Файл: Процесс построения модели управленческого решения (Выбор управленческого решения на основе многокритериальной модели в условиях неопределенности).pdf

Прогнозирование - это метод, в котором используется как накопленный в прошлом опыт, так и текущие предположения относительно будущего с целью его определения. Если прогнозирование выполнено качественно, результатом станет картина будущего, которую вполне можно использовать как основу для планирования.

Прогнозирование сегодня - специализированная область с подразделами. Существуют организации, которые занимаются только прогнозированием в конкретных сферах деятельности. Результаты прогнозирования включаются в цели организации, определяемые руководством. [2, с. 166-173]

Промышленный шпионаж в последнее время становится все более частым способом сбора данных о действиях конкурентов, используемых затем для переформулирования целей организации. Руководителям сегодня необходимо защищать данные, имеющие статус интеллектуальной собственности

Применение количественных методов для решения управленческих проблем позволяет использовать в качестве критерия выбора целевую функцию, которую обычно надо максимизировать или минимизировать. Примерами могут служить: максимизация - прибыли, доходов, производительности, эффективности; минимизация - расходов, потерь от брака или простоев и т.д. Оптимальное решение выбирается на основании сравнения количественного значения целевой функции по всем возможным вариантам; лучшим решением считается то, что обеспечивает наиболее желаемое (максимум или минимум) значение целевого критерия. Метод количественного прогнозирования - анализ временных рядов - основывается на предположении, согласно которому то, что произошло в прошлом году, дает достаточно хорошее приближение в оценке будущего. Этот анализ является методом выявления образцов и тенденций прошлого и продления их в будущее. Чем верное предположение о сходстве будущего прошлом, тем вероятнее точность прогноза. Таким образом, анализ временных рядов, вероятно, будет бесполезен в ситуациях с высоким уровнем подвижности или когда произошло значительное, всем известно изменение.

Качественные методы прогнозирования. Прогнозирование будущего осуществляется экспертами, к которым обращаются за помощью (используется мнение жюри, потребителя, конкурента, изучение правительственных оценок, проведение экспертизы). Например, модель ожидания потребителя является прогнозом, основанным на результатах опроса клиентов организации. их просят оценить собственные потребности в будущем, а также новые требования. Собрав все данные и сделав поправки на пере- или недооценку, исходя из своего опыта, руководитель зачастую оказывается в состоянии точно предсказать совокупный спрос.

При групповой работе раскрытию творческих способностей и проявления неординарного мышления способствуют различные методы, стимулирующие воображение, обмен идеями и мыслями.

Метод номинальной групповой техники построен на принципе ограничения межличностных коммуникаций. Все члены группы, собравшиеся для принятия решения, на начальном этапе преподают в письменном виде свои предложения самостоятельно и независимо от других. Затем каждый участник сообщает суть своего проекта, предоставленные проекты рассматриваются членами группы (без обсуждения и критики) и только после этого каждый из них, опять-таки независимо от других, в письменном виде представляет ранговые оценки рассмотренных идей. Проект, получивший наивысшую оценку, принимается за основу решения. Особенностью данного метода и его достоинством является то, что совместная работа членов группы не ограничивает индивидуального мышления и дает каждому участнику возможность обосновать свой вариант решения. [13, с. 50-58]

Метод Дельфи чаще всего используется, когда собрать в одном месте группу специалистов невозможно (например, если в состав участников решения проблемы были включены представители географически удаленных друг от друга и от центрального аппарата управления филиалов и подразделений организации). Более того, согласно этой методике сознательно исключаются встречи участников и обмен мнениями между ними. Разработка проблемы этим методом осуществляется в следующей последовательности: 1) членам группы предлагается перечень вопросов по рассматриваемой проблеме; 2) каждый член группы отвечает на эти вопросы независимо и анонимно; 3) ответы собираются в центре и на их основе составляется интегральный документ, содержащий все предлагаемые варианты решений; 4) каждый член группы получает копию этого документа; 5) ознакомление с предложениями других участников может изменить мнение по поводу возможных вариантов решения проблемы; 6) шаги 4) и 5) повторяются столько раз, сколько необходимо для того, чтобы достичь согласованного решения.

Рассматриваемый метод, как и метод номинальной групповой техники, обеспечивает независимость мнений отдельных членов группы. Однако затраты времени на разработку решений здесь существенно увеличиваются, а количество предлагаемых альтернатив уменьшается. Эти недостатки надо, конечно, учитывать, выбирая метод Дельфи для групповой разработки управленческих решений.

Среди других методов, стимулирующих разработку новых идей и решений, следует отметить еще один, получивший довольно широкое распространение и в нашей стране. Это метод мозговой атаки. Его суть заключается в предоставлении каждому участнику группы права высказывать всевозможные идеи по поводу вариантов решения проблемы вне зависимости от того, насколько обоснованно, осуществлено и логично они выглядят. Принцип здесь такой: чем больше различных предложений, тем лучше. С информацией о характере проблемы и проблемной ситуации члены группы знакомятся заранее. Все предложения выслушиваются без критики и оценки, а их анализ производится централизованно, на основе записей после заслушивания. В результате формируется список, в котором все представленные предложения структурируются по определенным параметрам -ограничениями и по результативности, под которой подразумевается ожидаемый степень достижения поставленной цели. [3, с. 36-44]

Глава 2 Построение модели управленческого решения

2.1 Характеристика математической модели принятия решения

В соответствии со сложившимся в современной науке системным подходом, принятия решения является центральным моментом всякого управления. Обобщая подходы к этапности процесса принятия решений, представленных в литературных источниках, можно выделить три основных блока: подготовка управленческого решения (постановка целей); разработка управленческого решения; принятие решения, его реализация, анализ результата.

Содержание первого этапа процесса принятия управленческих решений в экономической сфере является близким к задачам, которые определяются классическим менеджментом: необходимо сформировать базу данных и рассчитать индикаторы по отдельным составляющим, выделить проблемы, требующие решения, определить перечень наиболее важных для предприятия проблем (сформировать так называемую «повестку дня»), выделить и сформулировать наиболее значимые среди них, а также определить критерии измерения имеющейся проблемы и достижения успеха в ее решении (рис. 1).

Для целей данной работы интересен второй этап данного процесса, а именно - оценка альтернативных вариантов управленческих решений и выбор оптимального решения. То есть, выполнен первый этап - подготовка управленческого решения, осуществлена ​​постановка задачи, сформированы цели и требования к управленческому решению, определены критерии эффективности и сгенерировано альтернативные варианты управленческого решения.

При принятии решения основной задачей является нахождение оптимального решения. На содержательном уровне оптимальное решение может быть определено как такое, что в наибольшей степени соответствует цели управляющей подсистемы, в рамках имеющейся в ней информации о состоянии среды. [12, с. 273-281]

Выбор управленческого решения может осуществляться без или с использованием существующих методов принятия решений.

Рис. 1 Этапы процесса разработки и принятия управленческого решения

При наличии незначительного количества альтернатив и одного критерия для оценки управленческого решения выбор осуществляется уполномоченным лицом с учетом этого критерия.

При наличии нескольких альтернатив и нескольких критериев оценки этих альтернатив выбор может осуществляться уполномоченным лицом с использованием существующих методов принятия решений или группой (например, рабочей группой менеджеров).

Именно для оценки альтернативных вариантов управленческих решений и нахождения оптимального варианта с использованием существующих методов принятия решений используются математические модели.

Методика исследования задач принятия решений на основе математического моделирования заключается в реализации следующих трех этапов:

• 1 - й этап - построение математической модели задачи принятия решения;
• 2 - й этап - формулировка принципа оптимальности и нахождения оптимального решения;
• 3 - й этап - анализ полученных результатов. [4, с. 58-69]

Построение математической модели задачи принятия решение сводится к задаче двух структур: реализационной структуры и оценочной структуры. Реализационная структура отражает зависимость между альтернативами, которые выбираются, и последствиями, которые возникают. С помощью оценочной структуры проводится субъективная оценка результатов, возникающих с точки зрения того, кто принимает решение.

Реализация 2-го этапа математической модели принятия решения связана с введением принципа оптимальности. Универсального понятия оптимального решения, которое следовало бы для любой задачи принятия решения, не существует. Поэтому в теории принятия решений рассматривают отдельные классы задач принятия решений и для каждого класса формулируют свой принцип оптимальности. Задача нахождения оптимального решения является уже формальным задачей и решается математическими средствами.

Для задачи принятия решения может существовать не один, а несколько различных принципов оптимальности, кроме того, даже при фиксированном принципе оптимальности может быть не одно, а несколько оптимальных решений. Это объясняет необходимость 3-го этапа, который заключается в анализе полученных результатов. Этот анализ проводится на содержательном уровне и состоит, говоря схематично, в соотношении формально полученных рекомендаций требованиям задачи принятия решения. В случае, когда полученное формальным способом оптимальное решение по каким-либо причинам оказывается неприемлемым, то это приводит либо к выбору другого оптимального решения (если оно есть), или к изменению принципа оптимальности, или к изменению самой математической модели задачи принятия решения.

В зависимости от информации, которую имеет при принятии решения управляющая подсистема о состоянии среды, различают несколько основных типов задач принятия решения:

1. Принятие решения в условиях определенности - если состояние среды является фиксированным (неизменным), причем управляющая система «знает, в каком состоянии находится среда».

2. Принятие решения в условиях риска - если управляющая подсистема имеет информацию характера о поведении среды (например, ей известно распределение вероятностей на множестве состояний среды).

3. Принятие решения в условиях неопределенности - если управляющая подсистема не имеет никакой дополнительной информации (кроме знания самого множества возможных состояний среды).

В зависимости от типа задачи принятия решения (структурированная или неструктурированная, одно- или многокритериальная т.д.) существует адекватный набор методов наиболее эффективных решений.

Для многокритериальных задач, т.е. задач, в которых количество критериев больше двух, а сами задачи характеризуются несколькими альтернативами и полной или не совсем полной информацией о проблемной ситуации применяются различные методы: имитационное моделирование, экспертное прогнозирование (методы Дельфи, обсуждения, «мозговой» атаки, вопроса и т.д.), когнитивное моделирование, дерева целей или анализа иерархий, метод вложенных скалярных сверток, моделирование на основе таблиц решений, методы гарантированного результата, оптимизма, Гурвица, Сэвиджа, специальные методы решения многокритериальных задач, базирующихся на определении многомерной метрики между сравниваемыми альтернативами. [11, с. 170-174]

2.2 Выбор управленческого решения на основе многокритериальной модели в условиях неопределенности