Мониторинг долгосрочных целевых программ на основе теории нечетких множеств в управлении социальными проектами

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Организация и управление


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

УДК 005. 83:510. 22
А. А. Мицель, Я.Н. Фикатдинова
Мониторинг долгосрочных целевых программ на основе теории нечетких множеств в управлении социальными проектами
Предложен метод оценки эффективности реализации долгосрочных целевых программ на основе теории нечетких множеств. В модели оценки выполнения показателей эффективности в качестве функции принадлежности используется функция Гаусса. Для оценки эффективности выполнения долгосрочной целевой программы предлагается использовать интегральный показатель.
Ключевые слова: управление проектами, мониторинг целевых программ, нечеткие множества, функция припринадлежности, экспертные оценки, интегральный показатель.
Управление проектами является одним из бурно развивающихся разделов теории управления социально-экономическими системами. Выделяют несколько различных направлений в управлении проектами: 1) модели календарно-сетевого планирования и управления [1], с появлением которого и зародилось управление проектами- 2) качественные модели управления проектами [2]- 3) модели принятия управленческих решений [3]. Кроме того, для оперативного управления проектами необходим мониторинг проектов и модели оценки эффективности их реализации.
В данной работе в качестве проекта рассматривается целевая программа.
Целевая программа — это документ, в котором увязаны объемы финансирования мероприятий и результаты, которых надо достичь. Причем результаты могут быть рассчитаны на несколько лет вперед [4].
Наряду с этим есть еще так называемые долгосрочные целевые программы. Они могут быть рассчитаны на длительный срок (до семи лет) и, как правило, носят межведомственный характер, т. е. в них участвуют сразу несколько отраслей-исполнителей [4, 5].
Целевые программы нужны, в первую очередь, для социальных целей: повышение уровня жизни, сокращение смертности, улучшение жизни и т. д. А во вторую очередь — это планирование и рациональное распределение бюджета всех уровней. Понятно, что невозможно решить все проблемы и сразу стоит ограничить себя в количестве целей. Поэтому в целевых программах существуют индикаторы, которые оценивают приближение к назначенной цели. Какие-то целевые показатели могут оказаться малодостижимыми. Тогда за целевой показатель берут динамику приближения. Но делают это очень условно. Поскольку и так понятно, что нельзя, к примеру, достичь того, чтобы никто не болел или не умирал в данном регионе. Но с увеличением рождаемости и при помощи управляемых миграционных процессов можно обеспечить нужный темп прироста численности населения.
Когда целевых программ не существовало, бюджет формировался исходя из его исполнения за предыдущий год и новых предложений, при этом последовательности действий не прослеживалось вообще никакой. Можно сказать, что чиновники полагались на интуицию или на везение.
При подготовке долгосрочных целевых программ интуиция тоже важна, но при этом существует процедура, которая заставляет более детально оценить всю деятельность той или иной отрасли, четко расставить приоритеты и определить достижимые цели.
В частности, в Томской области ежегодно утверждаются сотни долгосрочных областных целевых программ [4, 5]. Немалая часть бюджета тратится на их реализацию. Поэтому возникает необходимость контроля за тем, куда и на что тратятся средства федерального, областного и местных бюджетов. Обязанность мониторинга реализации долгосрочных областных целевых программ (ОЦП) лежит на Департаменте экономики администрации Томской области. Курировать одновременно большое количество целевых программ достаточно сложно. Объем информации очень большой, отследить и объективно оценить ход выполнения программы крайне сложно, именно поэтому проблема встает особенно остро. Поэтому необходимы механизм анализа целевых программ, контроля за ними и соответственно его компьютерная реализация.
В работе предложен метод оценки эффективности реализации долгосрочных целевых программ на основе теории нечетких множеств. В модели оценки выполнения показателей эффективности в качестве функции принадлежности используется функция Гаусса. Для оценки эффективности выполнения долгосрочной целевой программы в целом предлагается использовать интегральный показатель.
1. Модель оценки эффективности реализации долгосрочных целевых программ
1.1. Описание модели
Во многих случаях для оценки эффективности реализации долгосрочных целевых программ достаточно весьма приближенное описание набора данных, поскольку описание многих показателей не требует высокой точности. Для построения функций принадлежности таких понятий можно использовать прямые методы, основанные на непосредственном назначении экспертом степени принадлежности или функции, позволяющей вычислять ее значение [6,7].
Для описания функции принадлежности используем функцию плотности нормального распределения непрерывной случайной величины (кривая Гаусса) [8]:
V _ 1 х-а)2/2ст2
У ст^Тп ,
где, а — математическое ожидание случайной величины- ст — среднеквадратическое отклонение.
Функция принадлежности цх принимает значения в интервале [0,1]. Нормализуем функцию распределения, найдем ее максимум. Максимальное значение функция плотности нормального распределения принимает при х=а, при этом у =-. Следовательно:
сту! 2п
Цх = е& quot-(х-а)2/2ст2. (1)
Параметр, а — это такое значение х, которое идеально соответствует, по мнению эксперта, описываемому термом понятию.
Параметр ст (а именно множитель, а =-----------) характеризует широту области определения
2ст2
функции принадлежности, или степень нечеткости Цх.
Параметр, а — это доминирующий элемент нечеткого множества. Эксперту предлагается выбрать из области определения лингвистической переменной такое значение, которое является «идеальным» при описании нужного понятия. Параметр, а определяется экспертом для каждого базового значения лингвистической переменной.
Так как каждому значению х из области определения лингвистической переменной должно соответствовать хотя бы одно понятие (базовое значение лингвистической переменной), то функции принадлежности нечетких переменных, описывающих соседние базовые значения лингвистической переменной, должны пересекаться. Поэтому эксперт может задать такое значение х, при котором функции принадлежности соседних терм-множеств имеют одинаковые значения. То есть эксперт задает такое значение х, при котором, по его мнению, уже сложно однозначно определить, к какому из соседних значений лингвистической переменной оно относится. Также эксперт может определить степень принадлежности данного значения х нечетким множествам соседних терм-множеств [9].
Остается определить параметр ст, который не может быть прямо задан экспертным путем, поскольку человеку трудно представить себе меру рассеяния признака относительно его среднего значения.
Параметр ст можно выразить из формулы (1):
2ст2 = -(х — а)2
-1п Ц х
где х — значение хеХ, при котором функции принадлежности соседних терм-множеств имеют одинаковые значения- ц — степень принадлежности значения хеХ нечетким множествам соседних терм-множеств.
Таким образом, все параметры функции могут быть определены или прямо экспертом, или на основании сведений, полученных от него [10].
Функции принадлежности термов лингвистической переменной задаются следующими формулами [11]:
(1 при X & lt- а,
Мх ^-(х-Ч)22 при X & gt- о1.
Мх2 —
-(х-о2)2/2ст212″, ^
е к 2' 21 при х & lt- 02,
-(х-о2)2/2ст222т е V 2'- 22 при х & gt- 02-
М х" -
|е (х 0п) /2ст""-1'- при X & lt- оп
(2)
[1 при х & gt- оп
где мх. — функция принадлежности /-го терма лингвистической переменной- г -1,п — номер терма
лингвистической переменной, термы нумеруются слева направо- ог — доминирующий элемент нечеткого множества /-го терма.
2 (хк. — 0г)
Кг? -- •
— 1п М к
где хк. — значение хеХ, при котором функции принадлежности соседних термов имеют одинаковые
значения-. -1,п -1 — номер значения хк., нумеруются слева направо- Мк. — степень принадлежности значения хк. нечетким множествам соседних термов.
Таким образом, для построения термов лингвистической переменной эксперт должен задать п значений ог, п — 1 значений хк. и Мк. •
Так как функции принадлежности должны иметь конечную область определения, а экспоненциальные функции бесконечны, в качестве области определения нечетких переменных, определяющих базовые значения лингвистической переменной, принимаем множества а-уровня при, а =0,05.
Данный метод упрощает процедуру построения функций принадлежности, а также задачу хранения этих функций в памяти ЭВМ, при этом обеспечивается выполнение требований, предъявляемых к функциям принадлежности термов лингвистических переменных. Кроме того, эксперт достаточно быстро может изменить функции принадлежности, область определения лингвистической переменной. Достоинством является также то, что функция принадлежности определяется на непрерывном носителе, что позволяет вычислить ее значение при любых значениях переменной.
1.2. Применение модели
Оценка эффективности реализации долгосрочных целевых программ осуществляется согласно постановлению соответствующего департамента на основании критериев оценки эффективности, приведенных в табл. 1.
Критерии оценки эффективности долгосрочных целевых программ
Таблица 1
Обозначение критерия (Х) Весовой коэффициент (У) Формулировка критерия Градации Балльная оценка (В)
1 2 3 4 5
Х1 У1 = 0,25 Достижение целевых показателей 1. Все целевые показатели соответствуют или выше предусмотренных долгосрочной ОЦП 10
2. Более 80% целевых показателей соответствуют или выше предусмотренных долгосрочной ОЦП 6
3. От 50 до 80% целевых показателей соответствуют или выше предусмотренных долгосрочной ОЦП 3
4. Менее 50% целевых показателей соответствуют или выше предусмотренных долгосрочной ОЦП 0
Пр одолжение табл. 1
1 2 3 4 5
Х2 У2 = 0,2 Привлечение средств из федерального, местных бюджетов и внебюджетных источников 1. Привлечено более 90% предусмотренных долгосрочной ОЦП средств 10
2. Привлечено от 60 до 90% предусмотренных долгосрочной ОЦП средств 6
3. Привлечено от 40 до 59% предусмотренных долгосрочной ОЦП средств 3
4. Привлечено менее 40% предусмотренных долгосрочной ОЦП средств 0
Х3 0, = 3 Выполнение мероприятий 1. Выполнено 100% предусмотренных в долгосрочной ОЦП мероприятий 10
2. Выполнено от 85 до 99% предусмотренных в долгосрочной ОЦП мероприятий 6
3. Выполнено от 65 до 84% предусмотренных в долгосрочной ОЦП мероприятий 3
4. Выполнено менее 65% предусмотренных в долгосрочной ОЦП мероприятий 0
Х4 У4 = 0,15 Освоение средств областного бюджета (кроме экономии от проведения торгов и запросов котировок) 1. Средства освоены на 100% 10

Статистика по статье
  • 63
    читатели
  • 25
    скачивания
  • 0
    в избранном
  • 0
    соц. сети

Ключевые слова
  • УПРАВЛЕНИЕ ПРОЕКТАМИ,
  • МОНИТОРИНГ ЦЕЛЕВЫХ ПРОГРАММ,
  • НЕЧЕТКИЕ МНОЖЕСТВА,
  • ФУНКЦИЯ ПРИПРИНАДЛЕЖНОСТИ,
  • ЭКСПЕРТНЫЕ ОЦЕНКИ,
  • ИНТЕГРАЛЬНЫЙ ПОКАЗАТЕЛЬ,
  • MANAGEMENT OF PROJECTS,
  • MONITORING OF TARGET PROGRAMS,
  • FUZZY SETS,
  • MEMBERSHIP FUNCTION,
  • EXPERT

Аннотация
научной статьи
по организации и управлению, автор научной работы & mdash- Мицель Артур Александрович, Фикатдинова Яна Наилевна

Предложен метод оценки эффективности реализации долгосрочных целевых программ на основе теории нечетких множеств. В модели оценки выполнения показателей эффективности в качестве функции принадлежности используется функция Гаусса. Для оценки эффективности выполнения долгосрочной целевой программы предлагается использовать интегральный показатель.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой