Системный анализ принятия решений в менеджменте. Предмет теории принятия решений Демократичный и совещательный подходы

Теория принятия решений

Тео́рия приня́тия реше́ний - область исследования, вовлекающая понятия и методы математики , статистики , экономики , менеджмента и психологии с целью изучения закономерностей выбора людьми путей решения разного рода задач, а также способов поиска наиболее выгодных из возможных решений.

Принятие решения - это процесс рационального или иррационального выбора альтернатив , имеющий целью достижение осознаваемого результата. Различают нормативную теорию , которая описывает рациональный процесс принятия решения и дескриптивную теорию , описывающую практику принятия решений.

Процесс выбора альтернатив

Рациональный выбор альтернатив состоит из следующих этапов:

  1. Ситуационный анализ;
  2. Идентификация проблемы и постановка цели;
  3. Поиск необходимой информации;
  4. Формирование альтернатив;
  5. Формирование критериев для оценки альтернатив;
  6. Проведение оценки;
  7. Выбор наилучшей альтернативы;
  8. Внедрение (исполнение);
  9. Разработка критериев (индикаторов) для мониторинга;
  10. Мониторинг исполнения;
  11. Оценка результата.

Иррациональный выбор альтернатив включает все те же составляющие, но в таком «сжатом» виде, что трассирование причинно-следственных связей становится невозможным.

Проблема эргодичности

Для того чтобы делать «строгие» статистически достоверные прогнозы на будущее, нужно получить выборку из будущих данных. Так как это невозможно, то многие специалисты предполагают, что выборки из прошлых и текущих, например, рыночных индикаторов равнозначны выборке из будущего. Иными словами, если встать на такую точку зрения, то получится, что прогнозируемые показатели - лишь статистические тени прошлых и текущих рыночных сигналов. Такой подход сводит работу аналитика к выяснению, каким образом участники рынка получают и обрабатывают рыночные сигналы. Без устойчивости рядов нельзя делать обоснованных выводов. Но это вовсе не значит, что ряд должен быть устойчив во всем. Например, он может иметь устойчивые дисперсии и совершенно нестационарные средние - в этом случае мы будем делать выводы только о дисперсии, в обратном случае только о среднем. Устойчивости могут носить и более экзотический характер. Поиск устойчивостей в рядах и есть одна из задач статистики.

Если лица, принимающие решения, полагают, что процесс не является стационарным (устойчивым), а следовательно, эргодическим , и даже если они считают, что вероятностные функции распределения инвестиционных ожиданий все-таки могут быть просчитаны, то эти функции «подвержены внезапным (то есть непредсказуемым) изменениям» и система, по существу, непредсказуема.

Принятие решений в условиях неопределённости

Условиями неопределённости считается ситуация, когда результаты принимаемых решений неизвестны. Неопределённость подразделяется на стохастическую (имеется информация о распределении вероятности на множестве результатов), поведенческую (имеется информация о влиянии на результаты поведения участников), природную (имеется информация только о возможных результатах и отсутствует о связи между решениями и результатами) и априорную (нет информации и о возможных результатах). Задача обоснования решений в условиях неопределённости всех типов, кроме априорной, сводится к сужению исходного множества альтернатив на основе информации, которой располагает лицо, принимающее решение (ЛПР). Качество рекомендаций для принятия решений в условиях стохастической неопределённости повышается при учёте таких характеристик личности ЛПР, как отношение к своим выигрышам и проигрышам, склонность к риску. Обоснование решений в условиях априорной неопределённости возможно построением алгоритмов адаптивного управления

Выбор при неопределённости

Эта область представляет ядро теории принятия решений.

Термин «ожидаемая ценность» (теперь называется математическое ожидание) был известен с XVII века . Блез Паскаль использовал это в его известном пари, (см. ниже), который содержится в его работе «Мысли о религии и других предметах », изданной в . Идея ожидаемой ценности заключается в том, что перед лицом множества действий, когда каждое из них может дать несколько возможных результатов с различными вероятностями, рациональная процедура должна идентифицировать все возможные результаты, определить их ценности (положительные или отрицательные, затраты или доходы) и вероятности, затем перемножить соответствующие ценности и вероятности и сложить, чтобы дать в итоге «ожидаемую ценность». Действие, которое будет выбрано, должно давать наибольшую ожидаемую ценность.

Альтернативы теории вероятностей

Очень спорная проблема - можно ли заменить использование вероятности в теории решения другими альтернативами. Сторонники нечёткой логики , теории возможностей , теории очевидностей Демпстера-Шафера и др. поддерживают точку зрения, что вероятность - только одна из многих альтернатив и указывают на многие примеры, где нестандартные альтернативы использовались с явным успехом. Защитники теории вероятностей указывают на:

  • работу Ричарда Трелкелда Кокса по оправданию аксиом теории вероятностей;
  • парадоксы Бруно де Финетти как иллюстрацию теоретических трудностей, которые могут возникнуть благодаря отказу от аксиом теории вероятностей;
  • теоремы совершенных классов, которые показывают, что все допустимые решающие правила эквивалентны байесовскому решающему правилу с некоторым априорным распределением (возможно неподходящим) и некоторой функции полезности . Таким образом, для любого решающего правила, порожденного невероятностными методами, либо есть эквивалентное байесовское правило, либо есть байесовское правило, которое никогда не хуже, но (по крайней мере) иногда и лучше.

Действительнозначность вероятностной меры под сомнение была поставлена только однажды - Дж. М. Кейнсом в его трактате «Вероятность» (1910 год). Но сам автор в 30-х годах назвал эту работу «самой худшей и наивной» из его работ. И в 30-х годах стал активным приверженцем аксиоматики Колмогорова - Р. фон Мизеса и никогда не ставил ее под сомнение. Конечность вероятности и счетная аддитивность - это сильные ограничения, но попытка убрать их, не разрушив здания всей теории, оказались тщетными. Это в 1974 году признал один из самых ярких критиков аксиоматики Колмогорова - Бруно де Финетти.

Более того, он показал фактически обратное - отказ от счетной аддитивности делает невозможными операции интегрирования и дифференцирования и, следовательно, не дает возможности использовать аппарат математического анализа в теории вероятностей. Поэтому задача отказа от счетной аддитивности - это не задача реформирования теории вероятностей, это задача отказа от использования методов математического анализа при исследовании реального мира.

Попытки же отказаться от конечности вероятностей привели к построению теории вероятностей с несколькими вероятностными пространствами на каждом, из которых выполнялись аксиомы Колмогорова, но суммарно вероятность уже не должна была быть конечной. Но пока неизвестно каких-либо содержательных результатов, которые могли бы быть получены в рамках этой аксиоматики, но не в рамках аксиоматики Колмогорова. Поэтому это обобщение аксиом Колмогорова пока носит чисто схоластический характер.

С.Гафуров полагал, что принципиальным отличием теории вероятности Кейнса (а, следовательно, и мат. статистики) от колмогоровской (Фон Мизеса и пр.) является то, что Кейнс рассматривает статистику с точки зрения теории принятия решений для нестационарных рядов…. Для Колмогорова, Фон Мизеса, Фишера и пр. статистика и вероятность применяются для существенно стационарных и эргодичных (при правильно подобранных данных) рядов - окружающего нас физического мира…


Wikimedia Foundation . 2010 .

2.4. Теория принятия решений

2.4.2. Основные понятия теории принятия решений

Принятие решений в процессе управления сложными социально-экономическими системами связано с необходимостью восприятия и переработки большого объема разнородной информации. Ограниченные возможности человека по восприятию и переработке информации приводят к неоптимальности принимаемых решений. Усиление интеллектуальных возможностей человека достигается на основе использования научного подхода, который предполагает наличие теории принятия решений (ТПР); совокупности практических рекомендаций, вытекающих из теории и опыта ее применения; комплексного использования всех средств для принятия решения: логического мышления и интуиции человека, математических методов и вычислительной техники.

Мыслительная деятельность человека в процессе принятия управленческих решений может быть усилена за счет рационального применения формальных (логических, математических) методов и технических средств. Различного рода расчеты, поиск и предварительную обработку информации, уменьшение количества альтернативных вариантов решений при оценке их предпочтений по многим показателям можно эффективно провести с использованием формальных методов и технических средств. Правильное комплексное применение всех средств существенно повышает эффективность процесса принятия решений. ТПР дает практические рекомендации по рациональному комплексированию всех средств на различных этапах и в определенных процедурах процесса принятия решений.

ТПР предписывает нормы поведения ЛПР, которым он должен следовать, чтобы не вступить в противоречие с собственными суждениями и предпочтениями. С ростом сложности задачи уменьшается способность человека к неформальной обработке всей информации в соответствии с его собственными суждениями и предпочтениями. Значение ТПР для выработки и принятия эффективных УР особенно возрастает в современных условиях развития общества и экономических отношений, которые характеризуются увеличением объемов информации, которые ЛПР должен учитывать и перерабатывать, а также увеличением степени неопределенности текущего состояния и тенденций развития окружающей среды организаций.

Теория принятия решений (ТПР) – научная дисциплина, которая изучает и разрабатывает концепции, принципы, аксиомы, модели и методы разработки и принятия УР с целью совершенствование процесса принятия решений.

Задача принятия решений направлена на определение наилучшего (оптимального) способа действий для достижения поставленных целей. Под целью понимается идеальное представление желаемого состояния или результата деятельности. Если фактическое состояние не соответствует желаемому, то имеет место проблема . Выработка плана целенаправленных (направленных на достижение цели) действий по устранению проблемы составляет сущность задачи принятия решений . Проблема всегда связана с определенными условиями, в которых существует организация или ее элемент, и которые обобщенно называют ситуацией . Совокупность проблемы и ситуации образует проблемную ситуацию . Выявление и описание проблемной ситуации дает исходную информацию для постановки задачи ПР.

Субъектом всякого решения является лицо, принимающее решение (ЛПР). Понятие ЛПР является собирательным. Это может быть одно лицо – индивидуальное ЛПР или группа лиц, вырабатывающих коллективное решение, – групповое ЛПР . Для помощи ЛПР в сборе и анализе информации и формировании решений привлекаются эксперты – специалисты по решаемой проблеме. Понятие эксперта в ТПР трактуется в широком смысле и включает сотрудников аппарата управления, подготавливающих решение, ученых и практиков специалистов.

В процессе принятия решений формируются альтернативные (взаимоисключающие) варианты решений и оценивается их предпочтительность. Альтернатива одно из возможных взаимоисключающих решений. Альтернативное множество совокупность нескольких взаимоисключающих возможностей, способов действий. Способ действий совокупность действий, приводящих к возможным различным исходам (последствиям).

Предпочтение это интегральная оценка качества решений, основанная на объективном анализе (знании, опыте, проведении расчетов и экспериментов) и субъективном понимании полезности (ценность, степень целесообразности), эффективности решений. Для осуществления выбора наилучшего решения индивидуальное ЛПР определяет критерий выбора, т.е.стандарт, по которому предстоит оценивать альтернативные варианты выбора. Выбор выделение элемента из множества. Групповые ЛПР производят выбор на основе принципа согласования .

Конечным результатом задачи принятия решений является решение , которое представляет собой предписание к действию. С содержательной точки зрения решением может быть способ действия, план работы, вариант проекта и т.п. Решение называется допустимым , если оно удовлетворяет ограничениям: ресурсным, правовым, морально-этическим. Допустимое решение называется оптимальным (наилучшим), если оно обеспечивает экстремум (максимум или минимум) критерия выбора при индивидуальном ЛПР или удовлетворяет принципу согласования при групповом ЛПР.

Обобщенной характеристикой решения является его эффективность . Эта характеристика включает эффект решения, определяющий степень достижения целей, отнесенный к затратам на их достижение. Решение, тем эффективнее, чем больше степень достижения целей и меньше затраты на их реализацию.

Принятие решений происходит во времени, поэтому вводится понятие процесса принятия решений . Этот процесс состоит из последовательности этапов и процедур и направлен на устранение проблемной ситуации.

В основе ТПР лежит предположение о том, что выбор альтернатив должен определяться двумя факторами:

1) представлениями ЛПР, о вероятностях различных возможных исходов (последствий), которые могут иметь место при выборе того или иного варианта решения;

2) предпочтениями , отдаваемыми различным возможным исходам.

Субъективные вероятности

ЛПР каждому возможному событию, исходу X может поставить в соответствие число Р(X) из интервала , которое будем в дальнейшем называть субъективной вероятностью . Субъективная вероятность отражает степень уверенности ЛПР в том, что событие В наступит, и в ее основе лежит готовность данного ЛПР действовать в соответствии с этой уверенностью. ЛПР может формировать свои субъективные вероятности для возможных событий на основе многочисленных соображений. Сюда входят знания о физических явлениях, эмпирические данные, результаты моделирования взаимосвязи различных факторов и экспертные суждения.

Субъективная вероятность, основанная на физических явлениях. Внекоторых ситуациях можно предположить, что все возможные исходы некоторого эксперимента (случайного события) имеют равные шансы на появление в результате эксперимента. Это означает, что если существует К возможных исходов, то субъективная вероятность каждого из них равна 1/К. Основываясь на таком предположении, обычно приписывают вероятность 1/2 выпадению герба на правильной монете и вероятность 1/6 выпадению шестерки на игральной кости. Вероятности, которые можно проверить исчерпывающими экспериментами, часто называют объективными вероятностями . Большинство людей согласны с такими вероятностями. Если некоторый ЛПР принимает их как руководство к действию, то объективные вероятности, по определению, являются также и субъективными вероятностями.

Субъективная вероятность, основанная на имеющихся данных. Если имеются данные о возможности наступления событий, интересующих ЛПР, то их можно использовать для формирования суждений о вероятностях событий. Пусть X 1,…, Xk - полный набор взаимоисключающих событий. Если в каждом из К испытаний наблюдалось одно из событий: или X 1, или X 2, …, или Xk , причем событие Xm наблюдалось Km раз, то вероятность Xm принимается равной частоте события, т.е. К m /К. Например, если среди последних 10000 договоров о страховании имущества от пожара в 100 случаях пришлось выплачивать страховое возмещение, то субъективно можно положить, что вероятность потери имущества при пожаре равна 0,01.

Субъективная вероятность, основанная на результатах моделирования. Вероятности стохастических событий часто невозможно получить на основе статистических данных из-за их отсутствия или недостатка. Теория исследования операций рекомендует в этом случае построить аналитическую или имитационную модель явления, при помощи которой можно получить оценки вероятности наступления стохастического события. В аналитических моделях для оценки вероятности стохастического события применяются методы теории вероятностей, а при имитационном моделировании – метод статистических испытаний (метод Монте-Карло). Суть метода Монте-Карло состоит в использовании выборки случайных чисел (сгенерированных компьютерной программой) для получения искомых оценок.

Оценка полезности

В ТПР предполагается, что существует единственная мера эффективности, относительно которой необходимо оценить предпочтения ЛПР. Мера – нормированная числовая функция множества. Нужно оценить полезность каждого возможного исхода … При большом числе возможных исходов необходимо оценить функцию полезности . Существуют специальные процедуры выявления функции полезности у ЛПР, но они дополняются искусством исследователя, его способностями установить контакт с ЛПР. Для оценки функции полезности исследователь должен доказать ЛПР важность таких оценок, заручиться его поддержкой и сделать процедуру оценивания удобной.

На рис.2.13 приведены графики восьми типовых функций предпочтений. На каждом графике по горизонтальной оси отложен объективно измеряемый параметр у. В качестве такого параметра может быть, например, выигрыш при у > 0 или проигрыш при у < 0, выраженные в денежной оценке. По вертикальной оси на всех графиках дано значение функции предпочтения f (у), характеризующей субъективное понимание ЛПР ценности (полезности) значений объективно измеряемого параметра. При f(y)>0 имеет место полезность, а при f(y)<0 – неполезность оценки значений объективного параметра у.

Функция предпочтения, изображенная на рис.2.13,а, характеризует «объективное» ЛПР, которое считает, что полезность пропорциональна значению параметра f(у) = у. Следует отметить, что «объективное», ЛПР является абстракцией, поскольку реальные ЛПР такой функции предпочтения не имеют, и она к используется для лучшего понимания сущности других функций предпочтения.

Функция предпочтения на рис.2.13,6 описывает психологию мышления «азартного» ЛПР; она с увеличением значения объективного выигрыша приписывает ему значительно большую ценность, т.е. преувеличивает полезность выигрыша. При отрицательных значениях параметра (проигрыш) это ЛПР приуменьшает неполезность.

На рис. 2.13,в представлена функция предпочтения «осторожного» ЛПР. Это ЛПР особое внимание уделяет предупреждению больших потерь и недооценивает полезность получения выигрыша.

На рис.2.13,г изображен график функции предпочтения, описывающий поведение ЛПР, склонного преувеличивать полезность при больших значениях выигрыша и неполезность при больших значениях проигрыша.

На рис.2.13,д представлена функция предпочтения ЛПР, отношение которого носит осторожный характер как к большим выигрышам, так и к большим проигрышам.

На рис.2.13,е функция предпочтения описывает «нормальное» ЛПР. При небольших выигрышах и проигрышах это ЛПР ведет себя как объективное; при несколько больших по абсолютной величине значениях параметра проявляется умеренная азартность и осторожность и при совсем больших значениях параметра проявляется осторожность к выигрышу и безразличие к проигрышу.

На рис.2.13,ж приведена разрывная функция предпочтения. С психологической точки зрения эта функция характеризует «выигрывающее» ЛПР, которое, кроме объективного учета выигрыша и проигрыша, еще добавляет постоянную «премию»: положительную за выигрыш и отрицательную за проигрыш.

На рис.2.13,з приведена функция предпочтения, которая считает полезным только выигрыш не менее определенной величины (точка a графике), а далее полезность его постоянна.

Рассмотренные типовые функции предпочтения характеризуют особенности психологии мышления ЛПР. Эти особенности необходимо учитывать при расстановке кадров, установлении взаимоотношений с людьми в процессе совместной деятельности и осуществлении прогноза возможных решений руководителей в различных проблемных ситуациях.

Например, если человек обладает «осторожной» функцией предпочтения, то его нецелесообразно использовать в области деятельности, требующей риска. Для такой деятельности подходящим является человек с «азартной» функцией предпочтения, поскольку при риске можно получить значительно больший выигрыш, чем при осторожном действии.

Рис.2.13. Типы функций предпочтения

2.4.4.Классификация задач принятия решений

В научной литературе предложено несколько классификаций задач принятия решений, основанных на различных системах признаков. Наиболее общими и существенными признаками классификации, встречающимися в большинстве работ, являются:

Ø степень определенности информации;

Ø использование эксперимента для получения информации;

Ø количество лиц, принимающих решения;

Ø значимость и длительность действия решений.

Определенность информации характеризуется полнотой и достоверностью данных, необходимых для принятия решений. По признаку степени определенности информации задачи принятия решений классифицируются на три группы:

1) задачи в условиях определенности (детерминированные задачи);

2) задачи в условиях вероятностной определенности;

3) задачи в условиях неопределенности.

Принятие решений в условиях определенности производится при наличии полной и достоверной информации о проблемной ситуации, целях, ограничениях и последствиях решений. Еще одно определение детерминированных задач – задачи выбора лучшего варианта решения в ситуациях, когда каждый вариант действий приводит к единственному результату.

Для данного класса задач нет необходимости доопределять проблемную ситуацию гипотетическими ситуациями. Цели и ограничения формально определяются в виде целевых функций и неравенств (равенств). Функция предпочтения в случае одной цели совпадает с целевой функцией, а в случае множества целей с некоторой функциональной зависимостью целевых функций. Критерий выбора определяется минимумом или максимумом целевой функции. Наличие перечисленной информации позволяет построить формальную математическую модель задачи принятия решений и алгоритмически найти оптимальное решение.

В настоящее время сформулированы типовые задачи, в основном производственно-экономического характера, для которых разработаны алгоритмы принятия оптимальных решений, основанные на методах математического программирования. К числу таких задач, например, относятся задачи размещения ресурсов, назначения работ, управления запасами, транспортные задачи и т.п. Роль человека в решении задач данного класса сводится к приведению реальной ситуации к типовой задаче математического программирования и утверждению получаемого формально оптимального решения.

Вероятностные задачи (принятие решений в условиях вероятностной определенности) – в ситуациях, когда в результате каждого действия могут быть получены различные результаты, вероятности достижения которых известны или могут быть оценены. Принятие решения в условиях вероятностной определенности базируется на теории статистических решений. В этой теории неполнота и недостоверность информации в реальных задачах учитываются путем рассмотрения случайных событий и процессов. Описание закономерностей поведения случайных объектов осуществляется с помощью вероятностных характеристик. Сами вероятностные характеристики являются уже неслучайными, поэтому с ними можно производить операции по нахождению оптимального решения так же, как с детерминированными характеристиками. Неполнота и недостоверность информации находят свое отражение в вероятностных характеристиках. Общим критерием нахождения оптимального решения в теории статистических решений является средний риск, поэтому часто в литературе задачи данного класса называются задачами принятия решений в условиях риска.

Роль человека в решении задач методами теории статистических решений заключается в постановке задачи, т.е. приведении реальной задачи к типовой математической задаче, утверждении получаемого оптимального решения, а также (при отсутствии статистических данных) в определении субъективных вероятностей событий. Субъективные вероятности представляют собой мнение человека о достоверности случайных событий. Получение оптимального решения в задачах данного класса осуществляется формально без участия человека.

Математические модели, рассматриваемые в задачах принятия решений в условиях определенности, и вероятностной определенности, описывают простейшие ситуации, характерные для функционирования технических и экономических систем. Поэтому задачи данного класса широко применяются для синтеза управления в автоматических системах и имеют ограниченное применение для" управленческих решений в социально-экономической области.

Задачи принятия решений в условиях неопределенности непосредственно связаны с управленческими решениями. Они возникаютв ситуациях, когда неизвестны вероятности реализации вариантов действий из числа рассматриваемых (частичная неопределенность) или вообще неизвестен набор возможных вариантов действий.

Для этих задач характерна большая неполнота и недостоверность информации, многообразие и сложность влияния социальных, экономических, политических и технических факторов. Эти обстоятельства не позволяют, по крайней мере, в настоящее время, построить адекватные математические модели решения задач по определению оптимального решения. Поэтому основную роль в поиске оптимального или приемлемого решения выполняет человек. Формальные методы и технические средства используются человеком в процессе формирования решений в качестве вспомогательных инструментов.

Задача принятия решений в условиях неопределенности является более общей и включает как частный случай принятие решений в условиях определенности и вероятностной определенности. Принятие управленческих решений в организационных системах соответствует условиям неопределенности.

По признаку использования эксперимента для получения информации задачи принятия решений классифицируются на две группы:

1) задачи принятия решений по априорным данным ;

2) задачи принятия решений по апостериорным данным .

Принятие решений по априорным данным характерно для условий определенности и частично для условий вероятностной определенности, поскольку понятие «априорные данные» означает, что используется только известная информация. В условиях неопределенности априорная информация очень мала, поэтому необходимо получение новой информации путем проведения совокупности мероприятий, называемых экспериментом. Результаты эксперимента дают апостериорную информацию.

Для управления проведением эксперимента применяют две стратегии управления.

В одной из них планируется и проводится серия экспериментов, дающая необходимую информацию, на базе которой принимается решение.

В другой – эксперименты проводятся последовательно, причем после каждого эксперимента необходимо принять процедурное решение о продолжении или окончании экспериментов.

Если проведение эксперимента связано со случайными факторами, то последовательная стратегия управления экспериментом является более рациональной, поскольку она позволяет при фиксированной степени определенности информации в среднем уменьшить серию экспериментов. Планирование и управление экспериментом имеют важное значение для оптимизации технологии задач решений в условиях неопределенности.

По признаку количества лиц, принимающих решения , задачи разделяются на индивидуальные и групповые (коллективные). Индивидуальные решения принимаются одним лицом, а группо вые - коллективным органом.

По признаку количества целей различают одноцелевые и много целевые задачи принятия решений. Реальные управленческие решения, как правило, являются многоцелевыми. В этих задачах возникает проблема согласования противоречивых целей при выборе решений. Если цели описаны формализованно, в виде целевых функций, то одноцелевые задачи называют однокритериальными , а многоцелевые – многокритериальными задачами принятия решений.

По признаку содержания задачи принятия решений классифицируются в зависимости от сферы деятельности. Различают экономические, политические, идеологические, технические, военные и другие виды задач.

По признаку действия различают долговременные, среднесрочные и краткосрочные решения. Долговременные решения направлены на достижение генеральных долгосрочных целей. К таким решениям, например, относятся долгосрочные национальные программы в экономической, научно-технической, социальной и других областях деятельности. К среднесрочным решениям относятся, например, планы экономического и социального развития организаций или народного хозяйства в течение 3-5 лет. Краткосрочные решения направлены на устранение текущих проблем.

Классификация задач принятия решений по перечисленным, признакам приводит к различным комбинациям типов задач. Например, некоторая конкретная задача может быть классифицирована как задача принятия решений в условиях неопределенности, по априорным данным, как групповая и многоцелевая. Возможны и другие комбинации. Тип задачи принятия решений определяет выбор метода и технологии разработки решений.

2.4.4. Концепции и принципы ТПР

Концепция (от лат. conceptio - понимание) – это обобщенная система взглядов на рассматриваемый объект или явление, представление о том, как подходить к восприятию и изучению этого объекта (например, концепция мироздания, концепция эволюционного развития).

Принцип (от лат. principium - основополагающая идея) – это то, чем обязательно следует руководствоваться активно действующему субъекту в его теоретической (познавательной, методологической, исследовательской, дидактической и т.п.) или практической деятельности.

Взаимосвязь концепций и принципов, которыми оперирует методология ТПР, удобно отображать некой иерархической структурой, которая показывает их взаимосвязь по горизонтали и вертикали (табл.2.2).

Структура концепций и принципов ТПР

Концепция системы отражает представления о единстве мира, о всеобщей связи и взаимной обусловленности процессов и явлений материального мира. Согласно этой концепции при принятии решения следует постоянно помнить и понимать, что мы никогда не делаем что-то одно. Другими словами, стремясь к достижению цели, мы приводим в действие активные ресурсы: идеи, людей, машины, денежные средства, сырье и материалы; осознанно или непроизвольно создаем и разрываем связи между самыми разнообразными объектами (материальными и идеальными, естественными и искусственными); изменяем понятия и представления и в результате порождаем (иногда сами того не желая) не только желаемый полезный эффект, но и массу неожиданных побочных последствий. В методологическом плане принцип цели напрямую следует из концепции системы, он является поэтому первым принципом, которым должно руководствоваться ЛПР при выработке решения. Это было известно давно. Например, древние греки говорили, что для корабля, который не знает, куда плыть, нет попутного ветра, а известный теоретик научной организации труда Ф.Н. Тейлор в начале XX в. прямо указывал, как нужно организовать процесс управления экономическим предприятием: «Хорошенько поймите, чего вы хотите! А затем – только следите, чтобы это делалось наилучшим и самым дешевым способом».

Суть концепции рациональных решений (от лат. ratio - разум) состоит в том, что решающим аргументом при принятии решения, т.е. при сознательном выборе наилучшего варианта среди других, служит логически непротиворечивая, полная и, лучше всего, количественно подтвержденная система доказательств. Как логическое следствие понимания разумности делается вывод о том, что никогда не следует принимать, но никогда не следует и отвергать вариант решения, если он является единственным при выборе. Нужно обязательно поискать другие варианты, выработать другие альтернативы для решения проблемы, чтобы на основании рационального их сравнения выбрать действительно наиболее предпочтительное разрешение проблемы. Подобная рациональная идея, которой следует руководствоваться при выработке решений, получила название принципа множественности альтернатив.

Суть концепции «наилучшего решения» можно сформулировать так: выбирайте ту альтернативу, которая лучше любой из рассматриваемых. Сразу отметим, что известная концепция оптимальности в математике и исследовании операций есть не что иное, как формальное выражение концепции наилучшего решения, а именно для случая, когда в качестве критерия предпочтительности используется единственный скалярный показатель.

Разумеется, чтобы сравнить альтернативы по правилу «лучше-хуже», «более предпочтительный – менее предпочтительный», нужно использовать измерение, т.е. рациональным следствием концепции наилучшего решения является принцип измерения. Ему соответствует еще один важный постулат управления, который гласит: «Измерено – значит сделано!». Человек в процессе измерений глубже проникает в суть вещей, лучше разбирается в связях между объектами, точнее может представить себе, как на эти объекты или связи воздействовать, чтобы изменить их самих или их свойства в желательном направлении.

2.4.7. Особенности управленческих решений

1. Многоцелевой характер . В большинстве сложных задач приходится стремиться к достижению различных целей. Эти цели почти всегда противоречивы, т.е. продвижение по пути достижения некоторой цели обычно сопровождается ухудшением результатов по другим. Таким образом, ЛПР, неизбежно оказывается перед необходимостью выбора между противоречивыми целями.

2. Воздействие фактора времени .Все важные последствия решения задачи не проявляются сразу, и нельзя указать конкретный момент времени, когда можно наблюдать то или иное последствие. Например, при производстве нового товара иногда приходится рисковать значительными суммами в течение многих лет.

3. Неформализуемые понятия .Неизвестные элементы задачи: ситуации, цели, ограничения, решения, предпочтения – имеют прежде всего содержательный характер и только частично определяются количественными характеристиками. Такие понятия, как престиж, моральный климат, узнаваемость торговой марки, восприятие товара потребителями и т.д. являются некоторыми примерами очень важных неформализуемых понятий, которые существенно усложняют задачу.

4. Неформализуемые процедуры. Определение неизвестных элементов задачи и в конечном счете нахождение наилучшего решения не могут быть формализованы, поскольку не существует методов и алгорит­мов, позволяющих, например, сформулировать цели, критерии, варианты решения.

5. Неопределенность (невозможность однозначного описания объекта по всем его признакам). Как правило, в момент принятия решения точно неизвестны будущие последствия каждой из альтернатив действий. Количество неизвестных элементов задачи существенно больше, чем известных.

6. Субъективные измерения . Элементы задачи описываются характеристиками, часть из которых может быть измерена объективно, а для другой части возможно только субъективное измерение (например, приоритеты целей, предпочтения критериев и вариантов решений и т. п.).

7. Участие экспертов . Эксперты выполняют вспомогательную роль, осуществляя информационную и аналитическую работу по уменьшению неопределенности информации. Они несут, ответственность за свои рекомендации.

8. Возможности получения информации . Получение информации, необходимой для принятия решений может потребовать больших затрат времени и денег, к тому же она может быть не вполне достоверной.

9. Значимость интуиции . Во многих случаях приходится решать задачу принятия решений в условиях неопределенности, обусловленной неполным описанием проблемной ситуации и невозможностью достаточно точной оценки других элементов решения, ожидаемых последствий принятого решения. В этих случаях наряду с логическим мышлением важное значение имеет интуиция ЛПР.

10. Динамические аспекты процесса принятия решений . После того как некоторое решение выработано (выбрана альтернатива), может оказаться, что задача не исчерпана до конца и потребуется принять очередное решение через несколько лет. Сегодняшнее решение может «захлопнуть дверь» перед некоторыми возможными действиями и «распахнуть ее пошире» перед другими. Важно распознать заранее такие динамические аспекты проблемы.

11. Влияние решений на группы . Некоторая выбранная альтернатива может повлиять на большое количество различных групп, например, собственников организации, работников, потребителей, поставщиков, местное сообщество и т.д.

12. Коллективное принятие решений . Часто ответственность за выбор альтернативы несет не отдельное лицо, а целая группа. Фактически для определенного набора задач нельзя четко разграничить функции и ответственность ЛПР по некоторому кругу вопросов.

13.Сравнение альтернатив . Измерение качества решений осуществляется на основе формирования альтернативных вариантов и их сравнительной оценки.

14.Отсутствие единственного оптимального решения . В условиях неопределенности может не существовать единственного оптимального решения. Для ЛПР, имеющих разные предпочтения, решения будут различными.

15.Человеческий фактор . Принимаемые решения могут непосредственно затрагивать интересы ЛПР и системных аналитиков. Поэтому их интересы, мотивы поведения влияют на выбор решения.

16.Уменьшение неопределенности в задаче принятия решений осуществляется последовательными этапами: структуризацией, характеризацией (формирование набора характеристик), оптимизацией.

Описание предпочтений ЛПР в виде функции предпочтения отражает не только объективную, рациональную характеристику решения, но и психологию мышления ЛПР, его понимание полезности решений. Поскольку функция предпочтения используется для выбора решения, то принимаемое решение всегда будет содержать элемент субъективности .

Эксперты в процессе принятия решений уточняют проблемную ситуацию, генерируют гипотетические ситуации, формируют цели и ограничения, предлагают варианты решений и дают оценку их последствий на основе своих предпочтений. Привлечение экспертов к формированию и выбору решений – это использование коллективных знаний и опыта, позволяющих глубже разрабатывать решения и, следовательно, уменьшать вероятность принятия неоптимальных решений.

Основой измерения качества решений с точки зрения степени достижения поставленных целей является сравнительная оценка предпочтительности решений. Сравнительная оценка решений является единственным способом, измерения предпочтительности в условиях отсутствия установленных эталонов, подобных, например, эталонам измерения длины, массы, температуры и т. п. Отсутствие вариантов решений не дает основания ставить вопрос о выборе наилучшего решения. Измерение предпочтительности решений производится экспертами и ЛПР. Экспертные оценки должны отображаться числами с использованием качественных и количественных шкал. Представление результатов экспертизы в числовой форме позволяет производить формальную обработку на ЭВМ с целью получения новой информации, не содержащейся в явном виде в суждениях экспертов. Для оценки решений необходимо сформулировать систему показателей, характеризующих качество этих решений и четко определяющих степень достижения сформулированных целей и затраты ресурсов.

В условиях неполноты информации, а также особенностей психологии мышления ЛПР может не существовать единственного оптимального решения. Недостоверность информации усиливает влияние субъективных факторов на принятие решения.

Характерной особенность принятия решений является наличие последовательного процесса уменьшения неопределенности информации. Структуризация – это выделение основных элементов задачи и установление отношений между ними. Характеризация определение системы характеристик (параметров, показателей, функций), количественно описывающих структуру задачи. Определение вероятностей ситуаций, приоритетов целей, предпочтений решений является примером характеризации в задаче принятия решений. Проведение характеризации приводит к более полному и точному описанию решаемой задачи по сравнению с фазой структуризации и дает исходные данные для последней фазы – оптимизации, на которой вся имеющаяся информация преобразуется в конечную форму – решение. Практическое использование последовательности фаз уменьшения неопределенности в задаче принятия решений повышает эффективность мыслительной деятельности ЛПР.

Принятие решений как связующий процесс.

Уметь управлять – значит уметь выбирать.

Роль и место принятия решений в процессе управления организацией проявляется через основные функции управления, к которым относятся планирование, организация, мотивация, и контроль. Эти функции объединены между собой двумя связующими процессами принятием решений и обменом информации.

Согласно данному подходу процессы управления и принятия решений тесно взаимосвязаны и неотделимы один от другого. При этом необходимо отметить, что принятие решений не является одной из функций управления, а пронизывает весь этот процесс, осуществляясь непрерывно в каждой функции управления. Принятие решений связывает между собой все функции управления, именно поэтому принятия решений рассматривается как важный связующий процесс в рамках широкого процесса управления.

В подтверждение выше сказанного можно привести примеры решений, которые применяются руководителями при осуществлении каждой функции управления.

В процессе планирования принимаются решения:

О миссии и целях организации;

О состоянии внешней среды и ее влияния на другие организации;

О стратегии и тактике достижения поставленных целей;

О бюджете организации;

О выборе инвестиционных проектов;

О стратегии ценообразования.

В процессе организационной деятельности принимаются следующие решения:

О способах организации взаимодействия подразделений и работников организации;

Об организационной структуре;

О пределах и распределении властных полномочий;

О реорганизации фирмы вследствие изменения цели и состояния внешней среды предприятия.

В процессе мотивации:

О нуждах и потребностях подчиненных;

Что необходимо сделать для повышения труда подчиненных;

О методах и приемах мотивации работников.

В процессе контроля могут приниматься следующие решения:

Как и по каким показателям следует оценивать результаты работы;

Как часто следует изменять значение этих показателей;

Какие изменения необходимо провести, с целью улучшения деятельности вашей фирмы.

Приведенные выше примеры показывают, что процесс принятия решений присутствует на любой стадии управленческого процесса.

Теория принятия решений зародилась примерно в середине ХХ века как ответ человеческой практики на возросшие трудности и ответственность при принятии решений.

Главной задачей этой теории была необходимость объяснения того, каким образом человек или группа людей принимают решения, а так же разработать специальные методы и приемы в процессе принятия решений. В связи с этим теорию принятия решений можно разделить на 2 относительно независимые части:



Дестриптивную (предписывающую);

Престриптивную (описывающую).

Дестриптивная составляющая описывает реальное поведение и мышление людей в процессе принятия решений и называется психологической теорией решения.

Престриптивная составляющая описывает, как людям следует вести себя, как принимать решения называется нормативной теорией решения.

ПТР – система утверждений, раскрывающих внутреннее содержание деятельности и поведение людей в процессе принятия решений. Эти утверждения позволяют ответить на следующие вопросы:

Как у людей возникает представление о ситуации принятие решений?

Люди по разному оценивают ситуацию, в которой они оказываются и в которой им приходиться принимать решения. Такое представление является субъективной моделью конкретной ситуации. Практика показывает, что люди склонны упрощать реальную ситуацию, упускать многие моменты, оказывающие порой серьезное влияние на принятие решений.

Как люди оценивают последствия принимаемых решений?

Последствия решений принимаются так же субъективно. Оценка последствий принимаемых решений происходит в соответствии с индивидуальными представлениями о ценностях. В силу этого индивидуальная оценка последствий принимаемых решений может оказать существенное влияние на окончательное принятие решения.

Как люди оценивают вероятности различных факторов, влияющих на принятие решения?

Психологами было установлено, что люди часто переоценивают вероятность наступления более понятных и желаемых для них событий, хотя объективно они могут быть маловероятны.

Какие правила и стратегии используют люди для различных ситуаций принятия решения?

Опыт показывает, что при выборе альтернативы люди используют разнообразные правила, которые не имеют строгого обоснования, но когда-то имели место и могли принести какой-то успех.

Как на людей влияют различные факторы, управляющие процессом принятия решений?

Теория - философская категория для обозначения развития системы знаний, достоверно и адекватно отражающих сущность и закономерности явлений определенной области объективной действительности, представляющая собой руководство для практической деятельности. По аналогии с этим определением под теорией принятия решений следует понимать систему знаний, отражающих сущность понятий "закономерность" и "решение". С учетом закономерностей решения разрабатываются, принимаются и реализуются. Основными чертами теории принятия решений являются объективная истина, логическая цельность, формальная непротиворечивость, способность развития, относительная самостоятельность, активное воздействие на практику .

Объективным в теории является проверка практикой содержания ее законов и принципов, а субъективным - форма выражения соответствующих теоретических положений. Необходимое условие формирования теории принятия решений как составной теории управления - точное определение ее предмета, границ и направлений изучения, форм и методов исследования.

Под сущностью принятия решений как процесса понимают внутреннюю, относительно устойчивую основу управленческого решения, определяющую его смысл, роль и место в функционировании и развитии организации. Сущность принятия решений обычно проявляется через многообразные внешние связи и действия, характеризующие одну из сторон управленческого решения. Исходя из этого можно определить предмет исследования теории принятия решений.

Суть разработки принятия решений заключается в деятельности лица, принимающего решение, по выполнению основополагающей функции руководителя в процессе управления. Основная цель управленческого решения - обеспечить координирующее (регулирующее) воздействие на систему управления, реализующую решение управленческих задач персоналом по достижению целей организации.

Достижение этих целей предусматривает решение проблем и задач, составляющих содержание и последовательность действий лиц, принимающих решения, при выполнении непосредственных обязанностей. Основными задачами являются: создание информационной базы для принятия своевременных решений; определение ограничений и критериев принятия решения; организация деятельности персонала управления. Принятие решений - творческая, ответственная задача управления. Она заключается в том, чтобы в соответствии со складывающейся обстановкой определить замысел последующих действий подчиненных в конкретной сфере управления (производства товара или оказания услуг), задачи структурных подразделений в системе деятельности, порядок их взаимодействия, обеспечения и управления. Решения принимает руководитель (линейный менеджер) и несет за них личную ответственность. В подготовке данных для принятия решения участвует персонал управления конкретной организации. Ответственность за групповое решение несут те, кто его принял, в соответствии с их положением.

Для своевременного принятия решения необходимо иметь систему управления, обеспечивающую реализацию сложной системной деятельности лиц, принимающих решения, на научной основе организовать работу персонала управления, использующую эффективные методы и автоматизированные системы управления. От персонала управления, привлекаемого к принятию решений, требуются как профессиональные качества, так и личные. При этом качество принятых решений во многом зависит от слаженности коллектива, присущей ему организационной культуры, отношений между руководителями и исполнителями, использования систем поддержки принятых решений.

По этим вопросам теория принятия решений должна выработать научно обоснованные практические рекомендации, базируясь на объективных законах и достижениях смежных наук и теорий, прежде всего социальных, психологических и правовых. При этом главное - не просто знать законы, а разумно использовать механизм их проявления.

Следовательно, предмет исследования теории принятия решений - законы (закономерности) деятельности лиц, принимающих решения, ее организационные формы, технологии и методы, принципы управления и организации труда, сущность и содержание решений.

Объектом теории принятия решений является системная деятельность руководителей и персонала управления в процессе выработки, принятия и реализации решений.

В настоящее время на развитие теории принятия решений существенно влияют методология, в частности методология мышления, теория управления, кибернетика, психология, социология и политология. Для дальнейшего развития этой теории существенное значение имеют естественные науки - биология, психофизиология. Важнейшая роль принадлежит математике и ее методам количественных оценок вариантов при принятии решения, прогнозировании развития ситуаций для выработки наиболее рационального решения.

Предмет теории принятия решений исследуется с различных сторон, составляющих отдельные, но взаимосвязанные аспекты. К основным из них относятся методологические, организационные, экономические, технологические, социально-психологические и правовые.

Методологические аспекты принятия решения отражают единство и целостность научных знаний для теории принятия решений .

Организационные аспекты отражают состояние и перспективы развития организационной и функциональной структуры органов управления, расположение и порядок функционирования лиц, принимающих решения (как органов управления), в системе управления на различных иерархических уровнях. Они включают в себя также определение путей совершенствования организации принятия решений и методов исследования возникающих при этом проблем.

Экономические аспекты показывают действие экономических факторов на эффективность существующих и разрабатываемых систем принятия решений, влияние их экономической эффективности на экономическую подготовку персонала управления, совершенствование организационных форм и методов принятия решений на новой технической базе .

Технологические аспекты определяют уровень используемых и разрабатываемых технологий принятия решения в управлении, перспективы развития автоматизированных и человеко-машинных систем их принятия.

Социально-психологические аспекты иллюстрируют различные стороны деятельности людей в процессе принятия решения. К ним относятся совершенствование структуры внутриколлективных связей, изучение поведения личности в коллективе и взаимоотношений его членов в процессе принятия решения.

Основные проблемы психологии принятия решения:

  • – определение главных психологических особенностей процессов принятия управленческих решений;
  • – анализ управленческих решений с точки зрения системы их эмпирико-феноменологических функциональных особенностей, процессуальной организации;
  • – функционально-структурный анализ управленческой деятельности в процессе принятия решений;
  • – социально-психологический анализ управленческих коллективов;
  • – исследование психологии руководителя, его отношений с исполнителями;
  • – психологические аспекты подбора, расстановки и подготовкилиц, принимающих решения.

Правовые аспекты отражают отношения между различными иерархическими уровнями системы управления и отдельными должностными лицами в подготовке принятия решения. Правовые нормы должны быть заложены в основу организации управленческой деятельности.

Таким образом, теория принятия решений - это сумма знаний о разработке, принятии и реализации управленческого решения, закономерностях и принципах, организационных формах, методах и технологиях функционирования системы принятия решения в организации.

Теория принятия решения, как и любая научная теория, выполняет познавательную и прогнозирующую функции.

Познавательная функция проявляется в раскрытии сущности процессов принятия решений, закономерностей и принципов, которым она подчиняется, возникновении и развитии теории принятия решений на различных исторических этапах, в объяснении основных свойств и взаимосвязей предмета исследования, обосновании технологии и системы принятия решения.

Прогнозирующая функция состоит в определении тенденций дальнейшего развития процессов и системы принятия решений, организационных форм и методов деятельности персонала управления в процессе их принятия.

Основные задачи теории принятия решений:

  • – изучение и обобщение опыта принятия решений в определенных условиях, а также в условиях неопределенности и риска;
  • – выявление и исследование объективных закономерностей процессов принятия решений; формирование на их основе принципов организации деятельности лиц, принимающих решения, организационных форм и методов, технологий разработки, принятия и реализации решений;
  • – выработка практических рекомендаций по работе линейных менеджеров и их аппарата управления при принятии решений в реальной обстановке, а также использовании технических средств и автоматизированных систем управления;
  • – разработка методов исследования проблем развития системы принятия решений, принципов и методов оценки их эффективности, а также мероприятий по совершенствованию деятельности лиц, принимающих решения.

Проблемы теории принятия решений принципиально можно решить лишь при условии выработки методологических основ новой концепции управления жизнедеятельностью общества.

  • 3.3. Структура интеллектуальных систем поддержки принятия решения
  • 3.4. Обобщенная структура экспертной системы
  • Лекция 4. Классификация прикладных интеллектуальных систем
  • 4.1. Классификация экспертных систем
  • 4.2. Примеры прикладных интеллектуальных систем
  • Лекция 5. Основные понятия и определения теории принятия решений
  • 5.1. Роли людей в процессе принятия решений
  • 5.2. Альтернативы
  • 5.3. Критерии
  • 5.4. Основные этапы процесса принятия решений
  • 5.5. Математические методы теории принятия решений
  • Лекция 6. Принятие решений с помощью статистической проверки гипотез
  • 6.1. Статистические решения
  • 6.2. Основные задачи статистических решений
  • 6.3. Статистическая проверка гипотез
  • 6.4. Ошибки решения
  • 6.5. Решающее правило при проверке гипотез
  • Лекция 7. Байесовская и последовательная процедуры принятия решения.
  • 7.1. Байесовские процедуры принятия решения
  • 7.1.1. Байесовская процедура при проверке простой гипотезы
  • 7.1.2. Байесовские процедуры в задаче классификации
  • 7.2. Принятие решения с помощью последовательной процедуры Вальда
  • Лекция 8. Принятие решения методом дискриминантнного анализа
  • 8.1. Классификация в случае, когда распределения классов определены полностью
  • 8.1.1. Модель двух нормальных распределений с общей ковариационной матрицей (модель Фишера)
  • 8.1.2. Модель двух нормальных распределений с разными ковариационными матрицами
  • 8.1.3. Модель нескольких нормальных распределений с общей ковариационной матрицей
  • 8.2. Классификация при наличии обучающих выборок
  • 8.2.1. Подстановочный алгоритм в модели Фишера
  • 8.2.3. Правила классификации
  • 8.3. Ошибка решающего правила
  • Лекция 9. Древообразные классификаторы
  • 9.1. Назначение древообразных классификаторов
  • 9.1. Структура дерева классификации
  • 9.3. Вычислительные задачи древообразных классификаторов
  • 9.3.1. Определение качества предсказания
  • 9.3.2. Выбор разбиений
  • 9.3.3. Определение правила прекращения разбиения
  • Лекция 10. Деревья решений
  • 9.1. Характеристики дерева решений
  • 9.2. Построение дерева решений
  • Лекция 11. Методы прогнозирования
  • 11.1. Анализ временных рядов
  • 11.1.1. Модель временного ряда
  • 11.1.2. Тренд, сезонная и циклическая компоненты
  • 11.1.3. Декомпозиция временного ряда
  • 11.1.4. Экспоненциальное сглаживание
  • 11.2. Каузальные методы прогнозирования
  • 11.3. Качественные методы прогнозирования
  • Лекция 12. Основная задача линейного программирования
  • 12.1. Математическая модель основной задачи линейного программирования
  • 12.2. Задача линейного программирования с ограничениями-неравенствами
  • 12.3. Примеры задач линейного программирования
  • 12.3.1. Транспортная задача
  • 12.3.2. Задача о назначениях
  • Лекция 13. Симплекс-метода решения задачи линейного программирования
  • 13.1. Характеристика симплекс–метода
  • 13.2. Табличный алгоритм замены базисных переменных
  • 13.3. Отыскание опорного решения основной задачи линейного программирования
  • 13.4. Отыскание оптимального решения основной задачи линейного программирования
  • Лекция 14. Многокритериальные методы принятия решений при объективных моделях
  • 14.1. Объединение критериев
  • 14.2. Метод главного критерия
  • 14.3. Метод последовательных уступок
  • 14.4. Метод целевого программирования
  • 14.5. Метод, использующий принцип гарантированного результата
  • 14.6. Метод равных наименьших относительных отклонений
  • 14.7. Процедура STEM поиска удовлетворительных значений критериев
  • Лекция 15. Выбор Парето–оптимальных решений
  • 15.1. Основные определения
  • 15.2. Графическая интерпретация
  • 15.3. Постановка задачи
  • Лекция 16. Оценка многокритериальных альтернатив с помощью теории полезности
  • 16.1. Теория полезности
  • 16.2. Принятие решения на основе значения ожидаемой полезности
  • 16.3. Многокритериальная теория полезности (MAUT)
  • Лекция 17. Сравнение альтернатив методом аналитической иерархии
  • 17.1. Основные этапы метода аналитической иерархии
  • 17.2. Декомпозиция задачи
  • 17.3. Попарное сравнение критериев и альтернатив
  • 17.4. Свойства идеальной матрицы сравнений
  • Лекция 18. Приоритеты для критериев и альтернатив и выбор наилучшей альтернативы в методе анализа иерархий
  • 18.1. Вычисление собственных характеристик обратно симметричной матрицы
  • 18.2. Вычисление величины приоритетов
  • 18.3. Определение наилучшей альтернативы
  • 18.4. Проверка согласованности
  • 18.5. Пример применения метода анализа иерархий
  • Лекция 19. Оценка многокритериальных альтернатив методами ELECTRE
  • 19.1. Этапы подхода, направленного на разработку индексов попарного сравнения альтернатив
  • 19.2. Свойства бинарных отношений
  • 19.3. Метод ELECTRE I
  • 19.4. Метод ELECTRE II
  • 19.5. Метод ELECTRE III
  • Лекция 20. Основные понятия и математическая модель игровых методов обоснования решений
  • 20.1. Основные понятия теории игр
  • 20.2. Математическая модель игры
  • 20.3. Нижняя и верхняя цена игры. Принцип минимакса
  • Лекция 21. Методы решения игр
  • 21.1. Решение игры в чистых стратегиях
  • 21.2. Решение игры в смешанных стратегиях
  • 21.3. Упрощение игр
  • 21.4. Решение игры 2х2
  • 21.5. Графический метод решения (2х2)-игр
  • Лекция 22. Игры 2 х п
  • Лекция 23. Решение игр т х 2 и т х п
  • 23.1. Решение игр т х 2
  • 23.2. Решение игр т х п
  • Лекция 24. Критерии принятия решений в условиях риска и неопределенности
  • 24.1. Основные понятия. Математическая модель
  • 24.3. Максиминный критерий Вальда
  • 24.4. Критерий минимаксного риска Сэвиджа
  • 24.5. Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица
  • Литература
  • Эволюционные алгоритмы используются в задачах управления, например, в задаче планирования маршрута для мобильного робота. Целью любой навигационной системы является достижение места назначения с рациональным расходованием ресурсов, без столкновений с другими объектами. Зачастую путь робота планируется заранее в режиме офлайн (необходимые сведения вводятся заранее, данные и знания не меняются в сеансе решения задачи, время реакции велико). Эволюционные алгоритмы позволяют объединить офлайн-планирование и планирование в реальном времени (онлайн-планирование). Офлайнпланирование ищет близкий к оптимальному путь, а онлайн-планирование учитывает возможные столкновения из-за обнаружения неизвестных объектов и заменяет часть первоначального плана другим маршрутом. Эволюционные алгоритмы применены к построению бесконфликтных маршрутов самолетов и для разрешения воздушных конфликтов.

    Автоматическое доказательство теорем применяется в управлении движущимися объектами для построения полностью автономных систем. Примером является система управления мобильным интегральным роботом STRIPS – самоходным аппаратом, совершающим передвижения по командам, формируемым в устройстве управления. Типичной задачей, решаемой STRIPS, является задача перемещения детали из некоторой точки рабочего пространства с помощью схвата робота в контейнер.

    Интеллектуальная система, основанная на нечетких правилах, осуществляет проводку грузового судна между островами без вмешательства человека. Одна португальская компания в целлюлозно-бумажной промышленности реализовала нечеткое управление автоклавами. Для записи стратегии управления использовано 25 нечетких правил, что позволило значительно уменьшить вариации качества продукции и затраты энергии и потребления сырья. Описаны примеры нечеткого управления выпуском изделий на технологической операции «металлизация» прецизионных резисторов и модели управления роботом-манипулятором в системе «глаз - рука».

    Нечеткие правила успешно использованы в проекте самолета с высокотехнологичными крыльями улучшенной аэродинамики. В 1990 г. японскими производителями продано бытовой нечетко управляемой техники на сумму в несколько миллиардов американских долларов.

    Лекция 5. Основные понятия и определения теории принятия решений

    Под принятием решений понимается процесс человеческой деятельности, направленный на выбор наилучшего варианта действий . Модели, описывающие поведение людей, широко используются в исследовании операций. Под исследованием операций понимают применение математических, количественных методов для обоснования решений во всех областях целенаправленной человеческой деятельности .

    Под операцией мы будем понимать систему действий, объединенных единым замыслом и направленных к достижению определенной цели. Операция всегда является управляемым мероприятием. От нас зависит выбор каких-то параметров, характеризующих способ ее организации. Всякий определенный выбор зависящих от нас параметров будем называть решением . Само принятие решения выходит за рамки исследования операций и относится к компетенции ответственного лица (или группы лиц), которым предоставлено право окончательного выбора.

    5.1. Роли людей в процессе принятия решений

    В процессе принятия решений люди могут играть разные роли . Будем называть человека, фактически осуществляющего выбор наилучшего варианта действий, лицом, принимающим решения (ЛПР). Другой ролью, которую может играть человек в процессе принятия решений, является роль руководителя или участника активной группы – группы

    людей, имеющих общие интересы и старающихся оказать влияние на процесс выбора и его результат.

    В процессе принятия решений человек может выступать в роли эксперта , т.е. профессионала в той или иной области, к которому обращаются за оценками или рекомендациями. При подготовке сложных решений иногда принимает участие консультант по принятию решений . Его роль состоит в организации процесса принятия решений: помощи ЛПР в правильной постановке задачи, выявлении позиций активных групп, организации работы с экспертами.

    Особое место занимает лицо (группа лиц), владеющее математическими методами и использующее их для анализа операции. Это лицо (исследователь операции, исследователь-аналитик ) само решений не принимает, а лишь помогает в этом

    5.2. Альтернативы

    Варианты действий принято называть альтернативами. Для постановки задачи принятия решений необходимо иметь хотя бы две альтернативы.

    Альтернативы бывают независимыми и зависимыми. Независимыми являются те альтернативы, любые действия с которыми (удаление из рассмотрения, выделение в качестве лучшей) не влияют на качество других альтернатив. При зависимых альтернативах оценки одних из них оказывают влияние на качество других. Имеются различные типы зависимости альтернатив. Наиболее простым является групповая зависимость: если решено рассматривать хотя бы одну альтернативу из группы, то надо рассматривать и всю группу.

    Используя понятие альтернативы, довольно часто процесс принятия решений определяют как обоснованный выбор наилучшей альтернативы из множества альтернатив.

    5.3. Критерии

    Варианты решений характеризуются различными показателями их привлекательности для ЛПР. Эти показатели называют критериями. Критерии оценки альтернатив – это показатели их привлекательности для участников процесса выбора.

    В большинстве задач имеет довольно много критериев оценок вариантов решений. Эти критерии могут быть независимыми и зависимыми.

    Предположим, что две сравниваемые альтернативы имеют различные оценки по первой группе критериев и одинаковые по второй группе. В теории принятия решений принято считать критерии зависимыми, если предпочтения ЛПР при сравнении альтернатив меняются в зависимости от оценок по второй группе критериев.

    На сложность задач принятия решения влияет также количество критериев. При небольшом количестве критериев (два – три) задача сравнения альтернатив достаточно проста, качества по критериям могут быть сопоставлены. При большом количестве критериев задача усложняется из-за трудностей сопоставления.

    Конкретный вид критерия, которым следует пользоваться при численной оценке эффективности той или иной операции, зависит от специфики рассматриваемой операции, а также от задачи исследования.

    Многие операции выполняются в условиях, содержащих элемент случайности. В Этих случаях в качестве критерия оценки выбирается не просто характеристика исхода операции, а ее среднее значение (математическое ожидание). Например, если задача состоит в получении максимальной прибыли, то в качестве критерия берется средняя прибыль. В других случаях, когда задачей является осуществление вполне определенного события, в качестве критерия берут вероятность этого события.

    5.4. Основные этапы процесса принятия решений

    Процесс принятия решений состоит из последовательности этапов, а именно:

    идентификация проблемы,

    определение целей и критериев для выбора решения,

    определение вариантов решения (альтернатив),

    анализ и сравнение альтернатив,

    выбор наилучшей альтернативы

    организация контроля.

    Рассмотрим содержание некоторых из перечисленных этапов.

    Формулировка (идентификация) проблемы – это определение сути проблемы

    (рис.5.1). Необходимо идентифицировать саму проблему, а не симптомы ее проявления.

    Рис.5.1. Этап формулировки проблемы

    Очень важно четко определить цели выбора решения и критерии их оценки. Желательно, чтобы критерии оценки принимаемых решений можно было бы оценить количественно, хотя это не всегда возможно. Рассмотрим в качестве примера задачу выбора трассы газопровода на севере Сибири. Задача характеризовалась небольшим числом альтернатив (две – три), большое число критериев (шесть – десять). Было необходимо выбрать одну, лучшую альтернативу. Список критериев включал в себя: стоимость постройки трубопровода; время строительства; надежность трубопровода; вероятность аварий; последствия аварий; влияние на окружающую среду; безопасность для населения и т.д.

    Успешное решение проблемы во многом зависит от разработанных альтернатив. Сравнение и анализ альтернатив проводят с использованием математических методов. Для применения количественных методов требуется построить математическую модель явления. При построении модели необходимо установить количественные связи между условиями операции, параметрами решения и исходом операции – критериями или показателями эффектности.

    Выбор модели. Если проблема сформулирована корректно, появляется возможность выбора готовой модели. Если готовой модели нет, возникает необходимость создания такой модели (рис. 5.2).

    Банк моделей

    Рис. 5.2. Выбор модели

    Существует математические модели, которые хорошо описывают различные ситуации, требующие принятия тех или иных решений. Выделим из них следующие три класса: детерминированные, стохастические и игровые модели.

    При разработке детерминированных моделей исходят из предпосылки, что основные факторы, характеризующие ситуацию, определены и известны. Здесь обычно ставится задачи оптимизации некоторой величины (например, минимизация затрат).

    Стохастические (вероятностные, статистические) модели применяются в тех случаях, когда некоторые факторы носят неопределенный, случайный характер.

    При учете наличия противников либо союзников с собственными интересами необходимо применение теоретико-игровых моделей.

    Нахождение решения (рис. 5.3.). Для поиска решения необходимы конкретные данные, сбор и подготовка которых требуют, как правило, значительных усилий. Если данные уже имеются, их часто приходится преобразовывать к виду, соответствующему выбранной модели.

    Подготовка

    Рис. 5.3. Нахождение решения

    Проверка решения. Полученное решение должно быть проверено на приемлемость при помощи соответствующих тестов. Неудовлетворительность решения означает, что выбранная модель не точно отражает природу изучаемой проблемы. В этом случае она должна быть либо усовершенствована, либо заменена более подходящей моделью

    Организация контроля. Если найденное решение оказалось приемлемым, то необходимо организовать контроль за правильным использованием модели. Основная задача такого контроля состоит в обеспечении соблюдения ограничений, предполагаемых моделью, качества исходных данных и получаемого решения.

    5.5. Математические методы теории принятия решений

    Применение тех или иных математических методов обусловлено характером решаемых задач. В науке принятия решений выделяют три типа проблем: хорошо структуризованные, слабоструктуризованные и неструктуризованные проблемы . Хорошо структуризованные , или количественно сформулированные проблемы, – те, в которых существенные зависимости могут иметь численное выражение. Слабоструктуризованные , или смешанные проблемы, – те, которые содержат как качественные, так и количественные элементы, причем качественные, малоизвестные и неопределенные стороны проблем преобладают. Типичные проблемы исследования операций являются хорошо структуризованными. В многокритериальных задач принятия решений часть информации, необходимой для полного и однозначного решения, отсутствует. Такие проблемы являются слабоструктуризованными.

    Существуют проблемы, в которых известен только перечень основных параметров, но количественные связи между ними установить нельзя. В таких случаях структура, понимаемая как совокупность связей между параметрами, не определена, и проблема называется неструктуризованной .

    Для решения хорошо структуризованных задач применяются методы линейного и динамического программирования, игровые методы обоснования решений, методы теории статистических решений, методы математической статистики и теории вероятностей, методы теории массового обслуживания, методы статистического моделирования и т.д. Для решения слабоструктуризованных и неструктуризованных задач используются различные методы оценки многокритериальных альтернатив (экспертные методы, метод анализа иерархий, теория полезности, теория рисков т.д.), методы искусственного интеллекта, позволяющие моделировать поведение людей при решении тех или иных проблем.