Модель оценки экономической эффективности научного проекта с учетом нечеткой информации

     

      Существующая отечественная практика оценки проектов зачастую ограничивается определением привлекательности проекта для потенциального инвестора, что отражается в финансовом анализе проекта. Критериями оценки проектов по результатам финансового анализа являются дополнительные денежные потоки, возникающие при реализации проекта, его рентабельность, срок окупаемости. Серьезной ошибкой такого подхода есть отождествление финансовой и экономической привлекательности проекта, игнорирование значения проекта для народного хозяйства.

      В случае оценки научных проектов предприятий СЭ необходимо учитывать на макроуровне – важность сохранения наукоемкой стратегически важной отрасли, на микроуровне – важность сохранения функционирования предприятия на целевом рынке.

      Существующие исследования предлагают механизм предварительной оценки проектов с учетом итогового показателя качества проекта [105] или с учетом прогнозных тенденций на основании исследования жизненного цикла товара [77]. Однако для оперативного управления проектами предприятий СЭ такие подходы не эффективны, так как зачастую предприятие не обладает необходимой информацией и временем.

      Применение иерархических нечетких баз знаний позволяет преодолеть проблему больших размерностей: при большом количестве входов эксперту трудно описать причинно-следственные связи в виде нечетких правил. Поэтому, при большем количестве входных переменных необходимо их иерархически классифицировать. Обычно, выполнение такой классификации не составляет трудностей для эксперта, так как при принятии решений человек иерархически учитывает влияющие факторы.

      Преимущество иерархических баз знаний заключается и в том, что они позволяют небольшим количество нечетких правил адекватного описать многомерные зависимости.

      Существует два способа моделирования систем многошагового нечеткого логического вывода. Первый способ состоит в выполнении нечеткого вывода для промежуточных переменных с последующей передачей четких значений этих переменных в нечеткие системы следующего уровня иерархии. Недостаток этого способа состоит в том, что над промежуточными переменными последовательно выполняются операции дефаззификации и фаззификации. Нечеткие результаты промежуточных логических выводов дефаззифицируют, потом эти четкие значения подают на вход нечетких систем следующего уровня иерархии и там они фаззифицируются, то есть становятся нечеткими. Следовательно, для промежуточных переменных надо задавать функции принадлежности. Кроме того, необходимо обеспечить эквивалентность нечетких множества до и после операций дефаззификации и фаззификации, на практике это часто не представляется возможным.

      Вся работа доступна по Ссылке