За мусорные баки: модели А. И. организационных выбор - искусственный интеллект

За мусорные баки: А. И. Модель организационного выбора

Это исследование основывается на методологии моделирования, на котором метафора мусорных решений первоначально была основана, представив новую модель организационной принятия решений, который дополняет оригинальный мусорных модели, сочетая ambigous выбор принятия решения в условиях структуры. Новая модель преодолевает значение, проектирование связанных ограничения предыдущих исследований, использующих инструменты из области искусственного интеллекта (AI). На основе взаимодействия субъектов, умения, действия, проблемы и структуры, модель представляет собой человеческую принятия решений, как символ поиска на основе деятельности. Результаты моделирования показывают, что процесс принятия решений в организованных структур может стать, как нарушение, как принятие решений в организованной анархии, но по разным причинам .(*).

ВВЕДЕНИЕ Компьютерные модели организации пользовались большой популярностью в 60-х и начале 70-х (Даттон и Старбек, 1971; Брир и Робинсон, 1974). Они могли бы заменить математических моделей сложных уравнений, когда были untractable и моделировать экспериментальные проекты, когда область будет сопротивляться реальных экспериментов. Кроме того, они могли бы обрабатывать более чем на семь плюс-минус два понятия одновременно, перехитрить интеллектуального потенциала людей в мысленных экспериментов (Miller, 1956). Написанное численных уравнений, они имели точность и строгость математических теорий, в то время как программный код, они сказали непогрешимым машины, что делать - и при этом, они пришли, чтобы имитировать реальность. Хотя они все еще популярны в некоторых кругах, компьютерные модели постепенно потеряли свою привлекательность для большинства студентов организаций.

Разочарованный с выходом математические подходы, многие надоело с упражнениями в коде письменной форме (Бертон и Obel, 1984). Талант компьютеров для мысленных экспериментов не был поставлен в полной мере использовать. Модели представлены организации на высоком уровне агрегации и игнорировать сложные схемы взаимодействия между людьми. Для создания правдоподобных моделей поведения, модели должны были сделать предположения неправдоподобной. Какое-то время, модель строителей отреагировала на критику со обычного направления для дальнейшего прогресса. Совершенствование методов моделирования в сопровождении лучшего гносеологических заземления, снимет препоны, что все компьютерные модели, начиная от доставки на более ранних обещаний.

Исследование о природе и гносеологии построения модели, действительно, выполняемые (Manetsch и парк, 1973; Pidd, 1984) - но лишь незначительный прогресс был на самом деле сделал. Все большее число моделей строители потеряли веру, а публика потеряла интерес к компьютерные модели организации ..

Искусственный интеллект

Распространением искусственного интеллекта (AI) в других областях возродила интерес в области компьютерного моделирования организаций (Cohen, 1986). А. И. указывает на три направления для возможного улучшения методов моделирования: во-первых, опыт работы с А. И., показывает, что один не может моделировать самые нетривиальные аспекты человеческого принятия решений, численные решения уравнений, т. е. по аналогии с традиционными методами программирования, используемых в модели ' 60-е и 70-х. Так как большинство реальных проблем не представляет, принимающих решения с непрерывным пространством решение, они сводят на нет простоту численных структур данных и решения уравнения алгоритмов. Вместо этого, они требуют символических структур данных и вывода стратегий, которые могут перемещаться по разрывным пространств проблема альтернатив являются специальными нормами (Ньюэлл и Саймон, 1972: 19-51; Нильсон, 1980).

Во-вторых, "Аль обращает внимание на объектно-ориентированных методов проектирования в качестве замены для традиционных, порядок механических конструкций. Разрывные пространств проблемы редко четко определены, так что традиционные методы проектирования, что требует вполне определенных задач, становятся неадекватными. Вместо этого, проекты, которые необходимо сделать акцент на выбор основных объектов для представления соответствующих особенности обращения мира и строить модели, исходя из сочетания таких объектов (Брахман и Левеск, 1985). В-третьих, А. И. обеспечивает более глубокое понимание гносеологической условиях моделирования. Когда компьютерные модели впервые появились, анимационный мир они создали было воспринято как зеркало реальности.

Модели были восприняты занять особое положение между теоретическими и эмпирическими мира, глушителей озабоченность по поводу их проверки (Forrester, 1961, 1968). Тщетные попытки производить больше, чем жизнь после модели (Meadows, Ричардсон и Бракман, 1982). Между тем, АИ-связанных прогресса, особенно в логике программирования (Ковальский, 1979; Genesereth и Нильссон, 1988) сделал это достаточно ясно, что компьютерные модели, только особый вид теории, применяются те же критерии проверки других эмпирических теорий. Если компьютерные модели нести преимущество над словесной теорий, именно из-за их достоверность. Они позволяют создания сложных дедуктивных систем с участием более чем семь плюс-минус два понятия взаимодействовать одновременно - своего рода теорию, против которых интуитивно, словесные теоретизирования предвзято из-за ограничений человеческого мозга.

Будучи в основном индуктивный проб и ошибок по инициативе стремиться, Al выпустил по пути инструменты для нового поколения компьютерных моделей. Эти инструменты включают декларативный Языки (например, LISP и PROLOG), которые обеспечивают контроль структур для легкой обработки символических типов данных (Charniak, Riesbeck и McDermott, 1986; Стерлинг, Шапиро, 1986), эвристические стратегии поиска, которая может перемещаться по разрывным проблемы пространств (Ньюэлл и Саймон, 1972; Ковальский, 1979; Нильссон, 1981; Рич, 1983), и приемы программирования для воспроизводства человека процесс принятия решения (Barr и Фейгенбаум, 1981). Эти успехи создали основу для новых усилий в создании компьютерных моделей организации. В центре внимания данной работы является разработка Аль-ориентированная модель организации.

В попытке обеспечить высокий уровень общности, мы разработали общий дизайн, который может вместить большое разнообразие более конкретных моделей организационных решений. Таким образом, основной целью газеты является развитие методологии: он намерен показать, как "Аль-инструменты могут способствовать продвижению организационной теории. Модели был разработан как обобщение мусорных модель организационного выбора (Cohen, марте и Олсен, 1972) - модель, которая знаменует одновременно кульминацией и в конце первой волны модели потенциала в организационной теории . Новая модель показали решить очевидные проблемы дизайна мусорных модели и ее последствиями, предоставляя более исчерпывающие ответы на вопросы, заданные мусорных подхода.

Кроме того, делается попытка продемонстрировать потенциал новой модели, как теория генератора. Противоречащий результаты моделирования подробно рассмотрены и показаны на медведя на известные организационные явления, такие как организационные обязательства, нагрузки и климата ..

РАЦИОНАЛЬНОЕ организации и мусорные баки, парадигма рациональной организации (Taylor, 1911; Вебер, 1972) на фото современных организаций, рациональных систем человеческого общения ", сознательно направленные на достижение желаемых целей" (Вебер, 1972:128). (1) ограничения , альтернативах и последствиях организационных действий хорошо известны предпочтения последовательного упорядочения определены, и правила принятия решений у нас под рукой, чтобы определить выбор лучшей альтернативы.

Неоднозначность выбора

Исследований в последние десятилетия, оказалась подорванной в этот образ. Люди хватает ресурсов, чтобы удовлетворить высокий уровень рациональной организации, их рациональность ограничена, их мотивации эгоцентричный (Барнард, 1938; Симон, 1957, март и Симон, 1958; Сайерт и в марте 1963; Вейк, 1969). Ограничений, альтернатив, и последствия организационных действий зачастую непрозрачные, предпочтение упорядочения противоречивы, и правила принятия решений, изучены слабо. Введите Коэн, марте и Ольсен (CM

Планы и последующих решений, решений и последующей реализации расходятся. Как следствие, зачастую не ясно, является ли проблема проблемы или решения, будь то выбор имеется, или же выбор лучше, чем другие варианты: Чтобы понять процессы внутри организации, можно просмотреть, как возможность выбора для мусора , в котором различные проблемы и решения сбрасывали участниками как они генерируются. Смесь мусора в одном можно в зависимости от сочетания банки доступных на прикрепляемых к альтернативному банки, о том, что мусора в настоящее время производятся, а скорость, с которой мусора собираются и удаляются со сцены. (CM

Однако большинство последующих взносов были покрыты за счет описательной власти метафора в, применяя ее в конкретных исследований в отношении различных видов грязный принятия решений (Мок и Понди, 1977, март и Олсен, 1976, 1986); аналитические последствия метафоры были только рассматривается несколько Студенты организаций, в том числе, однако, CM

Участие жидкостей

Мусорных модель представляет организационных решений с помощью трех элементов: проблемы, решения и выбор возможностей. Если проблемы удовлетворения их решения в нужное возможность выбора рациональных исход (выбор в резолюции) производится. В противном случае, nonsolutions или nondecisions наступить. Чтобы получить приближенное представление о модели, пересмотреть финал фильма о Джеймсе Бонде, "Вид на убийство". Агент 007 Остатки средств на основной кабель Golden Gate Bridge, женщина в беде цепляясь за руку, дирижабль приближается к спасению. С точки зрения мусорных модели дирижабля является решением, 007 выбор возможностей, а женщина является проблемой. В счастливый конец картины, герой, наконец, поднял вместе с женщиной, и решение по резолюции происходит, проблема решена.

Теперь представьте себе многочисленные дирижабли, женщин, и героев, все прибывающие из синего в случайной последовательности. Герои занять свои позиции по основным кабеля. Женщины цепляться за героев, дирижабли парить над сценой. Герои могут или не могут провести неограниченное число женщин, но пропускная способность дирижабль ограничено, герои слишком много женщин не могут быть спасены. Дирижабли мягкой являются получение rescuable, т. е. не слишком тяжелая, героев. Женщины в беде знают, что и коммутатор героев оппортунистически выборе героя ближайший к поиску. Как женщины, а также дирижабли, сделать свой выбор одновременно, но независимо друг от друга, свет герой, на грани спасения, может неожиданно для себя перегружен.

Тяжелые героев, в свою очередь, может стать rescuable вдруг, как их женщины оставит их в беде. Этот механизм, называемый "жидкий участия", создает возможность бессмысленные решения или nonsolutions. Женщины могут переключаться героев слишком быстро и в конечном итоге с перегруженной герой каждый раз, а затем, проблемы не решить. Или герои спасли, как и все женщины не оставили, а затем, решение "в полете" сделан. Наконец, герои могут спасти по прибытии на место происшествия до того, как женщина в беде есть шанс схватить их рукой, а затем, решения "по недосмотру", как говорят, сделал. Тем не менее, решения, резолюции имеют место. Две функции отображения может ограничить доступ проблем или решений по выбору возможностей.

В фильме условиях, не все герои могут иметь право на всех женщин, и не все дирижабли, могут рассчитывать на всех героев. Есть три альтернативы доступа: специализированные доступа (один-на-один отображение проблем или решений о выборе возможностей), иерархической доступа (некоторые проблемы и решения имеют доступ к более, чем выбор др.), а нерасчлененный доступа (каждой комбинации допускается ). (2) отображения параметров моделирования и различаются экзогенно при моделировании эксперимента. Кроме того, два других параметров осуществляется в модели: "энергетическую нагрузку", т. е. общая энергия, необходимая для принятия решений (сравнимо с общей массы тела женщин по сравнению с общей грузоподъемностью дирижабли) и распределение этой энергии.

CM

Средняя скорость принятия резолюции на все моделирования было 40 процентов. Этот результат указывает на оба порядка и беспорядка в организациях. Мусор банки могут объяснить, как происходит путаница в организациях, но также и почему организаций сохраняются: струйная участие может генерировать достаточно решения резолюции держать на плаву организации ..

Последующие усилия Моделирование

Мусорных метафора вызвало многочисленные качественные взносов, как уже отмечалось, но только три общеизвестных исследований использовали оригинальную модель моделирования себе (Паджетт, 1980b; Андерсон и Фишер, 1986; Карли, 1986). (3) Все три наблюдается отсутствие лиц, принимающих решения в исходной модели.

Хотя словесное описание модели предполагает наличие лиц, принимающих решения, код FORTRAN сохраняет только проблемы, выбора и решений, в качестве элементов процесса принятия решений. Лица, принимающие решения лишь неявно настоящему, если организация мобилизует энергию, необходимую для удаления возможность выбора со сцены, решение принято. Фактические принятия решений становится функцией толкать и тянуть анонимных сил, а не в отличие от взаимодействия спроса и предложения на рынке. Это мнение пользуется поддержкой перефразировать два важнейших предложений, которые описывают жидкости участия (CM

Товаров в поставках в один рынке зависит от сочетания рынки, на ценах, выплачиваемых в каждом, на какие товары в настоящее время производятся, и как быстро они будут проданы. Кроме того, два исследования (Паджетт, 1980b; Карли, 1986) критиковал отсутствие организационной структуры в модели. Первоначальная модель, казалось "с любопытством отрыве от знакомых структурных особенностей организационной дифференциации, централизации политики и стандартных оперативных процедур" (Паджетт, 1980b: 583). Механизм участия жидкости может управлять nonroutine решения (например, реорганизация), но это вряд ли может объяснить, изо дня в день операции организаций. Участие в такой деятельности, устанавливается разделение труда, т.е. разделение задач на подзадачи и распределение задач, конкретных групп или отдельных лиц.

Подразумевается, что оригинальная модель охватывает только часть организационных решений. Каждое последующее исследование стремились преодолеть конкретные ограничения оригинальных мусорных модели. Паджетт представил свой последовательный анализ решения (1980а), а стохастическую модель для организационных решений (1980b). Лица, принимающие решения явно представил и расположенных в пирамидальной иерархии Вебера, участие лиц, принимающих решения является фиксированной. Вопросы, субъектов принятия решений, вытекающих из нижней в верхнюю часть этой иерархии. Они моделируются как одномерного пространства Downsian выпуска (Downs, 1957); решения принимаются путем выбора точки в этом вопросе пространстве. Например, решения в отношении бюджета производится путем определения размера бюджета.

Выбор зависит от адаптивных ожиданий, которые меняются в зависимости от стохастического потока информации, а также от случайных предпочтений по каждому вопросу. Карло (1968) положил в модели Паджетт в машинный код, добавил сложные показатели деятельности и адаптировать его под военной организации. Андерсон и Фишера (1986) внес на лиц, принимающих решения, так, но, опять же, ограничено организационных мер для участия жидкости. Принятие решений в своей модели зависит от степени согласия между принимающих решения, и, таким образом, зависит от ожидаемой величины, принимающих решения "для решения исхода. За счет увеличения на оригинальный дизайн, последующие исследования открыли путь для более общей модели организации.

Каждое последующее исследование представил участников как явные компоненты, а также Паджетт-Карло модели было показано, как разместить участников в организационную структуру и способ представления связи между участниками с помощью вопросов. Но эти исследования также указывают на ограничения традиционных конструкций, которые представляют принятия решений, численные алгоритмы. Численного дизайн Андерсон и Фишера (1986) исследования, которые в сочетании субъектов жидкости и участия, подготовили неубедительными механизм принятия решения: решения принимаются тогда, когда все участники согласны. В результате фактически потеря реализма, по сравнению с CM

Но численное структур данных заставили их модели решения, выбор в рамках непрерывного пространства (одномерное пространство вопрос Даунс), где выбор может быть сделан численных вычислений. Решения всегда доступны, и все решения имеют смысл. Как следствие, неопределенность выбора исчезает после того, генеральный директор приняла правила Паджетт решение - один вернулся в мир рациональной организации ..

НОВАЯ МОДЕЛЬ Представляется, что процедурные представления принятия решений на основе численных алгоритмов является основным препятствием для всех моделей в мусорных традиции. Как уже отмечалось, наиболее реальных проблем не представляет, принимающих решения с непрерывным пространством проблема, они сводят на нет простоту численных структур данных и решения уравнения алгоритмов. Вместо этого, они требуют символических структур данных и вывода стратегий. Символическая типы данных представляют объекты реального мира, как коллекции жетонов с внешними ссылками, который придает смысл жетоны с; сопровождающих стратегии вывода матч символ структур друг с другом, с тем чтобы определить возможные варианты, которые также обозначаются символом структур.

Таким образом, вывод о процессе перехода через ступенчатой проблема пространства в поисках возможных решений. Технико-экономическое определяется предметно-ориентированные правила. Эти правила раздела проблема пространства в пространство разрывными альтернатив (Нильсон, 1980). Представление решений, как символ поиска на основе процесса, как представляется, необходимо, но и достаточным условием реалистичной модели интеллектуального поведения, при условии, что Ньюэлл и Симона (1976: 116) физической гипотезы знаковая система - широко рассматривается в качестве основного предположения о настоящем "Аль-дневный усилий - имеет место физическая система символ состоит из множества подразделений, называемых символов, которые являются физическими моделей, которые могут возникнуть в качестве компонентов другой тип лица называют выражение (или символ структуры )....

В любой момент времени система будет содержать набор этих символов структур. Кроме того, эти структуры, система также содержит набор процессов, которые действуют в выражениях для производства других выражений, процессы создания, обработки, размножения и уничтожения. Физической системы, символ, который производит машины с течением времени развивается коллекция символ структур .... Физическая символьная система имеет необходимые и достаточные средства для общих интеллектуальных действий. Эта гипотеза - подтверждается обширный опыт моделей А. И. принятия решений (Barr и Фейгенбаум, 1981) - служит отправной точкой для разработки новой, общей модели организационных решений ..

Двухместный AISS

Если символ инициативе принятия решений имеет решающее значение для усилий, чтобы прийти к реалистичной модели организациями, субъектами являются неотъемлемым элементом таких моделей, они обеспечивают локус процессе принятия решений. Актеры Затем необходимо структуру, которая отображает саму систему связи и взаимодействия, который создает синергии организации.

Три других элементов, кроме актеров и структуры, предложить себя в качестве необходимых элементов реалистичные модели. Во-первых, существует необходимость в определении содержания коммуникации. Как Паджетт и исследований Карли, показывают, это можно сделать с помощью вопросов, - при условии, что такие вопросы могут быть смоделированы в виде многомерных объектов не ограничивается непрерывного пространства представления. Далее, актеры должны быть приведены в значимые отношения с проблемами принятия решений путем внедрения навыков и действий. Навыки определить, что актер может делать с вопросами, они ограничивают пространство проблемы актера. Без таких ограничений, актеры, как представляется всезнающий и всемогущий, а концепция организации становится бессмысленным.

Действия, наконец, кадр возможных альтернатив действий. Название новой модели, DoubleAISS, является акронимом, вытекающих из этих пяти блоков: актеры, акции, вопросы, навыки и структуры. Актеры. DoubleAISS в (nonomniscient) акторов принимать решения, не зная, все альтернативы заранее и без прогнозирования последствий каждого варианта (Simon, 1955, март и Симон, 1958). Их рациональность ограничена: актеры не пытаются оптимизировать, а, скорее, они пытаются "satisfice" решений, отвечающих конкретным уровнем стремления. Стремление уровнях, в свою очередь, адаптировать в зависимости от предыдущего опыта (Хелсона, 1964). Отсюда следует, что предпочтения не являются стабильными; субъекты не могут в полной мере знаю, чего они хотят, потому что они не могут в полной мере знать, что они могут получить (Вик, 1969).

Кроме того, мотивационных ресурсов актеров ограничены, и их обязательства друг перед другом или организации могут быть ограничены (Барнард, 1938; Симон, 1957). Вопросам. Вопросы являются предметом общения между участниками, они моделируется как многомерного множества взаимосвязанных задач. Например, простой вопрос для бюрократической организации может быть записка, состоящая из четырех задач: разработка, ввод, редактирование и утверждение текста. Таким образом, вопросы играют роль проблем, с каждой задачей добавляя свои собственные аспект проблемы; ряд задач определяет размер выпуска. В каждый момент, и этот вопрос относится к данному актер, и мы можем думать о вопросах, как, сидя на настольных актеров.

Навыки. Репертуар навыков разграничивает квалификации актера. Актеры могут применить навыки к решению вопросов. Например, актер может подготовить памятку, при условии, что он или она имеет квалификации "разработки", и вопрос с соответствующей задачи. Операция будет уменьшить выпуск (проекта, тип править утвердить) по (типа, редактировать, одобрять). Набор навыков всех участников определяет тип организации, это ограничивает возможности организации (Mc Келви, 1981). Структура и полномочия отношений. Организации разделить деятельность путем структурирования доступа граждан к задачам, а также их доступ к другим лицам. Действуя в рамках структуры, человек больше не подвергается к решению каждой задачи или для каждого члена организации (Минцберг, 1979).

Структура может сходиться с официальных отношений власти. Если это произойдет, структура, как правило, рассматриваются с точки зрения иерархии (Weber, 1972), но такое сближение не является необходимым условием для структуры (Simon, 1962). В самом деле, неформальных структур, всегда отличаются от иерархии (Минцберг, 1979). Чтобы объяснить это расхождение, DoubleAISS отделяет факторов, которые влияют на сети связи от тех, которые влияют на авторитет отношений. Коммуникационной сети определяется в терминах отношений между субъектами. Сети ограничивает отношения между субъектами, но позволяет nonhierarchical, круглые, или на других видах связи, которые исключены из официальной структуры Вебера иерархии.

Орган отношения определяются в терминах власти. Начальники имеют право ставить задачи перед своими подчиненными (например, для перемещения вопрос из своего рабочего стола на рабочем столе подчиненных), но не наоборот. И начальники, и подчиненные могут назначать задания для себя, при условии, такие задачи являются частью проблемы в настоящее время под их контролем. "Действия". Действия представляют собой мета-правила, которыми руководствуются участники положить альтернатив решения вместе. Учитывая эти мета-правил, актеры пытаются выяснить, является ли конкретный вариант является возможным в соответствии с (при) обстоятельств. Иными словами, действия кадра, что субъекты могут сделать в данной ситуации, они обеспечивают синтаксис причинности модели.

Например, актер может задуматься набрав памятки. Это будет рассматриваться как "снижение" действий, поскольку это приведет к уменьшению вопрос (типа, редактировать, одобрять) по (править, утверждать). Ли актер мог выполнить действия будут зависеть как от наличия вопрос содержащие "типа" элемент и актер, имеющих конкретные навыки, соответствующие "типа" ..

Осуществление

Чтобы воссоздать организационную деятельность в качестве интерактивного влияния отдельных мероприятий, DoubleAISS обрабатывает каждый актер, принимающего решения, расположенные в сети связи наряду с другими, принимающих решения. процесс принятия решений каждого участника зависит семь факторов: (1) Стратегия поиска в соответствии с которой актер сканирует пространство проблемы, (2) когнитивный актера потенциала, (3) своих стремлений, и (4) предпочтения, (5) нагрузки на организации, (6) приверженность актера, и (7) структуры сети связи.

Поиск. Актеры искать альтернативы в зависимости от прекращения поиска по методике, разработанной Симоном и Kadane (1975). Поиск целей в поиске альтернативы, которая соответствует или превосходит чаяния актера. Поиск поступлений альтернативно как "ширину" поиск или "глубину" поиск. В поиск в ширину, актер последовательно рассмотреть в настоящее время имеющихся альтернатив. В поиск в глубину, актер будет строить планы на будущее, разработав цепочки альтернатив. Например, актер мог бы рассмотреть "сокращения" вопроса, затем переместить на другой актер. Актеры могут подумать о будущем, пытаясь предугадать решения других субъектов; один актер может рассмотреть вопрос о переносе вопроса на другой актер, а затем считать свою точку зрения.

Актеры выбрать стратегию поиска в зависимости от их предпочтений и перейти к другой стратегии поиска, если первый не дает результатов. Этот поиск продолжается, пока не satisficing альтернатива была обнаружена и когнитивные способности актера не исчерпан, актер тем временем вспоминает допустимых альтернатив, но выброс плохих альтернатив. Допустимые альтернативы являются те, которые не в полной мере удовлетворить стремление актера, но и превзойти минимальный уровень, который считается приемлемым. Bad альтернативы ниже минимального уровня. Поиск прекращается, как только satisficing альтернатива была найдена. В DoubleAISS, конкретные меры по осуществлению поиска в глубину производит поиск в пространстве отличается от генерируется через поиск в ширину.

Когнитивные способности. Поиск движется ступенчато через пространство проблемы актера. С первого шага, актер может совпадать с одним из его навыков в отношении вопроса (например, "Можно ли проект этой записке?"), К следующему шагу он или она может соответствовать следующей квалификации (например, "Могу ли я типа В этом документе? "), с третьим этапом он или она может рассмотреть вопрос о переносе этого вопроса коллеги (например," Можно ли перенести этот вопрос на утверждение Марии? "), и так далее. С каждым дополнительным шагом, актер получает более глубокое понимание проблемы пространства, тем больше шагов поиска актер может сделать, тем более когнитивные способности он или она может мобилизовать при принятии решения. DoubleAISS ставит (переменная) уменьшает число шагов поиска разрешено в соответствии с решением и прекращает поиск, когда актер достиг значения.

Таким образом, "прекращение поиска" представляет собой способ для введения в действие ограниченной рациональности "(Саймон и Kadane, 1975). Стремления. Каждый актер ведет чаяния относительно его или ее собственной деятельности. Стремления ориентированы на задачи. Например, актер может стремиться решать две задачи в один период времени, например, печатать на машинке и письменной форме. Стремление уровня адаптации в зависимости от предыдущих результатов, с фактическим уровнем стремление быть скользящее среднее предыдущих результатов в течение определенного периода адаптации. Например, если актер показов на альтернативу, которая превышает свои чаяния, стремления уровне будет адаптироваться вверх. Скользящее среднее рассчитывается как простое среднее время комплексный за период, пропорциональный размер шага моделирования.

Размер шага является параметр, указанный априори для данного моделирования перспективе. Настройки. Каждый участник имеет предпочтений в отношении различных элементов процесса принятия решений. Например, актер может предпочесть использование определенных навыков, а по сравнению с другими навыками или иметь дело с коллегой, а не коллега B, актеры DoubleAISS имеют предпочтения (конкретные) задачи, проблемы, навыки, действия других участников, стратегия поиска (ширина по сравнению с первым-поиска в глубину), а также результаты решения, например, следует ли уменьшить один индивидуальный нагрузки за счет других коллег. Подразумевается, что предпочтения инструментальные, а также выразительные размерности, это важно не только то, что достижения участников, но и как они ее достижения (Parsons, 1951: 58-67).

Предпочтения данной силы, а сила предпочтения равна вероятность того, что актер будет рассматривать предпочтительным элементом процесса принятия решения до других элементов более низкого ранга. Если, например, актер отдает предпочтение силы для квалификации 0,6, то он или она, с вероятностью 0,6, Рассмотрим сначала первый элемент в его или ее список навыков, с одинаковой вероятностью рассмотреть следующий элемент, если первый не был рассмотрен и не было необходимости, и так далее, для каждого решений, связанных с его навыков. Ранжирование предпочтений, таким образом, случайной величиной; выбор определяется бросил несколько жульничать в последовательности Бернулли (настроение, Грейбилл и Бос, 1974).

Нагрузки. При проблемах, с которыми представлены вопросы, общий объем работы организации становится функцией ряд вопросов, впадающих в организации, а среднее число задач в каждом выпуске. Нагрузки отдельных актера зависит от количества (и размер) вопросов, принадлежащих к актер на данный момент. общего объема организации является суммой отдельных нагрузки всех участников. Обязательств. Актеры могут рассматривать их работы с организационной точки зрения или с отдельными точки зрения. Актеры в отношении объема работы только из отдельных перспективы считаются не совершил этой организации, они заботятся только о своих нагрузки. Они рассматривают вопросы, движущихся с другими субъектами в качестве решения и привлечения вопросы, все равно, к созданию проблем для себя.

Например, нейтральный актер, который только что перешел полной записку кто-то другой гордости самого себя за то, что убил четыре задачи, с одной действий (разработка, ввод, редактирование, утверждение). Совершенные субъектами, с другой стороны, думаю, с точки зрения общего объема организации. Для них, "ход" акция не решит проблемы, поскольку она не приведет к сокращению общего объема работы организации. Короче говоря, обязательствами субъектов, скорее всего, "сваливать"; совершенных участниками не являются. Хотя DoubleAISS может обрабатывать различной степени приверженности, промежуточные значения не были включены в моделирование эксперимента. Структура. Структура включает в себя два аспекта, как было отмечено: (1) сети связи между субъектами и (2) отношений власти.

Структурные дифференциация в действие с точки зрения связи, что актер ведет с другими заинтересованными сторонами. Чем больше связей за актера, тем менее дифференцированной структурой понимается. Орган в действие посредством направления связей и является однонаправленным. Начальник имеет право, чтобы вопросы или привлечь вопросы со своими подчиненными, а подчиненные не имеет никакого контроля над верхней ..

Прибыв в решении Альтернативная

При принятии решения, актеры решили на одном действии или последовательности действий. Действия кадра причинности модели и связь решений государственных изменения, как модель проходит по времени. Таким образом, в процедурном смысле, действия служат в качестве операторов модели. В идеале, актеры DoubleAISS должна быть способна на все действия, которые происходят в реальной жизни. Но ни одна модель не может preprogram действий всех альтернатив, так как их число бесконечно; новые меры могут возникнуть в результате объединения существующих действий, как и любое событие может быть разбита на ряд более элементарных событий. Применение предварительно определенного набора "примитивов" (т. е. таких элементарных событий) поэтому требуется (Charniak и McDermott, 1985).

Наиболее общий попытка определить такой набор примитивов была проделана Шанк с концептуальным подходом зависимость (Шанк и Нэш-Уэббер, 1975). Шанк определен набор примитивов для естественного языка, таких, что любые мыслимые хорошо сформированные предложения на естественном языке можно перефразировать в терминах этих примитивов или их комбинации; общности такого подхода является установлено под сферу естественного языка. Шанк подход послужил отправной точкой для определения набора элементарных действий для DoubleAISS. Примитивов концептуальной зависимости были пересмотрены, и те, которые вписываются в рамки модели были отобраны. Изменили названия для удобства, шесть элементарных действий, возникло: (1) двигаться (вопрос в другой актер); (2) привлечь (вопрос от другого актера); (3) уменьшить (попробуйте решить задачу); (4) объединить ( использовать свойства одной задачи к решению другой задачи, например, связать две памятки таким образом, что оба могут быть приняты одновременно); (5) разделить (обратная объединить) и (6) до нуля (ничего не делать).

субъектов модели теперь можно использовать эти элементарные действия плана комплексных мероприятий. Каждое действие предполагает определенное сочетание актеров и вопросов, как показано в Таблице 1. Актер определяет с помощью функции поиска альтернативных вопрос и, если необходимо, то есть один дополнительный элемент, второй вопрос или актером. Двигаться и привлекать действия ассоциировать актера, вопрос, а другой актер. Действий уменьшить устраняет одну задачу, позволяя использовать один актер его или ее навыки вопросу. Действий предполагает объединить два актера и вопросов, в то время как раскол предполагает действия актер и один вопрос. Правила для объединения и разделения вопросы вытекают из действий уменьшить. Чтобы объединить две проблемы, как вопросы должны содержать соответствующие задачи, в процессе, не дублировать задачи будут решены, если они поливалентных.

Не все задачи поливалентных. Например, задача "одобрение" было бы поливалентных поскольку можно утверждать несколько вопросов сразу. "Ввод" не будет поливалентных, однако, поскольку один не может два типа текстов в то же время. Последнее действий, разделение, является дополнением к акции комбината; ноль "использовались" актеры не в состоянии сделать выбор. Различных действий влечет за собой различные последствия для деятельности организации. Действий уменьшить устраняет одно задание за раз. Действий объединить устраняет один или несколько задач, в зависимости от задачи поливалентных или нет. Раскол действий, напротив, может создать дополнительные задачи, в зависимости от многозначности задач. Действия двигаться, привлекать и ноль не имеют прямое влияние на нагрузку .. организации

Поток управления

Рисунок 1 диаграммы упрощенной блок-DoubleAISS: Выбрав актер [2], DoubleAISS первый устанавливает стратегию поиска актера [3]. Актеры придерживаться данной стратегии поиска тех пор, пока поиск в пространстве модели не исчерпаны, то они переключаются на другие стратегии поиска. Действия выбран, и последующие поиска зависит от того, что действия [4]. Вопрос выбора [5], и, если потребуется, третий элемент [6] будет выбран. Таким образом, полная альтернатива формируется в три вложенных циклов поиска, при каждом цикле сканирования один класс элементов. Если сканирование не удается на одном уровне, управление возвращается на следующий уровень. Далее, полной альтернативой оценивается в [7]. В противном случае, если она выполняется, как представляется, satisficing, вспомнил, если это терпимо, и отбрасывается, если он некачественный.

На каждом этапе процесса поиска, счетчик проверяет актер исчерпал ему или ей шаги поиск [4а, 5а, 6а]. Если да, то поиск прекращается, и лучший вариант найти до сих пор выполняется. Если актер строили планы, как он или она могли бы сделать в глубину поиска, первое действие план будет выполнен. В каждом случае, поисковой деятельности, зависит от стратегии поиска [8]. В поиск в глубину, допустимых альтернативных берется в качестве отправной точки для планов на будущее [9]. Решения рассматриваются в последовательном порядке: После DoubeleAISS занимался один актер, он переходит на следующий актера, пока все участники были покрыты [2]. Эта последовательность повторяется для заданного числа итераций [1]; стремление уровнях корректируются после каждой итерации ..

DoubleAISS как производственная система

Чтобы воссоздать организационную деятельность в качестве интерактивного влияния отдельных мероприятий, DoubleAISS обрабатывает каждый актер, как миниатюрные системы производства. Такие системы объединить базы данных, свод правил, а также стратегии управления для выбора между правилами (Davis и Кинг, 1977). Каждый цикл в ходе выполнения программы применяет правила к данным, изменения данных и выбирает новые правила в зависимости от этого изменения. База данных содержит информацию о реальном состоянии организационной модели (актеры с их навыков, предпочтений, стремлений и связи с другими субъектами; проблемы с их задачами и с указателями на субъекты, к которым они принадлежат). Правила база содержит информацию об условиях, при которых (примитивные) действия применяются и как такие действия объединяются в сложные цепочки деятельности.

Стратегия управления определяет, каким образом данные доступны и правила выбрали. Данных и баз правило являются обобщенными, каждый актер, когда будет предложено для принятия решения, может получить доступ к тем же данным и правил. Стратегии управления, напротив, индивидуальный, он задается предпочтений актера, стремления, познавательная способность, а также расположение в пределах организации. Например, при ограниченных познавательных возможностей, актеры имеют неравный доступ к общей базе данных, поскольку он требует меньше шагов поиска, чтобы получить информацию о проблемах под своим контролем, чем о проблемах, принадлежащих к другой актер. Когда появится решение, актер экраны данных и базу правил, руководствуясь своей индивидуальной стратегией управления.

Имитационного эксперимента модель позволяет пользователям моделировать поведение организации через общие функциональные изменения различных параметров (независимой переменной) и записать влияние на различные показатели деятельности организации (зависимые переменные).

Параметры

Параметры активированных для этого исследования, включали следующее: когнитивные способности, целеустремленность, рабочей нагрузки, структуру, устремления адаптационного периода, сильные стороны различных преференций, а максимальная глубина поиска. Таблица 2 показывает значения параметров моделирования. Когнитивный потенциал был в действие по числу шагов поиска, выделяемых на актера для каждого решения. Обязательство было определено путем оценки актера рабочей нагрузки, как указано выше. Мощность нагрузки в действие на ряд вопросов, впадающих в организации. Структура классифицируются по двум параметрам, как было отмечено: (1) степень дифференциации выражается через актера связи поддерживает с другими участниками, и (2) отношений власти (направление связи).

стремление актера зависит от стремления уровня, с которым модель инициализации адаптационного периода (время, необходимое для настройки отдельных стремление к изменению решения результатов), и терпимость маржа, маржа в рамках которого решение результатов, хотя и не полностью удовлетворительным, помнят, как "допустимые" и осуществлены, если поиск будет прекращен до удовлетворительного альтернативного был обнаружен. Стремление уровень представляет собой разницу между нынешней рабочей нагрузки и желаемого объема работы, следовательно, его отрицательный знак. Предпочтение силы является параметром моделирования в отношении преференций для стратегии поиска (по сравнению с глубиной поиска в ширину), для элементарных действий, а также навыков.

Потому что предпочтение для того, чтобы действия влияет на эффективность деятельности организации, все участники были назначены для консервативных предпочтений, а именно: один приносит наибольшей ожидаемой производительности. Этот порядок (шаг, объединить, уменьшить, разделить, привлечь) для обязательствами субъектов и (объединить, сократить, привлечь, перемещать, раскол) за совершение субъектами. Максимальная глубина поиска определяет, насколько глубоким субъекты могут осуществлять поиск по структуре, например, глубина означает, что два актера можно считать то, что коллега коллеге могут делать ..

Меры

Пять мер эффективной системы контроля в DoubleAISS: производительность, число решений, nonsolutions и nondecisions и климата. Производительность измерялась доля задачи решены в ходе одной модели перспективе; эквивалентно курсу "решения, резолюции," производительность была воспринята как общий показатель производительности организации. Решения принимаются решения, которые снижают нагрузку на организации, их абсолютное количество в течение одного запуска моделирования было записано. Решения, которые не приводят к сокращению нагрузки были интерпретированы как nonsolutions, решения, принимаемые в ноль действия были истолкованы как nondecisions, обе меры были записаны в абсолютных цифрах, а. Климат был определяется как разница между стремлением актера и результатах его или ее решение (по оценке, что актер), суммируются по всем решениям и разделить на число итераций.

Результате дает среднюю удовлетворенность или неудовлетворенность в решении в течение одного моделирования перспективе. Три других мер - по кол-satisficing решений, допустимых и неправильных решений - не сообщили в этом документе (см. Masuch, LaPotin и Verhorst, 1987) ..

Моделирование

Блокирование дизайн с двумя переменными на блок (Box, Хантер, и Хантер, 1978) была выбрана для осуществления этой модели. (4) Он исследует все возможные комбинации всех пар двумя параметрами, все другие переменные постоянными при значениях базы перспективе. Параметр базы запустить ценностей были выбраны после предварительных испытаний пытался определить значимые диапазоны для каждого параметра. Три значения для каждой из двенадцати параметров активной (высокий, средний и низкий), были отобраны, а промежуточные значения были выбраны для стандартного запуска в большинстве случаев (табл. 2). Низкая стоимость (на каждый актер одна связь с актером выше, и актер ниже в иерархии) был выбран для запуска стандартных, потому что мы чувствовали, что с учетом относительной пропорции модели, поддерживать связи с 20 процентов от стоимости всех других членов организация является наиболее реалистичным допущением.

Где анализ данных исследования предложили более глубоких сочетаний, или параметров за пределами их обычного диапазона, такие возможности были изучены также. Комментарии рецензентов ASQ послужил дополнительного раунда моделирования, на этот раз о последствиях случайной структуры и полномочий отношений, в результате чего в общей сложности 619-моделирования, или 18570 работает. Некоторые параметры держали неактивных для предотвращения комбинаторного взрыва в число симуляций. Когда это возможно, значения таких параметров были выбраны в соответствии с соответствующими значениями исходной мусорных модели. Таким образом, размер организации был установлен на уровне десяти членов, а каждая моделирования побежал через двадцать итераций (периоды).

Таблица 3 показывает, организационной структуры, предполагается, во время моделирования. Было условлено, либо как "линейных" структуры или случайной структуры. Линейных связей структуры актер один слой иерархии с другими субъектами на одном и прилегающих слоев; связи с уменьшением иерархической дистанции. Линейная структура была выбрана база выполнить моделирование, потому что такая структура является более реалистично комбинированных особенности формальных и неформальных структур (например, когда коммуникационные связи распространяются в вертикальном и горизонтальном направлениях по иерархии), чем более жесткой пирамидальной структурой. DoubleAISS может вместить любой структуры, которые могут быть указаны коммуникационные связи (как на организационную структуру), в том числе пирамидальных структур.

Так же, как для пирамидальных структур, линейная структура предполагает разделение труда и параллельной обработки организационной деятельности. Восемь навыков были равномерно распределены по субъектам, каждый актер, имеющих четыре навыков. Распределение навыков соответствует линейной структуры, при этом каждый актер различающихся по следующей актера один навык. Как следствие, навыки перекрываются между слоями. Этот дистрибутив был выбран потому, что она представляет собой фактическое распределение навыков в организации более реалистично, чем распределения без дублирования, особенно в организациях, в которых акции зависит от стажа (Маккелви, 1981). Навыки соответствовали элементов притекающих вопросов.

Каждая такая проблема состояла из четырех заданий из набора из восьми задач, не было неразрешимых проблем. Эксперимент был выполнен в дизайн Монте-Карло. Случайные точки были выбраны из единого [0,1] распределения и фильтруется через предпочтение распределения для каждого решения. Следствием этого процесса Монте-Карло, что результаты двух идентичных симуляций, скорее всего, отличаются. Для создания статистически полезных данных, каждый моделирования повторяется тридцать раз, чтобы получить распределение измеряемых переменных ..

Анализ данных

Данные были проанализированы в два этапа. Во-первых, ступенчатой регрессии для всех меры были бежать, чтобы получить общее представление о поведении модели и для выявления последствий параметров на различные мероприятия. Пошаговая регрессия является оправданным, так как опытно-конструкторских эффективно предотвращать мультиколлинеарности (нет корреляции между независимыми переменными превысил 0,1). Регрессии, приведенные в таблице 4, были основаны на агрегированных данных по тридцать повторов, которые представляют собой один проход моделирования. Во-вторых, более детальный анализ для сравнения результатов моделирования отдельных проводилось. На этом этапе каждый моделирование рассматривается как группа из тридцати замечания и параметрического, а также непараметрические тесты (в одну сторону плюс ANOVA HDS в Тьюки; Крускала-Уоллиса один-дисперсионного анализа) были применены для выявления существенных различий ..

Модель поведения обязательства и когнитивные способности доминирующее поведение DoubleAISS в. Они придумали, как значительное регрессоров во всех уравнениях. Но, как показано в Таблице 4, большинство других независимых переменных играют значительную роль, как хорошо. Приверженность и когнитивные способности. Обязательство (COM) увеличил производительность и ряд решений, в то время как сокращение количества nonsolutions и nondecisions.

Удивительно, но приверженность также понизил организационном климате. Когнитивные способности (CC), в свою очередь, повысило производительность и количество решений, но и улучшили организационный климат незначительно. Кроме того, когнитивные способности одновременно снизили подсчет nondecisions и увеличение числа nonsolutions. Как показано на рисунке 2 показано, как приверженность и когнитивные способности являются важными предикторами эффективности работы организации, но их синергетический эффект, который на самом деле замечательный. Это указывает на часто пренебрегают стороны ограниченной рациональности: ограниченные обязательства. Рационального актера, кажется, не очень эффективно, если он не мотивирован. В самом деле, когнитивные способности нераспределенных субъектов может стать контрпродуктивным.

Имея больше времени, чтобы думать, позволяет обязательствами субъектов придумать лучшего nonsolutions - выяснить, как ничего не делать, даже если это трудно не быть продуктивным. Это также объясняет, позитивных отношений между когнитивные способности и nonsolutions для низких уровней обязательств и обратная связь высокого уровня приверженности, оба из которых являются очевидным на рисунке 3. Нагрузки. Как показано на рисунке 4, рабочая нагрузка (WL) сыграли неоднозначную роль. Производительность значительно снизилась за высокой нагрузки, как и следовало ожидать. Поскольку мощность каждого участника ограничено, относительно меньше, задачи могут быть эффективно решаться задачи, как размножаться. До определенного момента, однако, ряд решений увеличение объема работы - с низкой нагрузки, Есть меньше вопросов и меньше принимать решения.

Высокие нагрузки также приводит к более nondecisions; также вопросы, накопить на компьютер совершенных актера, его ум слишком легко исчерпаны, рассматривая то, что не надо делать. Структура и иерархия. Как когнитивные возможности и обязательства, структура (TIES) носит по большинству аспектов поведения модели. Регрессии показывают, что очень дифференцированную структуру (несколько связей) сохраняет производительность и номер решения проблем низкой решений. По-видимому, участники не имеют достаточно связей, чтобы продуктивно использовать потенциал других актеров. Кроме того, высокая дифференциация кажется, угнетают климата и сокращение в общей сложности на nondecisions и nonsolutions. Тем не менее, влияние структуры могут быть неправильно истолкованы, регрессии, поскольку его влияние на эффективность организации является нелинейной.

Как показано на Рисунке 5 показывает, положительное влияние структуры обычно пик, когда Есть несколько связей между субъектами. Актеры слишком много связей потерять какое-то время поддерживать контакт с другими или, в терминах DoubleAISS, тратить время на выяснение того, какие контакты в использовании участниками без достаточной связи должны идти все возможное, чтобы добиться своей цели. Подразумевается, что когнитивные способности компенсирует отсутствие дифференциации (то есть, когда кто связан с кем-либо еще): немой актеры разыгрывают почти в равной степени в каждой структуры, умные актеры разыгрывают лучше, если структура менее дифференцированы. Не удивительно, что случайные структуры понижает производительность, кол-во nonsolutions и климата. Эти эффекты проявляются на рисунке 6.

Как регрессии показывают, иерархия (структура при посредничестве власти отношения, HIER) не оказывают заметного влияния на производительность организации. Важно только в уравнение регрессии для числа решений. Но более внимательном показывает более сложные схемы. Как показано на рисунке 7 показывает, влияние иерархии кажется, сильно взаимодействуют с распределением обязательств: если приверженность высоким, иерархия, как представляется, мало влияет на производительность. Только если обязательства низка отношения могут помочь власти производительности. Думая о будущем. Моделирование эксперимента положил шапку на максимальное количество шагов, актер мог думать вперед в поиск в глубину (MS). Влияние этого параметра может достигать дальше, чем свидетельствует его появление в уравнения регрессии, решений и nondecisions.

Думая о будущем также помогает актеру находить решения и избежать nondecisions (не удивительно). Кроме того, как показано на рисунке 8, позаботиться об этом заранее представляется исключительно важное значение для решения проблем поведения организаций доминируют немотивированных участников, поскольку обеспечивает каждого участника с зеркалом своего собственного поведения. Шаговые в ботинки следующий актера, он или она, скорее всего, обнаружим, что другие "прохождение доллар", так же, как он или она проходит перед ними. Стремления и предпочтений. Стремления контролируются тремя параметрами: начальный уровень аспирации (ADIFF), терпимости службы для рассмотрения решений, не отвечающих исходному уровню (TOL), и период адаптации (APERIOD). Высшее оригинальные стремления угнетают климата, сокращение числа решений и повысить кол-во nondecisions.

Высокие ожидания легко разочарование, многие решения заранее, поскольку они не кажутся многообещающими достаточно. Подразумевается, что короткие периоды адаптации смягчению последствий чрезмерных ожиданий. С другой стороны, больше терпимости службы оказывает положительное влияние на большинство аспектов деятельности организации. Настройки для действий, навыков и глубину мышления были активированы в качестве параметров для моделирования, но только действие преференций (ACTIONP) приходит в ступенчатой регрессии и дополнительного детального анализа. Как показано на рисунке 9, производительность кажется, страдает от действий несовместимых предпочтения и, наоборот, наблюдается увеличение числа решений. Таким образом, противоположные знаки скрыть же нелинейных причинно-следственной связи.

потому что значение позволяет участникам быстро переключаться между несколькими перспективными возможностями, сохраняя их внимание сосредоточено на наиболее перспективных альтернатив. Умеренно несоответствия, таким образом, повышению производительности труда, только в марте (1976) предложил в "Технология Глупости".

ОБСУЖДЕНИЕ

DoubleAISS и мусор теории

Мусора моделей моделирования были построены, чтобы ответить на вопрос. Как это возможно, что организации могут выжить, несмотря на широкое распространение кажущемся беспорядке? Но они не смогли обеспечить всеобъемлющий ответ, отсутствует либо фиксированной участие (наряду с разделением труда и другие существенные черты обычных организаций) или ограниченной рациональности. Интеграция фиксированной участие и ограниченной рациональности в новом, на основе алюминия дизайн, DoubleAISS адекватный ответ на исходный вопрос. Ограниченные оказывает организационную рациональность выбора неоднозначно, независимо от того, участие жидкости или фиксированной организационной структурой. С 46 процентов nondecisions и 25 процентов nonsolutions как в среднем в этом эксперименте, общая организация DoubleAISS появляется генерировать беспорядок на том же уровне, как "организованной анархии" Коэна, март, и Ольсен, - но по разным причинам.

По имитационных экспериментов КМ

Рабочей нагрузки, с другой стороны, вряд ли будет доминировать отдельных решений при участии фиксируется организационная структура - по крайней мере до тех пор, как рабочая нагрузка не является чрезмерным, т. е. столько, сколько может быть обработан "разумно" действительных членов организации. Тогда возникает вопрос, как это разумно нагрузки обрабатываться? Приверженность и когнитивные способности дать ответ. При участии жидкости, члены организации могут делать ничего, кроме выгоды на выбор возможностей по мере их появления. Оказавшись в паутине самоотверженный обещания, они всегда на грани неудачный выбор - ворвались overpromising выбор возможностей и отказ от бесперспективных них. Не существует никакого механизма для координации их деятельности или для сглаживания колебаний спроса и идей.

Квази-рыночных мусорные баки несовершенен, как и реальные рынки. Но фиксированной участия - структура, иерархия - не является панацеей для организованной анархии. Актеры может привести к nondecisions потому что они не остроумный достаточно, чтобы найти доступные решения, потому что ничего нельзя сделать, или потому, что время истекло. Они производят nonsolutions, потому что они не заботятся или потому что они очень сильны. Посредственность не может стать нормой, так как субъектам приспосабливать их стремление к производительности тусклый или отказать в адаптации на всех. Монтаж части вместе, то сообщение будет то, что организованные анархии и организованную структуру, генерировать большие возможности для nondecisions и nonsolutions, но каждый из них также оставляет возможность для решения резолюции.

Контринтуитивным эффекты взаимодействия

Кроме того, многие тривиальные результаты, которые можно было бы ожидать в глобальном исследовании пространстве параметров модели, моделирование эксперимента выпустила несколько противоречащий результаты, касающиеся обязательств, климата и рабочей нагрузки. Эти понятия играют важную но неуловимый участие в административных наук.

Хотя они и воспринимаются как исключительно важное значение для понимания организационного поведения, не вырабатывается и консенсус относительно их практической реализации, и мало эмпирических результатов пока не пережили проверку временем (Mowday, Портер, Стирс, 1982; Шнайдер и Reichers, 1983; Руссо, 1988). Даже совсем простые гипотезы отвечают двусмысленный ответ от данных. Например, как правило, считает, что оба обязательства и климата оказывают положительное влияние на производительность и эффективность мер, связанных, но положительные и отрицательные результаты эмпирических прежнему борются за признание (Стирс, 1977; Джойс и Слокум, 1979; Randall, 1987; Руссо , 1988). К тому же, позитивные отношения между обязательствами и климата, как ожидается, однако эмпирические результаты по-прежнему амбивалентные (Randall, 1987).

Очевидно, что действия вопросы не урегулированы. Особое значение здесь угрозы построить действия (из-за несовместимых оперативного определения), внешние действия (в связи с образцов, которые не могут быть репрезентативными), и внутренние действия (из-за мультиколлинеарности и другие ошибки уравнения). Вместе, эти угрозы могут образовывать стабильные относительно барьера против дальнейшего теоретического прогресса. Как сложности домена способствует возникновению уравнения ошибок, а следовательно, и противоречивые результаты различных образцов, исследователи считают, побуждать их продолжать поиск новых конструкций и моделей измерения (Стирс, 1977; Reichers, 1985; Мак-Ги и "Форд", 1987) - только увеличить и без того сохраняется путаница.

В то время как имитационная модель не может решить все проблемы действия, DoubleAISS помогает выяснить сложности домена, обратив внимание на взаимодействие эффекты, приводящие уравнение ошибок и связанных с ними вопросов внутренней силы. На основании основных предположений кодифицированы в поведенческой теории организации (в марте и Симон, 1958; Сайерт и марта, 1963), DoubleAISS включает в себя основные понятия теории действий. Как следствие, модель предсказывает положительное соотношение между обязательствами и производительности, а основной эффект. Но опыт показывает, моделирование взаимодействия том, что вряд ли следует ожидать, при проектировании модели измерений и, следовательно, вряд ли будет для контролируемых, так как она включает в себя признание противоречащий воздействия низкой нагрузки.

Низкая нагрузка может, по сути, обратное влияние обязательств в области производительности, так как совершенные субъектами, в поисках работы, тратят слишком много времени вопросам привлечения друг от друга. Спорные вопросы постоянно находятся в движении, и мало делается. Наличие незадействованных субъектов повышению производительности в этих сложных условиях (рис. 4). Они "сваливать" на их совершенные коллег, которые, в свою очередь, можно найти время, чтобы получить работу. Эффект взаимодействия между когнитивные способности и приверженность подтверждает эту точку зрения: как нейтральный субъекты могут мобилизовать больше мозгов, они становятся все более универсальным по переориентации работы с другими сторонами и, следовательно, эффект снижения производительности обязательствами субъектов, их познавательной повышает производительность.

Аналогичное замечание можно объяснить противоречащий отношения между обязательствами и климат, другой предметом споров среди студентов организации (Глик, 1985, Джеймс Джойс, и Слокум, 1988; Глик, 1988). Нераспределенные субъектов легче обнаружить, что они считают satisficing решения, но они значительно меньше, решать проблемы для организации. Их растущее присутствие увеличивает среднюю удовлетворенность, но одновременно снижает производительность организации. Короче говоря, они легче сваливать. Хотя это замечание сводится к трюизм раз это сделано, не менее вряд ли следует ожидать, поскольку она включает в себя отношения между прогулы и климата, отсутствует связь с интуитивным обязательств.

Следует добавить, однако, что это наблюдение зависит от функционирования климата как совокупности отдельных мер, который является общей, но не бесспорен рабочего определения в организационное поведение (Глик, 1988). Третье замечание касается взаимодействия между обязательствами, производительности и власти (рис. 7). Как уже отмечалось, власти отношения кажутся помочь только тогда, когда исполнение обязательства низка. Непонятные, как это может быть, этот результат указывает на редко заметил несоответствия в теории рациональной организации (Sims, Спенс, и Такеи, 1983). Парадигмы требует ответственности и компетенции, но и иерархии, как предпосылки для рациональной организации (Weber, 1972). Однако, если все были очень мотивированы и компетентными, то система может регулировать себя взаимной корректировки: Иерархия не будет необходимости, поскольку участники будут знать друг друга, как они сами знают, всегда находя подходящего человека для себя подходящее место, и как только это человек будет найден, он или она могла бы опереться.

DoubleAISS и эмпирические проверки

Компьютерное моделирование может превзойти другие методы по отношению к внутренней силе, и, возможно, построить действия (Бертон и Obel, 1984). Но претензии DoubleAISS на общие представления организация ставит вопрос о внешних, а действия. Обширные моделирования, выполненное для этого исследования установить лицо действия DoubleAISS это теперь показывают, что модель ведет себя разумным образом, изображающие знакомые Вселенной организации.

Однако более детальное изучение его внешнего действия необходимо будет установить модель как надежный инструмент для теории поколения. Это обследование должно включать основные допущения и модели, и его архитектуры. Основные предположения. Главной задачей предположения выбор пять элементарных объектов, как "строительные блоки" модели, основные свойства, поставленных перед этими объектами, а также оперативных предположений, необходимых для построения рабочей модели с использованием этих объектов. Мы хотели бы представить, что эмпирическая проверка объектов само по себе (то есть, актеры, акции, вопросы, навыков, структура) не создает проблем - все организации особенность таких объектов в один или другую комбинацию. То же самое с соответствующими изменениями в концепции ограниченной рациональности, адаптивные стремления, несовместимые предпочтения, и проблемные обязательства, которые представляют собой основные предположения о свойствах объекта на концептуальном уровне.

Эти предположения вытекают из основных поведенческих теории организации, так как она развивалась в работе Барнард, Симон, март, Томпсон и др.; вместе с этой теории, эти предположения и эмпирически подтверждено (Минцберг, 1979; Пфеффер, 1982; Скотт, 1986). Более проблематичными являются оперативные предположения, необходимые для построения рабочей модели. Они касаются следующих вопросов: выбор действий примитивов, представление списка вопросов, правила для работы с вопросами, действие ограниченной рациональности как прекращении поиска и моделирования власти, как односторонние полномочия в отношении рабочей нагрузки других актеров. Потому что эти предположения служат для упрощения, а не для описания элементарных признаков домена, они не имеют прямого референта в организациях.

Их утверждение должно происходить бывших negatio: один должен показать, что эти предположения мало что могут сделать вреда предсказательной силы модели. Мы считаем, что их проверки за лицом проверки данного исследования будет включать три этапа. В качестве первого шага, надежность оперативной предположения должны быть проверены, так как необходимо знать, каким образом эти предположения тариф по отношению к различным concretizations референта мира. Это можно сделать путем сравнения поведения DoubleAISS в его нынешнем виде с более конкретными версиями, которые по образцу существующих организаций, захватив специфика этих организаций по адаптации оперативного предположения, когда это необходимо. Это может привести к изменению дизайна модели, который является вторым шагом.

Например, можно прийти к другой, возможно, богаче выбор действия примитивов или более подробные правила для работы с вопросами. На третьем шаге, конкретных прогнозов, полученных от модели, должны быть проверены с эмпирическими наблюдениями. Мы хотели бы предостеречь от проверки процедуры, которая пропускает два первых шагов, исходя по аналогии с традиционной философии, согласно которой теория выгоды достаточной поддержки со стороны проверки ее предсказаний, или, точнее, неудачные попытки фальсификации. Мы считаем, что модель слишком сложна, чтобы быть подтверждены в одной стреловидности. Архитектура. архитектура модели происходит из-за физической гипотезы знаковая система и оперативного осуществления этой гипотезы в виде рекурсивной системы производства.

Как уже отмечалось, физические гипотезы знаковая система лежит в основе доминирующей Аль парадигмы сегодняшнего, это была подтверждена во многих случаях человека принятия решений, в том числе случаев, непосредственно относящихся к организации (Simon, 1964, 1983; Ньюэлл и Саймон, 1972; Симона и Kadane, 1975 ). Однако до сих пор нет доказательств того, что человеческое мышление сама, при любых обстоятельствах, символ вал. В самом деле, последние данные, собранные студентами нейронных сетей, позволяет предположить, что многие аспекты человеческого мышления, возможно, лучше быть захвачены в качестве параллельных распределенных процессов (Rumelhart и McClelland, 1986). В то же время, однако, эти исследователи показали, функциональной эквивалентности между параллельных распределенных процессов и символ инициативе алгоритмов для различных задач.

Этот аргумент переносится на выбор производственной системы как механизма вывода модели. Производственные системы обеспечивают общий алгоритм логического вывода процессов, но они не только алгоритм доступны, и нет никаких убедительных доказательств того, свое превосходство в моделирование процессов решения. Другие перспективные алгоритмы включают в Шанк "скрипты" (Gioia и Пул, 1984) и Минского "кадры". Особую озабоченность вызывает моделирования организации в качестве действительно параллельных процесса (Warglien, 1988). В настоящее время в версии DoubleAISS, параллельность только моделируемых, что ограничивает взаимодействие между участниками модели. Хотя это ограничение не затрагивает действительность лицо модели, она обеспечивает определенную согласованность (параллельно) деятельности, которые могут отсутствовать в реальной организации.

Дополнительные проверки DoubleAISS, таким образом, может привести к модификации нынешней версии модели. Мы считаем, что имеются достаточные доказательства, однако, для поддержки DoubleAISS в качестве жизнеспособного отправной точкой для создания нового поколения моделей организации, то есть модели, которые описывают не только организаций, но и будет служить теория генераторов в дальнейших исследований ..

ПОСЛЕДСТВИЯ Это исследование имеет последствия на нескольких уровнях. Более точно, чем в предыдущих исследованиях, он разграничивает понятие мусорные баки, утверждая, что для мусорных теории не затрагивает организационную структуру. Этот вывод не умаляет мусорных концепции. Это означает, что мусорные баки не просто гениальная идея, но довольно общие концепции принятия решений за пределами структуры.

Однако дальнейшие исследования могут прибыли временно заменить метафору с более приземленными один несовершенных рынках. Это позволит обеспечить доступ к аналитическим инструментам подхода сделки стоимостью (Williamson, 1975; Робинс, 1987) и открыть вид на различных и, возможно, более общей формы участия жидкости. Во-вторых, DoubleAISS является первым завершил усилия для создания "Аль-модели на основе организационных решений. После этого края, модель может передать методологии аналогичные усилия. Наряду с выбором из пяти блоков модели здания, его конструкция опирается на лечение каждого принимающего решения, как системы производства. Это было достигнуто путем объединения обобщенных данных и правила базу индивидуального разрешения конфликтов, который решает, какие правила "выстрелил" с данными, если некоторые правила.

Урегулирования конфликтов определяет индивидуальность артистов, в то время как данные и правила определения базы среды всех участников. Как ввести новый вклад в базу данных с каждого цикла во время выполнения программы, поведение системы, изменения, плавно эмуляции взаимодействия между участниками и среды их обитания. Конечная жизнеспособность такого подхода еще предстоит увидеть, конечно, это будет также зависеть от производительности конкурирующих проектов в настоящее время изучается. DoubleAISS вряд ли будет оставаться единственной моделью в своем роде долго. Различные другие перспективные подходы в настоящее время осуществляется другими исследователями. Коэн и Голландии совместно работают над представлением со сложными обучения и механизмы стимулирования (Cohen, 1986).

Саланчик и Leblebici (1985) предложили "порождающей грамматики организационных операций", которые могут стать основой моделирования усилий, если один будет представлять организационных действий с точки зрения парсера языка. Роджер зал (1984), основываясь на работе, Аксельрод (1976) и Bougon, Вик, и Binkhorst (1977) показал пути бросить конфликтующие системы убеждений в организациях, в когнитивной карты и вывел "естественной логики организационной политики" от Взаимодействие между этими картами. Массимо Warglien (1988) работает на представительство организаций в качестве параллельных распределенных процессов, в то время как Ричард Бертон и Борге Obel работают над основанной на правилах экспертная система организации и управления, теории.

Окна настежь, и перспективы интересно. В-третьих, вновь компьютерного моделирования как метода теоретизирования, DoubleAISS акцентирует внимание на тип теории, против которых традиционные формы теоретизирования предвзято, - тип теории, что зависит от предположения о сложных схем взаимодействия. Поскольку можно предположить, что организации, как правило выставке сложные схемы взаимодействия, можно ожидать, что такие теории, особенно подходят для организации теории. Наконец, это исследование является одним из первых, чтобы объединить искусственного интеллекта с компьютерного моделирования. Хотя многие модели Аль успешно имитировать некоторые аспекты интеллектуального поведения, мало провести систематическое изучение пространства состояний данной модели представления (Elzas, Орен, Зиглер, 1986).

Моделирование делает производство новых перспективных взглядов на теорию производства, особенно при питании с "Аль-стратегий, основанных на вывод. Несмотря на появление компьютеров, теоретизирования в социальных науках еще осталось на неофициальные, интуитивный методы. Ученые приняли сложные стратегии по теории тестирования, но теория производства до сих пор осуществляется вручную, как это было. Из-за отсутствия времени и терпения, в полной мере потенциал любой теории - множество гипотез теории может принести, не нарушая правил логики - это почти никогда не исследовал. Аль-основанные моделирования таким образом, может помочь более эффективно использовать существующие теории и способствовать развитию новых. (*) Часть этих исследований была проведена во время пребывания Михаила Masuch как ученый голландского Национального научного фонда в Высшей школе по связям с общественностью, Государственный университет Нью-Йорка в Олбани.

Полный факторный эксперимент потребовало бы астрономическое количество трасс - вычисление произведения [3.sup.10] моделирования требуется полный факторный эксперимент с тремя значениями на параметр, 30 работает в симуляции, и около 3 минут прошло в запустите . Ссылки Андерсон, Пол А., Григорий В. Фишер 1986 "модели Монте-Карло для мусорных процесс принятия решений". В Джеймс Г. марта и Роджер Вейсингер-Baylon (ред.), Неоднозначность и команды: 140-164. Маршфилд, М.: Питман. Аксельрод, Роберт 1976 Структура Решения: когнитивных карт политических элит. Принстонского университета Нью-Джерси: Пресс-Принстонском университете. Барнард, Честер I. 1938 Функции Исполнительного Cambridge, MA: Harvard University Press.

Барр, Avron, и Эдвард Фейгенбаум 1981 Справочник по искусственному интеллекту. Чтение, М.: Адисон-Wesley. Bougon, Мишель, Карл Ефимович Вейк, и Дин Binkhorst 1977 "познания в организации: анализ джаз оркестр Утрехта". Administrative Science Quarterly, 22: 606-637. Box, Джордж EP, Уильям Дж. Хантер, Дж. Стюарт Хантер 1978 Статистика по Experimeters. Нью-Йорк: Wiley. Брахман, Рональд J., и Гектор Левеск J. (eds.) 1985 Чтения в представлении знаний. Лос-Альтос, штат Калифорния: Морган Кауфманн. Брир, Алан, и Ян Робинсон 1974 Компьютеры и социальных наук. Нью-Йорк: Пресс Колумбийском университете. Бертон, Ричард М., 1984 Борге Obel Разработка эффективных организаций: моделирование и эксперименты.

Нью-Йорк: North-Holland. Карли, Кэтлин 1986 "Эффективность в мусорную корзину: последствия для преодоления кризисов". В Джеймс Г. марта и Роджер Вейсингер-Baylon (ред.), Неоднозначность и команды: 165-194. Маршфилд, М.: Питман. Charniak, Юджин, и Дрю McDermott 1985 Введение в искусственный интеллект. Чтение, М.: Addison-Wesley. Charniak, Юджин, Кристофер К. Riesbeck, и Дрю В. McDermott 1986 Искусственный интеллект Программирование. Хилсдейл, NJ: Лоренс Erlbaum. Коэн, Майкл Д. 1986 "Искусственный интеллект и динамических характеристик конструкций организации". В Джеймс Г. марта и Роджер Вейсингер-Baylon (ред.), Неоднозначность и команды: 53-71. Маршфилд, М.: Питман. Коэн, Майкл Д., Джеймс Дж.

Марта, и Йохан П. Олсен 1972 "мусорных модель организационного выбора." Administrative Science Quarterly, 17: 1-25. Сайерт, Ричард М., Джеймс Дж. марта 1963 Поведенческая теория фирмы. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall. Дэвис, Randall, и Джонатан Кинг 1977 "Обзор систем производства". Машина разведки, 8:300-331. Даунс, Энтони 1957 Экономическая теория бюрократии. Нью-Йорк: Харпер и Роу. Даттон, Джон и Уильям Х. Старбак (eds.) 1971 Компьютерное моделирование и поведение человека. Нью-Йорк: Wiley. Elzas, Морис С., Tuncer I. Орен, Бернард Зиглер (eds.) 1986 моделирование в искусственный интеллект эры. Амстердам: North-Holland. Форрестер, Джей В.

1961 Промышленное динамики. Cambridge, MA: MIT Press. 1968 Принципы систем. Cambridge, MA: MIT Press. Genesereth, Майкл, и Нильс Нильссон 1988 логическим основам теории искусственного интеллекта. Лос-Альтос, штат Калифорния: Морган Кауфманн. Gioia, Денис А., Петр П. Пул 1984 "Сценарии организационного поведения". Академия управления обзору, 9: 449-459. Глик, William H. 1985 "Концептуализация и измерение организационного и психологического климата: ошибки в многоуровневых исследований". Академия управления Review, 12: 601-616. 1988 "Ответ: организации не являются центральной тенденции" Бой с тенью в темноте, 2-м раунде. "Академия управления обзора, 13: 133-137. Холл, Роджер I. 1984" естественной логики управленческих решений политики: его последствия для выживания организации. "Наука управления, 30: 905-927.

Хелсона, Гарри 1964 Адаптация уровня теории: эксперимент и системный подход к поведению. Нью-Йорк: Haper и Row. Джеймс, Лоуренс Р., Уильям Ф. Джойс и Джон Слокум 1988 "Организации не познать". Академия управления обзора, 13: 129-132. Джойс, Уильям Ф., Джон Слокум 1979 "климат в организации". В Стивен Керр (ed.), Организационное поведение: 317-333. Columbus, OH: Grid. Ковальский, Роберт 1979 логики для решения проблем. Нью-Йорк: North-Holland. Manetsch Томас Дж., и Джеральд Л. Парк 1973 Системный анализ и моделирование с применением к экономической и социальной системы. Ист-Лансинг, М.: Университет штата Мичиган. Марта 1976 г. Джеймс Дж. "Технология глупости". В Джеймса Г.

Март и Йохан П. Олсен, неоднозначности и выбор в организациях: 69-81. Берген, Норвегия: Universitestsforlaget. Марта, Джеймс Дж., и Йохан П. Олсен 1976 Неоднозначность и выбор в организациях. Берген, Норвегия: Universitetsforlaget. 1986 "мусорных модели принятия решений в организации". В Джеймс Г. марта, и Роджер Вейсингер-Baylon (ред.), Неоднозначность и команды: 11-53. Маршфилд, М.: Питман. Марта, Джеймс Г., Герберт А. Саймон 1958 организаций Нью-Йорк: Wiley. Masuch, Майкл Перри J. LaPotin и Rik Verhorst 1987 "действий и взаимодействия; Результаты два блока разработан на основе алюминия модели организационных действий". Рабочий документ 3-87, Центр управления, Университет Амстердама.

McGee, Гейл У., 1987 Роберт Форд "Два (или больше?) Размеры организационные обязательства: пересмотр аффективные и масштабы продолжение усилий". Журнал прикладной психологии, 72: 638-642. Маккелви, Билл 1981 Организационные систематики. Беркли, Калифорния: Калифорнийский университет Press. Луга, Донелла H., Джон Ричардсон, и Герхард Бракман 1982 блуждание в потемках: The First Decade глобального моделирования. Нью-Йорк: Wiley. Миллер, Джордж А. 1956 "магическое число семь плюс-минус два: некоторые ограничения наших возможностей для обработки информации". Psychological Review, 64: 81-97. Минцберг, Генри Д. 1979 Структурирование организации. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall. Мок, Майкл К., Луис Р.

Понди 1977 "О структуре хаос анархии, организованной в ответ на неопределенность". Administrative Science Quarterly, 22: 351-362. Настроение, Александр Михайлович, Франклин А. Грейбилл и Duane C. Бос 1974 Введение в теорию статистики, 3D ред. Нью-Йорк: McGraw-Hill. Mowday, Ричард Т., В. Лиман Портер, Ричард М. Стирс 1982 сотрудников организации с Связи: Психология о приверженности, прогулы и оборота. Нью-Йорк: Academic Press. Ньюэлл, Аллен, и Герберт А. Саймон 1972 правам проблем. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall. 1976 "Компьютерные науки эмпирического исследования: символ и поиска". Сообщения КУА, 19 (3). Нильссон, Нильс J. 1981 Методы решения задач в области искусственного интеллекта.

Лос-Альтос, штат Калифорния: Морган Кауфманн. Паджетт, Джон Ф. 1980а "Ограниченная рациональность в бюджетных исследований". Обзор американской политической науки, 74: 354-372. 1980b "Управление мусорных иерархии". Administrative Science Quarterly, 25: 583-604. Парсонс, 1951 Талкотт социальной системы. Glencoe, IL: Свободная пресса. Пфеффер, Джеффри 1982 организаций, и теория. Маршфилд, М.: Питман. Pidd, Михаил 1984 Компьютерное моделирование в области наук управления. Нью-Йорк: Wiley. Randall, Донна М. 1987 "и приверженности организации: организационные человек вновь". Академия управления Review, 12: 460-471. Reichers Арнон Е. 1985 "обзор и переосмысления организационной приверженности". Академия управления обзора, 10: 465-476.

Богатые, Elaine 1983 искусственного интеллекта. Нью-Йорк: McGraw-Hill. Робинс, Джеймс А. 1987 "Организационные экономика: Заметки об использовании теории сделка стоимостью в исследовании организации". Administrative Science Quarterly, 32: 68-86. Руссо, Денис М. 1988 "Строительство климата в организационных исследований". В Кари Л. Купера и Иван Т. Робертсон (ред.), Международное обозрение промышленной и организационной психологии, 3: 139-158. Нью-Йорк: Wiley. Rumerlhart, Дэвид Э., Джеймс Л. Мак-Клелланд 1986 параллельная распределенная Processess: Исследования в области микроструктуры познания. Cambridge, MA: MIT Press. Саланчик, Джеральд Р., Huseyin Leblebici 1985 "К теории организационно-правовой формы". Working Paper, колледж торговли, университета штата Иллинойс.

Шанк, RC, и Бонни Л. Нэш-Уэббер 1975 Теоретические проблемы в обработке естественного языка. Ассоциации по вычислительной лингвистике. Шнайдер, Вениамина, и Арнон Е. Reichers 1983 "Об этиологии климате". Психология персонала, 36: 19-39. Скотт, В. Ричард 1986 организаций: Rational, естественно, и "Открытые системы", 2 изд. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall. Саймон, Герберт А. 1955 "поведенческой модели рационального выбора". Ежеквартальный журнал экономики, 69: 99-118. 1957 административного поведения, 2 изд. Нью-Йорк: Macmillan. 1962 "Архитектура сложности". Труды Американского философского общества, 106: 467-482. 1964 "О концепции организационной цели". Administrative Science Quarterly, 9: 1-22.

1983 "Поиск и рассуждения в решении проблем". Искусственный интеллект, 21: 7-29. Саймон, Герберт А., Джозеф Б. Kadane 1975 "Оптимальное решение проблем поиска: Все или ничего" решения ". Искусственный интеллект, 6:235-247. Sims, Генри П., Ларри Д. Спенс и Есимицу Такеи 1983 "Tele-archics: герметичность свободную связь". Документ, представленный на 78-м ежегодном съезде Американской социологической ассоциации, Детройт. Стирс, Richard M. 1977 "История вопроса и результаты деятельности организации обязательства". Administrative Science Quarterly, 22: 46-56. Стерлинг, Леон, и Эхуд Шапиро 1986 Искусство Prolog. Кэмбрайд, MA: MIT Press. Тейлор, Фредерик 1911 Принципы научного управления.

Нью-Йорк: Харпер и Роу. Warglien Массимо 1988 "Обучение выбрав в помойки ситуации: коннекционистский подход". Working Paper, Высшая школа делового администрирования, Университет Венеции (Италия). Вебер, Макс 1972 Wirtschaft унд Gesellschaft: Grundriss дер verstehenden Soziologie, 5 изд., Тюбинген, ФРГ: JCB Мора. Вейк, Карл 1969 Социальная психология организации. Чтение, М.: Addison-Wesley. Уильямсон, Оливер Е. 1975 Рынки и иерархии: анализ и антитрестовские последствия. Нью-Йорк: Свободная пресса. [Табличных данных от 1 до 4 Опущено] [Figure 1 до 9 опущены].