСНОВЕ КАТЕГОРИАЛЬНОГО АППАРАТА ТЕОРИИ ИГР
Н.В. Квасова
Аспирант кафедры автоматики и информатики в технических системах Воронежского
государственного технического университета, kvasova_nataliya@mail.ru
В статье предлагается анализ формальной схемы принятия решений в условиях неопределенности внешней среды, интерпретация терминологической базы теории игр
применительно к анализу неравновесных социально-экономических систем, а также
критериев выбора агентом оптимальной стратегии.
Ключевые слова: теория игр, конкурентная среда, критерии выбора оптимальной
стратегии.
С
овременное развитие экономических систем
все в большей степени создает необходи‑
мость формирования нового набора современ‑
ных инструментов и показателей, позволяющих
адекватно воспринимать и оценивать экономи‑
ческие процессы, а также формировать дейс‑
твенные программы эффективного регулирова‑
ния и прогнозирования. Экономическая система
включает в себя структурные элементы, находя‑
щиеся в некотором конфликтном взаимоотноше‑
нии, приводящем к тому, что структура в целом
находится в неравновесном состоянии. Поэтому
в неравновесном развитии региональных эконо‑
мических систем в качестве важнейших структу‑
рообразующих характеристик выделяют соотно‑
шение и конфликт интересов заинтересованных
отраслевых и региональных групп [5].
В связи с этим возникает необходимость
идентификации всего комплекса структурооб‑
разующих элементов системы, выделение и ис‑
следование систем интересов, формируемых
вокруг структурообразующего элемента. Соци‑
ально-экономические системы являются слож‑
ными по своему структурному построению, ох‑
Инновационные технологии управления
ватывающими различные сферы сообщества,
каждая из которых обладает собственными це‑
левыми установками. Многообразие и различие
таких интересов, в конечном счете, приводит
к возникновению определенного рода систем‑
ных конфликтов [4].
Реализация теории игр в условиях принятия
решения в конфликтных ситуациях требует разра‑
ботки соответствующей терминологической базы.
В этой связи предлагается интерпретиро‑
вать ключевые термины теории игр следующим
образом:
игра – взаимодействие конфликтующих сто‑
рон с целью выработки оптимальной стратегии;
игрок – агент конкурентной среды;
природа – совокупность характеристик, опре‑
деляющих состояние внешней среды, проявляю‑
щей себя пассивной по отношению к действиям
управляющего органа;
правила – система условий, регламентирую‑
щая возможные варианты действий игроков,
объем информации каждой стороны о поведе‑
нии другой, результат игры, к которому приводит
каждая данная совокупность ходов;
ход – управленческое решение;
платеж – результат от выполнения хода, опре‑
деляющийся конкретной ситуацией;
стратегия – реализация механизма воздействия на конкурирующую среду, при кото‑
ром происходило бы развитие экономической
подсистемы;
сценарий – ситуационные критерии, описыва‑
ющие процесс принятия решения и предопреде‑
ляющие исход конфликта.
На основе категориального аппарата теории
игр можно сделать вывод: чтобы решить игру
или найти решение игры, следует для каждого
агента конкурентной среды выбрать стратегию,
которая удовлетворяет условию оптимальности,
т. е. один из агентов должен получать максималь‑
ный выигрыш, когда второй придерживается
своей стратегии. В то же время второй агент
должен иметь минимальный проигрыш, если
первый придерживается своей стратегии. Такие
стратегии называются оптимальными. Оптималь‑
ные стратегии должны также удовлетворять ус‑
ловию устойчивости, т. е. любому из конкурентов
должно быть невыгодно отказаться от своей
стратегии в этой игре. Целью игры является оп‑
ределение оптимальной стратегии для каждого
агента. При выборе оптимальной стратегии ес‑
тественно предполагать, что оба агента ведут
себя разумно с точки зрения своих интересов.
Важнейшее ограничение теории игр – единс‑
твенность выигрыша как показателя эффектив‑
ности, в то время как в большинстве реальных
экономических задач имеется более одного пока‑
зателя эффективности. Кроме того, в экономике
возникают задачи, в которых интересы партне‑
ров не обязательно антагонистические.
ИнВестРегион № 4/ 2011
59
При решении задач в условиях неопределен‑
ности внешней среды последняя предполагается
пассивной, и сама система препятствует при‑
нятию решения. В условиях неопределенности
конкурентных взаимодействий имеются противо‑
действующие стороны, стремящиеся оптимизи‑
ровать свои решения за счет друг друга, таким
образом при такой постановке задачи имеет
место мультиагентная игра [1].
Эти случаи поведения среды можно назвать
крайними. При исследовании моделей принятия
решений в условиях неопределенности будем ис‑
ходить из следующей постановки задачи:
–– у органа управления M существует мно‑
жество взаимоисключающих решений
S = {s1,…, sn}, одно из которых ему необхо‑
димо принять;
–– среда E характеризуется множеством взаи‑
моисключающих состояний С = {с1,…, сm},
однако, в каком конкретном состоянии нахо‑
дится (или будет находиться) среда E, органу
управления M неизвестно;
–– орган управления M обладает наличием
результирующего показателя функции цели
F = {f ij} , характеризующего «выигрыш»
или «проигрыш» органа управления M
при выборе им решения, если среда E нахо‑
дится в состоянии.
В случае «пассивной» среды («пассивной
природы») органу управления M известно
распределение вероятностей P = {p 1, …, p t}
на С = {с1,…, сm}.
Исходя из рассмотренной формальной схемы
принятия решений в условиях неопределеннос‑
ти, процесс принятия решения органом управле‑
ния M включает в себя:
–– формирование множества решений S
и множества состояний среды E;
–– определение и задание основных показа‑
телей эффективности, входящих в расчет
функции цели F;
–– определение органом управления M инфор‑
мационной ситуации C, характеризующей
стратегию поведения среды, в том числе
определение вероятностей P = {p1, …, pt}
в случае статической ситуации;
–– выбор критерия принятия решений из мно‑
жества критериев, характеризующих опре‑
деленную органом управления M информа‑
ционную ситуацию C;
–– принятие по выбранному критерию опти‑
мального решения sj
S.
Формальная составляющая процесса приня‑
тия решений в условиях неопределенности за‑
ключается в производстве расчетов по существу‑
ющим алгоритмам показателей эффективности,
входящих в определение функции цели F = {fij}
для нахождения оптимального решения si.
Таким образом, под ситуацией принятия ре‑
шений будем понимать тройку {S, C, F},
60
Инновационные технологии управления
ИнВестРегион № 4 / 2011
где S = {s1,…, sn} – множество решений орга‑
на управления M; С = {с1,…, сm} – множество
состояний среды С, которая может находиться
в одном из состояний сj C; F = {fij} – фун‑
кция цели (матрица функции цели), при этом
fij = f (ci, sj).
Данные, необходимые для принятия решения
в условиях неопределенности, обычно зада‑
ются в виде платежной матрицы (нормальная,
или стратегическая, форма игры), строки кото‑
рой соответствуют возможным состояниям при‑
роды С, а столбцы – возможным действиям S
управляющего органа М. Элементами матрицы
являются количественные оценки принятого ре‑
шения fij = f (ci, sj) [3].
выражения функции цели зависит от целей и за‑
дач управления объектом.
Риск – мера несоответствия между разными
возможными результатами принятия определен‑
ных стратегий.
Если матрица возможных результатов {f ij}
представляет собой матрицу полезностей, то эле‑
менты матрицы рисков {rij} следует определять
по формуле
rij = fj – fij, (2)
s1 ... sj ... sn
c1
f11 ... f1j ... f1n
...
... ... ... ... ...
ci fi1 ... fij ... fin
...
(1)
... ... ... ... ...
cm fm1 ... fmj ... fmn
Игры в экстенсивной, или расширенной, фор‑
ме представляются в виде ориентированного де‑
рева, где каждая вершина соответствует ситуации выбора агентом конкурентной среды своей
стратегии. Каждому агенту сопоставлен целый
уровень вершин. Платежи записываются внизу
дерева, под каждой листовой вершиной.
Экстенсивная форма очень наглядна, с её по‑
мощью особенно удобно представлять игры с бо‑
лее чем двумя агентами и игры с последователь‑
ными ходами. При этом детально описываются
все стадии (этапы) взаимодействия, информа‑
ция, которой на каждой стадии игры располага‑
ют ее участники, мотивация их действий. Стра‑
тегическая форма представления игры имеет
более общий характер. Многие детали, присутс‑
твующие в экстенсивной форме представления,
здесь опускаются. Внимание концентрируется
на стратегическом аспекте игры, тогда как ее
временная структура исчезает.
С категорией функции цели тесно связаны та‑
кие понятия, как эффективность, полезность,
потери, риск и т. д. Выбор той или иной формы
где fj=max fij –максимальный элемент в столбце
j матрицы полезностей, то есть
rij = max fij– fij,
(3)
Если матрица возможных результатов {fij}
представляет собой матрицу потерь, то элемен‑
ты матрицы рисков {rij} следует определять
по формуле
rij = fij – fj ,
(4)
где fj=max fij– минимальный элемент в столбце j
матрицы полезностей, то есть
rij = fij– min fij,
(5)
Матрица рисков дает более наглядную картину
неопределенной ситуации, чем матрица полез‑
ностей [2]. Однако непосредственный анализ
матриц полезностей {fij} или рисков {rij} не поз‑
воляет в общем случае принять решение по вы‑
бору оптимальной стратегии, за исключением
наличия доминирующей стратегии. Для принятия
решения в условиях неопределенности использу‑
ется ряд критериев – критерий Байеса, Лапласа,
Ваальда, Сэвиджа, Гурвица и минимакса [6].
Априори ни один из критериев не задает‑
ся лучшим, однако целесообразнее выбрать ту
стратегию, которая будет предпочтительнее
по нескольким критериям.
Таким образом, выбор стратегии принятия
решений в условиях неопределенности является
наиболее сложным и ответственным этапом в ис‑
следовании операций. При этом не существует ка‑
ких‑либо общих советов и рекомендаций. Выбор
критерия должно производить лицо, принимаю‑
щее решение, с учетом конкретной специфики
решаемой задачи и в соответствии со своими це‑
лями, а также с использованием прошлого опыта.
Литература
1. Трухаев, Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности / Р.И. Трухаев. –
М. : Наука, 1990.
2. Блюмин, С.Л. Модели и методы принятия решений в условиях неопределенности / С.Л. Блюмин,
И.А. Шукова. – Липецк : ЛЭГИ, 2001.
3. Бережная, Е.В. Математические методы моделирования экономических систем / Е.В. Береж‑
ная, В.И. Бережной. – М. : Финансы и статистика, 2006.
4. Гилев, С.Е. Распределенные системы принятия решений в управлении региональным развитием
/ С.Е. Гилев, С.В. Леонтьев, Д.А. Новиков. – М. : ИПУ РАН, 2002.
Инновационные технологии управления
ИнВестРегион № 4/ 2011
61
5. Хасанова, А.Ш. Конкурентные отношения в рыночной экономике / А.Ш. Хасанова. – Казань :
Таглимат, 2007. – 180 с.
6. Амелин, С.В. Математические методы в экономике / С.В. Амелин. Воронеж : ВГТУ, 2008.
DECISION MAKING IN CONDITIONS OF DISPUTED SITUATIONS
ON BASIS CATEGORIAL INSTRUMENT OF THE GAME THEORY
N.V. Kvasova
In the article the analysis of the formal circuit of a decision making in conditions of
indeterminacy of an environment, interpretation of terminological base of a game theory
with reference to the analysis of nonequilibrium socio economic systems, and also criteria
of a choice the agent of optimum strategy is offered.
Key words: a game theory, a competitive medium, criteria of a choice of optimum
strategy.
УДК 338.2
СИНЕРГЕТИКА ПРОЦЕССНОГО ПОДХОДА В РЕАЛИЗАЦИИ
МИССИИ РОЗНИЧНОГО БАНКОВСКОГО БИЗНЕСА
Н.В. Кешенкова
Аспирант Международной академии бизнеса и новых технологий (г. Ярославль), pryar@mail.ru
В статье рассмотрены основные научные подходы к процессному подходу в управлении розничным банковским бизнесом, даны определения понятий «синергетика»,
«миссия», описана синергетика процессного подхода в реализации миссии розничного
банковского бизнеса, которая заключается во взаимосвязанной и совместной работе
всех отделов розничного банковского блока.
Ключевые слова: синергетика, процессный подход, миссия, розничный банковский
бизнес.
С
инергетика (от греч. synergetike – содружес‑
тво, коллективное поведение) – наука, изуча‑
ющая системы, состоящие из многих подсистем
самой различной природы; наука о самоорга‑
низации простых систем и превращения хаоса
в порядок. При этом под самоорганизацией по‑
нимается появление определенного порядка
в однородной массе и последующего совершенс‑
твования и усложнения возникающей структу‑
ры. В итоге образование структуры происходит
не за счет внешнего воздействия, а за счет
внутренней перестройки. Самоорганизация,
по определению немецкого физика Г. Хакена, –
«спонтанное образование высокоупорядочен‑
ных структур из зародышей или даже из хаоса,
спонтанный переход от неупорядоченного со‑
стояния к упорядоченному за счет совместного,
кооперативного (синхронного) действия многих
подсистем» [2]. Синергетика родом из физичес‑
ких дисциплин – термодинамики, радиофизики.
Но ее идеи носят междисциплинарный характер.
Они являются базой совершающегося в естес‑
твознании глобального эволюционного синте‑
за. Поэтому ученые в синергетике видят одну
из важнейших составляющих современной науч‑
ной картины мира. Предназначение синергетики
как науки заключается в том, чтобы определить,
каким образом из хаоса вырастают высокоорга‑
низованные системы. Так, Хакен в предисловии
к своей книге «Синергетика», пишет: «Я назвал