Russian Federation
GRNTI 06.61 Территориальная структура экономики. Региональная и городская экономика
GRNTI 06.81 Экономика и организация предприятия. Управление предприятием
GRNTI 65.01 Общие вопросы пищевой промышленности
GRNTI 82.01 Общие вопросы организации и управления
GRNTI 83.01 Общие вопросы статистики
Modeling the behavior of social and economic systems plays an important role in various fields of knowledge. An important task is the prediction of the behavior of such systems and their states in the future, for the adoption of proactive and corrective management decisions. Despite the constant development of game theory and other disciplines of a socio-economic (cybernetic) profile, the issue of a generalized formalized description of such systems consisting of active elements remains relevant. Significant difficulties arise with the formal description of any systems that contain active elements (people), due to the human factor and the lack of reliable knowledge about the features of the human brain. Many theories, in particular the theory of management of organizational systems, use the idea of an “economic” person as a hypothesis, whose preferences can be described by the objective cost and effect functions, which is typical for “western” scientific trends. In most cases, the developers of such theories do not propose anything concrete, but merely shift the responsibility to decision makers who are invited to build all the models on their own. It has been stated that so far many social and economic processes are considered as strategic games and zero-sum games, which leaves its mark on the decision-making process. An agent model for multi-agent organizational systems has been formed, which can be used to develop planning, incentive mechanisms that are focused on the needs and wishes of work performers. Elements of the agent model under consideration are implemented in the system for monitoring the effectiveness of the activity of the Siberian State Industrial University.
agent model, organizational system, management system, agent parametric model, economic behavior
Введение
Рассматривается параметрическая модель агента для многоагентной организационной системы (МОС). Разработка новых и развитие существующих механизмов управления для теории управления организационными системами (ТУОС) является важной задачей при создании человеко-технических систем различного назначения. Современные подходы к управлению должны сочетать в себе комбинированные управляющие воздействия как на технические системы, так
и на конкретных работников, которые осуществляют целенаправленную деятельность. Несмотря на постоянное развитие технических средств, наиболее уязвимым звеном функционирования организационных систем по-прежнему являются конкретные люди, исполнители работ. Наряду с важными факторами материального стимулирования, современные системы организационного управления должны также учитывать и другие очевидные потребности исполнителей работ, такие как потребность в самореализации, накоплении знаний, обучении. Следовательно, необходим гибкий, ориентированный на людей подход к управлению, когда учитываются потребности и интересы работников, связанные с общественным признанием, перспективами развития, целеполаганием. Большинство моделей ТУОС строятся из предположения, что агент стремится лишь зарабатывать, максимально снижая собственные затраты, выдвигая на первый план вопросы прибыли. Однако, по нашему мнению, будущее за системами управления, которые ориентированы на комплексный учёт интересов сотрудников многоагентных систем. Механизмы управления, ориентированные на интересы людей, слабо проработаны в социальных и экономических науках и практически не исследуются в рамках капиталистического подхода. Мы предлагаем обобщенную модель агента в рамках МОС, которая может быть использована для построения конкретных нормативных моделей деятельности в организациях, основанной на учёте предпочтений и интересов исполнителей работ.
Параметрическая модель агента организационной системы
Такие науки, как теория игр [1], теория активных систем, ТУОС [2], часто во главу угла ставят экономическое поведение человека. Во многих случаях такой подход обоснован, но нельзя с абсолютной уверенностью сказать, что экономическое поведение является доминирующим в большинстве практических ситуаций. Более правильным будет утверждение, что экономическое поведение представляет собой лишь один из частных аспектов реального человека, который гораздо сложнее, чем принятые представления в экономических науках. Описанные в учебниках концепции хороши для формирования общества индивидуалистов и «идеальных потребителей», тем не менее они ограниченно пригодны для моделирования и создания реальных систем. В сложном мире законы спроса и предложения не работают, когда накладываются санкции, используется коррупционное поведение, желание навредить конкурентам.
К сожалению, многие современные гуманитарные науки не предоставляют какого-либо развитого инструментария для описания реальных МОС, кроме известной модели «экономического» человека. Существующий математический аппарат настолько скуп и примитивен, что
не позволяет заниматься моделированием всерьёз. В теории игр участники (игроки) стремятся получить выигрыш в ходе конкурентной борьбы, просчитывая стратегии; в теории активных систем агенты стремятся к получению прибыли. Однако на практике применение такого подхода к разработке реально функционирующих игровых и организационных механизмов приводит к появлению крайне однобоких систем, которые кроме денег вообще ничего не учитывают, что характерно, в целом, для западного подхода к управлению. В качестве конкретных многочисленных примеров можно привести различные современные образовательные схемы (в том числе «подушевое» финансирование), новые подходы к уплате алиментов (по принципу «взять и поделить»), при этом кроме денег не учитываются никакие другие факторы.
Несмотря на то, что в модели «экономического человека» присутствует понятие полезности, в современных экономических науках не существует механизмов формализации этой полезности, за исключением известных моделей затрат, прибыли, эффективности. Модель «экономического (только экономического) человека» ущербна и неполноценна, однако, по мнению её сторонников, «…ничего лучше пока не изобретено» [2, с. 30]. На самом деле это не является оправданием, чтобы декларировать существующее положение дел в социальных науках в качестве единственно возможного. В какой-то степени экономическая модель действительно справедлива, тем не менее также ошибочными будут утверждения о том, что человек всегда действует, максимизируя собственную полезность или прибыль. Таким образом, утверждение
о том, что агент будет «…максимизировать свою полезность» [2, с. 30], также является крайне спорным, несмотря на то, что используется.
Авторы считают, что «экономическое поведение» – это всего лишь один из аспектов реального живого человека (игрока, агента) – достаточно важный, но отнюдь не доминирующий, таким образом, при построении реальных систем планирования, стимулирования нельзя опираться только на затраты, прибыль и выраженную в деньгах эффективность. Современные социальные и экономические науки вообще слабо учитывают такие факторы, как эволюция, опыт, накопление знаний.
Рассматривается параметрическая модель активного элемента (агента), ключевым отличием которой от известных является учёт специфики предметной области. Эта модель может использоваться при описании отдельных агентов для МОС и объединяет известные элементы теории игр и теории активных систем. Таким образом, любой агент МОС описывается параметрической моделью, обязательные компоненты которой представлены ниже:
1. Множество конкретных компетенций агента
. Фактически уникальные знания
и навыки, которыми владеет агент. С каждой компетенцией может быть ассоциирован соответствующий показатель важности.
2. Множество конкретных ролей агента
. То есть агент характеризуется совокупностью умений (что он умеет и может делать в МОС); роль есть совокупность компетенций.
3. Множество стратегий поведения агента
. Совокупность устоявшихся стратегий поведения, равновесных по Нэшу [1], согласованных с планирующим центром и соответствующих принятым регламентам и нормативам для любого типа МОС.
4. Целевая функция агента
как разница между прибылью и затратами, связанными с выполнением некоторого конкретного действия
. В случае невозможности математического задания целевой функции (по ряду причин) использование «модели интересов» агента или функции его предпочтений
, когда центр старается учесть интересы агента, связанные с его непосредственной деятельностью в МОС.
5. Набор сведений отражающих требования или пожелания агента при выполнении деятельности определённого рода в многоагентной системе.
Объединяя представленные выше компоненты, получим базовую параметрическую модель агента, которая при необходимости может быть расширена дополнительными элементами, специфичными для конкретной предметной области:
Будет справедливо утверждение, что базовую модель агента можно сформировать для многоагентной системы любого типа, так или иначе люди работают и получают вознаграждение за свою деятельность (материальное, моральное и др.). Экономическая модель «полезного человека» является узким частным случаем (сужением базовой модели), когда предполагается, что человек будет делать только то, за что ему платят. Базовая модель расширяет концепцию «экономического человека» за счёт введения дополнительных важных элементов, на основе которых можно оценивать эволюцию и накопление знаний в организационной системе.
При необходимости базовую модель можно расширить дополнительными элементами, что приведёт в итоге к появлению моделей, учитывающих специфику деятельности в организационной системе Построение таких моделей может быть целесообразно для детального прогнозирования развития системы и принятия управленческих решений, ориентированных на целенаправленную эволюцию многоагентной системы.
Введём понятие сбалансированного эволюционного организационного механизма (СЭОМ). К такому механизму будет относиться любой механизм, прямо или косвенно учитывающий все компоненты базовой модели агента Необходимость в появлении таких механизмов обусловлена, в первую очередь, потребностью в «гибком и умном» управлении вместо набивших оскомину утверждений типа «меньше тратим, больше зарабатываем». Ключевая идея, которую разделяют все авторы публикации, заключается также в том, что эволюционный подход к развитию крупных и сложных систем предпочтительнее революционного, поскольку повышает стабильность систем, а также способствует целенаправленному и долговременному развитию уникальных компетенций персонала. Другими словами, если организационный механизм не учитывает интересы и компетенции персонала, следовательно, он не является эволюционным. Разработка СЭОМ механизмов в будущем позволит использовать многофакторные оргмеханизмы, которые поощряют накопление знаний и эволюцию систем.
Структура многоагентной организационной системы
Структура МОС, в которой действующие агенты обрисовываются базовой моделью, представлена на рис. (отметим, что предлагаемая модель МОС подходит для описания систем любых типов и форм собственности).
Модель сложной многоагентной системы: – сведения от агентов;
– комплексное управляющее воздействие или управляющее решение
(планы, расписания, регламенты, приказы, инструкции и распоряжения);
– показатели, характеризующие результаты деятельности агентов;
– оценки эффективности действий агентов;
– стимулирующие воздействия;
– контролируемые возмущающие воздействия (изменения на рынке товаров (услуг),
в финансовой сфере и др.); – неконтролируемые возмущающие воздействия
(коррупционное поведение, внешние риски); – управление от вышестоящего центра;
– информация для вышестоящего центра; ЛПР – лицо, принимающее решения;
ПУР – подсистема управляющих решений
В рассматриваемой системе необходимо особо выделить подсистему согласованного стимулирования агентов [3] за передачу достоверной информации центру, включая сведения
и интересы , которая реализует заданный механизм материального или нематериального стимулирования.
Комплексное управляющее воздействие содержит использование различных механизмов управления, включая:
1. Выпуск приказов, актов, распоряжений (институциональное управление);
2. Назначение планов, расписаний, графиков работ (планирование календарное, сетевое, финансовое и т. д.);
3. Выдача почётных грамот, премий, наградных удостоверений и дипломов (мотивационное управление).
Предлагаемую модель агента также можно использовать при управлении ИТ-услугами [4], что позволит встраивать новые гибкие организационные механизмы непосредственно на всех этапах жизненного цикла услуг и для любых форм производственно-экономической деятельности.
Заключение
В работе рассматривается модель агента для МОС. Ключевым отличием рассматриваемой модели от ранее описанных в литературе является использование гипотезы «экономического поведения» в качестве равноправного фактора по отношению к другим, не менее важным характеристикам человеческой деятельности, таким как профессионализм, накопленный опыт, передача накопленных знаний молодому поколению. Дополнение описанной в настоящей работе базовой модели агента дополнительной информацией позволит в процессе разработки новых организационных механизмов учитывать дополнительные факторы и в итоге повысить качество принятия управленческих решений.
Элементы рассматриваемой модели агента были реализованы в рамках системы мониторинга эффективности деятельности ФБГОУ ВО «Сибирский государственный индустриальный университет» [5], которая непрерывно совершенствуется вплоть до настоящего времени. Реализованные подходы позволили существенно повысить оперативность и качество управления
в новых условиях.
1. Morgenshtern O., Nejman fon Dzh. Teoriya igr i ekonomicheskoe povedenie [Game theory and economic behavior]. Moscow, Kniga po trebovaniyu Publ., 2012. 708 p.
2. Burkov V. N., Korgin N. A., Novikov D. A. Vvedenie v teoriyu upravleniya organizacionnymi sistemami [Introduction to organizational systems management theory]. Pod redakciej D. A. Novikova. Moscow, Libro-kom Publ., 2009. 264 p.
3. Dobrynin A. S., Kojnov R. S., Grachev A. V., Mit'kov V. V. O mekhanizme stimulirovaniya raz-rabotchikov IT-sistem [Stimulation mechanism for IT system developers]. Ekonomika, statistika i informatika. Vestnik UMO, 2015, no. 5, pp. 164-167.
4. Zimin V. V., Ivushkin A. A., Kulakov S. M., Ivushkin K. A. Osnovy upravleniya zhiznennym ciklom servisov sistem informatiki i avtomatizacii (luchshie praktiki ITIL) [Fundamentals of life cycle management of computer systems and automation services (ITIL best practices)]. Kemerovo, Kuzbassvuzizdat, 2013. 500 p.
5. Kojnov R. S., Milovanov M. M., Dobrynin A. S. Razrabotka i programmnaya realizaciya informacion-noj sistemy monitoringa effektivnosti deyatel'nosti universiteta. Informacionnye tekhnologii. Problemy i resheni-ya [Development and software implementation of information system for monitoring effectiveness of university. Information Technology. Problems and solutions]. Materialy Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii (Ufa, 15 marta 2015 g.). Ufa, Izd-vo UGNTU, 2015. Vol. 1. Pp. 54-58. Available at: http://library.sibsiu.ru (accessed: 25.09.2019).
