Файл: Процесс построения модели управленческого решения (Теоретические положения теории принятия решений).pdf
Добавлен: 28.06.2023
Просмотров: 64
Скачиваний: 3
Ситуацию, в которой происходит принятие решений, можно условно разделить на следующие составляющие:
- наличие цели (если цель не поставлена, то не возникает и необходимости принимать какое-либо решение);
- наличие альтернативных линий поведения (с различными альтернативами связаны различные затраты и различные вероятности достижения цели, которые не всегда могут быть точно определены, поэтому часто принятие решений сопряжено с неясностью и неопределенностью);
- наличие ограничивающих факторов (решения обычно принимаются в условиях действия большого числа факторов, ограничивающих возможность выбора способов действий), к которым относятся следующие:
- экономические: время, денежные средства, т.е. стоимость перевозки (фрахт), трудовые ресурсы (грузовые работы портовых служащих и членов экипажа в порту и на переходе), горюче-смазочные материалы, моторесурс судовых механизмов и систем;
- технические возможности судна: грузовместимость или грузоподъемность, скорость, мореходность, количество судовых запасов, число членов экипажа, допущенных к различного вида работам;
- социальные: требования руководящих документов, психологическая готовность экипажа;
- неопределенности природы: недостаточно изученные факторы, относящиеся как к природным явлениям, так и к неизвестным характеристикам процессов, связанных с протеканием операции, неизвестным свойствам объектов, участвующих в операции, и внешним условиям ее выполнения.
Любому процессу принятия решений сопутствует большое число разнородных проблем, которые можно разделить на два принципиально разных класса: проблемы концептуального характера и проблемы формально-математического характера.
К концептуальным проблемам относятся сложные логические проблемы, которые невозможно решить с применением только формально-матема-тических методов и ЭВМ. Они имеют творческий характер. При решении концептуальных проблем наибольшее значение имеют эрудиция, опыт, интуиция, а также морально-этические представления. Формальные методы здесь играют вспомогательную роль в виде средства, облегчающего и организующего эвристическую деятельность людей.
Процессы принятия решения (ППР), реализуемые в различных сферах деятельности, имеют много общего, и несмотря на отсутствие единой технологии, предлагается следующий состав «типового» ППР [11, с.167-168]:
- предварительное формулирование проблемы;
- определение целей операции и выбор соответствующих критериев оптимальности;
- составление возможно более полного списка альтернатив и предварительный их анализ с целью отбрасывания явно неэффективных;
- сбор необходимой информации и прогнозирование изменений параметров операции в будущем;
- точное формулирование постановки задачи;
- разработка математической модели операции, позволяющей оценивать эффективность каждой альтернативы;
- анализ и выбор метода решения задачи и разработка алгоритма решения;
- оценка и определение наиболее эффективных альтернатив;
- принятие решения ответственным руководителем;
- выполнение решения и оценка результата.
Решение, просчитанное с помощью компьютера, приобретает новое качество. Во-первых, обоснованность его достигается за счет применения современных научных методов исследования и программирования; во-вторых, компьютер свободен от каких-либо эмоций. Как известно, ЛПР не всегда в состоянии последовательно действовать в соответствии с принятыми алгоритмическими правилами или эвристическими принципами, поскольку его прогностические суждения часто бывают недостаточно качественными. Низкое качество этих суждений и в особенности их недостаточная стабильность снижают правильность прогноза.
Несмотря на то, что ЛПР обладает способностью учиться и умением строить гипотезы, однако ему не хватает безошибочности компьютера, у него бывают свои «хорошие» и «плохие» дни, он подвержен влиянию таких факторов, как скука, усталость, болезни, житейские трудности, которые мешают его работе. Все это приводит к тому, что иной раз одно и то же сочетание элементов (альтернатив) вызывает у него неодинаковые суждения. Отсюда и возможность ошибки в его оценках, которая снижает точность прогноза. Кроме того, компьютерная обработка решения обладает быстротой и большой точностью.
Тот, кто решает задачи, стремится к достижению разнородных целей. Цель - это то положение вещей, которого ЛПР стремится достичь путем решения задач и которое может иметь для него определенную субъективную ценность и полезность. При этом человек как система имеет наряду с постоянными чертами, которыми обладают все ЛПР, играющие роль в решении любых типов задач, свои индивидуальные черты. Именно конкретное сочетание указанных черт определяет принятие того или иного решения. Человек в основном действует согласно определенным правилам, следование которым порождает фактическое поведение. Придерживаясь избранной стратегии, ЛПР способно выбрать выгодную для себя альтернативу.
Существуют некоторые данные о том, как люди реализуют ряд целей, поставленных одновременно («сложная цель»). Можно выделить три метода достижения таких целей: [13, с.89-90]
Метод реализации. Решая определенную задачу, люди стремятся к реализации нескольких целей одновременно.
Метод очередности. Когда невозможно одновременно достигнуть нескольких целей, человек пытается их реализовать последовательно, одну за другой. При использовании этого метода ЛПР может самостоятельно установить очередность целей, что нередко оказывается почти невозможным.
Метод размещения целей. При схожести с методом очередности он имеет одно лишь различие: в методе размещения очередность достижения целей зависит не только от решения личности, принятого ею самостоятельно, но и от некоторых биологических и общественных явлений, которые приводят к тому, что в определенное время человек реализует определенные цели.
Выбор оптимального варианта, согласно поведенческой модели решения задачи, в самом общем виде можно представить как отыскание максимума целевой функции (показателя успешности) операции [18, с.35]:
W = f (a1, a2, … ai; β1, β2, … βi; x1, x2, … xi; y1, y2, … yi) (1),
где ai – заданные параметры операции (количество, качество ресурсов и т.п.);
βi – управляемые параметры операции, т.е. такие, которые можно изменять (курс, скорость и т.п.);
xi – неизвестные параметры операции (состояние погоды и т.п.);
yi – известные параметры операции (порт назначения, количество груза и т.п.).
Задача выбора наилучшего варианта решения при этом может быть сформулирована следующим образом: найти такие значения управляемых параметров β1, β2, … βi, которые при заданных параметрах a1, a2, … ai с учетом неизвестных x1, x2, … xi и y1, y2, … yi известных параметров обеспечивают максимум целевой функции – показателя успешности W.
Однако, на наш взгляд, эта формула будет более полной, если в нее ввести индивидуальный коэффициент ЛПР – Ii. Тогда W = f (a1, a2, … ai; β1, β2, … βi; x1, x2, … xi; y1, y2, … yi; I1, I2, … Ii).
Один из коэффициентов индивидуальности ЛПР можно выявить в процессе тренажерной подготовки путем сравнения решений, принятых каждым судоводителем, с эталонным с помощью вычисления показателей перестроек регулятивной подсистемы, выраженных через положение критерия принятия решения β΄ на числовой оси:
β΄ = P(N)/(P(Y) + 1)) (2),
где β΄ – показатель положения критерия принятия решения ЛПР на сенсорно-перцептивном уровне (восприятие – образ);
P(N) – вероятность отрицательного результата (нерешения задачи);
P(Y) – вероятность положительного результата (решения задачи);
β΄0 – показатель положения критерия принятия решения ЛПР на сенсорно-перцептивном уровне при отсутствии платежной матрицы (помех);
β́чi – показатель положения критерия принятия решения ЛПР при платежной матрице, не равной нулю (наличие помех);
β́чопт – оптимальный показатель положения критерия принятия решения ЛПР при платежной матрице, не равной нулю (наличие помех);
β́к0 – показатель положения критерия принятия решения компьютером при отсутствии платежной матрицы;
β́кi – показатель положения критерия принятия решения компьютером при платежной матрице, не равной нулю (наличие помех).
Тогда отклонение показателя положения критерия принятия решения ЛПР от показателя положения критерия принятия решения компьютером при отсутствии платежной матрицы (помех), в случае, когда задача решается в динамике, можно записать в виде [18, с.37]:
Δβ = β́к0 – β΄(3)
В этом случае наблюдается отклонение показателя положения критерия принятия решения ЛПР от его собственного показателя при поэтапном решении задачи с выведением результата каждого шага на дисплее компьютера, т.е. вариант, когда ЛПР видит результат каждого шага и имеет возможность скорректировать последующий шаг при отсутствии дефицита времени, запишется в виде:
Δ β΄ = β΄0 – β΄(4)
Следовательно, при платежной матрице, не равной нулю (наличие помех), показатели положения критерия принятия решения ЛПР и компьютера будут соответственно:
Δ β́чi фон = β΄0 – β́чi – для ЛПР;
Δ β́кi фон = β́к0 – β́кi – для компьютера.
Однако оптимальное решение не всегда совпадает как с компьютерным решением поставленной задачи, так и с решением, принятым человеком. Это обусловлено наличием неопределенностей, неучтенных при создании математической модели.
Таким образом, оптимальное решение в реальной обстановке может быть выявлено только после получения результата (оно может как совпадать с принятым решением, так и не совпадать с ним). В условиях тренажерной подготовки оптимальное решение можно получить путем неоднократно проведенных экспериментов решения одной и той же задачи в неизменяющихся внешних условиях, т.е. свести существующие неопределенности практически к нулю [14, с.142].
При наличии этих данных можно вычислить показатели эффективности принятого решения как компьютера, так и, соответственно, ЛПР:
Δ β́кi эф = β́чопт – β́кi – для компьютера;
Δ β́чi эф = β́чопт – β́чi – для ЛПР.
Показатели положений критериев принятия решений на числовой оси приведены на рисунке 3
Рис. 3. Положения критериев принятия решений на числовой оси
Далее можно определить индивидуальный коэффициент ЛПР на сенсорно-перцептивном уровне для однокритериальной задачи (один показатель эффективности – целевая функция):
КЛПР = Δ β́чi эф / Δ β́кi эф (5)
Затем вычисляется выигрыш ЛПР для каждой платежной матрицы при изменении внешних воздействий:
Vреал = V(Y/S)·P(Y/S) + V(N/n)·P(N/n) –
– C(Y/n)·P(Y/n) – C(N/S)·P(N/S) (6),
где V – выигрыш;
С – штраф;
Р – вероятность наступления исхода;
(Y/S) – правильное обнаружение («да»/сигнал);
(N/n) – правильное отрицание («нет»/нет сигнала);
(Y/n) – ложная тревога («да»/нет сигнала);
(N/S) – пропуск сигнала («нет»/сигнал).
Этот показатель в процентах будет характеризовать также эффективность действий ЛПР, стремящегося максимизировать свой выигрыш. Поэтому в окончательном виде формула выглядит следующим образом:
Vреал = (Vреал /Vмакс)·100% (7)
Затем можно подсчитать, какую выгоду получило бы ЛПР в том гипотетическом случае, если его реакция на матрицы платежей была бы равна нулю. Это можно сделать, рассчитав выигрыш ЛПР при разных значениях платежной матрицы.
Таким образом, получим показатель Vфон. Для удобства сравнения с показателем Vреал, Vфон также удобно выразить в % от максимально возможного выигрыша. Показатель перестроек регулятивной подсистемы для серии будет численно равен разнице выигрыша под воздействием матриц платежей в данных условиях и выигрыша, если бы такого воздействия не было [18, с.36]:
ΔV = (Vреал – Vфон))·100% (8)
Таким образом, можно вычислить индивидуальный коэффициент ЛПР на сенсорно-перцептивном уровне, что является первым шагом на пути создания математической модели психологической теории принятия решений.
Это позволит понять, на каком основании конкретный человек принимает те или иные решения. При введении этих данных (полного индивидуального коэффициента Ii), например в AIS, ЛПР получит дополнительную информацию о «противнике», что позволит уменьшить существующую неопределенность.
Для выполнения различных действий в море характерны отсутствие или неполнота сведений об обстановке. Как правило, точно неизвестно, где и с чем предстоит встреча на маршруте перехода (суда, айсберги, плавучие предметы). Пока еще нельзя также заранее определенно установить характер действий встречного судна, состояние видимости и т.п.