Введение к работе
Актуальность темы исследования. Сложность управления социально-экономическими системами (СЭС) обусловлена сильным влиянием случайных факторов на объект управления (ОУ), малой изученностью реакций ОУ на конкретные управляющие воздействия, наличием значительного синергетического эффекта, а также трудностями организации мониторинга поведения таких систем. Кроме того, в СЭС присутствует антропогенный фактор, носящий по своей природе нестатистический характер. Всё это не позволяет в должной мере изучать процессы, происходящие в СЭС, методами математической статистики, затрудняет оценку репрезентативности выборки и исследование поведения системы при изменении параметров прогнозируемого объекта, что в совокупности приводит к значительным погрешностям получаемых прогнозных оценок в задачах управления СЭС. Поэтому при управлении СЭС используют методы экспертного оценивания (ЭО), следовательно, от того какими способами были проведены сбор и обработка экспертной информации (ЭИ), будет зависеть достоверность полученной прогнозной оценки реакций СЭС на возможное управляющее воздействие.
Степень разработанности темы. Значительный вклад в исследование СЭС внесли работы Д. А. Новикова, в которых предпринята попытка интеграции данной проблемы в общую теорию управления, систематизированы компоненты СЭС и рассмотрены основные виды связей между ними. Большое значение в предметной области имеют работы Т. Л. Саати, в которых была предложена теория, применение которой сводит исследование сложных систем к последовательности попарных сравнений соответствующим образом определённых компонентов. Результаты в области разработки корпоративных систем, методов и алгоритмов анализа данных широко представлены в работах А. А. Барсегяна, М. С. Куприянова, В. В. Степаненко, И. И. Холод, Э. Лемана, Ф. Котлера, Д. Хокинса, А. В. Алёшина, И. С. Белявского, И. В. Горбач, А. Б. Бергер, Б. Ф. Андерсона, В. И. Сергеева.
Анализ этих работ показал, что при проведении экспертных опросов часто не учитываются компетентности опрашиваемых в предметной области. Часть ЭИ теряется, так как недостаточно полно учитываются мнения экспертов, которые могут иметь несколько различающихся по степени уверенности прогнозных оценок реакции СЭС на возможные управляющие воздействия. Всё это, в свою очередь, снижает эффективность управленческих решений, принимаемых по результатам обработки данных экспертных опросов.
Таким образом, совершенствование процедуры сбора ЭИ, методики обработки и анализа данных экспертных опросов для выработки эффективных решений по управлению СЭС является актуальной задачей.
Объект исследования - процесс управления СЭС, основанный на экспертных оценках.
Предмет исследования - процессы сбора, обработки и анализа ЭИ. Цель диссертационной работы заключается в повышении эффективности управления СЭС на основе повышения достоверности прогнозной оценки реакций системы на возможные управляющие воздействия путём развития методов обработки и анализа экспертной информации.
Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи: 1) проведён системный анализ процессов сбора, хранения, обработки и интерпретации данных, полученных в ходе экспертных опросов, выявлены основные недостатки имеющихся подходов, влияющие на эффективность прогнозных оценок при управлении СЭС;
-
разработана структура хранилища данных, обеспечивающая компактное и надёжное хранение экспертной информации о сложных СЭС;
-
разработана методика обработки данных, собранных в ходе экспертного опроса, для получения прогнозной оценки реакций СЭС, учитывающая полное множество мнений экспертов;
-
разработана методика определения компетентности каждого эксперта с целью учёта уровня значимости его мнений при получении прогнозной оценки в задаче управления СЭС;
-
реализована информационная система анкетирования для получения прогнозной оценки реакций СЭС на возможные управляющие воздействия, произведена её апробация в реальных условиях.
Научная новизна диссертации состоит в предложенном способе сбора и обработки данных, полученных в ходе экспертного опроса, повышающем достоверность прогнозной оценки в задачах управления СЭС, в частности:
-
-
в разработке математической модели определения компетентности экспертов в виде ориентированного взвешенного графа, отличающейся тем, что она на основе соответствующих ответов на множество дополнительных вопросов, включённых в инструментарий экспертного опроса, позволяет рассчитывать уровень компетентности опрашиваемого для каждого вопроса анкеты в отдельности, что способствует повышению эффективности обработки данных и точности прогноза;
-
в разработке методики представления экспертной информации на основе теории нечётких множеств, учитывающей степень уверенности эксперта в каждом из вариантов ответа и позволяющей получить более полную и точную взвешенную обобщённую прогнозную оценку реакций СЭС на возможные управляющие воздействия;
-
в формализации модели хранилища данных с использованием алгебры кортежей, позволяющей повысить надёжность и информативность выводов, получаемых в результате обработки экспертной информации.
Теоретическая и практическая значимость работы:
-
-
-
на основе предложенного способа сбора и обработки данных экспертных опросов реализовано программное обеспечение, позволяющее, основываясь на взвешенном мнении каждого из экспертов, получить более достоверную прогнозную оценку реакций СЭС на возможные управляющие воздействия;
-
разработанное программное обеспечение адаптивно под конкретные задачи управления, нацеленные на повышение оценки удовлетворённости качеством услуг, исполненных работ и др., проведение социально-правового мониторинга;
-
разработанная структура ХД даёт возможность осуществить анализ данных, не предусмотренный планом анкетирования, что способствует повышению информативности полученных в результате обработки ЭИ выводов.
Методология и методы исследования. Для решения поставленных задач применялись: теория информационных процессов и систем, теория принятия решений, теория множеств, теория графов, математическое моделирование, метод анализа иерархий, методы экспертных оценок.
Положения, выносимые на защиту:
-
-
-
-
математическая модель определения компетентности экспертов в виде ориентированного взвешенного графа, позволяющая рассчитать уровень компетентности эксперта для каждого вопроса анкеты в отдельности;
-
методика представления экспертной информации, учитывающая степень уверенности эксперта в каждом из вариантов ответа;
3) модель хранилища данных, позволяющая повысить надёжность и информативность выводов, полученных в результате обработки экспертной информации. Степень достоверности исследования обусловлена строгим математическим обоснованием предлагаемых подходов и методов, хорошим совпадением результатов числового и имитационного моделирования, успешным внедрением результатов работы в: ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет» в управлении системой менеджмента качества (спецификация процесса СП-СМК-151-М-02); администрации Железнодорожного района г. Пензы при управлении деятельностью органов местного самоуправления; ЗАО ПФК «Аттика» в процессе получения прогнозных оценок о развитии параметров, характеризующих остаточный ресурс оборудования, которые соответствуют возможным управляющим воздействиям.
Апробация научных результатов. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на: IV Международной научно-технической конференции молодых специалистов, аспирантов и студентов «Математическое и компьютерное моделирование естественнонаучных и социальных проблем» (Пенза, 2010); XII Международной научно-технической конференции «Информационно- вычислительные технологии и их приложения» (Пенза, 2010); XIV Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы информатики и информационных технологий» (Тамбов, 2010); VIII Международной научно-практической конференции «Социально-экономическое развитие общества: система образования и экономика знаний» (Пенза, 2011); Международной научно-практической конференции «Perspective innovations in science, education, production and transport'2011» (Одесса, 2011); II Международной научно-практической конференции «Проблемы современного образования» (Пенза - Улан-Удэ - Ереван, 2011); VII Международной научно- практической конференции «Проблемы качества образования в современном обществе» (Пенза, 2011); XI Международной научно-технической конференции «Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике» (Пенза, 2011); X Международной научно-практической конференции «Современные проблемы гуманитарных и естественных наук» (Москва, 2012); Международной научно-практической конференции «Теория и практика актуальных исследований» (Краснодар, 2012); Всероссийской научно-технической конференции «Современные технологии и управление» (Светлый Яр, 2012); Международной конференции «Новый подход к проектно- ориентированному образованию - Всемирная инициатива CDIO» (Астрахань, 2012).
Публикации. По теме диссертационного исследования получено свидетельство о регистрации электронного ресурса и опубликовано 14 печатных работ: 3 - в рецензируемых отечественных изданиях, рекомендованных ВАК, 9 - в материалах международных и всероссийских конференций, 2 - в зарубежных сборниках.
Структура и объём диссертации. Диссертация включает в себя: введение, 4 главы, заключение, список сокращений и условных обозначений, словарь терминов, библиографический список из 95 наименований и 4 приложения. Объём работы: 105 страниц основного текста, включающего 41 рисунок и 14 таблиц.
Похожие диссертации на Обработка и анализ экспертной информации для управления социально-экономическими системами
-
-
-
-
-
-
