В этом параграфе мы начнем рассмотрение другой задачи синтеза выбор оптимальной системы стимулирования при заданном принципе планирования. Рассмотрение начнем со сравнения эффективности различных систем стимулирования. Здесь сразу возникает вопрос при каком законе планирования эту задачу рассматривать Ведь в зависимости от выбора закона планирования может меняться и результат выбора оптимальной системы стимулирования. В свете сказанного разумными представляются два подхода к решению этого вопроса. Первый предполагает исследование задач синтеза системы стимулирования при действующих законах планирования (основанных, например, на принципе планирования от достигнутого и принципе рационального планирования). Второй подход связывается с исследованием аналогичной задачи при оптимальных законах планирования. В первом случае решением задач синтеза мы получим системы стимулирования, ориентированные на сегодняшний день, во втором — в расчете на оптимальные условия организации функционирования. Сложившаяся ситуация такова, что результатов по второму подходу получено больше, чем по первому, поэтому будем рассматривать задачи синтеза систем стимулирования при законе совершенно согласованного планирования. Обозначим [c.170]
Синтез систем стимулирования [c.174]
Пусть задано множество Gw возможных систем стимулирования iff = (А, х)- Задача синтеза систем стимулирования заключается в определении на этом множестве системы стимулирования, имеющей максимальную эффективность. Множество Gw обычно задается в виде определенных требований к системе стимулирования. Примерами таких требований являются требование М-согласованности системы стимулирования, требование ограниченности величин штрафов и т. д. [c.174]
СИНТЕЗ СИСТЕМ СТИМУЛИРОВАНИЯ 175 [c.175]
СИНТЕЗ СИСТЕМ СТИМУЛИРОВАНИЯ [c.177]
Рассмотрим, наконец, еще одну задачу синтеза систем стимулирования, когда ограничения наложены не на [c.177]
СИНТЕЗ СИСТЕМ СТИМУЛИРОВАНИЯ 179 [c.179]
Более точно можно утверждать следующее если закон согласованного планирования дает согласованный план я такой, что у = я — единственный выбор элементов при этом плане (т. е. нет необходимости предполагать благожелательность элементов), то все результаты об оптимальности законов согласованного планирования и оптимальном решении задач синтеза систем стимулирования сохраняются. В противном случае можно привести примеры, когда даже для М-согласованных систем закон оптимального планирования с прогнозом дает несогласованный план. [c.181]
Принимая функции /f1 за целевые функции элементов, можно проводить исследование аналогично случаю независимых элементов. В частности, если система стимулирования (hu, хп) является М-согласованной, то оптимальным будет закон совершенно согласованного планирования. Что касается обобщения на системы с зависимыми элементами решений задач оптимального синтеза систем стимулирования, то здесь ситуация сложнее. Приведем один результат. Если система стимулирования имеет вид (4.19.1), а ограничения наложены только на функции штрафа, то соответствующие решения задач синтеза (см. 4.16) остаются верными для этого случая. Остальные случаи требуют дальнейших исследований. [c.190]
Еще один круг задач связан с рассмотрением систем стимулирования. Здесь имеется целый ряд важных проблем исследование систем стимулирования с отрицательными штрафами (премиями), теоретическая разработка принципов стимулирования при неоптимальном планировании (система стимулирования должна при этом компенсировать недостатки планирования), исследование систем стимулирования при использовании той или иной операции агрегирования (что в свою очередь может привести к неоптимальным планам), исследование коллективных механизмов стимулирования и механизмов стимулирования соревновательного типа, а также поиск решений задачи синтеза систем стимулирования в других практически важных случаях. [c.219]
Подводя итог, можно сказать, что использование информационной теории иерархических систем представляет собой научную базу, предназначенную для синтеза систем экономического стимулирования. Она позволяет вместо споров о том, какие показатели назначить производственным единицам п как формировать фонд поощрения, рассмотреть модель производства и определить интересы производственных единиц и Центра, после чего математически построить наиболее рациональную систему стимулирования. [c.357]
Задачи синтеза унифицированных систем стимулирования в [c.30]
Задача синтеза механизмов функционирования заключается в построении механизмов функционирования 2, удовлетворяющих заданным условиям. Практическая формулировка таких условий является неформальной задачей и требует всестороннего учета экономических, технологических и социально-политических факторов, которые могут определяться как самой системой, так и вне ее. Так, важным условием, которому должны удовлетворять конструируемые механизмы функционирования, представляется условие реализуемости. Для организационных систем в планируемой экономике разумным представляется требование совпадения выбираемых элементами состояний с соответствующими плановыми показателями (требование выполнения плана) 5 (2) =0. Еще одно требование может заключаться в необходимости обеспечения заданного уровня К0 эффективности функционирования системы К (2) > К0. Могут выдвигаться и другие требования ограничения на размерность задачи планирования, возможность решения задачи планирования доступными вычислительными средствами, те или иные ограничения на систему стимулирования, ограничения на стоимость процесса управления и т. д. [c.128]
Учитывая структуру системы стимулирования w = = (h, %), можно поставить ряд задач по выбору ее составных частей. Это задачи выбора в системе стимулирования функций h ев Gh и функций х ЕЕ Ог. Задача -выбора функций h соответствует выбору системы стимулирования элементов по результатам их функционирования, задача выбора функций Л/ — выбору системы стимулирования (штрафов и премий) за результаты выполнения плана и выбору ограничений механизма функционирования. Переходя к более детальным описаниям системы стимулирования элементов, можно поставить задачи синтеза и более мелких составных элементов систем стимулирования. [c.131]
Приведенное решение задачи оптимального синтеза организационных механизмов получено в предположении, что система стимулирования задана. Зная решение задачи оптимального синтеза при различных системах стимулирования, естественно провести их сравнительный анализ и попытаться определить, каким образом зависит эффективность оптимальных механизмов от степени их централизации. В более широком аспекте этот вопрос касается не только оптимальных, но и вообще произвольных хороших механизмов функционирования. Его решение " является предпосылкой решения задачи о выборе оптимальной степени централизации в организационной системе. Еще один важный круг вопросов связан с оценкой эффективности и определением оптимальных (в смысле критерия эффективности механизма функционирования) систем стимулирования при тех или иных ограничениях на них. Изучение этих и других вопросов мы и продолжим в последующих параграфах. [c.146]
Рассмотрим задачу оптимального синтеза функций штрафа на множестве М-согласованных систем стимулирования, удовлетворяющих условию (4.16.1). Решение этой задачи нетрудно найти, если система стимулирования w — = (h, /max) является М-согласованной. В силу теоремы 4.7 она же является оптимальным решением задачи синтеза. [c.174]
Рассмотрим еще одно множество систем стимулирования, для которого удается в ряде случаев получить решение задачи синтеза. Пусть в задаче синтеза оптимальных функций штрафа множество Gx возможных функций штрафа определяется следующими условиями [c.175]
Нас будет интересовать вопрос, в каких случаях система стимулирования u = /f (максимальное стимулирование при выполнении плана и минимальное при невыполнении) является оптимальным решением задачи синтеза на множестве Gw систем стимулирования, определяемом условиями (4.16.6). Примем, что граничные функции /Pto и /f13 удовлетворяют условиям У л = 3), у = Y, i (= / [c.178]
В данной главе рассматривается задача синтеза оптимальной функции стимулирования для АС (как дискретных, так и непрерывных), в которой центр использует унифицированную систему стимулирования. Находятся свойства оптимальных функций стимулирования и описывается взаимосвязь действий активных элементов с различными типами. Приводятся алгоритмы нахождения оптимальной функции стимулирования как для случая АС с конечным числом элементов, так и для случая с бесконечным числом АЭ. [c.32]
В данной главе решается задача синтеза оптимальных унифицированных систем стимулирования. [c.58]
Информационная теория иерархических систем базируется на представлении о наличии у отдельных элементов иерархических систем (в нашем случае эти элементы — производственные единицы) объективно существующих интересов, которые математически описываются в виде функций от параметров, характеризующих процессы производства и распределения (например, от объемов выпуска продукции, затрат ресурсов, нормативов, фондов поощрения и т. д.). В соответствии с интересами производственных единиц и с гипотезами о принятии ими решений прогнозируется реакция производственных единиц на различные механизмы управления, используемые Центром. Задача состоит в выборе такого механизма управления (и, в частности, системы стимулирования), которые были бы наилучшими с точки зрения Центра. Таким образом, информационная теория иерархических систем ставит своей задачей синтез механизмов управления в иерархических системах вообще и. при взаимодействии Центр — производственные единицы в частности. [c.352]
В данной главе рассматриваются теоретико-игровые и оптимизационные модели механизмов страхования, основывающиеся на методологии теории активных систем [6, 10-21, 45-53] и теории игр [27,90,104,106] содержательные интерпретации приводятся на примере экологического страхования. В частности, в разделе 2.1 описывается модель экологического страхования и формулируется задача управления, в разделе 2.2 исследуются механизмы определения страховых тарифов, в разделе 2.3 - модели взаимного страхования, в разделе 2.4 - механизмы смешанного страхования, в разделе 2.5 изучается предупредительная и мотивационная роль страхования, в разделе 2.6 обсуждается специфика страхования в многоэлементных системах (то есть специфика взаимодействия страховщика с несколькими страхователями, действия и результаты деятельности которых взаимосвязаны). Активность страховщика и страхователей учитывается следующим образом. Во-первых, как отмечалось выше, в первом приближении учет активности производится при анализе выгодности условий страхового контракта для всех его участников (условия участия). Во-вторых, в разделах 2.2, 2.3 и 2.4 предполагается, что имеет место неполная информированность страховщика о параметрах страхователей и учитывается возможность манипулирования информацией со стороны последних, то есть решаются задачи синтеза неманипулируемых механизмов планирования. В разделах 2.5 и 2.6 предполагается, что страхователи обладают свободой выбора своих состояний (и целенаправленностью поведения), которые влияют на вероятности наступления страховых случаев и другие параметры модели, то есть, помимо задач перераспределения риска, решаются задачи синтеза согласованных механизмов стимулирования. [c.51]
В теории активных систем общие подходы к постановке и решению задач синтеза механизмов формирования оптимального состава АС рассматривались, в основном, применительно к формированию состава исполнителей проекта [44] и во взаимосвязи с решением задач стимулирования в многоэлементных АС [50]. Приведем основные результаты. [c.116]
Развиваясь параллельно и взаимно обогащая друг друга, теория активных систем и теория игр с непроти-вополоншыми интересами будут решать свои задачи (одна — создавать методы совершенствования организационного управления, а другая — продвигать и развивать теорию игр в весьма важном направлении). Глубину связи теории активных систем и теории игр с непротивоположными интересами наиболее ярко иллюстрирует связь широко известной теоремы Гермейера [58] и ряда результатов по оптимальному синтезу систем стимулирования, приведенных в этой главе. [c.207]
Отметим, что выше описаны УНРСС размерности п. Частым случаем УНРСС являются унифицированные системы стимулирования С-типа (УНРСС размерности 1). Поэтому рассмотрим задачу (первого рода) синтеза унифицированной системы стимулирования, в которой центр назначает общий для всех АЭ план и использует унифицированную систему стимулирования С-типа или QK-типа [5]. [c.110]
Нейрокомпьютинг (Neural omputing). Быстро развивающаяся область вычислительных технологий, стимулированная исследованиями мозга. Вычислительные операции выполняются большим числом сравнительно простых, часто адаптивных процессорных элементов. Нейрокомпьютинг, по своему происхождению, идеально приспособлен для сопоставления образов, распознавания образов и синтеза систем управления. [c.309]
Таким образом, целесообразность объединения научных направлений Активные системы и Многовариантные системы подтверждена плодотворностью постановок и решений множества задач натурно-модельного анализа и синтеза в рамках комплексного направления Многовариантные активные системы (МвАС) со своеобразной МвАС-концепцией и с ведущей ролью интегративной активности и многовариантности, со стимулированием и целеустремлением к объединенной деятельности вариантных систем. Существенное внимание уделено структурной организации и интег-ративным механизмам, которые разработаны для определенных базовых многовариантных структур путем обобщения опыта по многоканальным активным системам. Развиваемые МвАС применительно к управлению, исследованию и обучению ориентированы на разнообразные производственные, учебные, производственно-исследовательские и рыночные объекты. [c.13]
Смотреть страницы где упоминается термин Синтез систем стимулирования
: [c.352] [c.175] [c.51] [c.205] [c.206] [c.108] [c.95]Смотреть главы в:
Механизмы функционирования организационных систем -> Синтез систем стимулирования