книги / Поддержка принятия решений при управлении инновационными проектами

кой и четкой формах). Причем следует отметить, что выполнение операций над нечеткими числами, например, в треугольной фор­ ме дает в результате число, отличное от «треугольного». Таким образом, определенная доля допущений может быть внесена только на этапе перехода к нечеткому виду.

Ряд арифметических операций имеет несколько способов реализации на нечетких множествах. Использование того или иного способа несет в себе некоторые преимущества и может определяться исходя из конкретной задачи (например, объедине­ ние по Заде дает наибольшую точность по сравнению с другими методами). Однако, несмотря на различия в способах реализации операций, их осуществление не вносит каких-либо допущений или искажений в исходные данные, чем обеспечивается истин­ ность получаемых в результате значений.

Некоторые методы предполагают выполнение шагов, осно­ ванных на различных зависимостях или условиях. Такая теория для нечетких множеств в настоящее время разработана и называется «Нечеткие системы логического вывода» [78].

Рассмотрим, как осуществляется работа с нечеткими перемен­ ными и учет нескольких мнений на классическом примере с выбо­ ром школы для ребенка с помощью метода анализа иерархий (МАИ). Например, родители выбирают для своего ребенка одну из трех школ. В первую очередь они должны четко определить крите­ рии, по которым будут их оценивать. Критерии должны охватывать, по возможности, все стороны решаемой проблемы. Далее, если по­ лученная декомпозиция недостаточна для сравнения важности кри­ териев, необходимо их декомпозировать более подробно. Предпо­ ложим, что они получили иерархию, представленную на рис. 23.

Декомпозицию таких критериев, как «друзья», «проф. обу­ чение» и «обучение музыке» для краткости опустим. После полу­ чения данной иерархии нужно провести парные оценки. В случае если родители имеют разные мнения, парные сравнения (важ91

ность критериев верхнего уровня по отношению к цели) могут быть составлены разными родителями.

Рис. 23. Иерархия для выбора школы методом МАИ

Например, один из родителей составил следующую матрицу:

ких множествах и перечисленных выше. В итоге мы получим ко­ личество векторов, соответствующих количеству уровней иерар­ хий в задаче.

Рис. 24. Проверка уровня истинности и агрегация оценок,

представленных в виде нечетких переменных

В результате каждому критерию будет соответствовать век­ тор (приоритетов), назовем его V#, где / - это номер слоя иерар­ хии, j - номер критерия в слое. Каждый вектор имеет размерность, равную количеству подчиненных данному критерию элементов, т.е. если элементов следующего уровня, связанных с ним, - 3, то и вектор будет иметь размерность, равную 3. Кроме элементов, свя­ занных с данным, на следующем уровне существуют те, которые с ним не связаны. Можно считать, что все подобные элементы име­ ют приоритет по отношению к данному векторы, равный 0. Таким образом можно расширить векторы приоритетов для всех крите­

риев, добавив туда 0, для элементов, не связанных с ним. Напри­ мер, вектор приоритетов Уц=(я, £?), после расширения он будет выглядеть так: Vn=(0 , а , Ь, 0 )- Мы получим, что все векторы приоритетов элементов одного уровня будут иметь одинаковую размерность. На следующем шаге требуется составить матрицу приоритетов для каждого уровня иерархии, назовем ее Р(. Она со­ ставляется из расширенных векторов приоритетов, располагаемых по столбцам, т.е.

После построения матриц приоритетов можно вычислить вектор приоритетов для альтернатив. Если количество слоев

иерархии равно N , то вектор вычисляется по формуле (6):

Р = P N-\ *P N - 2 ’•••’Но­

гтоеде вычисления приоритетов на примере четких чисел (для большей наглядности) для первой матрицы из полученных результатов можно сделать вывод, что наиболее значимыми кри­ териями в отборе школы стали: учеба, школьная жизнь и проф.

обучение:

В матрице второго уровня для родителей наиболее важную роль играет отношение к школьникам, далее - уровень препода­ вания, а на последнем месте - обеспечение оборудованием:

Матрица третьего уровня показывает, что школа А по кри­ терию «учеба» значительно превосходит остальные школы:

В некоторых случаях, когда нет однозначного вхождения одного нечеткого множества в другое или их равенства, интер­ претировать полученные результаты не так просто, как в скаляр­ ном виде. Сложность заключается в том, что сравнивать прихо­ диться полученные в результате вычислений функции принад­ лежности для каждой из альтернатив, которые могут иметь слож­ ную конфигурацию. В скалярной форме такие сравнения выпол­ няются элементарно. Поэтому для сравнения эти числа можно перевести в привычную скалярную форму методами, основанны­ ми на вычисления центра тяжести, центра максимумов и т.п.

ГЛАВА 3.

ИССЛЕДОВАНИЕ ИННОВАЦИОННЫХ

ПРОЕКТОВ МЕТОДАМИ МОДЕЛИРОВАНИЯ

3.1. Управление жизненным циклом инновационного

продукта

Используя прогнозирование развития параметров иннова­ ционного проекта, часто удается определить время, которым мы располагаем для принятия решения (время до потерн проектом рентабельности в случае если не вносить изменений в процесс реализации инновационного проекта), поэтому необходимо про­ вести анализ возникшей ситуации [111], приведшей к спаду прибыли. Анализ состоит прежде всего в рассмотрении критери­ ев. которые выдвигались при создании продукта. Для этого все критерии можно разбить на несколько видов:

1.Функциональные ((показывают насколько хорошо выполняется функция):

—производительность (скорость обработки. физикохимические параметры интенсивности обработки);

—точность (измерения, попадания, обработки); —надежность (безотказность, долговечность, сохраняемость)).

2.Технологические (экономия живого труда): —трудоемкость изготовления; -технологические возможности; —использование материалов; —способность расчленения изделия на элементы.

3.Экономические: расход материалов; расход энергии;

затраты на информационное обеспечение.

4.Антропологические:

эргономичность (полнота использования возможностей чело­ века); красота; безопасность; экологичность.

Использование этих критериев приводит, как правило, к мо­ дернизации существующего продукта, в результате чего мы по­ лучим новое изделие, которое будет иметь свою собственную ин­ новационную кривую и выступать по отношению к инновацион­ ной кривой базового продукта соинновацией, при этом развивая основную идею, заложенную в базовый продукт. При этом необ­ ходимо знать величину «окна времени», необходимую для запус­ ка модернизированного продукта (рис. 25) [11]. Параметры инно­ вационной кривой соинновации будут иметь отличия от базового продукта и подчинятся правилам, описанным в работе [33], а именно - иметь максимальный доход от внедрения этой инно­ вации меньше базовой инновации на величину вложенных в ее внедрение средств (см. рис. 12).

Из этого становится понятно, что наиболее выгодным для внедрения является разработка новой инновации. Однако, несмот­ ря на это, модернизация продукта может продлить жизнь уже существующей разработки и принести дополнительную прибыль. Очевидно, что время, затраченное на внедрение нового продукта

t (до момента получения прибыли от него), должно быть мень­