Интеллектуальная система на основе генетических алгоритмов для оптимизации состава организационных структур в области разработки и внедрения инноваций тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Интеллектуальная система на основе генетических алгоритмов для оптимизации состава организационных структур в области разработки и внедрения инноваций"

На правах рукописи

Егорова Ирина Евгеньевна

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА НА ОСНОВЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ СОСТАВА ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СТРУКТУР В ОБЛАСТИ РАЗРАБОТКИ И ВНЕДРЕНИЯ ИННОВАЦИЙ

08.00.13 — «Математические и инструментальные методы экономики»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Волгоград - 2006

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Волгоградский государственный технический университет»

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Андрейчнков Александр Валентинович.

Официальные оппоненты доктор технических наук, доцент

Косен ков Роальд Алексеевич, кандидат экономических наук Жидков Павел Павлович.

Ведущая организация Кубанский государственный аграрный

университет.

Защита состоится 19 декабря 2006 г. в 12 час. 30 мин. на заседании диссертационного совета КМ 212.028.03 при Вол Г01 раде ком государственном техническом университете по адресу: 400131, г.Волгоград, проспект Ленина, 28, ауд. 209.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Волгоградского государственного технического университета.

Автореферат разослан 17 ноября 2006 года.

Ученый секретарь ■

диссертационпого совета у/сУ-"-^'"^'^ Попкова Е.Г.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность работы. Одним из факторов успешного развития любого предприятия является применение современных стратегий управления персоналом и организационных моделей. И в большей степени это касается предприятий, осуществляющих деятельность в инновационной сфере, так как здесь больше, чем в любой другой области, успех зависит от индивидуальных способностей работников, степени их подготовки, желаний, мотивации, формы организации их труда.

Вся организационно-управленческая деятельность в совокупности направлена на активизацию всех внутренних ресурсов работников и их максимальное эффективное использование. Так как установлено, что между состоянием психологического климата развитого коллектива, т.е. его комплексным эмоционально-психологическим состоянием, и эффективностью совместной деятельности его членов существует положительная связь, то оптимальное управление деятельностью и психологическим климатом в любом коллективе требует специальных знаний и умений от руководства, к числу которых относится и комплектование первичных коллективов с учетом фактора психологической совместимости.

В связи с этим актуальной проблемой становится создание интеллектуальных систем, способных помочь человеку решать задачи из области, традиционно считающейся плохо формализуемой - области социально-психологических взаимодействий.

Степень разработанности проблемы. Теоретические и методические аспекты управления персоналом в современных условиях и особенности, связанные с управлением персоналом, занятым в инновационной сфере, разработаны такими отечественными и зарубежными учеными, как И. Ан-софф, А. Андерссон, Т.Ю. Базаров, А. Баркер, Т.П. Галкина, Р. Дафт, П.Ф. Друкер, Б.Л. Еремин, Л.В. Ивановская, АЛ. Кибанов, В.И. Маслов,

Л. Маршалл, И. Нонака, А. Осборн, Г.И. Сидунова, X. Такеучи, Г. Тернк-вкст, М. Хильб, и др.

Существенный вклад в понимание природы психологического климата и его составляющих, а также других социально-психологических факторов внутри фу ппового взаимодействия внесли отечественные и зарубежные исследователи М. Белбин, Галлен, Дж. Гибсон, Р. Дафт, Дж.Х. Донн ели, К. Дэвис, Д. Иванцевич, Т. Ньюком, Дж.В. Ныостром, B.C. Агеев, P.C. Не-мов, K.M. Гуревич, Е.К. Завьялова, Е.С. Кузьмин, А.Н. Лутошкин, B.C. Мерлин, Г.С. Никифоров, A.B. Петровский, К.К. Платонов н др.

Разработке многокритериальных методов принятия решений посвящены работы таких зарубежных и российских ученых, как Н.М Абдикиев, A.B. АндреЙчиков, О.Н. Андрейчикова, Р. Беллман, JI.C. Беляев, А.Н. Борисов, A.A. Емельянов, Л. Заде, Р. Кипи, O.A. Крумберг, О.Н. Ларичев, О, Моргепштерн, Е.М. Мошкович, А.О. Недосекин, В. Парето, ДА. Поспелов, X, Райфа, Б. Руа, Т. Саати, А. Сало, A.B. Смирнов, П. Фишберн, П. Фон, Р. Хамалайнен, Н.Г, Ярушкина и другие авторы.

Проблемы эволюционного моделирования изучены в работах таких авторов, как Дж. Холланд, Л.Фогель, А.Оуэн и М.Уолш, И.Л.Букатова, Л.Растригнн, В.М. Курейчик, В.В. Курейчик, В.В. Емельянов, A.A. Малафеева, В.Б. Тарасов, Дж.Р. Коза, Н. Винер, И. Пригожин, Д. Поспелов, Н. Моисеев, А. Мелихов, и других отечественных и зарубежных исследователей.

Существует много исследований, посвященных влиянию социально-психологических факторов па сферу управления персоналом. Большой опыт накоплен также и в применении математических методов в решении экономических задач. Однако работ, посвященных использованию математических методов в решении задач, затрагивающих одновременно сферы социологии, психологии и экономики, недостаточно, что и привлекает к ним большой интерес.

Цель и задачи исследования. Цель диссертационной работы — разработка интеллектуальной системы на основе генетических алгоритмов для

оптимизации состава организационных структур в области разработки и внедрения инноваций.

В соответствии с данной целью были поставлены следующие задачи исследования, определившие логику диссертационного исследования и его структуру:

- выявить особенности формирования организационных структур в условиях инновационной деятельности;

- определить факторы, позволяющие прогнозировать эффективность функционирования организационной структуры на этапе ее формирования;

- предложить методику структурирования данных социально-психологического характера;

- на основе выявленных факторов разработать модель многокритериальной оценки состава организационной структуры;

- из существующих оптимизационных методов выбрать наиболее подходящий для поставленной задачи;

- на основе генетических алгоритмов разработать алгоритм нахождения оптимального решения;

- разработать структуру и принципы функционирования интеллектуальной системы.

Объектом исследования является область управления персоналом, занятым в сфере разработки и внедрения инноваций.

Предметом исследования являются процессы заполнения организационных структур оптимальным кадровым составом.

Теоретико-методологическую основу исследования составили фундаментальные труда ведущих отечественных и зарубежных ученых в области теории управления персоналом, теории социальной и организационной психологии, инновационного менеджмента, теории эволюционного моделирования. Для решения поставленных задач использовались методы искусственного интеллекта, в частности, эволюционные методы, методы

многокритериального принятия решений, комбинаторно-морфологический метод анализа и синтеза сложных систем.

Диссертационная работа выполнена в рамках п. 2.3. «разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях» Паспорта специальностей ВАК (экономические науки) по специальности 08.00.13. — Математические и инструментальные методы экономики {область исследования — инструментальные средства).

Информационной базой послужили материалы периодической печати и учебно-методических пособий, материалы научных конференций, информационные ресурсы Интернет.

Основные положения диссертационного исследования, выносимые на защиту:

1. Предложены методики количественной оценки профессионально-ролевого разнообразия и психофизиологической совместимости темпераментов, которые совместно с оценками других социально-психологических факторов позволят спрогнозировать эффективность функционирования организационной структуры на этапе формирования ее состава.

2. Предложена методика структурирования информации социально-психологического характера о субъектах организационной структуры, которая позволяет представить данные в удобной для их последующей обработки математическими методами табличной форме.

3. Разработана математическая модель на основе метода анализа иерархий для многокритериальной оценки эффективности функционирования организационной структуры, что позволит сравнить альтернативные варианты ее состава еще на этапе ее формирования.

4. Метод кодирования вариантов решений с целью адаптации генетического алгоритма к условиям комбинаторного характера решаемой задачи.

Генетический Алгоритм, использующий разработанный метод кодирования вариантов решений, выбранные разновидности генетических операторов и схему эволюционирования в виде двух параллельных популяций. На его основе разработана интеллектуальная система, позволяющая формировать оптимальный состав организационной структуры.

Научная новизна результатов, полученных в диссертации, заключается в следующем:

— разработана математическая модель на основе метода анализа иерархий, позволяющая проводить оценку эффективности будущего функционирования организационной структуры на этапе ее формирования, учитывающая различные социально-психологические факторы;

— разработана интеллектуальная система формирования оптимального состава организационной структуры, использующая генетические алгоритмы и метод анализа иерархий;

— предложена методика структурирования данных, позволяющая представить информацию социально-психологического характера о субъектах организационной структуры;

— предложен метод кодирования вариантов решений с целью адаптации генетического алгоритма к условиям комбинаторного характера задачи.

Теоретическая в практическая значимость работы состоит в возможности использования предложенных математических моделей, методов и средств дня создания оптимального по эффективности состава организационной структуры, позволяющей избежать различные социально-психологические проблемы взаимодействия между ее членами в процессе ее дальнейшего функционирования. Разработанные методика структурирования информации социально-психологического характера и метод кодирования вариантов решений имеют универсальный характер и могут быть использованы не только приведенными в диссертации математическими методами.

Разработанные методики позволяют повысить качество принимаемых решений и нх обоснованность.

Апробаций результатов работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на международных научно-технических и научно-практических конференциях, проводимых в г. Таганрог (1999) и г.Волгоград (2000), на научных конференциях Волгоградского государственного технического университета (1999-2006 гг.).

Содержащиеся в работе материалы используются в учебном процессе на факультете экономики и управления Волгоградского государственного технического университета, а также в практической деятельности одной из организаций г. Волгограда.

Разработанные модели и алгоритмы апробированы в рамках проекта РФФИ №05-08-01470а «Разработка н исследование методов эволюционного синтеза сложных технических объектов с использованием экспертных знаний».

Публикации. По теме диссертационных исследований опубликовано 5 научных работ общим объемом 2,6 печатных листов {из них 2,0 авторские).

Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка литературы н приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Первая глава содержит обзор существующих организационных структур. Приведены отличительные особенности иерархического и органического типов структур управления.

Далее рассматриваются особенности управления персоналом, занятым инновационной деятельностью и связанные с этим» особенностями инновационно-ориентированные типы организационных структур. Делается вывод о том, что важное условие организации инновационной деятельности

на внутрифирменном уровне - предпринимательская автономия, т.е. предоставление самостоятельности отдельным структурным единицам предприятия в целях стимулирования их рисковой активности во внедрении нововведений. Приветствуется использование различных гибких групповых организационных форм. В службах предприятия или для рада отделов создают целевые труппы, временные творческие коллективы, проектные группы (команды) консультационные и аналитические группы, рабочие группы (команды), ии-тра- и кроссфункциональные команды, команды для решения актуальных проблем, автономные, проектные, оперативные, предпринимательские, производственные команды, команды улучшения качества, менеджерские команды, самостоятельные творческие группы и т.п.

Независимо от того, что каждому типу групп, или команд, присущи свои особенности, для задачи определения их состава это значения не имеет, так как отбор персонала осуществляется по одинаковым принципам.

Во-первых, количество членов и профессиональный состав группы должны определяться типом и объемом работы, которую необходимо выполнить, огромное влияние может оказывать внешняя среда. Во-вторых, в группе должны комбинироваться определенные знания, умения и навыки. Их состав определяется типом поставленной перед группой задачи. В-третьих, необходима социальная и психологическая совместимость членов группы, их сплоченность, наличие общих мнений, обычаев и традиций. В-четвертых, для успешной деятельности группы важно наличие профессионально-ролевого разнообразия.

Во второй главе исследуются социально-психологические факторы внутригруппового взаимодействия. Рассматривается понятие психологического климата. Это комплексная психологическая характеристика, отражающая состояние взаимоотношений и степень удовлетворенности персонала различными факторами жизнедеятельности коллектива. В качестве

факторов совместимости членов группы, обеспечивающих групповую сплоченность и влияющих на психологический климат, выступают:

- психофизиологическая совместимость темпераментов (примерно, одинаковое реагирование на окружающую среду), согласованность ощущений и моторных актов поведения;

— ценностно-ориентационное единство группы. Это высший уровень совместимости, когда всеми членами группы разделяется 1гринятое мнение и возложение ответственности за успехи и неудачи.

Совместимость членов группы означает, что данный состав группы предполагается возможно достаточным для обеспечения оптимального выполнения труппой ее функций, что члены группы могут взаимодействовать и образовывать в будущем сплоченный коллектив.

Далее рассматриваются другие, не менее важные для эффективной работы в группе факторы:

— социально-психологические аспекты жизнедеятельности коллектива и взаимоотношений его членов;

- профессионально-ролевые типы сотрудников - особенности их поведения и взаимодействия, которые проявляются в процессе исполнения ими профессиональной деятельности и влияют на ее эффективность.

На основе исследованных в главах I и 2 факторов определены параметры и оценочные критерии задачи оптимизации состава организационных структур.

Число членов команды, ее структура и профессионально-квалификационные требования к претендентам выполняют роль входных параметров. Все комбинации состава групп, удовлетворяющие этим параметрам, уже будут являться решениями задачи их формирования. Однако чтобы найти оптимальный вариант, предполагающий максимальную эффективность работы будущей группы, необходимо в качестве оценочных критериев использовать следующие:

1) сочетание типов темпераментов;

2) сочетание профессионально-ролевых типов;

3) уровень ценностно-ориентационного единства группы;

4) наличие конфликтных связей, т.е. учет негативного опыта общения;

5) наличие взаимодополняющих знаний, умений и навыков.

Перечисленные выше входные параметры дают нам требования к составу группы, т.е. некоторому набору вакантных мест, на которые претендуют сотрудники организации. Так как мы рассматриваем случай, когда имеется выбор из нескольких претендентов на каждое место, число N всевозможных вариантов формирования групп определяется как деккартово произведение количества претендующих на каждое из мест:

£

= К1хКг*...хК1Х...хККр.

В приведённом выражении приняты следующие обозначения: К/ — число претендентов на 1-ое вакантное место; Np - число всех вакантных мест, или количество человек в группе.

Таким образом, наша задача относится к категории многокритериальных комбинаторных оптимизационных задач.

Для обозначения требуемого состава группы введено понятие позиций Pi (<=1.. .ЛГ/>), которые подразумевают вакантные места, т.е. профессиональные требования, предъявляемые к конкретному члену группы.

Существует множество методик для определения, к какому темпераменту или профессионально-ролевому типу относится человек, каков уровень ценностно-ориентационного единства коллектива. Это либо тестирование, либо беседа с профессиональным психологом, наличие которого в крупной организации и на предприятии сейчас уже является необходимостью. Таким образом, получение подобной информации не представляет труда. Однако чтобы математические методы и модели могли оперировать перечисленными выше критериями, вся информация должна быть опреде-

ленным образом структурирована и представлена в памяти компьютера. В работе предлагается табличная (матричная) форма организации данных.

Например, для представления ценностно-ориентациошюго единства группы определяется количество т и состав качеств личности или ценностей С|,...,С„. Среди всех п претендентов М1 в группу проводится опрос, результаты которого заносятся в таблицу следующего вида:

Таблица 1

Претенденты Качества личности/ц енности

С, С, с„

А/, Ей Е]„

м, Еа Ея Ет

м. Е* Ецт

Ячейки таблицы Еу заполнены значениями 0 или 1. Наличие единицы говорит о присутствии соответствующего ценностного выбора у кандидата.

Подобным образом представлены профессионально-ролевые типы, типы темпераментов, знания, умения и навыки, профессиональная квалификация сотрудников.

В отличие от предыдущих, таблица наличия конфликтных связей (табл. 2) и в строках и в столбцах содержит номера претендентов. В ячейках таблицы Ьц на пересечении (-го иу-го претендентов проставляется единица, если у них имеется конфликтный опыт общения.

Таблица 2

Претенденты м А/, м„

М, ¿11 1и

М и и

М, 1«! 1«

По такому же принципу организована таблица, отражающая структуру группы, с той лишь разницей, что столбцами и строками данной таблицы являются номера позиций, а наличие единицы говорит о присутствии связи между позициями и

Вычисление уровня ценностно-ориеитадиодного единства будущей группы производится по методике Р.С.Немова по формуле:

ЛГС - Ж* ■ кс= вт х 100%, (1)

с N

где Л^Стах — сумма выборов, приходящихся на пять качеств, получивших в данной группе (текущем варианте состава группы) максимальное предпочтение; А'Сгпт сумма выборов, приходящихся на пять качеств, получивших в данной группе минимальное число выборов; N - общее число выборов, сделанных членами данной группы.

Оценка профессионально-ролевого разнообразия производится по формуле:

ЛГД =[1-АгдХ ~|х —х100%, (2)

I Л^т« ) т

где Я — количество типов ролей, присутствующих в выбранной комбинации состава команды; т — общее число ролей; М?яа1 и N11^ — соответственно, максимальное и минимальное количество человек, относящихся к различным типам ролей; кц ~ коэффициент учета разницы между ролями, набравшими максимальное и минимальное количество человек. При значениях кх, близких к нулю, возможна ситуация доминирования некоторых ролей над другими. В обратной ситуации, при кц = 1, отсутствие в команде одной из ролей обнуляет всю оценку профессионально-ролевого разнообразия.

Оценка взаимодействия темпераментов, учитывающая наиболее приемлемые и нежелательные варианты:

Т 2 где IV — общее количество связей; 5 - количество сочетаний вида: 5с+1 -сангвиник + холерик; 5с*ф - сангвиник + флегматик; - сангвиник + меланхолик; 5с+1. - сангвиник + сангвиник; - меланхолик + флегматик;

Зф+ф - флегматик + флегматик; - холерик + флегматик; - холерик + меланхолик.

Соотнося выборки по позициям, таблицу наличия конфликтных связей и таблицу, отражающую структуру связей в группе, получаем количество конфликтных связей

Оценка по данному критерию производится по формуле:

где Л'- общее количество связей.

Оценка наличия в группе взаимодополняющих знаний, умений и навыков производится по формуле:

Кг= — хЮ0%, (5)

т

где X - количество видов знаний, умений и навыков, присутствующих в выбранной комбинации состава группы; т - общее число разнообразных знаний, умений и навыков, которые необходимо иметь группе. Информация о них формируется в виде списка, представляющего из себя выборку из перечня всевозможных знаний, умений и навыков, содержащегося в соответствующей таблице.

Помимо взаимодополняющих знаний, умений и навыков, т.е. коллективных, общегрупповых, существует категория индивидуальных знаний, умений и навыков, относящихся к профессиональным требованиям к конкретному вакантному месту. Для требуемого профессионального состава группы также создается таблица (табл. 3).

В отличие от всех предыдущих, ячейки Вц этой таблицы заполняются текстовой информацией из списка знаний, умений и навыков, содержащегося в соответствующей таблице, причем наличие нескольких заполненных ячеек В$ говорит о необходимости присутствия всех перечисленных знаний, умений и навыков у претендента на позицию.

№ позиции Профессиональные требования

Проф. квалификация Знания, умения и навыки

] / ... к 1 I т

1 Ли А Ли »н Вц

/ АЛ Ац В» в„ Вт

... ... ...

А Ди Вы Вит

Ячейки А у этой таблицы заполняются текстовой информацией из списка профессий, содержащегося в таблице профессиональной квалификации сотрудников. Наличие нескольких вариантов А у для одной позиции дает возможность предусмотреть случай, когда нет жестких профессиональных ограничений к некоторым из членов группы, и в качестве профессионального требования выступает выбор из списка желаемых профессий.

Таким образом, профессиональное требование к каждой позиции формулируется следующим образом: Л— (Л,|ИЛИ ... ИЛИ Лу ИЛИ ... ИЛИЛЙ)И(Я,|И... И Вн И... ИДШ) Соотнеся полученное выражение с таблицами профессиональной квалификации сотрудников и их знаний, умений и навыков, получаем «выборки по позициям» - списки сотрудников, претендующих на ту или иную позицию. Для каждой позиции Р, создается таблица:

Таблица 4

№ претендента Претендент

0 М,

У Л/,

м,

Здесь Кп - число претендентов на позицию Р& М/, Мк, М, -претенденты из общего состава претендентов, удовлетворяющие профессиональным требованиям данной позиции.

В табл. 4 используется более удобная для последующего перекодирования нумерация, начинающаяся с номера позиции, равного 0.

Далее производится разработка интегрального показателя, учитывающего разные степени важности выделенных выше критериев для оценки решений в ходе оптимизационного процесса. Дня этого используется метод анализа иерархий.

В качестве цели у нас выступает интегральная оценка. Иерархия оценочных критериев изображена на рис. 1.

Л1 - Интегральная оценка

Лг - Психологический климат

А) — Профессиональные _критерии

А* А> А 6

Л,

А\

Множество вариантов решений

А* - типы темпераментов

А; - наличие конфликтных связей

Аь - уровень ценностно-ориентацнонного единства

А7 - профессионально-ролевые типы

А% - знания, умения и навыки

Рис. 1. Иерархия оценочных критериев.

После построения иерархии устанавливается метод получения оценок ее элементов относительно элементов более высокого уровня иерархии -метод парных сравнений. Парные сравнения проводятся в терминах доминирования одного элемента над другим. Полученные суждения выражаются в целых числах 9-ти балльной шкалы.

В соответствии с иерархией оценочных критериев (см. рис. 1) строятся три матрицы парных сравнений:

А л,

[а,]=а2 1 А21

4 Ау2 1

л4 А

А 1 Л43 Ав

А, А* 1 ¿56

¿6 Ам Л, 1

А, Л

А,, 1

4 1

Наша задача имеет свою специфику, связанную с тем, что альтернативы будут формироваться в процессе выполнения генетического алгоритма в виде решений-особей, следовательно, классический принцип сравнения альтернатив относительно критериев невозможен, да в нем и нет необходимости, так как у нас есть численные оценки решений для всех критериев.

Таким образом, мы получаем правые собственные вектора матриц [А]] н'з), [Лг] м^} и [Аз] Яг3={-ц>7, н^}, которые дают нам

приоритеты элементов иерархии Л1г Ль> А-> и Л® по отношению к элементам Л2 и А3, и их самих по отношению к интегральному критерию Л |.

В результате получаем интегральную оценку К, позволяющую спрогнозировать эффективность функционирования будущей команды:

1С — х (и*« х Кт + х Кк + х Кс) + х' (н>7 хКя + хАу, где Кс, Кц, Кт, Кк, Кг—оценки критериев по формулам (1—5).

Полученная интегральная оценка будет играть роль целевой функции при определении оптимального варианта состава организационной структуры.

В третьей главе проводится анализ оптимизационных методов с целью выбора наиболее подходящего дяя решения нашей задачи. Рассмотрены методы: одномерной оптимизации, статистические, градиентные, стохастические, в частности, эволюционные, нейронные сети. Проанализированы основные отличия генетических алгоритмы от других методов оптимизации и основные преимущества, которые дает их применение.

Далее работа посвящена адаптации генетического алгоритма к комбинаторному характеру решаемой задачи и разработке интеллектуальной системы на его основе. Для этого выполнены следующие предварительные этапы;

- разработан способ представления решения;

- выбраны операторы случайных изменений;

- разработан способ определения целевой функции (глава 2).

Для данной задачи выбрано двоичное представление генов хромосомы. Обычно оно предполагает перевод каждой компоненты вектора, характеризующего решение задачи оптимизации, в двоичный код.

Если при представлении хромосомы вакантные места кодировать отдельно, то генотип особи будет состоять из Л^ частей разной величины, например: 10011 011 1010110 10 1101. Это связано с тем, что количество претендентов на каждое вакантное место К^, ,—Кр^ различно.

Однако число претендентов редко будет совпадать со степенью двойки, что приведет к появлению запрещенных комбинаций. Например, К^ =

5, значит, чтобы закодировать все возможные альтернативные варианты, понадобится 3 разряда двоичного числа;

000 001 010 011 100 101 110 111 разрешенные комбинации запрещенныекомбинации

Учитывая то, что подобные ситуации возникнут почти для всех вакантных мест, такое кодирование приведет к появлению большого количества особей, не являющихся решениями задачи. Причем такие особи будут получаться из вполне «хороших» особей-родителей вследствие фрагментарности расположения запрещенных комбинаций.

Чтобы избежать данной проблемы, предлагается дополнительная, промежуточная кодировка решений по формуле:

(«2 ¡-3 Ы+\

где А/- номер претендента из выборки по позиции Р/, лежащий в пределах отОдо-ЙГч-1.

В результате получается десятичное число, лежащее в пределах от 0 до 1, где N — К^ х К^ х ... х К^ х...х . Оно соответствует порядковому номеру N¡1 данного решения при полном переборе всевозможных комбинаций, начиная с правых вакантных мест к левым.

Обратный перевод заключается в итерационном процессе взятия целой части результата деления (операция div) и остатка от этого деления (операция mod) на каждое вакантное место, начиная с по К^:

= N„ div ; ANp ш Nr mod K^ ;

N»'* - div K,Hp_t ; - mod ;

At = N2r div K^; Лг= N% mod K^, где/Уд ...JV^'-1—промежуточные результаты вычислений.

Теперь остается применить стандартные процедуры перевода из десятичной системы счисления в двоичную и наоборот. Причем, по сравнению с первоначальным представлением генотипа особи, состоящего из NP частей разной величины, при использовании промежуточной кодировки сокращается количество разрядов в генотипе, что приводит к уменьшению общего числа комбинаций. А так как в любом из двух представлений генотипа количество разрешенных комбинаций, т.е., вариантов решения, одинаково, то сокращаются именно запрещенные комбинации. Кроме того, исчезает фрагментарность их расположения, что облегчает их отслеживание и удаление. Все это приводит К убыстрению работы генетического алгоритма.

Из всего многообразия видов генетических операторов выбраны наиболее подходящие для нашей задачи:

— метод селекции на основе рулетки;

— пропорциональный отбор (на основе рулетки);

— элитный;

— одноточечный кроссинговер;

— двухточечный кроссинговер;

— простая мутация.

В качестве схемы эволюционирования выбрана макроэволюция в виде двух популяций, в рамках которых установлены разные параметры эволюционного поиска. Первая ориентирована на исследование пространства поиска, вторая — на использование найденных «хороших» решений.

Между популяциями периодически осуществляется миграция особей, причем их выбор осуществляется по принципу пропорционального отбора.

Структурные элементы, содержащиеся в разработанной мной интеллектуальной системе оптимизации состава организационных структур, изображены на рис. 2.

Рис. 2. Структура интеллектуальной системы Интерфейс пользователя организован в виде входной и выходкой форм. Выходная форма содержит оптимальный вариант (варианты) решения задачи.

Входная форма содержит поля для ввода количества человек в группе, профессионального состава и структуры связей внутри группы, списка требуемых общегрупповых знаний, умений и навыков, а также ячеек матриц парных сравнений оценочных критериев, используемых для создания

целевой функции. Вся эта информация создает определенный сценарий поиска оптимального решения. Ввиду того, что входные данные могут повторяться, введена еще одна структурная единица - база сценариев поиска.

Интерфейс эксперта предназначен для создания сценариев и заполнения базы данных, содержащей информацию о претендентах. Выборки по позициям создаются в соответствии с входными параметрами на основе информации из базы данных.

Блок формирования целевой функции осуществляет вычисление векторов приоритетов оценочных критериев и формирование па их основе целевой функции.

Блок оптимизации, работающий на основе генетического алгоритма, изображен на рис. 3 и 4.

| Генерация начальной популяции Р(<) |

Рис. 3. Схема работы ГА

2.

Вычисление суммарной целевой функции ________популяими

Выбор 1-го индивида (родителя) ____ оператором селекции

Мутация

Выбор 2-го родителя« типа О К и точек кроссинго&ера

| "Кросс ин го&ер^

| О цё мка приспособлен ности потом ко ви занесение их д поп^яцйю

I Созданкс новой популяции Р(1+1) оператором отбора I

<Ь

Рис. 4. Эволюционный процесс в популяциях. В заключении сформулированы основные выводы, полученные в результате исследования.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ ПО ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЕ

1. Разработанная математическая модель на основе метода анализа иерархий, используемая для оценки эффективности функционирования организационной структуры на этапе ее формирования, позволяет эффективно решать рассмотренные задачи. Ввиду универсальности данной модели есть возможность использовать ее для задач управления персоналом различных организаций, занятых как в инновационной сфере, так и в других.

2. Предложенная методика структурирования данных позволяет представить информацию социально-психологического характера о субъ-

ектах организационной структуры в наиболее удобном виде для последующей обработки математическими методами.

3. Генетический алгоритм успешно адаптирован к условиям комбинаторного характера задачи. Разработанная на его основе интеллектуальная система формирования оптимального состава организационной структуры позволяет эффективно управлять всеми параметрами задачи и находить оптимальный вариант ее решения.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. A.B. Андрейчиков, И.Е.Егорова. Выбор и представление параметров оценки вариантов решений при оптимальном формировании рабочих команд (групп) с использование генетических алгоритмов //Известия Волгоградского государственного технического университета: межвузовский сб. науч. стУ ВолгГТУ.- Волгоград, 2006.-е. 216-220-(Сер. Актуальные проблемы реформирования российской экономики. Вып. 4). — 0,45/0,20 п.л.

2. A.B. Андрейчиков, И.Е.Егорова, В.В. Морозов. Генетические алгоритмы в задачах комбиноторно-морфологического синтеза технических решений //Информационные технологии в образовании, технике и медицине; Сб. науч. тр. в 2-х ч. Ч. 2./ ВолгГТУ.- Волгоград, 2000. - с. 6-7. -0,13/0,05 п.л.

3. Егорова U.E. Применение генетических алгоритмов в задачах комбинаторно-морфологического синтеза // Проблемы регионального управления, экономики, права и инновационных процессов в образовании. Тезисы докладов I международной научно-практической конференции, Россия, Таганрог, 1999, с.248-249. - 0,06 п.л.

4. Егорова И.Е. Прогнозирование эффективности функционирования рабочих хоманд на основе учета социально-психологических факторов: Препринт доклада / Егорова И.Е., Андрейчиков А.В / ВолгГТУ.- Волгоград, 2006.- 30 с. - 1,36/1,25 пл.

5, Егорова И.Е. Адаптация генетического алгоритма к задаче оптимизации состава организационных структур: Препринт доклада / Егорова И.Е,, Андрейчиков А.В / ВолгГТУ.- Волгоград, 2006.- 14 д. - 0,6/0,44 пл.

Подписано в печать ¿3. .2006 г. Заказ № $¿6 . Тираж 100 экз. Печ. л. 1,0 Формат 60 х 84 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная.

Типография РПК «Политехник» Волгоградского государственного технического университета.

400131, г. Волгоград, ул. Советская, 35

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Егорова, Ирина Евгеньевна

Введение.

Глава 1. Особенности формирования организационных структур в условиях инновационной деятельности.

1.1 Типы организационных структур.

1.1.1 Иерархический тип структур управления.

1.1.2 Органический тип структур управления.

1.1.3 Инновационно-ориентированные типы организационных структур.

1.2 Групповая (командная) организация труда.

1.2.1 Классификация команд.

1.2.2 Отбор персонала в команды.

Выводы по главе 1.

Глава 2. Разработка интегральной оценки эффективности взаимодействия состава организационной структуры.

2.1 Социально-психологические факторы.

2.1.1 Влияние типа нервной системы на выполнение производственной деятельности.

2.1.2 Влияние темперамента на мотивацию и поведение персонала.

2.1.3 Ценностно-ориентационное единство группы.

2.1.4 Социально-ролевые и профессионально-ролевые типы сотрудников.

2.1.5 Сущность психологического климата группы.

2.2 Многокритериальная оценка вариантов решений.

2.2.1 Определение характеристик решаемой задачи.

2.2.2 Структурирование и вычисление оценочных критериев.

2.2.3 Структурирование входных параметров.

2.2.4 Создание интегральной оценки по всем критериям на основе Метода Анализа Иерархий.

Выводы по главе 2.

Глава 3. Разработка интеллектуальной системы на основе Генетических алгоритмов.

3.1. Обзор методов оптимизации.

3.1.1. Общие сведения о методах оптимизации.

3.1.2. Методы одномерной оптимизации.

3.1.3. Градиентные методы оптимизации.

3.1.4. Методы, использующие в поиске случайность и вероятностные операторы.

3.1.5. Отличия генетических алгоритмов от других методов оптимизации.

3.2. Принципы функционирования генетических алгоритмов и их адаптация к решению задачи.

3.2.1. Описание метода.

3.2.2. Способы представления решения.

3.2.3. Выбор операторов случайных изменений.

3.2.4. Настройка параметров генетического алгоритма.

3.2.5. Структура интеллектуальной системы.

Выводы по главе 3.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Интеллектуальная система на основе генетических алгоритмов для оптимизации состава организационных структур в области разработки и внедрения инноваций"

Актуальность работы. Одним из факторов успешного развития любого предприятия является применение современных стратегий управления персоналом и организационных моделей. И в большей степени это касается предприятий, осуществляющих деятельность в инновационной сфере, так как здесь больше, чем в любой другой области, успех зависит от индивидуальных способностей работников, степени их подготовки, желаний, мотивации, формы организации их труда.

Вся организационно-управленческая деятельность в совокупности направлена на активизацию всех внутренних ресурсов работников и их максимальное эффективное использование. Так как установлено, что между состоянием психологического климата развитого коллектива, т.е. его комплексным эмоционально-психологическим состоянием, и эффективностью совместной деятельности его членов существует положительная связь, то оптимальное управление деятельностью и психологическим климатом в любом коллективе требует специальных знаний и умений от руководства, к числу которых относится и комплектование первичных коллективов с учетом фактора психологической совместимости.

В связи с этим актуальной проблемой становится создание интеллектуальных систем, способных помочь человеку решать задачи из области, традиционно считающейся плохо формализуемой - области социально-психологических взаимодействий.

Степень разработанности проблемы. Теоретические и методические аспекты управления персоналом в современных условиях и особенности, связанные с управлением персоналом, занятым в инновационной сфере, разработаны такими отечественными и зарубежными учеными, как И. Ансофф, А. Андерссон, Т.Ю. Базаров, А. Баркер, Т.П. Галкина, Р. Дафт, П.Ф. Друкер, Б.Л. Еремин, JI.B. Ивановская, А.Я. Кибанов, В.И. Маслов, А. Маршалл, И. Нонака, А. Осборн, Г.И. Сидунова, X. Такеучи, Г. Тернквист, М. Хильб, и др.

Существенный вклад в понимание природы психологического климата и его составляющих, а также других социально-психологических факторов внутригруппового взаимодействия внесли отечественные и зарубежные исследователи М. Белбин, Галлен, Дж. Гибсон, Р. Дафт, Дж.Х. Доннели, К. Дэ-вис, Д. Иванцевич, Т. Ньюком, Дж.В. Ньюстром, B.C. Агеев, Р.С. Немов, К.М. Гуревич, Е.К. Завьялова, Е.С. Кузьмин, А.Н. Лутошкин, B.C. Мерлин, Г.С. Никифоров, А.В. Петровский, К.К. Платонов и др.

Разработке многокритериальных методов принятия решений посвящены работы таких зарубежных и российских ученых, как Н.М. Абдикиев, А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова, Р. Беллман, JI.C. Беляев, А.Н. Борисов, А.А. Емельянов, Л. Заде, Р. Кини, О.А. Крумберг, О.Н. Ларичев, О. Морген-штерн, Е.М. Мошкович, А.О. Недосекин, В. Парето, Д.А. Поспелов, X. Рай-фа, Б. Руа, Т. Саати, А. Сало, А.В. Смирнов, П. Фишберн, Н. Фон, Р. Хама-лайнен, Н.Г. Ярушкина и другие авторы.

Проблемы эволюционного моделирования изучены в работах таких авторов, как Дж. Холланд, Л.Фогель, А.Оуэн и М.Уолш, И.Л.Букатова, Л.Растригин, В.М. Курейчик, В.В. Курейчик, В.В. Емельянов, А.А. Малафеева, В.Б. Тарасов, Дж.Р. Коза, Н. Винер, И. Пригожин, Д. Поспелов, Н. Моисеев, А. Мелихов, и других отечественных и зарубежных исследователей.

Существует много исследований, посвященных влиянию социально-психологических факторов на сферу управления персоналом. Большой опыт накоплен также и в применении математических методов в решении экономических задач. Однако работ, посвященных использованию математических методов в решении задач, затрагивающих одновременно сферы социологии, психологии и экономики, недостаточно, что и привлекает к ним большой интерес.

Цель и задачи исследования. Цель диссертационной работы - разработка интеллектуальной системы на основе генетических алгоритмов для оптимизации состава организационных структур в области разработки и внедрения инноваций.

В соответствии с данной целью были поставлены следующие задачи исследования, определившие логику диссертационного исследования и его структуру:

- выявить особенности формирования организационных структур в условиях инновационной деятельности;

- определить факторы, позволяющие прогнозировать эффективность функционирования организационной структуры на этапе ее формирования;

- предложить методику структурирования данных социально-психологического характера;

- на основе выявленных факторов разработать модель многокритериальной оценки состава организационной структуры;

- из существующих оптимизационных методов выбрать наиболее подходящий для поставленной задачи;

- на основе генетических алгоритмов разработать алгоритм нахождения оптимального решения;

- разработать структуру и принципы функционирования интеллектуальной системы.

Объектом исследования является область управления персоналом, занятым в сфере разработки и внедрения инноваций.

Предметом исследования являются процессы заполнения организационных структур оптимальным кадровым составом.

Теоретико-методологическую основу исследования составили фундаментальные труды ведущих отечественных и зарубежных ученых в области теории управления персоналом, теории социальной и организационной психологии, инновационного менеджмента, теории эволюционного моделирования. Для решения поставленных задач использовались методы искусственного интеллекта, в частности, эволюционные методы, методы многокритериального принятия решений, комбинаторно-морфологический метод анализа и синтеза сложных систем.

Диссертационная работа выполнена в рамках п. 2.3. «разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях» Паспорта специальностей ВАК (экономические науки) по специальности 08.00.13. - Математические и инструментальные методы экономики (область исследования - инструментальные средства).

Информационной базой послужили материалы периодической печати и учебно-методических пособий, материалы научных конференций, информационные ресурсы Интернет.

Основные положения диссертационного исследования, выносимые на защиту:

1. Предложены методики количественной оценки профессионально-ролевого разнообразия и психофизиологической совместимости темпераментов, которые совместно с оценками других социально-психологических факторов позволят спрогнозировать эффективность функционирования организационной структуры на этапе формирования ее состава.

2. Предложена методика структурирования информации социально-психологического характера о субъектах организационной структуры, которая позволяет представить данные в удобной для их последующей обработки математическими методами табличной форме.

3. Разработана математическая модель на основе метода анализа иерархий для многокритериальной оценки эффективности функционирования организационной структуры, что позволит сравнить альтернативные варианты ее состава еще на этапе ее формирования.

4. Метод кодирования вариантов решений с целью адаптации генетического алгоритма к условиям комбинаторного характера решаемой задачи.

5. Генетический Алгоритм, использующий разработанный метод кодирования вариантов решений, выбранные разновидности генетических операторов и схему эволюционирования в виде двух параллельных популяций. На его основе разработана интеллектуальная система, позволяющая формировать оптимальный состав организационной структуры.

Научная новизна результатов, полученных в диссертации, заключается в следующем:

- разработана математическая модель на основе метода анализа иерархий, позволяющая проводить оценку эффективности будущего функционирования организационной структуры на этапе ее формирования, учитывающая различные социально-психологические факторы;

- разработана интеллектуальная система формирования оптимального состава организационной структуры, использующая генетические алгоритмы и метод анализа иерархий;

- предложена методика структурирования данных, позволяющая представить информацию социально-психологического характера о субъектах организационной структуры;

- предложен метод кодирования вариантов решений с целью адаптации генетического алгоритма к условиям комбинаторного характера задачи.

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в возможности использования предложенных математических моделей, методов и средств для создания оптимального по эффективности состава организационной структуры, позволяющей избежать различные социально-психологические проблемы взаимодействия между ее членами в процессе ее дальнейшего функционирования. Разработанные методика структурирования информации социально-психологического характера и метод кодирования вариантов решений имеют универсальный характер и могут быть использованы не только приведенными в диссертации математическими методами.

Разработанные методики позволяют повысить качество принимаемых решений и их обоснованность.

Апробация результатов работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на международных научно-технических и научно-практических конференциях, проводимых в г. Таганрог (1999) и г.Волгоград (2000), на научных конференциях Волгоградского государственного технического университета (1999-2006 гг.)

Содержащиеся в работе материалы используются в учебном процессе на факультете экономики и управления Волгоградского государственного технического университета, а также в практической деятельности одной из организаций г. Волгограда.

Разработанные модели и алгоритмы апробированы в рамках проекта РФФИ №05-08-01470а «Разработка и исследование методов эволюционного синтеза сложных технических объектов с использованием экспертных знаний».

Публикации. По теме диссертационных исследований опубликовано 5 научных работ общим объемом 2,6 печатных листов (из них 2,0 авторские).

Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка литературы и приложений.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Егорова, Ирина Евгеньевна

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3.

1. Проведен анализ оптимизационных методов с целью выбора наиболее подходящего для решения нашей задачи. Рассмотрены методы: одномерной оптимизации, статистические, градиентные, стохастические, в частности, эволюционные, нейронные сети. Из существующих оптимизационных методов выбрать наиболее подходящий для поставленной задачи - Генетический Алгоритм.

2. Предложен способ представления решения, который позволяет сократить количество запрещенных комбинаций. Кроме того, исчезает фрагментарность их расположения, что облегчает их отслеживание и удаление. Все это приводит к убыстрению работы генетического алгоритма.

3. Из всего многообразия видов генетических операторов выбраны наиболее подходящие для нашей задачи:

- метод селекции на основе рулетки;

- пропорциональный отбор (на основе рулетки);

- элитный;

- одноточечный кроссинговер;

- двухточечный кроссинговер;

- простая мутация.

В качестве схемы эволюционирования выбрана макроэволюция в виде двух популяций, в рамках которых установлены разные параметры эволюционного поиска. Первая ориентирована на исследование пространства поиска, вторая - на использование найденных «хороших» решений.

4. На основе генетических алгоритмов разработан алгоритм нахождения оптимального решения,

5. Разработана структура и принципы функционирования интеллектуальной системы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Практически все предприятия, занимающиеся инновационной деятельностью, действуют в зоне высокого риска. Большое значение для успешного «прорыва в будущее» имеет создание и поддержание на предприятии здорового климата и позитивного настроя. Значит, в первую очередь, в таких организациях должен быть сильный управленческий персонал. Руководитель предприятия большую часть времени должен тратить не на непосредственное управление, а на формирование и развитие команды, способной самостоятельно принимать и реализовывать решения по широкому кругу проблем, на превращение организации в «обучающуюся», где все имеют право на риск, на ошибку.

Персонал, занятый научными исследованиями и разработками, — это совокупность лиц, чья творческая деятельность, осуществляемая на систематической основе, направлена на увеличение суммы научных знаний и поиск новых областей применения этих знаний, а также занятых оказанием прямых услуг, связанных с выполнением научных исследований и разработок. На предприятиях, занимающихся инновационной деятельностью, больше, чем в любой другой сфере деятельности, успех зависит от индивидуальных способностей работников, степени их подготовки, желаний и т. д. В этих условиях управлять человеком извне становится все сложнее, наибольшее значение при этом получают методы, руководства, предполагающие соучастие.

Возможность осуществления инновационной деятельности во многом зависит от организационной структуры управления предприятием, которая должна иметь инновационную направленность и способствовать эффективной реализации инновационной политики предприятия. Важное условие организации инновационной деятельности на внутрифирменном уровне - предпринимательская автономия т.е. предоставление самостоятельности отдельным структурным единицам предприятия в целях стимулирования их рисковой активности во внедрении нововведений. Приветствуется использование различных гибких групповых организационных форм.

Установлено, что между состоянием психологического климата развитого коллектива и эффективностью совместной деятельности его членов существует положительная связь. Оптимальное управление деятельностью и психологическим климатом в любом (в том числе трудовом) коллективе требует специальных знаний и умений от руководства, в том числе комплектование первичных коллективов с учетом фактора психологической совместимости. Проведенное диссертационное исследование позволяет решать эту задачу. Кроме того, учитывается и специфика формирования командных организационных форм, предполагающая учет наличия разнообразных командных ролей и совокупности знаний, умений и навыков всех членов команды.

В процессе исследования и решения поставленных задач получены следующие результаты:

1. Разработанная математическая модель на основе метода анализа иерархий, используемая для оценки эффективности функционирования организационной структуры на этапе ее формирования, позволяет эффективно решать рассмотренные задачи. Ввиду универсальности данной модели есть возможность использовать ее для задач управления персоналом различных организаций, занятых как в инновационной сфере, так и в других.

2. Предложенная методика структурирования данных позволяет представить информацию социально-психологического характера о субъектах организационной структуры в наиболее удобном виде для последующей обработки математическими методами.

3. Генетический алгоритм успешно адаптирован к условиям комбинаторного характера задачи. Разработанная на его основе интеллектуальная система формирования оптимального состава организационной структуры позволяет эффективно управлять всеми параметрами задачи и находить оптимальный вариант ее решения.