Трахтенгерц Э.А. Компьютерные методы реализации экономических и информационных управленческих решений

Подождите немного. Документ загружается.

Глава 5. Некоторые математические методы, используемые …

161

рубеж эффективности. Для всякого другого решения существует хо-

тя бы одно доминирующее, для которого либо Y, либо Z, либо оба

больше, чем для данного. И только для решений, лежащих на рубеже

эффективности, доминирующих не существует. То есть, среди семи

элементов только для этих трех не существует элементов, превосхо-

дящих их по значениям всех параметров одновременно. Присвоим

этой группе элементов ранг 1. Из оставшихся четырех элементов та-

кими свойствами обладают элементы x

, x

. Этой группе присвоим

ранг 2 и, наконец, элементу x

присвоим ранг 3. Таким образом, все

элементы разбиты на группы и эти группы проранжированы.

Из определения Парето-оптимальности следует простой пере-

борный алгоритм нахождения множества Парето-оптимальных эле-

ментов. Поскольку Парето-оптимальность определяется не абсолют-

ными, а относительными значениями оценок объектов (вариантов

решений) по значениям их параметров, то для реализации алгоритма

достаточно иметь информацию о типе отношений между каждой па-

рой объектов, т.е. знать существует ли между ними отношение стро-

гого предпочтения или нет. Поэтому введем булеву переменную (она

уже была использована в гл. 4)









случае,противномв0

j;объектаельнеепредпочтитстрогоiобъектесли,1

и построим квадратную матрицу, элементами которой являются пе-

ременные a

. Из определения следует, что единицы в i-ой строке оп-

ределяют элементы j, по отношению к которым элемент i строго

предпочтительнее. Поэтому, если в j-м столбце все нули, то значит

нет элемента, который бы был строго предпочтительнее элемента j, и

он принадлежит множеству Парето-оптимальности.

При построении матрицы возможны три следующих случая:

 одно или несколько значений параметров элемента i лучше

(это может быть либо больше, либо меньше) значений параметров

элемента j, а остальные равны. В этом случае

1

;

 одно или несколько значений параметров элемента i хуже

значений параметров элемента j. Тогда независимо от значений дру-

гих параметров

0

;

Компьютерные методы реализации экономических … решений

162

 значение всех параметров элемента i равно значениям соот-

ветствующих параметров элемента j. При таком равенстве

0

Рассмотрим простой пример оценки различных по Парето мето-

дов воздействия на нефтяные пласты. В табл. 5.8 представлены эко-

номическая и технологическая эффективности различных рассмот-

ренных в [5.18] методов воздействия на пласт с целью повышения

его нефтеотдачи.

Таблица 5.8

№

Метод воз-

действия

Себестои-

мость 1м

доп. добыт.

нефти, долл.

Удельн. кап.

затраты,

тыс. долл. на

/сут.

Прирост

нефтеот-

дачи

Конечная

нефтеот-

дача

Горение

63 - 157

50 – 157

10 – 30

45 – 50

Пар

63 - 119

50 – 157

15 – 35

45 – 50

Нагнетание

СО

63 - 189

63 – 157

8 – 20

55 – 60

Поверхност-

но-активные

в-ва (ПАВ)

126 - 314

94 – 189

12 – 30

45 – 50

Полимеры

63 - 157

63 – 189

2 – 10

45 – 50

Здесь неопределенность выражается разницей в максимальном и

минимальном эффекте в зависимости от применяемого метода воз-

действия.

Будем сравнивать методы воздействия на пласт по четырем по-

казателям, показанным в табл. 5.8. При нахождении величины a

по-

казатели можно сравнивать по средним значениям или по положе-

нию интервала значений на числовой оси, считая, например, что по-

казатель «себестоимость 1 м

» в интервале 63-119, лучше этого же

показателя в интервале 63-157. Для сравнения методов воздействия

система строит табл. 5.9, не показывая ее руководителям.

Таблица 5.9

№

Глава 5. Некоторые математические методы, используемые …

163

В соответствии с табл. 5.9 лучшими методами (1 ранга) оказа-

лись «пар» и «нагнетание СО

». Вычеркивая столбцы и строки №№2

и 3, получаем табл. 5.10.

Таблица 5.10

№

В соответствии с табл. 5.10 методами второго ранга оказались

«горение» и «поверхностно-активные вещества». Наконец, самым

худшим методом (3 ранга) оказались «полимеры».

В результате ранжирования по Парето система высвечивает на

дисплее табл. 5.11.

Исходя из этих оценок, руководитель выбирает метод воздейст-

вия на пласт.

Таблица 5.11

Ранг

Метод воздействия на пласт

Пар

Нагнетание СО

Горение

Поверхностно-активные вещества

Полимеры

Компьютерные методы реализации экономических … решений

164

ЧАСТЬ II. РЕАЛИЗАЦИЯ РЕШЕНИЙ

Глава 6

КОМПЬЮТЕРНЫЙ МОНИТОРИНГ И АНАЛИЗ

СОСТОЯНИЯ ФИРМЫ, РЫНОЧНОЙ СРЕДЫ И

СРЕДСТВ МАССОВОЙ ИНФОРМАЦИИ

6.1. Задачи компьютерного мониторинга

Мониторинг – это систематическое накопление данных о дина-

мике изменения параметров анализируемого объекта или процесса,

их обработка и представление результатов в удобном для руководи-

теля или эксперта виде. Когда руководитель или эксперт оценивает

результаты мониторинга, то его интересуют не только значения фи-

зических параметров, но и их тенденция, динамика развития. Отсюда

вытекает одна из задач компьютерного мониторинга: анализируя по-

лученные данные, классифицировать процесс в соответствии с за-

данными типами. Тип процесса может быть представлен графиком,

(полученной аппроксимирующей кривой или прямой линией) харак-

теризующим характер процесса: его устойчивость, тенденцию, воз-

можность резких изменений и т.п. При этом система не только рису-

ет график, показывая его изменения по датам и значениям парамет-

ров, но и дает ее характеристику в соответствии со стандартом, при-

нятым на фирме.

В информационном обществе большую роль играет мониторинг

СМИ. Энциклопедия Википедия определяет мониторинг СМИ (англ.

Media monitoring service) как отслеживание сообщений СМИ, соот-

ветствующих заданной тематике. Это эффективный, хотя и доста-

точно трудоемкий способ получения открытой информации о рын-

ках, брендах, персоналиях, общественно-политических событиях и

процессах. Мониторинг СМИ используется для изучения эффектив-

ности PR- и рекламных кампаний, составления формируемого СМИ

Глава 6. Компьютерный мониторинг и анализ состояния …

165

«портрета» организации или персоналии, оценки общественного ре-

зонанса того или иного действия, отслеживание действий других

компаний или индивидуумов.

Как правило, мониторинг СМИ включает в себя следующие фа-

зы:

 наблюдение за рядом потенциальных источников (телека-

нал, радиостанция, периодическое печатное издание и т.п.);

 сохранение найденного материала;

 фильтрация и категоризация;

 передача собранного материала для дальнейшего анализа.

Мониторинг СМИ может быть периодическим (ежедневным,

еженедельным, и т.д.), оперативным (по мере появления интересую-

щих потребителя фактов), отраслевым (по деятельности отдельных

компаний), по отдельным регионам и т.д.

В настоящее время существуют специальные агентства, ведущие

мониторинг центральных и региональных СМИ, интернет-СМИ,

глянцевых, тематических и специальных журналов, а также выпол-

няющие архивный поиск. В этих агентствах набор услуг, как прави-

ло, стандартизован и тарифицирован, но возможны и специальные

виды услуг.

Особенности мониторинга в условиях информационного обще-

ства состоят не только в необходимости мониторинга информацион-

ных воздействий СМИ на фирму, но и в определении их влияния на

экономическое состояние фирмы. Схему мониторинга можно пред-

ставить в виде рис. 6.1. Анализ влияния информационного воздейст-

вия на состояние фирмы рассматривается в других главах.

Одна из задач мониторинга и анализа его результатов – обнару-

жение угрозы на возможно более ранней стадии ее появления. При-

менительно к радиационному загрязнению эта задача, решаемая с

помощью компьютерной системы управления, подробно рассмотрена

в [6.1]. На ранней стадии аварии данные мониторинга степени ра-

диационного загрязнения (как, впрочем, и во многих других областях

мониторинга) носят фрагментарный характер, и задача заключается в

том, чтобы на основе этих фрагментарных данных восстановить

цельную картину состояния загрязнения окружающей среды в зоне

поражения. Такие задачи возникают в различных областях управле-

ния.

Компьютерные методы реализации экономических … решений

166

Рис. 6.1

Широкое распространение при решении подобных задач полу-

чили линейные интерполяторы. При их использовании оцениваемое

значение в точке x представляется как линейная комбинация в из-

вестных точках:







xFxF

)()(

где 

– «весовые» коэффициенты. Распространенным способом вы-

числения «весовых» коэффициентов является «метод обратного рас-

стояния». В соответствии с этим методом «весовые» коэффициенты

выбираются обратно пропорционально расстоянию от точки, в кото-

рой производится оценка, до точек

xx ,...,

, значения которых из-

вестны. Например:

),(),(





















jjj

xxdxxd

где

),(

xxd

– расстояние между точками. Оно необязательно должно

быть геометрическим расстоянием. Конечно, от выбора расстояний

зависят свойства интерполятора. Существуют и другие методы.

Мониторинг экономи-

ческого состояния и

анализ его результатов

Мониторинг

информационных воз-

действий на фирму и

анализ его результатов

Мониторинг

влияния информаци-

онных воздействий на

экономическое

состояние фирмы

Глава 6. Компьютерный мониторинг и анализ состояния …

167

Другой задачей мониторинга является определение динамики

изменения предпочтений руководителей, экспертов, потребителей и

других заинтересованных групп на каждом этапе или временном ин-

тервале управляемого процесса. Здесь большую роль играет учет

влияния средств массовой информации.

Одним из методов определения предпочтительности типа про-

дукции является анализ рынка, а также опрос потребителей, экспер-

тов или руководителей. Опрос может проводиться среди n клиентов

по Z типам продукции. Каждый тип продукции имеет Y параметров.

Один тип продукции будем считать предпочтительнее другого, если

указанные клиентами оценки одного типа изделий выше оценок дру-

гого.

В условиях информационного общества такие оценки во многих

случаях можно получить из анализа материалов СМИ. Этому анали-

зу присущ ряд принципиальных особенностей, которые будут рас-

смотрены ниже.

Пусть

},...,,{

21 n

xxxX 

множество клиентов,

},...,,{

21 m

zzzZ 

– множество типов продукции и

},...,,{

21 p

yyyY 

– множество па-

раметров каждого типа продукции.

Ф(x,y)  [0,1] есть функция принадлежности, нечеткого бинар-

ного отношения R=(x, y), определяющая степень важности признака

y возможным будущим клиентом x;



(y,z)  [0,1] – функция принадлежности, нечеткого бинарного

отношения S=(y, z), определяющая насколько признак y принадлежит

типу продукции z.

Аддитивная функция принадлежности [6.2]:





ijjk

ikA

yxФ

zyyxФ

),(

),(),(

),(





;



X, y



Y и

Mi ,1

)

является одной из возможных функций, определяющих степень

предпочтения типа продукции z

клиентом x

. Естественно, функцию

),(



можно определить и по-другому. Одной из задач монито-

ринга является определение насколько СМИ повлияли на функцию

Компьютерные методы реализации экономических … решений

168

Ф(x,y), то есть на предпочтения клиента относительно каждого при-

знака продукции.

В процессе мониторинга обычно возникает еще одна задача –

определение момента изменения тенденции управляемого процесса.

Приведем пример простого метода, определяющего такой момент

[6.3].

Пусть в базе данных на момент t хранятся данные x(t) (напри-

мер, величины продаж некоторого товара) за интервал времени ,

фиксированные в N моментов времени. Определим скользящее сред-

нее, то есть среднее значение x за последнее  моментов, считая для

простоты, что интервалы между фиксируемыми моментами времени

равны:









,...,1).(

)(







NtixtM

. (6.1)

Легко показать, что если значения x(t) возрастают, то

)()( txtM 



, а если убывает

)()( txtM 



. Очевидно, что как всякое

статистическое среднее

)(tM



зависит от числа учитываемых точек.

Функция (6.1) может быть использована для определения мо-

мента, в котором происходит изменение тенденции измеряемого про-

цесса. Если есть данные мониторинга о публикациях в СМИ об этом

товаре, то можно определить их влияние на изменение тенденции его

продаж.

Другим инструментом анализа может являться «момент фондов»

на интервале . Он определяется по соотношению:

;

)()(

)(

xtxtx











Nt ,...,1



скользящее среднее моментов определим в виде:

)()(

)(













ixix

Nt ,...,1



. (6.2)

Использование соотношения (6.2) совместно с соотношением

(6.1) позволяет точнее определять моменты изменения тенденций

анализируемого процесса.

Глава 6. Компьютерный мониторинг и анализ состояния …

169

6.2. Методы компьютерного анализа сложившейся обстановки

На основе данных мониторинга руководитель или эксперт осуще-

ствляет компьютерный анализ сложившейся обстановки. Словарь

Вебстера определяет анализ как процедуру разделения единого целого

(предмета, явления, процесса и т.п.) на части и изучение этих частей

для определения их природы, пропорций, функций, взаимосвязи и т.п.

Интеллектуальные системы компьютерного анализа данных (си-

туации) могут основываться на двух подходах. Первый заключается

в том, что в системе фиксируется опыт эксперта, который и исполь-

зуется для оценки создавшейся ситуации. На этом подходе основы-

вается построение экспертных систем.

Второй подход базируется на анализе исторических данных,

описывающих поведение изучаемого объекта, принятых в прошлом

решениях, их результатах (например, анализе временных рядов

стоимости валют и акций, статистики продаж различного рода това-

ров, результатов выборов и т.п.).

Наконец, существует третий подход – комбинация первых двух:

результаты, полученные при анализе исторических данных, оцени-

ваются на основе опыта эксперта.

В последнее время резко возрос интерес ко второму и третьему

подходам. Это объясняется тем, что в связи с резким усложнением

управленческих задач возникли новые потребности в глубоком ана-

лизе поступающей и хранящейся в базах данных больших объемов

информации, выполняемой в реальном масштабе времени.

Использование методов интеллектуального анализа данных по-

рождают проблему субъективного выбора метода и требуют, как это

ни странно, субъективного критического осмысления результатов

анализа.

Необходимо отметить, что проблема адекватности модели и вы-

бора метода стояла всегда. Но после появления парадигмы ИАД и

придания анализу данных прекрасного удобного и выразительного

интерфейса, специалист, принимающий решение, оказался с маши-

ной один на один. Эта проблема оказалась для него скрытой, и он

может потерять чувство необходимости выбора метода и понимания

его положительных и отрицательных свойств, а также влияние ха-

Компьютерные методы реализации экономических … решений

170

рактеристик метода, например выбор метрики, на конечный резуль-

тат расчета [6.4].

Методы анализа ситуации сильно зависят от прикладной облас-

ти, но в литературе предложено довольно много общих подходов к

анализу, которые могут помочь руководителям оценить состояние их

организаций. Возможно, наиболее популярными являются методы

PEST, SWOT и «пять сил Портера».

Начнем с PEST-анализа [6.5]. PEST – это инструмент, предна-

значенный для выявления политических, экономических, социаль-

ных и технологических аспектов внешней среды, которые могут по-

влиять на функционирование компаний. Он концентрирует внимание

на внешних макроэкономических факторах (аббревиатура от терми-

нов Political, Economical, Social, Technological). Политика изучается,

потому что она является регулятором, формирующим среду, в кото-

рой функционирует компания и регулируется получение ресурсов

для ее деятельности. Политическим фактором являются налоговая

политика, трудовое законодательство, экологическое законодатель-

ство, торговые и транспортные ограничения, политическая стабиль-

ность, в информационном обществе большое значение получили

влиятельность и активность СМИ.

Экономика определяет рыночные и финансовые условия дея-

тельности компании. Экономические факторы: рост (или спад) эко-

номики, процентная ставка, курс валюты, уровень инфляции и т.д.

Социальная составляющая определяет потребительский спрос в

его различных аспектах (количество, предпочтение качества, но-

менклатура, мода и т.д.).

Последним фактором является технологическая компонента.

Целью ее исследований является выявление тенденций в технологи-

ческом развитии, являющимися причинами изменений спроса на

традиционные виды продукции и появление новых. Технологические

факторы: активность в разработках и исследованиях, автоматизация,

технологическое развитие, уровень технологических изменений.

Перечисленные факторы в целом справедливы для многих от-

раслей промышленности. Некоторая специфика отрасли здесь отра-

жается, прежде всего, при анализе технологических факторов.

Подход, анализирующий как внешние факторы, так и внутрен-

нее состояние фирмы получил английскую аббревиатуру SWOT