ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ИННОВАЦИЙ МЕТОДАМИ НЕЧЕТКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ: СОДЕРЖАНИЕ МОДЕЛИ И СРЕДСТВА ПРОГРАММНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ

Ольга Михайловна Шаталова

doi:10.35634/2412-9593-2019-29-5-609-620

Ольга Михайловна Шаталова
- ФГБОУ ВО «Удмуртский государственный университет»

DOI: https://doi.org/10.35634/2412-9593-2019-29-5-609-620

Ключевые слова: технологические инновации, эффективность, неопределенность, нечеткое моделирование, системный подход

Аннотация

Статья посвящена вопросам разработки методических и инструментальных средств решения проблемы нестохастической неопределенности в управлении технологическими инновациями. В этой связи рассмотрена методология нечетко-множественного моделирования систем, позволяющего учитывать как детерминированные и стохастические данные, так и ментальные знания о системе со стороны лиц, принимающих решения (ЛПР), представленные в лексическом описании и основанные на нечетком механизме оценки. Построение нечетко-множественных моделей направлено на воспроизведение логики принятия решений и основано на использовании интеллектуальных способов обработки информации (в том числе представленной в нечетких и вербальных характеристиках) математическими языковыми средствами, которые могут быть переложены на машинную обработку. Основу исследования составляет положение о векторной форме представления эффективности и реализации функции соответствия между базовыми параметрами эффективности через нечеткий логический вывод. Описаны разработанные базовые условия имитационного нечетко-множественного моделирования в оценке эффективности систем управления технологическими инновациями - структура модели и методы ее построения; представлены разработанные в соответствии с данными условиями средства программной реализации имитационной нечетко-множественной модели; результаты практической апробации разработанных методов и инструментов. Разработанные условия нечетко-множественного моделирования в оценке эффективности технологических инноваций формируют основу развернутого комплексного анализа условий технологического развития предприятия, позволяют выявить значимые факторы управления и сформировать содержание эффективной инновационной стратегии технологического развития предприятия; при этом сама нечетко-множественная модель может рассматриваться в качестве платформы для интеграции детерминированных, стохастических, экспертных знаний о системе.

Литература

1. Портер М. Конкурентное преимущество: Как достичь высокого результата и обеспечить его устойчивость. 2-е изд. / пер. с англ. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. 715 с.
2. Ансофф И. Новая корпоративная стратегия. СПб.: Питер Ком, 1999. 416 с.
3. Друкер П. Задачи менеджмента в XI веке / пер. с англ. и ред. Н. М. Макаровой. М.: Вильямс, 2003.
4. Санто Б. Инновация как средство экономического развития. М.: Прогресс, 1991. 255 с.
5. Твисс Б. Управление нововведениями / Б. Твисс. М.: Экономика, 2009. 272 с.
6. Frank H. Knight. The Meaning of Risk and Uncertainty. In: F.Knight. Risk, Uncertainty, and Profit. Boston: Houghton Mifflin Co, 1921. Р.210-235.
7. Шумпетер Й.А. Теория экономического развития. М.: Прогресс, 1982.
8. Надежность и эффективность в технике: справочник: в 10 т. / ред. совет: В.С. Авдуевский (пред.) и др. М.: Машиностроение, 1988. (в пер.). Т. 3: Эффективность технических систем / под общ. ред. В.Ф. Уткина, Ю.В. Крючкова. 328 с.
9. Шаталова О.М. О функции соответствия в измерении эффективности технологических инноваций с научных позиций системного подхода // Вестн. ИжГТУ. 2016. №1. С.40-42.
10. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. 2-е изд. / пер. с англ. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013.
11. Тененев В.А., Паклин Н.Б. Нечетко-когнитивный подход к управлению динамическими системами // Искусственный интеллект. 2003. № 4. С. 342-349.
12. Тененев В.А., Якимович Б.А. Генетические алгоритмы в моделировании систем: монография. Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2010. 308 с.