Файл: Метод ЗАПРОС для построения правил сравнения альтернатив (Сущность управленческого решения).pdf
Добавлен: 28.06.2023
Просмотров: 187
Скачиваний: 3
СОДЕРЖАНИЕ
Сущность управленческого решения
1.1 Управленческое решение и его виды
1.2 Подходы к принятию управленческих решений
2.1 Понятие «модель». Типы моделей
2.2 Процесс построения модели.
3.1 Особый класс задач принятия решений: неструктурированные проблемы с качественными переменными
3.2 Качественная модель лица, принимающего решения
3.2.2 Особенности поведения человека при принятии решений
3.3 Какими должны быть методы анализа неструктурированных проблем
3.4.2 Сравнительные качественные оценки
3.5 Построение решающего правила
3.6 Проверка информации ЛПР на непротиворечивость
3.9 Основные характеристики методов вербального анализа решений
3.10.2 Пример: как оценить проекты.
3.10.3 Выявление предпочтений ЛПР
3.10.5 Преимущества метода ЗАПРОС
Эти высказывания относятся в первую очередь к естественным наукам. Однако в науках о человеческом поведении качественные измерения были и будут наиболее надежными.
Точность, надежность измерений крайне важны при принятии решений - от них зависит выбор наилучшей альтернативы. Естественно, что человек, от решений которого зависят судьбы людей, хочет задать вопрос на своем, понятном ему языке и получить ответ, исключающий какое-либо двусмысленное толкование. Это приводит нас к единственно возможному виду измерений для большинства факторов – в качественных, вербальных понятиях, расположенных на порядковых шкалах.
Кто же должен формулировать перечень факторов и шкалы оценок по факторам? Для личных, персональных решений сам человек не только определяет факторы, которые он хотел бы принять во внимание, но и язык измерений – те уровни значений факторов, которые он хотел бы различать.
Для деловых решений разумный ЛПР учитывает не только то, что он сам хочет, но и мнения других людей. Он сам формулирует на естественном языке градации качества, расположенные на порядковой шкале. Следует отметить, что данный язык измерений может быть использован для описания весьма широкого спектра задач принятия решений. Пример шкалы измерений для одной из таких задач принятия решений приводится далее.
3.4.2 Сравнительные качественные оценки
Не во всех случаях эксперты могут измерять качественные переменные по абсолютным шкалам, где уровни качества не зависят от альтернатив. Когда неопределенность велика, эксперты могут с достаточной уверенностью осуществлять лишь качественные сравнения альтернатив по отдельным критериям. От вербальных шкал с развернутыми словесными оценками эксперты переходят к словесным сравнениям типа: «лучше – хуже»; «примерно одинаково». Так, при сравнении вариантов трассы газопровода [10] эксперты могли лишь в сравнительном виде достаточно уверенно определить оценки по таким критериям, как вероятность аварий, безопасность населения, удобство эксплуатации и т.д.
В ряде экспериментов экспертов просили оценить шансы баскетбольных команд на выигрыш в играх между собой. Экспериментаторы заметили, что в случае неизвестной команды (большая неопределенность) эксперты могли различить только два уровня вербальных вероятностей, причем в сравнительной форме (например: «хозяева площадки всегда играют лучше, чем гости»). Высказывается мнение [11], что «принуждение людей к количественным оценкам неопределенности может вести к ошибочным оценкам». Этот пример показывает, что некоторые измерения могут быть сделаны только в вербальном виде с использованием отношений сравнения.
Были проведены систематические исследования сравнительных вероятностных оценок [12]. Исследования показали, что и взрослые, и дети используют сравнительные вероятности гораздо чаще, чем количественные оценки вероятностей событий. В экспериментах рассматривались такие задачи, как оценка вероятностей попадания в секторы при вращении диска, оценка победителей в соревнованиях, играх. Авторы этой работы сформулировали шесть математических принципов для сравнительных вероятностей. Они представляют собой математическую концепцию качественных вероятностей. Основной результат, полученный в экспериментах со взрослыми и детьми (от 5 лет), состоит в следующем: в своих сравнениях люди действуют в полном соответствии с принципами математической теории качественных вероятностей. Авторы этой работы пришли к выводу, что сравнительные вероятности дают более надежную базу описания человеческого поведения, чем количественные вероятности.
3.5 Построение решающего правила
Решающие правила представляют собой правила перехода от измерений к ранжированию альтернатив, их классификации, выбору наилучшей из них.
Как осуществить построение решающего правила при качественных переменных?
Любые операции с качественными переменными должны соответствовать возможностям человеческой системы переработки информации. Иначе говоря, необходимо иметь результаты психологических исследований, показывающих, что человек достаточно надежно (с небольшим числом ошибок) использует ту или иную операцию по переработке информации [7].
Анализ большого числа операций по переработке информации [2] показал, что при качественных переменных такими операциями, в частности, являются:
- сравнение двух оценок на вербальных шкалах двух критериев;
- отнесение многокритериальных альтернатив к классам решений);
- сравнительные словесные оценки качества альтернатив по отдельным критериям.
Приведенные выше операции были использованы в методах вербального анализа решений ЗАПРОС, ОРКЛАСС, ПАРК [8].
Используя психологически корректные операции по переработке информации, можно построить многокритериальные методы принятия решений, основанные на получении от ЛПР только качественной информации.
3.6 Проверка информации ЛПР на непротиворечивость
Одной из неотъемлемых черт человеческого поведения являются ошибки. При передаче информации, при ее обработке люди ошибаются. Они ошибаются меньше и даже существенно меньше при использовании описанных выше корректных процедур получения информации, но они все равно ошибаются. Ошибки могут быть вызваны отвлечением внимания человека, его усталостью, другими причинами. Ошибки наблюдаются как на практике, так и в психологических экспериментах. Эти ошибки существенно отличаются от ошибок, совершаемых человеком при психометрических измерениях. Как известно, там ошибки распределены по закону Гаусса, и вероятность ошибки увеличивается с отклонением от истинного значения. Ошибки человека в тех или иных процедурах переработки информации имеют совершенно иной характер. Так, в наших исследованиях по многокритериальной классификации мы обнаружили, что в простых для человека, малоразмерных задачах могут редко (один–два случая на 50 ответов) встречаться грубые ошибки, приводящие сразу к большому количеству противоречий. Эти ошибки явные, заметные. Такого же типа ошибки мы встречаем при парных сравнениях оценок по критериям, при ранжировании критериев и т.д. Иными словами, человек может время от времени совершать существенные ошибки. Следовательно, информацию, получаемую от человека, надо подвергать проверке, а не использовать бесконтрольно.
Какие же существуют способы проверки человеческой информации?
Эффективными средствами являются так называемые замкнутые процедуры, в рамках которых полученная ранее информация проверяется не прямо, а косвенно. Процедура опроса строится так, что вопросы дублируются, но это дублирование осуществляется неявно, через другие вопросы, логически связанные с первыми. Пусть, например, от ЛПР требуется сравнить оценки a i, b j, c k, d m с целью их упорядочения. Результат a i > b j > c k > d m может быть получен путем трех сравнений: a i и b j, b j и c k, c k и d m . Замкнутая процедура состоит в попарном сравнении всех четырех оценок между собой; это необходимо для того, чтобы проверить непротиворечивость информации ЛПР.
При многокритериальной классификации оценки ЛПР также проверяются на непротиворечивость. Ошибкой считается случай, когда ЛПР относит доминирующую альтернативу к худшему классу решений, а доминируемую – к лучшему.
При обнаружении противоречий СППР должна обеспечивать ЛПР средствами для анализа ситуации и исключения противоречий.
3.7 Обучающие процедуры
Как отмечалось выше, человек наделен способностью к обучению, которое осуществляется, как правило, путем проб и ошибок. Обучение связано с исследованием многокритериальной задачи, с постепенной выработкой политики ЛПР, его решающего правила. Трудно ожидать, что человек на первых же этапах процесса принятия решений может устойчиво, осмысленно и непротиворечиво определить решающее правило. Мы можем предположить, что у опытного ЛПР (особенно, если он сталкивался раньше с подобной задачей) есть многие элементы решающих правил: перечень критериев (может быть, неполный), сравнительная важность некоторых критериев и оценок. Но обычно все это уточняется в процессе выработки решения. Именно в этом процессе формируются все необходимые компромиссы.
Для того чтобы создать возможность проявления человеческой способности к обучению, метод принятия решений должен включать в себя процедуры специального типа, в которых политика ЛПР вырабатывается поэтапно, а не одномоментно. Такие процедуры должны позволять людям ошибаться и исправлять свои ошибки, вырабатывать частичные компромиссы и переходить к следующим. Этот процесс должен позволять человеку усомниться в своих решениях и вернуться к началу.
3.8 Получение объяснений
С поведенческой точки зрения одним из требований к результатам применения любого метода является их объяснимость. Например, при принятии ответственного решения ЛПР хочет знать, почему альтернатива А оказалась лучше, чем В, и обе они лучше, чем С. Это требование является вполне обоснованным. Этапы измерений и получения информации от ЛПР и этап представления конечных результатов разделены этапом логических преобразований информации. Поэтому ЛПР хочет убедиться, что именно его предпочтения (без каких-либо искажений) положены в основу оценки альтернатив. Чтобы удовлетворить этому требованию, метод принятия решений должен обладать «прозрачностью» – он должен позволять находить взаимно однозначное соответствие между информацией, полученной от ЛПР, и окончательными оценками альтернатив. Только тогда появляется возможность получения объяснений.
3.9 Основные характеристики методов вербального анализа решений
Методы вербального анализа решений [8] учитывают когнитивные и поведенческие аспекты поведения ЛПР, представленные выше в виде описательной модели.
Во-первых, качественные измерения позволяют получить описание неструктурированной проблемы, близкое к реальному.
Во-вторых, использование способов построения решающего правила, соответствующих возможностям человеческой системы переработки информации, позволяет обосновать методы с психологической точки зрения.
В-третьих, специальные процедуры проверки информации на непротиворечивость обеспечивают надежность получаемой информации и создают для ЛПР возможности постепенной выработки решающего правила.
В-четвертых, возможность получения объяснений увеличивает шансы на успешное практическое применение.
3.10 Метод ЗАПРОС (Замкнутые Процедуры у Опорных Ситуаций)
Далее в работе рассмотрим и оценим возможности метода ЗАПРОС. Данный метод был разработан и подробно описан О.И.Ларичевым и Е.М.Мошкович [8].
3.10.1 Постановка задачи
Пусть заданы критерии оценки альтернатив с вербальными оценками на шкалах. Они являются основой построения решающего правила ЛПР. Предполагается, что реальные альтернативы, имеющие многокритериальные оценки, должны появиться после построения решающего правила (задача второй группы), а также, что число таких альтернатив может быть достаточно велико, и эти альтернативы могут иметь любые оценки по критериям.
Требуется построить правило упорядочения многокритериальных альтернатив на основе предпочтений ЛПР. Формально эта задача может быть представлена следующим образом.
Дано:
- N критериев оценки альтернатив;
- n j – число вербальных оценок на порядковой шкале j -гo критерия;
- оценки на шкале j -г o критерия, упорядоченные от лучшей к худшей;
- множество всех возможных векторов, состоящих из оценок вида, где вектор yj имеет одну из оценок по шкале каждого из критериев; запись определяет N -мерную сетку, каждая точка которой является одним из возможных сочетаний оценок по критериям;
- заданные альтернативы из множества, имеющие оценки, соответствующие векторам: y1, y2, …, ys .
Требуется: на основе предпочтений ЛПР построить правило упорядочения многокритериальных альтернатив (решающее правило) и на основе этого правила упорядочить заданные альтернативы.