Введение к работе
Актуальность темы исследования. ОАО «РЖД» решает комплекс сложных задач обеспечения народного хозяйства страны транспортными услугами в условиях изменяющейся рыночной экономики. Конкурентоспособность и эффективность российских железных дорог напрямую зависит от внедрения новых технологий на всех уровнях функционирования отрасли.
В основу Стратегической программы развития ОАО «РЖД» положена идеология инновационного менеджмента, т.е. управления процессом от возникновения идеи до ее успешного воплощения в создании нового продукта или услуги. Во главу угла поставлены экономические критерии деятельности корпорации с необходимыми, сравнимыми с мировым уровнем, ограничениями по безопасности и качеству предоставления транспортных услуг. Движущей силой реструктуризации железных дорог России должны стать новые идеи, как в управлении, так и в совершенствуемых транспортных технологиях.
В целях создания единого информационного поля решено развивать автоматизацию и информатизацию отрасли на основе единой автоматизированной системы управления транспортным комплексом Российской Федерации (АСУ ТК). Данная система должна объединить в себе управление различными аспектами функционирования Российских железных дорог, начиная от перевозочного процесса и заканчивая формированием стратегических планов развития ОАО «РЖД».
Для успешного и эффективного функционирования АСУ ТК необходимо наличие функциональных подсистем, обеспечивающих возможность формировать управленческие решения в рамках инновационного процесса и учитывающих его специфику, которая заключается в наличии большого числа неопределенностей всех уровней. Влияние этих неопределенностей приводит к необходимости ограничить использование оптимизационных методов управления и перейти к адаптивным подходам, способным оперативно подстраиваться под изменения во внешней среде. Привлечение экспертов для анализа, оценки и управления слабо формализуемыми объектами, обладающими высокой степенью неопределенности, является одним из наиболее распространенных методов. В частности, на основе экспертных заключений формируются списки приоритетных для отрасли направлений развития технологий и техники, формируются планы научно-технического развития (НТР), отбираются договора для финансирования в области НИОКР, формируется прогноз состояния и развития отрасли и ее частей на среднесрочную и долгосрочную перспективу. Однако в данной области отсутствуют четкие и универсальные механизмы проведения экспертиз, учитывающие выше перечисленные особенности. Важность качественного анализа и отбора научно-технических приоритетов для отрасли определяет необходимость разработки принципов, методов и алгоритмов систем управления экспертным оцениванием слабо формализуемых объектов, функционирующих в условиях изменчивой среды.
Степень разработанности проблемы. Методам управления объектами на основе принципов самоорганизации и адаптации посвящены работы таких отечественных и зарубежных ученых как Р. Беллман, С. Бир, К. Гловер, А.Н. Гуда, А.Г. Ивахненко, М.Б. Игнатьев, Р. Калман, А.А. Колесников, Н.Н. Лябах, Дж. Саридис, Г. Хакен, В.В. Цыганов, У.Р. Эшби и многих других.
Вопросами разработки принципов и методов организации управления сложными социально-экономическими системами, которой является и ОАО «РЖД», занимались такие отечественные ученые, как В.П. Авдеев, А.А. Ашимов, Г.И. Белявский, В.Н. Бурков, Г.М. Гришанов, В.Г. Засканов и другие авторы.
Проблемы использования экспертных оценок в задачах управления рассматривались в работах таких авторов, как Г.Г. Азгальдов, С.Д. Бешелев, Ф.Г. Гурвич, Л.Г. Евланов, В.А. Кутузов, Э.П. Райхман, А.А. Френкель, Д.С. Шмерлинг.
Вопросы разработки математического, информационного, алгоритмического обеспечения автоматизированных систем управления освещены в работах М.А. Бутаковой, А.А. Воронова, В.Н. Иванченко, Л.В. Канторовича, М.А. Королева, Т.Н. Соколова.
Различные фундаментальные и прикладные аспекты интеллектуальных систем управления нашли отражение в работах таких ученых как Н. Винер, В.М. Глушков, Д.И. Дубровский, С.М. Ковалев, А.А. Ляпунов, М. Минский, Д.А. Поспелов, Ф. Розенблатт, В.Б. Тарасов, А.Н. Шабельников и др.
Цели и задачи исследования. Цель исследования заключается в разработке принципов, методов и алгоритмов эффективного отбора слабо формализуемых однородных объектов (научно-технических программ, технологий, договоров на НИОКР, планов НТР и т.п.) в условиях неопределенности (конъюнктура рынка, технологические особенности производства новых (инновационных) товаров, состояние дел в научно-технической сфере). На основе этих принципов, методов и алгоритмов должна быть построена автоматизированная система управления, способная подстраиваться под изменения во внешней среде, а также нивелировать возможные внутренние негативные факторы. Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд задач:
-
Провести анализ методов решения задачи отбора слабо формализованных объектов по заданным критериям. Выделить возможные источники неопределенности и проанализировать способы их устранения.
-
Разработать структуру и алгоритм работы системы отбора объектов, построить ее математическую модель.
-
Проанализировать методы формирования набора исследуемых объектов. Выбрать наиболее эффективный из них. Разработать параметрическое обеспечение системы.
-
Выполнить проектирование и разработку автоматизированной системы управления на основе сформированного математического, алгоритмического, параметрического и информационного обеспечения.
-
Внедрить разработанные предложения и методики в решение задач формирования плана НТР и планирования НИОКР железнодорожной отрасли.
Объект и предмет исследования. Объектом исследования является процесс определения наиболее эффективных по тем или иным критериям альтернатив в условиях неопределенности. Предметом исследования являются принципы, методы и алгоритмы осуществления отбора слабо формализованных объектов. Исследование выполнялось в рамках следующих пунктов паспорта специальности:
п. 8. Формализованные методы анализа, синтеза, исследования и оптимизация модульных структур систем сбора и обработки данных в АСУТП, АСУП, АСТПП и др.
п. 10. Методы синтеза специального математического обеспечения, пакетов прикладных программ и типовых модулей функциональных и обеспечивающих подсистему АСУТП, АСУП, АСТПП и др.
п. 16. Теоретические основы, методы и алгоритмы построения экспертных и диалоговых подсистем, включенных в АСУТП, АСУП, АСТПП и др.
Теоретико-методологической основой исследования послужили работы отечественных и зарубежных авторов в области адаптивных и самоорганизующихся систем, современные концепции управления активными системами, способы получения и обработки экспертных оценок, работы в области теории нечетких множеств, генетических алгоритмов, теории расписаний. При разработке автоматизированной системы управления применялись современные методологии проектирования и средства разработки программного обеспечения.
Концепция диссертационного исследования исходит из того, что в современных условиях при переходе отрасли в целом на инновационные рельсы на всех уровнях управления компанией придется столкнуться с необходимостью эффективного выбора среди имеющихся альтернатив (планы НТР, договора на НИОКР и т.п.) в условиях неопределенности. В связи с этим необходим теоретико-прикладной аппарат, способный формализовать процедуры отбора и адаптироваться к изменяющимся условиям внешней среды, а также требованиям управленческого персонала. Суть предлагаемого подхода состоит в привлечении для анализа имеющихся альтернатив экспертов, продуктивность работы которых определяется апостериорной оценкой, базирующейся на эффективности выбранных решений, а также на применении аппарата нечеткой логики и эволюционных вычислений для сбора и обработки суждений экспертов.
Положения диссертации, выносимые на защиту.
-
В условиях инновационной экономики функционирование ОАО «РЖД» будет сопряжено с наличием большого числа неопределенностей. Автоматизированные системы управления всех уровней должны учитывать данный факт и иметь необходимый аппарат для адаптации к изменяющимся условиям, выбора наиболее эффективного варианта работы при наличии слабой формализованности имеющихся альтернатив. Для обеспечения эффективного научно-технического развития отрасли таким аппаратом следует обеспечить базовую АСУ в этой области, а именно Автоматизированную систему управления научно-техническим развитием (АСУ НТР) ОАО «РЖД».
-
Для осуществления эффективного выбора альтернатив в условиях неопределенности должны быть использованы методы экспертных оценок. Однако, возможная ангажированность экспертов, недостаточная их квалификация или явления конформизма могут негативно сказаться на объективности их оценок. Похожие проблемы возникают и с агентами (сотрудники, подразделения, организации), формирующими список оцениваемых объектов. Для противодействия влиянию данных факторов необходимо ввести оценку квалификации или репутации экспертов и агентов в виде рекурсивной функции от предсказанной и реальной эффективности отобранных альтернатив.
-
Система экспертного оценивания слабо формализованных объектов должна состоять из следующих подсистем: подсистема экспертных оценок, подсистема формирования результатов экспертизы, подсистема формирования оценок экспертов и агентов. Подсистема экспертных оценок решает следующие задачи: формирование и ранжирование критериев оценки, выполнение экспертной оценки объектов. Подсистема формирования результатов экспертизы в процессе своей работы использует экспертные оценки, параметры, описывающие предпочтения и возможности организаторов экспертизы, а также данные о самих объектах. Подсистема формирования оценок экспертов и агентов предназначена для анализа результата работы экспертов, а также учета добросовестности агентов при подготовке списка параметров оцениваемых объектов.
-
Для формирования набора эффективных объектов необходимо использовать генетические алгоритмы, так как их применение в большинстве случаев позволит минимизировать затраты времени и аппаратных ресурсов по сравнению с другими методами оптимизации. В зависимости от параметров задачи может быть определен наиболее эффективный метод ее решения, а также наиболее эффективные генетические операторы и параметры генетического алгоритма.
-
На основе проведенных исследований построена эффективно функционирующая «Автоматизированная система управления процессом формирования портфеля инновационных проектов». Наиболее оптимальной и универсальной архитектурой такой АСУ является трехзвенная, в основе которой лежит web-портал.
Научная новизна. Научную новизну диссертационного исследования составляют следующие результаты:
-
Разработано программно-математическое обеспечение подсистемы АСУ НТР ОАО «РЖД» по формированию списка планов НТР и портфеля проектов НИОКР.
-
Разработан апостериорный метод оценки работы экспертов (агентов), основанный на разнице между реальным эффектом, полученным от выбора или внедрения на транспорте того или иного объекта, и оцененным (предсказанным) экспертом (агентом). Данный метод ориентирован на применение в задачах принятия решений административно-управленческим персоналом АСУ НТР в условиях неопределенности при отсутствии априорной оценки эффективности объектов управления.
-
Разработан алгоритм функционирования и математическая модель системы отбора однородных слабо формализуемых объектов (критических технологий на железнодорожном транспорте, НИОКР вуза, железной дороги, отрасли и т.д.) в условиях неопределенности. Данная система обладает следующими преимуществами: предусмотрен механизм защиты от внутренних и внешних негативных возмущений (ангажированность экспертов, их низкая квалификация, эффекты конформизма, недобросовестность агентов, изменение требований к результирующему набору объектов и т.п.), ориентирована на особенности работы человека (метод парного сравнения, вербальные шкалы оценки), все исследуемые объекты, несмотря на оценки экспертов, доходят до финальной стадии отбора и сохраняют шанс на попадание в результирующий список.
-
Для решения задачи формирования набора слабо формализованных объектов предложено использовать генетический алгоритм. В результате проведенного исследования были определены наиболее эффективные генетические операторы и параметры. Проведен сравнительный анализ с такими методами оптимизации, как метод Балаша и метод ветвей и границ, в результате которого было выявлено превосходство предложенного генетического алгоритма по скорости нахождения решения задачи. Разработаны рекомендации по применению того или иного метода оптимизации в зависимости от параметров задачи, решаемой в АСУ НТР.
-
На основе принципов, методов и алгоритмов, изложенных в диссертационном исследовании, разработана «Автоматизированная система управления процессом формирования портфеля инновационных проектов». Данная АСУ обладает устойчивостью к внутренним и внешним возмущениям, поддерживает распределенную работу пользователей, обладает свойством кроссплатформенности, следовательно, может широко применяться в самых разнообразных областях управления на железнодорожном транспорте.
Теоретическая ценность диссертационного исследования определяется направленностью ее теоретических результатов на развитие и совершенствование принципов, методов и алгоритмов экспертного оценивания слабо формализуемых объектов, что является одной из предпосылок успешного развития железнодорожной отрасли в условиях инновационной экономики. Основные положения работы могут быть использованы при экспертном оценивании всего множества объектов, характеризующихся высокой степенью неопределенности.
Практическая значимость. Практическую значимость диссертационного исследования составляют следующие результаты:
-
Разработан и программно реализован алгоритм построения оценки работы экспертов, а также репутации агентов, формирующих список оцениваемых объектов. Данное программное обеспечение может быть широко использовано на транспорте в процессе проведения различных опросов, формирования рейтингов, определения пути дальнейшего развития в целях противодействия ангажированности экспертов и агентов, снижения влияния слабой компетентности экспертов, а также для противодействия явлениям конформизма.
-
Определены наиболее эффективные генетические операторы и параметры генетического алгоритма для решения задачи формирования списка слабо формализуемых объектов. Разработано соответствующее программное обеспечение, способное в зависимости от особенностей задачи выбирать наиболее эффективный метод решения (с помощью генетического алгоритма или методом Балаша).
-
Выполнены проектирование и разработка «Автоматизированной системы управления процессом формирования портфеля инновационных проектов» на основе унифицированного процесса разработки с привлечением языка моделирования UML. Элементы этой системы используются в работе Ростовского филиала НИИАС при формировании списка исполняемых проектов.
Реализация результатов работы. Научные результаты диссертационной работы были использованы в решении проблемы создания «Методологии формирования, корректировки и реализации Приоритетных направлений развития науки, технологий и техники в Российской Федерации и Перечня критических технологий Российской Федерации», способствующих инновационному развитию ОАО «РЖД», о чем имеется акт о внедрении результатов научных исследований.
Основные результаты диссертационного исследования были внедрены при реализации Автоматизированной системы управления научно-исследовательскими и опытно-конструкторскими разработками (АСУ НИОКР) ОАО «РЖД», что подтверждено актом о внедрении результатов диссертационного исследования.
Результаты диссертационного исследования также используются при работе Научно-исследовательской части РГУПС. Использование результатов подтверждено соответствующим актом.
Работа выполнена при поддержке РФФИ, проекты №07-01-00075 и №07-07-00010.
Апробация результатов исследования. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на VII Всероссийской научно-технической конференции «Молодые ученые – транспорту» (2007 г., Екатеринбург), XV Всероссийской школе-коллоквиуму по стохастическим методам и IX Всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике (2008 г., Волжский), Всероссийской научно-практической конференции «Транспорт-2008» (2008 г., Ростов-на-Дону), V Международной научно-практической конференции «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте» (2009 г., Коломна), Всероссийской научно-практической конференции «Транспорт-2009» (2009 г., Ростов-на-Дону), Межвузовской научной конференции по проблемам информатики СПИСОК-2009 (2009 г., Екатеринбург). Основные положения диссертации опубликованы в 12 работах, общим объемом 3,92 п.л., в том числе 2,89 п.л. лично автором.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, приложения, списка литературных источников, а также актов реализации результатов диссертационной работы. Общий объем диссертации составляет 149 стр., включая 23 рисунка, 5 таблиц, список использованных источников из 132 наименований, приложения и актов реализации.
