Добавлен: 25.10.2023
Просмотров: 201
Скачиваний: 4
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Основным инструментом, при помощи которого принимается инновационное решение, является теория многоэтапных игр, в которых очень важное значение придается фактору времени. При этом используется экстенсивная форма игры – представление игры, при помощи которого описывается, кто участвует в игре, какой информацией обладают игроки на каждом ее этапе, какие стратегии доступны игрокам, порядок ходов игроков, а также результаты игры для каждого ее участника в зависимости от выбранной стратегии. Теория игр имеет свои ограничения: нельзя не видеть, что принцип минимакса отнюдь не исчерпывает всех ситуаций, когда положительный результат может быть получен и иным путем. В реальном конфликте зачастую оптимальная стратегия состоит в том, чтобы понять, в чем оппонент слаб, и воспользоваться этой слабостью в свою пользу; сведение реальной ситуации столкновения интересов к формализованной игре в сложных случаях практически невозможно; в теории игр формализации подвергается лишь сама игра (ее правила), а не поведение игроков. Схемы теории игр не включают элементов риска, неизбежно связанных с решениями в реальных ситуациях игры. В теории игр выявляется наиболее осторожное поведение участников. Тем не менее, сознавая эти ограничения и относясь критически к рекомендациям, полученным теоретико-игровыми методами, можно и нужно использовать аппарат теории игр при подготовке решений в различных сферах деятельности.
Таким образом можно сделать выводы, что для каждого этапа методики принятия решения разработано большое количество конкретных методов, которые можно объединить в группы по различным классификационным признакам.
В целом выделяются формальные, эвристические методы, методы экспертных оценок, характерные для всех этапов. Формальные методы наиболее эффективны для решения хорошо структурированных проблем. Для них разработаны большое количество математических алгоритмов и программное обеспечение.
Эвристические методы и методы экспертных оценок применимы для решения слабоструктурированных и неструктурированных проблем. При этом для решения частных задач могут применяться формальные процедуры.
К эвристическим методам относятся методы аналогий и методы имитационного моделирования, которые позволяют экономить время, ресурсы и решать проблемы в условиях недостатка или неточности информации. Методы экспертных оценок основаны на использовании знаний и опыта ведущих специалистов в различных областях деятельности и применимы для решения трудноформализуемых проблем. Методы теории игр позволяют находить решения в конфликтных ситуациях, когда интересы действующих субъектов противоположны.
2.2 Особенности моделирования в процессе принятия управленческих решений
В первую очередь следует акцентировать внимание на том, что модель представляет собой имитацию одного ряда свойств объекта при помощи некоторых других предметов и явлений. Моделирование — это процессы по изучению свойств объектов через рассмотрение похожих объектов. Необходимость использования моделирования в процессе принятия управленческих решений обусловлена тем, что организационные ситуации, как правило, достаточно сложны, и число переменных относительно конкретных проблем существенно может превышать возможности человека. Понимать их можно лишь посредством упрощения реального мира через инструмент моделирования. Каждая из организаций нацелена на то, чтобы в перспективе развиваться, но не имеет возможностей наблюдать явления, которые еще не существуют и, вероятно, никогда не состоятся. Моделирование в данном случае выступает единственным способом предвидеть варианты в будущем и определять потенциальные результаты альтернативных решений, благодаря чему их возможно объективно сравнивать. [24]
Использование моделирования во время процессов по принятию решений нуждается в исполнении некоторых принципов в построении и использовании моделей на таких стадиях, как постановка задач, построение моделей, проверка на уровень достоверности, практическое использование. Первоначальная и важнейшая стадия в построении модели состоит в постановке задач, то есть для того, чтобы определять наилучшие подходящие управленческие решения, следует устанавливать, в чем же они заключаются. Следующей стадией в процессе моделирования выступает непосредственное построение моделей. Разработчики выявляют, какие данные можно заполучить с их помощью, чтобы быть готовыми помогать руководителям в разрешении соответствующих проблем. Помимо этого, специалисты должны устанавливать, какие исходные данные потребуются для того, чтобы построить сами модели, которые смогут обеспечивать нужные результаты и будут соответствовать устанавливаемым требованиям. Третий этап заключается в проверках моделей на уровень достоверности. На данной стадии проверок важно определять соответствие данных моделей реальности. Специалисты должны устанавливать, все ли необходимые факторы реальной ситуации предусматриваются в отвечающих требованиям моделях. Очевидно, что чем ярче модели выражают реальную ситуацию, тем больше у них возможностей для того, чтобы оказывать помощь руководству принимать компетентные управленческие решения.
Заключительной стадией выступает применение моделей в практических условиях, что предполагает исследование наиболее общих моделей, которые будут соответствовать реальности. К сожалению, довольно много моделей в практической деятельности не используются, поскольку, как утверждал известный экономист, лауреат Нобелевской премии В. В. Леонтьев, «недостаток фактических знаний об условиях, которые существуют в реальном мире, заставляет авторов моделей основывать многие, если не все, общие заключения на разных априорных допущениях, избранных из-за их удобств, а не из-за их отношения к наблюдаемым фактам». [15]
Основные принципы моделирования, в краткой форме выражающие богатый опыт, накопленный на сегодняшний день в сфере разработки и использования моделей в процессах принятия управленческих решений, следующие:
Принцип информационной достаточности. При полном отсутствии данных об исследуемых системах построение их моделей невозможно. При наличии полных данных о системах их моделирование лишается смысла. Есть некоторый критический уровень априорных сведений о системах, при достижении которого может выстраиваться их адекватная модель.
Принцип осуществимости. Создаваемые модели должны обеспечить достижение запланированных целей исследования с вероятностью, значительно отличающейся от нуля, и за конечное время.
Принцип множественности моделей. Данный принцип выступает основным. Речь идет о том, что создаваемые модели должны выражать в первую очередь те свойства реальных систем (или явлений), которые оказывают влияние на выбранные показатели эффективности. Соответственно, при использовании любых конкретных моделей познаются только некоторые стороны реальности. Для их более полных исследований необходимы модели, позволяющие с самых разнообразных сторон и с различной степенью детальности отразить рассматриваемые процессы.
Принцип агрегирования. В большинстве случаев сложные системы можно представлять состоящими из агрегатов (подсистем), для адекватных математических описаний которых оказываются вполне пригодными некоторые стандартные математические схемы. Принцип агрегирования дает возможности довольно гибко перестраивать модели, исходя из задач исследований.
Принцип параметризации. В некоторых случаях моделируемые системы имеют в своем составе некоторые относительно изолированные подсистемы
, которые характеризуются определенными параметрами, в т. ч. векторными. Подобные подсистемы можно заменить в модели соответствующими числовыми величинами, а не описывать процессы по их функционированию. Зависимость значений данных величин от ситуаций может быть задана в виде таблиц, графиков или аналитических выражений (формул). Принцип параметризации дает возможности сокращать объемы и длительность моделирования. Однако надо понимать, что параметризация понижает адекватность моделей.
Управление реальными социально-экономическими системами, по сути, выступает определенной последовательностью решений, нацеленных на исполнение некоторых первоочередных задач. Предприятия не могут существовать стационарно, без развития в пространственно-временном континууме, что неизбежно может приводить к изменениям информационных потоков. В данных условиях следует применять динамические модели принятия решений, учитывая изменяющуюся информацию. Решение в этом случае принимают, беря во внимание степень рисков, а сами процессы, протекающие в рамках промышленных предприятий, интерпретируют как переход организаций от одного состояния в другое, при котором экономические системы стремятся достигать в конкретный момент времени такое состояние, которое было бы по максимуму близким к предварительно заданным целям.
Экономико-математические модели — основное средство экспериментального исследования экономики, поскольку отличается следующими свойствами: Имитируют реальные экономические процессы. Имеют относительно низкую стоимость. Могут многократно применяться. В них учитывают разные параметры функционирования объектов. Отсутствие реальных рисков и ущерба от них. Возможности по разработке альтернативных решений. Главное в моделировании в целях разработки и принятия управленческих решений — накапливать данные, а также проверять собранные сведения на однородность, достоверность и репрезентативность. Не менее важно анализировать полученные в результате данные и обобщать их теоретически, делать верные выводы и разрабатывать меры по внедрению принятых решений.
Сформированы довольно твердые убеждения в необходимости использовать методы научных исследований (в частности, моделирование) в управленческой деятельности, а также проанализированы важнейшие методы по получению, преобразованию и содержательному анализу эмпирических данных, которые отражают состояние и динамику разных социально-экономических процессов в организациях. [7]