Отправляет email-рассылки с помощью сервиса Sendsay

Эконометрика

  Все выпуски  

Эконометрика - выпуск 1119


"Эконометрика", 1119 выпуск, 4 июля 2022 года.

Электронная газета кафедры "Экономика и организация производства" научно-учебного комплекса "Инженерный бизнес и менеджмент" МГТУ им.Н.Э. Баумана. Выходит с 2000 г.

Здравствуйте, уважаемые подписчики!

*   *   *   *   *   *   *

Помещаем информацию о книгах А.И. Орлова - учебнике "Искусственный интеллект: экспертные оценки" (аннотация, содержание, предисловие), монографии "Устойчивые экономико-математические методы и модели" (аннотация, оглавление, введение) и учебном пособии "Основы теории принятия решений" (аннотация, содержание, предисловие).

Все вышедшие выпуски доступны в Архиве рассылки по адресу subscribe.ru/catalog/science.humanity.econometrika.

*   *   *   *   *   *   *

Искусственный интеллект: экспертные оценки : учебник / А. И. Орлов. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2022. - 436 c. - ISBN 978-5-4497-1469-5. - Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. - URL https://www.iprbookshop.ru/117030.html

Искусственный интеллект. Экспертные оценки. Учебник

А.И.Орлов, 2021

Автор: Орлов А. И. доктор экономических наук, доктор технических наук, кандидат физико-математических наук, профессор кафедры "Экономика и организация производства" (ИБМ-2) Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана

Орлов А.И.

Искусственный интеллект: Экспертные оценки: Учебник / А.И.Орлов. -.... - 2022. - ... с.

Учебник посвящен основным вопросам теории и практики экспертных оценок, в том числе связанным с типовыми стадиями экспертного опроса, методами подбора экспертов, разработкой регламентов проведения сбора и анализа экспертных мнений. Рассмотрены основные идеи современной теории измерений, метода согласования кластеризованных ранжировок, теории нечеткости и ряда других математических и статистических методов анализа экспертных оценок. Обсуждаются применения экспертных оценок в экономике и менеджменте, экологии, при оценке рисков и построении рейтингов, при прогнозировании и управлении качеством. Учебник основан на рекомендациях Российской академии статистических методов.

Подготовлено с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования.

Учебник предназначен для студентов, преподавателей и специалистов, заинтересованных в применении современных методов экспертных оценок в технике, экономике, управлении, медицине, социологии и иных областях, а также для разработчиков таких методов и соответствующего программного обеспечения. Он представляет интерес также для исследователей в области искусственного интеллекта, прикладной и математической статистики, сбора и анализа экспертных данных, методов оптимизации, математического и организационно-экономического моделирования.

(с) Орлов А.И., 2021

Содержание

Предисловие

Часть 1. Теория и практика экспертных оценок

Глава 1. Примеры процедур экспертных оценок

1.1. Индивидуальные и коллективные экспертные оценки

1.2. Оценка и выбор вариантов с помощью экспертов

1.3. Экспертное прогнозирование

1.4. Экспертные оценки на современном этапе

Литература

Контрольные вопросы

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 2. Организация работы экспертной комиссии

2.1. Основные стадии экспертного опроса

2.2. Подбор экспертов

2.3. О выборе цели экспертизы

2.4. Основания для классификации экспертных методов

2.5. Интуиция эксперта и компьютер

Литература

Контрольные вопросы

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 3. Теории измерений и экспертные оценки

3.1. Основные шкалы измерения

3.2. Инвариантные алгоритмы и средние величины

3.3. Средние величины в порядковой шкале

3.4. Средние по Колмогорову

Литература

Контрольные вопросы и задачи

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 4. Методы средних рангов

4.1. Экспертные ранжировки

4.2. Методы средних арифметических и медиан рангов

4.3. Метод согласования кластеризованных ранжировок

Литература

Контрольные вопросы и задачи

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 5. Принятие решений и голосование

5.1. Пример задачи принятия решения комиссией экспертов

5.2. Голосование - один из методов экспертных оценок

5.3. Парадокс Кондорсе

5.4. Основные понятия теории принятия решений и экспертные оценки

Литература

Контрольные вопросы и задачи

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Часть 2. Математика экспертных оценок

Глава 6. Математические методы анализа экспертных оценок

6.1. Основные математические задачи анализа экспертных оценок

6.2. Экспертные мнения и расстояния между ними

6.3. Аксиоматическое введение расстояний

6.4. Свойства медианы Кемени

6.5. Коэффициенты корреляции и конкордации

Литература

Контрольные вопросы и задачи

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 7. Бинарные данные и парные сравнения

7.1. Теоретическое обоснование "турнирного" метода ранжирования вариантов

7.2. Теория случайных толерантностей

7.3. Метод проверки гипотез по совокупности малых выборок

7.4. Теория люсианов

7.5. Метод парных сравнений

Литература

Контрольные вопросы и задачи

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 8. Теория нечеткости и экспертные оценки

8.1. Основы методологии нечеткости

8.2. Нечеткие множества

8.3. О статистике нечетких множеств

8.4. Теория нечеткости как часть теории вероятностей

8.5. Нечеткий экспертный выбор в контроллинге инноваций

Литература

Контрольные вопросы и задачи

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Часть 3. Применения экспертных оценок

Глава 9. Экспертные оценки в экологии

9.1. Экспертные оценки в задачах экологического страхования и обеспечения экологической безопасности

9.2. Технологии экологических экспертиз

9.3. Общественная экологическая экспертиза

9.4. Экологические экспертизы с правовой точки зрения

Литература

Контрольные вопросы

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 10. Экспертные технологии оценки рисков

10.1. Бизнес-процессы инновационных проектов

10.2. Инновационные проекты в вузах

10.3. Модель инновационного проекта

10.4. Прогнозирование рисков

10.5. Различные виды рисков

10.6. Управление рисками

Литература

Контрольные вопросы

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 11. Рейтинги

11.1. Оперативные методы принятия решений на основе экспертных оценок

11.2. Веса факторов

11.3. Бинарные рейтинги

11.4. Сравнение рейтингов и линейные рейтинги

Литература

Контрольные вопросы и задачи

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 12. Экспертные оценки - интеллектуальный инструмент организационно-экономических исследований

12.1. Экспертные оценки в маркетинговом исследовании

12.2. Экспертные технологии в системе "Шесть сигм"

12.3. Иерархическая система показателей технического уровня и качества продукции

12.4. Применение экспертных оценок при упорядочении системы государственных стандартов

12.5. Экспертные оценки в оценочной деятельности и инвестиционном менеджменте

12.6. Прогнозирование и метод сценариев

Литература

Контрольные вопросы

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Приложение. Развитие теории экспертных оценок в России

Литература

Об авторе этой книги

Предисловие

В "Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года принято следующее определение: "... искусственный интеллект - комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений" (https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/72738946/). В этом определении прямо не говорится про научную основу "комплекса технологических решений". По нашему мнению, в социально-экономической области в качестве такой основы можно использовать организационно-экономическое моделирование, включая высокие статистические технологии, в том числе нечисловую статистику, теорию и практику экспертных оценок, статистические методы анализа данных).

Автор занимается проблемами искусственного интеллекта около полвека (первые статьи напечатаны в 1972 г.). Настоящая книга посвящена важной составляющей искусственного интеллекта - теории и практике экспертных оценок.

Как изменится экономическая обстановка через десять лет? Будут ли экологически безопасны города и промышленные предприятия или же вокруг окажется рукотворная пустыня? Достаточно вдуматься в эти постановки вопросов, проанализировать, как десять лет назад мы представляли себе сегодняшний день, чтобы понять, что стопроцентно надежных прогнозов просто не может быть. Вместо утверждений с конкретными числами можно ожидать лишь качественных оценок. Тем не менее, мы должны принимать решения, например, об экологических и иных проектах и инвестициях, последствия которых скажутся через десять, двадцать и более лет.

Бесспорно, что для принятия обоснованных решений необходимо опираться на опыт, знания и интуицию специалистов. После Второй мировой войны в рамках кибернетики, теории управления, менеджмента и исследования операций стала быстро развиваться самостоятельная дисциплина - теория и практика экспертных оценок.

Методы экспертных оценок - это методы организации работы со специалистами-экспертами и обработки мнений экспертов. Эти мнения обычно выражены частично в количественной, частично в качественной форме. Экспертные исследования проводят с целью подготовки информации для принятия решений. Для проведения работы по методу экспертных оценок создают Рабочую группу, которая и организует деятельность экспертов, объединенных (формально или по существу) в экспертную комиссию. Более того, лицо, принимающее решение - это тоже эксперт, так что можно констатировать, что любое решение - это решение эксперта!

Содержание учебника. Настоящий учебник посвящен методам и технологиям сбора и анализа мнений экспертов, применению экспертных оценок. Он состоит из трех частей, разбитых на 12 глав.

Первая часть посвящена введению в теорию и практику экспертных оценок. Рассмотрены примеры процедур экспертных оценок. Обсуждаются основные стадии экспертного опроса и применение теории измерений для выбора способа усреднения мнений экспертов. Разобраны методы средних арифметических и медиан рангов, согласования кластеризованных ранжировок. Проанализировано голосования как один из методов принятия решений.

Математические методы анализа экспертных оценок - предмет второй части. Рассмотрены подходы к аксиоматическому введению расстояний между ответами экспертов, свойства расстояния Кемени и медианы Кемени, использование коэффициентов корреляции и конкордации. Для анализа бинарных данных и результатов парных сравнений рекомендовано использовать теорию случайных толерантностей и люсианов. Обсуждаются основы методологии нечеткости, сведение теории нечеткости к теории вероятностей и ее использование в экспертных технологиях.

В третьей части учебника рассматриваются применения экспертных оценок. Глава 9 посвящена задачам экологического страхования и обеспечения экологической безопасности, прежде всего технологиям экологических экспертиз. Затем обсуждаются экспертные технологии оценки рисков и управления ими, в том числе при выполнении инновационных проектов. В главе 11 построена теория рейтингов, прежде всего бинарных и линейных. В заключительной главе 12 экспертные оценки рассматриваются как интеллектуальные инструменты конкретных организационно-экономических исследований. Обсуждается их применение в маркетинговых исследованиях, в системе "Шесть сигм", при использовании иерархической системы показателей технического уровня и качества продукции и упорядочении совокупности государственных стандартов по статистическим методам управления качеством, в оценочной деятельности и инвестиционном менеджменте, при прогнозировании, в том числе методом сценариев.

Приложение посвящено рассказу о развитии теории экспертных оценок в нашей стране и обзору основных литературных источников по этой тематике. Дается также краткая информация о деятельности автора как научного работника и преподавателя.

Автор настоящего учебника более полувека постоянно занимается экспертной деятельностью. Как практик и как теоретик. В учебник включены теоретические и практические результаты, как достаточно давние (70-х годов), так и полученные в последние годы. Их происхождение и авторство заинтересованные читатели проследят по литературным ссылкам, которые пригодятся и для углубленного изучения материала.

Теория экспертных оценок как часть искусственного интеллекта тесно связана с прикладной статистикой, эконометрикой, теорией принятия решений. Запросы теории экспертных оценок стимулировали развитие наиболее современной области прикладной статистики - статистики нечисловых данных. Однако в настоящем учебнике не рассматриваются математические результаты статистики нечисловых данных, равно как и многие вопросы теории принятия решений, поскольку они включены в другие наши учебники.

Учебник включен в серию книг "Высокие статистические технологии", поскольку в нем рассматриваются современные методы анализа статистических данных, полученных от экспертов. Субъективные экспертные данные нет оснований противопоставлять объективным результатам измерений (наблюдений, испытаний, анализов, опытов), поскольку для их описания и анализа используются одни и те же вероятностно-статистические методы и модели. Книга написана в традициях отечественной вероятностно-статистической школы. Автор искренне благодарен своим учителям - академику АН УССР Б.Г. Гнеденко, члену-корреспонденту АН СССР Л.Н. Большеву, проф. В.В. Налимову.

Для кого эта книга? Для написания этой книги у автора было два стимула. Во-первых, сделать доступным широкой массе читателей полувековой работы междисциплинарного исследовательского коллектива, действующего вокруг научного семинара "Экспертные оценки и анализ данных". Семинар был организован в 1973 г. и работал сначала в МГУ им. М.В. Ломоносова, а затем в Институте проблем управления РАН. Именно в рамках этого междисциплинарного коллектива создана отечественная научная школа в области экспертных оценок. Во-вторых, подготовить учебник для обеспечения различных видов образовательных услуг.

Учебник может быть рекомендован различным категориям читателей.

Студенты дневных отделений управленческих и экономических специальностей, прежде всего специальности "Менеджмент высоких технологий", найдут в нем весь необходимый материал для изучения соответствующих разделов учебных курсов "Организационно-экономическое моделирование", "Эконометрика", "Прикладная статистика", "Управленческие решения", "Теория принятия решений", "Экономико-математическое моделирование", "Математические методы в экономике", "Маркетинговые исследования", "Математические методы оценки" и др.

Слушатели вечерних отделений, в том числе получающие второе образование по экономике и менеджменту, смогут изучить основы теории экспертных оценок и познакомиться с вопросами ее практического использования. Менеджерам, экономистам и инженерам, изучающим экспертные оценки и теорию принятия решений самостоятельно или в Институтах повышения квалификации, по программам переподготовки или получения академической степени "Мастер (магистр) делового администрирования" (Master of Business Administration - МВА) учебник позволит познакомиться с ключевыми идеями и выйти на современный уровень.

Книга представляет собой замкнутый текст, не требующий для своего понимания ничего, кроме знания стандартных учебных курсов по высшей математике. Зачем же нужны литературные ссылки? Дотошный читатель, в частности, при подготовке рефератов и при желании глубже проникнуть в материал учебника, может обратиться к приведенным в каждой главе спискам цитированной литературы. Далее, каждая из глав пособия - это только введение в большую область теории и практики экспертных оценок, и вполне естественным является желание выйти за пределы введения. Приведенные литературные ссылки могут этому помочь.

Включенные в книгу материалы прошли многолетнюю и всестороннюю проверку. Кроме МГТУ им. Н.Э. Баумана, они использовались при преподавании во многих других отечественных и зарубежных образовательных структурах.

Автор благодарен своим многочисленным коллегам, слушателям и студентам, прежде всего различных образовательных структур Московского государственного технического университета им. Н.Э.Баумана, Московского физико-технического института, Российской экономической академии им. Г.В. Плеханова и Академии народного хозяйства при Правительстве Российской Федерации (программа "Топ-Менеджер"), за полезные обсуждения.

С текущей научной информацией по экспертным оценкам можно познакомиться на сайте "Высокие статистические технологии" http://orlovs.pp.ru и его форуме. Большой объем информации по рассматриваемым в учебнике вопросам содержит электронный еженедельник "Эконометрика" (он является электронной газетой кафедры "Экономика и организация производства" научно-учебного комплекса "Инженерный бизнес и менеджмент" МГТУ им. Н.Э. Баумана). Размещен по адресу: http://subscribe.ru/catalog/science.humanity.econometrika). (автор искренне благодарен редактору этого электронного издания А.А. Орлову за многолетний энтузиазм).

В учебнике изложено представление о теории и практике экспертных оценок, соответствующее общепринятому в мире. Сделана попытка довести рассказ до современного уровня научных исследований в этой области. Автор будет благодарен читателям, если они сообщат свои вопросы и замечания по адресу издательства или непосредственно автору по электронной почте Е-maill: prof-orlov@mail.ru.

*   *   *   *   *   *   *

Устойчивые экономико-математические методы и модели : монография / А.И. Орлов. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2022. - 337 c. - ISBN 978-5-4497-1459-6. - Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. - URL: https://www.iprbookshop.ru/117049.html

Устойчивые экономико-математические методы и модели

А.И. Орлов, 2021

Орлов А.И. Устойчивые экономико-математические методы и модели : монография. - 2021.

Для обоснованного практического применения математических моделей управления предприятиями и основанных на них методов должна быть изучена устойчивость выводов по отношению к допустимым отклонениям исходных данных и предпосылок моделей. В работе предложена общая схема устойчивости, позволяющая разрабатывать и развивать экономико-математические методы и модели на основе единого методологического подхода. Получена характеризация моделей с дисконтированием, обосновано применение асимптотически оптимальных планов. Разработаны непараметрические методы оценки характеристик, прогнозирования, проверки однородности выборок. Найдены условия применимости критериев Стьюдента и Вилкоксона. Разработаны статистические методы для результатов наблюдений, лежащих в пространствах произвольной природы. Развиты методы моделирования и анализа конкретных типов объектов нечисловой природы. Разработаны устойчивые экономико-математические методы и модели технологий экспертных оценок, управления инновациями и инвестициями, качеством продукции, запасами, рисками.

Книга - для тех, кто применяет математику в экономике и менеджменте, исследователей, преподавателей, студентов, практических работников.

(с) Орлов А.И., 2021

Оглавление

Введение - 3

Глава 1. Анализ теории и практики применения экономико-математических методов и моделей при управлении предприятиями - .17

1.1. Динамика развития народного хозяйства РФ - 17

1.2. Базовая организационно-экономическая модель промышленного предприятия - .21

1.3. Классификации экономико-математических методов и моделей управления предприятиями и организациями - 25

1.4. Неопределенность и устойчивость в экономико-математических методах и моделях - 42

1.5. Экономико-математическое моделирование и процессы управления предприятиями и организациями - .48

1.6. Постановка цели и задач исследования - .59

Глава 2. Общая схема устойчивости и ее применения в математических моделях социально-экономических явлений и процессов - 63

2.1. Составляющие общей схемы устойчивости - 63

2.2. Конкретные постановки проблем устойчивости в экономико-математических методах и моделях - .73

2.3. Целеполагание, выбор экономико-математической модели и характеризация моделей с дисконтированием - 82

2.4. Проблема горизонта планирования и асимптотически оптимальные планы - .95

Глава 3. Непараметрические статистические методы для решения конкретных задач управления предприятиями - .103

3.1. О развитии и применении непараметрической статистики - .103

3.2. Непараметрические статистические методы прогнозирования - 109

3.3. Непараметрические методы обнаружения эффекта - 143

Глава 4. Разработка методов статистики объектов нечисловой природы - 185

4.1. Использование объектов нечисловой природы при моделировании процессов управления - 185

4.2. Статистические методы в пространствах произвольной природы - .220

4.3. Методы статистики нечисловых данных конкретных видов - .236

4.4. Разработка методов статистики интервальных данных - .248

Глава 5. Устойчивые математические методы и модели в функциональных областях деятельности предприятий - 259

5.1. Экспертные технологии информационно-аналитической поддержки процессов принятия решений - 259

5.2. Устойчивое экономико-математическое моделирование с целью оценки, анализа и управления рисками - 271

5.3. Экономическо-математическое моделирование при разработке и принятии инновационных и инвестиционных решений - .285

5.4. Разработка статистических методов и моделей управления качеством промышленной продукции - 301

5.5. Модели управления материальными ресурсами - 317

Заключение - 357

Список использованной литературы - .361

Приложение 1. Некоторые задачи управления промышленными предприятиями, для решения которых необходимо применение экономико-математических моделей и методов (классификация по тапам жизненного цикла продукции) - 395

Приложение 2. Об авторе этой книги - 430

Введение

Актуальность темы исследования. Справиться с вызовами современности наша страна (как и весь мир) может, лишь выйдя на инновационный путь развития. Для повышения эффективности процессов управления предприятиями и организациями, обеспечения технологической независимости нашей страны необходимо применять экономико-математические методы и модели, основанные на адекватных теоретических подходах. В частности, следует учитывать, что исходные данные известны лишь с некоторой степенью точности, а самим методам и моделям присущи методические погрешности.

Процессы управления предприятиями реализуются в реальных ситуациях, которым присущ достаточно высокий уровень неопределенности. Велика роль нечисловой информации как на "входе", так и на "выходе" процесса принятия управленческого решения. Неопределенность и нечисловая природа управленческой информации должны быть отражены при анализе устойчивости экономико-математических методов и моделей.

Для обоснованного практического применения математических моделей процессов управления предприятиями и основанных на них экономико-математических методов должна быть изучена устойчивость выводов по отношению к допустимым отклонениям исходных данных и предпосылок моделей. В результате удается оценить точность предлагаемого управленческого решения, выбрать из многих моделей наиболее адекватную, установить необходимую точность нахождения параметров и т.п.

Назрела необходимость в проведении исследований, нацеленных на разработку и развитие устойчивых экономико-математических методов и моделей, предназначенных для модернизации управления предприятиями. (Понятие устойчивости конкретизируется в соответствии с решаемой организационно-экономической задачей.) Одним из таких исследований и является настоящая работа.

Степень изученности и разработанности проблемы. В публикациях отечественных и зарубежных авторов имеются теоретические и методологические разработки по существенным аспектам решаемой в настоящей работе проблемы. Теория устойчивости решений дифференциальных уравнений развивается с XIX в. (А.М. Ляпунов, Р. Курант, А.А. Андронов, Л.С. Понтрягин, А.Н. Тихонов). В рамках теории систем проблему устойчивости рассматривали С.В. Емельянов, М. Месарович, Я. Такахара. Проблему устойчивости математических теорем относительно изменения их условий изучал С. Улам. Изучение свойств, не меняющихся при малых деформациях, т.е. устойчивых в терминологии настоящего исследования, ведут В.И. Арнольд, Г. Брёкер, В. Гийемин, М. Голубицкий, Л. Ландер (в рамках теории катастроф). В соответствии с концепцией "мягких" и "жестких" моделей В.И. Арнольда переход к случаю "общего положения" позволяет нам получать более сильные с математической точки зрения результаты.

Вероятностно-статистическое моделирование неопределенностей экономических явлений и процессов и разработку соответствующих методов анализа данных проводим в традициях отечественной вероятностно-статистической научной школы (А.Н. Колмогоров, Н.В. Смирнов, Б.В. Гнеденко, Л.Н. Большев, В.В. Налимов). Используем асимптотические методы математической статистики (А.А.Боровков, И.А. Ибрагимов, Ю.В. Прохоров, Р.З. Хасьминский). Важные результаты получены в области непараметрической статистики, нацеленной на получение выводов, устойчивых к изменению функций распределения результатов наблюдений (А.Н. Колмогоров, Н.В. Смирнов, Ю.Н. Тюрин, В.Н. Тутубалин, М. Холлендер, Д.А. Вулф). Устойчивостью процедур, характеризаций и разложений занимались В.М. Золотарев, М.Дж. Кендалл, А. Стьюарт, А.М. Каган, Ю.В. Линник, С.Р. Рао, И.В. Островский). Робастным статистическим методам посвящены работы Г.В. Тьюки, С.А. Смоляка, Б.П. Титаренко, П. Хьюбера, Ф. Хампеля.

Объектам нечисловой природы посвящена теория измерений (П. Суппес, Дж. Зинес, С.С. Стивенс, И. Пфанцагль, Ю.Н. Толстова), теория нечеткости (Л.А. Заде), интервальная математика и статистика (А.П. Вощинин, Ю.И. Шокин), статистика бинарных отношений и парных сравнений (Дж. Кемени, Дж. Снелл, Г. Дэвид), статистический контроль по альтернативному признаку (А.Н. Колмогоров, Ю.К. Беляев, Я.П. Лумельский).

Экономико-математическое моделирование опирается на методологию кибернетики (Н. Винер, Н.Н. Моисеев, В.М. Глушков, Ст. Бир, А.И. Берг). Большое влияние на автора оказали работы таких исследователей в области экономико-математических методов, как Л.В. Канторович, В.Л. Макаров, Г.Б. Клейнер, К.А. Багриновский, Е.Г. Гольштейн, В.Н. Лившиц, А.М. Рубинов, С.А. Смоляк. Отметим работы по управлению запасами Р.Г. Вильсона, Ф. Харриса, Дж. Букана, Э. Кенигсберга, Е.В. Булинской, Г.Л. Бродецкого, В.В. Дыбской, А.В. Мищенко, Ф. Хэнсменна, Дж. Хедли, Т. Уайтина, О.Д. Проценко, Ю.И. Рыжикова.

Большой вклад в решение проблем управления организационными системами внесли Д.А. Новиков, В.Н. Бурков, В.Г. Горский, А.А. Дорофеюк, Б.Г. Литвак, О.И. Тёскин, Ю.В. Сидельников. Наиболее важны для нас исследования по проблемам управления предприятиями В.Д. Калачанова, А.П. Ковалева, Б.А. Лагоши.

Мы работаем в русле научной школы МГТУ им. Н.Э. Баумана по экономике и организации производства (А.А. Колобов, И.Н. Омельченко, С.Г. Фалько и др.). Важны для нас исследования, выполненные в Российской академии наук (прежде всего в Центральном экономико-математическом институте, Институте проблем управления и Институте системного анализа), в Московском государственном университете им. М.В. Ломоносова и других вузах и научно-исследовательских организациях. Невозможно перечислить здесь сотни отечественных и зарубежных ученых и специалистов, которые получили важные результаты в рассматриваемой области. Ссылки на работы многих из них приведены в тексте настоящей книги.

Цель и задачи исследования. Целью нашего исследования является разработка и развитие методологии обоснования, выбора и создания новых математических методов и моделей, направленных на модернизацию управления предприятиями на основе изучения устойчивости получаемых с их помощью выводов по отношению к допустимым отклонениям исходных данных и предпосылок моделей.

Для достижения поставленной в работе цели необходимо решить следующие задачи:

1. Развить методологию разработки математических методов и моделей процессов управления предприятиями, разработать общий подход к изучению устойчивости (общую схему устойчивости) таких моделей и методов и выделить частные постановки проблем устойчивости, в том числе устойчивость к изменению данных, их объемов и распределений, по отношению к временным характеристикам. Обосновать моделирование с помощью нечисловых объектов как подход к построению устойчивых методов и моделей.

2. На основе методологии устойчивости разработать непараметрические (устойчивые к изменению распределения) статистические методы для решения конкретных задач управления промышленными предприятиями - для оценки характеристик, прогнозирования, сегментации рынка и др.

3. Для разработки экономико-математических моделей нечисловых объектов установить связи между различными видами объектов нечисловой природы, построить вероятностные модели их порождения. На основе расстояний (показателей различия, мер близости) и задач оптимизации развить статистическую теорию в пространствах общей природы. Разработать методы моделирования конкретных нечисловых объектов.

4. Как самостоятельное направление нечисловой статистики разработать асимптотическую статистику интервальных данных на основе понятий нотны и рационального объема выборки, развить интервальные аналоги основных областей прикладной статистики.

5. На основе концепции устойчивости по отношению к временным характеристикам (моменту начала реализации проекта, горизонту планирования) провести экономико-математическое моделирование процессов стратегического управления промышленными предприятиями: обосновать применение асимптотически оптимальных планов, дать характеризацию моделей с дисконтированием.

6. На основе методологии устойчивости разработать устойчивые экономико-математические методы и модели процессов управления в функциональных областях производственно-хозяйственной деятельности предприятий и организаций, в которых существенны неопределенности, допускающие экономико-математическое моделирование, в частности, при использовании экспертных методов, в инновационном и инвестиционном менеджменте, при управлении качеством промышленной продукции, выявлении предпочтений потребителей, управлении материальными ресурсами предприятия.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются процессы управления производственно-хозяйственной деятельностью предприятий и организаций.

Предметом исследования являются вопросы разработки адекватных экономико-математических методов и моделей, предназначенных для модернизации (совершенствования, рационализации, оптимизации) процессов управления производственно-хозяйственной деятельностью предприятий и организаций.

Теоретическая и методологическая основа исследования. Теоретическую основу книги составили фундаментальные отечественные и зарубежные работы в области экономики и организации производства, достижения отечественной вероятностно-статистической школы, научных школ в области теории управления и экономико-математических методов. Для решения поставленных в работе задач использовались методы прикладной статистики, теории измерений, нечетких множеств, экономико-математического моделирования, теории оптимизации, экспертных оценок, статистики бинарных отношений, теории принятия решений, контроллинга, экономики предприятия, управления инновациями и инвестициями, менеджмента высоких технологий, стратегического планирования развития предприятий и других направлений. Достоверность и обоснованность полученных результатов базируется на использовании системного подхода, теоретических доказательствах и результатах статистического моделирования, опыте практического использования.

Научная новизна заключается в развитии положений теории устойчивости и разработке на их основе подхода к обоснованию, выбору и созданию экономико-математических методов и моделей, предназначенных для модернизации управления предприятиями, в разработке и развитии на основе указанного подхода математического аппарата анализа экономических систем, прежде всего непараметрической и нечисловой статистики, а также в разработке и исследовании устойчивых математических методов и моделей в ряде функциональных областей деятельности предприятий и организаций.

Основные результаты исследования, обладающие научной новизной, состоят в следующем:

1. На основе предложенных теоретических положений обоснована методология разработки и развития математических методов и моделей процессов управления промышленными предприятиями с использованием общего подхода к изучению устойчивости выводов по отношению к допустимым отклонениям исходных данных и предпосылок модели, разработаны отличающиеся от известных подходов общая схема устойчивости и принцип уравнивания погрешностей, выделены частные постановки проблем устойчивости, в том числе по отношению к изменению данных, их объемов и распределений, к временным характеристикам, обоснована необходимость разработки непараметрических статистических методов и методов анализа нечисловых данных, позволяющие ставить и решать конкретные задачи устойчивости (п.1.2 паспорта специальности 08.00.13 ВАК).

2. Для экономико-математических моделей процессов стратегического управления предприятиями на основе концепции устойчивости по отношению к временным характеристикам (моменту начала реализации проекта, горизонту планирования) получена новая характеризация моделей с дисконтированием, обосновано применение асимптотически оптимальных планов в условиях, отличающихся от известных, что позволяет проводить обоснованное построение и выбор экономико-математических методов и моделей при решении конкретных задач (п.1.4 паспорта специальности 08.00.13 ВАК).

3. Разработаны новые непараметрические (устойчивые к изменению распределения) статистические методы для решения конкретных задач управления промышленными предприятиями - для оценивания характеристик распределений данных, прогнозирования, сегментации рынка (проверки однородности независимых выборок) и др., найдены отличающиеся от известных условия применимости критериев Стьюдента и Вилкоксона, позволяющие проводить статистический анализ данных с произвольными функциями распределения (п.1.1 паспорта специальности 08.00.13 ВАК).

4. Развита статистическая теория в пространствах общей природы. В частности, предложены отличающиеся от известных способы введения эмпирических и теоретических средних, получены законы больших чисел для случайных элементов общей природы, установлено асимптотическое поведение решений экстремальных статистических задач, предложены и изучены непараметрические оценки плотности распределения вероятности, найдено асимптотическое распределение статистик интегрального типа. Статистика в пространствах произвольной природы основывается на систематическом использовании расстояний или мер близости (мер различия) между объектами нечисловой природы, что позволяет анализировать данные, являющиеся элементами нелинейных пространств (п.1.1 паспорта специальности 08.00.13 ВАК).

5. Развиты статистические методы моделирования и анализа конкретных типов объектов нечисловой природы. Установлены связи между различными видами объектов нечисловой природы, построены соответствующие вероятностные модели порождения нечисловых данных. Дана характеризация средних величин с помощью шкал измерения, указан способ сведения нечетких множеств к случайным, развиты методы проверки гипотез (согласованности, однородности, независимости) для бинарных данных (люсианов) в асимптотике растущей размерности, разработана асимптотическая статистика интервальных данных на основе понятий нотны и рационального объема выборки. Полученные научные результаты позволяют разрабатывать и обоснованно выбирать методы и модели анализа нечисловых данных конкретных типов в постановках, отличающихся от известных (п.1.1 паспорта специальности 08.00.13 ВАК).

6. Разработаны новые устойчивые экономико-математические методы и модели для решения ряда задач управления в функциональных областях производственно-хозяйственной деятельности предприятий и организаций, в частности, при использовании экспертных методов, в инновационном и инвестиционном менеджменте, при управлении качеством промышленной продукции, материальными ресурсами предприятия, рисками, позволяющие модернизировать процессы управления предприятиями с целью их совершенствования (п.1.4 паспорта специальности 08.00.13 ВАК).

Практическая ценность. Полученные в настоящей работе результаты, выводы и рекомендации, теоретические основы и методология развивают и дополняют возможности разработчиков экономико-математических методов и моделей, предназначенных для модернизации процессов управления предприятиями, в направлении изучения устойчивости таких методов и моделей по отношению к допустимым отклонениям исходных данных и предпосылок моделей.

Результаты выполненных автором исследований и предложенные подходы могут быть использованы при проектировании и разработке технологий управления, систем информационно-аналитической поддержки процессов принятия решений при управлении конкретными предприятиями и интегрированными производственно-корпоративными системами.

Разработанные в работе и алгоритмы (прежде всего непараметрические статистические методы и методы анализа нечисловой информации, в том числе экспертных оценок, а также ориентированные на использование в функциональных областях производственно-хозяйственной деятельности предприятий) целесообразно включать в состав программного обеспечения систем автоматизированного управления предприятиями различных отраслей, а также использовать в учебном процессе, в частности, при обучении по направлению подготовки "Организация и управление наукоемкими производствами".

Апробация и реализация результатов исследований. Вошедшие в настоящую книгу работы доложены более чем на 50 научных конференциях, начиная с 1996 г., в том числе на международных научно-практических конференциях "Управление большими системами" (1997), "Предприятия России в транзитивной экономике" (2002), "Хозяйствующий субъект: новое экономическое состояние и развитие" (2003), "Теория активных систем" (2001, 2003, 2005, 2007), "Инновационное развитие экономики: теория и практика" (2005), "Управление инновациями" (2006, 2007, 2008), "Контролiнг у бiзнесi: теорiя i практика" (Киев, 2008), "Математическая теория систем" (2009), XII международной научно-практической конференция "Управление организацией: диагностика, стратегия, эффективность" (2004), Второй (2003), Третьей (2006) и Четвертой (2009) международных конференциях по проблемам управления, Вторых и Третьих Друкеровских чтениях "Проблема человеческого капитала: теория и современная практика" и "Неформальные институты в современной экономике России" (2007), на Второй (1996), Третьей (1998, Первая международная) и Четвертой (2000, Вторая международная) всероссийских конференциях "Теория и практика экологического страхования", на всероссийских научных, научно-практических и научно-технических конференциях "Современный менеджмент в условиях становления рыночной экономики в России" (1998 г.), "Экономическая теория, прикладная экономика и хозяйственная практика: проблемы эффективного взаимодействия" (2006), Седьмом (2006), Восьмом (2007), Девятом (2008) и Десятом (2009) всероссийских симпозиумах "Стратегическое планирование и развитие предприятий" и др. Информация о дальнейших обсуждениях представлена на форуму сайта автора https://orlovs.pp.ru/forum/index.php.

Проведена апробация полученных в книге научных результатов при решении конкретных задач повышения эффективности управления предприятиями. Практические рекомендации на основе настоящей книги реализованы на Московском заводе счетно-аналитических машин им. В.Д. Калмыкова, в ЗАО "Стинс Коман", НП "Объединение контроллеров", Лаборатории экономико-математических методов в контроллинге НУК ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана. Основные результаты исследования внедрены в учебный процесс МГТУ им. Н.Э. Баумана. На основе проведенных исследований разработана двухсеместровая учебная дисциплина "Организационно-экономическое моделирование" и соответствующий раздел Государственного образовательного стандарта по направлению подготовки 220700 (Организация и управление наукоемкими производствами), изданы учебники "Прикладная статистика", "Эконометрика", "Теория принятия решений", "Организационно-экономическое моделирование: Нечисловая статистика" и др. Реализация результатов работы подтверждена соответствующими актами внедрения.

В Московском государственном техническом университете им. Н.Э. Баумана в рамках научно-учебного комплекса "Инженерный бизнес и менеджмент" с 2006 г. под научным руководством автора действует Лаборатория экономико-математических методов в контроллинге. Её библиотека http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html содержит в открытом доступе несколько десятков книг и статей автора и его сотрудников.

Конкретные вопросы, связанные с научной деятельностью автора и интересующими его проблемами, можно обсудить на общем форуме двух указанных сайтов http://forum.orlovs.pp.ru/ .

Автор является главным редактором электронного еженедельника "Эконометрика" http://subscribe.ru/catalog/science.humanity.econometrika , выходящего с 2000 г.

Достаточно подробная информация о научной деятельности автора содержится в русской Википедии, в статье "Орлов, Александр Иванович (учёный)".

Научный коллектив, в рамках которого действует автор - это коллектив авторов статей в научных журналах "Заводская лаборатория. Диагностика материалов" (раздел "Математические методы исследования"), "Контроллинг", "Социология: методология, методы, математическое моделирование", "Управление большими системами". В редколлегии этих четырех журналов входит автор. Кроме того, достаточно много статей опубликовано в межвузовском сборнике научных трудов "Статистические методы оценивания и проверки гипотез", в журналах "Теория вероятностей и ее применения", "Экономика и математические методы".

Особенности научной карьеры. В начале своей научной деятельности, после окончания в 1971 г. механико-математического факультета Московского государственного университета им. М.. Ломоносова, автор был математиком. Наша кандидатская диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук "Оценки скорости сходимости распределений статистик интегрального типа" была защищена в 1976 г. на факультете вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова по специальности "теория вероятностей и математическая статистика".

Затем от чистой математики интересы сдвинулись к прикладной математике, и в 1992 г. в Московском энергетическом институте в форме научного доклада на основе опубликованных работ была защищена наша диссертация "Разработка и исследование статистических методов моделирования и анализа объектов нечисловой природы" на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности "применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (по отраслям наук)".

С 1993 г. автор работал профессором на экономических факультетах вузов, с 1997 г. - на кафедре "Экономика и организация производства" (основана в 1929 г.) Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана (основан в 1830 г.). Были выполнены научные и прикладные работы по экономике, появилось желание получить их адекватную оценку со стороны профессиональных экономистов. В 2009 г. автор защитил в Московском государственном технологическом университете СТАНКИН (Московском Станкоинструментальном институте) диссертацию "Разработка и развитие устойчивых экономико-математических методов и моделей для модернизации управления предприятиями" на соискание ученой степени доктора экономических наук по специальности "Математические и инструментальные методы экономики".

Настоящая работа подготовлена на основе диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук, и при подготовке книжного издания автор не стал этого скрывать.

Благодарности. Автор благодарен всем коллегам, принявшим участие в обсуждении настоящей работы и ее составных частей.

Книга написана в традициях российской вероятностно-статистической научной школы. Начало современному этапу её развития положил академик АН СССР А.Н. Колмогоров, а в области математической статистики - член-корреспондент АН СССР Н.В. Смирнов. Автор искренне благодарен своим учителям - академику АН УССР Б.Г. Гнеденко, члену-корреспонденту АН СССР Л.Н. Большеву, проф. В.В. Налимову.

Выражаю признательность всему коллективу кафедры "Экономика и организация производства" и в целом научно-учебного комплекса "Инженерный бизнес и менеджмент" Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана. Автор искренне признателен заведующему кафедрой "Экономика и организация производства" проф. С.Г. Фалько за постоянную поддержку проектов по разработке и внедрению организационно-экономических, эконометрических и статистических курсов, декану проф. И.Н. Омельченко и заведующему кафедрой "Промышленная логистика" проф. А.А. Колобову (1935-2010) за совместные научные исследования и обсуждения.

Автор благодарен своим многочисленным коллегам, слушателям и студентам, прежде всего различных образовательных структур Московского государственного технического университета им. Н.Э.Баумана и Московского физико-технического института. Особая благодарность - участникам научных конференций и семинаров, коллегам по работе в Лаборатории экономико-математических методов в контроллинге, Институте высоких статистических технологий и эконометрики МГТУ им. Н.Э. Баумана, Международной академии исследований будущего, Российской ассоциации статистических методов и Российской академии статистических методов.

*   *   *   *   *   *   *

Основы теории принятия решений : учебное пособие / А. И. Орлов. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2022. - 66 c. - ISBN 978-5-4497-1423-7. - Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. - URL: https://www.iprbookshop.ru/117037.html

Основы теории принятия решений. Учебное пособие

А.И. Орлов, 2022

Рецензенты:

Профессор, доктор технических наук Д.А.Новиков

Кафедра "Экономика и организация производства"

МГТУ им. Н.Э.Баумана

Орлов А.И.

Основы теории принятия решений: учебное пособие. / А.И.Орлов. - М.: Изд-во .... - 2021. - ХХХ с.

В учебном пособии рассмотрены основные понятия, подходы и результаты теории принятия решений. Дано введение в линейное и целочисленное программирование. Рассмотрены задачи оптимизации на графах. В теории экспертных оценок, выраженных бинарными отношениями, применены расстояние Кемени и медиана Кемени.

Подготовлено с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования.

Учебное пособие предназначено для студентов, преподавателей и специалистов, заинтересованных в применении современных методов теории принятия решений в технике, экономике, управлении, медицине, социологии и иных областях, а также для разработчиков таких методов и соответствующего программного обеспечения.

(с) Орлов А.И., 2021

Содержание

Предисловие.

1. Пример задачи принятия решения

2. Экспертные оценки - один из методов принятия решений.

3. Основные понятия теории принятия решений

Кто принимает решения?

Порядок подготовки решения (регламент)

Цели

Ресурсы

Риски и неопределенности.

Критерии оценки решения.

Математико-компьютерная поддержка принятия решения

Реальные процедуры принятия управленческих решений

4. Линейное программирование.

Производственная задача.

Двойственная задача.

Линейное программирование как научно-практическая дисциплина.

Задача об оптимизации смеси (упрощенный вариант)

Планирование номенклатуры и объемов выпуска

5. Методы решения задач линейного программирования

Простой перебор.

Направленный перебор.

Симплекс-метод.

Транспортная задача.

6. Целочисленное программирование

Задача о выборе оборудования

Задача о ранце

7. Экспертные оценки, бинарные отношения и дискретная оптимизация.

Методы средних баллов.

Пример сравнения восьми проектов.

Метод средних арифметических рангов.

Метод медиан рангов.

Сравнение ранжировок по методу средних арифметических и методу медиан.

Метод согласования кластеризованных ранжировок.

Бинарные отношения и дискретная оптимизация

8. О решении задач целочисленного программирования.

Метод приближения непрерывными задачами.

Методы направленного перебора

9.Теория графов и оптимизация.

Задача коммивояжера.

Задача о кратчайшем пути

Задача о максимальном потоке

Задача линейного программирования при максимизации потока.

О многообразии оптимизационных задач.

10. Задачи по основам теории принятия решений

Заключение

Литература

Приложение. Об авторе.

Предисловие

Учебное пособие начинается с разбора типового примера - задачи принятия решения в производственном менеджменте о выборе образца для запуска в серию. Рассмотрены четыре аналитических подхода к принятию решений, а также пятый подход - голосование как один из методов экспертных оценок. Вводятся основные понятия теории принятия решений: лица, принимающие решения (ЛПР), порядок подготовки решения (регламент), цели и ресурсы, риски и неопределенности, критерии оценки решения. Обсуждаются реальные процедуры принятия решений и их математико-компьютерная поддержка.

Основное содержание пособия - описание задач оптимизации. В линейном программировании последовательно рассматриваются упрощенная производственная задача (с графическим решением) и двойственная к ней, задачи об оптимизации смеси, о планировании номенклатуры и объемов выпуска, транспортная задача. Дается первоначальное представление о линейном программировании как научно-практической дисциплине. Рассмотрены методы решения задач линейного программирования, включая симплекс-метод.

К целочисленному программированию относятся задача о выборе оборудования и задача о ранце. К ним примыкает тематика бинарных отношений и дискретной оптимизации в экспертных оценках - одном из инструментов принятия решений. Методы средних баллов рассмотрены на примере сравнения восьми проектов, а именно, метод средних арифметических рангов и метод медиан рангов. Проведено сравнение ранжировок, полученных этими методами. Затем предложен метод согласования кластеризованных ранжировок. Один из видов ответов экспертов - бинарные отношения. Дано их представление матрицами из 0 и 1 и введено расстояние Кемени между бинарными отношениями. Дискретная оптимизация применяется для получения результирующего мнения комиссии экспертов - медианы Кемени. Обсуждаются подходы к решению задач целочисленного программирования.

Заключительный раздел - оптимизация на графах. Рассмотрены задачи коммивояжера, о кратчайшем пути, о максимальном потоке. Сформулирована задача линейного программирования при максимизации потока.

Приведено 12 задач для проверки усвоения материала.

*   *   *   *   *   *   *

На сайте "Высокие статистические технологии", расположенном по адресу http://orlovs.pp.ru, представлены:

На сайте есть форум, в котором вы можете задать вопросы профессору А.И.Орлову и получить на них ответ.

*   *   *   *   *   *   *

Удачи вам и счастья!


В избранное