<<
>>

2.1. Оценка результатов научных проектов

На практике распространена задача оценивания сложных систем, процессов и явлений, описываемых многими показателями. Для принятия управленческих решений желательно иметь агрегированную картину, которая, с одной стороны, включала бы минимальное количество показателей, а, с другой стороны, позволяла бы выявлять существенные с точки зрения управляющего органа различия состояний управляемой системы.
Процедура перехода от исходного набора частных показателей (оценок по частным критериям) к агрегированным показателям (оценкам по агрегированным критериям) называется процедурой комплексного оценивания. Совокупность исходных и конечных показателей, совместно с процедурой агрегирования, называется системой комплексного оценивания [19].

Задача построения системы комплексного оценивания с математической точки зрения практически совпадает с многокритериальной задачей принятия решений и требует характеризации процедур комплексного оценивания, удовлетворяющих тем или иным системам требований (аксиом) [100, 110].

С практической точки зрения важным является не только поиск процедуры агрегирования, но и предъявление такого алгоритма ее построения и использования, который основывался бы на информации, получаемой от экспертов - специалистов в различных предметных областях. Поэтому процедуры комплексного оценивания обычно строят последовательно, декомпозируя получение агрегированного показателя на несколько процедур, то есть сначала «сворачивают» частные показатели, затем сворачивают уже полученные показатели и т.д. Во многих случаях логика свертки диктуется деревом целей - структурой декомпозиции целей и задач описываемой системы [20].

Имея систему комплексного оценивания, можно ставить и решать задачи управления [21]. Если заданы процедура агрегирования частных показателей и затраты на их изменение, то можно искать оптимальные (с точки зрения затрат, рисков и т.д.) комбинации частных показателей, приводящие к требуемому значению агрегированного показателя.

Наибольшее распространение в последние годы получили матричные процедуры комплексного оценивания, в которых существует набор частных показателей, измеряемых в дискретной шкале, которые сворачиваются попарно (дихотомическая - бинарная - процедура), а агрегированные значения определяются так называемыми матрицами свертки. При этом возникают как теоретические задачи нахождения функций свертки, представимых в виде дихотомического дерева [26, 36], перестроения деревьев свертки [4], так и задачи построения матричных систем комплексного оценивания в различных прикладных областях: управления развитием приоритетных направлений науки и техники [69], управления проектами [20], управления безопасностью [17, 64], регионального управления [3, 4], управления научными [121], производственными [19, 21], и образовательными [90, 95] системами и т.д.

Настоящий раздел посвящен рассмотрению нечетких сетевых систем комплексного оценивания, которые обобщают матричные сверки, с одной стороны, на случай сети (бинарное дерево является частным случаем сети [18]), а с другой стороны - на случай нечетких [5] оценок (как частных, так и агрегированных).

Для этого сначала дается общая постановка задачи комплексного оценивания, а затем описываются нечеткие матричные и сетевые системы комплексного оценивания.

Обозначим: N = {1, 2, ..., n} - множество частных критериев, оценки xi е Xi по которым принимают значения из множеств Xi, i е N; x0 е X0 - комплексная (агрегированная) оценка, которая вычисляется в соответствии с процедурой агрегирования F(-): X' ® X0, то есть x0 = F(x), где x = (x1, x2, ..., xn) е X' = ^X.

iGN

Различают непрерывные (когда Xi - область в некотором конечномерном евклидовом пространстве) и дискретные (когда множества Xi конечны) процедуры комплексного оценивания. Также можно отдельно выделить унифицированные процедуры, в которых все множества Xi одинаковы (например, отрезок

[0; 1] или дискретная шкала с одним и тем же числом значений).

12 2 1

Предположим, что заданы: функция затрат c(x , x ): (X) ® Ш на изменение

1 2 0 вектора частных показателей с x е X' до x е X' ; начальное состояние x е X';

F0 - требуемое значение комплексной оценки; R - ограничение на ресурсы.

Будем считать, что Xi с Ш1, i е {0} иN, то есть все оценки - скалярные.

<< | >>
Источник: Новиков Д.А., Суханов А.Л.. Модели и механизмы управления научными проектами в ВУЗах. М.: Институт управления образованием РАО,2005. - 80 с.. 2005

Еще по теме 2.1. Оценка результатов научных проектов:

  1. 1.4. ПЛАНИРОВАНИЕ, КОНТРОЛЬ И ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ
  2. 1.4 ПЛАНИРОВАНИЕ, КОНТРОЛЬ И ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ
  3. Этап оценки результатов информатизации.
  4. Управление научными проектами.
  5. ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ НАУЧНЫМИ ПРОЕКТАМИ В ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЯХ
  6. 1.2. Общая характеристика научных проектов
  7. 1.3. Специфика научных проектов в ВУЗе и модель системы управления научными проектами
  8. 1.4. Классификация задач управления научными проектами в ВУЗе
  9. 2.1. Оценка результатов научных проектов
  10. 2.2. Планирование портфеля научных проектов
  11. 2.3. Распределение ресурсов в научных проектах
  12. 2.4. Стимулирование исполнителей научных проектов
  13. 2.5. Оперативное управление научными проектами
  14. Критерии оценки результатов.
  15. Экологическая оценка по результатам реализации проекта ХДТ.
  16. 7.5. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ РАЗВИТИЯ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА
  17. 7.6. УЧЕТ ИНФЛЯЦИИ ПРИ ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ
  18. Гпава З ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ СУДЕБНОЙ ЭКСПЕРТИЗЫ
  19. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ