Модели координации решений в иерархических системах

Аннотация
Представлен анализ механизмов координации корпоративных решений и проведено исследование ряда механизмов принятия решений и информационных связей с помощью иерархических алгоритмов блочного программирования. Предложена адекватная для проектирования иерархических систем производственных фирм и корпораций типовая задача оптимизации большой размерности, целевая функция и система ограничений, имеющая композиционно-блочную структуру. Для данного класса задач оптимизации разработаны специальные методы блочного программирования, взаимодействие центра и исполнителей в которых соответствует централизованным и децентрализованным механизмам координации решений в экономических системах. Для исследования проблем координации решений в больших системах используется авторская классификация механизмов координации решений в иерархических системах, основой которой выступают уровень информированности центра и способы повышения этого уровня. В системах первого типа центр полностью информирован о параметрах целевой функции элементов системы (подсистем) и множестве допустимых значений координирующих решений либо стремится к такому уровню информированности. В этом случае процесс принятия решений осуществляется в 2 этапа. На первом центр находит оптимальные координирующие переменные, на втором элементы нижнего уровня (блоки) выбирают «технологические» переменные, реализация которых обеспечивает оптимум цели центра. Для высокой исполнительности решений в этих системах центр может использовать такие механизмы контроля, как сильные штрафы. В системах другого типа центр реализует принципы институционального и индикативного управления, т. е. создает институциональную среду (структуры, связи, ограничения и т. д.) для эффективного функционирования элементов (исполнителей) и делегирует им полномочия по принятию решений для достижения целевых параметров (индикаторов), оптимальных с точки зрения центра. Показано, что необходимым условием институциональных методов координации является сходимость последовательностей уточняющих решений исполнителей к оптимальному решению для системы в целом.
Ключевые слова
декомпозиция оптимизационных задач, модели иерархических систем, механизмы координации корпоративных решений

Читать статью


Список литературы

1. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Экономика, 1973. 344 с.
2. Бурков В. Н. Основы математической теории активных систем. М.: Наука, 1977. 255 с.
3. Клейнер Г. Б. Экономика. Моделирование. Математика. Избранные труды. М.: Изд-во ЦЭМИ РАН, 2016. 856 с.
4. Горелик В. А., Горелов М. А., Кононенко А. Ф. Анализ конфликтных ситуаций в системах управления. М.: Радио и связь, 1991. 288 с.
5. Губко М. В., Новиков Д. А. Теория игр в управлении организационными системами. М., 2005. 168 с.
6. Алгазин Г. И. Модели системного компромисса в социально-экономических исследованиях. Барнаул: Азбука, 2009. 239 с.
7. Dantzig G. B., Wolfe P. Decomposition principle for linear programs. Operations Research,1960, vol. 8, iss. 1, р. 101–111.
8. Chung W. Solving transportation network equilibrium models with the Dantzig – Wolfe decomposition method. In: Proc. of the 13th International Conference of Hong Kong Society for Transportation Studies: Transportation and Management Science, 2000, p. 845–854.
9. Chung W. A general method to apply Dantzig – Wolfe decomposition for variational inequalities with affine constraints. In: IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management, 2007, 4419321, p. 898–902.
10. Chung W. Approximation methods in Dantzig – Wolfe decomposition of variational inequalities – a review and extension. Lecture Notes in Electrical Engineering, 2019, vol. 513, p. 333–342.
11. Frangioni A., Gendron B. A stabilized structured Dantzig – Wolfe decomposition method. Mathematical Programming, 2013, vol. 140, iss. 1, p. 45–76.
12. Enamorado J. C., Ramos A., Gómez T. Multi-area decentralized optimal hydro-thermal coordination by the Dantzig – Wolfe decomposition method. In: Proc. of the IEEE Power Engineering Society Transmission and Distribution Conference, 2000, vol. 4, p. 2027–2032.
13. Gunnerud V., Foss B., Torgnes E. Parallel Dantzig – Wolfe decomposition for real-time optimization – Applied to a complex oil field. Journal of Process Control, 2010, vol. 20, iss. 9, p. 1019–1026.
14. Волошинов В. В., Лемтюжникова Д. В., Цурков В. И. Распараллеливание на GRID задач дискретной оптимизации с матрицами квазиблочной структуры // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2017. № 6. С. 35–40.
15. Леонов В. Ю., Тизик А. П., Торчинская Э. В., Цурков В. И. Декомпозиционный метод для класса задач транспортного типа с квадратичной целевой функцией // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2017. № 5. С. 46–52.
16. Oskorbin N., Khvalynskiy D. Decomposition algorithms for mathematical programming and generalization of the Dantzig – Wolfe method. Advances in Intelligent Systems and Computing, 2018, vol. 661, p. 31–37.
17. Dubina I. N., Oskorbin N. M. Game-theoretic models of incentive and control strategies in social and economic systems. Cybernetics and Systems: An International Journal, 2015, vol. 46, iss. 5, p. 303–319.
18. Осипова М. Ю., Буторина О. В. Теоретические основы индикативного управления экономическим развитием // Вестник ПНИПУ. Социально-экономические науки. 2014. № 3. С. 116–123.
19. Лычагин М. В., Мкртчян Г. М., Лычагин А. М., Попов И. Ю. Новое в исследовании инноваций в 2006–2013 годах: библиометрический анализ на основе EconLit // Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки. 2014. Т. 14, № 3. С. 150–162.
20. Бессонова О. Э. Институциональное развитие России: переход к контрактному раздатку // Мир экономики и управления. 2018. Т. 18, № 2. С. 21–34.
21. Анчишкина О. В. Контрактные основы российской экономики: сфера государственного, муниципального и регулируемого заказа // Вопросы экономики. 2017, № 11. С. 93–110.