Мультиагентные системы при моделировании развития самоорганизующихся рабочих групп. Часть 1: разработка системы критериев

Самоорганизующиеся рабочие группы являются видом инновационных систем. Управление развитием самоорганизующихся рабочих групп в децентрализованных организационных системах в современных организациях зачастую недостаточно эффективно из-за невозможности учета индивидуальных целей и возможностей участников. Данная практическая проблема в том числе является следствием несовершенства существующих методов и алгоритмов управления развитием самоорганизующихся рабочих групп в децентрализованных организационных системах — предоставляемые ими способы учета индивидуальных целей и возможностей работников не позволяют прогнозировать результаты развития самоорганизующихся рабочих групп в децентрализованных организационных системах и управлять данным процессом с требуемой в современных организациях эффективностью. Для разработки методов и алгоритмов управления развитием самоорганизующихся рабочих групп в децентрализованных организационных системах, способствующих принятию решений с учетом личных целей и возможностей работников, необходимо использовать инструменты, предназначенные для управления группами разнородных агентов — например, мультиагентные системы. Однако описательные возможности подобных инструментов могут быть недостаточны для моделирования самоорганизующихся рабочих групп в децентрализованных организационных системах и их развития. Мультиагентные системы применяются при моделировании организационных систем, однако возможности их использования в моделировании децентрализованных организационных систем с учетом свойств систем данного типа мало изучены, основанные на данном подходе инструменты не распространены. Цель данной работы — исследовать применимость мультиагентных систем для моделирования самоорганизующихся рабочих групп в децентрализованных организационных системах и их развития. Возможности применения мультиагентных систем для моделирования самоорганизующихся рабочих групп определены на основании результатов анализа требований к инструментам моделирования, вытекающих из особенностей самоорганизующихся рабочих групп в децентрализованных организационных системах, и предоставляемых мультиагентными системами возможностей для моделирования. В работе выявлены критерии для оценки допустимости применения инструмента для моделирования развития самоорганизующихся рабочих групп в децентрализованных организационных системах. Статья является первой в цикле работ, полученные в которых результаты позволяют моделировать организационные системы с учетом циклической взаимосвязи ее элементов и могут быть использованы при моделировании инновационных систем.

Ключевые слова: децентрализованные организационных системы, самоорганизующиеся рабочие группы, мультиагентные системы, органистическая структура организационной системы, сложные организационные системы, моделирование организационных систем.

Список использованных источников

  1. В. К. Раев. Организационные системы//ИТНОУ: информационные технологии в науке, образовании и управлении. 2019. № 1 (11). С. 94-100.
  2. J. Leng, Y. Zhong, Z. Lin et al. Towards resilience in Industry 5.0: A decentralized autonomous manufacturing paradigm//Journal of Manufacturing Systems. 2023. Vol. 71. P. 95-114.
  3. F. Bleu, B. Edlunden. Organizational Design for IT Startups. 2023.
  4. Н. Г. Содаткадамова. Понятие организационной структуры и ее виды//E-Scio. 2021. № 6 (57). С. 195-204.
  5. С. М. Бекетов, П. А. Шарко, А. М. Гинцяк. Мультиагентный подход к перераспределению трудовых ресурсов внутри сформированного портфеля проектов//Инпром-2025. Сб. трудов Международной научно-практической конференции. СПб.: Политех-пресс, 2025. С. 444-447. doi 10.18720/IEP/2025.2/121.
  6. C. Bellavitis, C. Fisch, P. P. Momtaz. The rise of decentralized autonomous organizations (DAOs): a first empirical glimpse//Venture Capital. 2023. Vol. 25. № 2. P. 187-203.
  7. X. Zhao, P. Ai, F. Lai et al. Task management in decentralized autonomous organization//Journal of Operations Management. 2022. Vol. 68. № 6-7. P. 649-674.
  8. A. Erbad. Decentralized Autonomous Organizations (DAOs) Adoption for Smart City Governance//International Congress on Blockchain and Applications. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. P. 120-129.
  9. L. Eremina, A. Mamoiko, G. Aohua. Application of distributed and decentralized technologies in the management of intelligent transport systems//Intelligence & Robotics. 2023. Vol. 3. № 2. P. 148-160.
  10. П. А. Шарко. Применение инструментов разработки мультиагентных систем в управлении транспортными системами//Современные подходы в системном инжиниринге и цифровом моделировании сложных производственных систем. Сб. трудов I Всероссийской научно-практической конференции. СПб.: СПбПУ, 2025. С. 239-245. doi 10.18720/SPBPU/2/id25-213.
  11. С. Райцев. DAO — современный механизм привлечения инвестиций в инновационные проекты в условиях внешних ограничений//Экономический вестник ИПУ РАН. 2023. Т. 4. №. 3. С. 3-9.
  12. М. А. Горелов, Ф. И. Ерешко. Информированность и децентрализация управления//Автоматика и телемеханика. 2019. №. 6. С. 156-172.
  13. H. S. Park, N. H. Tran. An autonomous manufacturing system based on swarm of cognitive agents//Journal of Manufacturing Systems. 2012. Vol. 31. №. 3. P. 337-348.
  14. А. М. Гинцяк, Ж. В. Бурлуцкая, Д. Э. Федяевская и др. Цифровое моделирование социотехнических и социально-экономических систем: монография. СПб.: Политех-пресс, 2023. 164 с.
  15. НТО «Исследование подходов к созданию интеллектуальных мультиагентных систем для предиктивной и прескриптивной аналитики в промышленности». 2024. Рег. № НИОКТР 124062900023-5.
  16. M. J. Wooldridge. An Introduction to Multiagent Systems//John Wiley & Sons Publ. 2009. 461 p.
  17. M. Wooldridge. Intelligent agents//Multiagent systems: a modern approach to distributed artificial intelligence. 1999. Vol. 1. P. 27-73.
  18. N. R. Jennings, T. J. Norman, P. Faratin. ADEPT: An agent-based approach to business process management//ACM Sigmod Record. 1998. Vol. 27. №. 4. P. 32-39.
  19. W. Ren, Y. Cao. Distributed coordination of multi-agent networks: emergent problems, models, and issues. Springer, 2010.
  20. М. А. Стадольник. Преимущества централизации и децентрализации в условиях изменяющихся факторов внешней и внутренней среды на примере сети розничной торговли «Окей»//Проблемы науки. 2021. №. 8 (67). С. 32-33.
  21. A. Rubel. Centralized and decentralized organizational structure: the impact on employee satisfaction and performance//Proceedings of the international conference on industrial engineering and operations management. 2023. Vol. 20230241.
  22. В. А. Долятовский, Л. В. Долятовский. Анализ и управление развитием организационных систем//Системный анализ в проектировании и управлении. 2023. Т. 26. № 3. С. 7-16.
  23. Д. А. Толмачев. Самоорганизация как феномен организационной психологии и компетенция будущего профессионала//Психология, образование: актуальные и приоритетные направления исследований. Материалы Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов, молодых ученых и их наставников. Тверь, 2022. С. 366-371.
  24. Е. А. Лежнина, Г. М. Хитров, Е. А. Калинина, И. А. Кононовр. Рабочие группы: создание и управление//Вестник СПбГУ. 2022. Т. 18. №. 4. С. 608-620.
  25. А. Н. Занковский. Организационная психология: учебное пособие для вузов. М.: Форум, 2009. 646 с.
  26. В. Г. Балашов, А. Ю. Заложнев, Д. А. Новиков. Механизмы управления организационными проектами. М.: ИПУ РАН, 2003. 84 с.

Авторы