Модели распределения независимых заказов в рамках партнерской сети виртуального предприятия

Быстродействие распознающих систем обуславливается существенными затратами различных видов ресурсов на стадии их создания и минимально необходимыми ресурсами для обеспечения их функционирования [3].

Единовременные затраты трудовых, финансовых, материальных и других видов ресурсов, имеющих место при создании распознающей системы, окупаются в короткие сроки за счет экономии различных ресурсов при многократном ее применении в реально функционирующих объектах.

Перспективными аспектами применения методов и систем распознавания в производственных системах являются:

• разработка и принятие стандартных управленческих решений - реализация подхода принятия решений, основанного на суждении;

• формализация элементов процесса разработки и принятия управленческих решений при рациональном подходе;

• установление уровня управления, полномочного в устранении конкретной проблемной ситуации, и перечня должностных лиц, которые должны входить в состав лиц, принимающих решение;

• решение задач структуризации и реструктуризации управляющей и управляемой подсистемы;

• формализация функций управления, а именно: прогнозирование, организация, планирование, контроль, анализ и регулирование;

• решение задач контроля и диагностики на различных стадиях жизненного цикла продукции, работы машин и технологического оборудования, технологических процессов;

• решение задач оценки, сравнения и поиска, возникающих в процессе функционирования управляющей и управляемой подсистемы;

• использование в рамках информационных технологий, реализованных на принципах CALS, для решения различных задач при разработке, производстве и эксплуатации продукции.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. МесконМ.Х, АльбертМ,Хедоури Ф. Основы менеджмента. Пер. с англ. - М.: Дело, 1994.

2. Мыльник В.В., Титаренко Б.П., Волочиенко В.А. Исследование систем управления: Учебное пособие для вузов. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Академический Проект; Екатеринбург: Деловая книга, 2003. - 352 с.

3. Методы распознавания: Учеб. пособие для вузов / А.Л. Горелик, В.А. Скрипкин. - 4-е изд., испр. - М.: Высш. шк., 2004. - 261 с.

А.В. Катаев

МОДЕЛИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ НЕЗАВИСИМЫХ ЗАКАЗОВ В РАМКАХ ПАРТНЕРСКОЙ СЕТИ ВИРТУАЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

Одним из основных этапов эффективного управления виртуальным предприятием является оптимальное и оперативное распределение заказов среди агентов партнерской сети.

Выделяются три вида задач распределения заказов в рамках виртуального предприятия:

1) задачи оперативного выбора партнера, который наилучшим образом может выполнить поступивший заказ (задачи выбора агента для выполнения заказа);

2) задачи оптимального распределения совокупности партнеров (агентов) на выполнение совокупности заказов за определенный период времени, когда один заказ полностью выполняется только одним агентом (задачи оптимального распределения совокупности заказов) и заказы несвязанные и независимые.

3) задачи оптимального распределения заказа по агентам, когда один заказ требует участия нескольких агентов (задачи распределения заказа по совокупности партнеров).

В этой связи определены следующие группы характеристик заказа, которые могут выступать и как критерии оптимальности, и как ограничения:

1) стоимостные характеристики заказа;

2) временные характеристики выполнения заказа;

3) характеристики качества выполнения заказа;

4) количественные характеристики заказа.

В общем случае при выборе и распределении партнеров по заказам необходимо минимизировать стоимостные характеристики выполнения заказа и время выполнение заказа с одновременной максимизацией качества и количественных характеристик выполнения заказа.

Учитывая, что полной информации по независимым и автономным партнерам и их возможностям нет, необходимо производить оценку и отбор по той информации, которую они предоставляют сами, а также по внешним результатам и оценкам их деятельности как в целом, так и в рамках виртуального предприятия.

Причем при распределении заказов должны соблюдаться следующие условия.

1. Критерии и процедуры оценки и отбора партнеров (исполнителей заказа) должны быть четко установлены, «прозрачны» и понятны всем участникам сети.

2. Минимальное участие и влияние администратора (руководителя, координатора) в процессе распределения заказов. Т. е. процедуры распределения заказов должны осуществляться максимально автоматически, устраняя предпочтения и субъективное мнение администратора.

Также выделены возможные показатели состояния и деятельности агента.

1. Уровень компетенции агента по конкретной сфере деятельности (может оцениваться на основе мнения других участников сети, бывших и настоящих клиентов и заказчиков, независимых экспертов).

2. Надежность агента (может определяться как отношение количества ранее выполненных заказов (задач) к принятым).

3. Мощность, потенциал и величина агента (могут определяться на основе выполнения количества типовых заказов за единицу времени или имеющегося количества определенных ресурсов или др.).

4. Степень автономности (самостоятельности) агента (возможность выполнять определенные задачи без привлечения других агентов виртуального предприятия).

По этим и другим показателям могут быть введены ограничения (фильтры) при первоначальном отборе потенциальных исполнителей заказа из всей совокупности агентов и при оптимизации распределения заказов. Также эти критерии могут быть решающими при возникновении «конфликтных» случаев, когда по всем параметрам один заказ одинаково могут выполнить несколько партнеров.

Показатель уровня компетенции агента может служить критерием максимизации качества выполнения заказа. Т. е. для увеличения качества выполнения заказа необходимо выбирать агентов с максимальным уровнем компетенции по требуемой сфере деятельности или задаче. 110

Далее рассмотрим задачи распределения независимых и типовых заказов и возможные методы их решения.

Задача распределения заказов может быть сформулирована как задача о назначениях. Классическая постановка однокритериальной задачи о назначениях в исследовании операций [1, 2 и др.] состоит в нахождение пар «Исполнитель - Работа», которые обеспечивают минимум суммарных затрат на выполнение всех работ, причем каждый исполнитель выполняет только одну работу, и для одной работы требуется только один исполнитель. Т. е. исполнители не делимы между работами, а работы не делимы между исполнителями. Задачи о назначениях имеют место при назначении людей на должности или работы, автомашин на маршруты, водителей на машины и т. п.

В общем виде модель задачи о назначениях выглядит следующим образом:

п т

L(X) = ЁЁ с^; ^ тш;

п

£ху = 1

;=1

Ё Ху = 1

i =1

Ху = <Т'

I0; (i = 1,п; I = 1,т).

Исходные параметры модели: п - количество партнеров, т - количество заказов;

С; - стоимость выполнения _|-го заказа i-м партнером. Также, с может быть компетентностью i-го партнера при работе на _|-й должности; временем выполнения заказа и др. Искомые параметры:

х^ - факт распределения или нераспределения ьго заказа _|-му партнеру: 10, если i - му партнеру не передана _|- я работа,

^ |1 , если i - му партнеру передана I - я работа. ЦХ) - общая (суммарная) характеристика качества распределения заказов по партнерам.

Следует заметить, что для решения данной задачи с помощью модели (1) п должно равняться т. В случае несовпадения количества партнеров и заказов, необходимо ввести либо фиктивные заказы, либо фиктивных партнеров с присвоением с заведомо больших значений (запрет) - больше максимального с не фиктивных значений.

Задача о назначениях в таком виде может быть решена с помощью «венгерского метода», «симплекс-метода» и др. В некоторых случаях, например, когда С; - это компетентность, опыт работы партнеров, условие задачи может требовать максимизации ЦФ, в отличие от (1). В этом случае ЦФ Ь(Х) заменяют на Ь1(Х)=-Ь(Х) и решают задачу с ЦФ Ь](Х)^т1п, что равносильно решению задачи с ЦФ Ь(Х)^тах.

Для распределения заказов классическая модель задачи о назначениях мало применима в связи с ограничением по количеству заказов, которое может взять один исполнитель (в классическом виде один исполнитель может взять только один заказ).

В реальных же условиях функционирования виртуального предприятия один партнер в определенный период времени может выполнять множество заказов с ограничением по количеству типовых заказов. Например, при выполнении дизайна сайта, разработки рекламных баннеров, проведении кабинетных исследований рынков, аудиту и т. п. партнеры, специализирующиеся на этом, могут оценить собственные возможности по количеству типовых заказов (проектов) в определенный период времени.

Представляя и решая задачу в виде задачи линейного программирования, можно устранить это требование и получить модель для распределения типовых заказов

L(X )=ЕЕ

¿=11=1

СуХу ^ шщ

¿х, <^ (1 = 1,п\

1=1

¿Х, > 0

1=1

¿Х, = 1 = 1,т )

=1

Хг, ^

где

к| - количество возможных заказов.

В постановке (2) не требуется совпадение количества исполнителей и работ в модели, однако задача должна решаться целочисленными методами, т. е. Х| - целые (0 или 1). Также могут быть добавлены ограничения на невозможность, отказ или запрет выполнения работ 1-м партнером _|-го заказа (х| =0) либо обязательное (приоритетное) выполнение 1-м партнером _|-го заказа (например, предпочтение заказчика) Х| =1.

Также запреты и предпочтения могут быть проставлены по примеру транспортной задачи путем присвоения значениям с заведомо больших значений (больше максимального с| - запрет, или заведомо меньших значений - предпочтение.

Когда заказы не типовые, но используются типовые ресурсы (количество сотрудников, фонд времени, площади и т. п.) для их выполнения, модель можно записать в виде (3):

L(X ) = ££

=1 1 =1

сухУ ^ т1п;

¿ах < Г1

1=1

Е-= 1 I1 = ^

=1

где а1| - количество (объем) требуемых ресурсов для выполнения заказа;

Г| - возможное количество (объем) ресурсов, которое может выделить партнер для выполнения заказов.

Рассмотренные модели и задачи применимы в случае одного критерия оптимальности. На практике же приходится принимать решения, учитывая несколько критериев.

В работе [3] задача о назначении получила развитие на случай многих критериев. В этой постановке каждый исполнитель х1еХ, i=1,...n характеризуется некоторой совокупностью критериев С={сь...,ср,...,^}. С другой стороны, каждая работа УjeY, |=1,...т характеризуется R={rl,...,rp,...,rg} - перечнем требований к исполнителю. По сути, эта задача отличается от классической задачи о назначении персонализацией как исполнителей, так и работ.

Если пространство критериев и предъявляемых к ним требований совпадают, под решением сформулированной задачи понимается совокупность пар (у; х1), обладающих максимальной степенью соответствия между требованиями к исполнителю {гь...,гр,...,^} и значениями {сь...,ср,...,^} характеризующих его критериев. В [3] описанная задача названа «многокритериальной задачей о назначениях» (МЗН). В [4] она называется «задачей многокритериального соответствия» (ЗМС) между возможным и желаемым.

Одна из содержательных постановок такой задачи была дана в [5]. В ней рукописи, поступившие в издательство, распределялись между сотрудниками. Каждая рукопись характеризовалась тематикой, важностью, срочностью исполнения работы. Каждый работник, в свою очередь, характеризовался специализацией (предпочитаемой тематикой), качеством работы, производительностью труда.

К недостаткам модели и метода решения, предложенного в [3], можно отнести следующее:

1) для упорядочения претендентов используется грубая порядковая шкала. На практике же критерии могут иметь численные значения и измеряться в интервальной шкале. В этом случае интересует не только число совпадений значений, но и величина несовпадения;

2) предполагается однородность оценок несовпадения. Как правило, критерии разнородны и нуждаются в нормализации;

3) предполагается равная значимость критериев в векторах х1 и у;. На практике критерии, характеризующие возможности исполнителя и требования со стороны работы, как правило, неравноценны. Т. е. необходимо учитывать значимость (важность) этих критериев;

4) ориентация только на совпадение предложений с требованиями с заданием точечных значений. В случае если есть исполнитель, который полностью соответствует требованиям, и исполнитель с характеристиками выше требований, то предпочтение будет отдано первому, а не второму.

Перечисленные недостатки сужают область применения данной модели. Она может быть использована только в частных случаях задачи распределения заказов в рамках виртуального предприятия.

Таким образом, целесообразно принять за основу однокритериальные модели распределения заказов. Далее для принятия решений на основе нескольких критериев необходимо свести критерии к одному путем введения весовых коэффициентов важности для каждого критерия и нормализации векторного критерия. Таким образом, с^ будет интегральным показателем (суперкритерием). Используя интегральный показатель с; и добавляя ограничения на отдельные характеристики (максимальное и минимальное время выполнения заказа, стоимость, качество и т. п.), большинство задач распределения независимых и типовых заказов может быть

сформулирована в виде задач о назначении (1), (2) и распределительной задачи (3). Причем задача вида (2) при снятии ограничения для количества заказов к легко решается путем нахождения максимальных с по каждому заказу, без применения методов линейного программирования.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Акофф Р., Сасиени М. Основы исследования операций. - М.: Мир, 1971.

2. Вагнер Г. Основы исследования операций. - М.: Мир, 1973.

3. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в волшебных странах. - М.: Логос, 2003.

4. Микони С.В. Теория и практика рационального выбора: Монография. - М.: Маршрут, 2004.

5. Черняк Л, Сердечкина Н, Кожухаров А, Патрикеева Т. Модель процесса подготовки рукописи в издательстве // Алгоритмы и модели управления в технических и организационных системах. - М., 1976.

Т.В. Корсакова

ТРАНСФОРМАЦИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ КАК РЕСУРС РАЗВИТИЯ МЕНЕДЖМЕНТА ОБРАЗОВАНИЯ В ИННОВАЦИОННОМ ВУЗЕ

Образование в современной России рассматривается в стратегической перспективе как важнейший фактор и ресурс развития общества и государства. Эффективно содействовать становлению гражданского общества и современного образовательного менеджмента, способствовать выявлению и распространению успешных образцов инновационной практики и нового качества образования во всей образовательной системе будет обеспечение системных изменений по основным направлениям развития образования в каждом образовательном учреждении инновационного типа. Системные изменения должны осуществляться в соответствии с особенностями региона, его национальными и культурными традициями, имеющимися приоритетами развития системы образования, стратегией и уровнем его социально-экономического развития.

В силу этого активизируется поиск возможностей достижения новых образовательных результатов, включающих ожидаемые социальные последствия, в том числе становление гражданского общества, а также образовательные эффекты, свидетельствующие о системном развитии образования в регионе.

Корректировка целей образования связана с изменениями в жизни общества и, на сегодняшний день, цели образования должны быть определены таким образом, чтобы они могли обеспечить реальные возможности обучающимся для решения современных проблем. Сегодня термин «качество образования» приобретает несколько иное значение: это не только знания, умения и навыки, но и новый тип образовательного результата (компетенции), не сводимого к простой комбинации сведений и навыков, соответствующий современным социокультурным условиям и требованиям.

В современном обществе все больше проявляются следующие противоречия: индивидуализация всех сторон жизни и интеграция знаний. Первая тенденция находит отражение в инновационном подходе к образованию, в стремлении спроектировать образовательную траекторию, адаптированную к потребностям будущего ра-114