Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Проблематика принятия решений в автоматизированной системе управлении региональным газораспределительным предприятием 9
1.1 Специфика процесса выработки управленческих решений по обеспечению эффективного функционирования регионального газораспределительного предприятия 9
1.2 Методы формализации задач принятия управленческих решений в региональном газораспределительном предприятии 16
1.3 Математические средства решения задач прииятия управленческих решений 22
1.4 Информационные технологии поддержки процессов принятия решений 26
1.5 Цель работы и задачи исследования 44
Глава 2. Моделирование процессов принятия управленческих решений в рамках автоматизированной системы управления региональным газораспределением 46
2.1 Классификация задач принятия решений 46
2.2 Модели принятия управленческих решений в условиях муль- типроблемы 52
2.3 Модели принятия решений третьего класса (метарешений) 72
2.4 Моделирование процессов выработки мульти- и метарешений 89
2.5. Моделирование динамики и прогноз уровня регионального газопогреблепия. 93
Выводы 101
Глава 3. Модели управления процессами принятия решений 102
3.1 Идентификация проблемной ситуации. 102
3.2 Моделирование задач принятия решений . 114
3.3 Оптимизационная модель управления процессами принятия решений 118
Выводы 125
Глава 4. Модели минимизации рисков в процессе принятия решений 126
4.1 Определение коэффициента уверенности в модели Шортли- фа-Бьюкенена 126
4.2 Учет достоверности свидетельств в модели принятия решений на основе метода Демпстера-Шафера 136
4.3 Алгоритм выработки корректируемых решений 141
Выводы 150
Глава 5. Программное обеспечение моделей принятия решений и результаты практической апробации 151
5.1 Структура и состав программного комплекса принятия решений 151
5.2 Структура и пользовательский интерфейс модуля прогнозирования уровня регионального газопотребления 154
5.3 Структура и пользовательский интерфейс модуля принятия решений в автоматизированной системе управления региональным газораспределительным предприятием 162
Заключение 171
Литература 172
- Специфика процесса выработки управленческих решений по обеспечению эффективного функционирования регионального газораспределительного предприятия
- Модели принятия управленческих решений в условиях муль- типроблемы
- Моделирование задач принятия решений
- Определение коэффициента уверенности в модели Шортли- фа-Бьюкенена
Введение к работе
Актуальность темы. В структуре экономики страны особо важная роль отводится газораспределительным предприятиям, и, прежде всего региональным, представляющим основные отрасли обслуживания промышленности и населения городов. Кроме того, предприятия газоснабжения относятся к классу «экстремальных» производств, что обуславливает высокие требования к безопасности и ответственности принимаемых решений. Недостаточная изученность специфики проблем, возникающих в таких системах, мультивариантность и жесткий временной ресурс принятия управленческого решения приводят к аварийным отключениям потребителей, что часто критически недопустимо.
Значительные резервы дальнейшего улучшения качества функционирования региональных газораспределительных предприятий, в том числе и в сложившихся экономических условиях, заключены в дальнейшем совершенствовании процессов автоматизации управления на основе применения современных экономико-математических методов и информационных технологий.
Таким образом, актуальность тематики диссертационной работы продиктована необходимостью дальнейшего повышения эффективности процессов принятия решений в автоматизированных системах управления региональным газоснабжением за счет совершенствования математических средств их моделирования и анализа рисков.
Тематика диссертационной работы соответствует одному из научных направлений Воронежского государственного технического университета «Проблемно-ориентированные системы управления».
Цель и задачи исследования. Целью работы является разработка моделей и алгоритмов управления процессами принятия решений, составляющих основу средств обеспечения автоматизированных систем управления региональными газораспределительными предприятиями, обеспечивающих высокую эффективность функционирования в условиях трудноформализуемых и слабоструктурированных потоков проблемных ситуаций.
Для достижения поставленной цели в работе определены следующие задачи исследования: проведение системного анализа потоков проблем и конфликтных ситуаций, возникающих при эксплуатации региональной газораспределительной сети; построение моделей процессов выработки управленческих решений в условиях локальной проблемной ситуации, группы проблемных ситуаций и потока разнородных проблемных ситуаций высокой интенсивности, как функционального ядра систем управления региональным газораспределением; разработка алгоритма идентификации проблемной ситуации на основе реализации аппарата кластерного анализа и нечетких множеств; построение математической модели оптимального управления процессами принятия управленческих решений; разработка численных процедур, обеспечивающих повышение эффективности принимаемых решений в условиях неопределенности; разработка математических моделей минимизации рисков в процессе принятия управленческих решений на основе моделей Шортлифа-Бьюкенена и Демпстера-Шафера; разработка программного обеспечения комплекса математических моделей и алгоритмов управления процессами принятия решений.
Методы исследования. В основу диссертационного исследования положены методы теории управления, теории математического моделирования, теории математического программирования, теории принятия решений, теории нечетких множеств, объектно-ориентированного программирования.
Научная новизна. В работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: многоуровневая модель процесса принятия решений в рамках систем управления региональным газораспределительным предприятием, отличающаяся направленным анализом локальной проблемной ситуации, группы проблемных ситуаций и интенсивного потока проблем; алгоритм идентификации проблемных ситуаций и класса задач принятия управленческих решений, отличающийся реализацией методов кластерного, иерархического анализа, а также аппарата нечеткой логики; модифицированные модели Шортлифа-Бьюкенена и Демпстера- Шафера, позволяющие компенсировать недостатки исходных моделей при минимизации рисков в процессе принятия решений; модель формирования управленческих решений, отличающаяся учетом распределенной во времени информации при реализации процедуры минимизации рисков; структура программного комплекса, реализующего разработанные модели и алгоритмы управления процессами принятия решений в рамках автоматизированных систем управления газораспределительными предприятиями.
Практическая ценность. Предложенные в работе модели принятия решений, а также средства их информационной поддержки могут быть реализованы в составе математического и аппаратно-программного обеспечения, ориентированного на использование в рамках автоматизированных систем управления региональными газораспределительными предприятиями.
Использование результатов работы для решения прикладных задач управления региональным газопотреблением позволяет получить экономический эффект за счёт повышения качества и оперативности принятия управленческих решений и уменьшения уровня рисков.
Реализация и внедрение результатов работы. Основные теоретические и практические результаты работы реализованы в виде моделей анализа и принятия решений, интегрированных в рамках комплекса средств математического и информационного обеспечения автоматизированной системы управления газопотреблением в ООО «Воронежрегионгаз». Результаты диссертационной работы используются также в учебном процессе Воронежского государственного технического университета в дисциплинах «Моделирование систем управления», «Идентификация и диагностика систем управления».
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на следующих конференциях, семинарах и совещаниях: Международной школы-конференции "Высокие технологии энергосбережения" (2005); Всероссийской конференции "Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве" (Воронеж 2006); Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы»; Всероссийской конференции "Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве" (Воронеж 2007); Международной научно-практической конференции «Молодежь и наука: реальность и будущее» (Невинномысск, 2008); Всероссийской конференции "Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве" (Воронеж 2008); Всероссийской конференции "Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве" (Воронеж 2009); а также на научных семинарах кафедры автоматики и информатики в технических системах Воронежского государственного технического университета (2006-2009 гг.).
Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 16 печатных работах, из них 5 в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения и библиографического списка. Она изложена на 182 страницах машинописного текста, содержит 54 рисунков, 33 таблиц. Библиографический список содержит 112 наименований.
Содержание работы.
Во введении показана актуальность работы, сформулированы цели и задачи исследования, представлены основные научные результаты, определены их научная новизна и практическая значимость, приведено краткое содержание работы по главам.
В первой главе с позиций системной методологии проведен анализ проблематики процессов управления региональными системами газоснабжения, подробно рассмотрены особенности выработки управленческих решений по обеспечению их эффективного функционирования, основные подходы к формализации задач принятия управленческих решений в региональном газораспределительном предприятии, а также средства их информационного обеспечения. Определены основные проблемы, решение которых дает возможность повысить эффективность функционирования регионального газораспределительного предприятия.
Во второй главе проведены анализ и классификация задач принятия управленческих решений. Подробно изложено формализованное описание классифицированных задач принятия решений. Предложены принципы и методы выработки мульти- и метарешений.
В третьей главе рассмотрена процедура идентификации проблемной ситуации на основе метода кластерного анализа. Предложены математические модели принятия управленческих решений для рассмотренных ранее классов проблемных ситуаций. Предложена оптимизационная модель управления процессами принятия решений.
Четвертая глава посвящена проблеме снижения рисков в процессе принятия управленческих решений. Предложены модификации актуальных подходов к выработке управленческого решения - определение коэффициента уверенности в модели Шортлифа-Бьюкенена и учет достоверности свидетельств в модели принятия решений на основе подхода Демпстера-Шафера. Разработан алгоритм принятия управленческих решений с учетом поступления распределенной во времени информации.
Пятая глава посвящена описанию пользовательского интерфейса к программному обеспечению моделей анализа и принятия решений.
В заключении сформулированы основные научные и практические результаты диссертационного исследования.
Прилагается список используемых литературных источников.
Специфика процесса выработки управленческих решений по обеспечению эффективного функционирования регионального газораспределительного предприятия
В общем случае возникновение проблемной ситуации определяется по расхождению фактических показателей деятельности предприятия с желаемыми или планируемыми (задаваемыми). Обычно количественные значения рассматриваемых показателей известны лишь приближенно, а иногда расхождения показателей носят качественную оценку. Это относится к таким характеристикам, как величина возможного ущерба от аварии, износ оборудования и т.п.
Все решения, связанные с управлением региональными предприятиями газового хозяйства, можно разделит на следующие группы: 1. Стратегические или долговременные (долгосрочные) решения. Эти решения принимаются по проблемам развития предприятия на перспективу, стратегическим планированием, реструктуризацией, обеспечением выполнения основных показателей корпоративной стратегии и развития региона и т.д. Временные рамки решения этих проблем охватывают несколько лет. 2. Тактические или промежуточные решения связаны с выработкой вариантов эффективного распределения материальных и финансовых ресурсов, рабочей силы, решением вопросов развития на ближайшую перспективу. 3. Решения по планированию и управлению операциями (процессами) текущей производственной деятельности. Временные рамки этих решений от иесколышх часов до нескольких недель. 4. Решения по возникающим нештатным ситуациям, связанным с авариями, должны приниматься немедленно, т.е. в течение нескольких секунд или минут. В связи с этим можно выделить три вида решений - стратегические, тактические и оперативные. Общими характеристиками для всех видов решений являются многовариантность, наличие одинаковых этапов жизненного цикла процесса принятия решений, наличие факторов неопределенности, необходимость оцеики риска и др. Вместе с тем, между тактическими и стратегическими решениями имеются ряд общих аспектов, связанных с используемыми методами, временными рамками, составом группы (команд), участвующих в выработке решения. Поэтому в настоящее время развиваются два подхода, используемых при выработке решений. Первый подход предусматривает выработку решений с позиции управления проектами и программами [11]. Этот подход целесообразно использовать для принятия стратегических и тактических решений. Второй подход ориентирован на оперативное принятие обоснованных решений в текущей производственной деятельности и в нештатных ситуациях. Для сравнения альтернативных вариантов в задачах принятия решений (ЗПР) в большинстве случаев используются показатели коммерческой эффективности (1ЖЭ) [20]. ОАО «Газпром» № 41 от 5 апреля 2000 г. были разработаны Временные методические указания по определению коммерческой эффективности новой техники в ОАО «Газпром» (далее Указания). В Указаниях рекомендуется оценку эффективности вариантов производить с учетом следующих факторов: - моделироварше денежных потоков; - сопоставимость условий сравнения различных проектов; - принцип положительности и максимума эффекта; - учет фактора времени; - учет только предстоящих затрат и поступлений; - сравнение без проекта и с проектом; - учет наиболее существенных экономических последствий проекта. В качестве основных показателей коммерческой эффективности рекомендуется использовать: - чистый дисконтированный доход; - внутреннюю норму доходности; - дисконтированный срок окупаемости. В последующем Временные методические указания корректировались внесением измергений, уточняющих отдельные методические положения [20]. Другим не менее важным фактором при сравнении альтернативных вариантов в задачах принятия решений является обеспечение безопасности при эксплуатации объектов газового хозяйства [67, 91]. Применительно к условиям газораспределительной организации серьезной проблемой является физическое и моральное старение основных производственных фондов. В связи с этим значительно возросло число аварий, вызываемых сквозными коррозийными повреждениями. Для решения данной проблемы необходим комплексный подход к реконструкции объектов. Во многих случаях руководителям газораспределительного предприятия приходится принимать решение по выбору одного из следующих вариантов — проводить реконструкцию отдельных элементов газораспределения (газопроводов, газорегуляторных пунктов, установок электрозащиты и т.д.) или проводить комплексную реконструкцию по районам. Важными проблемами являются также учет газа, совершенствование и автоматизация систем газораспределения. Для обеспечения надежной и безопасной эксплуатации систем распределения газа принятие решения по реконструкции должно выполняться с учетом следующих обстоятельств: - результаты диагностирования и условия эксплуатации оборудования; - уточненная схема распределения в районах, где газопроводы проложены более 30 лет назад; - применение метода реконструкции, разрешенного действующими нормативными документами и т.д. [65]. Важную роль в обеспечении безопасности функционирования объектов газового хозяйства играет решение задач диагностики. При проведении работ по диагностике определяются: реальное техническое состояние оборудования по всей совокупности технических параметров, величина остаточного ресурса, отклонения от нормального режима эксплуатации и компенсирующие мероприятия по их устранению, закономерности регрессионных процессов [105]. По результатам диагностики делается вывод о возможности дальнейшей эксплуатации объекта.
Для минимизации рисков и обеспечения безопасности газоснабжения требуется непрерывное обновление газораспределительных систем (ГРС). Планы их реконструкции и технического перевооружения не всегда выполняются. Большую угрозу для распределительных газопроводов представляет электрохимическая коррозия. Скорость коррозионных процессов, а также срок работоспособности газопровода (ГП) в основном определяются качеством материалов, соблюдением технологии строительства и условиями эксплуатации, в т.ч. коррозионной активностью грунтов, наличием блуждающих токов, своевременным выявлением и устранением дефектов изоляции, эффективностью работы электрохимической защиты [64].
Модели принятия управленческих решений в условиях муль- типроблемы
Данные в информационное хранилище поступают из различных источников, где они могут иметь разные имена, атрибуты, единицы измерения и способы кодировки. После загрузки в данные очищаются от индивидуальных признаков, т. е. как бы приводятся к общему знаменателю. С этого момента они представляются пользователю в виде единого информационного пространства.
Если в четырех разных приложениях пол клиента кодировался четырьмя различными способами, то в информационном хранилище будет использована единая для всех данных схема кодировки (например, Г,т).
В ОЬТР-системах истинность данных гарантирована только в момент чтения, поскольку уже в следующее мгновение они могут измениться в результате очередной транзакции. Важным отличием от ОЬТР-систем является то, что данные в них сохраняют свою истинность в любой момент процесса чтения. В ОЬТР-системах информация часто модифицируется как результат выполнения каких-либо транзакций. Временная инвариантность данных в достигается за счет введения полей с атрибутом "время" (день, педеля, месяц) в ключи таблиц. В результате записи в таблицах никогда не изменяются, представляя собой снимки данных, сделанные в определенные отрезки времени. В содержатся как бы моментальные снимки данных. Каждый элемент в своем ключе явно или косвенно хранит временной параметр, например день, месяц или год. В ОЬТР-системах записи могут регулярно добавляться, удаляться и редактироваться. В 0\У-системах, как следует из требования временной инвариантности, однажды загруженные данные теоретически никогда не меняются. По отношению к ним возможны только две операции: начальная загрузка и чтение (доступ). Это и определяет специфику проектирования структуры базы данных для DW. Если при создании OLTP-систем разработчики должны учитывать такие моменты, как откаты транзакций после сбоя сервера, борьба с взаимными блокировками процессов (deadlocks), сохранение целостности данных, то для DW данные проблемы не столь актуальны - перед разработчиками стоят другие задачи, связанные, например, с обеспечением высокой скорости доступа к данным. Поскольку информация в DW загружается из OLTP-систем, возникает вопрос, не ведет ли это к чрезмерной избыточности данных? Нет, утверждает Билл Инмон. На самом деле избыточность минимальна (около 1%!), что объясняется следующими причинами: при загрузке информации из OLTP-систем в DW данные фильтруются. Многие из них вообще пе попадают в DW, поскольку лишены смысла с точки зрения использования в системах поддержки принятия решений; информация в OLTP-системах носит, как правило, оперативный характер, и данные, потеряв актуальность, удаляются. В DW, напротив, хранится историческая информация, и с этой точки зрения перекрытие содержимого DW данными OLTP- систем оказывается весьма незначительным; в DW хранится некая итоговая информация, которая в базах данных OLTP-систем вообще отсутствует; во время загрузки в DW записи сортируются, очищаются от ненужной информации и приводят к единому формату. После такой обработки это уже совсем другие данные. Остановимся на некоторых проблемах реализации хранилища данных: Неоднородность программной среды Распределенный характер организации Повышенные требования к безопасности данных Необходимость наличия многоуровневых справочников метаданных Потребность в эффективном хранении и обработке очень больших объемов информации Хранилище данных практически никогда не создается на пустом месте. Почти всегда конечное решение будет разнородным, т.е. в нем будут использоваться автономно разработанные программные средства. Прежде всего это касается формирования интегрированного согласованного набора данных, которые могут поступать из разнородных баз данных, электронных архивов, публичных и коммерческих электронных каталогов, справочников, статистических сборников. При построении хранилища данных приходится решать задачу построения единой, согласованно функционирующей информационной системы на основе неоднородных программных средств и решений. При выборе средств реализации хранилища данных приходится учитывать множество факторов, включающих уровень совместимости различных программных компонентов, легкость их освоения и использования, эффективность функционирования и т.д. В концепции хранилища данных предопределено то, что операционная аналитическая обработка может выполняться в любом узле сети независимо от места расположения основного хранилища. Хотя при аналитической обработке данные только читаются, и потребность в синхронизации отсутствует, для достижения эффективности необходимо поддерживать репликацию данных в разных узлах сети. (На самом деле, все не так просто. Одним из требований к хранилищам данных является то, чтобы свежая информация поступала в хранилище как можно быстрее. Т.е. потенциально любая модификация оперативной БД может инициировать добавление данных к хранилищу данных, а тогда потребуется обновить и все реплики, для чего синхронизация все-таки нужна.)
Собранная вместе согласованная информация об истории развития корпорации, ее успехах и неудачах, о взаимоотношениях с поставщиками и заказчиками, об истории и состоянии рынка дает возможность анализа прошлой и текущей деятельности корпорации и построения прогнозов для будущего. Эта информация настолько ценна для корпорации, что нельзя допустить возможности ее утечки (на самом деле, если хранилище данных одной корпорации попадет в руки аналитиков другой корпорации, то все аналитические прогнозы первой корпорации сразу станут неверными). В системах, основанных на хранилищах данных, оказывается недостаточной защита данных в стиле языка SQL, которую обеспечивают обычные коммерческие СУБД (этот уровень защиты соответствует классу С2 в соответствии с классификацией Оранжевой Книги Министерства обороны США). Для обеспечения должного уровня защиты доступ к данным должен контролироваться не только на уровне таблиц и их столбцов, но и на уровне отдельных строк (это уже соответствует классу В1 Оранжевой Книги). Приходится также решать вопросы аутентификации пользователей, защиты данных при их перемещении в хранилище данных из оперативных баз данных и внешних источников, защиты данных при их передаче по сети.
Если роль метаданных (обычно содержащихся в таблицах-каталогах) в оперативных информационных системах достаточно ограничена, то для OLAP-систем наличие развитых метаданных и средств их предоставления конечным пользователям является одним из основных условий успешной реализации. Например, прежде, чем менеджер корпорации задаст системе свой вопрос, он должен понять, какая информация имеется, насколько она актуальна, можно ли ей доверять, сколько времени может занять формирование ответа и т.д. Для пользователя OLAP-системы требуются метаданные, по крайней мере, следующих типов:
Моделирование задач принятия решений
При выработке решений применительно к мультипроблемам и потоку проблем всегда существуют разного рода неопределенности и применение формализованных процедур здесь мало эффективно. Для преодоления трудностей, связанных с неопределенностями, используются разные принципы и методы, в частности, принцип последовательного решения, припцип самоорганизации, методы, использующие дерево решений, сочетание имитационного моделирования с экспертными оценками и др. [33].
Принцип последовательного разбиения предусматривает комплексный охват всех факторов, влияющих на принятие решения, в т.ч. субъективные факторы, скрытые предположения, области неопределенности и потенциальные изменения [59]. Данный принцип предложен для управления проектами, но при соответствующей коррекции его можно использовать при решении задач второго и третьего классов.
В соответствии с данным принципом мультипроблему следует рассматривать как единое целое с учетом возможных ограничений (временных, финансовых, технических, на значения рисков и т.д.) и в тесной взаимосвязи с окружением. При этом используются системное мышление, коллективный подход, математические методы для корректного учета влияния факторов, имеющих случайную и нечеткую природу, или другие категории неопределенности.
В соответствии с данным принципом выработка решения осуществляется по следующим этапам. 1. Определение предметной ситуации, целей и критериев. При рассмотрении ситуации может ставиться вопрос о необходимости дальнейшего исследования по какой-либо проблеме, к какой категории отнести проблему и др. 2. Формирование состава рабочей группы участников по выработке вариантов решения и их анализу. Важно, чтобы в нее входили специалисты, ответственные за реализацию решения. Это повышает ответственность в выработке предложений по вариантам решения. 3. Определение основных факторов неопределенности, ранжирование их по приоритетности. Для этого используются процедуры составления списка «первой двадцатки (или десятки)», назначение тройственной оценки (минимальное, мода и максимальное значения), Байеса, Демпстера-Шафера и др. [27, 108]. 4. Последовательное разбиение выделенных факторов на составляющие с целыо сокращения неопределенности. Производится анализ факторов, имеющих оценки с неприемлемой неопределенностью, например, диапазон между минимальным и максимальным значениями тройственной оценки очень большой. Такие факторы раскладываются на отдельные составляющие (субфакторы). Субфакторы также оцениваются количественно, и ранжированный список корректируется. Последовательное разбиение факторов продолжается до тех пор, пока уровень неопределенности (меры доверия) не приблизится к допустимому или неизбежному, при котором дальнейшее уменьшение неопределенности невозможно. 5. Представление результатов и принятие решения, основанного как на фактических данных, так и на интуитивных представлениях участников рабочей группы. При этом ЛПР может не согласиться с полученными оценками и потребовать проведения повторного анализа. Метод дерева решений (Decision Tree) широко применяется для принятия решений по проблемам, связанным с вложением средств в развитие предприятия - приобретение нового оборудования, замена существующего, приостановка деятельности отдельных участков и т.д. [101]. В основе метода лежит построение древовидной схемы, отражающей альтернативные варианты. В схеме используется два вида чередующихся узлов - узлы решений с ответвлениями альтернатив, имеющихся в распоряжении ЛПР, и узлы случайных событий, которые могут наступить с некоторыми вероятностями. Окончательное решение принимается с учетом вероятностей этих событий. Во многих случаях для преодоления влияния факторов неопределенности при управлении региональной газораспределительной организации может использоваться принцип самоорганизации. Данный принцип предусматривает выполнение следующих процедур описания составных частей и подпроцессов в организации: - усреднение значений параметров применяемых моделей в задачах принятия решений; - использование результатов интерполяции между точками контроля в объектах с распределенными параметрами; - комплексное использование методов теории вероятности и нечетких множеств. Ряд проблем требуют постоянного внимания, и принятия решений по ним занимают значительную долю рабочего времени руководства региональной газораспределительной организации. К таким проблемам относятся обеспечение безаварийного функционирования объектов газового хозяйства, социальные, финансовые (в том числе рассмотрение вопросов неплатежей), проблемы газосбережения и др. Эффективное решение этих проблем требует тщательного анализа и моделирования проблемных ситуаций. Важную роль здесь играет также выбор соответствующего метода решения задачи. Наиболее полно все этапы, стадии и процедуры выполняются при рассмотрении проблем, относящихся к категории стратегических, в частности, связанных с модернизацией основного оборудования, преобразованием организационной структуры, реинжинирингом бизнес-процессов. К настоящему времени разработано большое число методов, которые используются при выработке управленческих решений. При выборе метода в первую очередь следует учитывать класс задач принятия решений, характер цели и используемого критерия сравнения вариантов. Наиболее распространенные методы приведены в таблице 2.4.1.
Определение коэффициента уверенности в модели Шортли- фа-Бьюкенена
Таким образом, в результате решения задач управления для всех альтернатив находятся оптимальные значения вложения средств и [у] = (мДу ],У = \,к -1) и минимизируемого функционала в виде общих затрат / ,у = 1,//. Полученные оценки функционалов У служат основным критерием при выборе оптимального варианта.
Если вследствие жестких "ограничений (3.3.3), (3.3.4) достичь требуемых значений для всех компонентов вектора О" не представляется возможным, т.е. решения задачи оптимального управления не существует, то оценивается разности и в качестве основного критерия для сравнения альтернатив рассматриваются компоненты векторов АОг.
Для решения сформулированной задачи может быть использован хорошо разработанный математический аппарат теории оптимального управления [13, 60, 81, 92], в частности методы скалярной свертки векторного критерия, такие как метод главного критерия, метод линейной свертки, метод мак- симинной свертки. Переформулированная таким образом задача, в общем случае, сводится к обычной задаче динамического программирования.
Одним из актуальных подходов к решению задачи управления долгосрочными инвестициями -является капитальное нормирование. Как было уже отмечено, в процессе анализа распределения ограниченных средств финансирования газораспределительного предприятии среди альтернативных вариантов долгосрочного инвестирования возникает проблема выбора общих целей, достижению которых способствует реализация данных капиталовложений. Критерием выбора проектов в оптимальный портфель инвестиций в количественном измерении могут выступать максимум чистой текущей стоимости денежных потоков (ИРУ), максимум чистой бухгалтерской прибыли (сбереженных затрат), минимум приведенных затрат, наименьшая величина срока окупаемости (РВ) и др. Широко распространенным на практике приемом капитального нормирования является ранжирование инвестиционных направлений по критерию эффективности вложения средств. В данном случае рекомендуется использовать в капитальном нормировании показатели максимума прибыли на рубль вложенного капитала, учетной нормы рентабельности (АМ1), индекса прибыльности инвестиций (Р1) и др.
Рассмотрим содержательные примеры, описывающие принципы капитального нормирования. смотрение инвестиционных проектов
На рассмотрение комиссии регионального газораспределительного предприятия по санкционированию инвестиций представлен список капиталовложений, состоящий из пяти вариантов реструктуризации системы газоснабжения, с общими инвестиционными затратами в размере 452 млн р. При положительных значениях показателя чистой текущей стоимости и низкой степени риска данные капитальные вложения являются в одинаковой степени привлекательными и могут быть приняты к реализации. Все представленные варианты не могут быть отложены на будущие периоды и руководство предприятия, преследуя цель наиболее эффективного вложения капитала, пытается оптимально разместить ограниченные на краткосрочный период средства. На данный момент времени компания располагает 333 млн р. Очевидно, что перед ее аналитиками поставлена задача соответствующая первому типу капитального нормирования. В обобщенном виде, денежно- потоковые характеристики предложенных на рассмотрение инвестиционных вариантов представлены в таблице 3.3.1.
