|
Существенным «плюсом» компенсаторных и квазикомпенсаторных систем стимулирования является их простота и высокая эффективность, существенным «минусом» абсолютная неустойчивость относительно возможных возмущений параметров модели [3]. Действительно, если центр неточно знает функцию затрат агента, то сколь угодно малая неточность может приводить к значительным изменениям реализуемых действий. Вопросы адекватности моделей стимулирования, устойчивости оптимальных решений при разработке механизмов стимулирования не рассматриваются. Напомним, вводимые допущения, вводимые при построении моделей стимулирования [65]. а л . л=т+ю А.2. Функция затрат агента не убывает. А.2\ А.2, функция затрат агента непрерывна, затраты от выбора нулевого действия равны нулю. А.2М. А.21, функция затрат агента непрерывно дифференцируема, выпукла и имеет в нуле нулевое значение производной. А.З. М множество положительнозначных кусочно-непрерывных функций. А.3\ М множество положительнозначных кусочно-непрерывных функций, ограниченных сверху конечной константой С. А.4. Функция дохода центра непрерывна и # (0 )= 0,Н{у)> 0. Приведем содержательные интерпретации введенных предположений. 76 Во-первых, следует отметить, что па сегодняшний день ни в экономике, ни в психологии, ни в теории управления не существует удовлетворительных методов построения подобных функций полезности. Во вторых, необходимо подчеркнуть, что упомянутая функция полезности не имеет явного отношения к аксиоматике фонНеймана [66, 87] и функциям полезности, отражающим отношение агента к риску в вероятностных задачах стимулирования [11,15, 72]. |
и лезности и(а(у)), которая отражала бы полезность денег для рассматриваемого агента. Целевая функция агента при этом примет вид fly ) = иО Ц )) с(у)ь Введем следующие предположения, которых мы будем придерживаться, если не оговорено особо, в ходе дальнейшего изложения. АЛ. А = т+. А.2. Функция затрат агента не убывает. А.2\ А.2, функция затрат агента непрерывна, затраты от выбора нулевого действия равны нулю. А.2". А.2', функция затрат агента непрерывно дифференцируема, выпукла и имеет в нуле нулевое значение производной. А.З. М множество положительнозначных кусочно-непрерывных функций. А.У.М множество положительнозначных кусочно-непрерывных функций, ограниченных сверху конечной константой С. А.4. Функция дохода центра непрерывна и Н{0) = 0, Н(у) > 0. Приведем содержательные интерпретации введенных предположений. Предположение А.1 означает, что возможными действиями агента являются неотрицательные действительные числа, например, количество отработанных часов, объем произведенной продукции и т.д. Из предположения А.2 следует, что выбор больших действий требует не меньших затрат, например, затраты могут расти с ростом объема выпускаемой продукции. Предположение А.2', помимо роста затрат, утверждает, что i "нулевое" действие (отсутствие деятельности агента) не требует затрат.Ф Предположение А.2" дополнительно требует, чтобы затраты изменялись I Во-первых, следует отметить, что на сегодняшний день ни в экономике, ни в психологии, ни в теории управления не существует удовлетворительных методов построения подобных функций полезности. Во вторых, необходимо подчеркнуть, что упомянутая функция полезности не имеет явного отношения к аксиоматике фон-Неймана [66, 87] и функциям полезности, отражающим отношение агента к риску в вероятностных задачах стимулирования [11, 15, 72]. при выборе определенного действия, не выплачивая никакого вознаграждения при выборе агентом других действий. С этой точки зрения квазикомпенсаторные системы стимулирования согласованы с условием индивидуальной рациональности: при их использовании полезность агента равна нулю как минимум в двух точках при выборе реализуемого действия и нулевого действия, причем полезность агента нигде не принимает строго положительных значений. Существенным "плюсом" квазикомпенсаторных систем стимулирования являете^ их простота и высокая эффективность, существенным "минусом" абсолютная неустойчивость относительно возможных возмущений парамет-ч ров модели [25, 70]. Действительно, если центр неточно знает функцию затрат агента, то сколь угодно малая неточность может приводить к значительным изменениям реализуемых действий. Вопросы адекватности моделей стимулирования, устойчивости оптимальных решений и т.д. подробно исследовались в [70]. Предложенная в упомянутых работах техника анализа и методы повышения гарантированной (в рамках имеющейся у центра информации) эффективности стимулирования могут быть непосредственно использованы и для моделей, рассматриваемых ниже, поэтому проблемы адекватности и устойчивости в настоящей работе не исследуются . Итак, выше описан подход к исследованию задачи стимулирования, использующий анализ свойств множеств реализуемых действий. Существует другой эквивалентный подход к изучению задач стимулирования. Выше определялось множество действий, реализуемых некоторой системой стимулирования, после чего вычислялся максимум целевой функции центра по этому множеству, а затем уже выбиралась система стимулирования. При этом задача стимулирования распадается на два этапа: этап согласования и Более того, необходимо подчеркнуть, что в настоящей работе исследуются модели детерминированных организационных систем. В ОС, функционирующих в условиях интервальной, вероятностной и/или нечеткой неопределенности, при различных видах неопределенности и информированности участников соотношения между эффективностями тех или иных систем стимулирования могут достаточно сильно отличаться от соответствующих соотношений, имеющих место в условиях полной информированности (см. обзоры [11, 12, 67] а также монографию [72]). £5 |