УДК 004.89
Авторы
Булыгина Ольга В.
Кандидат экономических наук, филиал Национального исследовательского университета «МЭИ» в г. Смоленске, Смоленск, Россия
Иванова Олеся А.
Пущинский государственный естественнонаучный институт, Пущино, Россия
Аннотация
Сегодня управление сложными инновационными проектами по созданию наукоемкой продукции осуществляется в условиях информационной неопределенности. Это связано с тем, что информация, используемая для поддержки принятия управленческих решений, зачастую не обладает такими свойствами, как полнота, непротиворечивость, точность, достоверность. В результате при планировании проекта могут быть не учтены различные рисковые ситуации, возникающие в процессе реализации его субпроектов и их этапов. Так, одновременное возникновение определенной совокупности рисков может привести к провалу проекта. Для решения указанной проблемы целесообразно производить идентификацию и оценку НЕ-факторов, которые представляют собой источники проектных рисков и не обладают одним из свойств классических моделей знаний. Для идентификации НЕ-факторов предлагается использовать нейро-нечеткий классификатор, который будет проводить их категоризацию на основании анализа имеющейся информации и экспертных мнений. При оценке рисков внутренней и внешней среды проекта необходимо учитывать возможность возникновения системного эффекта от срабатывания некоторой совокупности НЕ-факторов. Анализ системных эффектов будет проводиться с помощью коэффициента эмерджентности, значения которого будут определять выбор инструментов оценки НЕ-факторов: в случае низкого значения предлагается использовать нечеткий логический вывод по алгоритму Мамдани, в противном – нечеткие пирамидальные сети. Для объединения результатов оценки НЕ-факторов, выявленных во внутренней и внешней среде проекта, будет использоваться нечетко-логический вывод по алгоритму Ларсена
Ключевые слова
проектное управление, риск, НЕ-фактор, нейро-нечеткий классификатор, нечеткая пирамидальная сеть, коэффициент эмерджентности
