WWW.OS.X-PDF.RU
БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Научные публикации
 


Pages:   || 2 |

«КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ...»

-- [ Страница 1 ] --

На правах рукописи

Иванилов Евгений Леонидович

КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

В ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ

ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Специальность: 05.13.11– "Математическое и программное

обеспечение вычислительных машин,

комплексов и компьютерных сетей"

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

МОСКВА – 2009 Диссертация выполнена в Учреждении Российской академии наук Институте проблем управления имени В.А Трапезникова РАН.

Научный консультант: доктор технических наук, профессор Трахтенгерц Эдуард Анатольевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Липаев Владимир Васильевич доктор технических наук, профессор Кофанов Юрий Николаевич доктор технических наук, профессор Олейников Александр Яковлевич

Ведущая организация - Учреждение Российской академии наук Институт системного анализа РАН



Защита состоится 24 декабря 2009 г. в 11.00 часов на заседании диссертационного совета Д 002.226.03 Учреждения Российской академии наук Института проблем управления имени В.А Трапезникова РАН по адресу: 117977, Москва, Профсоюзная ул., 65.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Учреждения Российской академии наук Института проблем управления им. В.А Трапезникова РАН.

Автореферат разослан «___»__________2009г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук А.А. Кулинич

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Современное информационное пространство, в условиях которого функционируют организации, осуществляющие информационно-аналитическую деятельность и их системы поддержки принятия решений, существенно изменилось и имеет следующие особенности:

• неструктурированные данные составляют большую часть накопленной в мире информации. Известно, что 85% накопленных в мире данных являются неструктурированными (тексты, изображения, видео, аудио и пр.);

• объемы хранимых данных растут высокими темпами;

• увеличивается разнообразие и количество технических средств получения, преобразования и представления информации (телевидение, радио, интернет, электронная почта, видео конференцсвязь, сотовая связь, видеозапись и пр.) активно используемых в деловом общении;

• увеличивается количество источников информации (газеты, журналы, телевизионные и радиоканалы, интернет сайты, форумы, блоги и т.п.);

• скорость распространения, неструктурированной информации непрерывно растет;

• современные международные связи и деловое общение, как ни когда ранее, предполагают многоязыковость.

Вместе с тем, в современных условиях возрастают требования к системам поддержки принятия управленческих решений в информационноаналитической деятельности, а именно: сокращаются сроки представления данных руководителю, увеличивается количество факторов, которые необходимо учитывать при принятии решений, предъявляются повышенные требования к оперативности управления изменениями целей, стратегий и формированию управляющих воздействий.

Современные системы поддержки принятия решений в управлении экономическими и информационными процессами организации ориентированы в основном на использование структурированной информации, что существенно ограничивает их функциональные возможности и эффективность принятия управленческих решений связанных с анализом информационной обстановки и реализацией информационных воздействий.

Одним из средств решения возникших в связи с этим сложнейших задач является разработка компьютерных технологий поддержки принятия управленческих решений с использованием неструктурированной информации.

Актуальность такого подхода определила направленность теоретических и прикладных исследований диссертации, решающих крупную народнохозяйственную проблему разработки компьютерных технологий поддержки принятия управленческих решений в информационноаналитической деятельности с использованием неструктурированной информации.

Целью диссертации является разработка и реализация компьютерных технологий поддержки принятия управленческих решений с использованием неструктурированной информации. Полученные в диссертации результаты направлены на создание компьютерных комплексов систем поддержки принятия решений в информационно-аналитической деятельности.

Задачи диссертации:

1. Разработка и исследование компьютерных технологий поддержки принятия управленческих решений с использованием неструктурированной информации.

2. Разработка методов, алгоритмов и методик, реализующих компьютерные технологии систем поддержки принятия решений на трех уровнях: цель деятельности, стратегия ее реализации, оперативное управление, обеспечивающее выполнение заданной стратегии.

Методы исследования.

Проведенные теоретические и прикладные исследования базируются на методах системного анализа, методах оптимизации управления в сложных системах, методах теории выбора и методах теории распознавания образов.





Научная новизна работы.

1. На основании экспериментальных исследований современных программных и аппаратных средств мониторинга и анализа неструктурированной информации определена их эффективность.

2. Разработан и исследован метод автоматизированной оценки важности информационных событий, основанный на определении степени спроса на информацию, уровня ее представления, скоринге и таблице экспертных оценок значимости классов информации.

3. Разработаны и исследованы компьютерные методы анализа и оценки результатов мониторинга поступающей и архивной информации, деятельности информационно-аналитических организаций и состояния внешней информационной среды, основанных на сочетании устоявшихся или вновь разработанных математических и алгоритмических методов с субъективными оценками экспертов, сделанными на основе их опыта, знаний и интуиции.

4. Разработана методика компьютерной генерации вариантов решений информационного управления с использованием результатов мониторинга неструктурированной информации.

5. Разработаны и исследованы методы и алгоритмы компьютерных технологий поддержки принятия управленческих решений с использованием анализа неструктурированной информации, включающие:

• компьютерную поддержку формирования стратегических решений и реализации оперативного управления;

• оценку эффективности процесса достижения цели, успешности реализации стратегии и действенности оперативных воздействий;

• модернизацию целей, стратегий и оперативных воздействий в случае их неадекватности сложившейся обстановке;

• определение предпочтений эксперта и их использование в процессе анализа и формирования вариантов решений при поддержке принятия управленческих решений с использованием неструктурированной информации.

Практическая ценность работы.

1. В результате исследования решена важная народнохозяйственная проблема создания компьютерных технологий поддержки принятия управленческих решений в информационно-аналитической деятельности с использованием неструктурированной информации.

2. Разработанные и внедренные методы, алгоритмы и методики позволили осуществить в автоматизированном режиме эффективную поддержку принятия управленческих решений при управлении сложными процессами информационно-аналитической деятельности организаций.

3. Предложенные в диссертационной работе компьютерные технологии поддержки принятия решений обеспечивают новый уровень качества управления информационно-аналитической деятельностью в условиях большого объема разнородной быстро меняющейся неструктурированной информации, существенно расширяют их функциональные возможности и эффективность принятия управленческих решений в реальных условиях деятельности организаций.

4. Разработанные в диссертационной работе методы, методики и алгоритмы являются основой серийно изготавливаемых программных комплексов, нашедших применение в различных организациях.

Достоверность Достоверность научных положений, выводов и практических рекомендаций, полученных в диссертационной работе, подтверждена обоснованием и анализом разработанных методов и структур программного обеспечения, а также результатами практического использования предложенных в диссертационной работе методов, алгоритмов и программ.

Внедрение и реализация результатов работы.

На основе предложенных теоретических положений разработаны и внедрены:

• программный комплекс управления информационно-аналитической деятельностью УИС ФСО (в рамках работ «ИНФОРМ-ОПИ», «ИНФОРМОПИ2», «Сфера-М»), позволяющий существенно повысить уровень автоматизации основных процессов управления информационноаналитической деятельностью организации, обеспечить новый уровень качества анализа информации для принятия решений за счет более полного использования информации, содержащейся в неструктурированных данных;

• программный информационно-управляющий комплекс поддержки деятельности органов государственной власти ПОИСК-ПГВ используется для поддержки принятия решений Министерством по делам территориальных образований Московской области и позволил существенно повысить качество и оперативность принятия решений;

• программный информационно-управляющий комплекс управления городским хозяйством «ИУК УГХ» внедрен и используется для автоматизации управления городским хозяйством г. Фрязино Московской области; обеспечивает высокую эффективность поддержки принятия управленческих решений мэрией города;

• программный информационно-управляющий комплекс Российского центра обучения избирательным технологиям при Центральной избирательной комиссии (ЦИК) РФ обеспечивает эффективную обработку и анализ данных от средств массовой информации (печатные, телевидение, радио, интернет) в интересах поддержки принятия решений;

• программный информационно-управляющий комплекс «МониторингИТ» обеспечивает эффективную поддержку принятия решений с использованием информации, получаемой от телевизионных источников.

Внедрен в Московском научно-исследовательском телевизионном институте (ЗАО МНИТИ);

• специализированное программное обеспечение автоматизированной обработки информации (СПО АОИ) разработанное для ФГУП НИИ «Точных приборов» обеспечивает поддержку принятия решений с использованием неструктурированной информации; решена задача поддержки принятия управленческих решений в условиях наличия многоязыковой неструктурированной информации, поступающей из разнородных источников (телевидение, радио, факсы, электронная почта, электронные версии печатных СМИ, отсканированные документы, интернет, базы данных);

• информационно-управляющие системы «Лирика» и «Журналист»

разработаны на основе методов, алгоритмов и методик данной диссертационной работы и серийно производится компанией ЗАО Научнотехнический центр ПОИСК-ИТ.

Результаты, полученные в диссертационной работе, используются в учебном процессе кафедры вычислительной техники Военно-воздушной академии имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина в дисциплине “Прикладная информатика”. Внедрение результатов диссертационной работы в учебный процесс позволило существенно повысить его качество.

Апробация работы.

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на: конференции «Информационные системы и технологии ИСТ-2009» (Нижний Новгород, 2009); конференции «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе» (ЯлтаГурзуф, 2009); конференции «Информационные системы и технологии ИСТНижний Новгород, 2008); конференции «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе» (ЯлтаГурзуф, 2008); VII–ой международной конференции «Интеллектуальный анализ информации ИАИ-2007» (Киев, 2007); конференции «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе» (Ялта-Гурзуф, 2007); Всероссийском семинар-совещание руководителей информационных центров МВД, ГУВД, УВД субъектов РФ УВДТ МВД России (Ростов-на-Дону, 2006); научно-практической конференции «Моделирование. Теория, методы и средства» (Новочеркасск, 2006); 1-ой Международной научной конференции «Глобальные информационные системы. Проблемы и тенденции развития» (Харьков, 2006); конференции «Актуальные проблемы информатики и информационных технологий» (Тамбов, 2005); VII-ой Международной открытой конференции “Современные проблемы информатизации в технике и технологиях” (Воронеж, 2002); Четвертом научно-практическом семинаре “Новые информационные технологии” (Москва, 2001).

Публикации: По теме диссертации опубликовано 29 научных трудов, из них в изданиях рекомендованных ВАК РФ - 10.

Структура и объем работы Диссертация состоит из введения, семи глав, заключения, списка литературы и приложения. Объем диссертации 303 страницы машинописного текста, в том числе рисунков - 42, таблиц - 103. Список использованной литературы включает 155 наименований.

Содержание работы Во введении обосновывается актуальность решаемой проблемы, определена цель, предмет и задачи исследования, его научная новизна и практическая значимость.

Первая глава посвящена выявлению характеристик в создании компьютерных технологий систем поддержки принятия управленческих решений в информационно-аналитической деятельности, использующих неструктурированную информацию. Анализ эволюции требований к процессам управления компаниями показал, что число новых задач, обусловленных все убыстряющимися изменениями внешней информационной среды и их внутреннего состояния, неуклонно возрастает.

Возрастают требования к оперативности принятия как экономических, так и информационных управленческих решений в условиях быстроменяющейся обстановки и огромного количества данных поступающих из разнообразных источников.

В этих условиях особую роль играет информационное управление.

Руководитель (эксперт) взаимодействует с системой поддержки принятия информационных управленческих решений, которая в автоматизированном режиме решает следующие основные задачи: мониторинг информационной обстановки, оценка важности событий и процессов; выбор (формирование) целей, стратегий, управляющих воздействий; оценка эффективности и модификации процесса достижения целей, успешности реализаций выбранных стратегий, действенности воздействий; учет субъективных предпочтений руководителя На рис.1 показана структурная схема компьютерной поддержки принятия управленческих решений и воздействий.

Анализ эффективности оперативных воздействий, правильности реализуемых стратегий и степени успешности достижения цели может вестись по разным критериям, но при этом должна обеспечиваться одновременная (параллельная) реализация взаимосвязи на всех трех уровнях принятия управленческих решений:

оперативного воздействия – стратегии – цели. Схема взаимодействия оперативного управления, стратегических решений и формирования цели показана на рис.2, в котором введены обозначения:

оперативные данные;

стратегические данные;

данные, характеризующие цели.

Рис.1. Структурная схема компьютерной поддержки принятия управленческих решений и воздействий В тоже время информационные воздействия важны не сами по себе, а как одно из средств реализации экономических, политических и других задач. В связи с этим важно объединить в одном вычислительном комплексе поддержку принятия экономических и информационных управленческих решений.

Современное информационное пространство, в условиях которого функционируют организации и их системы поддержки принятия решений, характеризуется преобладанием неструктурированных данных и их высокой динамикой распространения. Увеличивается количество и разнообразие источников информации используемых в повседневной деятельности организаций. Непрерывно совершенствуются технические средства формирования, обработки и доставки информации конечному пользователю.

В тоже время, современные программно-аппаратные средства обработки и анализа неструктурированной информации созданы и нашли практическое использование в программно-аппаратных системах, обеспечивающих эффективную обработку неструктурированной информации практически всех известных типов.

В результате анализа установлено:

• Современные средства мониторинга способны обрабатывать практически любые данные: файлы (всех известных текстовых форматов), электронную почту, телевизионный и радио контент, факсы, телефонные сообщения, SMS, MMS, отсканированные документы.

• На этапе предварительной обработки подобные системы выполняют:

индексацию текстовых документов для обеспечения поиска и дальнейшего анализа документов, определение языка, на котором выполнен документ, преобразование речи в текст, преобразование изображений текстов, имеющихся в видеопотоке, в тексты цифровых форматов (бегущая строка, комментарии и пр.), распознавание лиц на изображениях документов и видео, распознавание произвольных образов на изображениях, определение по голосу говорящего.

• Данные средства позволяют извлекать сущности (фамилии, имена, наименования организаций, даты, цифры и пр.) из сообщений (документов), поступивших в обработку, их семантический разбор, классификацию, кластеризацию, фактографический анализ, определение тональности сообщения (документа).

• Существуют возможности оперативного управления основными функциями средств мониторинга (изменение источника, классификатора, порядка обработки и представления информации и пр.

• Несмотря на имеющиеся достижения в области автоматизации обработки неструктурированных данных, перечисленных выше, роль экспертов попрежнему значительна и компьютерные системы мониторинга должны уметь учитывать их оценки на всех этапах обработки, анализа и представления информации в системе поддержки принятия управленческих решений.

–  –  –

Рис. 2. Схема взаимодействия оперативного управления, стратегических решений и формирования цели Во второй главе приводятся результаты экспериментальных исследований современных средств мониторинга и анализа неструктурированной информации, выполненные с целью выявления особенностей формирования параметров необходимых для дальнейшей обработки в компьютерной системе поддержки принятия решений.

Структурная схема макета системы обработки неструктурированных данных, на котором проводились экспериментальные исследования, представлена на рис.3. Речевая составляющая телевизионных и радио передач (новостные блоки) автоматически преобразовывалась в текст (транскрибировались). Каждой передаче соответствовал файл в текстовом формате. Для эксперимента были получены 5000 файлов с транскрибированными текстами (правильность преобразования речи в текст для русского языка составила 87% при использовании программных средств Virag компании Autonomy), 500000 сообщений (документов) в виде электронных версий 1002 изданий печатных средств массовой информации новостной направленности (центральные и региональные издания) и 80000 сообщений (документов) полученных от 170 интернет сайтов новостной направленности. На первом этапе анализ информации выполняли три эксперта. Каждый анализировал весь массив сообщений без применения специальных средств автоматизации.

Задачи, решаемые экспертами:

классификация сообщений с целью формирования оценок определенных параметров, выделение сущностей, выделение фактов и семантический разбор сообщений. В итоге эксперты должны были оценить по имеющейся информации два параметра: спрос на продукцию издательских компаний и уровень рекламной активности издательских компаний. На втором этапе эти сообщения были обработаны с использованием программных средств входящих в макет (поисковая машина IDOL7 Autonomy, классификатор Autonomy, система динамической кластеризации Autonomy, система извлечения сущностей из текстовых документов Autonomy Eduction, система семантического разбора документов и извлечения фактов из текстовых документов RCO-FE). Результаты эксперимента приведены в таблице 1.

Экспериментальные исследования показали: современные программные средства обработки, анализа неструктурированных данных позволяют производить в автоматизированном режиме оценку параметров анализируемой информации, в части классификации (блок 1, рис. 3) и кластеризации (блок 2, рис. 3) с качеством, не уступающим оценкам эксперта, но значительно превосходя его по скорости анализа; ошибка извлечения сущностей (блок 3, рис. 3) средствами Eduction не превышает 5%;

ошибка извлечения фактов (блок 5, рис. 3) системой RCO-FE не превышала 14%; систему семантического разбора сообщений (блок 4, рис. 3) нецелесообразно использовать для осуществления оценок параметров как по причине большого количества ошибок (38%), так и из-за сложности настроек.

–  –  –

Наряду с этим, рассмотрены на примерах и проанализированы особенности использования ряда методов мониторинга эффективности различных аспектов деятельности организации, а именно: компьютерный мониторинг и оценка внутреннего состояния организации (мониторинг и оценка выпускаемой продукции, состояние оборудования, финансовоэкономическое состояние, состояние кадров); компьютерный мониторинг и оценка влияния на организацию внешней среды (мониторинг и оценка рынков, политической обстановки, угроз).



Третья глава посвящена компьютерному распознаванию эффективности стратегий и управляющих воздействий по результатам мониторинга и согласованию субъективных оценок эффективности стратегий и управляющих воздействий. Предложенный метод используется как один из основных инструментов анализа в последующих главах.

Предложена компьютерная система, которая с помощью распознавания образов сопоставляет поступающую на ее вход информацию от внешних и внутренних источников с априорными характеристиками классов эффективности информационно-аналитической деятельности организации, хранящимися в базе данных системы. Каждый анализируемый вид деятельности относится к одному из классов эффективности. Предложен критерий распознавания, заключающийся в определении класса адекватности реализуемой стратегии или управляющего воздействия сложившейся обстановке и поставленной цели. Предполагается, что множество классов и их характеристики заданы.

Процедуру распознавания предлагается проводить в следующей последовательности:

А) Разбиение пространства значения критериев на области, соответствующие состояниям стратегий обработки информации.

Предполагается, что в априорном словаре признаков (характеристик) содержится упорядоченный набор параметров, характеризующий стратегию управления информацией или оперативное воздействие. Признаки x1, …, xn, характеризующие информацию, можно рассматривать как составляющие вектора, описывающего априорное пространство признаков системы распознавания размерности n. Каждая точка этого пространства представляет собой возможные значения характеристик распознаваемой стратегии или оперативного воздействия управления информацией.

Производится их разбиение на классы W1, …, Wm.. Строятся разделяющие функции Fi(x1,…,xn), обладающие следующими свойством: если стратегия (или оперативное воздействие) характеризуемая значениями критериев x01,…,x0n относится к классу Wi,, то величина Fi(x01,…,xon ) должна быть максимальной.

Тогда в пространстве значений критериев решающая граница разбиений, соответствующая рангам класса Wi, выражается уравнением:

(1) Fq ( x) Fs ( x) = 0.

Б) Определение принадлежности стратегии обработки информации или оперативного воздействия данному классу.

Если выбранная мера близости L данной стратегии (оперативного воздействия) w с каким-либо классом стратегий (оперативных воздействий) Wq, превышает меру ее близости с другими классами, то компьютерная q = 1, m система принимает решение о принадлежности этой стратегии классу Wq, т.е.

w Wq, если L( w,Wq ) = extrL( w,Wi ), i = 1,m, i q.

–  –  –

j-ого критерия элементов i-ого и k-ого векторов соответственно.

Вектор wk ( x ) заносится в упорядоченное множество векторов таблицы WS на место, следующее за вектором wi ( x ). Таким образом определяется класс генерируемой стратегии.

Существует большое число эффективных методов определения меры сходства, использующих сложный математический аппарат. Они требуют информации, в нашем случае, как правило, неизвестной.

Поэтому в работе предлагаются два подхода, основанные на сравнительно простых способах измерения меры сходства, заданной расстоянием между парами векторов и :

• подход, базирующийся на гипотезе о равномерном распределении множества векторов таблицы W ( x ) и равномерном числе векторов в каждом T классе стратегий (оперативных воздействий). Недостаток этого подхода – оторванность от оценки руководителем полученного разбиения множества векторов таблицы WT ( x ) на классы;

• подход, основанный на содержательных оценках граничных векторов классов руководителями и экспертами. Эти оценки должны определять диапазоны вариации критериальных оценок каждого класса.

Независимо от того какой метод выбран, список определяет класс стратегий (оперативных воздействий) по формуле (2).

Таким образом, система сравнивает вектор текущих значений параметров стратегий (оперативных воздействий) со всеми эталонными векторами.

Минимум определяет класс анализируемой стратегии (управляющего воздействия).

Предложена методика и схема согласования субъективных оценок эффективности стратегий и оперативных воздействий. Эксперт (руководитель), получив от системы поддержки принятия решений необходимые данные и введя в них необходимые с его точки зрения коррективы, должен согласовать свои оценки с другими руководителями (экспертами). Согласование результатов анализа осуществляется по схеме рис. 4.

Система определяет среднюю оценку каждого руководителя по каждому параметру:

1k k X i = xi, где x ik – оценка i-го параметра k-м руководителем,.

k k =1 В результате система согласования представляет каждому руководителю или эксперту таблицу, в которой каждая клетка состоит из двух строчек: в верхней строке указаны оценки, данные самим руководителем или экспертом, а в нижней – оценки, подсчитанные по формуле (2).

После того как все руководители (эксперты) проставили свои оценки, система проводит их сравнение и создает два списка параметров: список параметров А, по которым все лингвистические оценки параметров совпадают, и список параметров В, по которым списки параметров не совпадают. В диссертации приведен возможный алгоритм автоматического согласования параметров списка В (блок 7, рис.4).

–  –  –

Рис. 4. Схема согласования оценок В четвертой главе рассматриваются вопросы, связанные с автоматизацией оценки важности информационных событий и определением величины и характера оперативных воздействий в информационноаналитической деятельности.

Важность события – характеристика отражающая субъективное представление экспертов (руководителей) организации ведущих информационно-аналитическую деятельность о полученной в сообщении информации и о ее значении для организации, в том числе и о влиянии ее на спрос к выпускаемой продукции. В работе с целью определения величины и характера оперативных воздействий предложено учитывать фазы спроса на информацию о событии. Фазы спроса представлены на рис. 5. На рис. 5 обозначены: Е – зарождение события (появление значимого события и первой информации о нем); G1 – ускорение роста спроса на информацию о событии (как правило спрос опережает предложение); G2 – замедление роста спроса на информацию о событии (предложение начинает опережать спрос);

М – «зрелость» (достигнуто насыщение спроса, избыточность информации о событии); D – затухание (существенное снижение спроса на информацию о событии).

–  –  –

Если сообщение не принадлежит ни одной вершине яруса, компьютерная система фиксирует отсутствие маршрута для данного документа. Если маршрут на графе существует, то он вносится в соответствующее «сжатое описание» события или процесса, которое система поддержки принятия решений представляет в виде таблицы.

В. Генерация интегральной оценки важности события.

Для определения интегральной важности события разработана методика сочетающая алгоритмы скоринга, которые представляет собой взвешенную сумму значений характеристик системы и распознавания образов.

Классификация ранее поступившей информации о происшедших событиях и процессах производится аналогично классификации стратегий (гл.3).

Пространство значений критериев разбивается на области, соответствующие классам W1, …, Wm сообщений о событиях и процессах и строятся разделяющие границы разбиений по формуле (1).

В отличие от ранжирования стратегий (управляющих воздействий), приведенного в главе 3, основанного только на субъективных оценках, в задаче ранжирования классов сообщений предлагается опираться на фактические данные полученные в процессе мониторинга и характеризующие информацию о происходивших ранее событиях и процессах.

Исходя из специфики задачи, предложена следующая эвристика разбиения критериального пространства на классы сообщений. Эксперты, анализируя информацию, полученную за последнее время (недели, месяцы) формируют «Портрет средних характеристик» сообщений каждого класса.

Портрет является «образцом характеристик» сообщения своего класса. С этим образцом в процессе генерации интегральной оценки сравниваются характеристики всей поступившей информации. Формирование портрета начинается с определения параметров сообщения каждого класса. Для этого с помощью подсистемы согласования определяются объемы информации, предоставляемые сообщениям каждого класса. Алгоритм распознавания заключается в следующем. Для каждой вершины графа система анализирует сообщения о происшедших за последнее время событиях. Для каждого события определяется: характер события или процесса; фаза спроса (интереса) к событию в момент сообщения о нем; длительность сообщения о нем в новостных радио- и телепередачах, а также число слов в информационных сообщениях о нем в ежедневных и еженедельных газетах;

параметры происшедшего события; наличие аналитических материалов по происшедшему событию или процессу, их объем и число; ранг, который был присвоен информации о событии или процессе в то время, когда он произошел.

Все эти данные сводятся в таблицу, но теперь используемую не для формирования «портрета», а для разбиения сообщений на классы важности информации о событии или процессе.

Для распознавания системой ранга поступившей информации о событии или процессе используется мера близости между сообщениями о двух событиях, аналогичная (2).

Определение системой поддержки принятия решений характера и величины оперативных воздействий осуществляется на основе обработки и анализа данных, полученных в результате мониторинга управляемого процесса, оценки спроса на информацию и важности событий.

Определенный системный класс события или процесса позволяет формировать характер и величину оперативного воздействия с учетом специфики трех категорий деятельности: информационные сообщения об отдельных событиях; информационные сообщения и аналитические обзоры процессов; издательская деятельность, являющаяся по сути одним из видов промышленного производства.

Предложены методики:

А. Определение системой поддержки принятия решений характера и величины информационного оперативного воздействия. Методы анализа и оценки обстановки для определения характера и величины информационного оперативного воздействия базируются в основном на субъективных оценках и косвенных показателях.

Оперативное воздействие представляется в виде двух последовательных этапов:

• выделение кадров, финансовых, технических и других средств для информационного освещения события или процесса;

• предоставление потребителям информации о событии или процессе в виде сообщений, статей, аналитических обзоров и т.д..

Для формирования оперативных воздействий по событиям, которые, так или иначе, можно предвидеть, составляется план возможных действий, представляемого в виде таблицы, строки i которой описывают тип событий или процессов (выборы, теракт и пр.), а столбцы варианты характеристик оперативного воздействия.

На основании типа события или процесса и его ранга, полученных системой поддержки принятия решений автоматически, по таблице и используя список свободных средств, система поддержки принятия решений определяет средства, необходимые для информационного освещения события. Если такие средства есть – система поддержки принятия решений выдает рекомендацию об их выделении. Если таких средств нет – система поддержки принятия решений предлагает использовать средства, планирующиеся для данного типа событий, но на ранг ниже. Если нет и таких свободных средств, то система поддержки принятия решений предлагает маневрировать имеющимися ресурсами, представляя на дисплее эксперта список задействованных средств, которые могли бы по своим профессиональным возможностям выполнить оперативное воздействие, в котором возникла необходимость. В этом списке указывается состав информационных бригад, их техническое оснащение и время, в течение которого они выполняют последнее задание. Каждая строка списка свободных средств аналогична строке таблицы. «Цена» строки, т.е. j-го варианта привлекаемых средств

–  –  –

реализовать это воздействие, но которых нет в наличии; H – множество возможных вариантов привлекаемых средств; r*- ранг события, подлежащего освещению во внешних источниках информации.

Значения i и xij хранятся в специальной таблице и периодически пересматриваются и согласовываются экспертами вне реального времени.

В диссертации приведены примеры выделения сил и средств для информационного освещения событий.

Б. Определение системой поддержки принятия решений характера и величины производственного оперативного воздействия. Характер и величина производственного оперативного воздействия зависит главным образом от спроса рынка, который определяются интенсивностью продаж продукции, производимой организацией.

Набор возможных оперативных воздействий в производственных процессах для каждого j-го типа производства предопределен. Возможность воздействия представляется в системе поддержки принятия решений в виде таблицы. На пересечении q-го столбца и l-ой строки представлен вид и величина оперативного воздействия Dl j,q на производство продукции j-го типа. 0 – означает недопустимость l-го производственного оперативного воздействия при q-м характере отклонения от нормы.

В зависимости от характера отклонения от нормы система поддержки принятия решений по таблице выбирает вид производственного

–  –  –

продукции по каждому j-му виду аудио, видео или печатной продукции в период k+1 система поддержки принятия решений может определить из соотношений:

• при перепроизводстве продукции:

–  –  –

временной период k+1 пропорционально которому может быть увеличена цена единицы продукции; kj и kj – коэффициенты, общие методы определения которых не рассматриваются.

Поскольку при формировании оперативного воздействия важную роль играет оценка его эффективности, в работе предложена методика компьютерной оценки эффективности оперативных воздействий. Она оценивается по двум параметрам: величина воздействия и приближение процесса к желательным показателям.

Эффективность оперативного воздействия за предыдущий период k определяется соотношением результат воздействия ( k +1 ), (4) E l j,q ( k ) = величина воздействия ( k ) где l, q – индексы, определяющие вид оперативного воздействия и характер отклонения от нормы.

Показаны примеры оценки эффективности оперативного воздействия.

рассмотрены основные аспекты компьютерной поддержки В пятой главе формирования стратегических решений. На всякое отклонение от ожидаемого результата, фиксируемое в процессе мониторинга, предложенная в работе система управления формирует управляющее воздействие, в результате которого информационно-аналитическая деятельность должна приблизиться или достигнуть желаемого состояния. Если показатели по всем критериям находятся в пределах нормы, установленной руководителем, или приводятся в норму путем оперативных воздействий, то обычно стратегию не меняют. Если эти условия не выполняются – необходимо осуществлять смену стратегии. При смене стратегий перед руководством всегда встают две проблемы: выбор новой стратегии и определение момента начала ее реализации.

В главе представлены разработанные методики и алгоритмы генерации новых стратегий и их ранжирования, выработки рекомендаций на основании анализа результатов мониторинга, а именно:

1. Компьютерная генерация новых производственных стратегий с помощью система поддержки принятия решений, основанная на качественных оценках.

Компьютерная генерация выполняется по схеме, показанной на рис.7 и реализуется системой поддержки принятия решений.

Результаты мониторинга, характеризующие процесс или объект

–  –  –

другой алгоритм. Важно чтобы метод отражал «веса» приоритетов, указанных руководителем или экспертом при парном сравнениях критериев.

На основании матриц каждого эксперта Rk по какому-либо принципу (например, по правилу большинства или суммирования) система формирует матрицу коллективного предпочтения.

После указаний экспертами конкретных «весов» критериев rilk и их k значений a il система поддержки принятия решений представляет на k дисплеях экспертов таблицу типа табл.6.

Поскольку значения ail у каждого k-го эксперта могут быть различными, то будут различаться и интегральные оценки стратегий, рассчитываемые по формуле:

–  –  –

Далее вычисляются скорректированные средние оценки всех значений для всех стратегий каждой цели по одному из следующих правил:

Если дисперсия невелика – находится среднее значение, и оно 1.

предлагается участникам для утверждения;

Если дисперсия большая, то анализируются профили участников и 2.

реализуется следующий алгоритм:

• если профиль участника «+» и его значение невелико, т.е. оценка участника выше среднего, ее значение уменьшается;

• если профиль участника «+» и его значение велико, т.е. оценка участника выше среднего, ее значение уменьшается значительно;

• если профиль участника «-» и его значение невелико, т.е. оценка участника ниже среднего, ее значение увеличивается;

• если профиль участника «-» и его значение велико, т.е. оценка участника ниже среднего ее значение увеличивается значительно;

• полученные значения усредняются и представляются системой для утверждения экспертам (руководителям).

Оценка увеличения или уменьшения заранее определяются экспертом.

Понятие «большой» и «малой дисперсии» определяется при помощи порогового значения Dmax, которое устанавливается заранее и может пересматриваться.

При интегральном компьютерном ранжировании стратегий (с учетом оценок по каждому критерию) предполагалось, что отдельные критерии имеют различные значения «веса». Некоторые методы определения «весов»

критериев были рассмотрены выше. Оценка каждой стратегии для данного вида продукции и услуг определяется по формуле:

r ( jrj )zij, bi = j j

–  –  –

Затем система ранжирует оценки, предъявляя лучшие варианты стратегий для утверждения экспертам (руководителям).

Шестая глава посвящена компьютерным методам формирования взаимодействия оперативных воздействий и стратегических решений.

Осуществлен анализ различных аспектов взаимного влияния оперативного и стратегического управления, а также факторов оказывающих влияние на оперативное и стратегическое управление. Связь между этими уровнями представляется схемой рис.8.

Предложена методика формирования системой поддержки принятия управленческих решений организации реакций на воздействия внешней среды методом компьютерной игры с перебором вариантов. В ходе игры система поддержки принятия решений осуществляет сбор, оценку информации, выработку рекомендаций и воздействий.

Такое представление позволяет отобразить «ответ» каждой стороны на действия оппонента, например фирмы-производителя на поведение рынка за определенный период и оценить результат произведенного «ответа». Одним из участников игры является руководитель или эксперт фирмы, его противником - конкурирующая фирма, рынок, природа, социальная структура и т.д. Ход игры описывается графами (деревьями игры).

Стратегия определяет характер Информационные и информационных и экономических экономические оперативные оперативных воздействий и их граничные воздействия осуществляются значения в пределах указанных границ

–  –  –

Рис.8. Схема связей между стратегиями и оперативными воздействиями.

Цель игры заключается в переводе ситуации из начальной точки U0 в идеальную точку U*, которая может быть недостижима как всякая идеальная точка (цель), но к которой стремятся активные стороны.

Успех игры игрока l определяется значением функции:

E lk = F ( f l ( U *), f l ( U k )), где f l ( ) – функция, характеризующая состояние стороны l в идеальной точке U* и точке Uk, достигнутой после k-го шага.

Целевая функция игры – минимизация отличий между состояниями в этих точках:

E lk = F ( f l ( U *), f l ( U k )) min, k = 1,2,....

В тех случаях, когда идеальная точка неизвестна или еще чрезвычайно далека, могут быть использованы другие критерии успеха (в диссертации приведены примеры таких критериев и примеры дерева игры). Действия сторон могут быть представлены в виде дерева игры (пример - рис.9).

Предложен метод формирования оперативных воздействий и анализ их эффективности с использованием метода компьютерной игры и приводится пример построения дерева оперативных воздействий в ответ на «ходы»

рынка и реакции рынка на действие организации.

–  –  –

Примечания:

1. На рис. 9 не показаны возможные варианты выбора значений результатов реализации стратегий и методы их оценки;

2. Значение увеличения (или сокращения) объема производства в процессе реализации стратегии определяется задачей стратегии - это увеличение захвата долей рынка, но не более 23%.

Алгоритм формирования реакции организации на «ходы» рынка близок алгоритму определения равновесной цены методом «нащупывания» и состоит в следующем. Если известны функции совокупного спроса (р) и совокупного предложения (р), то последовательность {ps} строится следующим образом. Пусть при некоторой цене ps спрос выше предложения.

Тогда система повышает цену до величины ps+1, чтобы выполнялось условие (или ( ps +1 ) == ( ps ) ). Если же спрос ниже предложения, то, ( ps +1 ) = ( ps )

–  –  –

«нащупывая» нужные значения оперативных воздействий.

Метод компьютерной игры и метод «нащупывания» позволяют реализовать задачи использования результатов оперативных воздействий как для анализа реакций рынка на действия организации, так и для определения эффективности ее оперативных воздействий при реализации локальной стратегии.

Предложен метод многокритериального анализа влияния оперативных воздействий на эффективность реализации стратегий. Для этого пространство критериев разбивается на области эффективности.

Принадлежность произведенных оперативных воздействий областям эффективности определяют методом распознавания образов. Вводится мера близости распознаваемого воздействия к степени эффективности и мера близости между парой оперативных воздействий аналогичные (2).

Показана возможность повышения эффективности управления информационно-аналитической организацией на основании оценок эффективности информационных и экономических оперативных воздействий и модификации оперативных воздействий и стратегий в случае их низкой эффективности.

Седьмая глава посвящена компьютерным методам анализа взаимосвязи целей и стратегических решений. Задача формирования цели и реализующих ее стратегий в значительной степени семантическая. Анализ показал, что на сегодня эффективных методов формализации семантик нет, но компьютерная система за счет использования методов генерации целей и стратегий, их оценки и ранжирования, расширяет множество вариантов, которые могут оказаться в поле зрения руководителя. Варьируя методы оценок, она может влиять на субъективные предпочтения руководителя, способствуя принятию лучших решений. В диссертации приведен пример набора целей и стратегий, а также показана связь между ними. В целом связь между целью и реализующей ее стратегией представляется в виде схемы рис. 10.

Компьютерная оценка эффективности реализации стратегии и достижения цели, как и в предыдущих главах, проводится методом распознавания образов, несколько модифицированным с учетом специфики решаемой задачи.

–  –  –

Рис. 11. Схема анализа вариантов модификации цели и стратегии.

Для оценки возможных модификаций общих стратегий и целей генерируются и согласовывают их варианты так же, как это было показано в предыдущих главах.

Для сравнения всех вариантов модификаций общих стратегий и целей между собой по одним и тем же критериям в работе применен метод Парето.

Для повышения эффективности переговоров при формировании групповых решений согласования модификаций стратегий и целей предложено использовать компьютерную схему, реализующую Нэшравновесный метод. Приводится пример использования этого метода.

В заключении представлены основные результаты диссертационной работы.

В приложении приведено описание компьютерного комплекса поддержки принятия управленческих решений в информационноаналитической деятельности, реализующего методы, методики и алгоритмы разработанные в диссертации.

Основные результаты диссертационной работы.

В диссертационной работе на основе проведенных автором исследований сделано теоретическое обобщение и получено решение важной народно-хозяйственной проблемы разработки методов, алгоритмов и программных систем, реализующих компьютерные технологии поддержки принятия информационных и экономических управленческих решений в информационно-аналитической деятельности с использованием неструктурированных данных.

В рамках указанной проблемы получены следующие основные теоретические и практические результаты:

1. На основании экспериментальных исследований современных средств мониторинга и анализа неструктурированной информации определена их эффективность.

2. Разработан и реализован метод автоматизированной оценки важности информационных событий, позволяющий компьютерной системе управления принять решение по их анализу, обработке и представлению.

3. Разработаны и реализованы компьютерные методы анализа и оценки результатов мониторинга поступающей информации, основанные на объективных данных и эвристических предпочтениях руководителей.

4. Разработана и реализована методика компьютерной генерации вариантов решений с использованием неструктурированной информации.

5. Разработаны и реализованы методы, алгоритмы и программы компьютерных технологий поддержки принятия управленческих решений с использованием неструктурированной информации, включающие:

• Компьютерную поддержку формирования стратегических решений и реализацию оперативного управления;

• Оценку адекватности поставленной цели, реализующим ее выполнение стратегиям и оперативным воздействиям, обеспечивающим выполнение стратегий, что дает возможность своевременного проведения их корректировки;

• Модификацию целей, стратегий и оперативных воздействий в случае их неадекватности сложившейся обстановке;

• Определение предпочтений руководителя и их использование в процессе анализа и формирования вариантов решений.

6. Исследованы и разработаны методы построения программных комплексов, реализующих компьютерные технологии поддержки принятия решений с использованием неструктурированной информации.

Основные публикации по теме диссертации:



Pages:   || 2 |
Похожие работы:

«Промышленно-торговое право, 2008, N 03 КонсультантПлюс: примечание. В присутствующих в тексте вставках на иностранном языке некоторые символы по техническим причинам не могут быть отображены корректно, поэтому такие символы заменены на похожие по начертанию латинские символы. АРБИТРАЖНАЯ ОГОВОРКА СКРЫТОЕ ОРУЖИЕ А.И.АНИЩЕНКО, партнер ООО Власова, Михель и партнеры, старший преподаватель факультета международных отношений Белорусского государственного университета М.В.ЮРЬЕВА, юрист ООО Власова,...»

«Материалы 14-й Международной научно-практической конференции «МЕНЕДЖМЕНТ ВУЗОВСКИХ БИБЛИОТЕК» «Библиотеки учреждений высшего образования в обществе знаний: инновации в менеджменте и технологиях» (Гомель, 12 – 13 ноября 2014 г.) БИБЛИОТЕКЕ ГОМЕЛЬСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА ИМ. П.О. СУХОГО – 45 ЛЕТ Дзирко Валентина Ильинична, директор библиотеки УО «Гомельский государственный технический университет им. П.О. Сухого» dirko@gstu.by В 2014 году библиотеке Гомельского...»

«Федеральное агентство по образованию РФ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Ульяновский государственный технический университет Т. В. ПЕТУХОВА КОММУНЫ И АРТЕЛИ ТОЛСТОВЦЕВ В СОВЕТСКОЙ РОССИИ (1917-1929 гг.) Ульяновск УДК 947 ББК 63.3 П 29 Рецензенты: кандидат филологических наук, доцент УлГУ Шутая Н. К. кандидат философских наук, доцент УлГУ Винокуров В. И. Научный редактор – кандидат исторических наук, доцент Петухов В. Б. В работе использованы...»

«Заключение диссертационного совета Д 212.281.01 на базе Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профес­ сионального образования «Уральский государственный лесотехнический уни­ верситет» Министерства образования и науки России по диссертации на соис­ кание ученой степени доктора наук аттестационное дело № _ решение диссертационного совета от 25.12.14 г. № 16 О присуждении Калачеву Андрею Александровичу, гражданину Респуб­ лики Казахстан, ученой степени...»

«МАСЛИЧНЫЕ КУЛЬТУРЫ. Научно-технический бюллетень Всероссийского научно-исследовательского института масличных культур. Вып. 2 (141), 2009 С.И. Баршадская1, доктор сельскохозяйственных наук А.А. Романенко2, доктор сельскохозяйственных наук А.А. Квашин1, кандидат сельскохозяйственных наук ГНУ Северокубанская опытная станция Краснодарского НИИСХ им. П.П. Лукьяненко Краснодарский НИИ сельского хозяйства им. П.П. Лукьяненко ВЛИЯНИЕ РАЗЛИЧНЫХ СИСТЕМ УДОБРЕНИЯ НА УРОЖАЙНОСТЬ СЕМЯН И СОДЕРЖАНИЕ МАСЛА...»

«Том 7, №6 (ноябрь декабрь 2015) Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» publishing@naukovedenie.ru http://naukovedenie.ru Интернет-журнал «Науковедение» ISSN 2223-5167 http://naukovedenie.ru/ Том 7, №6 (2015) http://naukovedenie.ru/index.php?p=vol7-6 URL статьи: http://naukovedenie.ru/PDF/63EVN615.pdf DOI: 10.15862/63EVN615 (http://dx.doi.org/10.15862/63EVN615) УДК 339.54 Воробьев Александр Егорович ФГАОУ ВПО «Российский университет дружбы народов» Россия, Москва1 Заведующий кафедрой Доктор технических...»

«Автор посвящает свой труд светлой памяти своих Учителей, известных специалистов в области изучения морского обрастания Галины Бенициановны Зевиной и Олега Германовича Резниченко RUSSIAN ACADEMY OF SCIENCES FAR EASTERN BRANCH INSTITUTE OF MARINE BIOLOGY A.Yu. ZVYAGINTSEV MARINE FOULING IN THE NORTH-WEST PART OF PACIFIC OCEAN Vladivostok Dalnauka РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК ДАЛЬНЕВОСТОЧНОЕ ОТДЕЛЕНИЕ ИНСТИТУТ БИОЛОГИИ МОРЯ А.Ю. ЗВЯГИНЦЕВ МОРСКОЕ ОБРАСТАНИЕ В СЕВЕРО-ЗАПАДНОЙ ЧАСТИ ТИХОГО ОКЕАНА...»

«Кемеровский региональный институт повышения квалификации» Курсовая работа «Управление энергосбережением и повышением энергоэффективности в бюджетном учреждении»Выполнили: Толстогузова Любовь Николаевна, директор МБУК «КЦБ»; Боцман Сергей Андреевич, заместитель начальника управления культуры; Крапивинский 2014 Содержание Содержание Введение 3 1. Оценка энергоэффективности в России 4 2. Основные положения государственной политики в области энергосбережения и энергоэффективности 5 3....»

«КОМПЬЮТЕРНАЯ ТЕХНОЛОГИЯ СБОРКИ СЛОЖНЫХ УЗЛОВ МАШИН Санинский В. А., Синьков А. В., Платонова Ю. Н. Волжский политехнический институт (филиал) Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Волгоградский государственный технический университет», г. Волжский Волгоградской области, Россия Аннотация Представлены основные алгоритмы автоматизированного подбора комплектующих деталей (коренных опор картера, вкладышей коренных подшипников и коренных шеек коленчатого...»

«МИНИСТРЕСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ КУРГАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ В.С.ГОНЧАРОВ ОСНОВЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ КОГНИТИВНОГО РАЗВИТИЯ ШКОЛЬНИКОВ МОНОГРАФИЯ Курган, 2005 Гончаров В.С. Основы проектирования когнитивного развития школьников: Монография. Курган: Изд-во Курганского ун-та, 2005. 195 с. Рецензенты: А.З.Зак, доктор психологических наук, профессор (Психологический интстиут РАО), Р.А.Атаханов, доктор психологических наук, профессор (Тюменский государственный университет)...»

«ЗАКЛЮЧЕНИЕ ДИССЕРТАЦИОННОГО СОВЕТА Д 212.229.12 НА БАЗЕ ФЕДЕРАЛЬНОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО АВТОНОМНОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧЕРЕЖДЕНИЯ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ПЕТРА ВЕЛИКОГО» МИНИСТЕРСТВА ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПО ДИССЕРТАЦИИ НА СОИСКАНИЕ УЧЕНОЙ СТЕПЕНИ КАНДИДАТА НАУК аттестационное дело №_ решение диссертационного совета от 29.09.2015 № 12 О присуждении Мингазову Марату Ринатовичу, гражданину Российской Федерации, ученой степени кандидата...»

«_ Курская областная научная библиотека им. Н. Н. Асеева отдел патентно технической и сельскохозяйственной литературы _ Профессия – сварщик Рекомендательный список Курск -2013 ББК 34.64 С 71 Составитель: Лунева Т. П. Редактор: Крюгер О. А. Ответственный за выпуск: Рукавицына В. Ю. Специалисту на заметку. Профессия – сварщик [Текст] : рекомендательный список / Курск.обл.науч.б-ка им. Н. Н. Асеева, отдел ПТиСХ лит. : сост. Т. П. Лунева.Курск,2013.8 с. Рекомендательный список «Профессия – сварщик»...»

«Российская Академия Естествознания Издательский дом Академии Естествознания Ж.Е. Фирилёва АДАПТИВНЫЙ ФИТНЕС В НЕЙРОМОТОРНОЙ РЕАБИЛИТАЦИИ ЧЕЛОВЕКА Монография Рекомендовано УМО РАЕ по классическому университетскому и техническому образованию в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности: 49.03.02 – «Физическая культура для лиц с отклонениями в состоянии здоровья (адаптивная физическая культура)» по профилю «Адаптивный спорт» Москва УДК 615 851 83...»

«3 ФРОЛОВ В.И., МОНГУШ О.Н., СЕВЕК В.К. МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕЛИЧИНЫ СРЕДСТВ НА ОПЛАТУ ТРУДА В СМЕТНОЙ СТОИМОСТИ СТРОИТЕЛЬСТВА Кызыл 2010 Печатается по решению Научно-технического совета Тывинского государственного университета УДК 657.92(075) ББК 65.31-37 Фролов В.И., Монгуш О.Н., Севек В.К. Методы определения величины средств на оплату труда в сметной стоимости строительства. Монография. – Кызыл: Изд-во ТывГУ, 2010. – 172 с. Монография посвящена вопросам совершенствования методов определения...»

«МАРКС УВЕЛ В СТОРОНУ: ИУДАИЗМ, А НЕ КАПИТАЛИЗМ. (Полный текст дан в. http://zhurnal.lib.ru/editors/s/spirin_w_g/ и в инетсообществе «Славянская парадигма») Ложная схема Марксова схема «Товар – деньги – товар» на самом деле «Деньги – товар – навар – деньги». cut text=Читать далее. Банкиры иудейски хитро решили проблему: они сами не сеют и не пашут – но весь хлеб их, они сами вообще не работают, и никаких товаров и услуг не производят, но путём циркулирования своих бумажных денег в обороте, и с...»



 
2016 www.os.x-pdf.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Научные публикации»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.