<<

стр. 2
(всего 5)

СОДЕРЖАНИЕ

>>

i =1 i i

?Y = ? (X, U );
? y ? ? y ? y ??, i = 1..m;
(3) ,
?i i i
?
?u ? ? u i ? u ??, i = 1..n;
i i
?x ? ? x i ? x ??, i = 1..l.
?i i

где Y = ( y 1 ,..., y m ) , X = ( x 1 ,..., x l ) , U = (u 1 ,..., u n ) , y ? и y ?? – минимально
i i
и максимально разрешенные значения i-го свойства продукции взятые из
технологических указаний, x ? и x ?? – минимально и максимально воз-
i i
можные значения i-го свойства сырья (определяются имеющимся набором
сырья), а u ? и u ?? – минимально и максимально возможные значения i -го
i i
параметра технологического режима, определяемые, например, ресурсами
агрегатов, коэффициенты ? i рассчитываются исходя из объемов отбра-
ковки продукции по i -му свойству, как показано в [3].
Решение этой задачи позволит рассчитать оптимальные технологиче-
ские режимы для каждого этапа сквозной технологии. Но после реализа-
ции j-го этапа необходимо проводить коррекцию технологических режи-
мов последующих этапов с учетом полученных свойств промежуточной
продукции. Тогда задача (3) примет вид:
yi ? y* 2
m
Найти ( j+1,min( j+1, K ) ? ? i ( i
)
y ?? ? y ?
K)
X ,U i =1 i i

?Y = ? ( j+1, K ) ( W j+1 , X ( j+1, K ) , U ( j+1, K ) );
?
?w j+1,i = w j+1,i , i = 1..k;
?
(4) ,
?
? y ? ? y i ? y ??, i = 1..m;
i i
?u ? ? u ? u ??, i = n ..n;
?i i i j

?x ? ? x i ? x ??, i = l j ..l.
?i i

= ( w j+1,1 ,..., w j+1, k ) – вектор свойств продукции j-го этапа.
где W j+1


40
Для решения задач (3) и (4) модифицированные методы условной оп-
тимизации, учитывающие структуру нейросетевой модели.
Оперативное решение задачи (4) на каждом этапе: 1) поможет техно-
логам принять решение о необходимых режимах производства; 2) позво-
лит исправить ошибки в производстве, допущенные на предыдущих эта-
пах; 3) позволит уменьшить стоимость брака, за счет своевременного
прекращения обработки изделий заведомо влекущих производство некаче-
ственной продукции.

Литература

1. Кузнецов Л.А. Введение в САПР производства проката. М.: Метал-
лургия. 1991.-112 с.
2. Кузнецов Л.А., Домашнев П.А. Сетевая модель многоэтапного
технологического процесса / Сборник научных трудов международ-
ной конференции «СССУ/HTCS `2003» Воронеж 2003. Т. 2. С. 191-
196.
3. Погодаев А.К. Адаптивные методы определения приоритетов пока-
зателей качества металлопродукции / Известия вузов. Черная метал-
лургия. 2002. №7. С. 51-53.




СТРАТЕГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ УПРАВЛЕНИЯ
КОРПОРАТИВНОЙ НЕДВИЖИМОСТЬЮ
Захарченко В.В., Соловьев М.М.
(Институт проблем передачи информации РАН, Высшая школа
приватизации и предпринимательства – Институт,
Москва, E-mail: soloviev@iitp.ru)


Проблему стратегического управления в организации, привлекающую
сегодня все большее внимание, как правило, связывают со значительными
горизонтами времени, сочетая такие категории, как стратегическое плани-
рование, прогноз, долгосрочные программы и генеральные планы разви-
тия, сценарии изменений. Считается, что стратегический подход подразу-
мевает не точный состав мероприятий, контрольные установки и цифры, а

41
концептуальные направления развития организаций и изменений в их ха-
рактеристиках, оценку рациональных направлений управленческих дейст-
вий в условиях не столько сложившихся, сколько возможных в перспекти-
ве. В основном стратегические построения оперируют с миссией и целями
организации, структурными схемами управления, системными исследова-
ниями внешней и внутренней среды, маркетинговой политикой. Из ре-
сурсной проблематики первенство отдается стратегическим направлениям
работ с персоналом и финансами, новым информационным ресурсам и
технологиям. И в несоразмерно меньшей степени затрагиваются стратеги-
чески аспекты управления недвижимыми ресурсами организаций, стои-
мость которых для корпоративных структур, объектов реального сектора
экономики, крупных собственников, может составлять более половины
стоимости всех активов организации, достигая многих десятков и сотен
миллионов долларов [1, 2].
В работе, на основе, главным образом, зарубежных публикаций по-
следних лет (журналов Facilities, Property Management, Corporate Real Es-
tate Management, материалов конференций RICS и др.), рассмотрены новые
подходы к проблеме стратегического управления недвижимостью. Это
подходы, в ряде случаев позволяющие изменить точку зрения на недви-
жимость, как на обременительный и чисто затратный ресурс, раскрыть
возможности этого ресурса давать конкурентные преимущества организа-
циям, его имеющим и с ним активно оперирующим.
Следуя современным тенденциям управления, ресурсы недвижимости
организаций предлагается трактовать в расширенном смысле – как базовый
компонент инфраструктуры организации, как пространственный ресурс ее
деловой активности, жизнедеятельности персонала. Актуальной при этом
является разработка моделей и механизмов увязки стратегических аспектов
достижения целей организации и места в них пространственных ресурсов
организации, первенствующего развития ее инфраструктуры. Характерным
для западной практики стратегического подхода к управлению недвижимо-
стью крупных корпораций стало концептуальное лидерство государства как
одного из крупнейших собственников. Именно поиски эффективных реше-
ний в сфере управления собственностью общественного сектора вызвали к
жизни такие получившие признание механизмы, как частная финансовая
инициатива, партнерство общественного и частного сектора (получившее
развитие в более общих схемах партнерства крупных собственников). Эти
же поиски существенно повлияли на развитие и использование в общест-
венном секторе таких современных механизмов, как интегральное предос-
тавление услуг, продажи с обратной арендой, портфельное управление не-
движимостью, обеспечение гибкости и управляемости недвижимых
ресурсов в течение всего жизненного цикла организации и т.д.

42
В работе рассматриваются вопросы возможного использования опыта
разработки и функционирования названных механизмов для отечествен-
ной практики государственного собственника и развивающихся корпо-
ративных структур с учетом специфики условий текущих и в перспективе.
В частности, обсуждаются проблемы правового статуса и управляемости
объектов недвижимости, необходимых для выполнения функций и дости-
жения целей собственника, оценки и переоценки недвижимости, причем
как с позиций обеспечения оперативных процессов управления (регистра-
ции, бухгалтерского учета, инвентаризации и налогообложения), так и
стратегических изменений в структурах собственности.

Литература

1. Гровер Р., Соловьев М.М. Управление недвижимостью. – М.:
ВШПП, 2001. – 368 с.
2. Коттс Д. Управление инфраструктурой организации / Пер. с англ. –
М.: ОАО «Типография «НОВОСТИ», 2001. – 597 с.




ХУДОЖЕСТВЕННЫЕ ИНТЕРНЕТ АУКЦИОНЫ
Зубарева Т.В.
(Американский университет, Вашингтон, США,
e-mail: tz3689a@american.edu)


Введение
Процессы компьютерной революции в числе прочих затронули и
один из самых консервативных рынков – рынок искусства. Главные черты,
характеризующие революционные преобразования, это: глобализация, де-
мократизация рынка искусства, изменение соотношения сил на рынке и
ряд других преобразований.
Художественные аукционы, как один из подразделов рынка искусст-
ва, с внедрением телекоммуникационных и, в особенности, Интернет тех-
нологий все в большей мере представляют собой активные системы.




43
1. Художественные Интернет аукционы
Первыми заметными подвижками на рынке искусства стало:
? создание собственных сайтов известнейшими традиционными аукци-
онными домами: Сотби и Кристи,
? создание художественных подразделов в системах электронных про-
даж: Ebay, Amazon и др.,
? приобретение бурно развивающимися компаниями электронных про-
даж классических художественных компаний.
Процесс этот противоречивый и неоднородный (намечаются и рас-
торгаются контракты между компаниями, одни перспективы неожиданно
сменяются другими), и корни его уходят с одной стороны в многовековую
историю традиционных художественных аукционов[1], с другой – в ко-
роткую, но весьма насыщенную историю Интернет аукционов, которая
только пишется.

2. Программное обеспечение Интернет аукционов
Эффективное ведение электронной коммерции в числе прочего тре-
бует разработки специального программного обеспечения.
Хорошим примером программ помогающих управлять Интернет аук-
ционами является только что выпущенная в свет компанией DoubleClick
программа SiteAdvance [2], позволяющая обрабатывать информацию о
поведении посетителей и покупателей Интернет аукционов и позволяющая
разрабатывать динамические схемы влияния и управления Интернет поку-
пателем. Эта программа позволяет измерять эффективность онлайновых
компаний и компаний, предоставляющих услуги электронной почты, и их
адаптации в реальном масштабе времени, она не только помогает опреде-
лить, что происходит в виртуальном рыночном пространстве, но и помога-
ет прогнозировать почему происходят те или иные процессы и что именно
стоит за решениями, принимаемыми Интернет покупателями. Если у тра-
диционных аукционных домов не было возможности контролировать, что
делали покупатели до аукциона и куда они шли после аукционных торгов,
на какие именно произведения искусства клиенты смотрели и на протяже-
нии какого периода времени, какой максимальный бид выставлял каждый
из участвовавших в торгах, то практически все Интернет аукционы и Ин-
тернет галереи-магазины составляют полные базы данных о поведении
своих покупателей. Сейчас вся эта информация о поведении зарегистриро-
ванных пользователей виртуальных аукционов собирается, обрабатывает-
ся, анализируется и на ее основе психологами, социологами, бизнес спе-
циалистами могут разрабатываться уникальные маркетинговые стратегии
по управлению Интернет рынком.

44
Литература

1. De Marchi N. and Goodwin C.D.W. Economic Engagements with Art //
Annual Supplement to Volume 31, History of Political Economy, Edited
by, Duke University Press, Durham and London, 1999.
2. http://www.doubleclick.com/us/product/marketing/siteadvance/




АНАЛИЗ РЯДОВ ДАННЫХ
С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ
ФУНКЦИОНАЛОВ ОТЛИЧИЯ
Иванова Т.В., Киселева Т.В.
(Сибирский государственный индустриальный университет,
Новокузнецк, е-mail: kis.siu.sibsiu.ru)


Предлагается подход, использующий целенаправленное разложение
структуры сложных динамических сигналов на более простые состав-
ляющие, выделение моментов существенного изменения статистических
свойств на реализациях данных. Разложение реализаций исследуемой пе-
ременной на высоко- и низкочастотную составляющие, а также раздельное
описание их структуры значительно повышает эффективность определе-
ния моментов изменения свойств сигнала.
Распознавание момента изменения однородности структуры реали-
зации переменной осуществляется путем фиксирования особых точек, ко-
торые соотносятся с моментами наиболее значительного изменения кон-
кретных свойств этой переменной. Для определения координат особых
точек используются методы локального анализа динамической последо-
вательности данных, основанные на применении функционалов отличия.
Моменты изменения определенных свойств исследуемой переменной на-
ходятся на основе анализа реализаций соответствующих функционалов
отличия:
Ф(l) = F(l, l + m / 2) ? F(l ? m / 2, l),
(1)
представляющих собой разность численных значений некоторых характе-
ристик F(l) двух соседних скользящих участков, длительностью m/2 зна-

45
чений на реализации переменной. Введение этих функционалов позволяет
получить реализации информативных признаков; локальные экстремумы
на графиках Ф(l) фиксируют местонахождение и вид тенденции на исход-
ной реализации.
При формировании функционалов отличия необходимо ориентиро-
ваться на идеи структурных связей с явным временем, когда структурные
связи подбираются из условия инвариантности относительно неинфор-
мативных, с точки зрения поставленной задачи исследования, значений
переменной. Другими словами, каждый функционал отличия должен отра-
жать вполне определенное свойство полезного сигнала.
При определении координат особых точек с использованием функ-
ционалов отличия важно правильно выбрать длину отрезка скольжения m,
охватывающего два смежных участка одинаковой длины m/2, для которых
рассчитываются численные характеристики F. Отметим, что для повыше-
ния надежности определения особых точек необходим многовариантный
подход, который предполагает использование сразу множества функцио-
налов отличия или иных методов распознавания.




ОЦЕНИВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ
ШИХТОВКИ КОНВЕРТЕРНОЙ ПЛАВКИ
Иванова Т.В., Киселёва Т.В.
(Сибирский государственный индустриальный университет,
Новокузнецк, e-mail: sveta_as@mail.ru)


Введение
При создании автоматизированных технологических комплексов ак-
туальной остаётся проблема последовательного анализа и совершенство-
вания организационного механизма, направленного на обучение и стиму-
лирование деятельности человека. Необходимо достоверно оценивать
фактический трудовой вклад каждого из них, отражая, в первую очередь,
эффективность вырабатываемых управляющих решений.
Для такого рода автоматизированных технологических комплексов
целесообразен многоканальный организационный механизм с параллельно
функционирующими каналами выработки решений. Основным условием

46
взаимодействия отдельных каналов является наличие чётких стимулов для
ведущего и вспомогательного персонала в зависимости от качества фор-
мируемой информации и сравнительной эффективности вырабатываемых
отдельными каналами решений.
В последнее время в связи с использованием современной ЭВМ у
технолога, входящего в натурнозамкнутый канал и реализующего свои
решения на натурном объекте, появилась возможность прямого общения с
ЭВМ посредством дисплеев, установленных в цехе. При введении в ЭВМ
принятых им решений, необходимых для оценивания результатов работы
модельнозамкнутого канала с помощью приообъектно-пересчётной моде-
ли, а также для определения эффективности принятых каналами решений,
вносятся активные ошибки, искажающие решения, реализованные на на-
турном объекте.
Для предотвращения подобных ошибок необходимо совершенст-
вовать используемые в существующей системе оценочные показатели, в
частности, следующего вида:
ПН(i) = ЭН(i) + d1ЭМ(i) – d2[ЭН(i) – ЭМ(i)]2,
(1)
где ЭН и ЭМ – выраженные в относительных единицах эффективности ра-
боты натурно- и модельнозамкнутого каналов; d1, d2 – весовые коэффици-
енты, причём d1 > d2 > 0.
Суть такого показателя сводится к следующему. Модельнозамкнутый
управляющий канал вырабатывает и сообщает натурнозамкнутому каналу
свои управляющие решения. После реализации на натурном объекте реше-
ния натурнозамкнутого канала и получения результатов реализации этого
решения рассчитываются результаты работы модельнозамкнутого канала.
Такого рода оценочный показатель повышает заинтересованность
производственного персонала в увеличении не только его собственной
эффективности, но и эффективности решений модельнозамкнутого канала.
При этом последняя составляющая оценочного показателя способствует
активному взаимодействию модельно- и натурнозамкнутого каналов.

Исследование коэффициента d2
В оценочном показателе типа (1) коэффициент d2 является нелиней-
ным. Поэтому в докладе особое внимание уделяется исследованию значе-
ний этого коэффициента. Установлено, что он зависит от квадрата разно-
сти (ЭН(i) – ЭМ(i)). Чтобы найти аналитическое выражение зависимости d2
от (ЭН(i) – ЭМ(i))2, нужно аппроксимировать её. По реализации этой опера-
ции в табличном редакторе Microsoft Excel получены следующие линии
тренда: полиномиальная (2?6) порядка (Y2, Y3, Y4, Y5, Y6), экспоненциаль-
ная Yэ, линейная Yл и показательная Yп:
(2) Y6=6126,7х6–18169х5+20822х4–11683х3+3384,5х2–464,62х+26,57;

47
Y5=-1915,7х5+4888,7х4–4553,2х3+1907,3х2–355,5х+25,02;
(3)
Y4=539,84х4–1159,2х3+834,86х2–235,23х+22,8;
(4)
Y3=-152,87х3+265,27х2–135,09х+20,24;
(5)
Y2=59,85х2–69,49х+17,32;
(6)
Yэ=9,62e-4,53х;
(7)
(8) Yл=-22,96х+13,06;
Yп=0,5х-0,85.
(9)
Здесь Yj – коэффициент оценочного показателя d2, х – (ЭН(i) – ЭМ(i))2.
Для определения наилучшей линии тренда рассчитывается среднемо-
дульное отклонение для каждой из них. Результаты расчёта представлены
в таблице.
Таблица – Результаты исследования различных линий тренда.
Линей-
Полиномиальная линия тренда Экспоненци- Показа-
ная ли-
порядка альная ли- тельная ли-
ния
ния тренда ния тренда
тренда
6 5 4 3 2
7,3 3,3 3,7 4,3 5,1 3,9 6 3,2

Как видно из полученных результатов, наилучшей является показа-
тельная линия тренда. Окончательно с учётом нелинейности коэффициен-
та d2 оценочный показатель принимает следующий вид:
ПН(i) = ЭН(i) + d1ЭМ(i) – 0,5[ЭН(i) – ЭМ(i)]-0,7.
(10)




УЛУЧШЕНИЕ ОТНОШЕНИЯ СИГНАЛ/ШУМ
ДЛЯ ПЬЕЗОКВАРЦЕВЫХ ДАТЧИКОВ
СОСТАВА ВЕЩЕСТВ В ПОТОКЕ ЖИДКОСТИ
Кузнецов Л.А., Милонов М.В.
(Липецкий государственный технический университет, Липецк,
e-mail: mike@stu.lipetsk.ru)


Введение
Пьезокварцевое микровзвешивание – чрезвычайно точный и удобный
инструмент для определения концентраций веществ в газообразных и
жидких средах. Кристаллы с AT срезом частотой 10 МГц обладают массо-

48
чувствительность порядка 0,24 Гц/нг. Такие высокие характеристики обу-
славливают их применение в области биоаналитики, медицины, в составе
систем мониторинга окружающей среды и т.д. Одной из наиболее активно
изучаемых областей применения пьезокварцевых датчиков является изме-
рение содержания веществ проточно-инжекционным методом. Определе-
ние малых концентраций затруднено из-за броуновского движения моле-
кул жидкости и возмущений в продольных ламинарных потоках,
возникающих над поверхностью пьезокварцевого резонатора [1]. Такое
влияние выражается в виде повышенного частотного шума, который усу-
губляется неравномерностью движения жидкости по гидравлической сис-
теме установки. Предлагаемый метод, позволяет уменьшить частотный
шум, не затрагивая при этом полезный сигнал. Достигается существенное
повышение отношения сигнал/шум измеренного частотного сигнала и по-
вышение порога обнаружения веществ.

Предлагаемый подход
Согласно работам Занга (Zhang) и Фенга (Feng) [2], при контакте пье-
?U
зокварцевого датчика с внешней средой k c 0 = = const , где ?U – из-
FL
менение напряжения на электродах кварца, а FL - изменение резонансной
частоты вследствие демпфирующего воздействия среды, в данном случае,
жидкости. k c 0 зависит исключительно от параметров кварцевого резона-
тора: площади электродов, резонансной частоты и не изменяется при кон-
такте с жидкостью. Измерив частоту и напряжение, можно определить
изменение частоты, происходящее вследствие осаждения дополнительной
массы на резонатор и воздействия жидкости, авторами Предложены мето-
ды разделения частотного сигнала и фильтрации шума, не снижающие
полезный сигнал.

Выводы
Уменьшение частотного шума вследствие колебаний свойств жидко-
сти и броуновского движения является актуальной проблемой при детек-
тировании малых количеств веществ методом пьезокварцевого микро-
взвешивания. Метод раздельной фильтрации шума, базирующийся на
характеристической теории демпфирования, позволил существенно улуч-
шить отношение сигнал/шум измеренного частотного сигнала и повысить
порог обнаружения веществ.




49
Литература

1. A. Janshoff, H.-J. Galla, C. Stainer, Piezoelectric Mass-Sensing Devices
as Biosensors – An Alternative to Optical Biosensors? Angew. Chem. Int.
Ed. 2000, 39, 4004-4032.
2. C. Zhang, G. Feng, Contributions of amplitude measurement in QCM
sensors. IEEE Trans. 1996, UFFC 43, 942-947




ОБ АЛГОРИТМЕ ОПТИМИЗАЦИИ
СХЕМ БАЗ ДАННЫХ
Кузнецов Л.А., Овчинников В.В., Погодаев А.К.
(Липецкий государственный технический университет,
Липецк, е-mail: pak@stu.lipetsk.ru)

Решение большого спектра технологических и экономических задач,
как правило, базируется на обработке хранимых данных. Информацион-
ные системы, использующие концепциюбаз данных (БД), обычно проек-
тируются на основе изучения и семантического описания предметной об-
ласти, что не всегда оказывается эффективным из-за субъективных оши-
бок и информационных упущений. На сегодня эффективность процесса
проектирования баз данныхво многомопределяется опытом и способно-
стями проектировщика. Возникает естественное желание автоматизиро-
вать процесс построения оптимальной схемы БД.
Известна традиционная постановка задачи синтеза схемы T по мно-
жеству функциональных зависимостей F [1,2]. Алгоритм решения этой
задачи известен как алгоритм Бернштейна [2]. Он основан на вычислении
редуцированного базиса G для F и объединении зависимостей базиса с
эквивалентными левыми частями в отношения. Существует несколько
улучшений этого алгоритма, заключающихся в минимизации множеств
ключевых и неключевых атрибутов. Во всех модификациях этого алго-
ритма объем базы данных получается больше минимально необходимого,
т.к. не учитываются мощности активных доменов атрибутов. В связи с
этим формулируется альтернативный подход к оптимизации схемы, бази-
рующийся на учете мощностей активных доменов. В рамках этого подхода
исходное множество функциональных зависимостей трансформируется

50
путем полного упрощения левых и правых частей. Для этого добавляются
атрибуты, полученные агрегированием некоторых из совокупностей ис-
ходных атрибутов, участвующих в левых и правых частях зависимостей.
Строится редуцированный базис исключением всех транзитивных зависи-
мостей. Схема, соответствующая такому базису, находится в 5НФ. По
приведенному базису строится оптимальная схема с учетом мощностей
атрибутов.
Программно реализованный алгоритм оптимизации структуры БД со-
стоит из следующих последовательно выполняемых шагов.
? В правых частях зависимостей, удаление избыточных зависимостей и
посторонних атрибутов: упрощение правых частей; удаление посто-
ронних атрибутов из левых частей; удаление повторяющихся зависи-
мостей.
? Добавление зависимостей, правые части которых участвуют в качест-
ве левых частей других зависимостей. Агрегирование сложных левых
и правых частей: поиск левых частей всех зависимостей; поиск для
атрибутов входящих левых частей; поиск входящих левых частей для
каждой левой части; добавление зависимостей, правые части которых
участвуют в других зависимостях в качестве левых частей.
? Получение множества зависимостей с простыми левыми и правыми
частями: агрегирование сложных левых и правых частей зависимо-
стей; агрегирование сильно связанных подграфов (циклов); удаление
повторяющихся зависимостей; удаление транзитивных зависимостей.
? Вычисление оптимальной схемы базы данных.
Предложенный алгоритм формирует базис, который можно наглядно
представить в виде графа, и позволяет получить базу данных с мини-
мальной информационной избыточностью.
Работа финансируется Российским Фондом Фундаментальных
Исследований в виде грантов № 03-01-96487, № 03-01-96484

Литература

1. Буслик Н. Н. Об одном алгоритме оптимизации схемы реляционной
базы данных // Программирование. 1993. №3. С.40-47.
2. Bernstein P. A. Synthesizing Third Normal Form Relations from Func-
tional Dependencies // ACM TODS – 1976. №4. P.30-38.




51
МОДЕЛИ ДОГОВОРНЫХ ОТНОШЕНИЙ
В УПРАВЛЕНИИ ПРОЕКТАМИ
Лысаков А.В.
(ИПУ им. В.А.Трапезникова РАН, Москва,
e-mail: zal@ipu.ru)


Управление проектами [4], как управление изменениями, является на
сегодняшний день интенсивно развивающейся областью теории управле-
ния, результаты исследований в которой находят широкое применение на
практике. В крупных проектах, как правило, участвует значительное число
исполнителей (агентов), взаимодействие которых с заказчиками (центра-
ми) регламентируется договорами [1, 2]. Несмотря на наличие множества
исследований процессов и результатов договоров и переговоров (как в
экономике, так и в теории принятия решений), на сегодняшний день от-
сутствует целостная картина возможных механизмов управления договор-
ными отношениями в проектной деятельности. Поэтому актуальной пред-
ставляется разработка теоретико-игровых и оптимизационных моделей
договорных отношений в управлении проектами, которые позволяли бы
учитывать целенаправленность поведения субъектов договорных отноше-
ний, а также ставить и решать задачи синтеза эффективных механизмов
управления договорными отношениями в управлении проектами.
Можно выделить три общих аспекта описания договорных отноше-
ний. Первый соответствует правовым нормам, регламентирующим взаи-
модействие договаривающихся сторон, то есть институциональным огра-
ничениям. Второй аспект – аспект принятия решений, с точки зрения
которого в настоящей работе рассматриваются механизмы управления
договорами, то есть модели и методы (процедуры) принятия решений уча-
стниками договорных отношений. И, наконец, третий аспект – автомати-
зация управления договорами (регистрация, хранение, обработка и т.д.
соответствующей информации).
Выделим следующие общие задачи принятия решений в рассматри-
ваемой области – принятие решений относительно: параметров договора;
структуры и содержания договоров (планирование); выбора контрагентов;
оперативного управления, которое включает как собственно управление
договорами, так и оперативное управление деятельностью исполнителя со
стороны заказчика; контроля за исполнением и завершения договора.
При рассмотрении моделей и методов принятия решений относитель-
но параметров договора основной акцент делается на согласовании инте-

52
ресов [3] участников (сторон) договора в рамках теоретико-игровых моде-
лей. Имея решение задачи определения параметров конкретного договора,
можно ставить и решать как задачи планирования (определения оптималь-
ного или рационального при заданных ограничениях набора договоров, их
содержания и т.д.), так и задачи выбора контрагентов и оперативного
управления.

Литература

1. Гаврилов Н.Н., Карамзина Н.С., Колосова Е.В., Лысаков А.В.,
Цветков А.В. Анализ и управление проектами. Практический курс:
Учебное пособие. М.: Изд-во Рос. экон. акад., 2000. – 114 с.
2. Гаврилов Н.Н., Колосова Е.В., Лысаков А.В., Новиков Д.А.,
Цветков А.В. Теоретико-игровые модели договорных отношений /
Труды Инженерно-экономического института. М.: Изд-во Рос. экон.
акад., 2000. – 428 с., стр. 103 – 113.
3. Новиков Д.А. Стимулирование в организационных системах. М.:
Синтег, 2003. – 312 с.
4. Управление проектами: справочное пособие / Под ред. И.И. Мазура,
В.Д. Шапиро. М.: Высшая школа, 2001. – 875 с.




МАРКОВСКИЕ ПРОЦЕССЫ
ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ: ЭКСПЕРТНО-
СТАТИСТИЧЕСКИЙ ПОДХОД
Мандель А.С.
(ИПУ им. В.А.Трапезникова РАН, Москва,
e-mail: manfoon@ipu.rssi.ru)


1. Постановка задачи
Рассматривается однородный марковский процесс принятия решений
[1] с дискретным временем на конечно-шаговом интервале длины N. Про-
цесс характеризуется наблюдаемой фазовой траекторией {xn, n=0, 1, ... , N}
и набором принимаемых на каждом шаге решений {dn, n=0, 1, ... , N-1}.

53
Предполагается, что xn?X={x(1),x(2),...,x(K)} ?n ? 0, N и dn?D={d(1),d(2),...,d(L)}
?n ? 0, N ? 1 . Критерием выбора последовательности управляющих реше-
ний {dn, n=0, 1, ... , N-1} является достижение минимума аддитивного
N ?1
функционала G = ? Eg n ( x n , d n ) , где E – символ математического ожида-
n =0
ния, а {gn(xn,dn), n=0, 1, ... , N-1}, – заданный набор функций одношаговых
потерь при известном состоянии xn и выбранном решении dn. Подобными
функционалами описываются разнообразные задачи управления производ-
ством и запасами, а также задачи оптимизации надежности резервирован-
ных систем.
В ховардовской постановке матрица вероятностей перехода на каж-
дом шаге n процесса зависела только от выбранного решения dn. В данной
работе рассматривается случай, когда переходные вероятности зависят
еще и от вектора неизвестных параметров ? = {?1, ?2,..., ?M}. А именно,
когда вероятность перехода на n-м шаге из состояния x(i) в состояние x(j)
задается функцией ?ij(dn, ?) ?i, j ? 1, K .

2. Решение задачи: экспертно-статистический подход
Для решения задачи предлагается воспользоваться байесовым подхо-
дом, когда в результате взаимодействия с экспертами до начала процесса
принятия решений строится априорное распределение вектора параметров
?, то есть выбирается некоторое распределение F0(?), ??A, где A – мно-
жество возможных значений вектора параметров ?. При переходе на пер-
вом шаге из начального состояния x(i) в состояние x(j) для построения апо-
стериорного распределения F1(?) можно воспользоваться формулой
?ij (d 0 , ? )dF1 (? )
(1) dF1 (? ) = .
? ?ij (d 0 , ? )dF1 (? )

Аналогичные формулы можно выписать для любого шага процесса.
Предположим теперь, что вектор Z – некоторая достаточная статистика
априорного распределения. Как нетрудно доказать, для некоторых попу-
лярных классов распределений и соответствующих прикладных проблем
достаточную вектор-статистику можно подобрать так, чтобы при переходе
к апостериорному распределению апостериорное распределение принад-
лежало тому же классу распределений, что и априорное. В задачах опти-
мизации надежности такие распределения, как правило, можно выбирать
из класса биномиальных. При этом переход сопровождается изменением
значения достаточной статистики. В результате, если к описанию соответ-

54
ствующего процесса принятия решений добавить значение достаточной
статистики Z на n-м шаге, то есть величину Zn, то для решения задачи
управления с расширенным на вектор Zn описанием состояния можно вы-
писать уравнения динамического программирования.
При дальнейшем развитии идеи экспертно-статистического подхода
[2, 3] применительно к решению рассматриваемой задачи необходимо
осуществить «прорезание» дополнительных «окон наблюдения», которые
позволили бы эксперту осуществлять более широкие корректировки про-
цесса управления (т.е. в данном случае принимаемых решений и форми-
руемых в процессе оценок вектора ?) в связи с зафиксированными им и
экспертно-статистической системой изменениями.

Литература

1. Ховард Р.А. Динамическое программирование и марковские процес-
сы. М.: Сов. Радио, 1964. 192 с.
2. Мандель А.С. Экспертно-статистические системы в задачах
управления и обработки информации: часть I // Приборы и системы
управления, 1996. №12.
3. Мандель А.С. Экспертно-статистические системы в задачах
управления и обработки информации: часть II // Приборы и системы
управления, 1997. №1.




КОММУНИКАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ
РАЗРЕШЕНИЯ ЦЕЛЕВЫХ ПРОТИВОРЕЧИЙ
ПОРТФЕЛЯ ПРОЕКТОВ
Мироненко А.С.
(Тверской государственный технический университет, Тверь,
e–mail: tvu@tstu.tver.ru)


Предмет исследования – технология коммуникационных взаимодей-
ствий участников проектов для разрешения целевых противоречий в
управлении портфелем проектов. Объект исследования – проблемные (це-
левые противоречия) и конфликтные ситуации (взаимодействия) в рамках
55
портфеля проектов. Актуальность исследования высока в части социально-
значимых проектов, цели, а значит, и целевые противоречия, которых
трудно формализуются. Технология может быть использована как инстру-
мент информационного управления портфелем проектов.
Технология разрабатывается на базе общей методологии разрешения це-
левых противоречий с использованием инструментария «дерева» целей, под-
хода Светлова В.А. к структурному и динамическому моделированию кон-
фликта. В настоящее время технология находится на этапе проектирования.
Исходные позиции разрабатываемой технологии:
1. Целевые противоречия в рамках портфеля проектов обусловлены
ограниченностью ресурсов (средств) для достижения целей проектов и
рассогласованием отдельных целей с общими целями портфеля проектов.
2. Взаимная идентификация участников проектов обуславливает ото-
бражение объективно существующей проблемной ситуации в субъектив-
ную форму конфликтной ситуации.
3. Конфликтные взаимодействия могут создать новую проблемную
ситуацию или способствовать ее пониманию участниками и разрешению.
Для (позитивного) развития конфликтной ситуации в ситуацию разрешен-
ного конфликта необходима коммуникационная технология (см. рис. 1).




Рис. 1. Позиционирование коммуникационной технологии

4. Разрешение целевых противоречий включает процедуры построе-
ния и использования общей системы средств и процедуры трансформации

56
конфликтной ситуации в бесконфликтную (неразрушающую). Причем,
общая система средств понимается как компромиссная общая цель участ-
ников проектов, обладающих противоречивыми целями; а конфликт – как
состояние отрицательной обратной связи (отношений) между участника-
ми, стимулирующее развитие возможностей реализации целей участников.
5. Использование унифицированного инструментария моделирова-
ния. Для формализации целевых противоречий целесообразно использо-
вать инструментарий «дерева» (графа) целей участников проектов, для
структурного моделирования конфликтов – инструментарий «дерева»
(графа) выборов (стратегий) участников. Указанный инструментарий пе-
реводится в компактную форму таблиц предпочтений и таблиц выборов.
6. Для разрешения целевых противоречий и конфликтных ситуаций
целесообразно использовать:
– с позиции моделирования, динамическую теорему анализа и разре-
шения конфликтов под авторством Светлова В.А. для управления транс-
формацией конфликтной ситуации;
– с позиции коммуникационных взаимодействий, циклическую тех-
нологию, состоящую из системы коммуникационных взаимодействий в
рамках следующих задач: достижение совместной согласованной деятель-
ности (на основе целевых моделей участников); конструирование общей
системы средств; конструирование общей системы средств на основе под-
хода «инверсии интересов»; причем последним средством достижения
компромисса является создание независимого экспертного совета. Техно-
логия способствует компромиссу на основе взаимного понимания сторон
(их интересов, обоснованности их требований).




АКТИВНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ
КАЧЕСТВОМ НА ПРЕДПРИЯТИИ
Михеев Г.В.
(Аспирант, ИПУ им. В.А.Трапезникова РАН, Москва,
Тел. 334-79-00, e-mail:geram@yandex.ru)


Управление качеством на предприятии является важной и актуальной
задачей. На текущем этапе развития многие предприятия внедряют у себя

57
системы качества, основанные на тех или иных международных и/или ло-
кальных стандартах качества. Все стандарты качества условно разделяют-
ся на две категории: требования к качеству продукта, т.е. область техноло-
гий, и требования к качеству процессов получения продукта, т.е. область
процессов управления качеством на предприятии. Рассмотрим область
процессов управления качеством на предприятии.
Основополагающим, в области процессов управления качеством на
предприятии, является стандарт ISO 9001:2000, который входит в группу
стандартов серии 9000. Данный стандарт отражает необходимые нормати-
вы системы качества, которые необходимо реализовать для управления
качеством на предприятии, в соответствии с методологией качества ISO.
По определению, активная система – это система, в которой управ-
ляемые субъекты (точнее говоря, хотя бы один субъект) обладают свойст-
вом активности, в том числе, свободой выбора своего состояния. Это в
полной мере относится и к системе менеджмента качества (далее СМК),
построенной на основе требований стандарта ISO 9001:2000.
Для эффективной работы системы менеджмента качества применяет-
ся адаптивный механизм функционирования системы менеджмента каче-
ства (далее АМФ СМК), который при формировании управленческих ре-
шений на будущий период позволяет учитывать не только текущее
состояние предприятия, но и предшествующие состояния (см. рисунок 1).




Рис. 1. Адаптивный механизм функционирования
системы менеджмента качества

58
Таким образом, применение АМФ СМК при функционировании
СМК позволяет управлять активностью дальновидного элемента в нужном
для руководства предприятия ракурсе с использованием соответствующих
процедур стимулирования, управления и планирования.

Литература

1. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Теория активных систем: состояние и
перспективы. М.: СИНТЕГ, 1999. – 128 с.
2. Крайер Э. Успешная сертификация на соответствие нормам ИСО
серии 9000. М.:1996. – 416 с.
3. Стандарт ISO 9000:2000.
4. Стандарт ISO 9001:2000.
5. Цыганов В.В. Адаптивные механизмы в отраслевом управлении. М.:
«Наука», 1991.- 166 с.




АДАПТИВНЫЕ МЕХАНИЗМЫ
СТРАХОВАНИЯ ТЕХНОГЕННЫХ РИСКОВ
Овчинникова Т.И., Цыганов В.В.
(ИПУ им. В.А.Трапезникова РАН, Москва,
тел: 334-79-00, e-mail: bbc@ipu.rssi.ru)


Страховое обеспечение техногенной безопасности основано на цен-
трализованных и резервных страховых фондах. Страхование техногенных
рисков предполагает промышленное, транспортное и экологическое страхование.
Адаптивный механизм техногенного страхования включают процедуру
прогнозирования основных параметров техногенной аварии, процедуры формиро-
вания норм и нормативов (тарифов) страхования, а также процедуры компенсации
ущерба, при наступлении страхового случая. В качестве базовой, рассматрива-
ется двухуровневая адаптивная страховая система, на нижнем уровне ко-
торой находится дальновидный элемент (страхователь), а на верхнем –
центр (страховщик). Прогрессивный адаптивный механизм страхования
обеспечивает максимальное раскрытие потенциала страхователя, с точки
зрения обеспечения техногенной безопасности. Рассмотрен класс обучаю-

59
щихся механизмов страхования, в которых, в качестве процедур прогнози-
рования и определения страховых тарифов, используются процедуры обу-
чения. Самообучающиеся механизмы страхования основаны на процедурах
классификации, а учебные – на процедурах обучения с учителем. Путем
комбинации самообучающихся и учебных механизмов, формируются ин-
теллектуальные механизмы страхования. Рассмотрены адаптивные меха-
низмы смешанного техногенного страхования и перестрахования. Сме-
шанное адаптивное страхование предполагает наличие нескольких
страховщиков одного уровня (например, государственное и частное страхо-
вание, государственное и региональное страхование). Оно может быть не-
зависимым и рефлексивным. Адаптивное перестрахование предполагает
иерархию страховщиков. Комплексное адаптивное страхование пред-
полагает использование адаптивных механизмов как смешанного страхо-
вания, так и перестрахования. Найдены достаточные условия прогрес-
сивности некоторых из рассмотренных механизмов страхования.




АДАПТИВНЫЕ МЕХАНИЗМЫ
ПЛАНИРОВАНИЯ
Омельяненко А.В.
(ООО «Коллегия» г. Серпухов, e-mail: a_vo@omen.ru)


Для снижения совокупной стоимости владения (TCO) оборудования в
компьютерных сетях, механизмы управления как глобальными, так и ло-
кальными вычислительными сетями приобретают всё более важное значе-
ние. В особенности механизмы, которые позволяют управлять информа-
ционными потоками. Данные механизмы позволяют правильно распреде-
лить нагрузку на сетевое оборудование, что в свою очередь позволяет из-
бежать неприятных моментов в работе сети. Основным источником ресур-
сов для управления является пропускная способность сети, которой нико-
гда не хватает. Механизм управления, являющийся адаптивным, должен
учитывая выше перечисленные моменты суметь правильно расставить
приоритеты в необходимости той или иной информации, суметь грамотно
её разделить в соответствии с расставленными приоритетами и предоста-
вить ей ресурсы для передачи, в соответствии со складывающейся обста-

60
новкой. Распределение пропускной способности, должно быть направлено:
1. Постоянную адаптацию к потребностям пользователей использую-
щих в своей работе информационные ресурсы вычислительной сети
2. Обеспечение правильной последовательности передачи данных и ис-
ключение её потери или неэффективного использования
3. Создание условий обеспечивающих высокую степень доступности и
готовности всей системы в целом
Механизмы управления являются объектами пристального внимания
администраторов разных уровней. Данная ситуация чревата конфликтами
из-за разных политик устанавливаемых администраторами (экспертами
системы). Адаптивный механизм должен учитывать это и при возникнове-
нии подобной ситуации, находить приемлемое решение, обеспечивая тем
самым надёжное функционирование вычислительной системы.
Пропускная способность вычислительных сетей складывается из её
различных сегментов. Инфраструктура сети может включать медленные
участки, например: соединение VPN по телефонным линиям, и участки с
высокой пропускной способностью, например: высокоскоростные воло-
конно-оптические линии. Исходя из такой схемы предоставления пропу-
скной способности сетей, предлагается схема планирования её распреде-
ления.

Адаптивный механизм планирования



Пропускная
способность
Управление
системы




Планирование Контроль
План




Информационный пакет
Выход

Помеха

Рис. 1. Схема управления распределением
пропускной способности сети.
61
Литература

1. Цыганов В.В, Адаптивные механизмы в управлении «Наука»1991.
стр. 14 – 15.
2. Грошенков К. Обеспечение безопасности в корпоративных компью-
терных сетях. «Компьютер пресс» 2003. стр. 40-43




ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ
КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРИ
ПОСТРОЕНИИ АКТИВНЫХ ПРОЕКТОВ
Павлов С.Г.1, Цымбал С.В.2
(1 – ИПУ им. В.А.Трапезникова РАН, Москва, e-mail:admin@tepi.spb.ru;
2 – Консалтинговая компания Эндели Лимитед,
Санкт-Петербург, e-mail:admin@tepi.spb.ru)


Одним из возможных подходов к управлению бизнесом в нестабиль-
ной среде на основе проектного подхода является технология активного
проектирования [1]. Термин «активное проектирование» подчеркивает
непрерывность процесса адаптации бизнеса к условиям внешней среды.
Одним из ключевых ресурсов при реализации активных проектов яв-
ляется информация и знания, порожденные ей. Стоит отметить, что при
анализе сложных систем невозможен традиционный эконометрический
(социометрический и т.п.) подход к анализу процессов для выработки
комплексных (то есть затрагивающих различные аспекты исследуемой
системы) решений. Разумной альтернативой в такой ситуации является
переход к когнитивной структуризации процессов и выработке решений на
основе результатов когнитивного моделирования.
Когнитивное моделирование является одним из классов имитацион-
ного моделирования, в основе которого лежит построение и исследование
когнитивной карты ситуации. Для этих целей используется аппарат знако-
вых, взвешенных знаковых и функциональных знаковых графов. Он по-
зволяет работать с данными как качественного, так и количественного ти-
па. Поэтому его достаточно удобно использовать при исследовании

62
развития и функционирования социально-экономических систем. Основы
данной технологии были разработаны в ИПУ РАН [2].
При реализации активных проектов когнитивное моделирование по-
зволяет: исследовать проблемы, описываемые нечеткими факторами и
взаимосвязями; учитывать изменения внешней среды; планировать буду-
щее с учетом имеющихся в настоящем перспектив, ресурсов, средств; на-
ходить возможности по управлению конфликтами; моделировать инфор-
мационные воздействия; использовать объективно сложившиеся
тенденции развития ситуации в своих интересах.
Целью исследования ситуации с помощью когнитивного моделирова-
ния является нахождение будущей области активного проектирования,
которая отвечала бы следующим требованиям: возможность привлечения
внешних финансовых потоков (наличие заинтересованности со стороны
инвесторов); минимально возможная конфликтность среды [3]; последст-
вия от реализации активного проекта не должны противоречить целевым
установкам, связанным с социально-экономическим развитием региона.
Результатом ситуационного моделирования является определение
эффективных точек приложения усилий для достижения поставленных
целей. Таким образом, определяется область реализации активного проек-
та. На основе всестороннего анализа области реализации активного проек-
та, формируется объединительная идея, позволяющая построить схему
интересов для привлечения независимо функционирующих субъектов эко-
номики к участию в активном проекте и сформировать структуру активно-
го проекта.

Литература

1. Бурков В.Н., Павлов С.Г., Цымбал С.В. Технология создания эф-
фективных экономических комплексов на основе активного проекти-
рования //Теория активных систем: Труды международной научно –
практической конференции в двух томах. (19 – 21 ноября 2001 г., Мо-
сква, Россия). – М.: ИПУ РАН, 2001. Том 2. – С. 52 – 54.
2. Максимов В.И. Когнитивные технологии – от незнания к понима-
нию // Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций. Мате-
риалы 1-й Международной конференции. 11-12 октября 2001 г. – Мо-
сква. – С. 29 – 39.
3. Грушанина М.А. Коврова О.Е. Козырева М.Л. Учет факторов
конфликтности внешней среды при активном проектировании
//Совместные сложные системы управления СССУ /HTCS’ 2002:
Сборник трудов международной научно-практической конференции.
– Липецк, 2002. – С. 49 – 50.

63
ОПТИМИЗАЦИЯ НЕКОТОРЫХ КЛАССОВ
ЗАПРОСОВ В СИСТЕМАХ БАЗ ДАННЫХ1
Погодаев А. К., Тарасов Н.А.
(Липецкий государственный технический университет,
Липецк, e-mail: odin@adm.les.lipetsk.ru)


Введение
Большинство информационно-аналитических и экспертных систем, а
также систем управления предприятием создаются на основе реляционных
баз данных. Эффективность обработки данных в этих системах и получе-
ние своевременных результатов зависит от оптимального выполнения за-
просов в системах баз данных. Основные методы оптимизации [1] предна-
значены для конъюнктивных соединений отношений (SPJ-запросов), и
часто оказываются неэффективны для запросов других классов [2-3]. В
данной работе рассмотрены классы дизъюнктивных запросов, запросов,
содержащих подзапросы типа NOT EXISTS, и методы оптимизации, учи-
тывающие специфику этих классов.

1. Класс NOT EXISTS запросов
Запрос вида:
SELECT DISTINCT A, B FROM R WHERE NOT EXISTS (
(1)
SELECT * FROM S WHERE S.A=R.A AND S.B=R.B)
без дополнительных преобразований выполняется аналогично запросу на
соединение отношений и влечет за собой n?m операций над кортежами, где
n и m – количество кортежей отношений R и S соответственно. За сходство
со структурой соединения запрос (1) получил название анти-соединения
[2], для которого традиционные оптимизационные алгоритмы оказываются
неэффективны. Реляционные преобразования анти-соединения позволяют
получить альтернативный запрос на разность отношений:
SELECT DISTINCT A, B FROM R
(2) MINUS
SELECT DISTINCT A, B FROM S
Выполнение запроса (2) влечет за собой n?ln(n) + m?ln(m) операций над
кортежами.
Преобразование более сложных запросов данного класса требует срав-
нение множеств атрибутов внешнего отношения, требуемых для получения

1
Работа поддерживается РФФИ в форме гранта № 03-01-96487
64
результата, используемых в условиях подзапроса, а также атрибутов, при-
равненных в подзапросе атрибутам отношения из внутреннего подзапроса.
Также требуется учитывать возможную ситуацию выпадения отношений-
аргументов из подзапроса NOT EXISTS, что приводит к существенным рас-
хождениям по структуре между двумя эквивалентными запросами. В этом
случае, запрос с использованием NOT EXISTS имеет более компактную
форму, но может иметь низкую эффективность выполнения.

2. Класс дизъюнктивных запросов
Для оптимизации запроса на соединение отношений с дизъюнктив-
ными условиями требуется его преобразование в объединение нескольких
конъюнктивных запросов [1]. В большинстве случаев, используется про-
стое разбиение, соответствующее дизъюнктивной нормальной форме, ко-
торое приводит к большому числу выполняемых подзапросов. Однако для
оптимального выполнения запроса в целом требуется разделение его на
минимальное число, оптимизируемых отдельно, подзапросов, которые
определяют общую «стоимость» его выполнения. Кроме того, условия
подзапросов должны иметь следующую структуру [3]:
(3) J ? ( F1 ? F2 ? ...) ? ( E1 ? E2 ? ...) ? ... ,
где J – условие соединения, Fi – условия применяемые к первому из отно-
шений-операндов, Ei – применяемые ко второму из отношений-операндов,
и так далее. В дальнейшем запросы с условиями (3) легко и эффективно
оптимизируются алгоритмами для конъюнктивных запросов. Исходное
условие в дизъюнктивной нормальной форме требует преобразование в
дизъюнкцию с минимальным числом условий (3).
Эта задача оказывается эквивалентна задаче о покрытии множества вер-
шин графами и является NP-полной [3]. Используя специфику данной задачи,
разработан эффективный алгоритм поиска покрытия, который в большинстве
случаев выдает оптимальное представление за линейное число шагов.

Литература

1. Ульман Дж. Основы систем баз данных. – М.: Финансы и статистика
1983.- 334 с.
2. Dayal U. Of Nests and Trees: A Unified Approach to Processing Queries
That Contain Nested Subqueries, Aggregates, and Quantifiers // Proc. 13th
Int. Conf. Very Large Data Bases, Brington, England 1987. P. 197-208
3. Dewitt D., Murahkrishna M. Optimization of Multiple-Relation Multiple-
Disjunct Queries// ACM Trans. Database Syst.– Vol. 14. 1988. № 3. P.
263-275

65
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ РЕСТРУКТУРИЗАЦИИ
КРУПНЫХ ПРОМЫШЛЕННЫХ
КОМПЛЕКСОВ
Старчикова Н.Г.
(Самарский государственный аэрокосмический университет)


Развитие производственно-экономического базиса социализма в
бывшем СССР характеризовалось различными этапами: военный комму-
низм; новая экономическая политика (НЭП); индустриализация страны;
послевоенное развитие и т.д. Особое место занимает период шестидеся-
тых-восьмидесятых годов. В это время руководство страны стремилось
максимально использовать методы экстремального развития. Здесь следу-
ет отметить создание крупных градообразующих комплексов. К ним мож-
но отнести АВТОВАЗ (г. Тольятти), Ульяновский авиационный комплекс
им. Д.Ф. Устинова (г. Ульяновск) и др. Характерной особенностью этих
комплексов, помимо масштабности объемов производства, заключалась в
том, что вместе со строительством основных производственных объектов
осуществлялось формирование социальной структуры (жилье, школы,
больницы, объекты социальной сферы, включающие дома отдыха, пио-
нерлагеря и т.д.). Следует при этом отметить, что объекты непроизводст-
венного профиля находились на балансе головных предприятий. Поэтому
затраты на их эксплуатацию находили отражение в балансе предприятий и
входили в структуру себестоимости основной продукции.
Перестройка системы управления народного хозяйства, начавшаяся в
1985 году, переход на рыночные методы хозяйствования существенным
образом изменили условия функционирования крупных промышленных
комплексов о которых шла речь выше. Одним из основных факторов, по-
влиявшем на эти изменения, явилась приватизация, которая привела прак-
тически к полному разрушению достаточно отлаженной вертикальной
системы управления народным хозяйством. Разрыв прежних вертикальных
связей (государство – министерство – производственный комплекс), отсут-
ствие налаженных горизонтальных взаимодействий, исключение финанси-
руемого госзаказа – вот неполный перечень проблем с которыми пришлось
столкнуться руководству крупных промышленных комплексов.
Поэтому решение задач «выживания» для подобных предприятий за-
ключается как в оптимизации стратегий на внешнем уровне (взаимоотно-
шения с потребителями продукции, поставщиками сырья и полуфабрика-
тов, фискальные органы государства и т.д.), так и в совершенствовании
66
своей структурной организации и механизмов внутрипроизводственного
управления.
В докладе по материалам ОАО «АВТОВАЗ», как типового, предста-
вителя крупных промышленных комплексов, рассмотрены теоретические
и методические вопросы, связанные с решением задач внутрифирменной
реструктуризации, заключающейся в выделении социального сектора
предприятия в самостоятельный экономический объект.




ПРОБЛЕМЫ ДЕКОМПОЗИЦИИ
УПРАВЛЕНИЯ В СЛОЖНЫХ АКТИВНЫХ
ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМАХ
(НА ПРИМЕРЕ ОАО «АВТОВАЗ»)
Старчикова Н.Г.
ОАО «АВТОВАЗ», г. Тольятти


Открытое акционерное общество «АВТОВАЗ» (г. Тольятти) был и тра-
диционно остается признанным лидером отечественного автомобилестроения.
Данное предприятие, созданное в годы «развитого социализма», по сей день
является крупнейшим производителем легковых автомобилей в России и Вос-
точной Европе. Однако сложные процессы перевода экономики России на
рыночные методы хозяйствования, повсеместная приватизация, жесточайшая
конкуренция, агрессивная политика западных производителей поставили пе-
ред руководством АВТОВАЗа сложные задачи по «выживанию» предприятия
в этих условиях. Суть проблемы заключается в том, что себестоимость про-
дукции АВТОВАЗа вошла в противоречие с низкими покупательными воз-
можностями населения. Снижение себестоимости является одним из генеральных
направлений в задачах совершенствования управления. Один из возможных
вариантов решения данной задачи заключается в снижении условно-посто-
янных затрат. Специфика функционирования подобных АВТОВАЗу про-
мышленных «монстров» заключается в том, что эти предприятия с момента
их создания планировались как градообразующие. В их составе и на их балан-
се находилось большое количество объектов социального профиля (жилье,
объекты соцкультбыта, подразделения подготовки и переподготовки кадров и

67
др.). Содержание этих объектов в условиях рыночной экономики ложится
тяжелым бременем на себестоимость основной продукции (автомобилей) че-
рез условно-постоянные затраты. Естественным решением в данных условиях,
продиктованным стремлением снизить себестоимость, является выделение
объектов соцкультбыта из структуры основного производства. При этом воз-
можны два варианта: предоставление объектам соцкультбыта полной юриди-
ческой и финансовой самостоятельности; выделение этих объектов в центры
финансовой ответственности, функционирующие в составе головного предпри-
ятия в условиях финансовой независимости и ответственности. Учитывая спе-
цифику развития и сложившиеся производственно-экономические отношения,
для АВТОВАЗа был предложен второй вариант. Его реализация потребовала
научно-обоснованного выбора внутрифирменных цен на услуги соцкультбы-
та. В докладе с позиций теории активных систем предложен алгоритм внут-
рифирменного ценообразования, обеспечивающего согласование экономиче-
ских интересов головного предприятия и центра соцкультбыта АВТОВАЗа.




ОЦЕНКА УСТОЙЧИВОСТИ И
ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ ПРОЕКТА НА
ПРИМЕРЕ ЗАО «СТК СИТИ ЦЕМЕНТ»
Щепкина М.А.
(ИПУ им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, e-mail: liam@hotbox.ru)


ЗАО «СТК Сити Цемент» занимается снабженческо-сбытовой дея-
тельностью в области поставок стройматериалов (песка, щебня, гравия,
цемента, сухих смесей, тротуарной плитки, железобетонных изделий, де-
ревоизделий) на предприятия строительного комплекса г. Москвы и Мос-
ковской области.
В настоящий момент перед организацией стоит цель улучшения сво-
их финансовых показателей, прежде всего, снижение издержек и, как
следствие, увеличение чистой прибыли. В связи с этим в компании был
принят на рассмотрение следующий проект: организация доставки неруд-
ных материалов собственным автотранспортом.
В работе проводится экономическая экспертиза проекта для двух
наиболее существенных рисков: риска увеличения цен на горюче-
68
смазочные материалы (ГСМ) и риска снижения спроса на продукцию.
Под чувствительностью проекта понимаются минимальные значения
его показателей, при которых сохраняется эффективность проекта, а под
устойчивостью – сохранение показателей эффективности проекта в раз-
личных ситуациях. Проект считается устойчивым, если при отклонении
показателей проекта (цены на ГСМ и спроса на продукцию) на 10% в худ-
шую сторону, сохраняется условие – чистая текущая стоимость (ЧТС)?0.
[1]
Чувствительность и устойчивость проекта к изменению цен на ГСМ
(табл. 1).
Таблица 1
Цена ГСМ, руб/литр. 7 20 24
ЧТС, руб. 10110021 2039462 -443787

Чувствительность и устойчивость проекта к изменению спроса на
продукцию (табл. 2).
Таблица 2
Пробег автомобилей, км. 259200 144000 123840
ЧТС, руб. 10110021 1263447 -284704

В докладе дается описание расчета чувствительности и устойчивости
проекта в зависимости от изменения цен на ГСМ и спроса на продукцию.

Литература

1. Гунин В.Н. и др. Управление инновациями: 17-модульная программа
для менеджеров «Управление развитием организации». Модуль 7. –
М.: ИНФРА-М, 2000. – 272 с.




69
СИНТЕЗ И ПРОЕКТИРОВАНИЕ
МЕХАНИЗМОВ РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ
Щербина Н.Н.
(ИПУ им. В.А.Трапезникова РАН, Москва,
тел: 334-79-00, e-mail: bbc@ipu.rssi.ru)


В процессе реформ, развитие реального сектора экономики осущест-
вляется за счет самоорганизации его дальновидных элементов-ДЭ (про-
мышленных предприятий), приводящей к возникновению центров капитала.
Их создание и развитие является главной задачей государственного органа
развития реального сектора экономики (кратко – ГОР). Для этого ГОР ис-
пользует специальные механизмы развития (МР), основанные на моделях и
методах формирования инвестиционно привлекательных предприятий, ста-
новящихся центрами капитала реального сектора экономики. При этом ре-
шаются задачи анализа и синтеза правильных МР, обеспечивающих выбор
ДЭ (предприятиями), в процессе самоорганизации, инвестиций, оптималь-
ных с точки зрения центра. В частности, доказано, что при гипотезе благо-
желательности ДЭ по отношению к ГОР, для правильности МР достаточно
обеспечить равную инвестиционную привлекательность предприятий. На
основе решения этих задач, осуществляется разработка механизмов функ-
ционирования реального сектора экономики, направленных на формирова-
ние благоприятного инвестиционного климата и развитие центров капитала,
и использующих полученные решения задач синтеза МР. Результаты теоре-
тических и прикладных исследований МР внедрены в процессе реформиро-
вания предприятий. Эти результаты развивают и конкретизируют положе-
ния нормативных документов, регламентирующих регулирование и
развитие экономики на государственном уровне. Разработаны и внедрены
законодательные и иные нормативно-правовые акты, методические реко-
мендации, связанные с экспертизой, анализом, регулированием и развитием
предприятий реального сектора экономики.




70
СЕКЦИЯ 4
УПРАВЛЕНИЕ ФИНАНСАМИ




71
СОГЛАСОВАННЫЕ
МЕХАНИЗМЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
КОРПОРАТИВНОГО ЗАКАЗА
Агеев И.А., Дорохин В.В., Крюков С.В.
(ИПУ им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, vlab17@bk.ru)


Согласованными механизмами называются механизмы, в которых
предприятиям корпорации выгодно выполнять взятый корпоративный за-
каз. Дело в том, что предприятие может иметь свои заказы, которые имеют
более высокую маргинальную рентабельность, чем полученный корпора-
тивный заказ. Согласованность плана распределения корпоративного зака-
за обеспечивается путем установления (увеличения)внутренней цены, либо
путем уменьшения доли прибыли, отчисляемой Корпоративному центру.
Рассмотрим метод решения задачи распределения корпоративного заказа
для случая, когда согласованность обеспечивается путем уменьшения доли
прибыли, отчисляемой Корпоративному центру. Пусть ?0 – норматив от-
числений от прибыли Корпоративному центру, ?0 > ?1 >…> ?k – упорядо-
ченные по убыванию значения норматива, такие, что при ? = ?i появляется
хотя бы одно предприятие, для которого нормативный заказ становится
выгодным по сравнению с ? < ?i. Обозначим через ?Yi – множество пред-
приятий, для которых выгоден корпоративный заказ при величине норма-
тива ? < ?i. Очевидно, что ?Y0 ? ?Y1 ? ... ? ?Yk, то есть число предприятий,
согласных принять корпоративный заказ, увеличивается с уменьшением
доли от прибыли, отчисляемой Корпоративному центру.
Метод решения основан на переборе всех возможных значений ?i и
решении при каждом из них задачи оптимального распределения корпора-
тивного заказа между теми предприятиями, для которых корпоративный
заказ выгоден при нормативе ?i. Предполагаем, что в Корпорации сущест-
вует нормативная база себестоимостей продукции предприятий, либо при-
меняется один из механизмов распределения корпоративного заказа, обес-
печивающий достоверность оценок себестоимостей.
Обозначим через Пi максимальную прибыль Корпоративного центра
при нормативе отчислений ?i. Путем перебора всех возможных значений
?i определяем норматив, при котором прибыль Корпоративного центра
максимальна.



72
МОДЕЛИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ
ПРЕДПРИЯТИЙ С УЧЕТОМ ТЕХНОЛОГИИ
ПРОИЗВОДСТВА ПРОДУКЦИИ И
ФИНАНСОВЫХ ПОТОКОВ
Акинфиев В.К., Цвиркун А.Д.
(ИПУ им. В.А.Трапезникова РАН, Москва)


Рассматриваются вопросы стратегического планирования развития
предприятий и анализа эффективности инвестиционных проектов на базе
программного комплекса ТЭО-ИНВЕСТ. Описываются разработанные в
Институте проблем управления РАН эффективные инструментальные
средства, широко используемые российскими предприятиями и банками
для стратегического планирования развития предприятий и анализа эффек-
тивности инвестиционных проектов. Данные средства рекомендованы
Министерством экономики, Министерством финансов и Государственным
комитетом по строительству для стратегического планирования развития
предприятий и анализа эффективности инвестиционных проектов.
Программный комплекс ТЭО-ИНВЕСТ позволяет:
? моделировать работу действующего предприятия и инвестиционные
проекты предприятия;
? моделировать производственную и продажную, инвестиционную и
дивидендную политику, различные схемы работы с кредитами.
? моделировать различные схемы формирования начального капитала,
возможность проведения акционирования предприятия, различные
схемы лизинга;
? учитывать начальное состояние предприятия, внутрифирменное по-
требление продуктов, финансовые вложения.
? расчеты с шагом кратным месяцу в постоянных и текущих ценах с
использованием двух валют;
? осуществлять бюджетирование, управление оборотными средствами;
? проводить анализ на чувствительность и безубыточность производ-
ства, анализ риска, сценарный анализ;
ТЭО-ИНВЕСТ выгодно отличают:
? открытость и прозрачность схемы финансовых расчетов, возможность
адаптации и настройки на особенности реализации проекта;
? удобство проведения расчетов для действующих и вновь создаваемых
предприятий;
73
? широкие возможности графического анализа финансовых и экономи-
ческих показателей.
ТЭО-ИНВЕСТ 2000 предоставляет пользователю широкие возмож-
ности и средства анализа. К ним относятся:
? Эффективное описание и моделирование внешней среды, включая
использование двух валют для ввода данных и расчета, учет общей и
структурной инфляции с автоматической коррекцией данных в про-
цессе расчетов, учет и расчет налогов и платежей в полном соответст-
вии с Российским законодательством.
? Раздельное моделирование процессов производства и реализации
продукции. Учет склада готовой продукции и расчет себестоимости
продукции на складе по каждой позиции. Учет сезонного характера
производства и реализации продукции.
? Расчет и моделирование затрат на производство продукции, включая
расчет себестоимости производства единицы продукции. Учет вну-
треннего потребления производимой на продажу продукции (полуфаб-
рикатов), что позволяет моделировать сложные, технологически-
взаимосвязанные производства.
? Расчет и детальное моделирование различных компонент оборотного
капитала, в том числе: по каждой позиции номенклатуры выпуска-
емой продукции (дебиторская задолженность, счета за отгруженную
продукцию, незавершенное производство и готовая продукция), по
каждой позиции сырья, комплектующих и энергии (запас на складе,
счета к оплате) и т.п. Расчеты выполняются с учетом реальных сдви-
гов денежных потоков во времени.
? Оценка и моделирование стратегии формирования и управления ка-
питалом, включая возможность формирования акционерного капи-
тала в виде денежных средств и основных средств (зданий, соору-
жений, машин и оборудования, а также нематериальных активов).
? Анализ вариантов привлечения акционерного и заемного капитала,
выбор стратегии выплаты кредитов и займов, использования различ-
ных схем лизинга и др. Моделирование размещения свободных
средств на рынке ценных бумаг и для реинвестирования проектов, ва-
риантный анализ выплат дивидендов.
ТЭО-ИНВЕСТ 2000 – это открытый программный продукт с гибко
настраиваемой структурой табличных форм и графиков.

Литература

1. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К. Анализ инвестиций и бизнес-план. М.
Издательство Ось –89. 2002. № 5. 286 стр.
74
АНАЛИЗ МЕРОПРИЯТИЙ ПО
ПРОДВИЖЕНИЮ ТОВАРОВ НА РЫНКЕ
СТРОИТЕЛЬНЫХ МАТЕРИАЛОВ И ИЗДЕЛИЙ
Андреев В.Г., Баркалов С. А., Храбсков А. С.
(ВГАСУ, Воронеж, e-mail: hasdr@rambler.ru)


В целях совершенствования механизма продвижения товаров на рын-
ке рекомендуется приспособление товаров и их рекламы к местным усло-
виям, внедрение различных способов поощрения потребителей.
При разработке пакета мероприятий по стимулированию сбыта орга-
низация должна исходить из следующих очевидных соображений:
? Уступка в цене для единицы продукта не должна превышать при-
были от его реализации;
? Количество поправок к цене должно быть минимальным;
? Из пакета мероприятий и услуг по стимулированию сбыта следует
исключить избыточные, то есть не востребованными потребителями;
? Необходимо периодически проводить анализ и корректировать
систему мероприятий по стимулированию сбыта.
Анализ практики работы производственно-сбытовых организаций в
строительной отрасли показывает, что механизм продвижения товаров на
рынок может включать в себя четыре основных направления:
? Разного рода скидки, уступки в цене:
а) разовая скидка с цены от объема, наиболее часто используемая
скидка, поощряющая закупку продукции большими партиями;
б) сезонные скидки, применяются для сезонных товаров, когда их
сбыт затрудняется;
в) распродажа по сниженным ценам, связана в основном с ликвидаци-
ей залежавшегося товара;
г) накопительные скидки, вступают в силу, когда потребитель затра-
тил на приобретение товаров определенную сумму финансовых средств,
возможно в течение нескольких платежей;
д) бонусные или дисконтные карты, покупателям, сделавшим круп-
ную покупку, предоставляются скидки с цены на последующие покупки;
е) скидки за регулярность, разновидность накопительных скидок, но
отсутствие регулярных закупок лишает потребителя права на использова-
ние такой скидки;
ж) скидки постоянным покупателям, поощрение долгосрочных кон-

75
тактов с потребителями;
? Сервис, услуги:
а) бесплатная или льготная доставка, может быть включена в цену
продукции, и осуществляется поставщиком;
б) отправка до пункта назначения, осуществляется за счет потребите-
ля но без его участия;
в) упаковка и комплектация партий;
г) сервисное обслуживание, пусконаладочные работы, связаны с по-
ставкой какого-либо производственного оборудования или работ;
д) бесплатный расчет потребности, в соответствии с предполагаемым
объемом работ поставщик рассчитывает потребность в мерных материалах
для их осуществления;
? Особые условия сделки:
а) обмен нереализованного товара, замена на ликвидные позиции то-
варов, увеличивает оборачиваемость запасов;
б) гарантия возврата денег, повышает престиж предприятия;
в) оплата услуг посредников, стимулирование сторонних организаций
в поиске каналов распределения продукции;
г) премирование покупателей, может сопровождаться предоставлени-
ем бесплатных экземпляров сопутствующих товаров;
д) товарный кредит, поставщик кредитует потребителей, что сущест-
венно увеличивает их количество;
е) рассрочка или отсрочка платежа, также вид кредитования покупа-
теля, сопряженный с увеличением отпускной цены;
ж) предоставление бесплатных образцов новых товаров, удобный
способ взаимодействия с посредниками, работающими на других геогра-
фических рынках;
? Гарантии на поставляемый товар, информационное обеспечение:
а) обучение, консультации, проведение семинаров и выставок;
б) сопровождение продаж, мерчендайзинг;
в) информационное и программное обеспечение, предоставление спе-
циализированной, технической информации, программных продуктов;
г) рекламная и маркетинговая поддержка дилеров, совместное прове-
дение рекламных компаний, маркетинговые исследования в отрасли.
Редки случаи, когда в целях стимулирования сбыта организация разраба-
тывает все четыре направления, однако такая ситуация прослеживается и на
других рынках. Наиболее распространенной формой стимулирования покупа-
телей являются скидки, например, поощряющие разовые покупки большого
объема (обычно они находятся в пределах 1-30 %), так как это наиболее простой
способ продвижения товаров, который применяют большинство фирм, не
требующий дополнительных организационных усилий и финансовых затрат.
76
ВЫБОР ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ
ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ИНВЕСТИЦИОННОЙ
ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ
Антонова Г.М.
(ИПУ им. В.А. Трапезникова РАН, Москва,
e-mail:gma_@rambler.ru)


Среди основных функций финансового директора выделяются две,
связанные с использованием программных комплексов для управления
инвестиционной деятельностью. К ним относятся непосредственно управ-
ление инвестициями, требующее подготовки бизнес-планов для рассмат-
риваемых проектов, и контроль за стоимостью бизнеса.
Выполняемые при этом работы и решаемые задачи связаны с анали-
зом характеристик конкурирующих проектов, оценкой влияния различных
параметров на текущую стоимость акций предприятия, оценкой тенденций
развития при выборе направления изменения в деятельности предприятия
и т.п. Для решения возникающих задач разработаны и продолжают совер-
шенствоваться разнообразные программные средства. Степень автомати-
зации выполнения финансовым директором аналитических функций вы-
росла до того, что необходимо предварительно оценивать и специально
подбирать пакеты прикладных программ для управления инвестиционной
деятельностью [1].
Широкую известность среди программных средств управления инве-
стиционной деятельностью приобрели ТЭО-ИНВЕСТ, EU-INVEST,
PROJECT EXPERT, Альт-Инвест, Инвестор, FOCCAL-UNI и другие. За
время эксплуатации накопился большой материал, позволяющий сравни-
вать пакеты между собой по разнообразию функций, удобству интерфейса,
степени открытости для дополнений и доработок. При оснащении рабоче-
го места финансового директора следует учесть и дополнительный набор
критериев [1]. Правильный выбор программных средств увеличит эффек-

<<

стр. 2
(всего 5)

СОДЕРЖАНИЕ

>>