Управление слабоструктурированными системами: когнитивный подход

Карнаухова Анна
- старший преподаватель кафедры прикладной и вычислительной математики и САПР, Одесская государственная академия строительства и архитектуры, e-mail:KarnauhovaAnna@yandex.ua

Саенсус Мария
кандидат економических наук, доцент, Одесский национальный экономический університет, e-mail:Saensus@ya.ru

Цитировать статью:

Карнаухова А., Саенсус М. Управление слабоструктурированными системами: когнитивный подход. / А. Карнаухова, М. Саенсус // Научный вестник Одесского национального экономического университета: сб. науч. тр; под ред.: М.Д. Балджи (глав. ред.). (ISSN 2409-9260). – Одесса: Одесский национальный экономический университет. – 2017. – № 4(246). – С. 34-46.

Аннотация

Статья посвящена теоретическим аспектам когнитивного анализа, который позволяет увидеть логику развития событий при большом количестве взаимосвязанных факторов и является одним из наиболее эффективных инструментов для исследования слабоструктурированных систем. Представлены основы когнитивной методологии. Уточняются некоторые основные понятия когнитивного подхода к решению задач анализа и управления слабоструктурированные системами. Коротко рассмотрены основные типы математических моделей, используемых в современном когнитивном подходе к решению задач анализа и управления. Представлены конвергентный и квантовый подход как основа обеспечения целостности когнитивной формы. Перечислены основные проблемы при построении когнитивной модели и их причины. Рассматриваются вопросы, связанные с определением и оценкой факторов и их влияния в когнитивной модели.

Ключевые слова

слабоструктурированные системы, когнитивная карта, граф, когнитивная модель, когнитивное моделирование, когнитивная форма.

JEL classification: Р400

УДК: 004.891

Литература

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.