Management systems semistructured: cognitive approach

Karnaukhova Anna
Senior teacher, Odessa State Academy of Construction and Architecture. E-mail:KarnauhovaAnna@yandex.ua

Saiensus Marіia
Candidate of Еconomic Sciences, Assistant Professor, Odessa Nation University of Economics. E-mail:Saensus@ya.ru

Cite this article:

Karnaukhova A., Saiensus M., (2017) Management systems semistructured: cognitive approach. Ed.: М.D. Baldzhy (ed.-in-ch.) and others [Systema pensiinoho zabezpechennia Ukrainy ta yevrointehratsiini protsesy; za red.: М. D. Baldzhy (gol. red.)], Scientific Bulletin of the Odessa National Economic University (ISSN 2313-4569), Odessa National Economics University, Odessa, No. 4(246), pp. 34-46.

Abstract

The article is devoted to theoretical aspects of cognitive analysis, which allows you to see the logic of the development of events with a large number of interrelated factors and is one of the most effective tools for the study of semistructured systems. The bases of cognitive methodology are presented. Some basic concepts of the cognitive approach to solving problems of analysis and management of weakly structured systems are specified. The main types of mathematical models used in the modern cognitive approach to solving problems of analysis and control are briefly considered. A convergent and quantum approach is presented as a basis for ensuring the integrity of the cognitive form. The main problems in the construction of the cognitive model and their causes are listed. Questions related to the definition and evaluation of factors and their influence in the cognitive model are considered.

Keywords

semistructure systems, cognitive map, graph, cognitive model, cognitive modeling, cognitive form.

JEL classification: Р400

UD classification: 004.891

References

1. Structure of Decision. The Cognitive Maps of Political Elites / Ed. by R. Axelrod. – Princeton: Princeton University Press, 1976. – 405 p.
2. Робертс Ф. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам. / Ф. Робертс. – М.: Наука, 1986. – 496 с.
3. Максимов В.И. Когнитивные технологии для поддержки принятия управленческих решений. / В.И. Максимов, Е.К. Корноушенко, С.В. Качаев [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.iis.ru/events/19981130/maximov.ru.html.
4. Максимов В.И, Качаев С.В. Технологии информационного общества в действии: применение когнитивных методов в управлении бізнесом // Вестник РФФИ, Российский фонд фундаментальных исследований. – 1999. – № 3(17). – С. 73-78.
5. Максимов В.И. Когнитивный анализ и моделирование сложных ситуаций. / В.И. Максимов, Е.К. Корноушенко, С.В. Качаев // Банковские технологии. – 2001. – № 7. – С. 21–26.
6. Райков А.Н. Когнитивное программирование // Экономические стратегии. – 2014. – Т.16. – № 4. – С.108 -113.
7. Ларичев О.И., Петровский А.Б. Системы поддержки принятия решений: современное состояние и перспективы развития // Итоги науки и техники. – М.: ВИНИТИ, 1987. – Т.21. – С. 131-164.
8. Дойль П. Менеджмент: стратегия и тактика / П. Дойль. Пер. с англ. / Под ред. Ю. Н. Каптуревского – СПб: Издательство «Питер», 2012. – 560 с.
9. Диев В.С. Нечеткость в принятии решений // Философия науки. – 1998. – № 1(4). – С. 45–52.
10. Райков А.Н. Конвергентное управление и поддержка решений. / А.Н. Райков -М.: Издательство ИКАР, 2009. –245 c.
11. Кузнецов О.П., Кулинич А.А., Марковский А.В. Анализ влияний при управлении слабоструктурированными ситуациями на основе когнитивных карт // Человеческий фактор в управлении / Под ред. Н.А. Абрамовой, К.С. Гинсберга, Д.А. Новикова. – М.: КомКнига, 2006. – С. 313–344.
12. Максимов В. И. Развитие моделей принятия решений: проблемы, парадоксы и перспективы. // Банковские Технологии – №3 2000.
13. Авдеева З.К., Коврига С.В., Макаренко Д.И., Максимов В.И. Когнитивный подход в управлении // Проблемы управления, 2007, № 3. – Спец. выпуск памяти И.В. Прангишвили – С. 2-8.
14. Федулов А.С. Нечеткие реляционные когнитивные карты // Теория и системы управления. – 2005. – №1. – С. 120–132.
15. Захаров В.Н., Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления // Техническая кибернетика. – 1993. – № 4. – С. 189 –205.