На правах рукописи

Таранников Никита Александрович

РАЗРАБОТКА МНОГОАГЕНТНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ

ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

В ЭКОНОМИКЕ И УПРАВЛЕНИИ

08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики»

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Волгоград - 2007

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Волгоградский государственный технический университет»

Научный руководитель: доктор технических наук профессор Андрейчиков Александр Валентинович.

Официальные оппоненты: доктор экономических наук профессор Барановская Татьяна Петровна.

кандидат экономических наук доцент Макарова Елена Анатольевна.

Ведущая организация: Саратовский государственный социально-экономический университет.

Защита состоится «26» мая 2007 года в 11 часов 30 мин. на заседании диссертационного совета КМ 212.028.03 при Волгоградском государственном техническом университете по адресу: 400131, г. Волгоград, проспект Ленина, 28, ауд. 209.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Волгоградского государственного технического университета.

Автореферат разослан «25» апреля 2007 года.

Ученый секретарь диссертационного совета Попкова Е. Г.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Современные рыночные отношения требуют постоянного улучшения качества продукции и снижения ее стоимости в быстроменяющихся условиях. В связи с этим, компаниям приходится изменять свой привычный образ и вводить новые стратегические цели и средства. Для разработки новых направлений деятельности привлекаются сторонние специалисты-маркетологи, специалисты по реинженирингу бизнес-процессов и др. Каждый из таких специалистов пользуется собственными инструментарием при разработке проектов. В результате остро встает проблема оценки качества проектов. Для их оценки привлекаются эксперты, специализирующиеся в различных проблемных областях. Управление этими процессами осуществляется с помощью компьютерных систем поддержки принятия решений (СППР). Широкое использование СППР в экономике и менеджменте сдерживается в настоящее время по следующим причинам: во-первых, предприятиям слишком дорого иметь в штате несколько квалифицированных программистов; во-вторых, сторонним программистам требуется много времени для понимания проблемной области, и они, как правило, недостаточно быстро реагируют на изменения в бизнес-процессах; в-третьих, дополнительные трудности создает привлечение к процессу принятия решений специалистов, территориально удаленных от предприятия или от аналитического центра, где принимается окончательное решение.

Вследствие этого возникает актуальная проблема предоставления предприятиям и аналитическим центрам инструментария для проведения качественной оценки сложных решений и проектов, основанного на многоагентной технологии и обеспечивающего интеллектуальную поддержку системы управления.

Степень разработанности проблемы. В числе пионерских достижений в области моделирования агентов и коллективов агентов можно назвать результаты Н.А. Амосова, М.М. Бонгарда, В.А. Лефевра, Э.В.

Попова, Д.А. Поспелов, В.Л. Стефанюка, В.Б. Тарасова, В.Л. Цетлина и других видных советских и российских ученых.

Многие идеи синергетического толка, представления об агентах, многоагентных системах, механизмов их взаимодействия, поведения и эволюции тесно связаны с работами знаменитых отечественных философов А.А. Богданова, Н.О. Лоского, П.С. Флоренского, физиолога П.К. Анахина, психологов В.М. Бехтерева, Л.С. Выготского, А.Н. Леонтьева, лингвиста Ю.М. Лотмана.

Предшественниками исследований по искусственной жизни были выдающиеся ученые в области математики и кибернетики А.Н. Колмогоров и А.А. Ляпунов.

Разработкой многокритериальных методов принятия экономических решений занимались известные зарубежные ученые Р. Беллман, Л. Заде, Р.Л.

Кини, О. Моргенштерн, Дж. Фон Нейман, Э. Парето, Х. Райфа, Б. Руа, Т.

Саати, А.Сало, П. Фишберн, Р. Хамалайнен и др.

Среди российских ученых значительный вклад в исследование данной проблемы внесли Н.М. Абдикиев, А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова, Т.П. Барановская, Л.С. Беляев, А.Н. Борисов, Е.П. Бочаров, А.А. Емельянов, О.А. Крумберг, О.И. Ларичев, Е.М. Мошкович, А.О. Недосекин, Д.А.

Поспелов, А.В. Смирнов, Н.Г. Ярушкина и другие.

В то же время, проблема многокритериального выбора рациональных инвестиционных решений и создания инструментальных средств для построения нечетких моделей требуют своего дальнейшего разрешения.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка многоагентной системы для поддержки процессов принятия решений в экономике и управлении.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

– проанализировать существующие подходы, методы и программные средства, используемые в настоящее время для построения многоагентных систем;

– проанализировать и обосновать целесообразность использования в качестве математического ядра разрабатываемой многоагентной системы методы анализа иерархий и аналитических сетей;

– определить для системы поддержки принятия решений типы агентов и их основные функции;

– разработать интеллектуальную многоагентную систему для поддержки процессов принятия решений в экономике и управлении;

– разработать иерархическую и сетевую модели для принятия сложных экономических решений, предполагающие сбор информации от многих разнопрофильных экспертов;

– провести апробацию разработанной многоагентной системы на примере анализа ситуации о вступлении России во Всемирную торговую организацию (ВТО).

Объектом исследования являются предприятия и аналитические центры, исследующие сложные экономические и организационные системы с целью выработки обоснованных рациональных решений.

Предметом исследования являются сложные плохо формализуемые экономические процессы, связанные с многофакторным принятием решений, которые требуют привлечения большого числа экспертов из различных предметных областей.

Методологической и теоретической основой диссертации послужили труды российских и зарубежных ученых – специалистов по проблемам интеллектуальных многоагентных систем и многокритериального принятия решений. Для решения поставленных задач использовались методы проектирования интеллектуальных многоагентных систем, многокритериальные методы теории принятия решений.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

1) Структура агентов, входящих в состав многоагентной системы подразумевает наличие руководителя, группы экспертов и аналитика (функции которого может исполнять руководитель). Они выполняют следующие функции: руководитель формирует набор показателей (критериев), которые будут использоваться для оценки проектов (решений);

подбирает состав группы экспертов; составляет персональный календарь, в соответствии с которым эксперты выполняют свои задания; каждый эксперт работает по индивидуальному сценарию, предложенному руководителем;

аналитик высказывает свое мнение о результатах проведенной экспертами работы.

2) Алгоритм разработанной многоагентной системы поддержки процессов принятия экономических решений включает следующие основные шаги: построение сетевой структуры и бинарной матрицы влияний В = {bij};

определение приоритетов элементов кластеров; построение на основании вычисленных векторов приоритетов суперматрицы W; определение приоритетов кластеров; сравнение кластеров и их элементов либо относительно единственной заданной цели, либо по множеству элементов специальной контролирующей иерархии, которая детализирует главную цель; приведение суперматрицы к стохастическому виду путем умножения приоритетов элементов кластеров на приоритеты самих кластеров; анализ структуры суперматрицы и выбор способа вычисления предельных приоритетов влияния и абсолютных приоритетов в системе; вычисление результирующих векторов приоритетов в соответствии с выбранным способом.

3) Алгоритм взаимодействия агентов в многокритериальной системе для ранжирования факторов и альтернатив, характеризующих исследуемую экономическую систему, представленную иерархией или аналитической сетью, имеет следующий вид. Для координации работы коллектива экспертов используется двухуровневый механизм согласования. Каждый из экспертов представлен агентом, в задачу которого входит оценка предлагаемых руководителем альтернатив по заданному набору показателей качества. С помощью редактора знаний руководитель формирует задания экспертам и проводит анализ полученной от них информации. Задача координации поведения агентов возложена на агента-координатора. Результатом работы системы являются согласованные экспертные оценки, на основании которых производится многокритериальное ранжирование альтернатив.

4) Метод анализа иерархий позволяет выявить локальные приоритеты альтернатив для различных акторов, влияющих на принятие решения и глобальный вектор приоритетов, определяющий наиболее перспективную альтернативу. При этом имеется возможность получить и проанализировать положительные и отрицательные аспекты возможных альтернативных решений, получаемые с использованием различных мультипликативных и аддитивных способов обобщения приоритетов.

5) Прогнозные оценки наиболее благоприятных сроков вступления России в ВТО: на основании проведенного математического моделирования получены результаты, показывающие о целесообразности вступления России во Всемирную торговую организацию в период с 2008 по 2013 годы.

Научная новизна работы:

– разработана многоагентная система поддержки процессов принятия экономических решений, математическое ядро которой составляют многокритериальные методы анализа иерархий и аналитических сетей, позволяющая обрабатывать информацию, поступающую от многих территориально удаленных экспертов;

– разработана структура и функции агентов, которые обеспечивают обработку информации для принятия экономических решений;

– разработан алгоритм взаимодействия агентов, позволяющий ранжировать факторы и альтернативы исследуемой экономической системы, представленной иерархической или сетевой моделями;

описывающих проблемы, направленные на исследование целесообразности и наиболее благоприятных для России сроков вступления в ВТО.

Теоретическая и практическая значимость работы.

Теоретическая значимость работы состоит в разработке новых подходов по созданию интеллектуальных многоагентных систем для поддержки процессов многокритериального принятия решений в экономике и управлении.

Практическая значимость работы состоит в создании конкретного варианта инструментального средства, выполненного в виде многоагентной системы поддержки принятия решений, математическое ядро которой создано на основе методов анализа иерархий и аналитических сетей.

Апробация результатов исследования. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на научных конференциях Волгоградского государственного технического университета в 2005, 2006 и 2007 г.г. По теме диссертации опубликовано 5 работ, общим объемом 8, печатных листов, (в том числе 6,4 п.л. авторских). Исследование проводилось в рамках проектов РФФИ № 04-07-96502 «Разработка системы, основанной на знаниях, для принятия стратегических социально-экономических, технологических и политических решений в условиях неопределенности» и РГНФ № 05-02-20201.

Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, общих выводов по работе и библиографического списка литературы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении сформирована цель диссертационной работы, обоснована актуальность темы исследования, ее научная новизна, теоретическая и практическая значимость работы.

Первая глава диссертационной работы посвящена анализу теории, методов и инструментальных средств многоагентных систем многокритериального принятия решений.

Рассмотрены исторические вехи в развитии агентно-ориентированного подхода и основы теории агентов. Приведены классификация агентов, интерпретации искусственных агентов и их архитектура. Дан обзор принципов разработки программного обеспечения и главные направления развития многоагентных систем.

Для реализации многоагентной системы поддержи процессов принятия решений в экономике и управлении проанализированы различные подходы математической теории принятия решений. В частности, приведен анализ многокритериальной теории полезности, методов сравнения многомерных альтернатив (методы доминирования, компенсации, порогов несравнимости), методов построения обобщенного критерия, вербальных методов, методов теории нечетких множеств.

Приведен анализ задач и методов принятия коллективных решений.

Проблемы, возникающие при решении такого рода задач разделены на следующие группы: задачи коллективного бесконфликтного выбора, задачи группового выбора, задачи и методы кооперации (распределение затрат и прибыли), динамические задачи коллективного выбора в конфликтных ситуациях, задачи о назначениях, задачи формирования коллективного поведения.

Анализ работы в области многоагентных систем и методов теории принятия решений позволил сделать вывод о целесообразности развития сетевых технологий для моделирования поведения виртуального лица, принимающего решение в коллективе других виртуальных агентов. Решение задачи координации коллективного поведения основано на следующих принципах: 1 – отказ от поиска оптимального решения в пользу хорошего; – использование самоорганизации в качестве механизма формирования коллективного поведения; 3 – рандомизация; 4 – рефлексивное управление.

Применение многоагентных технологий очень перспективно в задачах распределенного управления, планирования, проектирования сложных экономических систем, а также в задачах распределения ресурсов между агентами. В качестве математических методов теории принятия решений в разработанной многоагентной системе предложено использовать многокритериальные методы анализа иерархий и аналитических сетей.

Вторая глава диссертации посвящена разработке многоагентной системы для поддержки процессов принятия решений в экономике и управлении, основанной на многокритериальных методах анализа иерархий и аналитических сетей.

территориальной удаленности специалистов от предприятий, для которых выполняется оценка, остро встает проблема коммуникации экспертов.

Технология многоагентных систем позволяет осуществить такую коммуникацию. Под агентом здесь понимается система, существующая в некоторой среде, от которой она получает данные о событиях, происходящих в среде, интерпретирует их и исполняет команды, воздействующие на среду.

Для обеспечения одновременной работы нескольких территориально удаленных пользователей над одним или несколькими проектами в разработанной многоагентной системе разработаны механизмы поддержки распределенной многопользовательской среды, обеспечивающей функции информационного обмена, своевременного информирования руководителя об изменениях в индивидуальных предпочтениях экспертов, передача удаленным экспертам обновленной информации. Организация работы в распределенной среде приведена на рис. 1.

Рис. 1. - Организация работы в распределенной среде Структура разработанной мультиагентной системы принятия решений приведена на рисунке 2.

спецификация требований; генерация решений; оценка альтернатив; выбор эффективного решения.

Оценку решений проводит рабочая группа, которая состоит из руководителя, аналитика и экспертов. Функции между участниками рабочей группы распределяются следующим образом. Руководитель формирует набор показателей (критериев), которые будут использоваться для оценки проектов (решений); подбирает состав группы экспертов; составляет персональный календарь, в соответствии с которым эксперты выполняют свои задания. Каждый эксперт работает по индивидуальному сценарию, предложенному руководителем. Аналитик, функции которого может выполнять руководитель, высказывает свое мнение о результатах проведенной экспертами работы.

Для поддержки группового процесса принятия решений используется программная реализация методов анализа иерархий и аналитических сетей, где реализованы следующие основные процедуры: формирование и согласование иерархической или сетевой структуры показателей; оценка и согласование качественных показателей проекта; оценка и согласование важности показателей; ранжирование альтернативных решений и согласование результатов.

В решении перечисленных задач участвует множество экспертов, поэтому, на каждом этапе предусмотрены процедуры согласования их мнений.

использующий три внешних компонента: информационную модель проблемной области в виде упорядоченного набора показателей качества решений; средства технической и программной поддержки; множество типов пользователей (руководитель, координатор, эксперт, аналитик).

двухуровневый механизм согласования. Каждый из экспертов представлен агентом, в задачу которого входит оценка предлагаемых руководителем альтернатив по заданному набору показателей качества. С помощью редактора знаний руководитель формирует задания экспертам и проводит анализ полученной от них информации. Задача координации поведения агентов возложена на агента-координатора. Результатом работы системы являются согласованные экспертные оценки, на основании которых производится многокритериальное ранжирование альтернатив.

Основные функции агентов в системе:

Агент-руководитель:

– предоставляет набор процедур для облегчения работы руководителя в распределенной системе;

– вычисляет конечный результат на основании данных, полученных от других агентов;

обеспечение - сетевая оболочка - Персональный календарь Рис. 2. - Обобщенная структура мультиагентной системы принятия решений – отслеживает согласованность решения, вырабатываемого группой;

– предоставляет средства визуализации результатов работы;

– подготавливает сообщения агенту-координатору;

выполняет почтовые функции в распределенной среде.

Агент-координатор:

обеспечивает выполнение пошагового алгоритма принятия решения;

поддерживает целостность баз данных системы на групповом уровне и вносит в них необходимые изменения;

подготавливает диалоговые формы для информационного обмена через Интернет.

Агент-эксперт:

поддерживает выполнение текущего шага задания;

готовит сообщение агенту-координатору;

поддерживает целостность локальных баз данных;

выполняет почтовые функции в распределенной среде.

Работа агентов осуществляется следующим образом. Руководитель формирует задания, оперируя справочниками, содержащими знания об экспертах, показателях качества и решениях, требующих рассмотрения.

Далее задание в виде входного сообщения поступает агенту-координатору, определяющему состав изменений, которые необходимо сделать в базах данных на локальном уровне. Координатор с помощью предоставленного ему набора функций готовит информацию для всех агентов-экспертов рабочей группы. Агенты-эксперты выполняют задания, предназначенные для своих пользователей, анализируя поступившие от координатора сообщения, и отсылают ему ответные сообщения.

Агент-координатор собирает сообщения о готовности выполненных заданий от всех членов группы. При выполнении всего пакета заданий его состояние изменяется, и посылается сообщение агенту руководителя.

Руководитель может выполнять проверку согласованности экспертных суждений либо на основе вычислений, либо с помощью логического анализа предоставленной ему информации. Решение руководителя о степени согласованности суждений посылается агенту-координатору, который продвигает задание на следующий шаг или возвращает экспертов на предыдущий этап в целях достижения лучшей согласованности.

Приоритеты сравниваемых объектов в методе анализа иерархий получаются путем решения матричного уравнения Aw = maxw, где А – матрица парных сравнений, w – вектор приоритетов, max – максимальное собственное число матрица А.

Метод аналитических сетей, используемый в многоагентной системе, позволяет работать с многокритериальными проблемами с взаимным влиянием критериев и альтернатив. Метод позволяет получить оценки приоритетности всех элементов сетевой структуры относительно заданной цели при наличии взаимных влияний и обратных связей.

Алгоритм анализа сетевых структур включает следующие основные шаги:

1) Построение сетевой структуры и бинарной матрицы влияний В = {bij}, где bij =1, если I зависит от j; bij =0, если i не зависит от j. Матрица В проверяется на транзитивность. Если есть нарушения транзитивности, их следует устранить и скорректировать сеть. С целью упорядочения сети используется матрица достижимости, которая получается путем возведения матрицы (I+B) в целочисленные степени К, до тех пор, пока не будет выполнено условие (I+B)k (I+B)k+1.

2) Определения приоритетов элементов кластеров. Элементы каждого кластера попарно сравниваются относительно каждого элемента влияющего на него кластера. Главные собственные векторы полученных матриц парных сравнений интерпретируются как приоритеты элементов кластеров.

3) На основании вычисленных векторов приоритетов строиться суперматрица W.

4) Определение приоритетов кластеров.

относительно единственной заданной цели, либо по множеству элементов специальной контролирующей иерархии, которая детализирует главную цель.

умножения приоритетов элементов кластеров на приоритеты самих кластеров.

7) Анализ структуры суперматрицы и выбор способа вычисления предельных приоритетов влияния и абсолютных приоритетов в системе.

Вычисление результирующих векторов приоритетов в соответствии с выбранным способом.

Третья глава посвящена описанию вариантов иерархической и целесообразности и наиболее благоприятных для России сроков вступления в ВТО.

Принятие решения о вступлении в ВТО является сложной проблемой, зависящей от различных аспектов (групп людей, оказывающих влияние на процесс и результат принятия решения) и критериев, определяющих Выгоды, Возможности, Издержки и Риски.

Рассмотрим анализ данной проблемы с использованием метода анализа иерархий. Обобщенный вид иерархии для принятия решения о вступлении России в ВТО и иерархия критериев для оценки альтернатив по Выгодам, Возможностям, Издержкам и Рискам приведены на рисунке 3. В фокусе обобщенной иерархии находится цель – принятие решения о вступлении России в ВТО. Основными акторами, от которых будет зависеть принятое по данной проблеме решение, являются: Ак1- президент и правительство; Ак2сектор неконкурентоспособной отечественной промышленности; Ак3собственники и экспортеры топливно-энергетических ресурсов; Ак4население страны.

Иерархия: Выгоды, Иерархия: Выгоды, Иерархия: Выгоды, Иерархия: Выгоды, Рис.3. - Обобщенный вид иерархии для принятия решения о вступлении России в ВТО Для каждого актора построена иерархия (рис. 4) критериев для оценки альтернатив по Выгодам, Возможностям, Издержкам и Рискам. В качестве альтернатив рассматриваются два исхода: А1-вступление в ВТО, А2-не вступление в ВТО. Таким образом, в общей сложности рассматривается четыре иерархии для оценки альтернатив по Выгодам, Возможностям, Издержкам и Рискам, каждая из которых содержит 30 критериев. Далее мы рассмотрим иерархии Выгод, Возможностей, Издержек и Рисков, которые возможны для России, как последствия принятого решения о вступлении или не вступлении в ВТО.

Метод анализа иерархий позволяет выявить локальные приоритеты альтернатив для различных акторов, влияющих на принятие решения и глобальный вектор приоритетов, определяющий наиболее перспективную из двух рассматриваемых альтернатив. При этом имеется возможность получить и проанализировать положительные и отрицательные аспекты мультипликативных и аддитивных способов обобщения приоритетов.

Обеспечение защиты К2.6.. Оздоровление Рис. 4. - Иерархия критериев для оценки альтернатив по Выгодам, Возможностям, Анализ включает несколько этапов. Сначала определяются веса критериев, конкретизирующих Выгоды, Возможности, Издержки и Риски по каждому актору, а также приоритеты альтернатив по каждому критерию.

Затем определяются веса Выгод, Возможностей, Издержек и Рисков для различных акторов и собственно акторов. Вектор приоритетов, устанавливающий значимость акторов имеет следующий вид: Ак1 = 0,590;

Ак2 = 0,104; Ак3 = 0,220 и Ак4 = 0,086. Из этого вектора видно, что наибольшее влияние на результирующее решение имеют правительство и президент (Ак1), а также экспортеры сырьевых ресурсов страны (Ак3). Для рассматриваемой задачи все значения приоритетов получены на основе парных сравнений в результате обработки 141 матрицы парных сравнений.

Далее определяются локальные приоритеты альтернатив для каждого актора сначала по отдельным факторам Выгод, Возможностей, Издержек Рисков, а затем для их различных мультипликативных и аддитивных сверток.

Здесь синтез приоритетов осуществляется по каждой из четырех иерархий снизу вверх, от альтернатив до уровня акторов. Глобальные приоритеты альтернатив, учитывающие влияние всех акторов, определялись путем умножения локальных приоритетов альтернатив на нормализованные значения вектора приоритетов акторов. Результирующие локальные и глобальные векторы приоритетов альтернатив приведены в таблице 1.

Анализ полученных результатов позволяет сделать следующие выводы.

Для президента, правительства и экспортеров сырья по большинству критериев лучшей является первая альтернатива, которая характеризует вступление России в ВТО. Напротив для неконкурентоспособной отечественной промышленности и населения страны более предпочтительной является вторая альтернатива - не вступление России в ВТО.

В целом, обобщая приоритеты всех акторов с учетом их весов, интегральное решение в пользу первой альтернативы. Такое решение очевидно и будет реализовано на практике. В связи с этим встает не менее актуальная задача по определению сроков и условий вступления России в ВТО. Решение этой задачи можно осуществить методом аналитических сетей.

Цель исследования может быть сформулирована как многоаспектный анализ решения о вступлении России в ВТО с учетом взаимного влияния основных структурных элементов проблемы, направленный на выявление лучших альтернатив и наиболее важных факторов.

Качественная модель проблемы схематично представлена на рис. 5.

1.Выгоды 2.Возможности 3.Издержки 4.Риски Издержки Издержки Риски Издержки Риски 8. Р1 Выгоды + Р 3 / Издержки 9. Р 1 Выгоды + Р 2 Возможност и + Р 3 / Издержки + Р 4 / Риски 11.

Р1 Выгоды + Р 2 Возможности + Р 3 (1 Издержки) + Р 4 (1 Риски) 12. Р1 Выгоды + Р 2 Возможности - Р 3 Издержки - Р 4 Риски 0,187 -0,072 -0,518 -0,09 0,157 -0,157 -0,261 -0,108 0,069 -0, Модель включает пять наиболее важных, групп факторов (структурных элементов), определяющих анализируемое решение:

1. Действия. Этот фактор описывается группой (кластером) действий, которые необходимо предпринять стране, вступающей в ВТО.

Дебюрократизация экономики Рост занятости Увеличение конкурентоспособности российских товаров Приток инвестиций Инновационный рост Расширение рынка российских товаров Появление новых высококачественных товаров и услуг Рис. 5. - Структура качественной модели решения о вступлении 2. Акторы – это группы действующих лиц, чьи интересы затрагивает исследуемое решение.

3. Альтернативы. В эту группу помещены 4 элемента (см. рис. 5).

4. Возможности. Характеризуют положительные аспекты решения.

5. Риски характеризуют отрицательные аспекты возможных решений, которые могут наступить с достаточно высокой вероятностью.

характеризующих взаимное влияние выделенных групп и отдельных элементов проблемы.

Элементы каждой группы, за исключением альтернатив, влияют друг на друга. На рис. 5 это влияние показано петлями обратной связи.

Возможность анализа решения с учетом взаимно зависимых критериев, аналитических сетей.

На первом этапе выявления экспертных суждений оценивалось взаимное влияние групп. Для этого потребовалось заполнить 5 матриц парных сравнений (по количеству групп, имеющих влияние на другие группы). Например, для кластера «Действия», который влияет на 4 кластера, в том числе на себя, была заполнена следующая матрица:

Действия Действия Оценка согласованности суждений CR=0,0016 (допустимое значение 0,1) Следующий этап методики аналитических сетей заключается в сравнении элементов групп, подверженных влиянию других элементов. Этот этап является достаточно трудоемким, так как здесь требуется заполнить матриц парных сравнений и, кроме того, опросить нескольких экспертов с целью оценки устойчивости получаемых результатов.

рассматриваемых факторов в главную цель, которая заключается в принятии согласованного решения о вступлении России в ВТО с учетом взаимного влияния факторов. Этот результат представлен на рис. 6, который показывает, что в наибольшей степени это решение повлияет на акторов:

неконкурентоспособной продукции. Лучшими альтернативами с учетом коллективного мнения и взаимного влияния акторов являются «Вступать в 2008» и «Вступать в 2013», имеющие примерно одинаковые приоритеты.

Наиболее актуальным действием является реструктуризация экономики. С небольшим превосходством над остальными можно выделить две наиболее привлекательных возможности – приток инвестиций и расширение рынка.

Наиболее вероятные риски – это уменьшение долей рынка и связанные с ним риски снижения защиты производителей, роста цен и недобросовестной конкуренции.

Рис. 6. - Предельные приоритеты факторов, характеризующие их вклад в главную цель 1) Разработан вариант многоагентной системы поддержки процессов обрабатывать информацию, поступающую от многих территориально удаленных экспертов.

многопользовательской среды, обеспечивающие функции информационного обмена, своевременного информирования руководителя об изменениях в индивидуальных предпочтениях экспертов, передачи удаленным экспертам обновленной информации.

3) Предложена структура и функции агентов, входящих в состав многоагентной системы поддержки принятия решений, включающие агентаруководителя, агента-координатора и агента – эксперта.

4) Разработан и программно реализован алгоритм взаимодействия характеризующих исследуемую экономическую систему, представленную иерархией или аналитической сетью.

5) Разработаны варианты иерархической и сетевой многофакторных моделей для анализа проблемы целесообразности и наиболее благоприятных для России сроков вступления в ВТО.

6) На основании проведенного математического моделирования получены результаты, показывающие о целесообразности вступления России во Всемирную Торговую Организацию в период с 2008 по 2013 годы.

1) Таранников, Н.А. Интеллектуальная мультиагентная система для поддержки процессов принятия экономических решений/А.В. Андрейчиков, Н.А. Таранников// Известия Волгоградского государственного технического университета: межвузовский сб. научн. статей № 11 (26)/ ВолгГТУ – Волгоград, 2006 (Сер. Актуальные проблемы реформирования российской экономики – теория, практика, перспектива. Вып. 6) – 0,5 п.л.

2) Таранников, Н.А. Анализ методов и программных средств в области многоагентных систем и систем многокритериального принятия решений:

препринт доклада/ Н.А. Таранников/ ВолгГТУ. – Волгоград, 2007. – 2,5 п.л.

3) Таранников, Н.А. Разработка многоагентной системы поддержки принятия решений на основе многокритериальных методов анализа иерархий В изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

и аналитических сетей: препринт доклада/ Н.А. Таранников/ ВолгГТУ. Волгоград, 2007. – 1,5 п.л.

моделирование проблемы вступления России во Всемирную торговую организацию многокритериальными методами принятия решений: препринт доклада/ Н.А. Таранников, А.В. Андрейчиков/ ВолгГТУ. – Волгоград, 2007. – 3,2 п.л.

5) Таранников, Н.А. Структура мультиагентной системы принятия решений для многокритериальной оценки инновационной деятельности предприятия [Электронный ресурс] /А.В. Андрейчиков, Н.А. Таранников// Современные телекоммуникационные и информационные технологии:

http://www.rae.ru/zk/?section=calendar&op=select_one&name=%D1%EE%E2%F 0%E5%EC%E5%ED%ED%FB%E5+%F2%E5%EB%E5%EA%EE%EC%EC%F 3%ED%E8%EA%E0%F6%E8%EE%ED%ED%FB%E5+%E8+%E8%ED%F4% EE%F0%EC%E0%F6%E8%EE%ED%ED%FB%E5+%F2%E5%F5%ED%EE%E B%EE%E3%E8%E8%0D%0A&month=4&year=2007.