Модели и метод управления процессом распространения инноваций с учетом их взаимного влияния в социально-экономических системах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат наук Цветкова Надежда Андреевна
Цветкова Надежда Андреевна
кандидат наук
2018
- Специальность ВАК РФ05.13.10
- Количество страниц 156
Оглавление диссертации кандидат наук Цветкова Надежда Андреевна
Введение
Глава 1 Анализ проблем управления инновационным процессом
1.1 Понятие инновации и инновационного процесса
1.2 Экосистема инноваций
1.3 Математические модели распространения инноваций
Выводы по первой главе
Глава 2 Взаимное влияние инноваций в процессе их распространения
2.1 Корпускулярно-волновой подход к описанию процесса распространения инноваций
2.2 Математическая модель распространения инноваций
2.2.1 Распространение инноваций
2.2.2 Взаимодействие инноваций
2.2.3 Теорема о существовании взаимного влияния инноваций
2.2.4 Следствие теоремы о существовании взаимного влияния инноваций
Выводы по второй главе
Глава 3 Управление процессом распространения инноваций
3.1 Цели и критерии управления
3.2 Многопроектное управление
3.3 Задача «А»: составление расписания запуска инновационных проектов в портфеле
3.4 Задача «Б»: составление расписания запуска результатов инновационных проектов на рынок
Выводы по третьей главе
Глава 4 Метод управления процессом распространения инновации и его экспериментальная проверка
4.1 Метод управления процессом распространения инновации
4.2 Проведение экспериментов
4.3 Решение задач составления расписаний
4.4 Имитационная модель на основе агентного подхода
Выводы по четвертой главе
Заключение
Список сокращений и условных обозначений
Список литературы
Приложение А (обязательное) Классификация моделей распространения инноваций
Приложение Б (справочное) Решение задач составления расписаний
Приложение В (справочное) Разработка имитационной модели в AnyLogic
Приложение Г (справочное) Проведение экспериментов на базе имитационной модели
Приложение Д (справочное) Акты о внедрении
Рекомендованный список диссертаций по специальности «Управление в социальных и экономических системах», 05.13.10 шифр ВАК
Развитие методов и моделей прогнозирования и планирования в задачах управления инновационными проектами в производственно-экономических системах2015 год, кандидат наук Мыльников, Леонид Александрович
Разработка моделей принятия решений в системах управления городом1998 год, кандидат экономических наук Семенов, Алексей Васильевич
Информационное обеспечение инновационной деятельности наукоемких предприятий на основе имитационного моделирования2022 год, кандидат наук Шермадини Марина Владимировна
Методология и методика управления затратами на стадиях жизненного цикла инновационного проекта2013 год, доктор экономических наук Искосков, Максим Олегович
Система распределения ресурсов и формирования коалиций и ее применение на промышленных предприятиях дивизиональной структуры управления при выполнении крупных заказов2014 год, кандидат наук Зраенко, Алексей Сергеевич
Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и метод управления процессом распространения инноваций с учетом их взаимного влияния в социально-экономических системах»
Введение
Перечень целей, определенных в документах уровня стратегического планирования, например, таких как Стратегия национальной безопасности РФ (Указ Президента Российской Федерации от 31 декабря 2015 года №683) [1], Стратегия инновационного развития Российской Федерации в период до 2020 года (Распоряжение Правительства РФ от 8 декабря 2011 года №2227-р) [2], Стратегия научно-технологического развития РФ - 2035 (Указ Президента Российской Федерации от 01 декабря 2016 года №642) [3], а также представленных в научной литературе, включает перевод экономики России на инновационный путь развития, развитие национальной инновационной системы, стимулирование и поддержку развития рынка инноваций и совершенствование государственной инновационной политики. Становление цифровой экономики формирует новые вызовы перед теорией и инструментами управления инновационными процессами. Эти вызовы определяются сокращением жизненного цикла изделий и, соответственно, ростом интенсивности протекания инновационных процессов; возможностью накопления и оперирования большими данными; необходимостью интенсификации взаимодействия сектора исследований и разработок с реальным сектором экономики. Для достижения этих целей необходимы исследования, связанные со всеми стадиями инновационных процессов, в том числе и стадии, касающейся коммерциализации инноваций с выходом на заданные индикаторы социально-экономической эффективности.
Конкурентоспособность современного предприятия связана с инновационной деятельностью и, как следствие, с выводом на рынок результатов этой деятельности, которые способны оказывать влияние на состояние экономической среды и состояние самого предприятия. Наиболее чувствительными к изменениям экономической среды являются последующие инновационные проекты (подрывные или поддерживающие). В связи с этим возникает актуальный вопрос выявления информационных, алгоритмических зависимостей между инновациями
и управления ими не только на этапе реализации проектов, но и на этапе коммерциализации (распространения).
Под распространением инноваций понимается процесс передачи инновации от ее источника к субъектам (конечным пользователям) внешних социально-экономических систем для внедрения или применения. Мерой процесса распространения инноваций предлагается считать количество продаж (внедрений) данной инновации.
Становление теории распространения инноваций датируется 60-мы годами прошлого века. В ее развитии можно выделить следующих исследователей: Ф. Басс, Дж. Вудлок, Як. Голденберг, М. Гудолин, П. Котлер, Б. Либай, Г. Лилиен, В. Махаджан, Дж. Мехиа, Н. Мид, В.М. Московкин, Дж. Мур, Э. Мэнсфилд, Р.М. Нижегородцев, К. Перес, Э. Роджерс, Л. Форт, Т. Хегерстранд, Ю.Д. Шмидт и другие [4-20]. Однако существующие теория и модели распространения инноваций используют то пространство параметров и труднодоступные метрики, которые не позволяют получить на их базе алгоритм и методы управления процессом распространения инноваций с учетом возможного взаимовлияния и формирующихся параметров социально-экономической среды на предприятии. Немногочисленные математические модели процессов распространения инноваций оперируют трудноизмеримыми показателями, не отражают в полной мере качественные особенности этих процессов.
Вопросы взаимного влияния инноваций затрагивались в работах таких ученых, как: С. Гросман, И.В. Демкин, М. Дикинсон, В. Ломакс, Л. А. Мыльников, Д.В. Перцев, С. Рамакришнан, Ш. Сринивасан, Г. Херде и др., публикации которых показали недостаточность полученных результатов для измерения уровня взаимодействия инноваций [21-27].
Системы управления инновационными процессами (СУИП), протекающими в социально-экономических средах, классифицируются как системы, в контуре которых присутствует оператор (или лицо, принимающее решение, далее - ЛПР). Это привносит особенность при разработке моделей и алгоритмов, на основании которых строится система управления на предприятии. Традиционно эта
особенность учитывалась включением в контур управления экспертных систем, готовящих варианты решений для ЛПР. Значимость экспертных систем будет только расти по мере роста сложности объектов управления и многообразия алгоритмов решения трудно формализуемых задач. Вероятнее всего, развитие экспертных систем будет идти в направлении развития их функционала как интеллектуальных помощников, работающих с большим массивом данных, по мере того, как физические объекты будут становиться киберсоциофизическими. На данном этапе для снижения зависимости итогового управляющего решения от исходных экспертных оценок в состав СУИП предлагается ввести инструменты имитационного моделирования для динамического формирования и коррекции решения в условиях изменения экономической среды.
На основании проведенного сравнительного анализа публикаций по теме исследования можно указать на наличие противоречия, состоящего в том, что, с одной стороны, существуют возрастающие требования к управляемости процесса распространения инноваций, с другой стороны, отсутствием готовых алгоритмических решений и математических моделей по управлению этим процессом с учетом взаимного влияния инноваций.
В данном исследовании эффективность управления процессом распространения инноваций будем оценивать его результативностью: степенью приближения к поставленной цели через введенный измеримый показатель -количество продаж.
Таким образом, цель диссертационной работы состоит в повышении результативности управления инновационными процессами предприятия за счет учета взаимного влияния инноваций.
Научная задача диссертационной работы - разработать математические модели и метод управления процессом распространения инноваций на основе эконофизического подхода.
Для достижения сформулированной цели решены следующие частные задачи:
1. Провести сравнительный анализ, предложить классификацию существующих математических моделей и их возможностей для управления процессом распространения инноваций.
2. Разработать математическую модель для управления процессом распространения инноваций с учетом их взаимного влияния, основанную на эконофизическом подходе.
3. Разработать метод управления процессом распространения инноваций.
4. Выбрать средства моделирования и построить модели для управления процессом распространения инноваций.
5. Провести имитационную проверку работоспособности метода управления процессом распространения инноваций.
Объектом исследования являются система управления инновационным процессом на предприятии.
Предмет - модели и метод управления процессом распространения инноваций с учетом их взаимного влияния.
Область исследования. Вопросы, рассмотренные в диссертации, соответствуют следующим пунктам паспорта специальности 05.13.10 -Управление в социальных и экономических системах: п. 2 «Разработка методов формализации и постановки задач управления в социальных и экономических системах» в части разработки математической модели процесса распространения инноваций и формализации задач составления расписания запусков; п. 4 «Разработка методов и алгоритмов решения задач управления и принятия решений в социальных и экономических системах» в части создания метода управления и имитационной модели распространения инноваций.
Научная новизна работы и положения, выносимые на защиту:
1. Математическая модель распространения инноваций, построенная на базе развиваемого подхода эконофизики, а именно применении математического аппарата явлений интерференции и диффузии, протекающих в физических средах, для инновационных процессов, протекающих в социально-экономических средах.
2. Математические модели составления расписания для управления инновационными проектами, связанные с определением момента запуска инновационных проектов в портфеле на реализацию и запуска результатов инновационных проектов на рынок. Математические модели отличаются:
- учетом взаимного влияния инноваций и параметров среды, разбиением проектов на зависимые и независимые, учетом ограничений на ресурсы, на моменты запуска проектов и на планируемый суммарный эффект, а также возможностью выбора целевой функции, на стадии подготовки и реализации портфеля инновационных проектов;
- одновременным использованием в расчетах коэффициентов взаимовлияния инноваций и диффузии, совместно задающих внутренние и внешние связи между проектами и рыночной средой, на стадии выхода на рынок продуктов инновационных проектов.
3. Метод управления процессом распространения инноваций, построенный на базе предложенной математической модели и использующий результаты решений задач составления расписаний. Отличиями метода являются:
- учет взаимного влияния инноваций;
- наличие двух этапов жизненного цикла инновационного процесса, а именно этап разработки инновации и этап коммерциализации;
- использование предложенной имитационной модели на базе агентного подхода для экспериментальной проверки.
Методы исследования. При проведении исследований в диссертационной работе использованы методы управления в организационно-технических системах, системного анализа, теория принятия решений и экспертных оценок, теория математической статистики, теория расписаний, теория подобия, методы математического и имитационного моделирования. Для моделирования, обработки и анализа полученных данных применялись пакеты программ Microsoft Excel, AnyLogic 7.0.
Теоретическая и практическая значимость работы обусловлена тем, что результаты данного исследования повышают глубину и точность описания
инновационных процессов в социально-экономических средах. Предложенный подход позволяет выйти на другой уровень понимания особенностей инновационных процессов и, как следствие, поспособствует разработке законов управления процессами распространения инноваций и прогнозирования их течения. Практическая ценность работы заключается в следующем:
1. Предложенные классификационные признаки математических моделей распространения инноваций обеспечивают обоснованный выбор класса модели в зависимости от цели и задач исследований инновационных процессов.
2. Агентная модель распространения инноваций, разработанная на платформе AnyLogic 7. Модель позволяет ЛПР осуществлять анализ и генерацию различных сценариев в части оценки зависимости распространения инновации от параметров среды и определения управляющих воздействий в зависимости от параметров последующих поддерживающих инноваций. Получено увеличение результативности на 7% со значениями параметров, взятых из отчетов хозяйственной деятельности предприятий.
3. Программные приложения для MS Excel, разработанные для решения поставленных задач составления расписаний. Позволяют автоматизировать работу в части внесения информации о портфелях инновационных проектов и других параметров, а также запуска решения задач с помощью эволюционного метода.
4. Полученные результаты используются в учебных материалах дисциплин «Теоретическая инноватика», «Управление инновационными процессами», «Имитационное моделирование в управлении инновациями» в Высшей школе киберфизических систем и управления СПбПУ.
Степень достоверности и апробация результатов. Достоверность научных положений и выводов подтверждается корректным применением методов системного анализа, математического моделирования, статистических методов, методов принятия решений, а также публикациями по теме диссертации и их обсуждением на научно-технических конференциях и семинарах. Предложенные в работе модели и метод были проверены с помощью инструментов решения оптимизационных задач и имитационных экспериментов. Теория построена на
известных проверяемых фактах, идея базируется на обобщении передового опыта создания математических моделей обеспечения поддержки принятия решений.
Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на научных и практических конференциях и форумах различного уровня. В их числе: Международная научно-техническая конференция «Пром-Инжиниринг, 1С1Е - 2017» (Челябинск, Санкт-Петербург, 2017), Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям «БСМ-2017» (Санкт-Петербург, 2017), Международная научно-практическая конференция «Системный анализ в проектировании и управлении» (Санкт-Петербург, 2015, 2016, 2017), Молодежная научная конференция «Информатика и кибернетика» (Санкт-Петербург, 2015, 2017), Международная научно-методическая конференция «Современное образование» (Томск, 2016), Всероссийский форум «Наука и инновации в технических университетах» (Санкт-Петербург, 2015, 2016), Научно-практическая конференция с международным участием «Неделя науки СПбГПУ» (Санкт-Петербург, 2010, 2012, 2014).
Результаты работы используются в учебном процессе Высшей школы киберфизических систем и управления Института компьютерных наук и технологий Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого при проведении учебных дисциплин «Теоретическая инноватика», «Управление инновационными процессами», «Имитационное моделирование в управлении инновациями» (при подготовке бакалавров по направлению 27.03.05 «Инноватика» и магистров по направлению 27.04.05 «Инноватика»), что подтверждается актом о внедрении.
Предложенные модели внедрены в некоммерческой организации Агентства стратегических инициатив «Фонд развития интернет инициатив», о чем получен акт о внедрении.
Научные и практические результаты работы использованы в процессе выполнения работ по грантам Комитета по науке и высшей школе г. Санкт-Петербурга по теме «Развитие агентного подхода в управлении процессом распространения инноваций» (2017 г., диплом ПСП № 17400) и по теме
«Управление инновационными процессами в территориальных экономических системах» (2014 г., №194-14).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 20 работ, в их числе 5 статей в научных изданиях, рекомендуемых ВАК, 2 статьи в сборниках трудов международных конференций (на англ. языке), индексируемых Scopus и Google Scholar, в соавторстве 1 монография и 1 учебник (гриф ФУМО).
Личный вклад. Постановка задачи выполнена совместно с научным руководителем - д.т.н. Туккелем И.Л. В диссертации приведены результаты, в получении которых автору принадлежит основная роль. Автором предложены классификационные признаки математический моделей распространения инноваций, разработана математическая модель распространения инноваций, сформулированы задачи составления расписания, метод управления распространением инноваций, разработана имитационная модель, а также выполнены их экспериментальные исследования [28-31].
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Материал изложен на 156 страницах, содержит 30 таблиц, 26 рисунков, 223 литературных источника и 5 приложений.
Во введении аргументирована актуальность темы диссертационного исследования, представлена степень ее проработанности, поставлены цель и задачи исследования, определены объект и предмет, теоретическая и практическая значимость результатов, сформулированы научная новизна работы и положения, выносимые на защиту.
В первой главе приведены теоретические доводы, необходимые для постановки задачи исследования: определения основных терминов, описание среды, в которой распространяются инновации, описание жизненного цикла инновации. Обоснована актуальность выбранной темы исследования, проведен обзор и сравнительный анализ существующих математических моделей распространения инноваций. Представлен комплекс классификационных признаков математических моделей распространения инноваций.
Во второй главе формулируются теоретические основы, необходимые для решения задачи управления инновационными процессами с учетом взаимного влияния инноваций: дана математическая модель распространения инноваций, приведена теорема о существовании взаимного влияния и ее следствие.
В третьей главе представлены положения, необходимые для построения метода управления распространением инноваций: даны цели и критерии управления, поставлены задачи составления расписания запусков инновационных проектов портфеля проектов и расписания запуска на рынок инновационных продуктов с учетом взаимного влияния.
В четвертой главе разработан метод управления распространением инноваций; приведены результаты экспериментальной проверки полученных теоретических положений; дается разработанная имитационная модель, построенная на базе агентного подхода.
Глава 1 Анализ проблем управления инновационным
процессом
В современном мире ясно прослеживается тренд развития экономик ведущих стран в виде перехода доминирующего пятого технологического уклада к шестому, основанному на конвенгерции технологий - информационных, когнитивных, нано-и биотехнологиях (КВ1С-технологий), активно внедряется идея «Индустрия 4.0». Проблематика технологических укладов, имеющая в своей основе теорию циклов выдающегося ученого Николая Кондратьева, привлекла внимание многих последователей: А. А. Акаев, С. Ю. Глазьев, Л. Е. Гринин, С. Кузнец, Л. Нефедов, К. Перес, М. Хироока, Ю. В. Яковец [17, 32-38] и др.
Й. Шумпетер развил положения Н. Кондратьева, ввел понятие «Инновации» и связал его с темпами экономического развития. Экономическое развитие носит неравномерный характер, который в том числе связан со сменой поколений техники и технологий. В основе развития технологической системы лежит прорывная инновация, принципиально отличающаяся от устоявшегося технологического окружения, которая вызывает обновление организации смежных производств и стимулирует очередную волну технологического подъема [39]. Наступающий шестой технологический уклад характеризуется экономикой «знаний», изменением принципов инновационной деятельности: нацеленностью на развитие и применение наукоемких и природоподобных технологий.
Задача развития инновационной сферы становится как никогда актуальной, т. к. именно в этой сфере происходит превращение научно-технического продукта, базирующегося на результатах фундаментальных и прикладных исследований, в новые конкурентоспособные продукты и технологии [40]. Развитие национальной инновационной системы, обеспечивающей инициирование и распространение инноваций, - основа перевода экономики на инновационный социально-ориентированный путь. «Инновации - это не просто научный и технический прогресс, но и экономическая успешность, экономическая отдача» [41]. Одной из главных причин различий в уровне экономического и технологического развития
стран является последствия применяемых подходов к управлению инновационной деятельностью как на государственном уровне, так и в рамках отдельного предприятия.
1.1 Понятие инновации и инновационного процесса
Термин и понятие «инновация» было впервые введено в научное обращение Й. Шумпетером еще в начале XX века. Он одним из первых перешел от статического взгляда на предпринимательскую деятельность к динамическому, когда периодически сменяются равновесные состояния благодаря новым комбинациям используемых факторов производства. Таким комбинациям он дал в 1934 году новое обозначение как «инновации» и выделил пять типов: «новое качество товара», «новый способ применения существующего товара», «новый метод производства», «выход на новый рынок», «изменение экономики организации» [39]. Работы Й. Шумпетера послужили стимулом для других ученых к исследованиям в области инноваций.
На данный момент в научной литературе определений термина «инновация» предложено значительное количество. Авторы определений рассматривают инновацию и как процесс (Б. Санто, Б. Твисс и др.), и как изменение (Ю.В. Яковец, Р. Ротвелл и др.), и как результат (С.В. Семенов, Р. Фатхутдинов и др.) [38, 42-46]. В англоязычной литературе часто понятия «инновация» и «инновационный процесс» отождествляют в связи с особенностями языка, что зачастую не верно влияет на перевод и понимание сути термина. Такое противоречие определений и поверхностное понимание отрицательно влияют на использование их как критерия для оценивания инновации при принятии решений об инвестировании, производстве и управлении.
В рамках данного исследования будем придерживаться определения термина инновации, которое было введено в Федеральном законе №127-ФЗ «О науке и государственной научно-технической политике» (с изменениями от 21 июля 2011 года): Инновации - введенный в употребление новый или значительно
улучшенный продукт (товар, услуга) или процесс, новый метод продаж или новый организационный метод в деловой практике, организации рабочих мест или во внешних связях [47].
Отметим, что инновация это, прежде всего, результат интеллектуальной деятельности, имеющий какую-либо защиту прав собственности и гарантирующий предприятию потенциальную конкурентоспособность.
Научный подход требует перед построением систем и алгоритмов управления определить классификацию данных объектов. Классификации инноваций посвятили работы многие как зарубежные, так и отечественные исследователи, выделив разные основания структурирования: С.А. Агарков, П. Друкер, Г. Менш, А.И. Пригожин, Б. Твисс, Р.А. Фатхутдинов, Ю.В. Яковец [38, 43, 46, 48-51] и др. Обычно выделяют следующие классификационные признаки: значимость, область применения, глубина изменения, степень новизны, направленность, стимул появления, по месту инноваций в системе предприятия и т. д. Соотнесение классификационных признаков для инновации помогает определить место каждой инновации в инновационной системе и отличительные характеристики, что позволяет более точно использовать инструменты управления инновационной деятельностью.
Для целей данного исследования предлагается использовать три группы классификационных признаков инноваций: категория, класс и масштаб, на основании классификации, принятой в [40]. Данная классификация, не противореча известным, позволит сфокусироваться на основном направлении настоящего исследования, в частности на определении коэффициента взаимодействия во второй главе (см. таблицу 1.1).
Стоит отметить, что появление прорывной инновации обуславливает разработку ряда последующих, улучшающих, менее значительных инноваций. А улучшающие инновации способствуют появлению модифицирующих инноваций. Верно и обратное: накопление улучшающих инноваций провоцирует появление инновации прорыва.
Таблица 1.1 - Классификация инноваций
Название Классификационный признак Классификационная градация
Категория инновации По стадии жизненного цикла товара (показывает, в какой части жизненного цикла товара реализуется инновация) • инновации в области конечного продукта деятельности компании; • инновации процессов касаются способов производства или распространения конечного продукта; • инновации процедур изменяют организационно-управленческую структуру компании; • инновации циклов сочетают развитие нескольких этапов жизненного цикла продукта (взаимодействие процессов и процедур).
Класс инноваций По величине изменений, производимых той или иной инновацией Первый вариант: • модифицирующие (инкрементальные) инновации производят незначительные улучшения в областях конечного продукта, процессов, процедур и жизненного цикла; • улучшающие (дистинктивные) инновации направлены на значительные преимущества и улучшения, но при этом не базируются на принципиально новых технологиях и подходах; • прорывные инновации имеют в своей основе фундаментально новые технологии и подходы: выполняются ранее недоступные функции или принципиально новым способом; • интегрирующие инновации используют комбинацию первых трех классов инноваций. Второй вариант1: • подрывные инновации - комбинация технологий, которая создает новые рынки или радикально трансформирует старые; • поддерживающие инновации направлены на совершенствование уже существующих [52].
Масштаб инновации По соотношению величины производимых изменений к величине реализуемой продукции • глобальная - изменения касаются всего конечного продукта; • локальная - изменения направлены на какую-то определенную часть конечного продукта
1)1 В последнее время стали выделять второй вариант градации класса инновации: подрывные и поддерживающие инновации. С точки зрения этапа коммерциализации инновационного процесса методически удобно использовать как раз второй вариант градации.
Инновации реализуются через инновационный процесс. Понятие инновационного процесса, как и инновации, является базовым, то есть однозначного определения дать невозможно и через него определяются все остальные термины данной теории. Это означает, что строго сформулированное определение сложного понятия для одной задачи для решения другой может потребовать других акцентов.
В рамках данного исследования под инновационным процессом будет пониматься цепь событий, в ходе которых новшество вызревает от идеи и бизнес-идеи до конкретного продукта, технологии или услуги, и распространяется в социально-экономических системах.
Похожие диссертационные работы по специальности «Управление в социальных и экономических системах», 05.13.10 шифр ВАК
Имитационные модели в процессах управления разработкой конструкторско-технологической документации авиастроительного предприятия2014 год, кандидат наук Железнов, Олег Владимирович
Методы и технологии комплексного информационного обеспечения управления инновационным развитием региональной экономики2009 год, доктор технических наук Шишаев, Максим Геннадьевич
Математическая модель и алгоритмы составления расписаний и прогнозирования производства на малом предприятии2010 год, кандидат технических наук Арендателева, Светлана Ивановна
Метод автоматизированного проектирования механосборочных участков на основе компьютерного моделирования и генетических алгоритмов2013 год, кандидат наук Русяев, Александр Сергеевич
Разработка моделей и программного обеспечения информационной поддержки региональных открытых децентрализованных инновационных структур2007 год, кандидат технических наук Маслобоев, Андрей Владимирович
Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Цветкова Надежда Андреевна, 2018 год
Список литературы
1. Стратегия национальной безопасности Российской Федерации, утверждена указом Президента Российской Федерации № 683 от 31 декабря 2015 г. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://base.garant.ru/71296054/, свободный (дата обращения: 19.03.2017).
2. Стратегия инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года, утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 8 декабря 2011 г. № 2227-р [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://base.garant.ru/70106124/ (дата обращения: 19.03.2017).
3. Стратегия научно-технологического развития Российской Федерации, утверждена указом Президента Российской Федерации от 01 декабря 2016 года №642 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://base.garant.ru/71451998/ (дата обращения: 19.03.2017).
4. Bass, F. M. A New Product Growth for Model Consumer Durables / F. M. Bass // Management Science. - 1969. - vol. 15. - Pp. 215-227.
5. Fourt, L. Early prediction of early success of new grocery products / L. Fourt, J. Woodlock // Journal of Marketing. - 1960. Vol. 25. - Pp. 31-38.
6. Goldenberg, J. Talk of the network: a complex systems look at the underlying process of word- of-mouth / J. Goldenberg, B. Libai, E. Muller // Marketing Letters. -2001. - 12(3). - Pp. 209-221.
7. Guidolin, M. Aggregate and agent-based models for the diffusion of innovation [Электронный ресурс] / M. Guidolin. - 2007. - Режим доступа: http://paduaresearch.cab.unipd.it/161/ (дата обращения: 22.02.2016).
8. Lilien, G. Marketing Decision Making / G. Lilien, P. Kotler // A Model Building Approach, New York. - 1983. - 875 p.
9. Mahajan, V. New-product diffusion models in marketing: a review and directions for research / V. Mahajan, E. Muller, F. M. Bass // Journal of marketing. -1990. - Vol. 54. - Pp. 1-26.
10. Mahajan, V. Models for Innovation Diffusion / V. Mahajan, A. Peterson // Sage Publications. -1985. - 87 p.
11. Mejía, J. A forecast model for diffusion of innovations based on molecular diffusion / J. Mejía, R. Britto, O. Buitrago // Ciencia e Técnica Vitivinícola. - Vol. 30. -2015. - Pp. 41-54.
12. Meade, N. Modelling and forecasting the diffusion of innovation - a 25-year review / N. Meade, T. Islam // International journal of forecasting. - 2006. - Vol. 22. -Pp. 519-545.
13. Московкин, В. Основы концепции диффузии инноваций / В. Московкин // Бизнес-информ. - 1998. - №17-18. - С.41-48.
14. Moore, J. F. Predators and prey: a new ecology of competition / J. F. Moore // Harvard business review. - 1993. - №. 3. - Pp. 75-83.
15. Mansfield, E. Technical change and the rate of imitation / E. Mansfield // Econometrica. — 1961. — V. 29. — P. 741-766.
16. Нижегородцев, Р. М. Основы теории инноваций / Р. М. Нижегородцев. -М. - Доброе слово, 2011. - 88 с.
17. Perez, C. Technological Revolutions and Financial Capital: The Dynamics of Bubbles and Golden Ages / C. Perez // Cheltenham, Eng.: Edward Elgar, 2002. (рус. пер. Перес К. Технологические революции и финансовый капитал. Динамика пузырей и периодов процветания. М.: Дело. АНХ. - 2011. - 232 с.).
18. Rogers, E. M. Diffusion of Innovations / E. M. Rogers. - 3rd ed., New York. 1983. - 453 p.
19. Hagerstrand, T. Innovation diffusion as a spatial process / T. Hagerstrand // Innovation diffusion as a spatial process. - 1967. - 334 p.
20. Шмидт, Ю. Д. О некоторых подходах к моделированию пространственной диффузии инноваций / Ю. Д. Шмидт, О. Н. Лободина // Пространственная экономика. - 2015. - № 2. - С. 103-115.
21. Srinivasan, S. A generic framework for analysing product cannibalisation / S. Srinivasan, S. Ramakrishnan, S. Grasman // International Journal of Business Innovation and Research. - 2006. - Vol. 1. - №. 1-2. - Pp. 92-110.
22. Srinivasan, S. Estimating cannibalization rates for pioneering innovations / S. Srinivasan, M. Dekimpe, H. Van Heerde // Marketing Science. - 2010. - Pp. 1024-1039.
23. Аньшин, В. М. Модели управления портфелем проектов в условиях неопределенности / В. М. Аньшин, И. В. Демкин, И. М. Никонов, И. Н. Царьков. -М: МАТИ, 2008. — 194 с.
24. Dickinson, M. W. Technology portfolio management: optimizing interdependent projects over multiple time periods / M. W. Dickinson, A. C. Thornton, S. Graves // IEEE Transactions on Engineering Management. - Vol. 48 (4). - 2001. P. 518-527.
25. Lomax, W. The measurement of cannibalization / W. Lomax, K. Hammond, R. East, M. Clemete // Journal of Product & Brand Management. - 1997. - Vol. 6. - №. 1. -P. 27-39.
26. Мыльников, Л. А. Прогнозирование значений взаимосвязанных параметров с учетом тенденций свойственных рассматриваемым параметрам в производственно-экономических системах / Л. А. Мыльников, Б. Ю. Краузе, Р. А. Файзрахманов, И. В. Корнев // Управление экономическими системами. -2016. - № 9(91). - 18 с.
27. Перцев, Д. В. Взаимовлияние в портфеле проектов по запуску новых продуктов / Д. В. Перцев // Современный менеджмент: вопросы теории и практики. - М.: Изд. дом ГУ ВШЭ. - 2008. - С. 59-69.
28. Цветкова, Н. А. О взаимном влиянии инноваций / Н. А. Цветкова // Инновации. - 2018. - №3. - С. 100-105.
29. Цветкова, Н. А. Модели распространения инноваций: от описания к управлению инновационными процессами / И. Л. Туккель, Н. А. Цветкова // Инновации. - 2017. - №11. - С. 77-85.
30. Цветкова, Н. А. Определенный взгляд на распространение инноваций в социально-экономической среде / И. Л. Туккель, Н. А. Цветкова // Инновации. -2015. - №11. - С. 30-35.
31. Цветкова, Н. А. Об особенностях многопроектного управления / И. Л. Туккель, Н. А. Цветкова // Научно-технические ведомости СПбГПУ. - 2013. - №42 (183). - С. 89-95.
32. Акаев, А. А. Математические основы инновационно-циклической теории экономического развития Шумпетера - Кондратьева / А. А. Акаев // Кондратьевские волны. - 2012. - №1. - С. 314-341.
33. Глазьев, С. Ю. Современная теория длинных волн в развитии экономики / С. Ю. Глазьев // Экономическая наука современной России. - 2012. - №2. - C. 2742.
34. Гринин, Л. Е. Кибернетическая революция и шестой технологический уклад / Л. Е. Гринин, А. Л. Гринин // Кондратьевские волны. - 2015. - №4. - С. 83106.
35. Kuznets, S. Schumpeter's Business Cycles / S. Kuznets // American Economic Review. - 1940. - Vol. 30. - Рр. 257-271.
36. Nefiodow, L. The Sixth Kondratieff. The New Long Wave of the Global Economy / L. Nefiodow, S. Nefiodow. - Charleston. 2014. - 264 p.
37. Hirooka, M. Innovative Dynamism and Economic Growth / M. Hirooka // A Nonlinear Perspective. - Edward Elgar. - 2006. - 426 p.
38. Яковец, Ю. В. Эпохальные инновации XXI века / Ю. В. Яковец. - М.: Экономика, 2004. - 440 с.
39. Schumpeter, J. A. Business Cycles. A Theoretical, Historical and Statistical Analysis of the Capitalist Process / J. A. Schumpeter. - N.Y. - 1939.
40. Туккель, И. Л. Методы и инструменты управления инновационным развитием промышленных предприятий / И. Л. Туккель, С. А. Голубев, А. В. Сурина, Н. А. Цветкова. - СПб.: БХВ-Петербург. - 2013. - 208 с.
41. Динамика инноваций. Под ред. В. И. Супруна. - Н.: ФСПИ "Тренды", 2011. - 448 с.
42. Санто, Б. Инновация как средство экономического развития / Б. Санто. -М.: Прогресс, 1990. - 296 с.
43. Твисс, Б. Управление научно-техническими нововведениями / Б. Твисс ; сокр. пер. с англ. ; науч. ред. К. Ф. Пузыря. - М. : Экономика, 1989. - 271 с.
44. Rothwell, R. Towards the Fifth-generation Innovation Process / R. Rothwell // International Marketing Review. - 1994. - Vol. 11. - № 1. - Pp. 7-31.
45. Семенов, С. В. Инновации. Понятие и определения / С. В. Семенов // Программные продукты, системы и алгоритмы. - 2013. - № 2. - С. 9.
46. Фатхутдинов, Р. А. Инновационный менеджмент / Р. А. Фатхутдинов. -Учебник для вузов, изд. 5. - СПб.: Питер, 2006. - 448 с.
47. Федеральный закон № 127-ФЗ «О науке и государственной научно-технической политике» от 23 августа 1996 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://base.garant.ru/135919/, свободный (дата обращения: 17.03.2017).
48. Агарков, С. А. Инновационный менеджмент и государственная инновационная политика / С. А. Агарков, Е. С. Кузнецова, М. О. Грязнова. - Изд-во «Академия Естествознания», 2011. - 143 с.
49. Mensch, G. Stalemate in Technology / G. Mensch // Cambridge: Ballinger Publishing Company, 1979. - 241 p.
50. Пригожин, А. И. Нововведения: стимулы и препятствия (социальные аспекты инноватики) / А. И. Пригожин. - М.: Политиздат, 1989. - 271 с.
51. Друкер, П. Ф. Бизнес и инновации / П. Ф. Друкер. - М.: «Вильямс». - 2007. - 432 с.
52. Кристенсен, К. М. Дилемма инноватора. Как из-за новых технологий погибают сильные компании / К. М. Кристенсен. - Альпина Бизнес Букс, 2004. -240 с.
53. Гольберт, В. В. Структурная модель инновационного процесса / В. В. Гольберт // Альманах "Наука. Инновации. Образование". - 2008. - Вып. 6. - 212 c.
54. Kaplan, S. Innovation Lifecycles / S. Kaplan // Managing Principal, Innovation Point LLC [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.innovation-point.com/Innovation_ Lifecycles.pdf (дата обращения: 11.04.2015).
55. Кортов, С. В. Эволюционное моделирование жизненного цикла инноваций / С. В. Кортов. - Екатеринбург: Инст. экон. УрО РАН, 2003. - 342 с.
56. Hallerstede, S. Managing the lifecycle of open innovation platforms / S. Hallerstede // Springer Science & Business Media, 2013. - 249 p.
57. Беляева, А. Б. Инновации и их жизненный цикл / А. Б. Беляева // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. - 2008. - № 11 (67). - С. 458-464.
58. Грузнов, И. И. Автоматизация сопровождения информационных технологий поддержки жизненного цикла инноваций / И. И. Грузнов // Труды Одесского политехнического университета. - 2010. - № 1-2. - С. 252-256.
59. Жариков, В. В. Практическое применение методики оценки эффекта жизненного цикла (товара, продукта, изделия, технологии и инновации) / В. В. Жариков, Д. О. Кузнецов, М. С. Теплякова, М. А. Истомин, В. А. Гришина, и др. // Вопросы современной науки и практики. Университет им. В. И. Вернадского. -2009. - 130 с.
60. Семенычев, Е. В. Жизненный цикл экономических объектов: методология и инструментарий параметрического моделирования: монография / Е. В. Семенычев. - Самара: СамНЦ РАН, 2015. - 388 с.
61. Береговская, Т. А. Экономико-математическая модель входящего денежного потока от инновационного продукта / Т. А. Береговская // Известия Академии упр-ния: теория, стратегии, инновации. - 2012. - №4 (11). - С. 46-50.
62. Griliches, Z. Hibryd corn: An exploration in the economics of technological change / Z. Griliches // Econometrica. - 1957. - V. 25. - P. 501-522.
63. Hirooka, M. Nonlinear dynamism of innovation and business cycles / M. Hirooka // Entrepreneurships, the new economy and public policy. - Springer Berlin Heidelberg. - 2005. - Pp. 289-316.
64. Hirooka, M. Innovation Dynamism and Economic Growth. A Nonlinear Perspective [Электронный ресурс] / M. Hirooka // Cheltenham, UK; Northampton, MA: Edward Elgar. - 2006. - Режим доступа:: http://www.kemz.org/inovaci.html (дата обращения: 12.05.2016).
65. Акаев, А. А. Об одной математической модели для долгосрочного прогнозирования динамики инновационно-экономического развития / А. А. Акаев, М. Хироока. // ДАН РФ. - 2009. - Т. 425. - № 6. - C. 727-732.
66. Селиванов, С. Г. Инноватика / С. Г. Селиванов, М. Б. Гузаиров, А. А. Кутин. - Москва. - 2008. - 721 с.
67. Global Apple iPod sales from 2006 to 2014 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.statista.com/statistics/276307/global-apple-ipod-sales-since-fiscal-year-2006/ (дата обращения: 07.12.2015).
68. Национальные инновационные системы в России и ЕС / под ред. В. В. Иванова, Н. И. Ивановой, Й. Розебума, Х. Хайсберса. - М.: ЦИПРАН РАН, 2006. -280 с.
69. Рудской, А. И. Инноватика: вопросы теории и кадрового обеспечения инновационной деятельности / А. И. Рудской, И. Л. Туккель // Инновации. - 2015. - № 11 (205). - С. 3-11.
70. Cooke, P. Regional innovation systems: Concepts, analysis and typology [Электронный ресурс] / P. Cooke. - 1996. - URL: http://cordis.europa.eu/docu-ments/documentlibrary/34394841EN6.pdf (дата обращения: 11.03.2016).
71. Lundvall, B-A. National Innovation Systems: Towards a Theory of Innovation and Interactive Learning / B-A. Lundvall // L.: Pinter, 1992. - Pp. 317.
72. Nelson, R. National Innovation Systems. A comparative Analysis / R. Nelson // Oxford: Oxford University Press, 1993. - 541 p.
73. Деттер, Г. Ф. О принципах проектирования региональных инновационных экосистем / Г. Ф. Деттер, И. Л. Туккель // Инновации. - 2016. -№ 1 (207). - С. 70-78.
74. Granstrand, O. Corporate Innovation Systems A Comparative Study of Multi-Technology Corporations in Japan, Sweden and the USA / O. Granstrand. - Chalmers University of Technology. - Industrial Management and Economics, Sweden. - 2000.
75. Пилясов, А. Инновации и региональное развитие / А. Пилясов // Синергия пространства: региональные инновационные системы, кластеры и перетоки знания. Отв. ред. А. Н. Пилясов. - Смоленск: Ойкумена. - 2012. - 760 с.
76. Стратегии инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года, утверждена распоряжением Правительства РФ от 8 декабря 2011 г. №2227-р [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://base.garant.ru/70454852/ (дата обращения: 23.08.2015).
77. Ляпина, С. Ю. Мониторинг реализации программ инновационного развития на крупных российских предприятиях: Монография / С. Ю. Ляпина, Д. П. Устич. - Науч. ред. С. Ю. Ляпина. - М.: Перо, 2014. - 160 с.
78. Hwang, V. W. The Rainforest: The secret to building the next Silicon Valley / V.W. Hwang, G. Horowitt. - Los Altos Hills, CA : Regenwald, 2012. - P. 304.
79. Rothschild, M. Bionomics: economy as ecosystem / M. Rothschild. - NY.: Henry Holt and Company Inc., 1990. - 423 р.
80. Peltoniemi, M. Business ecosystem as the new approach to complex adaptive business environments / M. Peltoniemi, E. Vuori // Proceedings of eBusiness research forum. - 2004. - Pp. 267-281.
81. Chesbrough, H. Open innovation: the new imperative for creating and profiting from technology / H. Chesbrough // Boston, MA: Harvard Business School Press. - 2003.
82. Wessner, K. Heike Grimm Entrepreneurship and the Innovation Ecosystem Local Heroes in the Global Village: Globalization and the New Entrepreneurship Policies / K. Wessner. - N.Y.: Springer, 2005. - Р. 196.
83. Агамирзян, И. Р. Актуальные вопросы развития инновационного сектора экономики РФ [Электронный ресурс] / И. Р. Агамирзян // Инновации. - 2013. - №12 (182). - Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/aktualnye-voprosy-razvitiya-innovatsionnogo-sektora-ekonomiki-rf (дата обращения: 24.04.2016).
84. Брусакова, И. А. Метризация бизнес-решений когнитивной экономики / И. А. Брусакова. - СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2010. -180 с.
85. Ицкович, Г. Тройная спираль. Университеты-предприятия-государство. Инновации в действии [Текст] / Г. Ицкович ; пер. с англ. под ред. А. Ф. Уварова. -Томск : Изд-во ТУСУР, 2010. - 237 с.
86. Kline S. An overview of innovation / S. Kline, N. Rosenberg // The Positive Sum Strategy: Harnessing Technology for Economic Growth. Washington, D.C.: National Academy Press, 1986. - Pp. 275-305.
87. Полтерович, В. М. Проблема формирования национальной инновационной системы / В. М. Полтерович // Экономика и математические методы (ЭММ). - 2009. - Т. 45. - № 2. - С. 3-18.
88. Russell, M. G. Transforming Innovation Ecosystems through Shared Vision and Network Orchestration [Электронный ресурс] / M. G. Russell, K. Still, J. Huhtamaki, C. Yu, N. Rubens // Triple Helix IX International Conference. Stanford, 2011. - Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/ 284726075_Transforming_Innovation_Ecosystems_through_Shared_Vision_and_Netw ork_Orchestration (дата обращения: 12.04.2017).
89. Смородинская, Н.В. Сетевые инновационные экосистемы и их роль в динамизации экономического роста / Н.В. Смородинская // Инновации. - 2014. -№ 7 (189). - С. 27-33.
90. Johnson, B. Economic Development and the National System of Innovation Approach [Электронный ресурс] / B. Johnson, C. Edquist, B.-А. Lundvall // First Globelics Conference, Rio de Janeiro November 3-6, 2003. - P. 3 - Режим доступа: http://www.globelicsacademy.net/pdf/BengtAkeLundvall_2.pdf (дата обращения: 12.10.2015).
91. Fuchs, G. Generating innovation scenarios using the cross-impact methodology / G. Fuchs, U. Fahl, A. Pyka, U. Staber, S. Voegele, W. Weimer-Jehle // Discussion Papers Series. - N. 007-2008. - 2008.
92. Schuler, A. Cross impact analysis of technological innovation and development in the softwood lumber industry in Canada: a structural modeling approach / Schuler A. et al. //IEEE transactions on engineering management. - 1991. - Vol. 38. - №. 3. - Pp. 224-236.
93. Thorleuchter, D. A compared R&D-based and patent-based cross impact analysis for identifying relationships between technologies / D. Thorleuchter, D. Van den
Poel, A. Prinzie // Technological Forecasting and Social Change, - 2010. - Vol. 77(7). -Pp.1037-1050.
94. Frenkel, A. Mapping National Innovation Ecosystems: Foundations for Policy Consensus / A. Frenkel, S. Maital. - London, UK: Edward Elgar Publishing. - 2014.
95. Волкова, В. Н. Теория систем и системный анализ в управлении организациями: Учеб. пособие / Под ред. В. Н. Волковой и А. А. Емельянова. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 848 с.
96. Bowden, L. W. Diffusion of the Decision to Irrigate / L. W. Bowden // University of. Chicago, Research paper № 97. - 1965.
97. Johansen, H. E. Diffusion of strip cropping in southwestern Wisconsin / H. E. Johansen // Annals of the Association of American Geographers, - №61. - 1971. - Pp. 671-683.
98. Cliff, A. D. The neighbourhood effect in the diffusion of innovations / A. D. Cliff // Transactions of the Institute of British Geographers. - №44. - 1968. - Pp. 75-84.
99. Morrill, R. L. The shape of diffusion in space and time / R. L. Morrill // Economic Geography. -№46. -1970. - Pp. 259-268.
100. Strang, D. Spatial and Temporal Heterogeneity in Diffusion / D. Strang, B. Nancy // American Journal of Sociology. -№99. - 1993. - Pp. 614-639.
101. Rigby, D. Geography and technological change / D. Rigby // A Companion to Economic Geography. - Eds. E. Sheppard, T. J. Barnes. - Blackwell, Malden, MA. -2000. - Pp. 202-224.
102. Земцов, С. П. Оценка скорости диффузии инноваций и инновативности регионов России [Электронный ресурс] / С. П. Земцов. - Режим доступа: http://regconf.hse.ru/uploads/8baf26d65baec148c3ceab704f5f05ddefd166ed.pdf (дата обращения: 02.04.2015).
103. Аврамчиков, В. М. Интерференция волн диффузии инноваций / В. М. Аврамчиков, А. Н. Антамошкин // Экономика и менеджмент систем управления. -2013. - № 2(8). - С. 4-8.
104. Пузанов, К. А. Современные модели распространения инноваций: критический анализ / К. А. Пузанов // Социология власти. - 2012. - №6-7. - С. 8289.
105. Clark, K. Innovation Diffusion: Contemporary Geographical Approaches / K. Clark // Norwich: Geo Books. - 1984. - P. 27.
106. Kandler, A. Innovation diffusion in time and space: effects of social information and of income inequality / A. Kandler, J. Steele //Diffusion Fundamentals. -2009. - Vol. 11. - №. 3. - Pp. 1-17.
107. Smith, T. A spatial mixture model of innovation diffusion / T. Smith, S. Song // Geographical Analysis. - 2004. - Vol. 36. - №. 2. - Pp. 119-145.
108. Weiber, R. Chaos: Das Ende der klassischen Diffusionsforschung? / R. Weiber // Marketing ZFP, H. 1. - 1993. - Pp. 35-46.
109. Kalish, S. Waterfall and sprinkler new product strategies in competitive global markets / S. Kalish, V. Mahajan, E. Muller // International Journal of Research in Marketing. - 1995. - 12. - Pp. 105-119.
110. Muller, E. Innovation Diffusion and New Product Growth: Beyond a Theory of Communications [Электронный ресурс] / E. Muller, R. Peres, V. Mahajan // Working Paper, 2007. - URL: http ://personal.stevens .edu/ ~jbao/BIA658A/Session13/innovationdiffusion.pdf (дата обращения: 16.11.2015).
111. Bass, F. M. Why the Bass model fits without decision variables / F. M. Bass, T. V. Krishnan, D. C. Jain // Marketing Science. - 1994. - Vol. 13. - № 3. - Pp. 204-223.
112. Sharif, M. Polynomial Innovation Diffusion Models /M. Sharif, K. Ramanathan // Technological Forecasting and Social Change. - 1982. - Vol. 21. - Pp. 301-323.
113. Hiebert, L. D. Risk, Learning and the Adoption of Fertilizer Responsive Seed Varieties / L. D. Hiebert // Amer. J. Agricultural Economics. - 1974. - Pp. 764-768.
114. Feder, G. On Information and Innovation Diffusion: A Bayesian Approach / G. Feder, G. T. O'Mara // Amer. J. Agricultura Elconomics. - 1982. - Pp. 145-147.
115. Guseo, R. Modelling a dynamic market potential: A class of automata networks for diffusion of innovations / R. Guseo, M. Guidolin // Technological Forecasting and Social Change. - 2009. - Т. 76. - №. 6. - Pp. 806-820.
116. Granovetter, M. Threshold models of collective behavior / M. Granovetter // American Journal of Sociology. - №83(6). - 1978. - Pp. 1420-1443.
117. Morris, S. Contagion / S. Morris // The Review of Economic Studies. -2000. -Vol. 67, №1. - Pp. 57-78.
118. Valente, T. Social network thresholds in the diffusion of innovations / T. Valente // Social Networks. - 1996. - Vol. 18. - Pp. 69-89.
119. Kempe, D. Maximizing the Spread of Influence through a Social Networks / D.
th
Kempe, J. Kleinberg, E. Tardos // Proceedings of the 9 ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. - Washington, D. C. - 2003. -Pp. 137-146.
120. Brauer, F. Mathematical Epidemiology / F. Brauer, P. van den Driessche, J. Wu. // Lecture Notes in Biomathematics, Mathematical Biosciences Subseries. -Springer-Verlag, Berlin. - 2008. - Vol. 1945.
121. Fennell, P. G. Limitations of discrete-time approaches to continuous-time contagion dynamics / P. G. Fennell, S. Melnik, J. P. Gleeson // Physical Review E. -2016. - Vol. 94. - №. 5. - DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.94.052125.
122. Meghanathan, N. Probabilistic Diffusion in Random Network Graphs / N. Meghanathan // International Journal in Foundations of Computer Science and Technology (IJFCST). - Vol. 5. - №5. - Pp. 1-7. - 2015. DOI: 10.5121/ijfcst.2015.5501
123. Gomez Rodriguez, M. Inferring networks of diffusion and influence / M. Gomez Rodriguez, J. Leskovec, A. Krause // Proceedings of the 16th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. Washington, DC. -2010. [doi>10.1145/1835804.1835933]
124. Goldenberg, J. The chilling effect of network externalities / J. Goldenberg, B. Libai, E. Muller // International Journal of Research in Marketing. - 2010. - Vol. 27(1).
- Pp. 4-15.
125. Reinganum, J. F. On the diffusion of new technology: A game theoretic approach / J. F. Reinganum // The Review of Economic Studies. - 1981. - ^ 48. - № 3.
- Pp. 395-405.
126. Montanari, A. The spread of innovations in social networks / A. Montanari, A. Saberi // Proceedings of the National Academy of Sciences. - Vol. 107. - № 47. - 2010. -Pp. 20196-20201.
127. Kreindler, G. E. Rapid innovation diffusion in social networks [Электронный ресурс] / G. E. Kreindler, H. P. Young // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. - 2014. - Режим доступа: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4113916/ (дата обращения: 02.09.2016).
128. Fazeli, A. Game theoretic analysis of a strategic model of competitive contagion and product adoption in social networks / A. Fazeli, A. Jadbabaie // Proc. IEEE Conf. Decision Control. - 2012. - Pp. 74-79.
129. Blume, L. The statistical mechanics of best-response strategy revision / L. Blume // Games and Economic Behavior. - №11(2). - 1995. DOI: 10.1006/game.1995.1046
130. Ramezanian, R. Diffusion of innovations over multiplex social networks / R. Ramezanian, M. Salehi, M. Magnani, D. Montesi // Proc. Int. Symp. Artif. Intell. Signal Process. - 2015. DOI: 10.1109/AISP.2015.7123501
131. Wolfram, S. Complex systems theory [Электронный ресурс] / S. Wolfram // Princeton: The Institute for Advanced Study. - 1985. — Режим доступа: http://www.stephenwolfram.com/publications/academic/complex-systems-theory.pdf (дата обращения: 09.04.2016).
132. Goldenberg, J. Using complex systems analysis to advance marketing theory development: modeling heterogeneity effects on new product growth through stochastic cellular automata / J. Goldenberg, B. Libai, E. Muller // Academy of Marketing Science Review. - 2001. - №9. - Pp. 1-19.
133. Moldovan, S. Cellular Automata modeling of resistance to innovations: Effects and solutions, Technological Forecasting and Social Change [Электронный ресурс] / S. Moldovan, J. Goldenberg - 2003. - Vol. 71. - Режим доступа:
https://www0.gsb.columbia.edu/mygsb/faculty/research/pubfiles/2257/2257.pdf (дата обращения: 10.09.2016).
134. Garber, T. From density to destiny: using spatial dimension of sales data for early prediction of new product success / T. Garber, J. Berg, B. Libai, E. Muller // Marketing Science. - 2004. - Vol. 23 (3). - Pp. 419-428.
135. Rahmandad, H. Heterogeneity and network structure in the dynamics of diffusion: Comparing agent-based and differential equation models / H. Rahmandad, J. Sterman // Management Science. - 2008. - Vol. 54(5). - Pp. 998-1014.
136. Fibich, G. Analysis of cellular automata diffusion models in marketing [Электронный ресурс] / G. Fibich, R. Gibori, E. Muller // Working paper: Tel Aviv University. - 2009. - Режим доступа: http://www.complexmarkets.com/files/paper_nonspatial_rev.pdf (дата обращения: 04.08.2015).
137. Shaikh, N. Modeling the diffusion of innovations using small-world networks [Электронный ресурс] / N. Shaikh, A. Rangaswamy, A. Balakrishnan // Working paper: Penn State University. - 2006. - Режим доступа: https://www.researchgate.net/profile/Arvind_Rangaswamy/publication/228591531_Mo deling_the_diffusion_of_innovations_using_small-
world_networks/links/00b7d516d5162bd45c000000.pdf (дата обращения: 11.09.2015).
138. Ломакин С. Г. Анализ модели передачи информации в сети клеточных автоматов [Электронный ресурс] / С. Г. Ломакин, А. М. Федотов // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. - 2014. - №3. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-modeli-peredachi-informatsii-v-seti-kletochnyh-avtomatov (дата обращения: 24.05.2017).
139. Нижегородцев, Р. М. Модели клеточных автоматов в теории диффузии инноваций / Р. М. Нижегородцев, В. Д. Секерин, С. Лисафьев // Вопросы новой экономики. - 2012. - № 3. - С. 39-43.
140. Laciana, C. E. Ising-like agent-based technology diffusion model: adoption patterns vs. seeding strategies / Carlos E. Laciana, S. L. Rovere // Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 390. - Pp. 1139-1149.
141. Devaud, L. Influence of social networks on spatial diffusion of innovation / L. Devaud. - 2008. - p. 115.
142. Benhabib, J. The growth dynamics of innovation, diffusion, and the technology frontier / J. Benhabib, J. Perla, C. Tonetti // Report, New York University. - 2016.
143. Водолазский, А. А. Начала эконофизики и количественная определенность первых экономических законов / А. А. Водолазский. -Новочеркасск: "НОК", 2013. - 227 с.
144. Diebold, F.X. The ET Interview: Professor Robert F. Engle [Электронный ресурс] // Econometric Theory. - 2003. - Vol. 19. - Pp. 1159-1193. — Режим доступа: http://www.ssc.upenn.edu/~fdiebold/papers/paper54/engle.pdf (дата обращения: 04.05.2016).
145. Чернявский, А. Д. Проблема верификации моделей в экономике / А. Д. Чернявский // Современные проблемы науки и образования. - 2012. - № 2.
146. Кин, С. От экономики к эконофизике - к подлинной экономической науке? / С. Кин, П. Ормерод // Эконофизика. Современная физика в поисках экономической теории. - М., МИФИ. - 2007. - с. 145.
147. Kolmogorov, A.N. // J. Fluid Mech. - 1962. - Vol. 13. - Рp. 82-85.
148. Challet, D. From minority games to real markets / D. Challet, A. Chessa, M. Marsili, Y-C. Zhang // Quantitative Finance. - 2001. - Vol. 1(1). - Рp. 168-176.
149. Капица, С. Модель роста населения Земли и экономического развития человечества / С. Капица // Вопросы экономики. — 2000. — № 12. - С. 85-107.
150. Khrennikov, A. Quantum-like Probabilistic Models outside Physics / A. Khrennikov // Physics of Emergence and Organization. - 2007. - Pp. 135-163.
151. Дробот, П. Н. Анализ развития основной U-гармоники (university) и B-гармоники (business) в модели «тройной спирали» / П. Н. Дробот, Д. А. Дробот // Инновации. - 2017. - №11. - С. 101-105.
152. Дубовиков, М. М. Эконофизика и анализ финансовых временных рядов / М. М. Дубовиков, Н. В. Старченко // Эконофизика. Современная физика в поисках экономической теории. М.: МИФИ, 2007. - С. 243-293.
153. Экономика. Современная физика в поисках экономической теории /Под ред. В. В. Харитонова и А. А. Ежова. М.: МИФИ, 2007. - 624 с.
154. Маслов, В. П. Эконофизика и квантовая статистика / В. П. Маслов // Математические заметки. - 2002. - Т. 72. - № 6. - С. 883-891.
155. Романовский, М. Ю. Введение в эконофизику. Статистические и динамические модели / М. Ю. Романовский, Ю. М. Романовский. - М.; Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2007. - 280 с.
156. Stanley, H. E. Interview of H. E. Stanley on Econophysics / H. E. Stanley // IIM Kozhikode Society & Management Review, Sage publication (USA), 2013. - Vol. 2 Issue 2 (July). - Pp. 73-78.
157. Хавинсон, М. Ю. Эконофизика: от анализа финансов до судьбы человечества / М. Ю. Хавинсон // Пространственная экономика. - 2015. - №1. -С.144-166.
158. Jaber, M. Y. Price-driven economic order systems from a thermodynamic point of view / M. Y. Jaber, R. Y. Nuwayhid, M. A. Rosen // International Journal of Production Research. - Vol. 42. - No. 24. - 2004. - Pp. 5167-5184.
159. Chen, W-H. Business process management: a thermodynamics perspective / W-H. Chen // Journal of Applied Management Studies. - Vol. 8. - No. 2. - 1999. - Pp. 241-257.
160. Khrennikov, A. Ubiquitous quantum structure: from psychology to finances / A. Khrennikov // Springer, Berlin-Heidelberg-New York. - 2010. - 216 p.
161. Фейнман, Р. Фейнмановские лекции по физике / Р. Фейнман, Р. Лейтон, М. Сэндс. - М.: Мир, 1965 - 1967.
162. Тихонов, А. И. Основы теории подобия и моделирования (электрические машины) / А. И. Тихонов // ФГБОУ ВПО «Ивановский государственный энергетический университет имени В.И. Ленина». - Иваново, 2011. - 132 с.
163. Борисенко, И. Л. Основы экономических исследований: учебное пособие / И. Л. Борисенко, Г. Н. Чернышева, Н. Л. Володина. - Воронеж: ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет», 2009. - 175 с.
164. Уемов, А. И. Аналогия в практике научного исследования / А. И. Уемов. - М.: Наука, 1970. - 264 с.
165. Путилов, К. А. Курс физики. Том I. Механика, акустика, молекулярная физика, термодинамика / К. А. Путилов. - Москва. Государственное издательство физико-математической литературы, 1963. - 560 с.
166. Бекман, И. Н. Математический аппарат диффузии. Методы решений диффузионных уравнений / И. Н. Бекман. - М.: Изд. МГУ им. Ломоносова, 1990. -150 с.
167. Попов, Е.В. Эволюция экономических институтов по Шумпетеру [Электронный ресурс] / Е.В. Попов // Вестник ПНИПУ. Социально-экономические науки. - 2012. - №14. - Режим доступа: ЬИрв://суЬег1ептка.ги/аг11с1е/п/еуо1уи1в1уа-екопотюЬевкШ-тБйМоу-ро-БЬитрйега (дата обращения: 14.10.2016).
168. Казанцев, Э.Ф. Вызовы глобального мира / Э.Ф. Казанцев, М.В. Верба // Вестник ИМТП. - 2014. -№ 2-3. - С. 25-29.
169. Техническая кибернетика. Теория автоматического регулирования. Книга 1. Математическое описание, анализ устойчивости и качества систем автоматического регулирования. Колл. авторов. Под ред. д-ра техн. наук, проф. В. В. Солодовникова, изд-во «Машиностроение», 1967. - 770 с.
170. Бушмелева, Г. В. Ресурсно-факторное адаптивное управление промышленными предприятиями в конкурентной среде: диссертация... доктора экономических наук: 08.00.05/ Г. В. Бушмелева. - Ижевск, 2012. - 289 с.
171. Ламбен, Ж.-Ж. Менеджмент, ориентированный на рынок. Стратегический и операционный маркетинг / Ж.-Ж. Ламбен. - СПб: Питер, 2007. -800 с.
172. Недосекин, А. О. Модели и методы финансового планирования / А. О. Недосекин, З. И. Абдулаева. - СПб: Изд-во Политехн. ун-та, 2013. - 176 с.
173. Указ Президента Российской Федерации «О долгосрочной государственной экономической политике» № 596 от 7 мая 2012 г. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: Шр://ЬаБе^агап1;.га/70170954/, свободный (дата обращения: 19.03.2017).
174. Методические материалы по разработке программ инновационного развития акционерных обществ с государственным участием, государственных корпораций и федеральных государственных унитарных предприятий. Утверждены решением Правительственной комиссии по высоким технологиям и инновациями от 3 августа 2010 года, протокол №2 4 [Электронный ресурс]. - Режим доступа:
http://economy.gov.ru/minec/activity/sections/innovations/innovative/doc20110201_02 (дата обращения: 11.10.2016).
175. Руководство Осло: Рекомендации по сбору и анализу данных по инновациям (3-е издание). - М.: Совместная публикация ОЭСР и Евростата, 2010 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.hse.ru/data/2011/09/05/1267119067/oslo_ru.pdf (дата обращения: 27.01.2016).
176. Archibald, R. D. Leading and Managing Innovation: What Every Executive Team Must Know about Project, Program, and Portfolio Management / R. D. Archibald, S. Archibald. - CRC Press, 2016. - Т. 22.
177. Баркалов, С. А. Математические основы управления проектами / С. А. Баркалов, В. И. Воропаев, Г. И. Секлетова и др. - Под ред. В. Н. Буркова. - М.: Высшая школа, 2005. - 423 с.
178. Бурков, Е. А. Прогнозирование с помощью метода взаимных влияний / Е. А. Бурков // Труды Междун. научно-практической конф. «Психология труда, инженерная психология и эргономика 2014». - СПб, 2014. - С. 94-97.
179. Kester, L. An empirical exploration of the antecedents and outcomes of NPD portfolio success / L. Kester, H. J. Hultink, A. Griffin // IPDMC 2013: 20th International Product Development Management Conference, Paris, France, 23-25 June 2013. - 2013.
180. Clark, K. B. Managing New Product and Process Development: Text and Cases / K. B. Clark, S. C. Wheelwright. - NY: Free Press. -1993.
181. Козловский, А. Н. Управление портфелем промышленных инноваций / А. Н. Козловский, А. О. Недосекин, З. И. Абдулаева. - СПб: Изд-во Политехн.
университета, 2016. - 131 с.
182. Cooper, R. G. Portfolio management for new products / R. G. Cooper, S. J. Edgett, E. J. Kleinschmidt. - Basic Books. - 2001.
183. Новиков, Д. А. Управление проектами. / Д. А. Новиков, И. В. Гонтарева, Р. М. Нижегородцев. - М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ». - 2009. - 384 с.
184. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбору для финансирования. М.: Экономика, 2000. - 421 с.
185. Балаш, В. А. Специфика оценки эффективности инновационных проектов с использованием портфельного подхода / В. А. Балаш, А. А. Фирсова, Е. В. Чистопольская // Изв. Сарат. ун-та. Нов. сер. Сер. Экономика. Управление. Право. - 2012. - Т. 12, вып. 2. - С. 73-77.
186. Хрипунова О. Ю. Экономический инструментарий формирования портфеля инновационных проектов предприятия : дисс. кандидата экономических наук : 08.00.05 / Хрипунова О. Ю.; [Место защиты: Уфим. гос. авиац.-техн. ун-т]. -Уфа, 2015. - 194 с.
187. Котов, Д. В. Теория и практика инновационного развития современной экономики / Д .В. Котов. - Уфа: Изд-во «Нефтегазовое дело», 2010. - 253 с.
188. Lomax, W. The measurement of cannibalization / W. Lomax, K. Hammond, R. East, M. Cíemete // Journal of Product & Brand Management. - 1997. - Vol. 6. - №1. -Pp. 27-39.
189. Pelegrín, B. Profit maximization and reduction of the cannibalization effect in chain expansion / B. Pelegrín, P. Fernández, M. D. G. Pérez // Annals of Operations Research. - 2014. - Pp. 1-19.
190. Miao-Sheng, C. The optimal launch schedule for two new cannibalistic durables: A diffusion theory approach / C. Miao-Sheng, C. Yu // Asia-Pacific Journal of Operational Research. - 2002. - Vol. 19. - №1. - P. 1.
191. Heskett, J. Marketing / J. Heskett. - Macmillan, NY. - 1976. - 581 p.
192. Абчук, В. А. Методы исследований в менеджменте: Учебник / В. А. Абчук, А. Ф. Борисов, А. В. Воронцов. - СПб.: Росток, 2012. - 480 с.
193. Аблязов, В. И. Экспертиза инновационных проектов / В. И. Аблязов, Г.
Ф. Деттер, С. Н. Симонцев, В. С. Черняк // Научно-технические ведомости СПбГПУ, № 121. - Санкт-Петербург, 2011. - С. 184-188.
194. Яблуновский, М. А. Методика организации и проведения экспертизы проектных предложений инновационных проектов / М. А. Яблуновский. - Научно-технические ведомости СПбГТУ. - №3 (121) Инноватика. - СПб. : Изд-во Политехн. ун-та, 2011. - С. 195-198.
195. Положение о порядке проведения экспертизы проектов в Российском гуманитарном научном фонде [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.rfh.ru/index.php/en/dokumenty/arkhiv-dokumentov/99-polozhenie-o-poryadke-provedeniya-ekspertizy-proektov-v-rossijskom-gumanitarnom-nauchnom-fonde (дата обращения: 21.12.2015).
196. Rowe, G. The Delphi technique as a forecasting tool: issues and analysis / G. Rowe, G. Wright // Int'l Journal of Forecasting. Elsevier. - Vol. 15. - 1999. - Pp. 353375.
197. Яшин, С. Н. Разработка и принятие решений в управлении инновациями / С. Н. Яшин, И. Л. Туккель, Е. В. Кошелев, Ю. С. Коробова, Ю. В. Захарова. -Нижний Новогрод: Изд-во ННГУ им. Н.И. Лобачевского. - 2017. - 372 с.
198. Blazewicz, J. Scheduling subject to resource constraints: Classification and complexity / J. Blazewicz, J. K. Lenstra, A. H. G. RinnooyKan // Discrete Applied Mathematics. -1983. - Vol. 5. - Pp. 11-24.
199. Brucker, P. Resource-constrained project scheduling: Notation, classification, models, and methods / P. Brucker, A. Drexl, R. H. Mohring, K. Neumann, E. Pesch // European Journal of Operational Research. - 1999. - Vol. 112(1). - Pp. 3-41.
200. Зак, Ю. А. Прикладные задачи теории расписаний и маршрутизации перевозок / Ю. А. Зак. - М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ». - 2012. - 394 с.
201. Artigues, C. Resource-constrained project scheduling: models, algorithms, extensions and applications / C. Artigues, S. Demassey, E. Neron. - Wiley-ISTE. - 2007. - 288 p.
202. Лазарев, А. А. Теория расписаний: задачи и алгоритмы / А. А. Лазарев, Е.
Р. Гафаров. - МГУ, Москва. - 2011. - 222 с.
203. Uetz, M. Algorithms for Deterministic and Stochastic Scheduling / M. Uetz. -Ph.D. thesis, Cuvillier Verlag. - 2002.
204. Asta, S. Combining monte-carlo and hyper-heuristic methods for the multimode resource-constrained multi-project scheduling problem / S. Asta, D. Karapetyan, A. Kheiri, E. Ozcan, A. J. Parkes // Information Sciences. - 2016. - Vol. 373. - Pp. 476498.
205. Naderi, B. The Project Portfolio Selection and Scheduling Problem: Mathematical Model and Algorithms / B. Naderi // Journal of Optimization in Industrial Engineering. - Vol. 13 (13). - 2013. - Pp. 65-72.
206. Weglarz, J. Project scheduling. Recent models, algorithms and applications / J. Weglarz. - Boston: Kluwer acad. Publ. - 1999. - 535 p.
207. Basic Solver - Algorithms and Methods Used [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.solver.com/content/basic-solver-algorithms-and-methods-used (дата обращения: 21.07.2016).
208. McNally, R. New product development processes and new product profitability: exploring the mediating role of speed to market and product quality: the mediating role of speed to market and product quality / R. McNally, M. Akdeniz, R. Calantone // J. Prod. Innov. Manag. - 2011. - Vol. 28. - Pp. 63-77.
209. Бабушкин, В. Анализ инвестиционной привлекательности инновационных проектов компании, работающей на рынке товаров повседневного спроса / В. Бабушкин // Риск: ресурсы, информация, снабжение, конкуренция. -2012. -№1. - С. 106-109.
210. Gross, U. Fighting the fire: improvisational behavior during the production launch of new products / U. Gross // International Journal of Operations & Production Management. - 2014. - Vol. 34. - №. 6. - Pp. 722-749.
211. Johnson, W. H. A. The impacts of time performance and market knowledge competence on new product success: an international study / W. H. A. Johnson, Z. Piccolotto, R. Filippini // IEEE Transactions on Engineering Management. - 2009. - Т. 56. - №. 2. - С. 219-228.
212. Barros, M.V. Analysis of time to market complexity: A case study of application of Bayesian networks as a forecasting tool / M. V. Barros, O. Possamai, L. V. O. D. Valentina, M. A. de Oliveira // International Conference on Industrial Engineering and Systems Management. - 2015. - Pp. 1197-1204.
213. Kettunen, J. New product development flexibility in a competitive environment / J. Kettunen, Y. Grushka-Cockayne, Z. Degraeve, B. De Reyck // Eur. J. Oper. Res. -2015. - Vol. 244 (3). - Pp. 892-904.
214. Беллман, Р. Динамическое программирование / Р. Беллман. - М.: Изд-во иностр. лит., 1960. - 400 с.
215. Бусленко, Н. П. Моделирование сложных систем / Н. П. Бусленко. - М. : Наука, 1968. - 356 с.
216. Имитационное моделирование производственных систем // Под общ. ред. чл.-кор. АН СССР А. А. Вавилова. - М.: Машиностроение; Берлин: Техника. - 1983. - 416 с.
217. Naylor, T. H. Simulation Models in Corporate Planning / T. H. Naylor. - New York: Praeger Press, 1979. - 294 p.
218. Shannon, R. E. Systems simulation: the art and science / R. E. Shannon. -Englewood Cliffs: Prentice-Hall. - 1975. - 387 p.
219. Фомин, Б. Ф. Введение в язык систем / Т. Л. Качанова, Б. Ф. Фомин. -СПб., Наука, 2009. - 340 с.
220. Ортнер, Г. Применение ЭВМ на предприятиях. Критерии оптимальной организации : пер. с нем. / Г. Ортнер ; под ред. В. М. Савинкова. - М. : Прогресс, 1975. - 310 с.
221. Якимов, А. И. Технология имитационного моделирования систем управления промышленных предприятий : монография / А. И. Якимов. - Могилев : Белорус.-Рос. ун-т. - 2010. - 304 с.
222. Forrester, J. W. Advertising: A Problem in Industrial Dynamics / J. W. Forrester // Harvard Business Review. - 1959. - Vol. 37. - №2. - Pp. 100-110.
223. Бабина, О. И. Сравнительный анализ имитационных и аналитических моделей / О. И. Бабина // ИММОД. - 2009. - C. 73-77.
224. Инструмент многоподходного имитационного моделирования. Официальный сайт AnyLogic. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: www.anylogic.ru. (дата обращения 14.01.2017).
225. Borshchev, A. The big book of simulation modeling: multimethod modeling with AnyLogic 6 / A. Borshchev. - Chicago: AnyLogic North America - 2013. - 612 p.
226. Günther, M. Diffusion of multiple technology generations: An agent-based simulation approach / M. Günther // Portland International Conference on Management of Engineering and Technology (PICMET). - 2016. - Pp. 2931-2940.
227. Piñánez, A. M. Socio-technical energy transitions: Modelling innovation diffusion through markets with heterogeneous boundedly rational agents / A. M. Piñánez, G. Blanco-Bogado // IEEE Biennial Congress of Argentina. - 2016. - Pp. 1-5.
228. Hultin, A. Modelling effective Product Development systems as Network-of-Networks / A. Hultin, T. Tryfonas, N. Johnston, M. Kirkman // IEEE International Systems Conference Proceedings. - 2014. - Pp. 89-96.
229. Zenobia, B. Bridging the gap between artificial market simulations and qualitative research in diffusion of innovation / B. A. Zenobia, Ch. W. Weber // PICMET 2010 Technology management for global economic growth. - 2010. - Pp. 1-14.
230. Jiang, Y. Diffusion in Social Networks: AMultiagent Perspective / Y. Jiang, J. C. Jiang // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems 45.2. - 2015. - Pp. 198-213.
231. Каталевский, Д.Ю. Основы имитационного моделирования и системного анализа в управлении / Д.Ю. Каталевский. - Учебное пособие. - 2015. - 513 с.
232. Статистика продаж консолей Nintendo [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.statista.com/statistics/227012/lifetime-unit-sales-of-nintendos-home-consoles/Хдата обращения: 09.12.2016).
233. Ежеквартальные отчеты Apple [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.apple.com/pr/library/ (дата обращения: 08.12.2016).
Приложение А
(обязательное)
Классификация моделей распространения инноваций
Таблица А.1 - Математические модели распространения инноваций
Класс модели Разработчики Описание Математический аппарат/аналог Пространство параметров Метрики: доступность / стоимость Учет взаимного влияния Характер: описательный / алгоритмический Готовность к встраиванию в контур управления Область (цель) использования
Рассеивания Э. Роджерс и Ф. Отражается Уравнение Инновационный Низкая / Нет Да / Нет Нет Наблюде
(Диффузные) Басс; Як. зависимость роста Ферхюльста и его процесс - косвенные Высокая ние
Голденберг, Ш. количества модификации: параметры.
Калиш, В. последователей нелинейное Внешняя среда -
Махаджан, Е. (покупателей) обыкновенное прямые.
Мюллер, Р. Перес; инновации от дифференциальное
П. Котлер, Г. эффекта рекламы и уравнение первого Коэффициенты
Лилиен; Н. Мид; от эффекта порядка эффекта рекламы,
В. М. Московкин; межличностных /биология эффекта
Дж. Мур; С.Г. коммуникаций (эпидемиологическ коммуникаций и др.
Постников и др. ая)
Пространствен ные Т. Хегерстранд; В.М. Аврамчиков, А.Н. Антамошкин; Л. Бауден, С.П. Земцов, Б. Йохансен, А. Клифф, Р. Моррилл, Т. Смит, Д. Стрэнг, Р. Уилл, Й. Хейнинг, Е. Шеппард Описывает структуру контакта последователей инновации:с определенной вероятностью последователь вступает в контакт с другими людьми с учетом географических ограничений и распространяет информацию об инновации. Имитационная модель на базе метода Монте-Карло / Биология (эпидемиологическ ая) Инновационный процесс - косвенные параметры. Внешняя среда -прямые. Численность агентов, находящихся в разных состояниях; Коэффициент принятия решения о покупке инновации; Географические параметры. Низкая / Высокая Нет Да / Нет Нет Наблюде ние
Продолжение таблицы А .1
Класс модели Разработчики Описание Математический аппарат/аналог Пространство параметров Метрики: доступность/ стоимость Учет взаимного влияния Характер: описательный / алгоритмический Готовность к встраиванию в контур управления Область (цель) использования
Сетевые Т. Валенте, Як. Распространение Вероятностная Инновационный Средняя / Нет Да / Да Нет Наблюде
Голденберг, М. описывается сетевая модель, процесс - Средняя ние
Гомез-Родригез, М. графом, вершины Модель Цепи косвенные
Гранноветер, Д. которого Маркова, теория параметры.
Кемпе, Дж. представляют собой графов Внешняя среда -
Клейнберг, А. потенциальных прямые.
Краузе, Ю. последователей. / Биология
Лесковес, Н. Переход от вершине (эпидемиологичес Количество
Меганатан, С. к вершине задается кая) агентов;
Мельник, С. вероятностным Вероятностные
Моррис, П. коэффициентом. характеристики.
Феннель, Х.П. Янг
Теоретико-игровые модели Л. Блюм, А. Монтанари, А. Сабери, Р. Селтен, А. Фазели, Дж. Харсаный, Г. Эллисон, А. Ядбабайе Модель задает определенную стратегию для каждого игрока с определенной вероятностью Модель Цепи Маркова, теория игр, методы Монте Карло / Игровая стратегия Инновационный процесс -косвенные параметры. Внешняя среда -прямые. Стратегия игрока; Количество игроков; Вероятностные характеристики и др. Средняя / Средняя Нет Да / Да Нет Наблюде ние
Продолжение таблицы А.1
Класс модели Разработчики Описание Математический аппарат / аналог Пространство параметров Метрики: доступность / стоимость Учет взаимного влияния Характер: описательный / алгоритмический Готовность к встраиванию в контур управления Область (цель) использования
Клеточные Т. Гарбер, Як. Модель задает Имитационная Инновационный Средняя / Нет Да / Да Нет Наблюде
автоматы Голденберг, М. отдельные правила модель на базе процесс - косвенные Средняя ние
Гудолин, Б. поведения агентного подхода, параметры.
Либай, О.Н. потенциальных клеточный автомат Внешняя среда -
Лободина, С.Г. последователей и их прямые.
Ломакин, С. соседей. Клеточный / Биология Вероятность
Молдован, Р.М. автомат состоит из (эпидемиологическ принятия инновации;
Нижегородцев, набора агентов, ая) Число потенциал.
А.М. Федотов, обычно образующих потребителей;
Ю.Д. Шмидт регулярную решетку. Географ. параметры.
Эконофизическ ие Ж. Мехиа, Р. Бритто, О. Бьютраго; К. Ласиана; Л. Девод; Д. Бенхабиб, Д. Перла; И.Л. Туккель, Н.А. Цветкова Модели используют закономерности физических сред применительно к социально-экономическим Аналитические и имитационные модели, основанные на естественнонаучных законах: молекулярной диффузии, Изинга и др. / Естественнонаучная (квантовая физика) Инновационный процесс - прямые параметры. Внешняя среда -прямые. Количество продаж инновации; Потенциальный объем рынка; Пропускная способность; Параметры внешней среды: наличие и «размер» других инноваций. Высокая / Низкая Да Да / Да Да Управлен ие
Приложение Б
(справочное) Решение задач составления расписаний
Ниже приведен пример решения задачи «А» составления расписания запуска инновационных проектов в портфеле. Постановка задачи дана в п. 3.3, а реализация программного приложения в MS Excel описана в п. 4.3.
1. Пусть портфель инновационных проектов будет состоять из пяти проектов
(! = 5).
2. Зададим значения параметров потребности в финансовых ресурсах для каждого проекта, а также ограничений в финансовых ресурсах в период на 12 месяцев таблицей Б.1.
3. Пусть для рассматриваемого портфеля необходимо учесть работу отдела, участвующего на всех этапах реализации инновационных проектов. Загрузку отдела будем измерять в доступных часах в месяц. Таким образом могут быть учтены любые другие человеческие, технические ресурсы. Значения потребности в человеческих ресурсах D%r для каждого проекта в заданный период 12 месяцев зададим таблицей Б.2.
Таблица Б.1 - Исходные данные для портфеля инновационных проектов
Проекты Потребность в финансовых ресурсах D+c согласно периодам t
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Проект 1 -100 -200 -100 0 100 500
Проект 2 -100 -300 -400 -200 0 -100 300 800 800
Проект 3 -50 -150 -200 -100 -100 -200 -100 0 500 1000
Проект 4 -100 -300 -200 0 100 300 300
Проект 5 -350 -100 0 200 400 400
Сумма $%с -700 -850 -900 -100 500 900 500 800 1300 1000 0 0
Ограниче ния -700 -800 -800 -800 -500 -200 0 0 0 0 0 0
Таблица Б.2 - Исходные данные для определения загрузки человеческих ресурсов
Проекты Потребность в человеческих ресурсах Б+г согласно периодам t
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Проект 1 -5 -10 0 0 -50 -80
Проект 2 -100 -70 -70 -50 -10 -10 -10 -10 -10
Проект 3 -10 -10 -10 -10 -10 -10 -10 -10 -10 -10
Проект 4 -20 -30 -30 -30 -20 -10 -10
Проект 5 -20 -20 -20 -20 -20
Сумма $[Г -165 -170 -130 -110 -110 -110 -30 -20 -20 -10 0 0
Ограниче ния ' -100 -100 -100 -100 -100 -100 -100 -100 -100 -100 -100 -100
4. Рассмотрим влияние сущностей разрабатываемых инновационных проектов друг на друга. Пусть путем анализа проектов выявлено, что три проекта зависят друг от друга согласно действиям, описанным в параграфе 3.2. Тогда составим таблицу, в которой определим для примера, насколько разница во времени окончании зависимых проектов будет влиять на суммарный денежный поток (таблица Б.3).
Таблица Б.3. Коэффициент зависимости проектов ат12
Проекты Разность времени окончаний /+ — /
0 1 2 3 4 5 6
Проект 1 и Проект 2 1,3 1,3 1 0,9 0,9 0,5 0,5
Проект 1 и Проект 3 1,2 1 1 0,8 0,8 0,8 0,8
Проект 2 и Проект 3 1,3 1,2 1 1 0,8 0,7 0,7
5. После задания всех ограничений, используя эволюционный метод, найдем оптимальное время старта проектов .
Проекты Номер стартового периода 5+
Проект 1 5
Проект 2 1
Проект 3 2
Проект 4 4
Проект 5 6
В результате вычислений целевая функция, представляющая собой доход портфеля инновационных проектов, получилась равна 1720 условным единицам. Если бы не были учтены ограничения на невещественные ресурсы, то значение целевой функции было бы равно 1458 усл. ед., и был бы предложен другой порядок проектов. Такой разброс в значениях указывает на важность учета невещественных ресурсов при принятии решения о запуске инновационных проектов в портфеле.
Приложение В
(справочное)
Разработка имитационной модели в АпуЬо§ю
В данном приложении приведем основные настройки и исходные коды разработанной имитационной модели на платформе Апу1^1с 7. Эта модель позволяет оценивать зависимость распространения инновации от параметров среды и определять управляющие воздействия в зависимости от параметров последующих поддерживающих инноваций. Основной интерфейс программы приведен на рисунках 4.6 - 4.9. На рисунке В.1 показан интерфейс, содержащий основные элементы модели.
InnovationP
Simulation
Newlnn
a Main 23
Q StaleUseraNIP Q StateUsers
Q StaleinMarkWNIP Q StatemMarket
Q StaleFteadyNIP Q SlalefleadyloLauncti
О StatePurchNIP Q
Q StaleKillsdNIP 0 OtterNIP О DemandNlP
0 UserAWftyNlP О NIPSIze 0 NlPSizeProc Q NIPSizeAdd Q КоеГО.(TNIP Q Foree_NIP
' SlartNewNIP
9"
f Stai Q StanMPBunon
О PolntSaturNIP
0 InnPSizeProc
Qj
Q KoeiDifl
Q PointSatur
О '««[-J
0 MatkelSize
О FonMarketQuant
О redrawFons Q FonSizaJnt 0 FonSize_
^ f«diawDfon< О SumUsers
Готовы к запуску на рынок
0 Demand © 0 UserAbility © InnPSize f A
>в во время работы модели для первоначального
■о продукт» (НИП) уточните
Отоштелмм paitwp
1,100 1,000
800
€00
400
200
Количество продаж - Суммарны« продажи
— Количество продаж НИП Точка перегиба
Точа] перегиба ИТ Jan«« НИЛ Точаа перегиба НИП Насыщение НИП
Q OuanPoint Q QuanSatur Q TSlartNIP Q OuanPoinlNIP О QSaturNIP
о TmePoint О QSurnPoinl О TimeSatur Q OSumSatur О QSlartIP О OSumSlart Q TlmePointNIP О QSumPoMNIP О TlmeSaturNIP О QSumSalNIP
0 12 3 — Прода-« в «д вр«меии
Рисунок В.1 - Основной интерфейс имитационной модели
Таблица В.1 - Общие настройки имитационной модели
Основные
Единицы модельного времени дни
Численные методы
Метод решения дифф.ур-й Эйлер
Метод решения алгебр. ур-й Измененный Ньютон
Метод решения смешанных ур-й RK45+Newton
Абсолютная точность 1.0E-5
Временная точность 1.0E-5
Относительная точность 1.0E-5
Фиксированный шаг по времени 0.001
Таблица В.2 - Настройки агента Main
Агент в диаграмме процесса
Использовать в диаграммах процесса Агент
Пространство и сеть
Тип пространства Непрерывное
Тип расположения Задается пользователем
Применить расположение при запуске true
Тип сети Задается пользователем
Создать сеть при запуске true
Выполнять шаги false
Java для экспертов
Импорт import j avax.swing.text.StyledEditorKit.FontSizeAction; import javax.activation.DataHandler; import java.util.function.DoubleTolntFunction; import com.anylogic.engine.internal.ln;
Основные
Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.