Добавлен: 25.10.2023
Просмотров: 204
Скачиваний: 4
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
1) статистические;
2) математические.
Статистические методы обработки количественной информации позволяют выявить закономерности развития и взаимосвязи характеристик исследуемых объектов с помощью аппарата математической статистики. Использование статистических методов допускается при принятии решений на период, не превышающий длительности эволюционного цикла того или иного объекта анализа. Конечная продолжительность интервала, на котором рассматривается объект, определяется масштабом объекта анализа. Принято считать, что статистические методы могут использоваться главным образом в краткосрочном (год) и среднесрочном (3-5 лет) интервале времени, хотя для крупномасштабных объектов они могут применяться и в более длительном (10-15 лет) интервале. Подробное описание основных статистических методов можно найти в любом руководстве по прогнозированию. [24]
Математические модели, в основном оптимизационные, базируются на гипотезе о том, что человек действует рационально (оптимально), если он, следуя принципам логики, анализирует все варианты действий и выбирает лучший из них, осуществляя это хладнокровно даже в условиях стрессовых ситуаций. Предполагается, что на его решение не оказывают отрицательного влияния ни эмоциональные процессы, ни догматически понимаемые принципы и предрассудки. Классические оптимизационные модели принятия решений построены таким образом, чтобы можно было использовать математический алгоритм и получить оптимальную практическую рекомендацию. Их недостатки заключаются в вынужденном упрощении действительности, поскольку определение параметров модели должно быть ориентировано на обеспечение возможности выработки решений. Полученные таким образом рекомендации часто теряют практическую ценность. Вместе с тем оптимизационные модели имеют и значительные достоинства: не допускают логических ошибок; не содержат ничего лишнего и сводят проблему к ее сути; содействуют выражению основополагающих взаимосвязей и средств.
Любая динамически развивающаяся система характеризуется следующими основными элементами: имеется конечная цель функционирования системы; существуют несколько способов достижения цели, допускающих количественное сопоставление результатов; ресурсы, необходимые для функционирования системы, конечны в каждый момент времени, а эффективность их использования по направлениям различна; функционирование системы возможно при различных комбинациях ресурсов; существует критерий оценки возможных путей достижения целей.
Все названные факторы обусловливают в каждый момент времени наличие наилучшего варианта достижения поставленной цели, т.е. наилучшего сочетания имеющихся ресурсов, необходимых для реализации цели, так как они конечны (ограничены в каждый момент времени). Отсюда процесс принятия решений в системе «человек – человек» и «человек – машина» всегда связан с поиском наилучшего решения и может быть описан функцией, аргументами которой являются допустимые варианты решения. Тем самым процесс принятия решения сводится к нахождению экстремального значения функции и того решения-аргумента, при котором это значение достигается. Нахождение такой функции называется оптимизацией, а найденное решение – оптимальным. Все это свидетельствует о том, что существование оптимального решения является свойством любой системы. По своей природе гомеостатическое управление является оптимальным. [16]
Для социально-экономических систем это имеет особое значение, ибо в условиях ограниченности ресурсов поиск наилучшего решения связан с экономией тех ресурсов, которые могут быть дополнительно использованы для повышения эффективности функционирования системы и тем самым для наилучшего достижения целей.
Одним из основных и наиболее трудных вопросов в теории принятия оптимальных решений является описание условий, которые должны быть выполнены, чтобы решение было оптимальным, т.е. формулирование положений (постулатов), касающихся оптимальности и называемых поэтому постулатами оптимальности.
Наибольшее признание получили два следующих постулата оптимальности:
1) постулат последовательности, который гласит, что для принятия оптимального решения следует упорядочить совокупность альтернатив, предпочитаемых ЛПР;
2) постулат максимизации, который утверждает, что окончательным условием оптимального решения является использование максимизации, т.е. выбор ЛПР такого действия, которое максимизирует целевую функцию, или принятие той альтернативы, которая в определенном смысле является для него наилучшей в последовательности шагов к максимизации.
Постулат, предписывающий выбор действий, наилучших с точки зрения реализации целей данной личности, согласуется с интуитивным пониманием рациональности. Следует выделить три важнейших момента, которые учитываются при построении любых моделей управленческих решений.
1. Модели принятия решений могут лишь ограниченно отражать действительность, причем не столько из-за недостатка данных или несовершенства теорий, сколько ввиду огромного разнообразия явлений и связей реальной действительности.
2. Модели должны учитывать объективные ограничения возможностей ЛПР в широком кругу интеллектуальных задач, прежде всего при выполнении сложных операций по преобразованию полученной информации.
3. Модели должны учитывать личностные особенности ЛПР. Применительно к стратегическим решениям эти модели играют в основном ограниченную роль. Точнее, они необходимы на тех этапах, на которых проверяется возможная осуществимость найденных решений. Применительно к тактическим решениям и хорошо структурированным проблемам математические модели имеют решающее значение для выбора наилучшего решения. [21]
Эвристические методы включают: методы аналогий; методы имитационного моделирования. Методы аналогий направлены на то, чтобы выявить сходство в закономерностях развития различных процессов и на этом основании строить прогнозы. Все более важное место среди методов анализа перспектив развития социально-экономических объектов занимают методы имитационного моделирования.
Имитационное моделирование заключается, прежде всего, в конструировании модели, описывающей объекты и процессы по важным, но не по всем показателям: например, по времени работы, интенсивности, экономическим затратам. Именно неполнота описания объекта делает имитационную модель принципиально отличной от математической в традиционном понимании. Далее происходят перебор большого числа возможных вариантов и выбор наиболее приемлемых с точки зрения ЛПР, понимающего всю ситуацию. Оптимального решения в математическом понимании этого слова не может быть найдено. Зато имитационная модель дает возможность в реальном режиме времени получить вполне приемлемые варианты. Она включает эвристические элементы, используя подчас недостаточную и частично противоречивую информацию. Этим имитационное моделирование ближе к реальной жизни и может оказать помощь руководителю в решении практических проблем. С помощью имитации могут быть найдены удовлетворительные решения сложных проблем, тогда как классические оптимизационные модели позволяют получить оптимальные решения только для проблем с простой структурой.
Следует отличать игры, имитирующие действительность, «разыгрывание ролей», от общей теории игр. Оценивая игровой метод, или метод имитаций, специалисты находят его особенно полезным в наше время, в условиях относительного снижения ценности реально накопленного опыта. Главное достоинство игр в том, что они делят проблему на малые части и
каждая из них передается на решение специалисту, причем одновременно между игроками существует взаимозависимость, предотвращающая дезинтеграцию проблемы.
Таким образом, игры позволяют объединить усилия специалистов из разных областей науки и практики, способствуя формированию междисциплинарного подхода к проблеме. Метод игр уместен в таких областях, где проблемы слабоструктурированы и нельзя упускать из виду не поддающиеся количественному выражению научно-технические, социальные и психологические факторы, которые при применении иных, более «строгих», методов могут оказаться попросту неучтенными.
Методы экспертных оценок относятся к числу наиболее часто применяемых в настоящее время, и, по всей видимости, эта тенденция сохранится в ближайшем будущем. Считается, что при исследовании сложных объектов экспертные оценки по существу являются обязательным инструментом анализа или самостоятельным методом либо сочетаются с другими методами. Многие широко известные системы прогнозирования опираются на использование экспертных оценок. Это соответствует субъективному началу в принятии решений, когда накопленные знания, опыт, интуиция играют решающую роль.
Метод экспертных оценок, основанный на использовании знаний, мнений, опыта специалистов (экспертов) для решения широкого круга вопросов, не противостоит математическому моделированию. Он используется тогда, когда формальные методы не могут дать ответа на поставленный вопрос, поскольку еще не ясны не только зависимости между процессами и явлениями, но иногда и существо самой проблемы. Только в сочетании со статистическими методами и методами моделирования данный метод дает высокие результаты. Он развивается и осуществляется через включение его в другие методы и подходы с широким использованием компьютерного моделирования. Использованию метода экспертных оценок посвящено достаточно большое число публикаций. [17]
Немаловажное значение придается вопросам организации коллективной экспертизы, с тем чтобы обеспечить в зависимости от конкретных условий ее проведения следующие требования: анонимность экспертных заключений; обратную связь; многотуровость (итеративность); нивелирование. Важно сформировать экспертную комиссию, состоящую из компетентных специалистов по всем основным аспектам анализируемой проблемы, желательно имеющих опыт работы в качестве экспертов, чтобы было обеспечено эффективное взаимодействие экспертов, если оно предусмотрено в технологии проведения экспертизы.
При сравнительной оценке вариантов возможны две ситуации: 1) могут использоваться специально разработанные оценочные системы, особенно в случае многокритериального оценивания; 2) разработка оценочной системы может предусматриваться в процессе проводимой экспертизы.
Коллективная экспертиза является одним из основных инструментов принятия важных управленческих решений. Сущность метода экспертных оценок заключается в рациональной организации проведения экспертами анализа проблемы с количественной оценкой суждений и обработкой их результатов. Обобщенное мнение группы экспертов принимается как решение проблемы. В процессе принятия решений эксперты выполняют информационную и аналитическую работу по формированию и оценке решений. Метод экспертных оценок эффективен в задачах с достаточным информационным потенциалом; в условиях неопределенности его применение может оказаться проблематичным, так как правильным может стать мнение одного эксперта, даже если оно сильно отличается от мнения всех остальных экспертов. Эта проблема связана с психологией человека, который не стремится объяснить то, чего не знает. Напротив, чем больше он уверен в чем-то, тем настойчивее хочет это объяснить. Объяснение не является посылкой для выведения знания об объекте исследования, так как это знание тем или иным способом уже получено.
Качественно новый этап в использовании компьютеров для принятия решений наступил с появлением экспертных систем – компьютерных программ, воплощающих в себе компоненты опыта экспертов в такой форме, что данная программа на основе обрабатываемой информации может дать пользователю варианты или рекомендовать решение. Желательно обеспечить дополнительное свойство экспертной системы (многие специалисты считают его главным) – ее способность по требованию пользователя объяснять ход своих рассуждений понятным для него образом.
Возрастающий интерес к экспертным системам объясняется, по меньшей мере, тремя причинами:
1) экспертные системы ориентированы на решение широкого круга задач в ранее не формализуемых областях, которые считались малодоступными для использования компьютерных методов;
2) экспертные системы предназначены для решения задач в диалоговом режиме с людьми, от которых не требуется специального знания языков программирования, что резко расширяет сферу применения компьютерной техники в задачах принятия решений
2) математические.
Статистические методы обработки количественной информации позволяют выявить закономерности развития и взаимосвязи характеристик исследуемых объектов с помощью аппарата математической статистики. Использование статистических методов допускается при принятии решений на период, не превышающий длительности эволюционного цикла того или иного объекта анализа. Конечная продолжительность интервала, на котором рассматривается объект, определяется масштабом объекта анализа. Принято считать, что статистические методы могут использоваться главным образом в краткосрочном (год) и среднесрочном (3-5 лет) интервале времени, хотя для крупномасштабных объектов они могут применяться и в более длительном (10-15 лет) интервале. Подробное описание основных статистических методов можно найти в любом руководстве по прогнозированию. [24]
Математические модели, в основном оптимизационные, базируются на гипотезе о том, что человек действует рационально (оптимально), если он, следуя принципам логики, анализирует все варианты действий и выбирает лучший из них, осуществляя это хладнокровно даже в условиях стрессовых ситуаций. Предполагается, что на его решение не оказывают отрицательного влияния ни эмоциональные процессы, ни догматически понимаемые принципы и предрассудки. Классические оптимизационные модели принятия решений построены таким образом, чтобы можно было использовать математический алгоритм и получить оптимальную практическую рекомендацию. Их недостатки заключаются в вынужденном упрощении действительности, поскольку определение параметров модели должно быть ориентировано на обеспечение возможности выработки решений. Полученные таким образом рекомендации часто теряют практическую ценность. Вместе с тем оптимизационные модели имеют и значительные достоинства: не допускают логических ошибок; не содержат ничего лишнего и сводят проблему к ее сути; содействуют выражению основополагающих взаимосвязей и средств.
Любая динамически развивающаяся система характеризуется следующими основными элементами: имеется конечная цель функционирования системы; существуют несколько способов достижения цели, допускающих количественное сопоставление результатов; ресурсы, необходимые для функционирования системы, конечны в каждый момент времени, а эффективность их использования по направлениям различна; функционирование системы возможно при различных комбинациях ресурсов; существует критерий оценки возможных путей достижения целей.
Все названные факторы обусловливают в каждый момент времени наличие наилучшего варианта достижения поставленной цели, т.е. наилучшего сочетания имеющихся ресурсов, необходимых для реализации цели, так как они конечны (ограничены в каждый момент времени). Отсюда процесс принятия решений в системе «человек – человек» и «человек – машина» всегда связан с поиском наилучшего решения и может быть описан функцией, аргументами которой являются допустимые варианты решения. Тем самым процесс принятия решения сводится к нахождению экстремального значения функции и того решения-аргумента, при котором это значение достигается. Нахождение такой функции называется оптимизацией, а найденное решение – оптимальным. Все это свидетельствует о том, что существование оптимального решения является свойством любой системы. По своей природе гомеостатическое управление является оптимальным. [16]
Для социально-экономических систем это имеет особое значение, ибо в условиях ограниченности ресурсов поиск наилучшего решения связан с экономией тех ресурсов, которые могут быть дополнительно использованы для повышения эффективности функционирования системы и тем самым для наилучшего достижения целей.
Одним из основных и наиболее трудных вопросов в теории принятия оптимальных решений является описание условий, которые должны быть выполнены, чтобы решение было оптимальным, т.е. формулирование положений (постулатов), касающихся оптимальности и называемых поэтому постулатами оптимальности.
Наибольшее признание получили два следующих постулата оптимальности:
1) постулат последовательности, который гласит, что для принятия оптимального решения следует упорядочить совокупность альтернатив, предпочитаемых ЛПР;
2) постулат максимизации, который утверждает, что окончательным условием оптимального решения является использование максимизации, т.е. выбор ЛПР такого действия, которое максимизирует целевую функцию, или принятие той альтернативы, которая в определенном смысле является для него наилучшей в последовательности шагов к максимизации.
Постулат, предписывающий выбор действий, наилучших с точки зрения реализации целей данной личности, согласуется с интуитивным пониманием рациональности. Следует выделить три важнейших момента, которые учитываются при построении любых моделей управленческих решений.
1. Модели принятия решений могут лишь ограниченно отражать действительность, причем не столько из-за недостатка данных или несовершенства теорий, сколько ввиду огромного разнообразия явлений и связей реальной действительности.
2. Модели должны учитывать объективные ограничения возможностей ЛПР в широком кругу интеллектуальных задач, прежде всего при выполнении сложных операций по преобразованию полученной информации.
3. Модели должны учитывать личностные особенности ЛПР. Применительно к стратегическим решениям эти модели играют в основном ограниченную роль. Точнее, они необходимы на тех этапах, на которых проверяется возможная осуществимость найденных решений. Применительно к тактическим решениям и хорошо структурированным проблемам математические модели имеют решающее значение для выбора наилучшего решения. [21]
Эвристические методы включают: методы аналогий; методы имитационного моделирования. Методы аналогий направлены на то, чтобы выявить сходство в закономерностях развития различных процессов и на этом основании строить прогнозы. Все более важное место среди методов анализа перспектив развития социально-экономических объектов занимают методы имитационного моделирования.
Имитационное моделирование заключается, прежде всего, в конструировании модели, описывающей объекты и процессы по важным, но не по всем показателям: например, по времени работы, интенсивности, экономическим затратам. Именно неполнота описания объекта делает имитационную модель принципиально отличной от математической в традиционном понимании. Далее происходят перебор большого числа возможных вариантов и выбор наиболее приемлемых с точки зрения ЛПР, понимающего всю ситуацию. Оптимального решения в математическом понимании этого слова не может быть найдено. Зато имитационная модель дает возможность в реальном режиме времени получить вполне приемлемые варианты. Она включает эвристические элементы, используя подчас недостаточную и частично противоречивую информацию. Этим имитационное моделирование ближе к реальной жизни и может оказать помощь руководителю в решении практических проблем. С помощью имитации могут быть найдены удовлетворительные решения сложных проблем, тогда как классические оптимизационные модели позволяют получить оптимальные решения только для проблем с простой структурой.
Следует отличать игры, имитирующие действительность, «разыгрывание ролей», от общей теории игр. Оценивая игровой метод, или метод имитаций, специалисты находят его особенно полезным в наше время, в условиях относительного снижения ценности реально накопленного опыта. Главное достоинство игр в том, что они делят проблему на малые части и
каждая из них передается на решение специалисту, причем одновременно между игроками существует взаимозависимость, предотвращающая дезинтеграцию проблемы.
Таким образом, игры позволяют объединить усилия специалистов из разных областей науки и практики, способствуя формированию междисциплинарного подхода к проблеме. Метод игр уместен в таких областях, где проблемы слабоструктурированы и нельзя упускать из виду не поддающиеся количественному выражению научно-технические, социальные и психологические факторы, которые при применении иных, более «строгих», методов могут оказаться попросту неучтенными.
Методы экспертных оценок относятся к числу наиболее часто применяемых в настоящее время, и, по всей видимости, эта тенденция сохранится в ближайшем будущем. Считается, что при исследовании сложных объектов экспертные оценки по существу являются обязательным инструментом анализа или самостоятельным методом либо сочетаются с другими методами. Многие широко известные системы прогнозирования опираются на использование экспертных оценок. Это соответствует субъективному началу в принятии решений, когда накопленные знания, опыт, интуиция играют решающую роль.
Метод экспертных оценок, основанный на использовании знаний, мнений, опыта специалистов (экспертов) для решения широкого круга вопросов, не противостоит математическому моделированию. Он используется тогда, когда формальные методы не могут дать ответа на поставленный вопрос, поскольку еще не ясны не только зависимости между процессами и явлениями, но иногда и существо самой проблемы. Только в сочетании со статистическими методами и методами моделирования данный метод дает высокие результаты. Он развивается и осуществляется через включение его в другие методы и подходы с широким использованием компьютерного моделирования. Использованию метода экспертных оценок посвящено достаточно большое число публикаций. [17]
Немаловажное значение придается вопросам организации коллективной экспертизы, с тем чтобы обеспечить в зависимости от конкретных условий ее проведения следующие требования: анонимность экспертных заключений; обратную связь; многотуровость (итеративность); нивелирование. Важно сформировать экспертную комиссию, состоящую из компетентных специалистов по всем основным аспектам анализируемой проблемы, желательно имеющих опыт работы в качестве экспертов, чтобы было обеспечено эффективное взаимодействие экспертов, если оно предусмотрено в технологии проведения экспертизы.
При сравнительной оценке вариантов возможны две ситуации: 1) могут использоваться специально разработанные оценочные системы, особенно в случае многокритериального оценивания; 2) разработка оценочной системы может предусматриваться в процессе проводимой экспертизы.
Коллективная экспертиза является одним из основных инструментов принятия важных управленческих решений. Сущность метода экспертных оценок заключается в рациональной организации проведения экспертами анализа проблемы с количественной оценкой суждений и обработкой их результатов. Обобщенное мнение группы экспертов принимается как решение проблемы. В процессе принятия решений эксперты выполняют информационную и аналитическую работу по формированию и оценке решений. Метод экспертных оценок эффективен в задачах с достаточным информационным потенциалом; в условиях неопределенности его применение может оказаться проблематичным, так как правильным может стать мнение одного эксперта, даже если оно сильно отличается от мнения всех остальных экспертов. Эта проблема связана с психологией человека, который не стремится объяснить то, чего не знает. Напротив, чем больше он уверен в чем-то, тем настойчивее хочет это объяснить. Объяснение не является посылкой для выведения знания об объекте исследования, так как это знание тем или иным способом уже получено.
Качественно новый этап в использовании компьютеров для принятия решений наступил с появлением экспертных систем – компьютерных программ, воплощающих в себе компоненты опыта экспертов в такой форме, что данная программа на основе обрабатываемой информации может дать пользователю варианты или рекомендовать решение. Желательно обеспечить дополнительное свойство экспертной системы (многие специалисты считают его главным) – ее способность по требованию пользователя объяснять ход своих рассуждений понятным для него образом.
Возрастающий интерес к экспертным системам объясняется, по меньшей мере, тремя причинами:
1) экспертные системы ориентированы на решение широкого круга задач в ранее не формализуемых областях, которые считались малодоступными для использования компьютерных методов;
2) экспертные системы предназначены для решения задач в диалоговом режиме с людьми, от которых не требуется специального знания языков программирования, что резко расширяет сферу применения компьютерной техники в задачах принятия решений