Управление большими системами. Выпуск 40. 1. Введение. Формирование команды исполнителей относится к одной из задач синтеза организационной структуры. В настоящее время используются различные подходы к формированию команд


Чтобы посмотреть этот PDF файл с форматированием и разметкой, скачайте его и откройте на своем компьютере.

Управление в социально
-
экономических системах



183

УДК
330
.
46

ББК 65
.
05

ИДЕНТИФИКАЦИЯ
КОМАНДЫ ИСПОЛНИТЕЛЕЙ

ОРГАНИЗАЦИОННОГО
ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ

НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА СО
ГЛАСОВАННОСТИ
ПОВЕДЕНИЯ В ПРОЦЕССЕ
ТЕСТИРОВАНИЯ
1

Астанин С.

В.
2

(
ФГОУ ВПО
«
Таганрогский г
осударственный

педагогический институт имени А.П.Чехова
»
,
Т
аганрог
)

Жуковская Н.

К
.
3

(
НОУ ВПО
«
Российский Новый университет
»
,

Таганрогский
филиал, Таганрог
)


Рассмотрен
а
п
р
о
цедура идентификации претендентов на роль
команды исполнителей в процессе анализа согласованности их
поведения при разрешении тестовых ситуаци
й
в условиях
неопределенности. Предложен

общий алгоритм формирования
команды при отсутствии априорной информации о
возможностях группы претендентов
.


Ключевые слова:
с
огласованное поведение
,
компромиссные
решения
,
адаптивное тестирование
,
планирование
эксп
еримента
.




1

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ
(
про
ект

№12
-
01
-
00766
-
a
)
.

2

Сергей Васильевич Астанин
,

доктор
технических наук
,

професс
о
р

(
astsr
@
mail
.
ru
)
.

3

Наталья Константиновна Жуковская
,

кандидат технических наук,
доцент

(
nasha
-
0207
yandx
.
ru
)
.


Управлен
ие большими системами. Выпуск
40


184

1.

Введение

Формирование команды исполнителей относится к одной из
задач синтеза организационной структуры. В н
а
стоящее время
используются различные подходы к форм
и
рованию команд,
исследуемые в менеджменте, управлении персоналом,
социологии и орган
изационном управлении.
Влияние на успех
группы такого важного фактора, как состав кома
н
ды, выявил
М.

Белбин в процессе исследования деятельности нескольких
сотен небольших групп
[5
]
. Им было определено, что поведение
членов групп соответствует одной из дев
яти ролей.
О
тличие
модели
М.

Гелера и
К.

Новака от модели Белбина состоит в том,
что она ориентируе
тся
на отдельные продуктивные ролевые
аспекты, которые в идеале должны быть представлены в любой
слаженной функционирующей команде
[
6
]
. Модель
Маргерисон
а

Ма
кКенна разделяет процесс управле
ния на
восемь ра
бочих функций (типов задач, навыков руководителей)

[7
]
. В точном соответствии с восемью основным функциями,
фиксируются восемь типов индивидуальных предпо
ч
тений или
командных ролей.
Более простая модель предл
ожена

Базаровым

Т.Ю.
[
4
].
Д
ля характеристики процесса управления
им
определены чет
ы
ре основных типа задач, объединен
н
ы
е

общей логикой по принципу «от общего к частному».
Дж.

Катцен
бах и Д.

Смит
разработали
модель
анализа
командной эффективности
в соответст
вии с «кривой к
о
мандных
результатов», которая иллюстрирует стадии развития команд от
рабочих групп до высокоэффекти
в
ных команд
[9
].

Общим для
данных подходов является представление о команде как

совокупност
и
людей с определенными свойствами, призва
н
ные
реш
ить некоторую задачу (проблему) посредством
распределения функций (ролей) и ответственности.
З
адача
должна быть увязана с личными

потребностями членов
коман
ды и стать
мотивирующей к совместной
работе. Причем

движу
щим является не вне
ш
ний мотив
, а мотив, свя
занный с
предметом деятельн
о
сти.


Управление в социально
-
экономических системах



185

В данной работе рассматривается математическая модель
формирования команды, ограниченная рамками теории
организационных систем и определением команды,
предложенной Д.А.

Новиковым в [
8
]. Под командой будем
понимать коллектив
организационного подразделения,
имеющий общие цели и частные интересы его участников
,
причем
дости
жение
целей

осуществляется
автономно и
согласовано. Как правило, при подборе членов команды
основное внимание уделяется их индивидуальным
компетенциям, т.е.
профессиональным знан
и
ям, техническим
навыкам, личн
о
стным качествами. При этом не анализируются
вопросы совместного принятия решений, коллективной и
взаимной ответственности за результаты совместной
деятельности на основе согласования частных интересов чле
нов
команды, различающихся компетенциями. В этой связи в
настоящей работе приводится модель формирования команды
исполнителей на основе анализа их согласова
н
ного поведения и
наличия стремлений к компромиссу при выработке общих
решений в процессе тестирован
ия команды претендентов
совокупностью деловых игр. Целью тестирования является
получение устойчивой структуры (графа), связи которой
определяют возможные компромиссы между членами команды,
в процессе разрешения различных вариантов исходных
ситуаций.

2.

Постан
овка задачи

В [
2
] рассматривается модель внутрифирменного
распределения ресурсов на основе нечеткой компромиссной
игры в предположении делегирования руководителем
организационного подразделения ответственности и
полномочий членам по
д
разделения. Суть модели
состоит в
следующем. Руковод
и
тель ставит перед
n
исполнителями
n

задач, имея
m
ограниченных ресурсов для их выполнения.
Делегирование ответственности связано с тем, что руководитель
точно не знает, какой объем конкретного ресурса будет

Управлен
ие большими системами. Выпуск
40


186

достаточен для выпо
л
нения задачи с определенным уровнем
качества
,
и может только приблизительно оценивать
возможности (компетенции) исполнителей. В этих условиях
руководитель предлагает исполнителям общие объемы ресурсов,
не разделяя их для каждого исполнителя. Исполнители,
исходя
из своих возможностей по выполнению задачи и наличия
ограниченных ресурсов, согласовывают стратегии решения
задач, определяют объемы ресурсов (достаточные для решения
конкретной задачи) и формируют общую заявку на ресурсы.
Заявка может быть принята
либо отклонена руководителем.

Целью руководителя является

получение максимальной
суммарной прибыли, которая увеличила бы ресурсы
организации.

Цель каждого из исполнителей


получение
максимал
ь
ной личной прибыли в условиях ограничений на
ресурсы.

П
о
добная ф
ормулировка целей исходит

из того, что
для руководителя важна реализация всех задач, поставленных
в
ы
шестоящим уровнем управления или договорными

отношени
я
ми. Выполнение задач ведет к определенному доходу,
объем которого может

оказать влияние на функциониро
вание
ОС

как в настоящем, так и в будущем (стимулирование
с
о
трудников, модернизация технических и программных
средств, разрешение кризисных ситуаций и т.п.). Исполнителя в
большей степени интересует размер

вознаграждения за
выполненную им работу,

исходя из
собственных и
предоставле
н
ных

ему возможностей.

Особенностью игры является возможность выделения ра
в-
новесных стратегий, к которым приходят игроки на основе
компромисса. Для равн
о
весных ситуаций введены понятия
относительного компромисса
(
n



i
)
-
типа, суть
которого закл
ю-
чается в поиске компромисса между (
n



i
) игроками и
i
игрок
а-
ми (и наоборот). Относительный компромисс возможен тогда,
когда в предпочтительной ситуации для (
n



i
) игроков испол
ь-
зование стратегий
i
-
x
игроков, изменяющ
их
равновесную сит
у
а-
цию
, либо ничего им не дает, либо
ведет к увеличению об
ъ
ема
ресу
р
сов, используемых для решения задач
.


Управление в социально
-
экономических системах



187

Представим компромисс (
n



i
)
-
типа в виде
ориентированного графа или метаграфа (рис.

1).

Здесь полносвязный граф
a
) определяет абсолютное
взаимопонимание ме
жду исполнителями, которое может быть
вызвано отсутствием дефицита выд
е
ленного объема ресурсов
при любых возможностях исполни
т
е
лей.


Рис.

1
.

Представление компромиссных отношений между
исполнителями организационного подразд
еления в виде
метаграфа:
а
)
абсолютный компромисс;
б
)
относительный
компромисс
(
n



1
)
-
типа;
в
)
относительный компромисс

(
n



2
)
-
типа;
г
)
относительный компромисс
(
n



1
)
-
типа

через посредника

Ситуация
б
) связана с относительным компроми
с
сом

(
n



1)
-
тип
а, т.е. наличием одного исполнителя с позиц
и
ей
,


Управлен
ие большими системами. Выпуск
40


188

отличной от других исполнителей, которым необходимо
договариваться с ним о ее изменении,
как правило, в худшую
сторону.

Подобная ситуация возникает при таких значениях
ограниченных ресурсов, когда (
n



1) исп
олнителям при
максимальном удовлетворении свих интересов хватает ресурсов.
Однако одному из испо
л
нителей группы придется поступиться
своими интересами и выбирать решение предложенной ему
задачи с меньшими затр
а
тами ресурсов. Как отмечается в [
2
]
,
в
состав
ресурсов включены и финансовые ресурсы, связанные со
стимулированием исполнителей. Данный факт при
взаимодействии исполнителей может оказаться решающим при
выборе «лишнего» исполнителя и дальнейшей его мотивации.

Ситуация
в
) является компромиссом (
n



2
)
-
т
ипа и
отличается от предыдущей ситуации присутствием двух
исполнителей, с которыми договариваются остальные
исполнители.

С
итуация
г
) также является относительным компромиссом
(
n



1
)
-
типа, но отличается от ситуации
б
) присутствием среди
(
n



1
) исполнител
я одного исполнителя, у которого наиболее
слабые позиции или наоборот наиболее сильные позиции
(лидер) и который будет
определять условия соглашения.

При значительном разнообразии задач, решаемых
командой, число типов компромиссов также будет отличаться
мн
ог
о
образием.

Пусть имеется множество игр

1
1,12,11,1,2,,
,,...,,...,,,...,,
m
nmmmn


р
езультатом каждой из которых является метаграф
компромиссных отношений между игроками (исполнителями).
Множ
е
ство игр разбито
экспертами
на уровни сложности
m

в
соответствии с типом комп
ромисса, реализуемого при
разыгрывании определенной игры
. Самый простой уровень
(первый) характерен для небольших значений дефицита
ресурсов, самый сло
ж
ный

для значительного дефицита. Далее,
каждый уровень сложности разделяется на подуровни,
распределенн
ые на п
о
рядковой шкале по степени сложности

Управление в социально
-
экономических системах



189

задания исходных ситу
а
ций (рис.

2).
Желательно наличие как
минимум пяти подуро
в
ней на каждом уровне сложности. Как
правило, для качественного тестирования необходимо иметь
несколько вариантов исходных ситу
а
ций, а
как следствие
,
игр
на каждом подуровне.


Рис.

2. Разбиение множества игр

по
уровням
(
интервалам
)
сложности

Поставим задачу построения процедуры тестирования
группы претендентов с целью определения их уровня
компромисса ка
к команды исполнителей.

Тестовые ситуации,
т.е. описания и сложность задач, виды ресурсов, их
достаточность для реш
е
ния задач, уровни сложности тестовых
игр
(типов компроми
с
сов)
определяет менеджер
(эксперт)
в
зависимости от характера конкретной деятельнос
ти и
собственного опыта.

Отметим, что каждая тестовая ситуация
в
общем случае
может характеризоваться набором различных
типов компр
о
миссов, позволяющих разрешить ее. В этом случае
с
уть
отдельного

k
-
го
шага
тестирования заключается в

следующем:



выбор и
п
редъявле
ние
тестовой ситуации
Г
i
,
j
(игры) гру
п
пе
претенден
тов;



определени
е
типа компромисса
при разыгрывании игры
в
форме метаграфа

M
k
;



сравнени
е метаграфа
M
k
с метаграф
ами

M
i
,
j
, которые соо
т-
ветствуют типам компромисса для разрешения предъявле
н
ной
те
стовой ситу
а
ции;



выбор и предъявление следующей тестовой ситуации.


Управлен
ие большими системами. Выпуск
40


190

3.

Особенности
процедуры
адаптивного
тестирования

Для организации ад
аптивного тестирования предлагаются
метод
ы
последовательного одномерного поиска, использу
е
мые
в
планировании эксперимента
. Это обоснованно тем, что задачей
тестирования является поиск максимального уровня
компромисса исполнителей.
Мы рассматриваем достижение
компромисса в группе как основной командообразующий
фактор. В этой связи максимальный уровень компромисса
связывается
с наличием относительного компромисса

(
n



i
)
-
типа
, когда
i
стремится к
n
. Подобная ситуация
характерна для случая наличия значительного дефицита
ресурсов
, предложенных исполнителям для решения з
а
дач.

Наиболее оптимальными методами последовательного
одном
ерного поиска явл
я
ются метод Фибоначчи и его частный
случай

метод «золотого сеч
е
ния».

В том случае если группа претендентов предварительно
классифицирована, т.е. отнесена к какой
-
либо категории
компромисса, то тестирование начинается с того интервала, к
которому предвар
и
тельно отнесена группа претендентов. Если
предварительная классификация не была проведена, то первый
игра задается в точке, определяемой алгоритмом поиска
экстремума по методу Фибоначчи. Таким образом, даже если мы
не имеем никакой предвар
ительной информации о группе
претендентов, задание первой игры

является н
е
случайным
.

Если в процессе разыгрывания игры группа приходит к
компромиссу, то границы исследуемого интервала
передвигаются вправо. И, наоборот, если компромисс
а
не
достигается, то б
удет генерироваться игра с менее сложной
исходной ситуацией, т.е. границы исследуемого интервала
сдв
и
гаются влево. При этом возможны три варианта развития
процесса тестир
о
вания:



группа претендентов приходит к компромиссу для всех
предъявленных исходных
с
и
туаций;


Управление в социально
-
экономических системах



191



группа претендентов не приходит к компромиссу для всех
предъявленных исходных ситу
а
ций;



происходит чередование компромиссных и
бескомпромиссных решений.

Одной из самых важных проблем адаптивного
тестирования является проблема определения мо
мента
окончания проце
с
са тестирования или сходимости интервала
исследования к определенному значению. Одним из критериев
окончания является минимально допустимый интервал, который
б
у
дет зависеть от числа подуровней сложности. Этот критерий
можно применять
в том случае, когда группа претендентов
приходит к компромиссу (или не приходит) для всех исходных
ситуаций в исследуемом интервале, а интервал сходится к
минимально допустимому интервалу.
Минимально допуст
и
мый
интервал можно выбрать следующим образом:


k
n
n
n
min
m
)
...,
,
,
(
2
1


,

где
n
1
,
n
2
,

,
n
m



число
подуровней сложности
;

k


константа
,

пропорциональная самому минимальному
n
i
,
i



1,

2
,

…,

m
.
Чаще всего
k



2
,

3
,

4.

Однако
,
если
после серии компромиссных решений
в
группе претендентов неожиданно нарушае
тся взаимопонимание,
то можно предположить, что компромисс, достигнутый в
результате разыгрывания предыдущих игр, был случаен.
Действительно, взаимоотношения людей не имеют четких
границ, и на них влияет прошлое поведение ка
ж
дого из них.
Вполне возможно, ч
то при отдельных исходных ситуациях, с
более высокой сложностью, группа может прийти к
компромиссу, однако утве
р
ждать, что поведение группы будет
устойчиво при любых ситуациях на достаточно большом
промежутке времени невозможно, т
ак ка
к эти случаи
достижен
ия компромисса будут едини
ч
ны.

Таким образом, одного критерия для принятия решений о
том, что группа претендентов является командой, соотнесенной
с определенным уровнем устойчивости, будет недостаточно, т
ак
ка
к исследуемый интервал может изменять свои гра
ницы в

Управлен
ие большими системами. Выпуск
40


192

соответствии с решениями группы. Это также может произо
й
ти,
если тест был составлен некорректно и игры, соответс
т
вующие
различным по сложности исходным ситуациям были
неправильно ранжированы. Следовательно, необходимо ввести
еще один критерий, помог
ающий установить момент оконч
а
ния
теста. При выявлении второго критерия можно воспольз
о
ваться
тем фактом, что различные типы самоорганизующихся систем


организационные, инженерно
-
технические, природные,
социальные и т.п. в процессе своего функционирования

подчиняются законам гиперболического распределения [
1
].
Отличительной особенностью гиперболического распределения
является проявление в нем как детерминированности, так и
случайности.

Для случая тестирования группы гиперболическое
распределение показывает кучность компромиссных решений
различных по сложности исходных ситу
а
ций (рис.

3
).

10
30
20
1
2
3 ...
10...
20...
30 ...
число компромиссных
решений
сложность тестовых ситуаций

Рис.

3
.

Гиперболическое распределение числа компр
о
миссных
решений с
учетом сложности исходных ситуаций


Управление в социально
-
экономических системах



193

Как видно из рисунка
,
наибольшая кучность
компромиссных решений соответствует тестовым играм,
соотносящимся с несложными исходными ситуациями и
соответственно с командой исполнителей, способной к
компромиссам только в про
стых ситуациях.

Для нашего случая гиперболическое распред
е
ление можно
применить следующим образом

[
3
]
:



в процессе тестирования собирается статистика по
реш
е-
ниям группы претендентов
;



как только появляется «кучность»
решений
на к
а
ком
-
либо
участке,
он п
ринимается за

интервал тестовых ситу
а
ций
,
к
компромиссным решениям которых наиболее тяготеет группа
претендентов
.

При этом о
тдельные «всплески»
компромиссных решений
на тестовые ситуации других уровней
не будут являться
показате
ля
м
и
для
идентификации коман
ды
.

Будем считать, что «кучностью» является такое количество
компромиссных решений
, которое равно или превосходит
обратную величину
золото
й пропорции
общего числа
компромиссных решений
.

Каждому уровню сложности тестовых игр сопоставим
определенную категори
ю команд. В частности, условно введем
следующие категории: неустойчивая команда, слабоустойчивая
команда, устойчивая команда, оптимальная команда. Такое
разбиение ни в коей мере не связано с критериями устойчивости
или оптимальности и дает только качествен
ную оценку
командам в зависимости от их реакции на тестовые игры.

Так, под оптимальной командой понимается группа
претендентов, которая приходит к компромиссам при
разрешении тестовых игр с наибольшим уровнем сложности.

Рассмотрим один из простых алгорит
мов адаптивного
тестирования на основе планирования эксперимента для случая
предварительной классификации группы претендентов
посредством отнесения ее к опт
и
мальной команде (рис.

4
).

В
этом случае первая исходная ситуация задается из набора
тестовых ситуац
ий, соответствующих уровню «оптимальная

Управлен
ие большими системами. Выпуск
40


194

команда». Для каждой исходной ситуации разыгрывается игра с
соответствующими ожиданиями относительно ее результата
(тип компромисса в форме мета
графа).

варианты исходных ситуаций
неустойчивая
команда
слабоустойчивая
команда
устойчивая
команда
оптимальная
команда

Рис.

4
. Совокупность классов к
оманд исполн
и
телей

Пусть данный уровень разбит на 10 подуровней. Процедура
тестиров
а
ния состоит в следующем:

1
)

исходная область [
n
2
,

n
3
] составляет [20
,

30]. Пусть
остаточный интервал

x
N
,
в котором прекращается процесс
тестирования
,
составляет 1/2 исходн
ого интервала, т.е.
F
N



10/2



5;

2
)

ближайшее подходящее число Фибоначчи есть
F
N



5,
N



4, где
N


максимальное число тестовых ситуаций, которые
нужно предъявить группе претендентов, чтобы убедиться в том,
что она относится к оптимальной кома
н
де исполн
ителей;

3
)

для получения координат первых двух тестовых ситуаций

x
1



n
2

+

(
n
3



n
2
)

q
и

x
2



n
3



(
n
3



n
2
)

q
рассчитаем

q



F
N

2
/
F
N



2/5



0
,
4. Определим
x
1



24
и
x
2



26 (рис.

5
);

слабоустойчивая
команда
устойчивая
команда
оптимальная
команда

Рис.

5
. Выделение двух первых тестов
ых ситу
а
ций


Управление в социально
-
экономических системах



195

4
)

если компромисс при разыгрывании игр, соответствующих
тестовым ситуациям

x
1
и

x
2
,
был достигнут, то исследуемый
интервал сужается до
[
x
1
,

n
3
]



[24
,

30] (рис.

6
);

слабоустойчивая
команда
устойчивая
команда
оптимальная
команда

Рис.

6
. Выделение второго интервала тестовых
ситуаций

5
)

следующий шаг симметричен второму и третьему (рис.

7
),
т.е.
F
N



3
,

N



3
,

q



0
,
33
,

x
3



26
,

x
4



28;

слабоустойчивая
команда
устойчивая
команда
оптимальная
команда

Рис.

7
. Выделение третьей
тестовой ситуации

6
)

в случае достижения компромисса для тестовых ситуаций
x
3
и
x
4
, тестирование заканчивается, т
ак ка
к следующий
интервал [26
,

30] является подмножеством остаточного
интервала.

Таким образом, в том случае, если группа претендентов при
разрешении всех тестовых ситуаций достигает компромисса, то
при десяти подуровня
х сложности достаточно разыграть 3

4
игры, чтобы свести тестовый интервал к минимально
допустимому интервалу.


Управлен
ие большими системами. Выпуск
40


196

Подобный алгоритм характерен и для варианта отнесения
группы претендентов при предвар
и
тельной классификации к
классу «слабоустойч
и
вая команда». В
этом случае сходимость
алгоритма обеспечена при всех
решениях, не приводящих к
компромиссу
.

Утверждение

1
.

Если при предварительной классифи
кации
группа претендентов
отнесен
а
к классам «о
птимальная
команда
» или «
слабоустойчивая команда
», то алгоритм
расп
ознавания уровня
команды
сходится за конечное число
шагов, если на все предъявляемые тестовые
ситуации группа
приходит к компромиссным решениям или игнорирует их
соответственно
.

Доказательство утверждения очевидно и определяется
последовательным сведением
анализируемого интервала
тестовых заданий к минимально допустимому интервалу. При
этом ко
н
кретное число шагов определяется
заданным числом
подуро
в
ней и значением минимально допустимого интервала.

4.

Обобщенная процедура адаптивного
тестирования

В ситуациях, к
огда компромиссные решения чередую
т
ся с
некомпромиссными решениями, задача идентификации группы
претендентов значительно усложняется. Прив
е
дем пример
подобной ситуации.

Пусть группа претендентов проходит тест, каждый уровень
которого состоит из 10 подуровн
ей. Предп
о
ложим, что группа
не была предварительно классифицир
о
вана. В этом случае
процедура идентификации группы сводится к следующему:

1
)

определяем минимально допустимый интервал




3.
Считаем вспомогательное число
N



30/3



10
,

F
5

<

10

<

F
6
.
Таким о
бр
а
зом, число Фибоначчи, удовлетворяющее условию
,

есть
F
6



13;

2
)

вычисляем минимальный шаг поиска
m



(
n
1

+

n
2

+

n
3
)/
F
6
,
m



2
,
3 (округлять будем полученные точки, а не сам

Управление в социально
-
экономических системах



197

минимальный шаг, т
ак ка
к это приведет к большой
погрешности);

3
)

x
1



m
,

F
n

2



12. Таким образом, пер
вая
исходная
ситуация будет задана из второго подуровня уровня «устойчивая
коман
да» (рис.

8
.);

слабоустойчивая
команда
устойчивая
команда
оптимальная
команда

Рис.

8
. Выделение интервала первого тестового задания

4
)

если в результате разыгрывания игры, соответству
ющей
исходной ситуации
,
не был достигнут компромисс, то вт
о
рая
исходная ситуация будет

x
2



x
1



mF
n

3



5. Пре
д
положим, что
компромисс при разрешении этой ситуации достигнут. Тогда
исследуемый интервал будет иметь следующий вид (рис.

9
.);

слабоустойчивая
команда
устойчивая
команда
оптимальная
команда

Рис.

9
. Определение интервала второ
й

тестовой ситуации

5
)

если при разыгрывании ситуации
x
2
достигнут
компромисс, то третья тестовая ситуация будет задана в точке
x
3



x
2

+

mF
n

4



10
(рис.

10)
;


Управлен
ие большими системами. Выпуск
40


198

слабоустойчивая
команда
устойчивая
команда
оптимальная
команда

Рис.1
0
. О
пределение интервала третьего тест
о
вого задания

6
)

при наличии компромиссного решения по третьей
ситуации можно предположить, что отсутствие
взаимопонимания при разрешении первой тестовой ситу
а
ции
было случайно, т
ак ка
к третья ситуация близка к границе
сле
дующе
го уровня команды исполнителей.

Следовательно, исследуемый интервал расширяется и его
верхняя граница переносится на последний под
у
ровень уровня
«устойчивая команда», а нижняя


на точку третьей ситуации
(рис.

1
1
);

слабоустойчивая
команда
устойчивая
команда
оптимальная
команда

Ри
с.

1
1
. Определение интервала четвертого тестового задания

7
)

для полученного интервала получаем количество опытов и
минимальный шаг:
F
n



5
,

n



4
,

m



2
,

X
4



m



F
n

2



4;

8
)

далее процесс тестирования идет по аналогичной сх
е
ме.

Рассмотрим общий адапт
ивный алгоритм тестирования
группы претендентов для перечисленных выше у
с
ловий.


Управление в социально
-
экономических системах



199

Пусть
совокупность тестовых ситуаций
разбита по уровням
сложности на три последовательных подинте
р
вала [
n
0
,

n
1
],
[
n
1
,

n
2
], [
n
2
,

n
3
], соответствующих классам команд. Об
о
значим
через
i
шаг тестирования, через
P
i
ск
,
P
i
ук
,
P
i
ок


число
компромиссов для тестовых ситуаций из классов команд
соответственно. Тогда общий алгоритм адаптивного
тестирования при отсутствии предварительного ра
з
биения по
классам имеет вид:

1
.


Положить
i



1,
интервал тестирования [
n
0
,

n
3
];
остаточный интервал тестирования


x
N
.

2
.


В
ыбор
тестовых ситуаций
x
1
i
,

x
2
i
.

3
.


В

случае получения компромиссных решений по всем
тестовым ситуациям


переход к пункту 4; в про
тивном
сл
у
чае



к
пункту 9
.

4
.


П
ри
получении ко
мпромиссных решений по всем
тестовым ситуациям из класса «устойчивая команда»


переход
к
пункту

5); в противном случае

переход к пункту 14
.

5
.


И
зменение
интервала тестирования на [
x
2
i
,

n
3
]
.

6
.


З
апись

в БД
P
i
ук
.

7
.


Е
сли
[
x
2
i
,

n
3
]




x
N
, то группа идентифицируется как
«оптимальная команда» и осу
щ
ествляется переход к пункту 8;

в противном случае

к пункту 12
.

8
.


О
кончание
тестирования
.

9
.


Е
сли
при разрешении исходной ситуации
x
1
i

получено
компромиссное решение, а при разрешении
ситуации
x
2
i

компромисс не был достигнут, то переход к пункту 10;

в противном случае

к пункту 17
.

10
.

И
зменение интервала тестирования на [
n
0
,

x
2
i
]
.

11
.


З
а
пись
в БД
P
i
ук
или
P
i
ск
.

12
.


Е
сли
(
P
i
ук



P
i

2
ук
)

&

(
P
i
ск



P
i

2
ск
)

&

(
P
i
ок



P
i

2
ок
)
, то
постр
оение гиперболического распределения и выявление
уровня к
о
манды на его основе; переход к пункту 8
.

13
.


Положить
i



i

+

1; переход к пункту 2
.

14
.


Е
сли
получены компромиссные решения на все тестовые
задания из класса «слабоустойчивая команда», то

пер
е
х
од к
пункту 15; в противном случае переход к пункту 5
.


Управлен
ие большими системами. Выпуск
40


200

15
.


И
зменение
интервала тестирования на [
x
2
i
,

n
2
]
.

16
.


Е
сли
[
x
2
i
,

n
2
]




x
N
, то группа идентифицируется как
«устойчивая команда»; в противном случае

переход на
пункт

11
.

17
.


если при разрешении си
туации
x
1
i
не достигнут
компромисс, а при разрешении ситуации
x
2
i
получено
компромиссное решение, то

переход к пункту 18
;

в противном случае

к пункту 19
.

18
.


И
зменение
интервала тестирования на [
n
0
,

x
1
i
] и пер
е
ход

к пункту 11
.

19
.


Е
сли
x
2
i



[
n
0
,

n
1
]
, то переход к пункту 20; в проти
в
ном

случае

к пункту 10
.

20
.


И
зменение
интервала тестирования на [
n
0
,

x
1
i
]
.

21
.


Е
сли
[
n
0
,

x
1
i
]




x
N
, то переход к пункту 22; в проти
в
ном

случае

к пункту 2
.

22
.


Е
сли
в БД нет данных о компромиссных решениях на
предъя
вленные тестовые ситуации, то группа прете
н
дентов не
прошла испытание и переход к пункту 8; в противном случае
группа претендентов идентифицируется как «слабоустойчивая
команда» и переход к пункту 8.

Утверждение

2
.

При отсутствии предварительной
классифик
ации группы претендентов и наличия разброса
компромиссных решений, имеющих отношение к различным
уровням сложности тестовых ситуаций, алгоритм
распознавания уровня команды сходится за конечное число
шагов
.

В том случае, когда группа последовательно принима
ет
(или не принимает) компромиссные решения для
предъявляемого набора тестовых ситуаций, сходимость
определяется
утверждением

1. При наличии разброса
компромиссных решений анализируются гиперболические
распределения
типов компромиссных решений
,
и роль
мини
мально допустимого интервала выполняет интервал
«кучности» компромиссных решений, фиксация которого
является признаком останова алгоритма ид
ентификации группы
претендентов
.


Управление в социально
-
экономических системах



201

5.

Заключение

В работе предложена процедура формирования команды
исполнителей на основ
е критерия согласованного поведения в
процессе разрешения тестовых ситуаций, приближенных к
производственным ситуациям. При этом используются
адаптивные механизмы тестирования,
осуществляющие выбор
очере
д
ной тестовой ситуации
в зависимости от
результатов
р
азреш
е
ния
предыдущей
.
Другой особенностью механизмов
тестирования является возможность их применения для уже
сформированных команд с целью анализа динамики их
взаимодействия.

Литература

1.

АЛЕКСАНДРОВ

В.В.
Самоподобные рекурсивные стру
к-
туры как способ предст
авления знаний в ЭВМ

//
Информ
а-
ционно
-
вычислительные проблемы автоматизации н
а
учных
исследований.


М.:Наука, 1983.



С
.

65

74
.

2.

АСТАНИН

С.В.,
ЖУКОВСКАЯ

Н.К.
Внутрифирменныем
е-
ханизмы распределения ограниченных ресурсов на основе
переговорного
процесса

//

Пр
икладная информатика
.


2012.



№2(38)

С.

118

124.

3.

АСТАНИН

С.В.,
ГРИЦАНОВ

А.А.
Использ
о
вание чисел
Фибоначчи при организации процедуры адаптивного т
е
с-
тирования

//

Труды международных конференций IEEE
AIS’02 и CA
-
2002.



М.:
Ф
изматлит, 2002.



С.

229

235
.

4.

БАЗАРОВ

Т.Ю.
Управление персоналом.


М.: Мастерс
т
во,
2005.



224

с.

5.

БЕЛБИН

Р.
М.

Команды менеджеров. Се
к
реты успеха и
причины неудач
.



М.:
HIPPO
, 2003.



315

с.

6.

ГЕЛЛЕР

М.,
НОВАК

К.
Все о командообразовании: рук
о
в
о-
дство для тренеров.


М
.
: Вершина, 2006.


352

с.

7.

МАРГЕРИСОН

Ч
.

ДЖ
.
«
Колесо
»
к
о
мандного управления:
путь к успеху через систему управления командой
.



Дн
е
п-
ропетровск: Баланс Бизнес Букс, 2004.


208

с.


Управлен
ие большими системами. Выпуск
40


202

8.

НОВИКОВ

Д.А.
Математические модели формиров
а
ния и
функционирования команд
.

М.: Физматлит, 2008.

184

с.

9.

KATZENBACH

J
.
R
.,
SMITH


.
K
.
Th

wisdom

of

tams
:
crating

th

high

prfomanc organization
.


Nw York: Ha
r
pr
Businss, 1994.



318

p.


TEAM FORMATION IN OR
ANIZATIONS BASIN O
N
ANALYSIS OF COORINA
TION OF BEHAVIOR
URIN THE TESTIN P
ROCESS

S
rgy
A
stanin
,

Stat Pdagogical Institut
,
Taganrog
,
o
c
tor of
Scinc, profssor (
asts[email protected]
)
.

Nata
lia Zhukovskaja
, Russian Nw Univrsity, Taga
n
rog, Ph.
(nasha
-
[email protected]
yandx.ru
)
.


Abstract:
Th tchniqu is considrd of slcting potntial tam
mmbrs by analyzing thir lvl of bhavioral coordination whil
r

solving tst problms undr uncrtainty.
A gnral algorithm of
tam formation is suggstd for th cas of no a
-
priori info
r
mation
on applicants’ abilitis.


Kywords
:

coordinatd
bhavior,
trad
-
off
, adaptiv tsting,
dsign
of xprimnt.


Статья представлена к публикации

членом редакционной коллегии Д.

А.

Новиковым


Приложенные файлы

  • pdf 44483112
    Размер файла: 781 kB Загрузок: 0

Добавить комментарий