| Аннотация | Исследование и решение задачи управления инновационным процессом на предприятии (УИПП) требует разработки динамической экономико-математической модели, учитывающей наличие управляющих воздействий, неконтролируемых параметров (рисков, погрешностей моделирования и др.) и дефицита информации. При этом существующие подходы к решению подобных задач базируются в основном на статических моделях и используют аппарат стохастического моделирования, для применения которого требуется знание вероятностных характеристик основных параметров модели и специальных условий реализации рассматриваемого процесса. Отметим, что для использования аппарата стохастического моделирования необходимы очень жесткие условия, которые на практике обычно заранее не выполнимы.
В данной статье предлагается использовать детерминированный подход для моделирования и решения исходной задачи в форме динамической задачи программного минимаксного управления (оптимизации гарантированного результата) ИПП на заданный момент времени с учетом наличия рисков.
При этом под рисками в системе УИПП будем понимать факторы, которые влияют негативно или катастрофически на результаты рассматриваемых в ней процессов.
Для решения задачи минимаксного программного управления ИПП при наличии рисков предлагается метод, который сводится к реализации решений конечного числа задач линейного и выпуклого математического программирования и задачи дискретной оптимизации. Предлагаемый метод дает возможность разрабатывать эффективные численные процедуры, позволяющие реализовать компьютерное моделирование динамики рассматриваемой задачи, сформировать программное минимаксное управление ИПП и получить оптимальный гарантированный результат.
Представленные в статье результаты базируются на исследованиях [1,2,4,5,10] и могут быть использованы для экономико-математического моделирования и решения других задач оптимизации процессов прогнозирования данных и управления в условиях дефицита информации и наличия рисков, а также для разработки соответствующих программно-технических комплексов для поддержки принятия эффективных управленческих решений на практике. Экономико-математические модели таких задач представлены, например, в работах [6-8]. |
|---|