ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2016 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,493
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,389
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,732
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,364
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,303
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 5022
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 355
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 499
Десятилетний индекс Хирша: 11
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2016 год: 304
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2016 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 11

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2016 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

2
Ожидается:
16 Марта 2018

Метод планирования инновационной деятельности

The method of innovation activity planning
Статья опубликована в выпуске журнала № 4 за 2011 год. [ на стр. 134 – 136 ][ 13.12.2011 ]
Аннотация:Рассматривается метод решения задачи планирования инновационной деятельности. На основе особенностей решаемой задачи сделан вывод о том, что она должна решаться как оптимизационная. Для ее представления в виде математической оптимизационной задачи введено понятие «инновационный потенциал», предложены показатель его оценивания, вербальная и формальная постановки задачи оптимального планирования инновационной деятель-ности. Предложен способ решения задачи, основанный на модификации метода случайного поиска.
Abstract:The method of innovation activity planning problem solving is considered. On the base of problem features is made a conclusion, that problem should be solved as optimization problem. To consider the problem as a mathematical optimization problem, a definition of «innovative capability» term is given. An indicator for innovative capability estimation is suggested. On the basis of results obtained, verbal and formal statements of innovation activity planning problem is made. The method of problem solving based on stochastic search method modification is suggested.
Авторы: Гейда А.С. (geida@iias.spb.su) - Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН, , , кандидат технических наук, Лысенко И.В. (ilys@iias.spb.su) - Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН, , , Птушкин А.И. (ilys@iias.spb.su) - Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН, , , кандидат технических наук, Седлов Е.В. (russell9@yandex.ru) - Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН, ,
Ключевые слова: оптимизация, планирование, эффективность функционирования, инновационный потенциал, модернизация, инновация, новация
Keywords: optimisation, planning, efficiency, innovative capacity, updating, innovations, novation
Количество просмотров: 10983
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (5.83Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.28Мб)

Размер шрифта:       Шрифт:

Инновационный и модернизационный пути развития экономики делают актуальным решение ряда задач, связанных с инновационной деятельностью (ИД). Одной из них является задача планирования ИД, решение которой – план ИД – это список инновационных модернизационных мероприятий (ИММ), реализуемых тем или иным способом. Инновационной назовем деятельность по созданию и реализации новации. При этом под новацией будем понимать новое знание, которое может быть внедрено в практику и использовано, а под инновацией – новацию, внедренную в практику. В работе [1] описаны особенности планируемой инновационной деятельности и показано, что задачу следует ставить и решать как оптимизационную задачу распределения ресурсов на графовых моделях. Для ее решения были введены новые показатели оценивания качества ИД на основе инновационного потенциала [2] модернизируемой производственной системы (МПрС). А именно, под целевым результатом ИД в задаче понимается улучшение эффектов модернизируемой производственной деятельности (МПД). МПД протекает в виде функционирования МПрС для достижения ею возможных целей. Улучшение эффектов МПД оценивается по показателям, характеризующим спектр процессов, соответствующих разным возможным целям функционирования МПрС. Качество функционирования МПрС оценивают по эффективности ее функционирования, то есть по свойству целенаправленного процесса функционирования системы (МПрС), характеризующему приспособленность функционирования системы к достижению заданной цели [3]. Свойство системы (МПрС), позволяющее использовать ее для достижения любой из возможных целей, назовем потенциалом системы (МПрС). Инновационный потенциал системы – потенциал системы, получаемый в результате ИД. Задача планирования ИД состоит в следующем.

Пусть заданы: ИММ, которые могут быть включены в план ИД; возможные способы реализации ИММ и прогнозируемые результаты ИММ (возможные затраты денежных средств и времени на производственные мероприятия) для каждого способа реализации; графики МПД; ресурсы, которые могут быть израсходованы при инновационной и производственной деятельности.

Требуется найти оптимальный план ИД. При этом под оптимальным следует понимать такой план ИД, который позволит добиться лучшего значения показателя качества инновационной и производственной деятельности в процессе достижения возможных целей МПрС. Этот показатель – мера возможности того, что после завершения ИД будут получены требуемые целевые результаты функционирования МПрС и при этом не перерасходуются ресурсы, предоставленные для реализации ИД и МПД.

Введем следующие обозначения: Mi – i-е ИММ; ;  – это Mi при pi-м способе его реализации, : pi=0, если  не реализуется; ; ; ; – вектор характеристик способа реализации ;  где  – случайная величина материальных затрат на реализацию ,  – случайная величина длительности ,  – размер множества  мероприятий МПД, затронутых реализацией ,  – вектор эффектов каждого мероприятия Vl МПД: ; ;  – вектор случайных величин эффектов l-го мероприятия МПД при выполнении ;  – случайная величина материальных затрат на реализацию такого мероприятия;  – случайная величина временных затрат на его реализацию; ;  ; r – отношение зависимости между мероприятиями Vl и ; ;  – сетевой график МПД для достижения j-й цели Gj,;  – вектор плановых моментов времени начала МПД по графику ;  ; ; ;  – s-й план ИД из множества P возможных планов: psÎP; ; popt – оптимальный план ИД; W(ps) – показатель качества инновационной и производственной деятельности при плане ps;  – мера возможности наступления случайного события ;  – событие, состоящее в актуализации цели Gj;  – случайный момент времени окончания МПД в соответствии с  при плане ps;  – директивный (требуемый) момент окончания МПД в соответствии с ; ;  – случайная сумма денежных средств, расходуемых на ИММ и МПД в соответствии с планом ps для достижения цели Gj;  – директивная (назначенная) сумма денежных средств, выделенных на ИММ и МПД для достижения цели Gj; ; ,  – сумма денежных средств, расходуемых на реализацию ИД в соответствии с планом ps для достижения цели Gj;  – сумма денежных средств, расходуемых на реализацию МД по графику  при плане ps; . Тогда решаемая задача примет следующий вид.

Дано: M, R, Q, F, V, Гмл, Tмл, G, Tд, Сд, П, r.

Найти popt: .

Подпись:  Рис. 1. Базовая структура алгоритма случайного поискаДля расчета значения W(ps) при плане ps принимается, что получение требуемых целевых результатов мероприятий МПД – событие достоверное, и используется расширенная графовая модель, помеченная нечеткими величинами – нецелевыми результатами отдельных мероприятий, входящих в ИД и в МПД [4]. Это позволяет рассчитать значение W(ps) путем обходов соответствующего графа и выполнения при этом операций алгебры нечетких чисел [5] в его узлах. Полученные в итоге рекуррентные алгебраические соотношения позволяют перейти к поиску решения оптимизационной задачи. Он выполняется с использованием моди­фицированного метода случайного поиска, базовая структура алгоритма которого показана на рисунке 1. Предложенная модификация – фрагментарно контролируемый случайный поиск – показана на рисунке 2. В ней используются две особенности множества выбора, проиллюстрированные в верхней части рисунка 1 для I=2, P1=3, P2=2. А именно, для пары последовательно генерируемых планов, например p1 и p2, отличающихся номерами способа реализа- ции лишь одного мероприятия (например, мероприятия M2, обозначенного треугольником), пара рекуррентных соотношений для расчета W(p1) и W(p2) содержит общие части, соответствующие общим частям планов p1 и p2. Это дает возможность сократить вычисления для W(p2) после вычисления W(p1) (блоки 4–5 и блоки 6–9 на рис. 2).

Анализ функционирования разработанного программного комплекса решения задачи с использованием фрагментарно контролируемого случайного поиска показал, что он позволяет сократить время решения задачи не менее, чем в 3 раза, но при этом затраты оперативной памяти возрастают на 50 %.

На основе метода планирования ИД разработаны методика планирования ИД и реализующий ее программный комплекс. Его использование позволило уточнить планы ИД, разрабатываемые эвристическим путем.

По сравнению с планом ИД, полученным эвристическим путем, оптимальный план дал возмож-

Подпись:  Рис. 2. Часть алгоритма, соответствующая фрагментарно контролируемому случайному поиску ность изменить в среднем на 15 % состав инновационных модернизационных мероприятий, на 42 % способы реализации этих мероприятий. Это позволило достичь значения 0,74 показателя успешности ИД для полученного оптимального плана, что на 14 % выше, чем значение 0,65 для эвристического плана.

В результате проведенных исследований предложены постановка задачи планирования ИД как оптимизационной задачи распределения ограниченных ресурсов, а также метод фрагментарно контролируемого случайного поиска для решения оптимизационной задачи планирова- ния ИД.

Полученные результаты позволяют на практике улучшить на 10–15 % показатели успешности инновационной деятельности.

Литература

1.     Седлов Е.В. Задача планирования инновационной деятельности // Отраслевые аспекты технических наук. 2011. № 8. С. 34–39.

2.     Гейда А.C., Лысенко И.В., Силла Е.П. Задачи исследования качества и потенциала систем реализации целевых программ // Информационно-управляющие системы. 2011. № 4. С. 77–83.

3.     Гейда А.C. Оценивание эффектов функционирования организационно-технических систем: концепция автоматизации: тр. СПИИРАН, 2009. № 11. С. 63–80.

4.     Гейда А.C., Лысенко И.В., Юсупова О.А. Использование расширенных графовых моделей при автоматизации решения задач исследования потенциала, эффективности и риска при функционировании социально-экономических систем // Региональная информатика-2010: тр. XII СПб междунар. конф. СПб, 2011. С. 47–59.

5.     Лысенко И. В. Оценивание качества технологических процессов: использование аппроксимирующих вероятностных моделей: тр. СПИИРАН, 2006. № 3. С. 207–216.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=2933
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (5.83Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.28Мб)
Статья опубликована в выпуске журнала № 4 за 2011 год. [ на стр. 134 – 136 ]

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: