Целью методики обоснования бизнес-плана является создание комплекса правил, на основание которых можно делать вывод об эффективности разработанного бизнес-плана для конкретного предприятия (организации). Методика обоснования бизнес-плана заключается в разработке критериев соответствия созданного бизнес-плана типовому и определении его эффективности.

Эффективность созданного бизнес-плана следует определять начиная с оценки его структуры. Как известно, типовой бизнес-план включает в себя не менее десяти разделов. Следует проверить, как составленный бизнес-план отвечает этим требованиям, т. е. отражены ли в разработанном бизнес-плане основные разделы. Рекомендуется использовать такой показатель, как коэффициент соответствия по разделам. Этот показатель может быть рассчитан как отношение числа разделов представленного бизнес-плана и стандартного набора разделов:

Кс = К/с,

где Кс - коэффициент соответствия;

К - число разделов разработанного бизнес-плана; с - стандартное число разделов бизнес-плана.

После этого необходимо наметить, разделы бизнес-плана, которые отвечают требованиям типового бизнес-плана. Первым разделом бизнес-плана является резюме. В этом разделе необходимо

выделить такие данные, как цель проекта, показатели и гарантия возврата средств. При анализе цели создаваемого бизнес-плана следует обратить внимание на то, как цель бизнес-плана отвечает концепции развития организации (предприятия), достигается ли эта цель за счет создания нового продукта (технологий). Целями создания бизнес-плана могут быть выход на рынок с новым или модернизированным продуктом (технологией), повышение возможностей укрепления своих позиций на рынке данного продукта или технологий.

Для определения эффективности созданного бизнес-плана следует выделить основные структуры этого плана: информационную, социальную, технологическую и экономическую.

Для анализа наличия перечисленных структур рекомендуется использовать коэффициент наличия, определяемый по формуле

К„ = Сп/Сс,

где Кн - коэффициент наличия;

Сп - структуры анализируемого бизнес-плана;

Сс - стандартный набор структур.

В информационную структуру входят такие сведения, как описание предприятия, описание нового или модернизированного продукта (технологии), основные показатели работы предприятия (организации). Так, при анализе резюме следует использовать такой показатель, как наличие в резюме основных стандартных положений, а именно: название, суть и цели бизнес-плана, основные показатели.

Показатель наличия (соответствия) стандартным требованиям к резюме может быть представлен как:

Кнм = Д.Р./пср,

где Кнм - коэффициент соответствия требованиям резюме;

Д.Р. - наличие показателей в бизнес-плане;

пер - стандартное число показателей, содержащихся в резюме.

В описании предприятия должны содержаться такие сведенья, как возраст предприятия, его размеры, основные экономические показатели за последние 3-5 лет.

По возрасту предприятия можно разделить на новые (до 10 лет), средние - от 10 до 30, старые - от 30 до 50 и очень старые - более 50 лет.

По размерам в соответствии с принятой классификацией на крупное предприятие требуется более 250 занятых, на среднее - от 100 до 250 занятых, на малое - менее 100 занятых.

По структуре - на наличие цехов (цеховая структура) или на наличие только участков (как правило, для малых предприятий).

По активным и пассивным основным фондам предприятия делятся на доли активных и пассивных (в динамике за последние 3-5 лет).

По возрастной структуре для активной части основных фондов следует выделить такие показатели, как доля новейшего оборудования со сроком службы до 5 лет в общем количестве оборудования, доля сравнительно нового оборудования со сроком службы от 5 до 10 лет в общем количестве оборудования, доля устаревающего оборудования со сроком службы от 10 до 15 лет в общем количестве оборудования, доля старого оборудования со сроком службы от 15 до 20 лет в общем количестве оборудования, доля очень старого оборудования со сроком службы более 20 лет в общем количестве оборудования.

По возрастной структуре для пассивной части основных фондов можно выделить такие показатели, как доля сравнительно новых пассивных основных фондов со сроком службы до 20 лет в общей массе этих фондов, доля таких фондов со средним сроком службы - от 20 до 50 лет в общей массе этих фондов и доля старых пассивных основных фондов со сроком службы более 50 лет в общей массе указанных фондов.

Из показателей использования основных фондов следует выделить наиболее важные, а именно:

• - рентабельность;
• - фондоотдача;
• - фондоемкость;
• - коэффициент сменности.

Рентабельность основных фондов определяется как отношение средней величины прибыли за год к среднегодовой величине основных фондов:

Роф = Пр/Соф,

где Роф - рентабельность основных фондов;

П Р - прибыль за год;

Соф - среднегодовая величина основных фондов.

Этот же показатель следует рассчитывать и по активности части основных фондов. Желательно представить этот показатель в динамике за последние 3-5 лет.

Фондоотдача рассчитывается как отношение объема продукции за год (в стоимостном измерении) к среднегодовой величине основных фондов:

ГТф = Пр/Соф,

где Пф - показатель фондоотдачи;

П Р - продукция за год.

Продукция за год может быть представлена как валовая, товарная, реализованная, условно-чистая и чистая продукция. В условиях рыночной экономики предпочтение следует отдать товарной продукции.

Фондоемкость является показателем, обратным фондоотдаче.

Коэффициент сменности применяется только в дискретном производстве. Он рассчитывается как отношение количества оборудования, работавшего в течение суток, к количеству оборудования, работавшего в первую смену:

Кс = Коб/Кпс,

где Кс - коэффициент сменности;

Коб - количество оборудования, работавшего в течение суток; Кпс - количество оборудования, работавшего в первую смену.

В современных условиях хозяйствования следует уменьшить значение фактора морального износа. Поэтому очень важно, чтобы новейшее оборудование использовалось максимально интенсивно. Для анализа эффективности использования новейшего и нового оборудования предлагается использовать несколько измененный показатель коэффициента сменности, а именно:

Кси= К„/К„п

где Кси - измененный коэффициент сменности;

Кн - количество нового и новейшего оборудования (срок службы до 10 лет), работавшего в первую смену.

Не меньшее значение, чем использование основных фондов, имеет применение оборотных фондов. Для анализа эффективности использования этих фондов важнейшее значение имеют показатели обшей и удельной материалоемкости. Общая материалоемкость определяется суммарным количеством материальных ресур-

сов, затраченных на получение товарной продукции. Но в условиях рыночной экономики и конкурентной борьбы более важное значение приобретает показатель удельной материалоемкости, который показывает расход материальных ресурсов на единицу продукции или на единицу технической характеристики. Последнее весьма важно для сравнения продукции предприятия с продукцией отечественных и зарубежных фирм. Однако такое сравнение будет только по чистой массе, т.к. величина отходов и потерь при изготовлении продукции является коммерческой тайной.

Важнейшее значение имеют показатели, характеризующие продукцию. Для этого рекомендуется несколько показателей:

• доля продукции, соответствующая требованиям мировых стандартов, в общем объеме продукции предприятия;
• соответствие нового продукта (технологии) требованиям мировых стандартов.

Для продукции машиностроительных предприятий важное значение имеет показатель стандартизации, т. е. доля стандартных деталей и узлов в изделии. Чем больше таких деталей и узлов, тем это выгоднее производителю и потребителю, т.к. у последнего облегчается организация ремонтных работ.

В обязательном порядке должны быть отражены затраты на изготовление продукции. Если одна и та же продукция выпускалась несколько лет, то желательно отразить динамику издержек. Так как бизнес-план является обоснованием для выпуска новой или модернизированной продукции, для этого продукта необходимо указать следующее:

• соответствует ли данный продукт требованиям мировых стандартов или превосходит их;
• является оригинальным;
• ожидаемый уровень издержек на единицу продукции;
• ожидаемая величина прибыли на единицу продукции.

Для анализа социальной структуры предлагается использовать следующие показатели:

• структуру персонала по возрасту;
• долю лиц с высшим образованием;
• динамику средней заработной платы за последние 3-5 лет;
• показатель текучести кадров;
• организацию подготовки и переподготовки работников.

Для анализа технологической структуры следует использовать

следующие показатели:

• отношение количества деталей собственного производства к общему количеству деталей в изделии;
• отношение количества импортных деталей и узлов к общему количеству деталей и узлов в изделии;
• долю деталей и узлов, полученных в результате механической обработки, к общему количеству деталей и узлов в изделии.

В данной статье представлены результаты исследований по формированию методики обоснования рационального состава комплекса средств технического диагностирования (ТД) критичных элементов оборудования стартовых комплексов. Основное внимание уделяется методам построения математической модели обоснования рационального варианта построения комплекса средств технического диагностирования наземного технологического оборудования (НТО) ракетно-космических комплексов (РКК) в условиях неопределенности с учетом особенностей формирования полного множества вариантов построения; уточнением основных типов частных показателей и их физической природы; выбором способа оценивания значений коэффициентов важности частных показателей; анализом возможных способов формирования оценок частных показателей. Показано, что при построении математической модели многокритериальной целочисленной оптимизации с использовани-ем нечетких исходных данных о характеристиках объектов, средств и условий диагностирования существенным преимуществом по сравнению с известными обладают модели, разработанные с использованием метода ранжирования по максимальному удалению (РМУ) и его модификаций.

методы ранжирования

ракетно-космические комплексы

техническое диагностирование

1. Айзерман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов: основы теории. - М. : Наука, 1990. - 240 с.

2. Алексеев А.В. Интерпретация и определение функций принадлежности нечётких множеств // Методы и системы принятия решений / Рижск. политехн. инст. - Рига: Изд-во РПИ, 1979. - С. 42-50.

3. Борисов А.Н., Вульф Г.Н., Осис Я.Я. Методика оценки функций принадлежности элементов размытого множества // Кибернетика и диагностика. - Рига: Знание, 1970. - Вып. 4. - С. 125-134.

4. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей: примеры использования. - Рига: Зинатне, 1990. - 184 с.

5. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечёткой исходной информации. - М. : Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1981. - 208 с.

При организации и осуществлении мониторинга технического состояния образцов ракетно-космической техники и составных частей объектов наземной космической инфраструктуры возникает необходимость выявления разнообразных дефектов в элементах оборудования.

Под дефектом понимается каждое отдельное несоответствие продукции требованиям нормативно-технической документации [ГОСТ 17-102].

Постановка задачи исследования

Представим множество вариантов решений по формированию рационального состава комплекса средств технического диагностирования отдельно взятого элемента наземного технологического оборудования ракетно-космического комплекса в виде некоторого конечного множества альтернатив:

A { n } = {a 1 , ..., a n }. (1)

Сравнительную предпочтительность альтернатив будем оценивать с помощью частных показателей K 1 , ..., K s , s > 1. Тогда s -мерная оценка каждой альтернативы a i , i Î {1, ..., n } может быть представлена вектором:

X i < s > = (x i 1 , ..., x is ). (2)

При сравнении альтернатив могут возникать следующие ситуации:

1) альтернатива a i не менее a j (a i ≥ a j ), если X i < s > ≥ X j < s > , т.е. x iv ≥ x jv , v {1, ..., s };

2) альтернатива a i более предпочтительна, чем альтернатива a j (a i » a j ), если X i < s > > X j < s > , т.е. x iv ≥ x jv , и хотя бы для одного v x iv > x jv ;

3) альтернатива a i недоминируема , если не существует альтернативы a j {a 1 , ..., a n } такой, что a j » a i .

Естественно, что наиболее предпочтительная среди альтернатив a 1 , ..., a n относится к числу недоминируемых. Недоминируемые альтернативы образуют так называемое множество Парето .

Методы ранжирования недоминируемых альтернатив

При выборе наиболее предпочтительных альтернатив, как правило, недостаточно ограничиться указанием множества Парето, которому может принадлежать слишком много альтернатив. Поэтому необходимо использовать другие дополнительные методы сравнительной оценки альтернатив, связанные с построением на множестве Парето отношения предпочтения. Данные методы можно условно разделить по способу ранжирования на три группы (рис. 1).

Рис. 1. Основные методы ранжирования недоминируемых альтернатив.

Метод лексикографического упорядочения целесообразно использовать, когда частные показатели K 1 , ..., K s , характеризующие альтернативы, таковы, что их относительная важность измерима в порядковых шкалах, причем K 1 существенно важнее всех остальных частных показателей, K 2 - всех остальных, за исключением K 1 , и т.д.

В этом случае, если a i » a j по K 1 , то a i » a j независимо от оценок по остальным частным показателям K 2 , ..., K s . Если же оценки альтернатив совпадают по первым r частным показателям и различаются по (r +1)-му частному показателю, то более предпочтительной в этом случае является альтернатива, более предпочтительная по (r +1)-му частному показателю.

Легко заметить, что при лексикографическом упорядочении все альтернативы являются строго проранжированными. Одинаково предпочтительными могут оказаться лишь альтернативы с совпадающими векторами оценок. В случае лексикографического упорядочения оказывается легко решаемой задача выбора заданного числа наилучших альтернатив. Для этого достаточно выбрать нужное число первых альтернатив в их лексикографическом упорядочении.

Однако далеко не всегда частные показатели оценивания альтернатив K 1 , ..., K s настолько неравноценны, настолько несоизмеримы по важности. Более типична ситуация, когда важность частных показателей является сопоставимой. В этом случае целесообразно применить различные методы свёртки - построения обобщённого критерия либо, если обобщённый критерий нельзя построить, методы упорядочения без обобщённого критерия.

Методы упорядочения с обобщённым критерием отличаются по способам формирования обобщённого критерия. Наиболее распространены линейные обобщённые критерии, которые строятся в предположении об аддитивности, однородности частных показателей, сопоставимости их по относительной важности и независимости.

Предположение об аддитивности частных показателей означает, что более предпочтительной является альтернатива, у которой выше значение суммы значений частных показателей. В этом случае предполагается, что для лица, принимающего решение, существенным обстоятельством является факт суммарного превосходства альтернативы по всей совокупности рассматриваемых показателей. Однородными считаются показатели, измеряющие интенсивность свойств одной и той же природы. В случае когда показатели таковыми не являются, их необходимо преобразовать в однородные. Сопоставимость по относительной важности для частных показателей означает, что их важность может быть сравнима с использованием количественных шкал (в отличие от порядковых при лексикографическом упорядочении).

Одним из наиболее важных предположений о характере частных показателей при использовании обобщённого критерия является предположение об их независимости.

При соблюдении указанных предположений процедура сравнительной оценки многокритериальных альтернатив сводится к построению обобщённого линейного критерия:

, (3)

где α 1 , ..., α s - есть весовые коэффициенты частных показателей K 1 , ..., K s , отражающие результаты сравнительной оценки частных показателей по важности.

Лучшей признаётся альтернатива a i , для которой

Если необходимо выбрать k лучших альтернатив, то ими будут k альтернатив, получивших наибольшие оценки по критерию (3).

Несмотря на достаточную наглядность критерия (3) и простоту его применения на практике, линейный обобщённый критерий не всегда может быть сформирован. В частности, при решении задач выбора вариантов построения комплекса средств ТД некоторые показатели эффективности комплекса являются зависимыми (например, ресурсоемкость в общем случае косвенно зависит от значений показателей результативности и оперативности). Кроме того, не всегда обоснованным представляется применение в этих задачах принципа аддитивности частных показателей.

Отсутствие обобщённого критерия существенно усложняет сравнительную оценку предпочтительности многомерных альтернатив. В этом случае обычно применяются методы упорядочения без обобщённого критерия.

Одним из известных методов из этой группы является так называемый метод ЭЛЕКТРА . В данном методе предлагается определять предпочтения экспертов на множестве многомерных альтернатив, не выясняя структуры и вида обобщённого критерия, а используя дополнительную функцию порогового характера о согласии и несогласии экспертов с результирующим отношением предпочтения альтернатив.

Рассмотрим произвольную пару альтернатив a i и a j . Обозначим класс частных показателей, согласно которым a i не менее предпочтительна, чем a j , как C (a i , a j ), а класс, по которому действует обратное предпочтение, как D (a i , a j ). Пусть известны коэффициенты a i , ..., a s , характеризующие относительную важность предпочтений по каждому из частных показателей. В методе ЭЛЕКТРА вводится индекс согласия , характеризующий согласие эксперта с порядком предпочтений a i » a j :

(5)

и индекс несогласия :

(6)

где m - максимально возможная разность между оценками x iv и x jv .

Считается, что альтернатива a i предпочтительней a j , только если

c (a i , a j ) ≥ c 0 и d (a i , a j ) ≤ d 0 ,

где c 0 и d 0 - специально вводимые пороговые значения индексов (5) и (6).

Недостатком данного метода и его модификаций является эвристический характер процедур формирования классов C (a i , a j ) и D (a i , a j ), требующий привлечения экспертов для попарного сравнения альтернатив a i и a j , недостаточно обоснованный способ задания пороговых значений c 0 и d 0 , а также принципиальная возможность получения вариантов упорядочений с нарушением принципа транзитивности при ранжировании альтернатив, т.е. может быть, что

a i » a j , a j » a k и a k »a i , (7)

что, конечно, противоречит здравому смыслу при использовании метода в инженерных приложениях.

Решение

Исходя из этого, рассмотрим альтернативный метод выбора наилучшего варианта построения комплекса средств ТД, основанный на решении оптимизационных задач.

Пусть для каждого частного показателя K v можно указать пороговое значение L v такое, что альтернативы, оценки которых по показателю K v ниже, чем L v , крайне нежелательны. Более предпочтительными считаются альтернативы, оценки которых по частным показателям как можно дальше отстоят от критических значений L v . Исходя из сущности подхода к ранжированию, данный метод можно назвать методом ранжирования по максимальному удалению от критических значений частных показателей или, сокращённо, методом ранжирования по максимальному удалению (РМУ) .

Представим математическую модель, лежащую в основе метода РМУ, в формализованном виде следующим образом.

Пусть альтернативы A = {a 1 , ..., a n } оцениваются по s частным критериям K 1 , ..., K s и X i < s > = (x i 1 , ..., x is ) - вектор оценок альтернативы a i , i {1, ..., n }. Альтернативу a i будем считать более предпочтительной, чем a j , если

min{x i 1 -L 1 , ..., x is -L s } > min{x j 1 -L 1 , ..., x js -L s }.

Тогда выбор наилучшей альтернативы a * осуществляется как решение задачи

. (8)

Задача (8) может быть решена как задача линейного программирования

при ограничениях x iv - L v - z iv 0, v {1, ..., s }, a i A .

При небольшом числе альтернатив задача может быть решена непосредственным расчётом значений и выбором альтернативы с максимальным значением данного критерия.

Обобщим правило (8) на случай, когда частные показатели K v , v {1, ..., s } различны по важности. В данной постановке это означает, что удаление оценок альтернатив от критических значений по одним частным показателям важнее, чем по другим. Например, важнее обеспечить более высокие значения показателя результативности по сравнению с показателями ресурсоемкости и оперативности. Или в большей степени можно уступить по показателям результативности целевого применения, зато увеличить показатели оперативности и снизить затраты.

Анализ составляющих выражения (10) позволяет выделить следующие аспекты, подлежащие уточнённому исследованию.

Рецензенты

Смагин Владимир Александрович, д.техн.н., профессор кафедры Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского, г. Санкт-Петербург.

Садин Дмитрий Викторович, д.техн.н., профессор, начальник кафедры Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского, г. Санкт-Петербург.

Библиографическая ссылка

Методы обоснования решений

При обосновании управленческих решений могут использоваться различные рациональные методы, которые можно разделить на две группы:

1) формализованные или алгоритмы;

2) неформализованные или эвристики.

Такое разделение является достаточно условным, поскольку при использовании формализованных методов всегда остается место для творчества, а в использовании эвристических методов всегда можно выделит формализованные процедуры.

Формализованные методы обоснования решений. В зависимости от полноты имеющейся информации формализованные методы обоснования решений подразделяются на детерминантные и недетерминантные.

Детерминантные методы применяются в тех случаях, когда известны все условия проблемной ситуации, т.е. стоящая перед руководителем задача не имеет неопределенностей. Данные методы подразделяются на:

прямые (или методы прямого счета), которые призваны ответить на вопрос “Что будет, если принять какую-либо альтернативу из всего множества альтернатив?”;

обратные, которые призваны ответить на вопрос “Какую альтернативу из всего множества альтернатив необходимо принять для того, чтобы критерий эффективности принял свое экстремальное (минимальное или максимальное значение)?”.

Используя математическую символику можно сказать, что прямые методы позволяют определить чему будет равен показатель эффективности W при принятии некоторого решения x?X, где X- множество альтернатив, а обратные методы позволяют найти x?X, при котором показатель эффективности W принимает экстремальное (минимальное или максимальное) значение.

Среди обратных методов выделяют:

перебор, используемый в тех случаях, когда множество альтернатив невелико и для каждого X сначала вычисляются значения W, а затем сравниваются полученные результаты, выбирая наилучший;

линейные методы, когда зависимость W=W(a,x) имеет вид линейной функции, при этом а - множество условий проблемной ситуации, известных руководителю;

нелинейные методы, когда зависимость W=W(a,x) имеет вид нелинейной функции;

динамические методы, применяемые для принятия решений в многоэтапных проблемных ситуациях.

Однако, в большинстве задач, реально стоящих перед руководителями помимо известных условий а и элементов решения x еще присутствуют некоторые неизвестные ему факторы?.

Именно для решения задач такого типа и предназначены недетерминантные методы обоснования решений, которые подразделяются на:

стохастические;

адаптивные;

компрамиссные;

методы экспертных оценок.

При применении недетерминантных методов следует считать, что поскольку критерий эффективности зависит от неизвестных параметров, то он в принципе не может быть вычислен. Поэтому недетерминантные методы в принципе не позволяют находить оптимальные решения и речь может идти только о нахождении альтернатив, дающих решения в той или иной степени близкие к оптимальным. Иначе можно сказать, что эти методы способны давать плохие ответы на практические вопросы в тех ситуациях, когда другие методы дают еще худшие ответы.

Основным критерием выбора недетерминантных методов является природа неизвестных факторов?. Наиболее простой случай имеет место тогда, когда факторы? представляют собой случайные величины, вероятностные характеристики которых известны. При этом под вероятностными характеристиками понимаются математическое ожидание, дисперсия и закон распределения. В этом случае используются стохастические методы обоснования решений, которые подразделяются на стохастические методы без ограничений и на стохастические методы с ограничениями.

Наиболее простыми являются стохастические методы без ограничений, которые применяются в тех случаях, когда ситуация позволяет заменить случайные величины их математическими ожиданиями.

Совершенно иная ситуация возникает в том случае, если необходимо определить количество машин скорой помощи. Здесь уже недостаточно в качестве критерия эффективности рассматривать математическое ожидание, равного, например, 15 мин., поскольку ранний приезд к одному больному не может компенсировать 30-минутное опоздание к другому. И в этом случае еще вводится ограничение, т.е. при математическом ожидании в 15 мин. наиболее позднее время приезда должно составлять, например, 20 мин. И методы, решающие такие задачи являются стохастическими методами с ограничениями.

При использовании стохастических методов необходимо иметь в виду, что они могут быть применимы только в условиях повторяющихся ситуаций. Но их нельзя применять, если случай в каком-то смысле является уникальным.

Суть адаптивных методов заключается в возможности определить те элементы рассматриваемых альтернатив, которые в течении некоторого времени могут оставаться неизменными или общими для всех альтернатив. Это делается для того, чтобы в последующем, при реализации решения целенаправленно придавать свободным элементам определенные значения, которые позволяют увеличивать эффективность решения.

Компромиссные методы обоснования решений заключаются в нахождении альтернатив не столько приводящих к оптимальному решению, сколько позволяющих удовлетворить все имеющиеся ограничения.

Метод экспертных оценок применяется в том случае, когда суждениям отдельных людей (экспертов) необходимо придать цифровое выражение.

Эвристические методы в принятии решений. В настоящее время большинство решений по управлению субъектами экономических отношений принимается в условиях неопределенности. По этой причине единственной базой обоснования подавляющего большинства организационно-экономических решений остается интуиция руководителя и его умение обрабатывать неструктурированную информацию, т.е. принятие таких решений все в большей степени становится искусством.

Как и в любом виде искусства, здесь можно выделить две составляющих: ремесло и вдохновение. Если ремеслу, при желании, можно научиться, то вдохновение при принятии управленческих решений может прийти только путем:

во-первых, осознания руководителем необходимости совместной коллективной деятельности для достижения цели,

во-вторых, принятия им на себя ответственности за результаты этой деятельности; возможно именно этим искусство управления отличается от других видов искусств.

Синтез ремесла и вдохновения при принятии управленческих решений находит свое выражение в эвристических методах или эвристиках. Под эвристическим методом понимается последовательность предписаний и процедур обработки и выработки новой информации, целенаправленно выполняемых для поиска новых, более рациональных альтернатив и выбора наилучших из них.

При этом применение одного и того же эвристического метода разными людьми при наличии одной и той же информации может привести к обоснованию и принятию разных решений. Т.е. данные методы не позволяют вырабатывать оптимальных решений. Но это нельзя отнести к их недостаткам, поскольку в условиях неопределенности доказать или опровергнуть оптимальность принятого решения просто невозможно. Можно отметить, что в каждой, требующей творческого начала, области человеческой деятельности, например конструирование и математика, существует свой набор успешно применяемых эвристических методов.

В отечественной психологии Л.С. Выготский («Развитие личности и мировоззрение ребенка») и С.Л. Рубинштейн («Основы общей психологии») рассматривают феномен самосознания как определенный этап в развитии сознания, подготовленный (1) развитием речи и произвольных движений, (2) ростом самостоятельности, вызванным этим развитием, (3) результирующим изменением взаимоотношений ребенка с окружающими. В.Н. Мясищев («Сознание как единство отражения действительности и отношения к ней человека») возникновение самосознания связывает с появлением выраженного в ясной и отчетливой форме эмоционального отношения ребенка к окружающему миру и людям. Из идей И.М. Сеченова и А. Потебни развивается концепция параллельного и взаимосвязанного развития сознания и самосознания. И.М. Сеченов считал, что к ощущениям, вызванным у ребенка внешними предметами, всегда «примешаны» ощущения, вызванные его собственной физиологической активностью. Отсюда возникает проблема разделения, дифференциации ребенком ощущений объективных, отражающих внешний мир, и ощущений субъективных, самоощущений, отражающих на первом этапе жизни состояние собственного тела. Это разделение путем осознания возможно лишь за счет накопления опыта собственной активности во внешнем мире. Многие отечественные и зарубежные авторы подчеркивают особое значение подросткового и юношеского возраста для развития самосознания. Именно в это время, на основе овладения понятийным мышлением, у подростка появляется сознательное Я, возникает рефлексия не только по отношению к действию, но и к мышлению, происходит осознание своих мотивов, проявляется в полноте проблема нравственного выбора и самооценки. Некоторые авторы считают целостное самосознание главным психическим новообразованием этого возраста (Л.И. Божович, Л.С. Выготский, И.С. Кон, Э. Шпрангер). И.С. Кон пишет: «Периодом возникновения сознательного Я, как бы постепенно ни формировались отдельные его компоненты, издавна считается подростковый и юношеский возраст». В.В. Столин считает, что «большую роль в выделении и учете собственной активности играет и более общий фактор: формирование имплицитного представления, своего рода неосознаваемой уверенности в существовании и стабильности окружающего предметного мира и субъективное «вписывание» себя в этот мир» (1983). Использование проективных техник для исследования сознания и самосознания личности связывается с представлением о пристрастности как наиболее общем свойстве нашего восприятия действительности (А.Н. Леонтьев, 1975, С.Л. Рубинштейн, 1959). Е.Т. Соколова (1980) пишет, что как структура личности в целом, так и отдельные ее элементы, в том числе представление о себе и самоотношение, могут «проецироваться в недостаточно структурированной ситуации». Как правило, элементы проективных методов используются для анализа тех аспектов «Я-концепции», которые «ускользают» от прямого самоотчета. Это «ускользание» имеет место в связи с действием следующих факторов:

Наличие личностных защит, которые не допускают до сознания те или иные элементы самоотношения; - возможность «незамеченного, непреднамеренного самоотношения», связанного с трудностями вербализации и осмысления тех или иных компонентов; - существование «нежелательной» самооценки, связанной с противоречием между самооценкой и социально приемлемыми моделями, «образцами» личности (А.А. Бодалев, В.В. Столин, 2000).

480 руб. | 150 грн. | 7,5 долл. ", MOUSEOFF, FGCOLOR, "#FFFFCC",BGCOLOR, "#393939");" onMouseOut="return nd();"> Диссертация, - 480 руб., доставка 1-3 часа, с 10-19 (Московское время), кроме воскресенья

Новиков, Максим Олегович. Методика обоснования требований к сети банковской информационной системы кредитования: диссертация... кандидата технических наук: 05.25.05 / Новиков Максим Олегович; [Место защиты: Рос. науч.-техн. центр информации по стандартизации, метрологии и оценке соответствия].- Москва, 2013.- 179 с.: ил. РГБ ОД, 61 14-5/581

Введение к работе

Актуальность исследования. Современные банковские системы электронного кредитования находятся в стадии серьезного реформирования и на начальном этапе массового внедрения. Существующие технические системы банковского кредитования в настоящий момент включают в себя оборудованные Call-центры и информационные сети, построенные в основном на базе локально-вычислительных сетей. Эти системы функционируют в режиме телефонного обслуживания клиентов, предоставляют клиентам ограниченный состав услуг, а также в своей работе используют набор ресурсов информационной компьютерной сети, обеспечивающих работоспособность менеджеров банка.

В настоящее время особое внимание уделяется развитию национального сектора информационных систем. В концепции долгосрочного социально-экономического развития России определено, что создание и развитие информационного общества, повышение качества жизни граждан напрямую связано с совершенствованием системы услуг на основе использования информационных и телекоммуникационных технологий. Высокая динамика развития рыночной экономики объективно определяет возрастание объема и сложности задач, решаемых в области организации обслуживания населения России и предоставления услуг по принципу «одного окна». Решение таких проблем невозможно без модернизации существующей системы предоставления услуг населению, без внедрения перспективных информационных систем, в частности сетей банковской информационной кредитной системы (БИКС). Такие системы являются сложными техническими системами со всеми присущими им сложным системам свойствами: целостностью, сложностью, динамичностью, иерархичностью и другими. Эти системы, как и любая техническая система, рано или поздно устаревает и требует замены на более современную систему, отвечающую современным требованиям и потребностям потребителей. Особенностью таких систем является их жесткая встроенность в процесс, которым они управляют и который они организовывают. Это обусловливает их постепенную, возможно фрагментарную замену на более современную систему.

Современная научно-техническая литература рассматривает различные аспекты изучения проблем развития сложных технических систем, разработки моделей и методов их построения. Таким исследованиям посвящены работы: М.И. Ломакина, Н.Б. Резвецова, Д.А. Ловцова, Г.С. Лебедева, А.Н. Мартьянова, Е.Н. Хохлачева, А.В.Сухова и других.

Однако, не смотря на это, анализ показывает, что большой объем работ в данной области, а также работ, посвященных созданию и развитию информационных систем предоставления банковских услуг населению (клиентам банка), вопросы создания соответствующего теоретического и методического аппарата развития информационных систем кредитования с учетом специфики их функционирования на основе единого похода в настоящее время не получили должного развития.

На современном этапе реформирования и развития информационных систем кредитования актуальным научно-прикладным направлением развития является совершенствование их сетевой структуры и программно-

математического обеспечения. Это обусловлено тем, что дальнейшее повышение оперативности выдачи кредитов клиентам банка представляется возможным только на основе внедрения новой информационной технологии и, в частности, обосновании требований к созданию таких технологий.

Таким образом, актуальность темы диссертационного исследования обусловлена необходимостью разрешения противоречия между, с одной стороны, объективной потребностью в модернизации подобных систем с целью минимизации времени на обслуживание клиентов банка, а, с другой стороны, отсутствием необходимого методического аппарата обоснования требований к построению банковских информационных кредитных систем.

Актуальность данной работы определила тему, цель, объект, предмет и научные задачи диссертационного исследования.

Целью работы является решение актуальной научной задачи разработки методики обоснования требований к разработке сети банковской информационной системы кредитования на основе развития научно-методических положений и формирования соответствующего комплекса эффективных алгоритмов оптимизации.

В качестве объекта исследования рассматривается информационная сеть банковской информационной кредитной системы (БИКС).

Предметом исследования является сетевая структура БИКС и происходящие в ней информационные процессы.

Для достижения поставленной цели определены задачи диссертационного исследования.

формирование обобщенной методики обоснования требований к построению сети БИКС на основе модели облачной структуры банка;

разработка частной методики обоснования требований к построению структуры сети БИКС на основе комплекса моделей и методов построения облачных структур;

разработка частной методики обоснования требований к распределению потоков в сети БИКС на основе методов и моделей адаптивной маршрутизации;

формирование комплекса алгоритмов, реализующих задачи обоснования требований к построению сети БИКС на основе моделей и методов, реализующих технологию облачной структуры.

Реальные процессы передачи информации относятся к классу сложных процессов принятия организационно-технических решений, исследование которых возможно на основе проблемной ориентации известного комплексного подхода, т. е. системного подхода с учетом его информационного и кибернетического аспектов. Концептуальная схема объекта исследования представлена на рис. 1.

Сеть вашоыЕон шфпрмалнсвжн кт.ынтжсн псгтемье

ГЬовог Изгиовс

Центральный вфат ванна

зиг*о-оймеа

Гоооюіис ГЕЕІЬ

_ ЕШКЧЕГКНН отдел ваша

"j г КБ. УКБ

: - ::- ::-._ |-| W^;^ ГИ!Ь

_ І__7. _1_гн= ^^-r?i__j_L -:-Г; 7ікгж:л = =--7. =^стэсн а?_=агі.г-г---:л «-ст.; v:j_uj

J I-7.-J.-: i -u-i

*\-ст_вкавл_і УК а еш BOlC

j it:.-__:i

Ь=е:шгп -r ті эст_г хпех: я -Е___і _7._j-_t_c = _j,_j=4x іяс^-ї-л

х_хст_---2 як j __;_)_-стаей

J лелеет. х= -=;г=

Ь-ЮОС -==7, II -.-.UIM-J ----3-17- Г-Ж---ZT--D

-=-=-.-= j-=a a= ----^-^7-- - jTl __."__.

Ьпан

4. Il_pcj=na а __LDuC tvjci

: г /."ігт-іілт-тсл ^-xr-jz-iaac-iTJ jTl э ex-exc

?__гаг j т_с_____, ласт;=-;?______,

F_.T_»rK2b

Otj =.-x c=

OasjL"Zii Ё__=х_.

Ko__^_sw:i_j_

Шмі: do гчса БИлС

Рис. 1. Концептуальная схема объекта исследования

Для решения указанных задач диссертационной работы проведены теоретические и экспериментальные исследования основных методов моделирования облачных структур и на основе анализа факторов, обусловливающих необходимость совершенствования методов управления передачей информации, разработан новый подход к решению задачи по разработке методики обоснования требований к построению сети БИКС.

В результате решения перечисленных задач получены следующие новые научные результаты, выносимые на защиту.

1. Научно-методические положения (математическая модель комплексной методики обоснования требований к построению сети банковской информационной кредитной системы, алгоритм, реализующий обобщенную методику обоснования требований^ по разработке требований к построению сети банковской информационной кредитной системы, отличительными чертами которых являются:

целостность исследования процессов функционирования и построения структуры сети банковской информационной кредитной системы;

новая модель обоснования требований к построению структуры сети БИКС на основе технологий облачных структур;

единство исследования процессов функционирования на различных этапах цикла передачи информации в сети БИКС и выбора информационно-математического обеспечения управления маршрутизацией.

2. Частная методика обоснования требований к построению
структуры сети БИКС, отличающая тем, что:

разработан новый методический аппарат, позволяющий комплексно учитывать особенности обоснования требований к построению структуры БИКС, ее топологии и вариантам распределения управляющей аппаратуры в облачной структуре БИКС;

частная методика определения рационального состава узлов коммутации (УК) и терминальных комплексов (ТК) в составе БИКС;

частная методика выбора мест размещения узлов коммутации (УК) с минимальными затратами на подключение провайдеров организующих связь с каналами Интернет;

частная методика обоснования требований к конфигурации сети БИКС.

Частная методика обоснования требований к обмену информацией в сети БИКС, в рамках которой разработан новый методический аппарат, позволяющий комплексно учитывать особенности передачи информации между элементами сети БИКС на основе методов адаптивной маршрутизации.

Комплекс эффективных алгоритмов обоснования требований к построению облачной структуры, построенных на основе известных и вновь разработанных алгоритмов маршрутизации, отличающийся тем, что:

обоснован и разработан новый комплекс алгоритмов обоснования требований для реализации распределения потоков информации, что позволяет решать задачи оптимизации структурных схем с учетом разработанных требований, для достижения поставленной цели;

предложены частные алгоритмы построения структуры сети БИКС, выбора мест размещения узлов коммутации и терминальных комплексов, ее топологии и вариантов распределения управляющей аппаратуры в облачной структуре сети БИКС;

использованный комплекс эффективных алгоритмов дополнен новым алгоритмом, а также включает общий и частные критерии эффективности предполагаемой информационной системы.

Методы исследования. При решении задач использовались методы теории принятия решений, теории множеств и отношений, теории графов, теории вероятностей и математической статистики, теории передачи информации.

Научная новизна полученных результатов заключается в:

применении проблемно-ориентированного варианта комплексного подхода к разработке методики обоснования требований к построению сети БИКС, обеспечивающего повышение эффективности (оперативности) функционирования сети банковской информационной кредитной системы;

разработке комплекса частных методик обоснования требований по построению облачной структуры сети БИКС по частным показателям эффективности;

разработке новых алгоритмов маршрутизации информации в перспективной сети БИКС.

Теоретическая значимость полученных научных результатов заключается в том, что разработанное информационно-математическое обеспечение разработки методики обоснования требований к разработке БИКС развивает

теоретические положения в рамках теории передачи информации в автоматизированных системах управления (АСУ), теории управления информационными системами применительно к банковским информационным кредитным системам.

Практическая значимость полученных в работе научных результатов заключается в том, что на основе разработанных математических моделей и алгоритмов обоснования требований к построению облачной структуры БИКС сформулированы соответствующие эффективные технические решения и практические рекомендации, использованные при разработке комплексных целевых программ и технических заданий на перспективные БИКС в аванпроекте опытно-конструкторской работы (ОКР) Международной гильдии финансистов и Агентства высоких технологий и предпринимательства.

Полученные научные результаты также реализованы в ФГУП «СТАНДАРТИНФОРМ» и в учебном процессе Учебного центра международной гильдии финансистов.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы представлены и получили одобрительную оценку в рамках Международной финансовой недели Международной гильдии финансистов в 2012 и 2013 годах, на научных конференциях и семинарах, проходивших в Российском научно-техническом центре информации по стандартизации, метрологии и оценке соответствия, Академии стандартизации, метрологии и сертификации и ряде других вузов и научных организаций

Публикации. Основные теоретические положения и выводы диссертации изложены в 6 публикациях авторским объемом 3,1 п.л., 2 из которых представлены в изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ для опубликования основных научных результатов диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук.