Как отмечалось выше, аналитик, как правило, выполняет вспомогательные функции, обеспечивая аналитическими расчетами лицо, принимающее решение. Тем не менее, нередки ситуации, когда ответственность за аналитическое обоснование решения и его принятие возлагается на одно и то же лицо. Именно в этом случае и возникает необходимость в овладении методами, разработанными в рамках так называемой теории принятия решений. Приведем краткую характеристику некоторых из них, получивших определенное приложение в микроэкономическом анализе.

Имитационное моделирование

С развитием вычислительной техники в прикладных исследованиях все большее распространение стали получать методы анализа развития ситуаций, основанные на варьировании сочетанием и значениями различных факторов, эти ситуации определяющих.

Одна из трудностей при реализации данного подхода - рутинность действий и множественность счетных операций: эта трудность устраняется при использовании компьютера и соответствующего программного обеспечения в рамках так называемого имитационного моделирования, суть которого заключается в следующем: в компьютерной среде имитиру­ется конкретная хозяйственная ситуация путем задания: (а) модели и/или набора моделей, описывающих ситуацию, (б) массива параметров в рамках выделенных моделей: (в) совокупности результативных показателей, зависящих от выделенных параметров: (г) набора значений параметров. Сделав несколько расчетов, можно выбрать набор параметров и их значений, которыми в дальнейшем стараются управлять, т.е. «держать» их в определенных коридорах (например, дебиторская задолженность не должна выходить за пределы заданного коридора).

Несмотря на отмеченную субъективность, имитационное моделирование как один из методов ситуационного анализа, реализуемых в компьютерной среде, по определению должен быть алгоритмизирован - иначе компьютер не сможет его реализовать.

В основе методов имитационного моделирования и прогнозирования лежат модели различного типа. Однако наибольшую распространенность на практике получил анализ с помощью моделей, описывающих функциональные, или жестко детерминированные, связи, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака.

Весьма наглядным примером служит форма бухгалтерской отчетности «Отчет о прибылях и убытках» (форма №2), представляющая собой гармоничную реализацию жестко детерминированной факторной модели, связывающей результативный признак (прибыль) с факторами (доход от реализации уровень затрат, уровень налоговых ставок и др.). Один из возможных подходов прогнозирования в этом случае может выглядеть следующим образом.

Ставится задача выявления и исследования факторов развития хозяйствующего субъекта и установления степени их влияния на различные результатные показатели, например прибыль. Для этого используется имитационная модель, предназначенная для перспективного анализа формирования и распределения доходов предприятия. В укрупненном виде модель представляет собой многомерную таблицу важнейших показателей деятельности объекта в динамике. По результатам имитации может выбираться один или несколько вариантов действий; при этом значения факторов, использованные в процессе моделирования, будут служить прогнозными ориентирами в последующих действиях. Модель реализуется на персональном компьютере в среде табличного процессора в соответствии с намеченным сценарием.

Имитационное моделирование финансово-хозяйственной деятельности основано на сочетании формализованных (математических) методов и экспертных оценок специалистов и руководителей хозяйствующего субъекта, но с превалированием последних. Поэтому для разработки долгосрочного прогноза со стороны администрации необходимо включить двух-трех специалистов от различных служб и подразделений предприятия (коммерческой службы, планового отдела, финансового отдела и бухгалтерии).

Метод построения дерева решений

Еще один вариант использования ситуационного анализа для прогнозирования возможных действий имеет более общее применение и основан на оценках риска.

Принятие решений экономического характера может осуществляться в одной из следующих четырех ситуаций: в условиях определенности, риска неопределенности и конфликта. Первая ситуация имеет место в том случае, если можно с приемлемой точностью предсказать однозначно трактуемые последствия принятого решения. В условиях риска поле возможных исходов, т.е. последствий принятого решения, вариабельно, однако значения исходов и вероятности их появления поддаются количественной оценке. В условиях неопределенности подобной оценки сделать уже нельзя, т.е. не могут быть перечислены все возможные исходы и/или заданы их вероятности. В условиях конфликта принятие решения осложняется не только и не столько возможностью проявления действия некоторых случайных факторов, сколько необходимостью учета безусловного, осознанного и активного противодействия участников «конфликтной» ситуации 1 , причем число этих участников, их информационные и другие ресурсы и возможности могут быть заранее не известны.

Первая ситуация достаточно редка, а ее описание и алгоритмизация не представляют сложности (например, решение принимается на основе некоторого критерия, исчисленного так называемым «прямым счетом» по исходным данным: таким критерием может быть заданная величина прибыли, расходов, рентабельности и др.

В условиях действия второй ситуации для выбора варианта действий и применяется вероятностный подход, предполагающий прогнозирование возможных исходов и присвоение им вероятностей. При этом пользуются:

а.) известными, типовыми ситуациями (типа - вероятность появления герба при бросании монеты равна 0.5);

б) предыдущими распределениями вероятностей (например, из выборочных обследований или статистики предшествующих периодов известна вероятность появления бракованной детали, относительная величина сомнительного долга и др.):

в) субъективными оценками, сделанными аналитиком самостоятельно либо с привлечением группы экспертов.

Линейное программирование

Метод линейного программирования, наиболее распространенный в прикладных экономических исследованиях ввиду его достаточно наглядной интерпретации, позволяет хозяйствующему субъекту дать обоснование наилучшему (по формальным признакам) решению в условиях более или менее жестких ограничений относительно доступных для предприятия ресурсов. С помощью линейного программирования в анализе финансово-хозяйственной деятельности решается ряд задач, в первую очередь относящихся к процессу планирования деятельности - он позволяет отыскивать оптимальные параметры выпуска и способы наилучшего использования имеющихся ресурсов.

Суть метода линейного программирования заключается в поиске максимума или минимума выбранной в соответствии с интересами аналитика целевой функции при имеющихся ограничениях. Примеры использования данного метода и технику расчетов можно найти в монографической и учебной литературе (см. например, [Ковалев, Волкова]).

На практике метод линейного программирования нашел применение в системах управленческого учета и внутреннего анализа, в частности при решении задачи оптимизации производственной программы (выбор программы действий при наличии ограничений на затраты сырья, величину спроса и т.п.) и транспортной задачи (оптимизация доставки продукции при наличии сети поставщиков и получателей в условиях ограничений на ресурсы различного вида).

Анализ чувствительности

В условиях неопределенности никогда нельзя точно предсказать заранее, каковы будут фактические значения той иди иной величины через некоторое время. Однако для успешного планирования финансово-хозяйственной деятельности предприятия желательно предусмотреть изменения, которые могут произойти в будущих ценах на сырье и конечную продукцию предприятия, возможное падение или увеличение спроса на товары, производимые предприятием, и т.п. Для этого выполняется аналитическая процедура, называемая анализом чувствительности. Достаточно часто этот метод используется при анализе инвестиционных проектов, а также при прогнозировании величины чистой прибыли предприятия.

Анализ чувствительности позволяет определить силу реакции результативного показателя на изменение независимых, т.е. варьируемых, факторов.

На практике достаточно распространен один из вариантов анализа чувствительности, когда построенную модель рассматривают для трех ситуаций: наилучшая, наиболее вероятная, наихудшая. Примеры подобного анализа можно найти, например, (Ковалев. 1999. с. 482-4831).

Возникновение теории принятия решений

Важность процесса принятия решений была осознана человечеством одновременно с началом его сознательной коллективной деятельности, поэтому теория принятия решений как научная дисциплина сформировалась вслед за возникновением и развитием в конце XIX – начале XX в. науки управления. Термин «теория принятия решений» ввёл в научный оборот американский статист Эрих Лео Леманн (1917 - 2009 гг.) в 1950 г. Однако фундамент теории принятия решений был заложен еще в конце XVII – начале XVIII в. теорией вероятности и математической статистикой, которые явились исторически первой реакцией на необходимость учета неопределенности в решении разного рода задач.

Современная наука об управлении, а вместе с ней и теория принятия управленческих решений (УР) возникли после того, как появились организации в современном понимании. Современные организации отличает от организаций старого типа наличие существенно большего числа крупных и гигантских организаций. А в таких организациях роль управленческого решения возрастает.

Теория принятия УР в своём становлении прошла три этапа:

1. 40-ые гг. XX века, когда, во время второй мировой войны, группе учёных в Англии, было поручено решить такие сложные управленческие задачи, как оптимальное размещение объектов гражданской обороны, размещение огневых позиций, оптимизация глубины подрыва противолодочных бомб и конвоя транспортных караванов по морю. Этот период считается началом интенсивного развития теоретических основ принятия управленческих решений.

2. В 50-60-ые гг. XX века сложившаяся и получившая широкое использование система методов принятия управленческих решений была переосмыслена и сформулирована в виде специально возникших научных дисциплин: исследование операций, системный анализ, управление техническими системами и др. В каждую из них неотъемлемой составной частью входила теория принятия решений. Этому способствовало становление новой науки, развивающей информационные аспекты управления, – кибернетики, которая изучает то общее, что имеется в управлении техническими системами, живыми организмами и человеческими коллективами. Кибернетика рассматривает управление как организацию целенаправленных действий путем переработки информации. Отправной точкой послужил выход в свет в 1948 г. книги Н. Винера «Кибернетика, или управление и связь в животном и машине». Сначала термин «кибернетика» относился в большей степени к с техническим разработкам. Позднее, когда Н. Винер написал книги «Кибернетика и общество», «Творец и робот», это понятие распространилось на управление в любых системах: технических, биологических и социальных.

3. Последняя четверть XX века. Здесь происходит оформление теории управленческих решений в самостоятельную отрасль научного знания. Начиная с 1980-х годов базовой для обоснования решений становится научная дисциплина «теория принятия решений». В наиболее общем виде современная теория принятия решений представляет собой совокупность математических и численных методов, направленных на нахождение наилучшего из множества вариантов и, по возможности, позволяющих избежать их полного перебора.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что все сложившиеся в середине XX в. управленческие науки в значительной степени переплетены, взаимосвязаны и их конкретное название определяет прежде всего тот аспект управленческого процесса, на который сделан основной акцент. Но везде одним из основных изучаемых управленческих процессов является выработка и принятие УР. Но есть и существенные различия - это прежде всего тот факт, что исследование операций и другие науки об управлении оперируют преимущественно количественными данными, критериями и оценками. Специалисты всегда понимали, что для принятия решений ограничиться только количественными данными невозможно. Однако в последующем исследование операций и другие упомянутые выше науки сконцентрировали основное внимание на математических (количественных) аспектах решения управленческих задач.

Предметом же теории принятия решений наряду с количественными методами стали также методы, позволяющие получать и анализировать качественную (неколичественную) информацию. Это прежде всего методы экспертного оценивания, многокритериального анализа, содержательного анализа ситуаций и др. То же самое относится и ко многим аспектам менеджмента, не подпадающим под методы количественного анализа, многие проблемы в котором могут быть решены лишь методами качественного анализа, успешно используемыми в теории принятия решений.

Принципиально новым шагом в развитии и применении теории принятия решений стало создание теории нечетких множеств. В 1965 г. в журнале «Information and Control» появилась статья профессора Калифорнийского университета (Беркли, США) Лотфи Заде (1921 г.), которая называлась «Нечеткие множества» («Fuzzy sets»). С тех пор в науке укоренилось понятие нечетких множеств, давшее название одноименной теории – «нечеткая логика» (fuzzy logic). Термин «fuzzy sets» переводили на другие языки по-разному. В отечественной литературе встречаются понятия нечетких, размытых, расплывчатых, неопределенных множеств. Эта теория представляет собой некоторый аппарат формализации неопределенности, возникающей при моделировании реальных объектов. С конца 1970-х годов методы теории нечетких множеств стали применять и в экономике. В России интерес к нечетким моделям появился только в конце 1990-х годов. Сегодня он используется в финансовом менеджменте, управлении рисками, формировании портфеля инвестиций. Стоит отметить ученых, внесших в последние годы большой вклад в развитие этого научного направления в России, – это А.О. Недосекин, А. Овсянко, О.Б. Максимов и др.

В настоящее время руководителю необходимо владеть современными технологиями принятия УР. Современная наука в области принятия УР поднялась на качественно новый уровень, на ее основе разработаны эффективные управленческие технологии, компьютерные системы поддержки принятия решений, экспертные системы, автоматизированные системы экспертного оценивания, предназначенные осуществлять в рамках подготовки к принятию решений значительные объемы экономических, математических, логических и других видов расчетов, и позволяющие решать сложные управленческие задачи, характерные для современных организаций. Значительную роль сыграло резкое увеличение объема информации, которую приходится учитывать при разработке управленческого решения сегодня, появление современной вычислительной техники с ее воистину удивительными возможностями по оперированию и обработке больших массивов как количественной, так и качественной информации.

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.

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. Подисследованием 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 называтьрешением . 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 участникаактивной 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 участиеконсультант 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.

В.Р.Степанов

Экспериментальное учебное пособие

Чебоксары 2004

Рецензенты:

Федорова Л.П. , доктор экономических наук, профессор, Чебоксарский кооперативный институт Московского университета потребительской кооперации.

Попова Н.Я., кандидат физико-математических наук, доцент, Чувашский государственный университет им. И.Н.Ульянова.

Степанов В.Р. Основы теории принятия решений. Экспериментальное учебное пособие. -Чебоксары: Клио, 200. -134 с.

© Степанов В.Р., 2004

ПРЕДИСЛОВИЕ

Смена экономической платформы в России начале 90-х гг. XX в. привела к значительным изменениям в качестве управления объектами экономической деятельности. Принципы рыночных отношений постепенно вытесняли плановую организацию взаимодействия между различными предприятиями. Значительное влияние на экономические процессы оказывает конкуренция. Влияние НТП и все более распределенного характера производства требует разработки принципиально новых методов менеджмента, основанных на управлении по конечному результату, по его качествуТрадиционные. методы советского менеджмента были слабо ориентированы на рыночные отношения, что в целом определило кризис развития отечественной экономики на рубеже нового века. Неудачные попытки управления старыми методами в новых экономических условиях, привели к поиску новых подходов в менеджменте.

К этому времени мировая наука накопила огромный опыт решения задач принятия стратегических решений в быстроменяющихся рыночных условиях, которые основываются не только на интуиции руководителя, но и на строгом научном расчете. Одним из важных признаков того, что и в России руководители организаций все больше начинают использовать научные методы управления по качеству является рост количества консалтинговых фирм. Одним из знаковых явлений становится внедрение корпоративных компьютерных систем управления качеством и применение построенных на их основе систем поддержки принятия решений.

В данном учебном пособии рассматриваются понятийный аппарат теории, основные проблемы, стоящие сегодня перед наукой принятия решений, дается обзор имеющихся способов их разрешения, дается перспективный анализ основных направлений развития.

Данное издание предназначено для студентов экономических специальностей, изучающих дисциплину «Основы теории принятия решений». Полезна она будет также и преподавателями, которые могут использовать материал книги для чтения лекций. Специалисты в области управления также могут узнать для себя много нового.

При работе над учебником использовались как классические произведения по теории, так и специальные периодические издания, интернет-источники. Это позволило обеспечить высокую актуальность изложенного материала на основе классической теории. Автор сознательно старался избегать излишне математизированного изложения материала, для того, чтобы донести до читателя основные идеи тех или иных методов. При необходимости углубленного изучения вопроса приведен список дополнительной литературы, где эти темы освещены более глубоко.

Введение предмет «Основы теории принятия решений»

Человек наделён сознанием, существо свободное и обречено на выбор решений, стараясь сделать всё наилучшим образом. В наиболее общем смысле теория принятия оптимальных решений представляет собой совокупность математических и численных методов, ориентированных на нахождение наилучших вариантов из множества альтернатив и позволяющих избежать их полного перебора. Потребность общества в научной теории принятия решений возникла только в 18-ом веке. Началом науки следует считать работу Жозефа Луи Лагранжа, смысл которой заключался в следующем: сколько земли должен брать землекоп на лопату, чтобы его сменная производительность была наибольшей. Оказалось, что утверждение "бери больше, кидай дальше" неверен.

Зарождением теории принятия решений можно считать появление в 1944 г. работы Дж. фон Неймана и О.Моргенштерна «Теория игр и экономическое поведение». В течение долгого времени специально созданный раздел математики – теория игр был синонимом теории принятия решений. Сегодня можно сказать, что теория игр представляет собой часть обширной теории, изучающей процессы принятия оптимальных решений, которая дает формальный язык для описания процессов принятия сознательных, целенаправленных решений с участием одного или нескольких лиц в различных условиях.

Можно выделить три основные предпосылки становления теории принятия решений:

удорожание "цены ошибки". Чем сложнее, дороже, масштабнее планируемое мероприятие, тем менее допустимы в нем "волевые" решения и тем важнее становятся научные методы, позволяющие заранее оценить последствия каждого решения, заранее исключить недопустимые варианты и рекомендовать наиболее удачные;

ускорение научно-технической революции техники и технологии. Жизненный цикл технологий и изделий настолько стремительно сокращается, что "опыт" не успевает накапливаться и требуется применение более развитого математического аппарата в проектировании;

развитие конкурентной среды . Уменьшение времени на принятие решения и повышение ответственности за его результаты требует применения методов взвешенной оценки вариантов развития ситуации и выбора наиболее эффективного варианта в существующих условиях.

В своем развитии ТПР прошла 3 стадии:

Первая стадия - дескриптивный (описательный) подход к принятию решений. Теория была направлена на анализ процесса выбора решения человеком. В результате исследований выяснилось, что большинство людей действуют интуитивно, проявляя непоследовательность и противоречивость в своих суждениях. На данном этапе развития науки использовались преимущественно методы психологических исследований;

Вторая стадия – нормативный подход, который выражался в серии попыток определить множество возможных управленческих ситуаций и создать множество сценариев, позволяющих решать проблемы стандартным способом. Надо сказать, что этот подход характерен для 50-60-х гг. XX в. и связан с бурным развитием кибернетики. Практически все социальные науки прошли этот этап. Несмотря на полную несостоятельность этого подхода, он оставил после себя ряд эффективных методов (прежде всего стратегического анализа, к которым можно отнести такие модели как SWOT, Balanced ScoreCard, HOFER/SCHENDEL, Shell/DPM и др.);

Третья стадия – прескриптивный этап, рассчитанный на человека с нормальным интеллектом. Он не гарантирует оптимального решения, но обеспечивает выбор непротиворечивого решения. Наиболее распространенными научными подходами стали системный анализ и математические методы исследования операций.

Как уже говорилось выше, всю свою жизнь человек стремится решать проблемы. Под проблемой здесь понимается противоречие между желаемым состоянием и действительным положением дел. Развитие, как личности, так и организации происходит через цикличное разрешение проблем. Принятие решений, как способ преодоления проблем свойственентолько человеку, т.к. он являетсясоциальным существом (на биологическом уровне нет принятия решений – есть условные и безусловные рефлексы). С точки зрения отдельного индивидуума, решения можно разделить на:личные иуправленческие . Несмотря на похожесть процесса принятия решений в обоих случаях, они имеют существенные отличия:

Цели . При принятии управленческих решений субъект управления (будь то индивид или группа) принимает решение исходя не из своих собственных потребностей, а в целях решения проблем организации.

Последствия . Частный выбор индивида сказывается на его собственной жизни и может повлиять на немногих близких ему людей. В случае управленческого решения индивид выбирает направление действий не только для себя, но и для ор-

Степанов В.Р. Основы теории принятия решений

ганизации в целом и её работников, и его решения могут существенно повлиять на жизнь многих людей. Если организация велика и влиятельна, решения её руководителей могут серьёзно отразиться на социально – экономической ситуации целых регионов.

Разделение труда. Если в частной жизни человек, принимая решение, как правило, сам его и выполняет, то в организации существует определённое разделение труда: одни работники (менеджеры) заняты решением возникающих проблем и принятием решений, а другие (исполнители) – реализацией уже принятых решений.

Дадим основные определения ТПР.

Управленческое решение - это выбор альтернативы. Необходимость принятия решений объясняется сознательным и целенаправленным характером человеческой деятельности. Принятие решения – не одномоментный акт, а результат процесса, имеющего определенную продолжительность и структуру. Принятие решений в организациях имеет ряд отличий от выбора отдельного человека, так как является не индивидуальным, а групповым процессом.

Альтернатива – один из возможных вариантов выбора.Критерий – показатель качества, по которому производится оценка.

Задача принятия решения – выбор одной или нескольких лучших альтернатив из некоторого набора.

Лицо принимающее решение (ЛПР) – человек, фактически осуществляющий выбор наилучшего варианта.

Методы принятия управленческого решения – это конкретные способы, с

помощью которых проблема может быть решена.

Следует заметить, что понятие управление не совпадает спринятием решения, т.к. первое – это циклическийпроцесс , второе – разовый волевойакт . Можно сказать, что принятие решения это элемент управления.

В зависимости от масштаба проблемы, принимаемые решения могут быть стра-

тегическими, тактическими и оперативными. Методы ТПР наиболее широко приме-

няются на стратегическом уровне, реже на тактическом и очень редко на оперативном и при принятии личных решений.

Типология решений

Интуитивные решения . Чисто интуитивное решение – это выбор, сделанный только на основе ощущения того, что он правилен. Лицо, принимающее решение, не занимается при этом сознательным взвешиванием «за» и «против» по каждой альтернативе и не нуждается даже в понимании ситуации.

Решения, основанные на суждениях . Решение, основанное на суждении, - это выбор, обусловленный знаниями или накопленным опытом. Человек использует знание о том, что случалось в сходных ситуациях ранее, чтобы спрогнозировать результат альтернативных вариантов выбора в существующей ситуации. Опираясь на здравый смысл, он выбирает альтернативу, которая принесла успех в прошлом.

Рациональные решения . Главное различие между решениями рациональным и основанным на суждении заключается в том, что первое не зависит от прошлого опыта. Рациональное решение обосновывается с помощью объективного аналитического процесса.

Технологические решения . Класс технологических решений включает в себя, в частности: определение цели, установление готовности к производству работ, распределения ресурсов и способа производства работ, постановку задач подразделениям.

Основные виды задач принятия решения

Классификация задач ПР в зависимости от степени полноты и достоверности информации:

в условиях определенности : к этому классу относятся задачи, для решения которых имеется достаточная и достоверная информация. В этом случае используются методы оптимальных решений (линейного программирования);

в условиях риска : когда возможные исходы есть функция вероятностного распределения. Для решения задачи этим методом нужно либо иметь статистические данные, либо привлекать экспертов;

в условиях неопределенности : к этому классу относятся задачи, для решения которых информация является неточной, неполной или недостоверной. В этом случае используются знания экспертов, выраженных количественно и называемых

предпочтениями.

в условиях конфликта . Наиболее сложный и мало разработанный с практической точки зрения анализ. Безусловно, на практике эта и предыдущая ситуации встречаются достаточно часто. В таких случаях их пытаются свести к одной из первых двух ситуаций либо используют для принятия решения неформализованные ме-

В процессе принятия решений люди могут играть различные ролевые пози-

ции:

− владелец проблемы . Человек, который по мнению окружающих должен ее решать и несет ответственность за принятое решение;

− участники активной группы . Люди, имеющие общие интересы и старающиеся оказать влияние на процесс выбора (лобби);

− член группы . Человек, имеющий равные права в принятии решений с другими членами группы (жюри, комиссия);

− эксперт . Профессионал в некоторой области, к которому обращаются за оценками.

Место теории принятия решений среди других учебных дисциплин. Методоло-

математическая статистика, исследование операций и др.)

Ожидаемый диапазон изменений

Сущность деятельности по принятию решения:

Пространство будущих возможностей (конус целей)

Сценарий (план)

Точки принятия решений

Текущая Внеплановые ситуация события

Механизм формирования высших функций мозга, таких как сознание, творчество и мышление в целом, представляют собой одну из фундаментальных тайн природы, которая давно привлекает внимание специалистов различных областей знания. В настоящее время широко распространено представление о том, что наш мозг функционирует подобно большой ЭВМ. Несмотря на то, что такое представление аргументировано, оно встречает обоснованные возражения, связанные с существованием некоторых важных свойств человеческого мышления, которые не находят удовлетворительного объяснения в рамках модели мозга как вычислительной системы. К ним относятся интуиция, подсознательные побуждения, управляющие поведением, эмоциональные оценки сложных явлений и другие еще более таинственные свойства мозга.

Рассмотрим процесс принятия решений с самых общих позиций. Психологами установлено, что решение не является начальным процессом творческой деятельности. Оказывается, непосредственно акту решения предшествует тонкий и обширный процесс работы мозга, который формирует и предопределяет направленность решения.

Принято различать три этапа переработки информации в памяти: получение, сохранение и извлечение. Для выполнения перечисленных информационных процессов человеческая система обработки информации располагает набором сенсоров (органов чувств) и решающим устройством под которым психологи понимают процессы происходящие в памяти человека.

Еще в 1890 г. американский философ и психолог У.Джеймс выделил два вида памяти - кратковременную (первичную) и долговременную (вторичную), - предположив действие двух разных механизмов (современная модель памяти, предложенная Р.Аткинсоном и Р.Шифриным, включает три вида памяти: сенсорная, кратковременная и долговременная). В сенсорной памяти содержится почти вся информация, поступающая на органы чувств, но хранится она ~0,3 с. При переводе информации из сенсорной памяти в кратковременную (память сознания) происходит ее отбор в соответствии с содержанием решаемой задачи. На сегодня определено, что объем кратковременной памяти ограничен. Многочисленные эксперименты показали, что объем одновременно хранимой в кратковременной памяти информации не может превышать 7± 2 единиц. Эта величина в психологии называетсямагическим числом Миллера . Миллер опре-

делил предел пропускной способности человека числом 7± 2 бита. Дж.Миллер назвал запоминаемый отрезок информациичанком (chunk) . Количество чанков в различных экспериментах не превышаломагического числа . Любопытно, что изучение поведения крыс, кошек, обезьян показало аналогичные результаты. В качестве чанка может вы10

Главная » Как заработать » Теория принятия решений линия уровня. Предмет и основные понятия теории принятия решений. · возможностью системы интерактивного генерирования моделей