Административная деятельность, связанная с организацией досуга

10

47

Введение

Увеличение свободного времени у населения промышленно- развитых стран обусловлено рядом факторов, в том числе такими, как сокращение рабочей недели, увеличение числа бытовых электроприборов и готовых к употреблению продуктов питания, улучшение средств связи и транспорта. Согласно данным работы [1], относительная доля свободного времени от общего количества активного времени человека составляла в 1910 г. всего лишь 27%, в 1950 г.-- около 34%, а в 2000 г. достигает 38% (таблица 1).

Таблица 1 - Распределение свободного времени в 1950 и 2000 гг.

Род деятельности	Относительная доля свободного времени, %
	1950	2000
Работающие Рабочие дни Выходные дни Отпуск Пенсионеры Прочие	42 39 8 5 6	34 44 16 5 1

Увеличение свободного времени сопровождается одновременным увеличением доходов в сфере организации досуга, причем наблюдается смещение в балансе доход -- досуг в сторону первого. Ученые полагают, что подобное смещение в балансе способствует расширению возможностей для населения наилучшим образом использовать свое свободное время, что в свою очередь стимулирует развитие «отрасли организации досуга».

Под «отраслью организации досуга» понимается экономическая деятельность, направленная на создание возможностей и условий для проведения свободного времени вне дома. Подобного рода деятельность могут осуществлять государственные (например, U. S. National Park Service), общественные (культурные и зрелищные муниципальные учреждения) или частные (отели, парки отдыха) организации.

Административная деятельность, связанная с организацией досуга, пока что не стала объектом всестороннего изучения для исследователей систем, хотя полученные результаты свидетельствуют об эффективности применения методов исследования операций и при организации некоторых видов отдыха вне дома. Существующее положение дел в рассматриваемой сфере деятельности напоминает ситуацию, характерную для 1966 г., когда наблюдалось увеличение научно-исследовательских работ, посвященных организации отдыха вне дома, что давало основания для предсказания возрастающей роли профессиональных и научных знаний при решении проблем данной области экономики [2]. Сегодня аналогичный прогноз может быть сделан относительно применения методов исследования операций при организации досуга [3, 4].

До сих пор исследователи систем основное внимание уделяли организации развлечений, включая путешествия и туризм, и организации спорта. Интересно отметить, что первые попытки привлечь внимание тренеров к методам исследования операций как к эффективному средству улучшения спортивной работы относится еще к 1954 г., а подобная попытка в области туризма была сделана лишь в 1969 г.

Характерной особенностью первых количественных исследований в области развлечений и спорта является то, что в них почти не используются модели принятия решений. Очевидно, это объясняется тем, что в ряде случаев для моделей принятия решений необходимы данные, которые в свою очередь являются результатом прогноза, и требуются количественные измерения эффективности (оценка прибыли) каждого возможного решения. Поскольку в ранних работах основное внимание уделялось статистическому описанию различных проблем (например, проблемы определения относительной частоты перехвата и потери мяча в баскетболе), разработке моделей прогнозирования и способов оценки прибыли, получаемой от некоторых видов организации досуга, то, следовательно, эти работы можно рассматривать как необходимый этап процесса создания моделей принятия решений.

Все вышеизложенное, а также тот факт, что вопросы применения методов исследования операций в области путешествий, туризма и спорта регулярно включаются в повестку дня объединенных совещаний ORSA и TIMS_r свидетельствуют о важной роли методов исследования операций в деле организации досуга.

В данной главе рассматривается применение методов исследования операций при организации развлечений, путешествий, туризма и спорта, при этом особое внимание уделяется методам, разработанным для оценки результативности и выбора стратегии, определения состава команд и оптимизации планов тренировок; обсуждаются наиболее новые и важные подходы к прогнозированию, оценке выгоды и построению моделей принятия решений.

1. Применение методов исследования операций при организации развлечений, путешествий и туризма

Прежде чем приступить к рассмотрению примеров применения методов исследования операций при организации развлечений, путешествий и туризма, необходимо уточнить, какую смысловую нагрузку несут эти три понятия.

Понятие «развлечение» определить довольно трудно, так как оно включает все виды занятий, которым посвящается досуг, или свободное время. Сущностью этого понятия является свободный выбор занятия, т. е., иными словами, развлечение - это свободно выбираемый вид деятельности.

Туризм можно рассматривать как один из видов развлечений, предполагающий передвижение. По определению словаря Вебстера [5], «турист -- это тот, кто передвигается, или путешествует, для собственного удовольствия». Туристами, по определению Международного союза официальных туристических организаций (МСОТО), являются визитеры, останавливающиеся в посещаемой ими стране не менее чем на 24 часа, причем целью такого посещения могут быть отдых, решение деловых или семейных вопросов, выполнение какого-то поручения или какая-то встреча.

Путешествие, в противоположность туризму, означает сквозной проезд или перемещение от пункта к пункту с использованием любого вида транспорта. В данном разделе рассматриваются, как правило, путешествия с целью развлечения, которые, по некоторым сведениям, составляли в 1970 г. 75% всех путешествий в международном масштабе и почти половину всех путешествии в масштабе США. В то же время, по оценке МСОТО, 75% расходов на туризм приходится на путешествия по стране, причем для Швейцарии эти расходы составляют 44%, а для Соединенных Штатов -- 74% [6].

Между рассматриваемыми понятиями, несмотря на различия, существует тесная взаимосвязь, особенно это относится к туризму и развлечениям. Первоначально предполагалось, что применение методов исследования операций при организации развлечений вне дома ограничивается в основном прогнозированием интенсивности людского потока из центров сосредоточения населения в места отдыха, и развлечений и оценке основного экономического эффекта, получаемого в сфере организации досуга. Однако, по мере того как повышался уровень исследований, проводимых в сфере организации досуга, появилась реальная возможность для разработки и использования модели принятия решений, и в первую очередь при планировании туризма.

1.1 Модели прогнозирования и модели распределения потоков туристов

В данном разделе модели прогнозирования рассматриваются в соответствии с классификацией, предложенной Чамбером в своей работе «Правильный выбор» работе, т. е. модели, использующие временные ряды, причинно-следственные и качественные модели.

1.1.1 Анализ временных рядов

Здесь анализируется зависимость интенсивности туризма от фактора сезонности и иллюстрируется применение программы анализа временных рядов, разработанной в U. S. Bureau of the Census, для численной оценки сезонных колебаний и периодичности различных компонент туризма в Израиле. В частности был проведен анализ временных рядов, содержащих информацию относительно следующих показателей: количество туристов, пользующихся услугами аэрофлота, количество приезжающих туристов, объем иностранной валюты, поступающей в Израиль в результате туризма, число постоянных жителей Израиля, покидающих страну с целью туризма, число мест в гостиницах, предназначенных для туристов (только для иностранных туристов, только для местных туристов и общее число мест).

Результаты анализа [7] сравниваются с соответствующими данными по некоторым другим странам. Кроме того, показано, каким образом министерство по туризму Израиля использует результаты прогнозов для определения коэффициента максимального ежегодного «пользования», величина которого зависит от показателя «сезонность» и представляет собой процент мест отдыха и развлечений, которые могут функционировать в течение всего года, от общего их числа, используемых в разгар сезона. На основе полученной таким образом информации проводятся исследования, целью которых является удлинение туристического сезона путем организации мероприятий в период межсезонья, т. е. введения второго (и по возможности третьего) сезона и т. д. К преимуществам удлиненного туристского сезона можно отнести следующие:

лучшие условия для отдыха большего числа людей (имеется в виду отсутствие перенаселенности, характерной для разгара сезона);

лучшее использование средств обслуживания туристов и более равномерное распределение нагрузки на экономику и экологию соответствующего района;

более равномерная занятость обслуживающего персонала гостиниц и других туристских учреждений, что позволяет улучшить качество ресторанного и других видов обслуживания.

1.1.2 Причинно-следственные модели

Баттелевский научно исследовательский центр в Женеве создал одну из наиболее совершенных причинно-следственных моделей прогнозирования потока международного туризма [8]. Модель является ступенчатой: вначале делается допущение о существовании простой зависимости между числом туристов, ежегодно прибывающих в j-ю страну из i-й страны, и численностью населения последней. Затем в модель последовательно вводится ряд независимых переменных, таких, как доход на душу населения, общность стран (например, языка), привлекательность (или популярность) данной страны для туристов. Согласно модели, между переменными существует следующая взаимосвязь:

где N_ij - число туристов из i-й страны, прибытие которых в j-ю страну зарегистрировано; P_i-численность населения в i-й стране;G_i - доход на душу населения в i-й стране(валовой национальный продукт на душу населения);D_ij -расстояние между i -й и j-й странами;L_ij - оценка показателя общности(например, языка) i-й и j-й стран;A_j - оценка показателя популярности j-й страны у туристов; T_n- фиксированные моменты времени(например, год или месяц);б_j, в_j, г_j, е_j, у_j, - коэффициенты эластичности соответствующих переменных для j-й страны.

Переменная Т_n служит для оценки прогрессивных изменений за определенный период таких факторов, как размещение населения, уровень образования и количество свободного времени.

Несмотря на то, что в модели практически используются только те переменные, относительно которых имеется достаточный объем информации, прогнозы, полученные с помощью этой модели, достаточно хорошо согласуются с прогнозами, составленными организацией МСОТО. По-видимому, улучшение систем сбора информации о туризме позволит включить в модель другие переменные.

Например, существуют следующие факторы, влияющие на распределение потоков туристов в районе Тихого океана[9,10]. В частности, показано, как можно определить:

«фактор места назначения», характеризующий особенности места назначения, благодаря которым оно становится привлекательным для туристов в течение определенного периода времени;

«фактор связи», характеризующий различные виды связей, существующих между пунктом отправления и пунктом назначения в течение определенного периода времени. Фактор связи учитывает также средства передвижения и информации, т. е. два вида связи, необходимой для реализации возможности путешествий из одного пункта в другой.

Фактор места назначения и фактор связи вместе с такими факторами, как общее число туристов, выезжающих из данного исходного пункта, и географическая удаленность пункта отправления от пункта назначения, становятся независимыми переменными в модели потоков, предназначенной для прогнозирования числа туристов, которые покидают пункт отправления и должны достичь пункта назначения за определенный период времени. Подобная модель была разработана и применена для изучения определенных районов Тихого океана с точки зрения возможного их использования для туризма.

Для предсказания будущего роста числа туристов в районах Тихого океана была использована модель множественной регрессии. Эта модель является более традиционной в том смысле, что переменные причинно-следственной модели, по предположению, являются членами различных временных рядов экономического характера. (Полученные результаты были использованы в качестве вспомогательных данных при планировании.)

1.1.3 Качественные модели

Большинство традиционных потоковых моделей разрабатываются с учетом субъективных (качественных) данных и демонстрируют эффективность методов поиска согласованного решения и коллективного (группового) принятия решений. Впервые качественный подход к решению проблем организации досуга был предложен в работе Гаумница [3]. Авторы работы использовали утверждение, согласно которому действие, подобное поездке одного лица или семьи к какому-нибудь озеру, можно рассматривать как результат процесса принятия решений. Такой процесс является умственным познавательным процессом, т. е. представляет собой цепь логических рассуждений и оценку результатов возможного образа действия с учетом потребностей, целей и возможностей данного человека или семьи. В соответствии с этим утверждением, процесс принятия решений можно представить в виде формализованной программы действий. Для этого необходимо сформулировать ряд таких утверждений, возражений или распоряжений, придерживаясь которых, можно помочь индивидууму сделать выбор, соответствующий его желаниям.

Эта программа, или схема исключений, может оказаться полезной для органов планирования и управления при прогнозировании действительного числа потенциальных туристов из множества возможных, т. е. при определении степени использования туристических объектов.

1.2 Определение выгод, получаемых от реализации мер по организации досуга

В процессе развития методов планирования туризма был разработан ряд подходов к оценке выгод. Для развивающихся стран, основной задачей которых является увеличение покупательной способности, создание отрасли организации досуга, и в особенности туризма, можно расценивать как одну из важных тактических мер, обеспечивающих приток иностранной валюты в страну. Объем иностранной валюты, поступающий в страну таким способом, можно рассматривать как непосредственную оценку прямых выгод; получаемых от туризма.

Для всестороннего планирования туризма в Израиле была предложена смешанная модель целочисленного программирования. Целевая функция этой модели отражает вклад иностранной валюты, поступающей в страну вследствие туризма, в общую чистую прибыль. Согласно данным работы Пауэрса [11], дополнительная прибыль от туризма может быть получена в результате экономии средств на развитие местного туризма. Кроме того, автор работы предлагает для оценки вариантов решения относительно развития сектора туризма использовать приведенную чистую стоимость.

Наряду с прямыми выгодами от развития туристического сектора необходимо учитывать также и косвенные выгоды. В связи с этим возникает проблема определения эффекта мультипликации, обусловленного притоком денежных средств в результате туризма. Исследуя состав косвенных и индуцированных потоков денежных средств, можно проанализировать, какие области экономики имеют приток средств в результате этого эффекта.

Методы оценки выгод, не имеющих денежного выражения (например, от капиталовложений в организацию и строительство национальных парков, государственных мест отдыха и развлечений и т. д.), носят более субъективный характер. В настоящее время не существует единого мнения о возможности и целесообразности осуществления оценки таких выгод.

В настоящее время интенсивные исследования в рассматриваемой области проводятся по инициативе организации CORDS.

Одним из возможных подходов к определению выгод, связанных с развитием туристического сектора, является метод оценки полезности, которая отражала бы степень привлекательности данного места для туристов. Метод такой оценки, рассматривает в своей работе Арчер [12], сводится к определению полезности многих показателей. Данный подход может быть представлен следующим образом:

выбор критерия оценки показателей привлекательности;

определение относительной значимости показателей, т.е. определение весовых множителей;

использование оценок экспертов для уточнения правильности выбора критерия оценки;

определение численного значения функции полезности, или «относительной привлекательности», туристического района.

Данные, полученные в результате применения такого подхода, были использованы министерством по туризму Турции при разработке соответствующих планов и при распределении по категориям 65 географических районов Турции, представляющих интерес с точки зрения туризма. При этом численные значения функции полезности составляли как «инвентарную опись», или оценку состояния дел в области туризма в Турции.

1.3 Модели принятия решений

Модели принятия решений составляют основу дисциплины исследования операций. Тем не менее, первая попытка использовать подобные модели для организации досуга была предпринята лишь в 1972 г. и представляла собой комплексное исследование в области планирования туризма в развивающейся стране. В частности, в рамках этого исследования была создана модель, результаты анализа которой явились основой для разработки Турцией соответствующей стратегии капиталовложений в сферу туризма на 3-ю пятилетку.

Задача была сформулирована следующим образом:

найти

при ограничениях

где N -- число туристических районов, на которые подразделяется страна (для Турции N = 65); Ki -- число проектов, предложенных для реализации в i-м туристическом районе в течение планируемого периода (3-й пятилетний план для Турции); Хij -- переменная, принимающая значение 1, если j-й проект выбран для реализации в i-м туристическом районе, и значение 0 в противном случае; dij -- оценка выгод, получаемых при условии, что j-й проект реализован в i-м туристическом районе; сij -- ориентировочная стоимость (по завершении) j-го проекта, предложенного для реализации в i-м районе; Pi -- индексное множество относительной значимости проектов, предложенных для реализации в i-м туристическом районе; b -- ассигнования на развитие сектора туризма в течение планируемого периода.

Величина dij должна отражать относительную значимость возможных проектов и удовлетворять свойству аддитивности для всех проектов отдельного плана распределения, что позволяет определить выгоды от реализации общего плана. На первый взгляд может показаться, что в качестве оценки выгоды (прибыли) можно использовать приведенную чистую прибыль, получаемую от реализованного проекта. Однако при более внимательном рассмотрении такая оценка оказывается неприемлемой. Это связано с тем, что, во-первых, существует большое число различных проектов, рассматриваемых при планировании в региональном или национальном масштабе, а во-вторых, с тем, что помимо проектов гостиниц, дачных поселков и т. д., которые действительно вызывают приток средств, существуют такие, как проекты сооружения дорог, проведения археологических раскопок или строительства музеев, которые не дают выгоды в денежном выражении. Тем не менее реализация подобных проектов связана с определенными затратами, которые должны быть учтены при распределении и так довольно скудных ассигнований на развитие туризма.

Выбранная оценка выгоды представляла собой усредненное значение величин прибыли от различных возможных проектов. При рассмотрении совокупного воздействия развития туризма на страну через получаемую валюту использовалась смешанная оценка. В частности, рассматриваемой оценкой является придельная полезность, которая отражает вклад данного проекта в «усиление» показателя привлекательности данного региона для туристов. Если Ai^(M) -- вектор, характеризующий привлекательность (по каждому из 17 критериев, как в примере с Турцией) i-го туристского района после завершения проекта М, включая все проекты, непосредственно ему предшествовавшие, то предельный вклад проекта М по каждому критерию выражается вектором «воздействия» Тi^(М), который определяется следующим образом:

где L -- множество проектов, непосредственно предшествовавших проекту М. Поясним сказанное на примере. Проект строительства гостиницы в определенном районе может рассматриваться только в том случае, если имеется решение о постройке дороги к месту, где будет располагаться гостиница. Следовательно, проект строительства дороги непосредственно предшествует проекту строительства гостиницы. Аналогичным образом любому проекту может предшествовать более чем один проект. Необходимо подчеркнуть, что для каждого туристического района существует некоторый запланированный проект и связанный с ним проект инфраструктуры и оба эти проекта являются предшественниками любого проект та для данного района. Задача состоит в том, чтобы, прежде чем предпринимать реальные шаги, обеспечить надлежащий уровень планирования развития района и таким образом гарантировать каждому туристическому району надлежащую инфраструктуру, которая удовлетворяла бы по крайней мере минимальным требованиям, предъявляемым к качеству обслуживания туристов.

Если через W обозначить вектор весовых множителей (или относительной значимости показателей привлекательности), то выгоды от реализации i-го проекта в j-м туристическом районе определяются следующим образом:

Численное решение задачи осуществлялось с помощью методов линейного программирования. Рассматриваемая модель была предметом многочисленных исследований, в результате которых были сделаны следующие выводы :

модель является статической однопериодной моделью принятия решения;

модель учитывает перспективу развития «туристической программы» страны в целом, но не учитывает различий географических районов с точки зрения интенсивности потока туристов;

модель не отражает ограниченных возможностей развития туризма в отдельных географических районах. Одним из результатов исследований в области планирования туризма явилась разработка универсальной модели планирования туризма в Израиле.

В данном случае задача формулировалась следующим образом:

– найти максимальное значение целевой функции, представляющей собой общий объем чистой прибыли от туризма в иностранной валюте при условии, что критерием экономической эффективности является стоимость эквивалента добавочной чистой прибыли иностранной валюты;

– при ограничениях на предложение, определяемое местными факторами планирования (характер сооружений, наличие рабочей силы, расположение мест отдыха и развлечений);

– спрос в течение периода планирования (который определяется на основе экзогенного прогноза, проводимого при различных предположениях).

На основе анализа результатов применения данной модели можно осуществить следующие операции:

определение вероятного и оптимального выходного эффекта и его качественной структуры с точки зрения национальной экономики;

уравновешивание максимального спроса и предложения и определение соответственно излишка или дефицита;

определение уровня затрат, необходимых для достижения оптимального выходного эффекта, контролируемого для основных факторов планирования;

определение регионального распределения средств в зависимости от потенциальных возможностей развития туризма в каждом регионе;

определение возможного и предпочтительного сезонного распределения различных показателей;

определение скрытой цены, т. е. предельной стоимости, связанной с «изменением» основных предположений, входных данных и оптимальных результатов.

К важным моделям планирования туризма относится динамическая модель математического программирования, предназначенная для выбора проектов развития туризма в Пуэрто-Рико при ограничении на средства и численность квалифицированной рабочей силы. Модель линейного программирования может быть использована управляющим отдельных государственных парков при планировании расширения предоставляемых этими парками услуг для удовлетворения возрастающих потребностей посетителей. Анализ этой модели дает информацию относительно числа дополнительных сооружений, которые можно построить при различном объеме капиталовложений, различных эксплуатационных затратах, спросе на земельные участки и общей потребности в местах развлечений.

1.4 Выводы

Наличие большого числа работ, посвященных вопросам прогнозирования в сфере организации досуга, можно объяснить в основном тем, что именно на этих вопросах было сконцентрировано внимание экономистов. Однако повышенный интерес к прогнозу привел к тому, что в рассматриваемой сфере деятельности в основном применяются экономические методы прогнозирования. Очевидно, только этим можно объяснить тот факт, что до сих пор при решении проблем, связанных с организацией досуга вне дома, в должной мере не используются методы временных рядов, и даже в тех случаях, когда требуется прогноз на короткий период или период средней продолжительности.

Новый подход к моделированию потоков туристов был предложен Демерсом в 1974 году. Согласно этому подходу, туристический район рассматривается как совокупность привлекающих туристов мест (узлов), соединенных дугами, которые представляют собой потоки туристов. Подобное представление дает возможность проводить анализ полученной сети с помощью хорошо разработанных методов исследования операций, которые, однако, до сих пор не применялись в рассматриваемой области. Представляется, что в будущем этот подход найдет более интересное применение при решении проблем, связанных с прогнозированием потоков туристов.

В последнее время большое внимание уделяется проблеме создания эффективной системы сбора информации о местах отдыха и развлечений, которую можно было бы использовать для улучшения прогнозирования, управления и планирования.

Что касается методов оценки выгоды (прибыли) от реализации мер по организации отдыха и развлечений, путешествий и туризма, то здесь возникает ряд проблем, с которыми и теоретики и практики в области исследования операций уже сталкивались при исследовании систем городской сферы обслуживания и службы здравоохранения. Главная трудность заключается в том, что субъективные факторы, которые следует учесть при оценке выгоды, должны иметь численное выражение.

Существенным пробелом в области применения методов исследования операций в сфере отдыха и развлечений, путешествий и туризма является отсутствие фундаментальных работ по моделированию процессов принятия решений. Вместе с тем уже результаты первых исследований в этом направлении свидетельствуют о возможности применения формальных моделей. В настоящее время реализация такой возможности не вызывает никаких сомнений, если учесть, что в решении вопросов прогнозирования и оценки выгод (прибыли) достигнут настолько большой прогресс, что соответствующие результаты могли бы быть использованы как исходные данные для введения в математические и имитационные модели.

Современные исследования в области отдыха и развлечений вне дома ведутся по следующим направлениям:

a) Географические исследования на региональном (национальном) уровне

Сбор данных на местах:

– эстетическая оценка ландшафта, выраженная через показатель физической среды;

– привлекательность места -- естественная (природная) и искусственная (созданная человеком);

– степень изменения человеком естественного ландшафта с целью придания ему привлекательности.

Сбор и анализ статистических данных:

– путешествия с целью развлечения;

– организация туризма;

– перспективная оценка потребностей в местах отдыха и развлечений для конкретного района;

– распространение новых веяний в проектировании средств обслуживания туристов.

b) Экономические, политические и социологические исследования

Изучение предложения и спроса в сфере отдыха и развлечений.

Анализ распределения ресурсов, анализ типа затраты -- выгоды и соответствующих стратегий в области экономики.

Экономические аспекты проблемы отдыха и развлечений.

Социологическое и психологическое воздействие путешествий.

c) Другие возможные направления исследований

Биологические исследования (экология).

Анализ технической осуществимости различных проектов, изучение особенностей местности с целью оптимального их использования при реализации проекта.

Пропускная способность мест отдыха.

Природа эстетической оценки данного места.

2. Применение методов исследования операций в области спорта

Первая работа, посвященная использованию методов исследования операций в области спорта, была опубликована в 1942 г. Автор этой работы писал: «Возможность применения научных методов при изучении спортивных игр до сих пор не изучена должным образом. Между тем предварительные данные по использованию методов исследования операций при изучении футбола и баскетбола показывают, что основные показатели подобных видов спорта могут быть описаны в терминах исследования операций. Вполне возможно, что использование научных методов в тренерской работе позволило бы существенно улучшить спортивные показатели и в частности игру команд». Аналогичная мысль была высказана в 1974 г. в работе Ладани [13]: «Спортивные состязания могут оказаться плодотворной сферой применения методов теории управления».

Анализ видов спорта, по которым проводятся соревнования,. с точки зрения исследования операций позволяет сделать следующие выводы: банки данных находятся в сравнительно хорошем состоянии и содержат новейшие сведения (люди проявляют громадный интерес к этим данным); действия повторяются, поэтому можно проводить неоднократные наблюдения процесса приблизительна в одних и тех же условиях; правила игр «точно определены», что исключает возможность «изменить игру» в самом ее разгаре; руководство в этой сфере, очевидно, достаточно восприимчиво к техническим нововведениям, поскольку тренеры активно ищут способы обеспечить так называемый «конкурентный перевес».

Можно предположить, что именно поиск конкурентного перевеса, который ведут тренеры, является причиной того, что многие особенно успешные случаи применения методов исследования операций в области спорта до сих пор остаются секретами, которые ревностно охраняются.

Тем не менее, мы рассмотрим различные примеры применения методов исследования операций в области спорта, о которых сообщалось в печати.

2.1 Состав команд

Роберт Макол [14] одним из первых предложил использовать алгоритм решения задачи назначения для формирования команды. В частности, тренеру по плаванию при формировании команды для смешанной эстафеты следует отобрать пловцов, среди которых было бы несколько спортсменов, хорошо владеющих более чем одним стилем плавания. Усложненный вариант этой же идеи был использован при формировании основного состава команды из 38 кандидатов. В этой же работе был предложен заслуживающий внимания способ определения коэффициентов целевой функции, который сводится к следующему.

Вначале каждый тренер составляет список показателей (как физических, так и умственных), которыми должен обладать тот или иной спортсмен, чтобы во время игры занять в команде место, которое для него отвел тренер. На основании этих списков делается попытка создать множество, состоящее из п показателей, взаимна исключающих друг друга и вместе с тем образующих исчерпывающий перечень, другими словами, делается попытка определить независимые показатели.

Затем каждый тренер определяет относительную значимость, (весовой множитель) каждого показателя, включенного в перечень, с учетом места, которое занимает игрок во время игр.

Обозначим сводную матрицу весовых множителей через В (bij -- весовой множитель, приписываемый i-му показателю, если игрок занимает j-е место в команде).

После этого главный тренер определяет относительную значимость каждого из М мест в команде с точки зрения выявления потенциальных возможностей команды, вновь используя метод Черчмена -- Аккофа (j-му месту приписывается весовой множитель Wj).

Наконец, тренерский состав оценивает каждого из L игроков по всем показателям, учтенным в перечне. Результаты представляются в виде матрицы А (аij -- оценка i-го игрока по j-му показателю).

В результате получают оценку cij возможности i-го игрока занять j-е место в команде, т. е.

При необходимости можно также оценить вклад dij в игру команды i-го игрока, занимающего j-е место:

Таким образом, задача сводится к задаче назначения, решение которой находится с

помощью стандартного метода линейного программирования. Другими словами, определяются некоторые переменные Хij (которые принимают значения 0 или 1) так чтобы максимизировать сумму величин dijXij по всем i-м местам и всем j-м игрокам при условии, что все места заняты и каждый игрок назначается не более чем на одно место. Этот метод оказался весьма эффективным при решении проблемы расстановки игроков.

2.2 Оценка стратегии в командных видах спорта

Среди всех видов спорта, пожалуй, бейсбол наиболее часто анализировался с помощью формальных методов. Тем не менее, можно перечислить всего несколько работ, которые действительно можно расценивать как серьезные исследования, посвященные использованию применения методов исследования операций при решении проблем этого вида спорта. Одна из наиболее известных книг о бейсболе, обзор которой был опубликован в журнале Operations Research, была расценена как работа, которая интересна для болельщиков, но не должна ни в коем случае попадаться на глаза тем, кто изучает теорию вероятностей [15]. Это замечание справедливо не только по отношению к данной книге, но и ко всем работам о бейсболе в области исследования операций, выполненных до настоящего момента. По существу, все работы применяют методы статистики лишь для анализа данных. Например, в работе Линдсея вычисляется математическое ожидание трех показателей качества игры команды: зависимости среднего числа подач от мастерства ловящего и подающего игроков; биномиальное распределение попаданий; попадание при полной защите. В одной из более поздних его работ исследуются некоторые особенности стратегии максимизации вероятности выигрыша, а в работе Фриза [16] описано построение с помощью метода Монте-Карло имитационной модели на основе данных Sports Illustrated, раздел «Бейсбол». (Заметим, что сведения о бейсболе являются наиболее доступными по причине его выгодности с коммерческой точки зрения.) Эта имитационная модель была использована для проверки некоторых гипотез, основанных на предположениях, высказанных Куком [17].

Исследования, посвященные бейсболу, побудили исследователей проанализировать 8373 партий из первых 56 туров, включенных в таблицу розыгрыша 1969 г. Национальной футбольной лиги. В частности, было вычислено ожидаемое время владения мячом при условии, что игра начинается из положения «вне игры» и игрок проходит десять ярдов. В результате проведенного анализа были сделаны два важных вывода относительно стратегии нападения. Во-первых, было показано, что в ситуации, когда было объявлено положение вне игры и забит гол, необходимо стремительно проводить мяч в ворота противника, а не перебрасывать его, как это обычно делается в случае атаки при попытке вабить гол. Прямая проводка мяча может применяться и в особых обстоятельствах, например при необходимости забить победный гол, когда до конца игры остается всего несколько секунд, и т. д. Во-вторых, было показано, что, если команда проигрывает не более чем 7 очков, она не должна требовать минутного перерыва в следующих случаях: до конца игры остается более 30 с, и при этом мячом владеет команда; до конца игры остается более 1 мин, и при этом мячом владеет противник.

В работе Фриза анализируется случай, имевший место в 1967 г., когда тренер футбольной команды Cornell в ходе игры с командой Harvard принял решение добиться выигрыша в два очка, причем Harvard выигрывал со счетом 14 : 6. Анализ дерева решений продемонстрировал, что при наличии трех вполне разумных предположений тренер принял правильное решение, хотя, к сожалению, действительный результат игры противоречил данным анализа, поскольку попытка выиграть два очка не удалась и Cornell проиграл со счетом 14 : 12. В работе Фриза было показано, что решение тренера Cornell сыграть вничью было нелогичным.

Было показано, что оптимальная стратегия выигрыша чемпионата Национальной футбольной лиги может включать такой вариант, как поражение в отдельных играх. В качестве основного довода приводятся игры сезона 1971 г., когда команде Washington Rid было гарантировано участие в решающих встречах. Накануне последней игры с командой Clevelend, независимо от исхода игры, Washington Rid должна была участвовать в чемпионате центральной группы. Однако, если бы они победили Clevelend, им бы пришлось играть против сильной команды в первом туре решающих встреч, в то время как в случае поражения (так, кстати, и произошло) они играли бы против сравнительно слабой команды. Другими словами, войдя в центральную группу, команда Washington Rid должна была бы провести две трудные встречи вместо одной. Данную ситуацию можно проанализировать с использованием цепей Маркова. В рамках такого анализа можно разработать правила принятия решений, которым команда должна следовать, чтобы определить, при каких обстоятельствах стремиться к победе и при каких смириться с поражением.

2.3 Оценка стратегии в индивидуальных видах спорта

В работах Ладани [4, 13] приводится модель оптимизации начальных условий, которые выбирает спортсмен во время соревнований в прыжках с шестом или в высоту (интересно отметить, что Ладани будучи специалистом практиком в области исследования операций, известен как спортсмен и участник Олимпийских игр). Задача состоит в том, чтобы оценить максимально возможный ожидаемый результат спортсмена в зависимости от первоначально установленной высоты. В соревнованиях по прыжкам борьба начинается с того, что кто-то из участников пытается взять сравнительно небольшую высоту, на которой устанавливается планка. Затем в ходе соревнований планка постепенно поднимается. Каждому участнику предоставляются три попытки для преодоления данной высоты, и после этого спортсмену разрешается попробовать свои силы в следующем зачете. Спортсмену засчитывается последняя (наибольшая) взятая высота независимо от результатов предыдущих попыток.

Каждому участнику соревнований разрешается начать прыжки с любой высоты но не меньшей, чем некоторая начальная (квалификационная). Начиная прыжки с большой высоты, спортсмен меньше устает, и вероятность успеха преодоления последующей высоты повышается, однако в случае неудачи его результат будет равен нулю. Данная модель позволяет определить оптимальную высоту, с которой спортсмену целесообразно начать свое выступление.

Основная проблема, с которой приходится сталкиваться штангистам в ходе соревнований, заключается в правильном распределении сил с учетом того, что каждому участнику соревнований предоставляются всего лишь три возможности взять вес. При этом за результат принимается наибольший из взятых спортсменом весов. Каждый последующий вес, назначаемый спортсменом, не может быть меньше предыдущего. В том случае, когда спортсмен начинает соревнования со слишком малого веса, вероятность того, что он победит, практически равна нулю. Напротив, если спортсмен начинает выступление со слишком большого веса, не исключено, что он получит нулевой результат. Процесс принятия решений можно представить в виде дерева решений. На основании такого представления формируется модель нелинейного программирования, целевая функция которой представляет собой ожидаемую полезность и ее максимизация проводится с учетом ограничений, налагаемых ходом соревнований.

Рассмотрим вероятностную модель игры в гольф, в основе которой лежат следующие предположения:

мастерство игрока (или качество игры) характеризуется исключительно распределением вероятностей попадания мяча в каждую из 18 лунок игровой площадки;

это распределение является стационарным;

количество очков, выигранных по каждой лунке, является независимым;

очки по лунке, выигранные одним игроком, являются независимыми по отношению к очкам других игроков.

Эта модель позволяет определить вероятность того, что игрок А победит игрока В в игре, в которой счет ведется по числу ударов, или в матчевой встрече; вероятность того, что игроки А и В закончат встречу в смешанной игре вничью; вероятность того, что игроки А и В закончат встречу в матчевой игре вничью. Все эти величины могут быть определены также для любого игрока А, имеющего фору Н_А и играющего против игрока В, имеющего фору Н_в. (Наоборот, зная вероятностное распределение очков для одного игрока, можно определить целесообразную величину предназначенной для него форы.)

Существует метод определения величины форы при игре в гольф с гандикапом, основанный на моделировании более миллиона матчей. При моделировании были использованы данные, хранящиеся в картотеках гольф-клуба. Полученные зависимости отражают процент игр, выигранных сильнейшим игроком, как функцию от разности установленных гандикапов и форы, действительно предоставленной сильнейшим игроком слабейшему. Результаты исследования, проведенного с помощью данного метода, свидетельствуют о том, что современная система правил игры в гольф с гандикапом, принятая United States Golf Association,дает более сильному игроку несправедливое преимущество в соревнованиях, в которых принимают участие два игрока. В работе Хси [18] дается описание модели для определения вероятности победы в игре двух противников; модель позволяет оценить воздействия правил игры на вероятность завоевания победы данным игроком, в качестве примеров рассматриваются теннис и бадминтон. В более поздней работе Хси приводится вероятностная модель, позволяющая представить вероятности выигрыша в теннисе как функцию от различной стратегии подачи мяча. В частности, показано, что не всегда оптимальным решением является осуществление первой и второй подачи различными способами. Анализ иллюстрируется данными турнира профессионалов.

2.4 Организация тренировок и формирование команд

В работе Хси [18] рассматриваются проблемы, связанные с осуществлением руководства футбольной командой основной лиги, при этом главное внимание уделяется формированию состава команды. Эта проблема приобретает особую актуальность в связи с тем, что в состав футбольной команды на международных соревнованиях может быть заявлено, самое большее, 20 игроков, а в одной игре могут участвовать не более 14 спортсменов. Поэтому в работе детально рассматриваются вопросы «оптимальной» избыточности. Кроме того, в ней анализируются вопросы, связанные с оптимальной возрастной структурой команды, с ее иерархической структурой, с определением полупериода восстановления, т. е. полного цикла игрока.

Ладани [13] разработал модель, которая, очевидно, может оказаться эффективной при разработке программ тренировок. В работе рассмотрен пример применения этой модели при разработке оптимальной программы еженедельных тренировок для пятиборца. Переменные модели (Xi) представляют собой количество часов в неделю, которые спортсмен должен отводить для i-го типа тренировок. Тренировки делятся на физические упражнения, которые улучшают общую физическую подготовку спортсмена (i= 1, 5), и на специальные физические упражнения (i = 6, 10).

На первом этапе формирования модели необходимо было точно определить причинно-следственные связи между результатом, показанным в каждом виде соревнования (пятиборье включает 5 видов), и временем, потраченным на каждый вид тренировок. В модели было гипотетически принято, что такая связь может быть выражена следующим соотношением:

где Yj -- результат в j-м виде соревнований, выраженный в соответствующих единицах (т. е. в секундах для беговых видов, в метрах для прыжков и метаний). Коэффициенты в приведенном соотношении вычислялись путем использования пошаговой линейной регрессии на собранных данных. Интересно, что для всех пяти видов соревнований самый низкий коэффициент корреляции был равен 0,98.

Следующий этап формирования модели состоял в том, чтобы представить достигнутый в сумме пятиборья результат в виде линейной функции от результатов в каждом виде соревнования. Это было сделано только после того, как вклад от прыжков в длину в общий результат для пяти видов был аппроксимирован кусочно-линейной функцией. Полученная линейная функция затем максимизировалась при следующих условиях:

общее время, которое в течение недели спортсмен может уделить тренировкам, ограничено;

общее время, посвященное в течение недели силовым тренировкам, не должно превышать точно установленного максимума;

объем тренировок на скорость должен быть по крайней мере равен объему тренировок на выносливость;

объем тренировок по общей физической подготовке должен быть больше, чем объем тренировок по отработке техники;

количество часов в неделю, посвященных тренировкам по отработке техники, должно составлять 50--200% среднего количества часов, посвященных этим тренировкам к данному моменту времени;

максимально и минимально допустимое количество часов, посвященных развитию мускульной силы, аэробному и анаэробному развитию тела для увеличения выносливости, должны быть определены так, чтобы предотвратить перенапряжение и его вредные последствия.

Все эти ограничения были выражены линейными функциями, и оптимальные значения переменных Xi модели были определены с помощью методов линейного программирования. Полученные результаты оказались вполне приемлемыми. Однако при их использовании необходимо принимать во внимание ограничения, заложенные в модели.

2.5 Выводы

Нельзя не согласиться, что спорт является благодатной областью для применения методов исследования операций. Тем не менее, если судить по числу опубликованных работ, то именно эта область до сих пор не привлекла к себе должного внимания со стороны исследователей систем (как практиков, так и теоретиков).

Любое спортивное соревнование по своей природе является игрой. Естественно было бы проводить анализ соответствующих ситуаций с помощью хорошо известных и разработанных методов теории игр. Однако до настоящего времени эти методы практически не применялись в области спорта. Это не может не вызывать удивления, особенно если учесть, что в области спорта мы почти всегда располагаем большим количеством данных, а иногда и «живой лабораторией» в виде коллектива спортсменов во главе с благожелательно настроенным и заинтересованным тренером.

3. Оценка настоящего и планируемого туризма в Тамбовской области

Несмотря на проблемы, связанные с неконтролируемым развитием туристической отрасли, туризм во всем мире долгое время регулировался лишь несколькими природоохранными нормативами и требованиями. Конференция ООН по окружающей среде и развитию, проходившая в Рио-де-Жанейро в 1992 г. объявила курс на устойчивое развитие туризма. Под устойчивым развитием туризма понимаются любые формы освоения территорий, связанных с развитием туризма, обеспечивающие длительную сохранность природных ресурсов и культуры и являющиеся социально и экономически приемлемыми и справедливыми. На этой исторической конференции была создана Программа «Повестка дня на XXI век» (Agenda 21), в соответствии с которой все отрасли промышленности должны взять на себя определенную долю ответственности за окружающую среду. Туристическая отрасль также должна и самостоятельно стремиться к охране природы и культуры как основе своего бизнеса. Точно так же органы управления, отвечающие за вопросы туризма, и потребители туристских продуктов несут ответственность за достижение указанных целей.

Идея устойчивого развития стала политической целью и для России и способствовала развитию и распространению программ устойчивого развития туризма на международном, региональном, национальном и местном уровнях.

3.1 Основные понятия и определения

Для того, чтобы установить значение туризма и полнее описать сферу его деятельности, необходимо в первую очередь выделить различные группы субъектов, которые взаимодействуют в туризме.

Туризм -- перемещение людей от места их проживания и работы, а также сфера услуг, созданная для удовлетворения потребностей, возникающих в результате этих перемещений.

Под регулируемым туризмом и отдыхом понимаются ограниченные парком (при помощи различных регулирующих механизмов и мероприятий) перемещения туристов, а также сфера обслуживания посетителей парка на его территории и близ его границ, соответствующие допустимым антропогенным нагрузкам и не наносящее ущерба окружающей среде и историко-культурным объектам.

Турист -- человек, пребывающий в национальном парке более 24 часов в оздоровительных, спортивных, религиозных, познавательных и иных целях и не занимающийся при этом любой оплачиваемой деятельностью.

Туристские ресурсы -- природные, исторические, социальные и культурные объекты федерального, регионального или местного значения, находящиеся на территории туристического объекта и способные удовлетворить потребности туриста.

Туристский потенциал-- совокупность приуроченных к данной территории природных и рукотворных объектов и явлений, а также условий, возможностей и средств, пригодных для формирования туристского продукта и осуществления соответствующих туров, экскурсий и программ.

Туристская индустрия -- совокупность объектов и средств размещения, транспорта, общественного питания, развлечения, объектов познавательного, делового, оздоровительного, спортивного и иного назначения, а также организаций, предоставляющих экскурсионные услуги и услуги гидов-проводников.

Услуги в сфере туризма -- туры и отдельные услуги по размещению, перевозке, питанию, экскурсионному обслуживанию и сопровождению (услуги гида или гида-переводчика) туристов, а также иные услуги, предоставляемые в зависимости от целей туризма.

Туристский продукт -- совокупное рыночное предложение туров и отдельных услуг в сфере туризма на территории национального парка, формирующее имидж этой территории как объекта посещения туристов и отдыхающих.

Туристская деятельность -- туроператорская и турагентская деятельность, а также иная деятельность по организации путешествий.

Туроператор -- хозяйствующий субъект или индивидуальный предприниматель, имеющий лицензию и занимающийся разработкой туристских маршрутов и туров, обеспечивающий их функционирование, продвижение и реализацию.