Проверяемый текст
Новиков Д.А., Иващенко А.А. Модели и методы организационного управления инновационным развитием фирмы. – М.: КомКнига, 2006
[стр. 76]

полнения плана должно равняться затратам агента (точнее —превосходить их на сколь угодно малую положительную величину д для того, чтобы целевая функция агента имела единственный максиму —точку плана).
Этот важный вывод для скалярных систем стимулирования получил название «принцип комдля рассматриваемой модели и в случае многокритериального стимулирования.
Следовательно, параметрическим (с параметром
х е А) решением задачи (2.2.5) является следующая система стимулирования которая называется компенсаторной (К-типа).
Величина S, фигурирующая в оптимальной системе стимулирования, получила название мотивационной надбавки [84], так как именно ее величина определяет значение целевой функции агента.
Размер мотивационной надбавки может выбираться исходя из различных соображений см.
ниже.
Оптимальное реализуемое действие может быть найдено из решения следующей стандартной оптимизационной задачи
Утверждение 1.
При п 1, к >2 и отсутствии агрегирования, система стимулирования (2.2.6), (2.2.7) 5-оптимальна.
Отметим, что компенсаторная система стимулирования
(2.2.6) не является единственной оптимальной системой стимулирования легко показать, что в рамках гипотезы благожелательности решением задачи (2.2.5) является любая система стимулирования
Существенным «плюсом» компенсаторных систем стимулирования является их простота и высокая эффективность, существенным «минусом» абсолютная неустойчивость относительно возможных возмущений параметров модели [34, 83].
Действительно, если центр неточно знает функцию затрат агента,
пенсации затрат» [85J.
Он справедлив (2.2.6) (2.2.7)
[стр. 230]

230 компенсации затрат» [164].
Он справедлив для рассматриваемой модели и в случае многокритериального стимулирования.
Следовательно, параметрическим (с параметром
x Î A) решением задачи (5) является следующая система стимулирования (6) sK(x, y) = î í ì ¹ =+ xy xyxc ,0 ,)( d , которая называется компенсаторной (K-типа).
Величина d, фигурирующая в оптимальной системе стимулирования, получила название мотивационной надбавки [163].
Оптимальное реализуемое действие может быть найдено из решения следующей стандартной оптимизационной задачи
(7) y* = arg AxÎ max [H(x) – c(x)].
Утверждение 5.1.
При n = 1, k ³ 2 и отсутствии агрегирования, система стимулирования (6), (7) d-оптимальна.
Отметим, что компенсаторная система стимулирования
(6) не является единственной оптимальной системой стимулированиялегко показать, что в рамках гипотезы благожелательности решением задачи (5) является любая система стимулирования s ( (×), удовлетворяющая следующим условиям: s ( (y* ) = c(y* ), " y ¹ y* s ( (y) £ c(y).
Существенным «плюсом» компенсаторных систем стимулирования является их простота и высокая эффективность, существенным «минусом»
абсолютная неустойчивость относительно возможных возмущений параметров модели [56, 162].
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 [56, 162].
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.

[Back]