Управление коммуникативной подсистемой предприятия в бизнес-окружении: инструментарно-методический аспект тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат экономических наук Цалов, Георгий Валерьевич

• Цалов, Георгий Валерьевич
• кандидат экономических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Цалов, Георгий Валерьевич

Введение.

Глава 1. Системно-информационная концепция управления коммуникативной подсистемой предприятия в бизнес-среде.

1.1. Сущность, свойства, принципы и закономерности функционирования коммуникативной среды развития бизнеса.

1.2. Анализ теоретико-методологических основ управления коммуникативными подсистемами предприятия как сложными динамическими объектами.

1.3. Формирование концептуальных основ системно-информационного подхода повышения эффективности коммуникаций в бизнес-среде.

Глава 2. Разработка инструментарно-методического обеспечения анализа состояния и управления коммуникативной подсистемой предприятия.

2.1. Развитие кибернетического подхода к управлению коммуникативной подсистемой бизнеса.

2.2. Совершенствование схемы управления развитием коммуникативной среды бизнес-процессов.

2.3. Адаптация и развитие инструментария анализа коммуникативных структур на основе использования нейросетевых моделей.

Глава 3. Реализация алгоритма и методического обеспечения анализа и управления коммуникативной подсистемой предприятий.

3.1. Разработка и исследование имитационной модели функционирования экономической системы с сообщением информации.

3.2. Модификация структуры коммуникативной системы некоммерческого партнерства «Группа компаний АП».

3.3. Разработка мероприятий по совершенствованию коммуникативной подсистемы предприятия (на примере хлебокомбината «Тульский»).

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Управление коммуникативной подсистемой предприятия в бизнес-окружении: инструментарно-методический аспект»

Актуальность темы исследования. Значительный прогресс в области информационных технологий и общая интеллектуализация воспроизводственных процессов обусловили усиление значимости межэлементных информационных взаимодействий в экономике, качественные характеристики которых оказывают влияние на показатели развития каждого из хозяйствующих субъектов и во многом определяют эффективность макро и мезоэкономических систем. Решение задачи обеспечения устойчивого экономического роста связано с необходимостью вовлечения, совершенствования и использования на уровне предприятий передовых управленческих технологий, направленных на совершенствование коммуникативных подсистем, определяющих качество информационного сопровождения процедур принятия решений на микроуровне, и воздействующих на процессы формирования и трансформации позитивных качеств рыночного саморегулирования на мезо- и макроуровнях социально-экономических систем.

С позиций управления современное предприятие представляет собой сложный динамический объект с быстро меняющимися во времени параметрами и структурой связей с элементами внешней среды. Вместе с тем, общественный характер воспроизводственных процессов, технический прогресс и обусловленные им процессы диверсификации технологий производства и специализации хозяйствующих субъектов определяют высокую значимость исследования способов формирования, закономерностей функционирования и возможностей повышения эффективности коммуникаций, обеспечивающих способы взаимодействия предприятий в рыночной среде, само протекание бизнес-процессов. Кроме того, образуя особую среду распространения информации, коммуникативные подсистемы предприятий представляет собой сферу согласования интересов отдельных представителей бизнеса между собой и с целевыми ориентирами развития определенной части населения. Будучи приложенными к данной подсистеме, управляющие воздействия способны эффективно влиять как на развитие какого-либо конкретного бизнеса, так и на процессы эволюции всей социально-экономической системы.

Вышесказанное определяет актуальность совершенствования моделей описания и инструментарно-методической основы управления коммуникативными подсистемами предприятий.

Исследованию вопросов управления сложными объектами на основе информационных механизмов посвящены труды В.Н. Буркова, М.В. Губко,

A.К. Еналеева, О.В. Живаевой, В.А. Ирикова, А.П. Караваева, H.H. Лябаха, Л.Г. Матвеевой, Д.А. Новикова, H.H. Пушкарева, М.И. Семенова,

B.Н. Тренева и др.

Методы математического моделирования в сфере управления социально-экономическими объектами различного уровня широко представлены в научных работах М.А. Айзермана, В.Н.Буркова, Г.В. Гореловой, А.Г. Гранберга, А.Г. Ивахненко, А.И. Куева, Б.Г. Литвака, В.В. Леонтьева, С.Н. Петракова и др.

Исследованиями собственно процессов коммуникаций в сфере экономики занимались А.Б. Аверкиев, Ю.П. Адлер, Т.Е. Андреева, В.М. Бельфор, В.В. Годин, А.Н. Дятлов, A.M. Карминский, И.К. Корнеев,

A.B. Костров, П.В. Нестеров, М.В. Плотников, В.А. Спивак, Е.Е. Степанова,

B.В. Томилов, Н.В. Хмелевская и др.

В отличие от направлений, представленных в трудах вышеперечисленных ученых, в диссертационном исследовании развивается теоретический подход к управлению коммуникативной средой предприятия, основывающийся на системно-информационной концепции, учитывающей динамичные изменения в структуре и параметрах рассматриваемой подсистемы, способность к самоорганизации. Это позволяет более полно учесть характерные особенности взаимодействий системных элементов различного уровня и масштаба на основе реализации современного научно обоснованного аналитического инструментария.

Цель и задачи исследования. Цель диссертационной работы состоит в теоретическом обосновании и формировании алгоритма, адаптации и развитии инструментарно-методического аппарата управления коммуникативной подсистемой предприятия, обеспечивающих повышение эффективности его функционирования в рыночной среде.

Достижение цели обеспечивается решением следующих задач: -проанализировать теоретико-методологические основы управления коммуникативными подсистемами различных территориальных масштабов и уровней агрегации, рассматриваемыми как сложные динамические объекты;

-предложить системно-информационную концепцию повышения эффективности коммуникаций предприятия, рассматриваемых как инструмент формирования благоприятных условий его развития;

-адаптировать схему управления коммуникативной подсистемой предприятия к особенностям функционирования элементов экономических систем, условиям решения задачи повышения эффективности процедур согласования целевых ориентиров;

-усовершенствовать схему управления, алгоритм, методическое обеспечение и инструментарий анализа и принятия решений в целях повышения эффективности коммуникаций на уровне отдельных системных элементов;

-разработать имитационную модель функционирования многокомпонентного динамического объекта и на основе обобщения результатов вычислительных экспериментов выявить способы реализации управляющих воздействий в бизнес-структурах различного типа;

-исследовать особенности управления коммуникациями в иерархических организационных системах, системах с распределенными параметрами на основе фактологической информации.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются процессы, протекающие в коммуникативной подсистеме предприятия, определяющие структуру и параметры связей, эффективность согласования интересов взаимодействующих в процессах воспроизводства элементов. Предмет исследования - методы, алгоритмы и технологии управления коммуникативной подсистемой предприятия.

Область исследований соответствует пунктам паспорта специальности 05.13.10 - управление в социальных и экономических системах: п.6. Разработка и совершенствование методов получения и обработки информации для задач управления социальными и экономическими системами; п.9. Разработка проблемно-ориентированных систем управления, принятия решений и оптимизации экономических и социальных систем.

Рабочая гипотеза диссертационного исследования базируется на теоретико-методологическом положении о возможности повышения эффективности управления предприятием посредством реализации системно-информационной концепции регулирования структуры и параметров его коммуникативных связей, совмещающей преимущества экспертного и аналитического инструментария принятия решений, обеспечивающей повышение эффективности процесса управления за счет уменьшения неопределенности условий функционирования.

Теоретическо-методологической базой исследования послужили фундаментальные положения теории управления социально-экономическими системами, менеджмента и маркетинга, а также исследования по проблемам управления коммуникативными процессами на микро- и мезоуровнях экономики; инструментально-методические разработки научных коллективов.

Инструментарно-методический аппарат. При обосновании теоретических положений и аргументации выводов в диссертационном исследовании использовались принципы системного, когнитивного, экспертного, структурно-функционального и сравнительного анализов, статистические методы (корреляционно-регрессионный анализ), методы визуализации многомерных данных, теория информации.

Информационно-эмпирическая база диссертационной работы сформирована на основе результатов монографических исследований отечественных и зарубежных ученых по проблеме управления сложными социально-экономическими системами, различной фактологической информации, полученной средствами медиалогии, а также данных, собранных и обработанных в ходе обследования ряда предприятий Республики Адыгея, выполнения НИР «Разработка методического и программно-аналитического обеспечения устойчивого развития региона» (2006г), «Совершенствование теории управления региональным развитием на основе проблемно-ориентированного мониторинга экономической, экологической и социальной систем» (2007-2008гг.), выполняемых в Майкопском государственном технологическом университете по единому заказ-наряду МО РФ.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

1. Повышение эффективности процессов управления предприятием в рыночной среде может быть достигнуто посредством формирования у его коммуникативной подсистемы набора свойств, соответствующих условиям решаемых задач. Указанный процесс целесообразно организовать как последовательность итераций с одновременно выполняемыми целенаправленной селекцией каналов распространения информационных фрагментов, уточнением параметров используемой совокупности коммуникативных каналов.

2. Практическая реализация системно-информационного подхода к управлению коммуникативной подсистемой предприятия связана с модификацией ее структуры, что может быть осуществлено путем поэтапного внедрения блоков анализа качественных характеристик коммуникативных каналов и выбора их в соответствии с решаемой задачей на всех иерархических уровнях управления.

3. Совершенствование управления коммуникационными процессами на уровне предприятия приводит к появлению как локальных эффектов, заключающихся в получении конкретным хозяйствующим субъектом рыночных преимуществ за счет улучшения его адаптивных способностей, так и глобальных, определяемых улучшением (большими скоростью и точностью) характеристиками переходных процессов при установлении рыночного равновесия.

4. Процесс управления коммуникативными подсистемами предприятия характеризуется рядом особенностей. Во-первых, интегральностью характера проявления эффектов каждого из типов управляющих воздействий, что требует рационализации их сочетания и последовательности реализации. Во-вторых, множественностью способов распространения управляющих воздействий, характером их влияния на процессы принятия решений системными элементами, взаимодействия между ними. Это вызывает необходимость создания специальных схемы и алгоритма управления, которые обеспечивают непосредственное влияние на информационную среду распространения управляющих воздействий и формирование соответствующих целям развития предприятия коммуникативной подсистемы.

5. Коммуникативная подсистема предприятия представляет собой среду, в которой осуществляется согласование целей каждого из участников взаимодействий между собой и с целями развития социально-экономической системы соответствующего масштаба и уровня (предприятие, муниципальное образование, субъект федерации, отрасль, национальная экономика). Учитывая множественность целевых ориентиров и способов их достижения для каждого из указанных элементов, нечеткий характер их постановки, ограничивающий возможность формализации, перспективы повышения эффективности деловых коммуникаций связаны с использованием подходов и основных положений теории информации, экспертного и когнитивного анализа. Сфера применения данного аппарата требует адаптации и развития для обеспечения соответствия предпосылок его применения условиям задач и свойствам объекта управления.

Научная новизна диссертационного исследования определяется развитием системы взглядов на управление предприятием посредством целенаправленного изменения характеристик его коммуникативной подсистемы, формированием методического обеспечения и экспертно-аналитического инструментария, реализующих системно-информационную концепцию управления бизнес-процессами. Конкретными элементами приращения научных знаний являются следующие:

- выявлены свойства, принципы и закономерности функционирования коммуникативных подсистем предприятий, совокупность которых позволила позиционировать их в процессах управления социально-экономическими системами различного масштаба. В отличие от известных способов выделения коммуникативных подсистем из среды и методологических приемов построения формализованных представлений, в диссертации обосновывается положение о фрактальности ее структуры. Это позволяет использовать для анализа и выработки управляющих воздействий единый подход для систем различного масштаба;

- сформирована авторская системно-информационная концепция управления развитием предприятия, которая обеспечивает возможность совместного использования преимуществ самоорганизации и саморегуляции в экономических системах с механизмами прямого воздействия на системные элементы, определяющие структуру и параметры его коммуникативной подсистемы;

- предложен механизм управления коммуникативной подсистемой предприятия, отличающийся от известных и применяемых в настоящее время способом организации процедуры идентификации критериев, основанном на использовании агрегированных статических характеристик коммуникативных подсистем, что позволяет уменьшить материальные затраты при его реализации, обеспечить информационное наполнение;

- разработан алгоритм управления коммуникативной подсистемой предприятия, включающий наряду с традиционно используемыми, блоки анализа и корректировки характеристик коммуникативной среды управления предприятия. В отличие от традиционных подходов, данный алгоритм предоставляет возможность поэтапной реализации, что дает возможность адаптации представителей бизнес-структур к изменяющимся условиях осуществления хозяйственной деятельности, использует в качестве движущей силы заинтересованность собственников в информации о рыночной ситуации;

- предложен комплекс мероприятий по совершенствованию системы управления предприятием, обеспечивающий возможность априорной и апостериорной количественной оценки информативности каналов его коммуникативной подсистемы, основанный на применении аппарата теории информации;

- обоснована возможность использования в целях управления коммуникативной подсистемой предприятия нейросетевого подхода. Процедура обучения нейросети в данном случае реализуется посредством анализа адекватности статических характеристик коммуникативной подсистемы и нейросетевой имитационной модели.

Теоретическая и практическая значимость исследования. Изложенные в диссертационной работе теоретические выводы и практические рекомендации дополняют и развивают представление об управлении экономическими системами микроуровня, как сложными многокомпонентными объектами, рассматриваемыми во взаимодействии с другими системами, роли процессов коммуникаций и способов повышения их эффективности. Материалы диссертации использованы при разработке методического обеспечения и преподавании учебных курсов «Информационные технологии в экономике», «Исследование систем управления», «Государственное и муниципальное управление», «Интернет-маркетинг».

Развиваемая в работе системно-информационная концепция управления и инструментарно-методическое обеспечение применены для анализа и коррекции функционирования структур коммуникативных подсистем различных предприятий - некоммерческого партнерства «Группа компаний АП» и хлебокомбината «Тульский» Республики Адыгея.

Апробация результатов исследования. Основные положения и выводы диссертационного исследования, рекомендации докладывались на региональной научно-практической конференции аспирантов, соискателей и докторантов (г.Майкоп, 2007), VI Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов, докторантов и молодых ученых «Наука - XXI веку», (г.Майкоп, 2005), VIII Всероссийская научно-практическая конференция студентов, аспирантов, докторантов и молодых ученых

Образование - наука - технологии» (г.Майкоп, 2006), Всероссийской научно - практической конференции аспирантов, соискателей и докторантов (г.Майкоп, 2008), на семинарах кафедр «Исследование систем управления и региональной экономики», «Государственное и муниципальное управление». Материалы диссертации использованы в двух НИР, выполняемых в Майкопском государственном технологическом университете. По результатам исследования опубликовано 5 печатных работ общим объемом 3,4 п. л.

Структура и объем работы. Диссертация выполнена на 165 печатных листах, состоит из введения, девяти параграфов, объединенных в три главы, заключения, списка использованной литературы, включающего 158 наименований, включает 5 таблиц, проиллюстрирована 27 рисунками.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Цалов, Георгий Валерьевич

Выводы:

1. Качество принимаемых управленческих решений в значительной степени определяется характеристиками используемого при этом информационного обеспечения, которое, в свою очередь формируется как результат действия специальной коммуникативной подсистемы элемента экономики (предприятия, организации).

2. Коммуникативная подсистема предприятия, рассматриваемая как объект управления, представляет собой сложный динамический объект, включающий источники, приемники и ретрансляторы информационных фрагментов, структурно объединенных совокупностью каналов связи. Коммуникативная подсистема, проявляя системные свойства, обладает и рядом уникальных характеристик, важнейшими из которых являются динамичность и фрактальность (в территориальном аспекте) структуры.

3. Повышение эффективности процессов управления может быть достигнуто посредством формирования у коммуникативной подсистемы предприятия набора свойств, соответствующих условиям решаемых задач. Указанный процесс целесообразно представить как итерационный процесс целенаправленной селекции каналов распространения информационных фрагментов, при котором происходит постепенное уточнение параметров используемой совокупности каналов.

4. Учитывая сложность и динамичность процессов организации коммуникативных взаимодействий в экономических системах, анализ интегральных характеристик соответствующей подсистемы может быть реализован на основе нейросетевого подхода, частные параметры отдельных каналов оцениваются при этом на основе гипотезы об их инерционности посредством обобщения опыта функционирования предприятия (апостериорно) либо методами экспертных оценок (априорно).

Глава 3. Реализация алгоритма и методического обеспечения анализа и управления коммуникативной подсистемой предприятий

3.1. Разработка и исследование имитационной модели функционирования экономической системы с сообщением информации

Учитывая сложность коммуникативных систем, являющихся объектом исследования данной диссертационной работы, одним из наиболее перспективных путей их анализа является имитационное моделирование. Для апробации развиваемых в работе подходов и методов необходима реализация ряда вычислительных экспериментов.

При построении любой модели желательно придерживаться следующего плана действий:

1) Сформулировать цели изучения системы;

2) Выбрать те факторы, компоненты и переменные, которые являются наиболее существенными для данной задачи;

3) Учесть тем или иным способом посторонние, не включенные в модель факторы;

4) Осуществить оценку результатов, проверку модели, оценку полноты модели.

Модели можно делить на следующие виды:

1) Функциональные модели - выражают прямые зависимости между эндогенными и экзогенными переменными.

2) Модели, выраженные с помощью систем уравнений относительно эндогенных величин (например, модель межотраслевого баланса).

3) Модели оптимизационного типа. Основная часть модели - система уравнений относительно эндогенных переменных. Но цель - найти оптимальное решение для некоторого экономического показателя (например, найти такие величины ставок налогов, чтобы обеспечить максимальный приток средств в бюджет за заданный промежуток времени).

С другой стороны, модели можно делить на управляющие и прогнозные. Управляющие модели отвечают на вопрос: "Что нужно, чтобы достичь желаемого?", и содержат три группы переменных: 1) переменные, характеризующие текущее состояние объекта; 2) управляющие воздействия -переменные, влияющие на изменение этого состояния и поддающиеся целенаправленному выбору; 3) исходные данные и внешние воздействия, т.е. параметры, задаваемые извне, и начальные параметры.

В прогнозных моделях управление не выделено явно. Они отвечают на вопросы: "Что будет, если .?"

Далее, модели можно делить по способу измерения времени на непрерывные и дискретные. В используемой для исследования коммуникативных процессов имитационной модели реализован принцип дискретизации времени, которое представляется в виде чередования двух типов моментов - расчета текущих значений параметров состояния каждого из системных элементов и моделирования их взаимодействия (коммуникаций). Вне зависимости от машинного времени является возможность наблюдения за ходом процесса. В любом случае, если в модели присутствует время, то модель называется динамической. Использование в моделях дискретной формы представления времени является достаточно адекватным реальности, т.к. информация поступает дискретно: отчеты, балансы и иные документы составляются периодически. Но с формальной точки зрения непрерывная модель может оказаться более простой для изучения.

При построении моделей, использующих дискретное время, часто применяют методы эконометрики [90]. Среди них популярны регрессионные уравнения и их системы. Часто используют лаги (запаздывания в реакции). Однако для систем, нелинейных относительно параметров, применение регрессионных методов, в частности метода наименьших квадратов, сопряжено со значительными трудностями [90, 133].

При применении математических моделей весьма важным является исследование устойчивости выводов по отношению к допустимым отклонениям исходных данных и предпосылок модели. Только та модель может быть рекомендована для практического использования, для которой полученные с ее помощью выводы мало меняются при подобных отклонениях.

В отличие от вышеперечисленных типов математических моделей, имитационные модели - весьма точное отображение экономического явления. Математические уравнения при этом могут содержать сложные, нелинейные, стохастические зависимости, но описывают они не саму систему в целом, а поведение ее отдельных компонентов. Для коммуникативных систем это чрезвычайно полезное качество имитационных моделей, поскольку они состоят из достаточно простых компонентов -источники информации, приемники, ретрансляторы (приемо-передатчики), каналы. Конфигурация же каналов и ее относительно динамичные изменения не позволяют в агрегированном, полном и точном виде формализовать процессы коммуникаций.

Моделирование процессов управления предполагает последовательное осуществление трех этапов исследования. Первый - от исходной практической проблемы до теоретической чисто математической задачи. Второй - внутриматематическое изучение и решение этой задачи. Третий -переход от математических выводов обратно к практической проблеме -интерпретация результатов моделирования.

В области моделирования процессов управления, как, впрочем, и в иных областях применения математики, целесообразно выделять четверки составляющих:

ЗАДАЧА - МОДЕЛЬ - МЕТОД - УСЛОВИЯ ПРИМЕНИМОСТИ.

Рассмотрим каждую из только что выделенных составляющих.

Задача, как правило, порождена потребностями той или иной прикладной области. Вполне понятно, что при этом происходит одна из возможных математических формализации реальной ситуации. Такой формализацией для коммуникативных систем может являться выделение множества используемых каналов, элементов (без определения внутренней структуры связей), типов решаемых задач управления, оценка характеристик отдельных каналов.

Задача может быть порождена также обобщением потребностей ряда прикладных областей. Приведенный в подразделе 2.3 работы инструментарий, основанный на использовании нейросетей, представляет собой как раз такой аппарат. Будучи разработанным для систем управления сложными объектами иной природы, он оказался полезным и при анализе эффективности работы коммуникативных систем различной конфигурации.

Важно подчеркнуть, что выделение перечня задач находится вне математики. Выражаясь инженерным языком, этот перечень является сутью технического задания, которое специалисты различных областей деятельности дают специалистам по математическому моделированию.

Ясно, что для решения той или иной задачи в рамках одной и той же принятой исследователем модели может быть предложено много методов. В настоящее время для решения практически важных задач могут быть использованы современные информационные технологии на основе метода статистических испытаний и соответствующих генераторов псевдослучайных чисел. Они уже заметно потеснили асимптотические методы математической статистики. В число методов, не относящихся к строгим аналитическим, входит и нейросетевое моделирование.

Последний элемент четверки - условия применимости - полностью внутриматематический. Методологический анализ - первый этап моделирования процессов управления, да и вообще любого исследования. Он определяет исходные постановки для теоретической проработки, а потому во многом и успех всего исследования. Анализ динамики развития методов моделирования позволяет выделить наиболее перспективные из них. В частности, при вероятностно-статистическом моделировании наиболее перспективными оказались методы нечисловой статистики [90, 115].

Вместе с тем, возможности экономико-математического моделирования позволяют менеджеру самостоятельно структурировать свою собственную проблемную ситуацию и создавать собственные инновационные модели (или варианты типовых моделей с собственными значениями параметров) оптимального поведения на рынке в условиях неопределенности и риска [68, 80]. При необходимости проведения более тщательного анализа словесных моделей, как правило, не достаточно. Необходимо применение достаточно сложных математических моделей. Так, при принятии решений в менеджменте производственных систем используются:

- модели технологических процессов (прежде всего модели контроля и управления);

- модели обеспечения качества продукции (в частности, модели оценки и контроля надежности);

- модели массового обслуживания;

- модели управления запасами (модели логистики);

- имитационные и эконометрические модели деятельности предприятия в целом, и др.

Таким образом, особое место занимают имитационные системы. Основа имитации (смысл которой понимается как анализ экономического явления с помощью вариантных расчетов) - это математическая модель. Имитационная система - это совокупность моделей, имитирующих протекание изучаемого процесса, объединенная со специальной системой вспомогательных программ и информационной базой, позволяющих достаточно просто и оперативно реализовать поливариантные расчеты. Таким образом, под имитацией понимается численный метод проведения машинных экспериментов с математическими моделями, описывающими поведение сложных систем в течение продолжительных периодов времени, при этом имитационный эксперимент состоит из следующих шести этапов:

1) формулировка задачи,

2) построение математической модели,

3) составление программы для ЭВМ,

4) оценка пригодности модели,

5) планирование эксперимента,

6) обработка результатов эксперимента.

Учитывая внутреннее строение и свойства рассматриваемых коммуникативных систем, в подразделе 2.3 работы в качестве перспективного аппарата для синтеза имитационных моделей предлагается использовать так называемые нейронные сети.

Принимая во внимание все выше изложенное, на конкретном примере рассмотрим процесс моделирования. Прототипом возьмем информационные взаимодействия предприятий некоторой территориальной системы.

Представим модель этой системы в виде множества взаимосвязанных элементов (рисунок 20):

Рисунок 20 - Пример структуры информационных взаимодействий в экономической системе

Эта схема представляет собой группу предприятий действующих на каком-либо рынке производства или сбыта товара. Каждое из них косвенно или напрямую влияют друг на друга.

Их взаимодействие определенным образом влияет на эффективность функционирования, что можно классифицировать следующим образом:

0 0

0 +

0 —

То есть: (-;-) - убыток у всех сторон; (+;+)- прибыль; (0;0)- предприятия никак не влияют друг на друга; (0;+)- одно из предприятий приносит прибыль, состояние другого остается без изменений; (0;-)- одно из предприятий негативно влияет на другое, при этом не отклоняясь от своей траектории развития.

Зададим закон, по которому будет просчитываться состояние системы. Запишем его в виде:

Через коэффициенты ^ к мы определим влияние предприятий друг на друга, момент времени.

Архитектуру данной модели можно сравнить с архитектурой многослойного персептрона (рисунок 21). Здесь, как и в любой нейросети, имеется набор нейронов, соединенных между собой, так же имеем входы сети и выход сети, весовые коэффициенты. В целом данная модель представляет собой классический пример нейросети [76]. А значит к ней можно применить свойства и методы нейросетей, что мы и делаем. Задавая закон, по которому просчитывается следующее состояние системы и, подбирая весовые коэффициенты, мы тем самым обучаем нашу сеть, приближая её к нужным результатам. к = 1

Момент времени I Момент времени 1+1

Рисунок 21 - Структура трехслойного перцептроиа (нейросети)

Используем эту модель для дальнейшего исследования.

Любое предприятие, независимо от своих размеров и сферы деятельности, для сохранения высокой конкурентоспособности на рынке должно заниматься планированием. И естественным желанием для каждого предприятия является знать перспективы дальнейшего развития ситуации.

Покажем, как это можно сделать на нашей модели. Для этого более конкретизируем её. Так как эта модель экспериментальная и её целью является продемонстрировать возможность моделирования и прогнозирования процессов, протекающих в экономических системах, то все величины, используемые в опытах, имеют формальный характер. Возьмем определенное количество предприятий (в примере бралось 48 предприятий).

1-шаг. Задаются значения системы для 0-го состояния. Они берутся произвольно из [1.10]. Значения элементов системы суммируются, и сумма выводится на график. Данная величина является эквивалентов результата хозяйственной деятельности каждого из предприятий.

2-шаг. Просчитывается следующее состояние элементов системы по заданному закону:

48 х; +1 = х; + X * у;/, / = 1,49 ; к = 1

Через коэффициенты а к мы определим влияние предприятий друг на друга. Они задаются произвольно один раз за все время моделирования. У каждого свой коэффициент а к , ® к ^ [~"0,01,0,01] Числа из этого интервала берутся случайно с шагом дискретизации 0,001; момент времени.

Этот интервал является условным. В программной реализации этого исследования имеется массив, забитый значениями из отрезка [—0,01;0,01] с шагом 0,001 и оттуда случайным образом берутся числа. Все остальные значения, такие как количество элементов системы, начальные значения резульгативностей также взяты произвольно и при необходимости исследователь может варьировать эти данные.

Далее значения суммируются, и итог выводится на график.

Если значение становится <0 (то есть предприятие терпит убытки), то оно не участвует в дальнейшей «жизни» системы.

В результате этих действий формируется график, на котором можно проследить «жизнь» нашей системы (рисунок 22)

Рисунок 22 - График изменения суммарного эффекта взаимодействия элементов экономической системы

На вкладке «состояние» можно просмотреть: количество предприятий банкротов за текущий период, состояние каждого предприятия системы в любой момент времени и коэффициенты при элементах системы (рисунок 23). Здесь так же можно построить график изменения состояния отдельно взятого предприятия за нужный отрезок времени.

Состояние системы

Excel to ït 1 t 2 t3 t 4 t 5 t6 t 7 t 8 19 t 10 1110

Х1 а 7,97 7,93 7,88 7,81 7,74 7,66 7,56 7,45 7,33 7,20 7,o(ia

Х2 6 5,98 5,96 5,92 5 88 5 82 5,75 5,67 5,58 5,47 5,35 5,23

ХЗ 8 7,98 7,94 7,90 7,85 7,78 7,70 7,62 7,52 7,40 7,28 7,14 |

Х4 6 5,91 5,80 5,69 5,57 5,44 5,29 5,14 4,98 4,80 4,62 4,42

Х5 2 1,94 1,86 1,78 1,69 1,58 1,47 1,34 1,20 1 05 0 89 0,72

Х6 8 7,95 7,88 7,80 7,72 7,62 7,51 7,39 7,26 7,12 6,97 6,80

Х7 4 3,92 3,83 3,73 3,63 3,51 3.38 3.24 3,09 2,92 2,75 2,57

Х8 8 7,96 7,91 7,85 7,78 7,70 7,61 7,50 7,39 7,26 7,12 6,97 * хя < fg 4 3.95 3 90 3 83 3.75 3 66 3 56 3 45 3 32 3 19 3 04 2J3S0

Колличество предприятий банкротов

37

Графт1к изменения соетоитя предприятия

Пска^тели предприятия

Коэффициенты при элементах системы

Введите II» предприятия

Построить X

Очиспнь

2 4 6 8 1012 1416 18202224262830323436 3340 4244464850

Рисунок 23 - Вид панели изменения параметров имитационной модели

Одним из наиболее изученных форм проявлений взаимодействий отдельных субъектов является конкуренция [103]. Рассматривая интенсивность ее проявления с точки зрения коммуникаций, можно предположить наличие определенной связи между данным параметром и соотношением количества коммуникативных каналов и количеством предприятий. В самом деле, чем указанное соотношение больше, тем быстрее экономическая система стремится к установившемуся равновесному состоянию. Вместе с тем, можно ожидать число предприятий в достигаемом равновесном состоянии относительно более низким в системах с большим числом элементов. Связано это с наличием и особенностями реализации самоорганизации в рассматриваемых региональных экономических системах. В соответствии с одним из базовых принципов самоорганизации, для ее поддержания необходима множественность вариантов. В данном случае множественность числа системных элементов обеспечивает возникновение множества различных сочетаний качества коммуникативных каналов, которые, в соответствии с принятыми в модели и адекватными реальности положениями могут обеспечивать появление дополнительного положительного или отрицательного эффектов (описание модели, приведенное в данном подразделе выше). То есть в системах с большим числом элементов имеется больше возможностей для проявления эффектов взаимодействия. Этим и объясняется более высокая скорость процессов и полнота реализации эффектов самоорганизации. В реальной ситуации такими проявлениями самоорганизации являются банкротства части предприятий и монополизация рынков. Примерный вид возникающих ситуаций можно проиллюстрировать рисунком 24. Стрелками указаны направления увеличения соответствующих характеристик.

Количество предприятий-банкротов

Время системных элементов

Рисунок 24 - Примерный вид изменения зависимости числа предприятий, прекративших существование в системе от общего количества системных элементов

Проверим, связь между количеством предприятий системы и количеством предприятий-банкротов на имитационной модели. Для сравнения будем брать процент предприятий банкротов от общего количества предприятий. Для определенности возьмем 1=50 (данному случаю на рисунке 24 будет соответствовать сечение плоскостью, параллельной плоскости «число системных элементов»-«количество предприятий-банкротов»). Так как некоторые величины генерируются случайным образом, что приводит к тому, что количество предприятий банкротов меняется при каждой новой выборке, то каждый опыт будем проводить 10 раз, а результатом возьмем среднее арифметическое полученных значений. В результате получим таблицу 4:

Заключение

Общая интеллектуализация воспроизводственных процессов, связанная с техническим прогрессом, привела к изменению отношения хозяйствующих субъектов и экономических систем в целом к основному ее ресурсу — информации. Закрепившись изначально в производственно-технологической сфере, информационные технологии постепенно проникают в сферу экономических взаимодействий, которые характеризуются гораздо меньшими возможностями формализации отдельных процессов и поведения системных элементов. Вместе с тем, возрастание требований к информационному обеспечению бизнеса актуализирует исследования условий, факторов, механизмов и инструментария повышения эффективности использования существующих и освоения новых видов информационных ресурсов. Важнейшим элементом, определяющим возможности и способы адаптации предприятий к изменяющейся внешней среде, является коммуникативная система, под которой в работе понимается совокупность формальных и неформальных каналов информационных обменов, связывающих системные элементы между собой, а также их связи с внешними контрагентами. Полученные в процессе диссертационного исследования результаты:

1. В процессе исследования были установлены основные свойства коммуникативных систем, которые можно условно подразделить на ставшие уже традиционными качествами систем различной природы: многокомпонентность, структурируемость, нелинейность, эмерджентность, способность к самоорганизации и др., а также специфические, свойственные лишь системам данного типа. Таким свойством является фрактальность коммуникативных систем, заключающаяся в подобии отдельных ее фрагментов различного масштаба. Данное свойство является чрезвычайно полезным в процессах синтеза методического обеспечения управления коммуникативными системами, поскольку позволяет унифицировать отдельные процедуры.

2. Анализ существующих подходов к управлению коммуникативными системами показал наличие двух основных подходов, опирающихся на принципы декомпозиции и укрупнения. Первые из них акцентируют внимание на исследовании элементарных коммуникативных актов, выделении отдельных простых составляющих элементного состава и процессов: источник — канал передачи - приемник; генерирование информации - кодирование - передача - прием - декодирование — интерпретация. Вторые исследуют общие свойства коммуникативных систем, не отражая их внутреннее строение. Вместе с тем, повышение эффективности коммуникативных систем бизнеса связано с необходимостью одновременного учета как их общих системных качеств, так и отдельных характеристик элементов, их структуры.

3. Для достижения указанной цели в работе предложены основы системно-информационной концепции управления, заключающейся в рассмотрении во взаимосвязи структруных и параметрических характеристик коммуникативных систем с ее способностью формирования информационного обеспечения бизнеса. Кроме того, данная концепция может оказаться полезной при управлении экономическими системами мезо-и макро- уровней, поскольку предоставляют возможности построения формализованных описаний изменений в них, связанных с трансформациями информационной среды.

4. Учитывая высокую динамичность процессов информационных обменов и изменений в потребностях информационного обеспечения процессов управления, совершенствование коммуникативных подсистем бизнес-единиц целесообразно проводить в форме их структурных трансформаций.

5. В качестве методической основы разработки аналитической поддержки процессов управления коммуникативными системами предприятий может использоваться инструментарий экспертного анализа, теории информации. Базовый методологический подход определяется в таком случае гипотезой об инерционности характеристик отдельных каналов передачи информации. Для сложных систем информационного обеспечения процессов принятия решений может быть использован также нейросетевой подход, используемый при синтезе моделей коммуникативных процессов в сложных системах.

6. Сформированные теоретико-методологический базис и адаптированный к предметной области инструментарий позволили разработать схему управления коммуникативной системой бизнеса, основанную на модификации ее структурных характеристик, определить алгоритм управления и место предлагаемой подсистемы в общем контуре управления.

7. В целях проверки работоспособности предлагаемых в работе подходов и инструментария создана имитационная модель, представляющая собой нейросеть, на основе которой реализован ряд вычислительных экспериментов. В частности, на основе применения системно-информационного подхода произведена проверка взаимосвязи динамических характеристик развития экономических систем с различным количеством элементов. Полученные результаты, хорошо согласуясь с известными представлениями о поведении конкурентных экономических сообществ, дополняют их интерпретацией причин, определяющих скорость установления равновесия и параметры равновесных состояний.

8. Отдельные предложения, касающиеся совершенствования коммуникативных систем посредством модификации их структуры сформированы по результатам исследования конкретных предприятий Республики Адыгея. Так, разработана схема реструктуризации коммуникативной системы группы компаний «АП», работающих в сфере производства продуктов питания в Республике Адыгея, ряд мероприятий предложен в целях совершенствования работы коммуникативной системы хлебокомбината «Тульский».

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Цалов, Георгий Валерьевич, 2008 год

1. Аверкиее А.Б. Инновационная деятельность по созданию информационного пространства управления предприятием на основе реинжиниринга // http://www.smartcat.ru/pplant/books/book80/

2. Автоматизированные информационные технологии в экономике. / Семенов М.И. и др. Финансы и статистика, 2002.

3. Автономов B.C. Модель человека в экономической науке. СПб.: Экономическая школа, 1998.

4. Адлер Ю.П. (1999) Качество и рынок или как организация настраивается на обеспечение требований потребителей. Надёжность и контроль качества. Методы менеджмента качества. - № 8. - С. 3-15.

5. Адлер Ю.П. Возлюбите своих поставщиков // Технологии корпоративного управления. 2006. электронный текст: http://www.iteam.ru/publications/quality/article237/

6. Айзерман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов: основы теории. М.: Наука, 1990.

7. Айзерман М.А., Браверман Э.М., Розоноэр Л.И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. М: Наука, 1970. - 384 с.

8. Айзерман М.А., Вольский В.И., Литваков Б.М. Элементы Теории выбора: псевдокритерии и псевдокритериальный выбор. М.: ИПУ РАН, 1994.

9. Акоф Р., Сасиени М. (1971) Основы исследования операций. Пер. с англ./Под ред. И.А. Ушакова. - М.: Мир, 534 с.

10. Акоф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах. М.: Сов. радио, 1974.

11. П.Андреева Т.Е., Основные принципы эффективной коммуникационной политики. -2002, электронный текст: http://www.altrc.ru/common/art48.shtml.

12. Анисимов О.С. Основы общей и управленческой акмеологии. М.,199513 .Афифи А. Эйзен С. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ. Пер. с англ. М.: Мир, 1982. - 488 с.

13. Баркалов С.А., Бурков В.Н., Новиков Д.А., Шулъженко H.A. Модели и механизмы в управлении организационными системами. М.: Издательство «Тульский полиграфист», 2003. Том 1. 560 е., Том 2 - 380 е., Том 3 - 205 с.

14. Бельфор В.М. Информация и информациология // Международная академия Вестник №1 МАИСУ январь 2004, http ://s ir3 5. narod. ru/pages/InF 10034. htm

15. Березовский Б.А., Барышников P.M., Борзенко В.И., Кемпнер JT.M. Многокритериальная оптимизация: математические аспекты. М.: Наука, 1982

16. Бирюков А. Системы принятия решений и Хранилища Данных. //Системы управления базами данных #04/97. http://www.isuct.ru/~ivt/books/DBMS/DBMS7/dbms/1997/04/37.htm

17. Бизнес-коммуникации. Аналитика, маркетинг. Официальный сайт компании «EDIT». 2005. электронный текст: http://www.edit-ko.ru/show/?section=2-1 -12&id=71.

18. Боровская М.А. Проблемы развития регионов // Известия ТРТУ: сборник статей и докладов Международной научно-практической конференции. Таганрог: изд-во ТРТУ, 1994.

19. Браверман A.A. Маркетинг в российской экономике переходного периода: методология и практика.-М.: Экономика, ТОО "КоМаркт Лтд. ", 1997.

20. Браверман A.A. Маркетинг и полный хозрасчет. М.: Тисса, 1989.

21. Бурков В.Н. Основы математической теории активных систем. М.: Наука, 1977.

22. Бурков В.H., Заложнев AJO., Новиков Д.А. Теория графов в управлении организационными системами. М.: Синтег, 2001.

23. Бурков В.Н., Кондратьев В.В. Механизмы функционирования организационных систем. М.: Наука, 1981.

24. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Как управлять проектами. М.: Синтег, 1997.

25. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Теория активных систем: состояние и перспективы. М.: Синтег, 1999.

26. Бусыгин A.B. Эффективный менеджмент: Учебник/ А.В.Бусыгин. -М.:Финпресс, 2000.-674с.

27. Владимирова И.Г., Организационные структуры управления компаниями. // Менеджмент в России и за рубежом". # 5, 1998 г.

28. Воронин A.A., Мишин С.П. Оптимальные иерархические структуры. М.: ИЛУ РАН, 2003.

29. ЪА.Гермейер Ю.Б. Игры с непротивоположными интересами. М.: Наука, 1976.

30. Гилев С.Е., Леонтьев C.B., Новиков Д.А. Распределенные системы принятия решений в управлении региональным развитием. М.: ИЛУ РАН, 2002.

31. Годин В.В., Корнеев И.К. Информационное обеспечение управленческой деятельности. М.: Высшая школа; Мастерство, 2001. -239с.31 .Голубков Е. Маркетинговые исследования: теория, практика и методология. •— М.: Финпресс, 2000. — 464 с.

32. Гольдштейн Г.Я. Основы менеджмента: Конспект лекций. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2003.

33. Горелова Г.В., Джаримов Н.Х. Региональная система образования, методология комплексных исследований. Майкоп: ГУП «Печатный двор Кубани», 2002.-360с.

34. АО.Гранберг А.Г. Основы региональной экономики: Учебник для вузов. -М., 2000.-495 с.

35. Гришин Е. Слухи. Корпоративный бюллетень ГК «Имидж-Контакт». — М.: 2001.

36. Губко М.В. Механизмы управления организационными системами с коалиционным взаимодействием участников. М.: ИПУ РАН, 2003.

37. АЪ.Губко М.В., Караваев А.П. Согласование интересов в матричных структурах управления // Автоматика и Телемеханика. 2001. № 10. С. 132 — 146.

38. Гуськов Н.С., Зенякин В.Е., Крюков В.В. Экономическая безопасность регионов России. М., 2000. - 288 с.45.,Данилов В.И., Сотсков А.И. Механизмы группового выбора. М.: Наука, 1991.

39. Дятлов А.Н. Современный менеджмент. М.: ВШЭ, 1996.

40. Зарубин В.И., Чефранов С.Г. Мониторинг в управлении региональной экономикой // Известия вузов, Северо-Кавказский регион, общественные науки, №2, 2003, с.87-91.5А,Иванова В.М. и др. Математическая статистика. Учебник — М.: Высшая школа, 1981.-371 с.

41. Иванченко В.Н., Лябах H.H., Гуда А.Н. Применение методов регрессионного анализа для моделирования сложных процессов//Вестник ВНИИЖТ, 1985. № 7. с. 8-10.

42. Иванченко В.Н., Лябах H.H., Лябах А.Н. Об одном методе синтеза адаптивных систем управления сложными объектами. Методы автоматизации проектирования, программирования и моделирования. -Таганрог: ТРТИ, 1985. Вып. 5. с. 89-93.

43. Ивахненко А.Г. и др. Принятие решений на основе самоорганизации. — М.: Сов. Радио, 1976. 278 с.

44. Ивахненко А.Г. и др. Справочник по типовым программам моделирования. Киев: Техника, 1980. - 184 с.

45. Ивахненко А.Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем. Киев: Наукова думка, 1981. - 296 с.

46. Ивахненко А. Г. Системы эвристической самоорганизации в технической кибернетике. Киев: Техника, 1971. - 372 с.

47. Ивахненко А.Г., Зайченко Ю.П., Димитров В.Д. Принятие решений на основе самоорганизации. М.: Советсткое радио, 1976. - 280 с.

48. Иващенко H.H. Автоматическое регулирование. Теория и элементы систем: Учеб. для ВУЗов: 4-е изд. Перераб. И доп. М.: Машиностроение, 1978.-736 с.

49. Информационные системы в экономике. Учебное пособие. / Пушкарев H.H. М.: ГИНФО, 1999, - 248с.

50. Ириков В.А., Тренев В.Н. Распределенные системы принятия решений. М.: Наука, 1999.

51. Как работают японские предприятия. (1989). Под ред. Я. Мондена, Р. Сибакавы, С. Такаянаги, Т. Нагао. - Сокр. Пер. с англ./Под ред. Д.Н. Бобрышева. - М.: Экономика, 262 с.

52. Караваев А.П. Модели и методы управления составом активных систем. М.: ИПУ РАН, 2003.

53. Карбой Дж. А., Фу Дж., Джоунс Л.Р., Кинни Л.И., Крупка Д.С. Стремление к совершенному производству на предприятиях Денвера: итоги. Курс на качество. - № 1. 1992, - С. 34-55.

54. Карданская Н.Л. Принятие управленческих решений. М.: Юнити, 1999.-407 с.

55. Карминский A.M., Нестеров П.В. Информатизация бизнеса. — М.: Финансы и статистика, 1997. 87с.

56. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. -М.: Радио и связь, 1990. 544 с.

57. Козлов В. Барьеры коммуникаций. 2007. электронный текст: http://www.81ine.com.ua.

58. Контроллинг как инструмент управления предприятием / Е.А.Ананькина, С.В.Данилочкин, Н.Г.Даншочкина и др.; Под ред. Н.Г.Данилочкиной. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1999.

59. Круглое В.В., Годунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети: Учеб. пособие. М.: Издательство Физико-математической литературы, 2001. - 224 с.

60. Королюк B.C. Укрупнение сложных систем (методологические аспекты)//Кибернетика (Киев). 1977. № 1.-е. 129-132.

61. Кофман А. Методы и модели исследования операций. Пер. с франц./Под ред. Д.Б. Юдина. - М.: Мир, 1966, - 523 с.78 .Кошкин Г.М. Энтропия и информация // Соросовский образовательный журнал, т.7, №11, 2001. с. 122-127.

62. Ламбен Ж.-Ж. Стратегический маркетинг. Европейская перспектива: Пер. с франц. СПб.: Наука, 1996.-589 с.

63. Леонтьев C.B., Масютин С.А., Тренев В.Н. Стратегии успеха: обобщение опыта реформирования российских промышленных предприятий. М.: ООО «Типография «Новости», 2000.

64. Литвак Б.Г. Разработка управленческих решений. М.: Дело, 2000. -392 с.

65. Луценко Р.В. Франчайзинговый механизм управления социально-экономическими системами. Майкоп: изд-во МГТУ, 2005, 38с.

66. Львов В. Создание систем поддержки принятия решений на основе хранилищ данных. Ж-л "Системы управления базами данных", #03, 1997г.//Издательство "Открытые системы" (www.osp.ru). Адрес статьи: http://www.osp.ru/dbms/1997/03/30.htm

67. Лябах H.H., Лябах А.Н. Нетрадиционные страницы менеджмента. -Ростов на/Д: «БАРО-ПРЕСС», 2002. -147 с.

68. Лябах H.H., Тхакушинов М.А., Чефранов С.Г. Идентификация рынка: задачи, пути решения, инструментарий. Ростов-на-Дону: СКНЦ ВШ, 1999. -115с.

69. Маршалова A.C., Новоселов A.C. Основы теории регионального воспроизводства: Курс лекций. М., 1998. - 192 с.

70. Матвеева Л.Г. Корпоративный потенциал региона (нормативный подход) //Экономическая система современной России. Концептуальные проблемы, приоритетные сферы, региональная специфика. М.: ИВЦ «Маркетинг», 2001, 184с.

71. Менар К. Экономика организаций. М.: ИНФРА-М, 1996.

72. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973.

73. Мескон М.Х., Альберт М, Хедоури Ф. Основы менеджмента: Пер. с англ. М.: "Дело", 1993. - 702 с.

74. Мильнер Б.З. Теория организации. М.: ИНФРА-М, 2002.

75. Минцберг Г., Куинн Дж.Б., Гошал С. Стратегический процесс / Пер. с англ. Под ред. Ю.Н. Каптуревского. СПб.: Питер, 2001. - 688 с.

76. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. М.: Наука, 1974.

77. Молодцов Д.А. Устойчивость принципов оптимальности. М.: Наука, 1987.

78. Молчанов H.H. О некоторых проблемах математических моделей научно-технических задач. Кибернетика, 1982, № 5, с. 33-40.

79. Музыкант В. Реклама и PR-технологии. — М.: Армада-Пресс, 2001, — 686 с.

80. Мулен Э. Кооперативное принятие решений: аксиомы и модели. М.: Мир, 1991.

81. Новиков Д.А. Динамика поведения систем с большим числом целенаправленных элементов // Автоматика и Телемеханика. 1996. № 4. С. 187- 189.

82. Новиков Д.А. Закономерности итеративного научения. М.: ИПК РАН, 1998.-96 с.

83. Новиков Д.А. Механизмы функционирования многоуровневых организационных систем. М.: Фонд «Проблемы управления», 1999.

84. Новиков Д.А. Сетевые структуры и организационные системы. М.: ИПУ РАН, 2003.

85. Новиков Д.А. Стимулирование в организационных системах. М.: Синтег, 2003.

86. Новиков Д.А. Стимулирование в социально-экономических системах (базовые математические модели). М.: ИПУ РАН, 1998.

87. Новиков Д.А., Петраков С.Н. Курс теории активных систем. М.: СИНТЕГ, 1999.

88. Новиков Д.А., Петраков С.Н., Федченко К.А. Децентрализация механизмов планирования в активных системах // Автоматика и Телемеханика. 2000. №.6. С. 126 137.

89. Новиков Д.А., Смирнов И.М., Шохина Т.Е. Механизмы управления динамическими активными системами. М.: ИПУ РАН, 2002.

90. Новиков Д.А., Цветков A.B. Механизмы стимулирования в многоэлементных организационных системах. М.: Апостроф, 2000.

91. Новиков Д.А., Цветков A.B. Механизмы функционирования организационных систем с распределенным контролем. М.: ИПУ РАН, 2001.

92. Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Активный прогноз. М.: ИПУ РАН, 2002.

93. Овсянко Д.В., Чернов Г.В., Воронцовский A.B. Интересы-цели-показатели: взаимосвязи и согласование. СПб., 1992.

94. Овчинников В.Н. Стратегические приоритеты экономического развития Юга России. Ростов н/Д: Изд-во СКАГС, 2002. -398 с.

95. Основы информационного менеджмента: Учеб. пособие /A.B.Костров.- М.: Финансы и статистика, 2001.-164с.

96. Основы кибернетики. Теория кибернетических систем. Под ред. К.А.Пупкова. Учебное пособие для втузов М.: Высшая школа, 1976. - 408 с.

97. Основы предпринимательского дела. Благородный бизнес. / Под ред. Ю.М. Осипова. М., 1992. - 432 с.

98. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ: Учебное пособие. М.: Высшая школа, 1997. - 389с.

99. Петраков С.Н. Механизмы планирования в активных системах: неманипулируемость и множества диктаторства. М.: ИПУ РАН, 2001.

100. Потеряхин А. Обратная связь в управлении персоналом. М., 1996.

101. Портер М. Международная конкуренция / Под ред. и с предисл. В.Д. Щетинина. М.: Международные отношения, 1993. - 440 с.

102. Принятие решений в организациях: Учеб. пособие /О.А.Кулагин.-СПб: Изд.дом "Сентябрь",2001.-98с.

103. Разработка управленческого решения: Учебное пособие / В.Б.Ременников. -М. .-ЮНИТИ-ДАНА, 2001 . -144с.

104. Резников А.П. Обработка накопленной информации в затрудненных условиях. М.: Наука, 1976. - 243 с.

105. Родников А.Н. Логистика. Терминологический словарь. М.: Экономика, 1995, - 251 с.

106. Селиверстова A.B. Совершенствование механизма отбора информации для принятия управленческих решений. / Автореферат -Челябинск, 2002. 38с.

107. Семененко А.И. Предпринимательская логистика. СПБ.: Политехника, 1997, - 349 с.

108. Семь нот менеджмента: настольная книга руководителя / Под ред. В. Красновой, А. Привалова. 5-е изд., доп. М., 2001.

109. Сшбигер С. МВА за 10 дней. Поэтапное овладение профессиональными знаниями, которые дают лучшие школы бизнеса / Пер. с англ. Э.В. Шустера М.: ЗАО "Консультант Плюс", 2001. - 440 с.

110. Синк, Лоутон. Вычисление несмещенных оценок для идентификации систем в реальном времени // ТИИЭР. 1971. Т.59. № 11. с. 116-117.

111. Спывак В. А. Современные бизнес-коммуникации. СПб.: «Питер», 2001.-448с.

112. Спиг\надель В.Н. Основы системного анализа. СПб.: Изд. Дом «Бизнес-пресса», 2000. - 326 с.

113. Степанова Е. Е. Хмелевская Н. В. "Информационное обеспечение управленческой деятельности: Учебное пособие". — М.: Инфра-М, 2002. 138с.

114. Стриженко A.A., Бибикова Н.Ю., Организационные структуры управления и их применение в различных компаниях. Ползуновский альманах, #4, 2000.

115. Тарасенко Ф.П. Введение в курс теории информации. Томск: Изд-во Том.ун-та, 1963, 240с.

116. Томилов В. В. Культура организации международных коммуникаций. 2006, электронный текст: http://inarketing.spb.ru/read/m8/index.htm

117. Трауни Э. Экономическое поведение и институты. М.: Дело, 2001.

118. Траут Дж., Райе Л. Маркетинговые войны. — М.: Питер, 2002. — 256 с.

119. Федоров Д.С. Неформальные маркетинговые коммуникации: новые перспективы на российском рынке // Маркетинг в России и за рубежом №3 / 2003, http://www.dis.ru/market/

120. Фогель JJ., Оуэне А., Уолш М. Искусственный интеллект и эволюционное моделирование / Пер. с англ. Ю.П.Зайченко; под ред. А.Г.Ивахненко. М.: Мир, 1969. - 230 с.

121. Хайек Ф.А. Пагубная самонадеянность: Ошибки социализма. — М.: Новости, 1992.-304 с.

122. Чароян А.Г. Размытые алгоритмы мыслительных процессов / Изд-во Рост, ун-та. Ростов н/Д. 1979. 160 с.

123. Шеннон К. Математическая теория связи // Работы по теории связи и кибернетике. М.: изд-во иностр. лит., 1963. с. 243-332.

124. Шепилова Е.Г. Исследование возможностей повышения эффективности процесса роспуска составов на сортировочной горке //Межвуз. сб. науч. тр., Ростов-на-Дону. 1996, с.87-91.

125. Шонбергер Р. Японские методы управления производством. Девять простых уроков. Сокр. Пер. с англ./Под ред. JT.A. Коноревой. - М.: Экономика, 1988, - 251 с.

126. Щепкин A.B. Механизмы внутрифирменного управления. М.: ИПУ РАН, 2001.-80 с.

127. Эддоус М., Стенсфилд Р. Методы принятия решений. М.: Аудит: ЮНИТИ, 1997. - 325с.

128. Эльясберг П.Е. Измерительная информация: сколько ее нужно? Как ее обрабатывать? М.: Наука. 1983. - 208 с.

129. Энджел Д., Блэкуэлл Р. Поведение потребителей. — М.: Питер, 2002. — 624 с.

130. Энциклопедия кибернетики. Т. 1-2. Киев: УСЭ, 1975. - 607 с; 620 с.

131. Яглом A.M., Яглом И.М. Вероятность и информация. М.: Наука, 1973,- 512с.

132. Barlett С.A., Goshal S. Managing Across Borders: The Transitional Solution. Boston: Harvard Business School Press, 1991.

133. Hofstede G. The Cultural Relativity of Organizational Practices and Theories. Journal of International Business Studies, 14 (Fall), 1983.

134. Jomaa H. A software design method for real-time systems// Commun. Can, 1984, 27 N 9, c. 938-949.

135. Merli G. Co-makership: the new supply strategy for manufacturers. -Cambridge, MA: Productivity Press, 1991, 245 p.

136. Vertnon R., Wells L. T. The Manager in the International Economy, 6th ed. Englewood Cliffs: Prentice Hall, 1991.