Модернизация экономики и управления. Книга 1 - [2]
Существуют два типа размытости: восприятия и значения (важности). Размытость восприятия вызвана сложностью объекта или среды, которые не могут быть поняты сразу (или оказались непоняты вообще). Второй тип размытости связан с относительностью значения, т. е. с тем, что значения объектов связаны с функциями, которые они выполняют при реализации различных целей.
Теория нечетких множеств (нечеткая логика) предполагает неточные, приблизительные, примерные оценки [6, 7]. На наш взгляд, необходимость такого подхода к оценке факторов, формирующих конкурентные преимущества АТО, вызвана тем, что, по мере роста сложности социально-экономической системы, постепенно падает наша способность делать точные (количественные оценки) и, в то же время, значащие утверждения относительно факторов, формирующих конкурентные преимущества автотранспортной организации. Согласно нечеткой логики для работы с качественными характеристиками (нечеткими понятиями) вводят так называемую «функцию принадлежности». Эта функция нечисловые значения (слова и даже предложения естественного языка) формально переводит в числовые.
Пусть Х – универсальное множество факторов конкурентных преимуществ АТО. Если А – это конечное подмножество i x множества Х, то запишем: A = {x>1,x>2,…x>n}. Нечеткое подмножество А множества Х (нечеткое множество или размытое множество) определяется через функцию принадлежности μ>А(х>i), х>i ∈ Х Эта функция отображает элементы х>i множества Х на множество вещественных чисел отрезка [0;1], которое указывает степень принадлежности каждого элемента нечеткому множеству А. Если μ>А(х>i) = 0, то это означает, что элемент х>i не принадлежит множеству А; μ>А(х>i) = 1 – означает, что х>i принадлежит множеству А, а любое значение 0 < μ>А(х>i) < 1 определяет степень принадлежности х>i множеству А. При таких значениях μ>А(х>i) множество А является нечетким (размытым) множеством.
При рациональном, классическом описании процесса оценки факторов величина μ>А(х>i) принимает только два значения 1, если х>i ∈ А и 0, если х>i ∉ А. В этом случае нечеткое множество становится четким, потому что принадлежность μ>А(х>i) к нему элементов может быть определена однозначно (1 – принадлежит, 0 – не принадлежит). Функция принадлежности μ>А(х>i) для нечеткого множества А задаёт степень неопределённости принадлежности х>i к А с субъективной точки зрения.
Для работы с нечеткими множествами вводятся лингвистические переменные. Лингвистические переменные легко воспринимаются человеком и позволяют отображать размытые множества во множества действительных и целых чисел. Лингвистической называется переменная, заданная на некоторой количественной шкале и принимающая значения в виде слов и словосочетаний естественного языка. Значения лингвистической переменной описываются нечеткими переменными. Лингвистические переменные и их значения служат для качественного словесного описания некоторой количественной величины. Например, фактор «уровень надёжности подвижного состава» может иметь лингвистическую характеристику следующих словесных значений: очень низкий; низкий; ниже среднего; средний; выше среднего; высокий; очень высокий.
Любая лингвистическая переменная и вес её значения связаны с конкретной количественной (базой) шкалой. При этом масштаб шкалы может быть любой.
А = {P>1,P>2….P>n] (1)
Чтобы воспользоваться экспертными оценками, необходимо выбрать количественную шкалу и поставить в соответствие каждому словесному значению характеристики числовую оценку на этой шкале (функцию принадлежности) (табл. 1).
Значения лингвистической переменной могут быть заданы не только базовой шкалой, но и посредством функции принадлежности
μ>А(х>i) = exp(-exp(-y>i)), (2)
где (y>i) – значение i-го фактора на кодированной шкале. Значение y>i на кодированной шкале располагается симметрично относительно «0» (табл. 1).
Для облегчения работы экспертов разработаны наборы синонимов, с помощью которых они могут давать свои оценки, осознавая их эквивалентность (табл. 2). Знак «+» означает, что фактическая оценка выше теоретической оценки, например, «удовлетворительно», но ниже оценки «хорошо».
Таблица 1. Шкала интенсивности оценок факторов и стандартные оценки функции принадлежности
Таблица 2. Набор синонимов лингвистических оценок факторов и значения функции принадлежности (μ>А(х>i))
Выбор семи уровней оценки обусловлен тем, что, к примеру, выбор трёх градаций (низкий, средний и высокий уровень) был бы недостаточным для более полной дифференциации параметров выбора вариантов роста, а большее число градаций (например, 10) сделало бы таблицу излишне громоздкой для данного исследования и потребовало бы сбора дополнительной информации, что в современных экономических условиях России и неразвитости информационного рынка, когда многие виды информации «закрыты» (конфиденциальны), сделало бы анализ рынка затруднительным. Кроме того, оценка уровня какого-либо параметра в семи измерениях является общепринятой в экономическом анализе.
В условиях недостаточной информации при оценке факторов, формирующих конкурентные преимущества АТО, нами предлагается использовать методы интеграции мнений квалифицированных специалистов – экспертные оценки. Методы получения экспертных оценок подразделяются на две основные группы: коллективная работа экспертных групп и получение, а затем статистическая обработка индивидуальных оценок членов экспертной группы. В своём исследовании воспользуемся индивидуальной работой экспертов. Для получения мнения каждого эксперта используем анкетирование, в процессе которого каждый эксперт даёт качественную (лингвистическую) оценку сравниваемым факторам. При проведении экспертизы используются анкеты в виде аналитической таблицы.
