Гулина О.М.
«Прикладные методы принятия решения»
Объем – 72 стр.
Тираж 50 экз.
Назначение – для студентов специальностей ВТ, АСУ, Информационные системы, направления ИВТ, а также специальности Менеджмент организации всех форм обучения.
Рассматриваются методология и задачи теории принятия решений, основные типы неопределенностей и общие подходы и методы принятия решений в этих ситуациях. Приведены примеры практических ситуаций с подробными пояснениями и решениями. Для самоконтроля студентов лекционный курс дополнен контрольными вопросами по темам.
Введение
Курс теории принятия решений входит в программы подготовки специалистов в области информатики, техники и технологий, а также в программы подготовки менеджеров, подчеркивая важную роль умения принимать оптимальные управленческие решения. Этот курс состоит из целого класса дисциплин, ориентированных на использование информации при принятии решений (ПР) в самых разных ситуациях.
Процессы принятия решений лежат в основе любой целенаправленной деятельности:
без принятия решений невозможно обойтись в обыденной жизни:
Мы выбираем Вуз, работу, дом , место отдыха, планируем бюджет семьи и т.д.
без принятия решений невозможно развитие производства, фирмы , НИИ, отраслей экономики,…
также невозможно обойтись без принятия политических решений – распределение средств госбюджета, способ проведения реформы образования, земельной реформы, способы проведения налоговой политики,…
Задача выбора является одной из центральных в экономике. Покупатель решает, что покупать и за какую цену. Производитель решает, во что вкладывать капитал, какие товары производить. Выбор, как правило, осуществляется на основании анализа некоторого показателя эффективности. Соответствующие модели расчета активно используются при детерминированном выборе. Однако часто выбор приходится осуществлять в условиях неопределенности различной природы. И для всестороннего анализа необходимо:
В каждом конкретном случае понимать внутреннюю природу имеющейся неопределенности и ее истоки;
Понимать каким образом учитывается эта неопределенность выбранной математической моделью;
Разобраться в существе метода, с помощью которого находится решение для данной модели при наличии надлежащих исходных данных, т.к. выбор метода зависит от информированности лица, принимающего решение (ЛПР).
Выбор должен быть обоснованным, т.е. сделанным на основе решения определенной оптимизационной задачи. Постановка такой задачи в зависимости от ситуации приводит к различным математическим моделям.
Принятие решений в условиях конфликта и противоборства сторон, принятие решений в коллективе, стратегическое планирование и прогнозирование, построение планов достижения цели...
Чтобы научиться принимать правильные, оптимальные решения, необходимо рассмотреть общие принципы их разработки и методы, позволяющие принять оптимальные в некотором смысле решения. В первую очередь это относится к решениям, последствия которых могут быть достаточно весомыми. Отсюда возникает необходимость в разработке методов, упрощающих процесс принятия решений (ППР) и дающих решениям большую надежность.
Теория принятия решений изучает общие схемы, используемые людьми при выборе нужного решения из множества альтернативных возможностей.
В связи с этим, приступая к исследованию конкретной задачи управления, необходимо в первую очередь выяснить
С какими видами неопределенности придется столкнуться, и каким образом это может отразиться на выборе оптимального решения;
Можно ли в рамках принятой модели адекватным образом учесть недетерминированный характер исследуемой ситуации.
Участие людей в принятии решения требует обоснования позиции при осуществлении выбора. Субъективизм в задачах принятия решения связан с выбором модели, анализом ситуаций, назначением предпочтений и т.д.
Одной из основных проблем, возникающих при анализе ситуации и принятии решения, является формализованное представление информации, т.е. разработка математической модели рассматриваемой ситуации. В зависимости от того, какого рода информация имеется, используются различные формальные процедуры. Например, если информация присутствует в виде экспертных суждений, то используются эвристические методы. Если рассматриваются конфликтные ситуации, то используются модели теории игр.
В книгу вошел материал курса лекций по теории принятия решений, читаемый автором в Обнинском государственном техническом университете атомной энергетики.
В главе 1 приведены основные положения и терминология теории принятия решений. Любая деятельность связана с риском. Принятие решений в условиях риска, поиск дополнительной информации, элементы теории статистических решений изложены в главе 2. Практически любая задача ПР является многокритериальной. В главе 3 рассматриваются как постановка многокритериальных задач, так и способы преодоления неопределенности целей для различных исходных данных и степени информированности ЛПР.
В конце каждой темы приведен список основных понятий, определяющих содержание темы, а также контрольных вопросов для самопроверки.
Остается добавить, что, поскольку процессы принятия решений лежат в основе любой целенаправленной деятельности, то знание элементов теории принятия решений будет полезно любому образованному человеку.
Принятию решений нужно учиться .
1 Основные положения теории принятия решений
1.1 Особенности задач принятия решений
Далеко не всегда принятие решений (ПР) происходит в условиях полной определенности. Это скорее исключение, чем правило.
Неопределенность связана со случайным влиянием внешних факторов, с недетерминированностью собственных свойств системы или ситуации, с неполнотой построенной математической модели.
Принимать решения приходится в условиях различной информированности. Поэтому необходимо стремиться к использованию всей имеющейся информации и, взвесив все возможные варианты, постараться найти среди них наилучший. Устранение неопределенности при ПР требует использования соответствующих методов и процедур.
“Только решения и планы бывают идеальными, а люди и обстоятельства всегда реальны. Поэтому любое управленческое решение несет в себе возможность не только успеха, но и неудачи”.
Центральную роль в ПР играет понятие риска .
И в коммерции, и в политике, и в хозяйственной деятельности, и в технических задачах риск часто бывает неизбежным и должен учитываться. Понятие риска очень разнообразно и зависит от ситуации, в которой он рассматривается. Как требует научный подход, в каждом случае ему можно дать конкретное, но непременно количественное определение. И задача заключается в том, чтобы свести этот риск к минимуму.
Методы поиска оптимальных решений рассматривают в разделах классической математики, связанных с изучением экстремумов функций или функционалов. На практике решения нужно оценивать с различных точек зрения, учитывая физические (габариты, вес,…), экономические (стоимость, прибыль,…), технические и другие аспекты. Это требует построения моделей оптимизации решений одновременно по нескольким критериям – возникает многокритериальная задача.
Часто приходится принимать решения в условиях конфликта . Тогда используются игровые методы принятия решений.
Таким образом, задача состоит в том, чтобы формализовать процесс принятия решений (ППР) и изучить математические методы принятия решений при различных типах неопределенности.
Элементы задачи принятия решений
Цели
Целевые показатели могут быть качественными или количественными в зависимости от условий, в том числе от периода времени, на который осуществляется прогноз:
Качественные цели называются ориентирами,
количественные – целевыми функциями.
Цель описывается в виде требуемого результата. Например, ориентирами являются цели: «Выбор учебного заведения», «Размещение заказа на производство продукции», «Подбор персонала для предприятия» и т.д.
Цель может быть уточнена с помощью подцелей или целевых функций. Например, цель «Подбор персонала для предприятия» может быть раскрыта в виде таких целевых функций как «квалификация по специальности как можно выше», «владение иностранными языками как можно в большей степени», «хорошее владение информационными технологиями», «приветствуется дополнительная квалификация» и т.д.
Стратегии
Сформулированные цели требуют разработки соответствующих путей их достижения. Причем стратегии , разработанные для одних целей, могут быть неприменимы для других.
Альтернативы
Каждая стратегия имеет несколько вариантов ее реализации, или альтернативных решений.
Альтернативы – это решения, стратегии поведения , варианты действий, они являются неотъемлемой частью задачи ПР.
Для постановки задачи необходимо иметь хотя бы две альтернативы.
Альтернативы бывают зависимыми и независимыми. Независимыми являются те альтернативы, любые действия с которыми (удаление из рассмотрения, выделение в качестве единственно лучшей) не влияют на качество других альтернатив.
При зависимых альтернативах оценки одних из них оказывают влияние на качество других. Имеются различные типы зависимости альтернатив. Наиболее простым и очевидным является непосредственная групповая зависимость: если решено рассматривать хотя бы одну альтернативу из группы, то надо рассматривать и всю группу. Так, при планировании модернизации производства необходимо рассматривать все варианты.
Успешное решение проблемы в значительной мере обусловлено тем, насколько точно сформулированы возможные альтернативы. Всегда есть опасность, что одна или несколько потенциально лучших альтернатив будут упущены. Как правило, усилия, затраченные на тщательное выявление возможных альтернатив, не бывают напрасными.
Альтернативы могут быть определены заранее, их также можно строить в процессе решения задачи. Примером может быть задача выбора проекта застройки города: рассмотрев предложенные альтернативы и отметив их сильные и слабые стороны, можно сконструировать новую альтернативу, свободную от указанных недостатков, и взять ее за основу.
Из множества вариантов решения проблемы следует исключить те, которые не могут быть реализованы по каким-либо причинам, в том числе в отпущенные для решения сроки. Оставшиеся альтернативы образуют исходное множество альтернатив (ИМА) ={ x } .
Выбор той или иной альтернативы хЄ приводит к цели , ноколичественные показатели достижения цели при этом будут разными.
Методы формирования ИМА
В зависимости от степени формализации технологий различают следующие классы методов:
Эмпирические (каузальные)
Логико-эвристические
Абстрактно-логические (математические)
Рефлексивные.
Эмпирические методы основаны на использовании общих признаков, присущих тем или иным практическим приемам решения конкретных задач. Это методы решения конкретных задач, аккумулированные в набор правил, как поступать в том или ином случае. Например, машинная технологияCBR(Case-BasedReasoning– «метод рассуждений на основе прошлого опыта»): анализируемая ситуация принятия решений сопоставляется в памяти ЭВМ со всеми известным из прошлого сходными ситуациями; из базы данных машина отбирает несколько ситуаций, похожих на анализируемую, и представляет их ЛПР.
Логико-эвристические методы генерации множества альтернатив предполагают разбиение рассматриваемой проблемы на отдельные задачи, подзадачи, операции и т.д. до таких элементарных действий, для которых уже известны эвристические решения и конкретные технологии их исполнения. По частоте применения данные методы лидируют. Примером таких методов является метод «дерева решений».
Рассмотрим метод «дерева решений». Он применяется для представления возможных действий и для нахождения последовательности правильных решений, ведущих к максимальной ожидаемой полезности. Это специального вида граф, где существует два типа узлов: квадратик, где решение принимает человек, и кружок, где все решает случай. Пример такого графа приведен на рис.1. Здесь ЛПР должен выбрать одно из действий -D 1 илиD 2 . Вмешательство случая состоит в том, что по независящим от ЛПР обстоятельствам с вероятностью Р 1 он получит результат С 1 , а с вероятностью Р 2 – результат С 2 , если выберет первое решение; при выборе в качестве решенияD 2 он с соответствующими вероятностями получит С 3 или С 4 .
Рис. 1. Пример дерева решений
Общую полезность каждого действия рассчитываем как ожидаемую:
U 1 =U(D 1)=C 1 P 1 +C 2 P 2 ;U(D 2)=C 3 P 3 +C 4 P 4 , - и выбираем в качестве лучшей альтернативу с максимальной ожидаемой полезностью.
Такой граф строится слева направо для всей последовательности принятия многошаговых решений, а затем анализируется справа налево, вычисляя полезность каждой альтернативы и вычеркивая невыгодные решения.
К абстрактно-логическим методам относятся те, которые позволяют отвлечься от сущности конкретных действий или приемов работы и сосредоточиться только на их последовательности. К задачам, где применяются такие методы, относятся методы формирования планов выполнения взаимосвязанных работ (методы сетевого планирования и управления, методы календарного планирования).
Рефлексивные методы используются в задачах с поведенческой неопределенностью (экономические, социальные, политические конфликты). Метод основан на последовательном выдвижении гипотез о возможных целях другого субъекта операции и формировании ответных реакций. После этого анализируются оба списка, корректируются и уточняются альтернативы обеих сторон.
Следовательно, задача состоит в том, чтобы количественный показатель достижения цели – целевая функция – был оптимальным (например, прибыль – максимальной, затраты – минимальными при определенных ограничениях: на ресурсы, время, рабочую силу и т.д.).
К сожалению, нет универсальных рецептов, чтобы сделать этот выбор безошибочным. Поэтому ЛПР должен полагаться на опыт, здравый смысл и непрерывный анализ ситуаций.
В этом курсе мы будем исследовать модели ППР и их свойства.
Компания «Коттедж» хочет расширить свое влияние на рынке. Однако успех в достижении цели определяется также наличием конкурентов и их поведением. Задача состоит в том, чтобы выработать оптимальную стратегию поведения.
Пример 2
Инвестор решает проблему вложения средств в современный проект. Результат будет зависеть от того, насколько хорошо предлагаемый товар будет принят на рынке. Задача – оценить результативность проекта и решить вопрос о вложении средств.
Пример 3
Фирма “Золотой ключик”, специализирующаяся на производстве конфет, стоит перед дилеммой: повышать ли производственные ресурсы уже действующего завода или строить новое предприятие такого же профиля? По мнению президента, решение зависит от того, какая доля рынков сбыта будет принадлежать фирме в ближайшие десять лет.
Во всех этих примерах и во многих других ситуациях общим является следующее: имеется ЛПР (управляющий компании, инвестор, президент); множество вариантов, или альтернатив (множество стратегий, дилеммы инвестора и “Золотого ключика”). Нужно выделить из них некоторое подмножество 0 , лучше – один вариант.
Как выделить 0 ? Как сравнивать альтернативы?
Любой вариант имеет свое качество, которое характеризуется различными показателями и определяет полезность рассматриваемого варианта с точки зрения достижения цели. В совокупности предпочтения ЛПР в этом отношении могут определяться некоторым принципом оптимальности (ОП) – «что такое хорошо».
Например, решение инвестировать проект разумно, если чистый дисконтированный доход, соответствующий его реализации, окажется положительным. Для президента «Золотого ключика» результатом, характеризующим каждую из рассматриваемых альтернатив, можно считать годовой доход предприятия (чем он больше, тем лучше) или прибыль.
Тогда задача принятия решения – это совокупность двух составляющих {, ОП} – исходного множества альтернатив и назначенного принципа оптимальности, её решение 0 .
Если не определены варианты, то выбирать не из чего, если нет принципа сравнения, то нельзя сравнить варианты и найти решение.
2.4. Теория принятия решений
2.4.2. Основные понятия теории принятия решений
Принятие решений в процессе управления сложными социально-экономическими системами связано с необходимостью восприятия и переработки большого объема разнородной информации. Ограниченные возможности человека по восприятию и переработке информации приводят к неоптимальности принимаемых решений. Усиление интеллектуальных возможностей человека достигается на основе использования научного подхода, который предполагает наличие теории принятия решений (ТПР); совокупности практических рекомендаций, вытекающих из теории и опыта ее применения; комплексного использования всех средств для принятия решения: логического мышления и интуиции человека, математических методов и вычислительной техники.
Мыслительная деятельность человека в процессе принятия управленческих решений может быть усилена за счет рационального применения формальных (логических, математических) методов и технических средств. Различного рода расчеты, поиск и предварительную обработку информации, уменьшение количества альтернативных вариантов решений при оценке их предпочтений по многим показателям можно эффективно провести с использованием формальных методов и технических средств. Правильное комплексное применение всех средств существенно повышает эффективность процесса принятия решений. ТПР дает практические рекомендации по рациональному комплексированию всех средств на различных этапах и в определенных процедурах процесса принятия решений.
ТПР предписывает нормы поведения ЛПР, которым он должен следовать, чтобы не вступить в противоречие с собственными суждениями и предпочтениями. С ростом сложности задачи уменьшается способность человека к неформальной обработке всей информации в соответствии с его собственными суждениями и предпочтениями. Значение ТПР для выработки и принятия эффективных УР особенно возрастает в современных условиях развития общества и экономических отношений, которые характеризуются увеличением объемов информации, которые ЛПР должен учитывать и перерабатывать, а также увеличением степени неопределенности текущего состояния и тенденций развития окружающей среды организаций.
Теория принятия решений (ТПР) – научная дисциплина, которая изучает и разрабатывает концепции, принципы, аксиомы, модели и методы разработки и принятия УР с целью совершенствование процесса принятия решений.
Задача принятия решений направлена на определение наилучшего (оптимального) способа действий для достижения поставленных целей. Под целью понимается идеальное представление желаемого состояния или результата деятельности. Если фактическое состояние не соответствует желаемому, то имеет место проблема . Выработка плана целенаправленных (направленных на достижение цели) действий по устранению проблемы составляет сущность задачи принятия решений . Проблема всегда связана с определенными условиями, в которых существует организация или ее элемент, и которые обобщенно называют ситуацией . Совокупность проблемы и ситуации образует проблемную ситуацию . Выявление и описание проблемной ситуации дает исходную информацию для постановки задачи ПР.
Субъектом всякого решения является лицо, принимающее решение (ЛПР). Понятие ЛПР является собирательным. Это может быть одно лицо – индивидуальное ЛПР или группа лиц, вырабатывающих коллективное решение, – групповое ЛПР . Для помощи ЛПР в сборе и анализе информации и формировании решений привлекаются эксперты – специалисты по решаемой проблеме. Понятие эксперта в ТПР трактуется в широком смысле и включает сотрудников аппарата управления, подготавливающих решение, ученых и практиков специалистов.
В процессе принятия решений формируются альтернативные (взаимоисключающие) варианты решений и оценивается их предпочтительность. Альтернатива – одно из возможных взаимоисключающих решений. Альтернативное множество – совокупность нескольких взаимоисключающих возможностей, способов действий. Способ действий – совокупность действий, приводящих к возможным различным исходам (последствиям).
Предпочтение – это интегральная оценка качества решений, основанная на объективном анализе (знании, опыте, проведении расчетов и экспериментов) и субъективном понимании полезности (ценность, степень целесообразности), эффективности решений. Для осуществления выбора наилучшего решения индивидуальное ЛПР определяет критерий выбора, т.е.стандарт, по которому предстоит оценивать альтернативные варианты выбора. Выбор – выделение элемента из множества. Групповые ЛПР производят выбор на основе принципа согласования .
Конечным результатом задачи принятия решений является решение , которое представляет собой предписание к действию. С содержательной точки зрения решением может быть способ действия, план работы, вариант проекта и т.п. Решение называется допустимым , если оно удовлетворяет ограничениям: ресурсным, правовым, морально-этическим. Допустимое решение называется оптимальным (наилучшим), если оно обеспечивает экстремум (максимум или минимум) критерия выбора при индивидуальном ЛПР или удовлетворяет принципу согласования при групповом ЛПР.
Обобщенной характеристикой решения является его эффективность . Эта характеристика включает эффект решения, определяющий степень достижения целей, отнесенный к затратам на их достижение. Решение, тем эффективнее, чем больше степень достижения целей и меньше затраты на их реализацию.
Принятие решений происходит во времени, поэтому вводится понятие процесса принятия решений . Этот процесс состоит из последовательности этапов и процедур и направлен на устранение проблемной ситуации.
В основе ТПР лежит предположение о том, что выбор альтернатив должен определяться двумя факторами:
1) представлениями ЛПР, о вероятностях различных возможных исходов (последствий), которые могут иметь место при выборе того или иного варианта решения;
2) предпочтениями , отдаваемыми различным возможным исходам.
Субъективные вероятности
ЛПР каждому возможному событию, исходу X может поставить в соответствие число Р(X) из интервала , которое будем в дальнейшем называть субъективной вероятностью . Субъективная вероятность отражает степень уверенности ЛПР в том, что событие В наступит, и в ее основе лежит готовность данного ЛПР действовать в соответствии с этой уверенностью. ЛПР может формировать свои субъективные вероятности для возможных событий на основе многочисленных соображений. Сюда входят знания о физических явлениях, эмпирические данные, результаты моделирования взаимосвязи различных факторов и экспертные суждения.
Субъективная вероятность, основанная на физических явлениях. Внекоторых ситуациях можно предположить, что все возможные исходы некоторого эксперимента (случайного события) имеют равные шансы на появление в результате эксперимента. Это означает, что если существует К возможных исходов, то субъективная вероятность каждого из них равна 1/К. Основываясь на таком предположении, обычно приписывают вероятность 1/2 выпадению герба на правильной монете и вероятность 1/6 выпадению шестерки на игральной кости. Вероятности, которые можно проверить исчерпывающими экспериментами, часто называют объективными вероятностями . Большинство людей согласны с такими вероятностями. Если некоторый ЛПР принимает их как руководство к действию, то объективные вероятности, по определению, являются также и субъективными вероятностями.
Субъективная вероятность, основанная на имеющихся данных. Если имеются данные о возможности наступления событий, интересующих ЛПР, то их можно использовать для формирования суждений о вероятностях событий. Пусть X 1,…, Xk - полный набор взаимоисключающих событий. Если в каждом из К испытаний наблюдалось одно из событий: или X 1, или X 2, …, или Xk , причем событие Xm наблюдалось Km раз, то вероятность Xm принимается равной частоте события, т.е. К m /К. Например, если среди последних 10000 договоров о страховании имущества от пожара в 100 случаях пришлось выплачивать страховое возмещение, то субъективно можно положить, что вероятность потери имущества при пожаре равна 0,01.
Субъективная вероятность, основанная на результатах моделирования. Вероятности стохастических событий часто невозможно получить на основе статистических данных из-за их отсутствия или недостатка. Теория исследования операций рекомендует в этом случае построить аналитическую или имитационную модель явления, при помощи которой можно получить оценки вероятности наступления стохастического события. В аналитических моделях для оценки вероятности стохастического события применяются методы теории вероятностей, а при имитационном моделировании – метод статистических испытаний (метод Монте-Карло). Суть метода Монте-Карло состоит в использовании выборки случайных чисел (сгенерированных компьютерной программой) для получения искомых оценок.
Оценка полезности
В ТПР предполагается, что существует единственная мера эффективности, относительно которой необходимо оценить предпочтения ЛПР. Мера – нормированная числовая функция множества. Нужно оценить полезность каждого возможного исхода … При большом числе возможных исходов необходимо оценить функцию полезности . Существуют специальные процедуры выявления функции полезности у ЛПР, но они дополняются искусством исследователя, его способностями установить контакт с ЛПР. Для оценки функции полезности исследователь должен доказать ЛПР важность таких оценок, заручиться его поддержкой и сделать процедуру оценивания удобной.
На рис.2.13 приведены графики восьми типовых функций предпочтений. На каждом графике по горизонтальной оси отложен объективно измеряемый параметр у. В качестве такого параметра может быть, например, выигрыш при у > 0 или проигрыш при у < 0, выраженные в денежной оценке. По вертикальной оси на всех графиках дано значение функции предпочтения f (у), характеризующей субъективное понимание ЛПР ценности (полезности) значений объективно измеряемого параметра. При f(y)>0 имеет место полезность, а при f(y)<0 – неполезность оценки значений объективного параметра у.
Функция предпочтения, изображенная на рис.2.13,а, характеризует «объективное» ЛПР, которое считает, что полезность пропорциональна значению параметра f(у) = у. Следует отметить, что «объективное», ЛПР является абстракцией, поскольку реальные ЛПР такой функции предпочтения не имеют, и она к используется для лучшего понимания сущности других функций предпочтения.
Функция предпочтения на рис.2.13,6 описывает психологию мышления «азартного» ЛПР; она с увеличением значения объективного выигрыша приписывает ему значительно большую ценность, т.е. преувеличивает полезность выигрыша. При отрицательных значениях параметра (проигрыш) это ЛПР приуменьшает неполезность.
На рис. 2.13,в представлена функция предпочтения «осторожного» ЛПР. Это ЛПР особое внимание уделяет предупреждению больших потерь и недооценивает полезность получения выигрыша.
На рис.2.13,г изображен график функции предпочтения, описывающий поведение ЛПР, склонного преувеличивать полезность при больших значениях выигрыша и неполезность при больших значениях проигрыша.
На рис.2.13,д представлена функция предпочтения ЛПР, отношение которого носит осторожный характер как к большим выигрышам, так и к большим проигрышам.
На рис.2.13,е функция предпочтения описывает «нормальное» ЛПР. При небольших выигрышах и проигрышах это ЛПР ведет себя как объективное; при несколько больших по абсолютной величине значениях параметра проявляется умеренная азартность и осторожность и при совсем больших значениях параметра проявляется осторожность к выигрышу и безразличие к проигрышу.
На рис.2.13,ж приведена разрывная функция предпочтения. С психологической точки зрения эта функция характеризует «выигрывающее» ЛПР, которое, кроме объективного учета выигрыша и проигрыша, еще добавляет постоянную «премию»: положительную за выигрыш и отрицательную за проигрыш.
На рис.2.13,з приведена функция предпочтения, которая считает полезным только выигрыш не менее определенной величины (точка a графике), а далее полезность его постоянна.
Рассмотренные типовые функции предпочтения характеризуют особенности психологии мышления ЛПР. Эти особенности необходимо учитывать при расстановке кадров, установлении взаимоотношений с людьми в процессе совместной деятельности и осуществлении прогноза возможных решений руководителей в различных проблемных ситуациях.
Например, если человек обладает «осторожной» функцией предпочтения, то его нецелесообразно использовать в области деятельности, требующей риска. Для такой деятельности подходящим является человек с «азартной» функцией предпочтения, поскольку при риске можно получить значительно больший выигрыш, чем при осторожном действии.
Рис.2.13. Типы функций предпочтения
2.4.4.Классификация задач принятия решений
В научной литературе предложено несколько классификаций задач принятия решений, основанных на различных системах признаков. Наиболее общими и существенными признаками классификации, встречающимися в большинстве работ, являются:
Ø степень определенности информации;
Ø использование эксперимента для получения информации;
Ø количество лиц, принимающих решения;
Ø значимость и длительность действия решений.
Определенность информации характеризуется полнотой и достоверностью данных, необходимых для принятия решений. По признаку степени определенности информации задачи принятия решений классифицируются на три группы:
1) задачи в условиях определенности (детерминированные задачи);
2) задачи в условиях вероятностной определенности;
3) задачи в условиях неопределенности.
Принятие решений в условиях определенности производится при наличии полной и достоверной информации о проблемной ситуации, целях, ограничениях и последствиях решений. Еще одно определение детерминированных задач – задачи выбора лучшего варианта решения в ситуациях, когда каждый вариант действий приводит к единственному результату.
Для данного класса задач нет необходимости доопределять проблемную ситуацию гипотетическими ситуациями. Цели и ограничения формально определяются в виде целевых функций и неравенств (равенств). Функция предпочтения в случае одной цели совпадает с целевой функцией, а в случае множества целей с некоторой функциональной зависимостью целевых функций. Критерий выбора определяется минимумом или максимумом целевой функции. Наличие перечисленной информации позволяет построить формальную математическую модель задачи принятия решений и алгоритмически найти оптимальное решение.
В настоящее время сформулированы типовые задачи, в основном производственно-экономического характера, для которых разработаны алгоритмы принятия оптимальных решений, основанные на методах математического программирования. К числу таких задач, например, относятся задачи размещения ресурсов, назначения работ, управления запасами, транспортные задачи и т.п. Роль человека в решении задач данного класса сводится к приведению реальной ситуации к типовой задаче математического программирования и утверждению получаемого формально оптимального решения.
Вероятностные задачи (принятие решений в условиях вероятностной определенности) – в ситуациях, когда в результате каждого действия могут быть получены различные результаты, вероятности достижения которых известны или могут быть оценены. Принятие решения в условиях вероятностной определенности базируется на теории статистических решений. В этой теории неполнота и недостоверность информации в реальных задачах учитываются путем рассмотрения случайных событий и процессов. Описание закономерностей поведения случайных объектов осуществляется с помощью вероятностных характеристик. Сами вероятностные характеристики являются уже неслучайными, поэтому с ними можно производить операции по нахождению оптимального решения так же, как с детерминированными характеристиками. Неполнота и недостоверность информации находят свое отражение в вероятностных характеристиках. Общим критерием нахождения оптимального решения в теории статистических решений является средний риск, поэтому часто в литературе задачи данного класса называются задачами принятия решений в условиях риска.
Роль человека в решении задач методами теории статистических решений заключается в постановке задачи, т.е. приведении реальной задачи к типовой математической задаче, утверждении получаемого оптимального решения, а также (при отсутствии статистических данных) в определении субъективных вероятностей событий. Субъективные вероятности представляют собой мнение человека о достоверности случайных событий. Получение оптимального решения в задачах данного класса осуществляется формально без участия человека.
Математические модели, рассматриваемые в задачах принятия решений в условиях определенности, и вероятностной определенности, описывают простейшие ситуации, характерные для функционирования технических и экономических систем. Поэтому задачи данного класса широко применяются для синтеза управления в автоматических системах и имеют ограниченное применение для" управленческих решений в социально-экономической области.
Задачи принятия решений в условиях неопределенности непосредственно связаны с управленческими решениями. Они возникаютв ситуациях, когда неизвестны вероятности реализации вариантов действий из числа рассматриваемых (частичная неопределенность) или вообще неизвестен набор возможных вариантов действий.
Для этих задач характерна большая неполнота и недостоверность информации, многообразие и сложность влияния социальных, экономических, политических и технических факторов. Эти обстоятельства не позволяют, по крайней мере, в настоящее время, построить адекватные математические модели решения задач по определению оптимального решения. Поэтому основную роль в поиске оптимального или приемлемого решения выполняет человек. Формальные методы и технические средства используются человеком в процессе формирования решений в качестве вспомогательных инструментов.
Задача принятия решений в условиях неопределенности является более общей и включает как частный случай принятие решений в условиях определенности и вероятностной определенности. Принятие управленческих решений в организационных системах соответствует условиям неопределенности.
По признаку использования эксперимента для получения информации задачи принятия решений классифицируются на две группы:
1) задачи принятия решений по априорным данным ;
2) задачи принятия решений по апостериорным данным .
Принятие решений по априорным данным характерно для условий определенности и частично для условий вероятностной определенности, поскольку понятие «априорные данные» означает, что используется только известная информация. В условиях неопределенности априорная информация очень мала, поэтому необходимо получение новой информации путем проведения совокупности мероприятий, называемых экспериментом. Результаты эксперимента дают апостериорную информацию.
Для управления проведением эксперимента применяют две стратегии управления.
В одной из них планируется и проводится серия экспериментов, дающая необходимую информацию, на базе которой принимается решение.
В другой – эксперименты проводятся последовательно, причем после каждого эксперимента необходимо принять процедурное решение о продолжении или окончании экспериментов.
Если проведение эксперимента связано со случайными факторами, то последовательная стратегия управления экспериментом является более рациональной, поскольку она позволяет при фиксированной степени определенности информации в среднем уменьшить серию экспериментов. Планирование и управление экспериментом имеют важное значение для оптимизации технологии задач решений в условиях неопределенности.
По признаку количества лиц, принимающих решения , задачи разделяются на индивидуальные и групповые (коллективные). Индивидуальные решения принимаются одним лицом, а группо вые - коллективным органом.
По признаку количества целей различают одноцелевые и много целевые задачи принятия решений. Реальные управленческие решения, как правило, являются многоцелевыми. В этих задачах возникает проблема согласования противоречивых целей при выборе решений. Если цели описаны формализованно, в виде целевых функций, то одноцелевые задачи называют однокритериальными , а многоцелевые – многокритериальными задачами принятия решений.
По признаку содержания задачи принятия решений классифицируются в зависимости от сферы деятельности. Различают экономические, политические, идеологические, технические, военные и другие виды задач.
По признаку действия различают долговременные, среднесрочные и краткосрочные решения. Долговременные решения направлены на достижение генеральных долгосрочных целей. К таким решениям, например, относятся долгосрочные национальные программы в экономической, научно-технической, социальной и других областях деятельности. К среднесрочным решениям относятся, например, планы экономического и социального развития организаций или народного хозяйства в течение 3-5 лет. Краткосрочные решения направлены на устранение текущих проблем.
Классификация задач принятия решений по перечисленным, признакам приводит к различным комбинациям типов задач. Например, некоторая конкретная задача может быть классифицирована как задача принятия решений в условиях неопределенности, по априорным данным, как групповая и многоцелевая. Возможны и другие комбинации. Тип задачи принятия решений определяет выбор метода и технологии разработки решений.
2.4.4. Концепции и принципы ТПР
Концепция (от лат. conceptio - понимание) – это обобщенная система взглядов на рассматриваемый объект или явление, представление о том, как подходить к восприятию и изучению этого объекта (например, концепция мироздания, концепция эволюционного развития).
Принцип (от лат. principium - основополагающая идея) – это то, чем обязательно следует руководствоваться активно действующему субъекту в его теоретической (познавательной, методологической, исследовательской, дидактической и т.п.) или практической деятельности.
Взаимосвязь концепций и принципов, которыми оперирует методология ТПР, удобно отображать некой иерархической структурой, которая показывает их взаимосвязь по горизонтали и вертикали (табл.2.2).
Структура концепций и принципов ТПР
Концепция системы отражает представления о единстве мира, о всеобщей связи и взаимной обусловленности процессов и явлений материального мира. Согласно этой концепции при принятии решения следует постоянно помнить и понимать, что мы никогда не делаем что-то одно. Другими словами, стремясь к достижению цели, мы приводим в действие активные ресурсы: идеи, людей, машины, денежные средства, сырье и материалы; осознанно или непроизвольно создаем и разрываем связи между самыми разнообразными объектами (материальными и идеальными, естественными и искусственными); изменяем понятия и представления и в результате порождаем (иногда сами того не желая) не только желаемый полезный эффект, но и массу неожиданных побочных последствий. В методологическом плане принцип цели напрямую следует из концепции системы, он является поэтому первым принципом, которым должно руководствоваться ЛПР при выработке решения. Это было известно давно. Например, древние греки говорили, что для корабля, который не знает, куда плыть, нет попутного ветра, а известный теоретик научной организации труда Ф.Н. Тейлор в начале XX в. прямо указывал, как нужно организовать процесс управления экономическим предприятием: «Хорошенько поймите, чего вы хотите! А затем – только следите, чтобы это делалось наилучшим и самым дешевым способом».
Суть концепции рациональных решений (от лат. ratio - разум) состоит в том, что решающим аргументом при принятии решения, т.е. при сознательном выборе наилучшего варианта среди других, служит логически непротиворечивая, полная и, лучше всего, количественно подтвержденная система доказательств. Как логическое следствие понимания разумности делается вывод о том, что никогда не следует принимать, но никогда не следует и отвергать вариант решения, если он является единственным при выборе. Нужно обязательно поискать другие варианты, выработать другие альтернативы для решения проблемы, чтобы на основании рационального их сравнения выбрать действительно наиболее предпочтительное разрешение проблемы. Подобная рациональная идея, которой следует руководствоваться при выработке решений, получила название принципа множественности альтернатив.
Суть концепции «наилучшего решения» можно сформулировать так: выбирайте ту альтернативу, которая лучше любой из рассматриваемых. Сразу отметим, что известная концепция оптимальности в математике и исследовании операций есть не что иное, как формальное выражение концепции наилучшего решения, а именно для случая, когда в качестве критерия предпочтительности используется единственный скалярный показатель.
Разумеется, чтобы сравнить альтернативы по правилу «лучше-хуже», «более предпочтительный – менее предпочтительный», нужно использовать измерение, т.е. рациональным следствием концепции наилучшего решения является принцип измерения. Ему соответствует еще один важный постулат управления, который гласит: «Измерено – значит сделано!». Человек в процессе измерений глубже проникает в суть вещей, лучше разбирается в связях между объектами, точнее может представить себе, как на эти объекты или связи воздействовать, чтобы изменить их самих или их свойства в желательном направлении.
2.4.7. Особенности управленческих решений
1. Многоцелевой характер . В большинстве сложных задач приходится стремиться к достижению различных целей. Эти цели почти всегда противоречивы, т.е. продвижение по пути достижения некоторой цели обычно сопровождается ухудшением результатов по другим. Таким образом, ЛПР, неизбежно оказывается перед необходимостью выбора между противоречивыми целями.
2. Воздействие фактора времени .Все важные последствия решения задачи не проявляются сразу, и нельзя указать конкретный момент времени, когда можно наблюдать то или иное последствие. Например, при производстве нового товара иногда приходится рисковать значительными суммами в течение многих лет.
3. Неформализуемые понятия .Неизвестные элементы задачи: ситуации, цели, ограничения, решения, предпочтения – имеют прежде всего содержательный характер и только частично определяются количественными характеристиками. Такие понятия, как престиж, моральный климат, узнаваемость торговой марки, восприятие товара потребителями и т.д. являются некоторыми примерами очень важных неформализуемых понятий, которые существенно усложняют задачу.
4. Неформализуемые процедуры. Определение неизвестных элементов задачи и в конечном счете нахождение наилучшего решения не могут быть формализованы, поскольку не существует методов и алгоритмов, позволяющих, например, сформулировать цели, критерии, варианты решения.
5. Неопределенность (невозможность однозначного описания объекта по всем его признакам). Как правило, в момент принятия решения точно неизвестны будущие последствия каждой из альтернатив действий. Количество неизвестных элементов задачи существенно больше, чем известных.
6. Субъективные измерения . Элементы задачи описываются характеристиками, часть из которых может быть измерена объективно, а для другой части возможно только субъективное измерение (например, приоритеты целей, предпочтения критериев и вариантов решений и т. п.).
7. Участие экспертов . Эксперты выполняют вспомогательную роль, осуществляя информационную и аналитическую работу по уменьшению неопределенности информации. Они несут, ответственность за свои рекомендации.
8. Возможности получения информации . Получение информации, необходимой для принятия решений может потребовать больших затрат времени и денег, к тому же она может быть не вполне достоверной.
9. Значимость интуиции . Во многих случаях приходится решать задачу принятия решений в условиях неопределенности, обусловленной неполным описанием проблемной ситуации и невозможностью достаточно точной оценки других элементов решения, ожидаемых последствий принятого решения. В этих случаях наряду с логическим мышлением важное значение имеет интуиция ЛПР.
10. Динамические аспекты процесса принятия решений . После того как некоторое решение выработано (выбрана альтернатива), может оказаться, что задача не исчерпана до конца и потребуется принять очередное решение через несколько лет. Сегодняшнее решение может «захлопнуть дверь» перед некоторыми возможными действиями и «распахнуть ее пошире» перед другими. Важно распознать заранее такие динамические аспекты проблемы.
11. Влияние решений на группы . Некоторая выбранная альтернатива может повлиять на большое количество различных групп, например, собственников организации, работников, потребителей, поставщиков, местное сообщество и т.д.
12. Коллективное принятие решений . Часто ответственность за выбор альтернативы несет не отдельное лицо, а целая группа. Фактически для определенного набора задач нельзя четко разграничить функции и ответственность ЛПР по некоторому кругу вопросов.
13.Сравнение альтернатив . Измерение качества решений осуществляется на основе формирования альтернативных вариантов и их сравнительной оценки.
14.Отсутствие единственного оптимального решения . В условиях неопределенности может не существовать единственного оптимального решения. Для ЛПР, имеющих разные предпочтения, решения будут различными.
15.Человеческий фактор . Принимаемые решения могут непосредственно затрагивать интересы ЛПР и системных аналитиков. Поэтому их интересы, мотивы поведения влияют на выбор решения.
16.Уменьшение неопределенности в задаче принятия решений осуществляется последовательными этапами: структуризацией, характеризацией (формирование набора характеристик), оптимизацией.
Описание предпочтений ЛПР в виде функции предпочтения отражает не только объективную, рациональную характеристику решения, но и психологию мышления ЛПР, его понимание полезности решений. Поскольку функция предпочтения используется для выбора решения, то принимаемое решение всегда будет содержать элемент субъективности .
Эксперты в процессе принятия решений уточняют проблемную ситуацию, генерируют гипотетические ситуации, формируют цели и ограничения, предлагают варианты решений и дают оценку их последствий на основе своих предпочтений. Привлечение экспертов к формированию и выбору решений – это использование коллективных знаний и опыта, позволяющих глубже разрабатывать решения и, следовательно, уменьшать вероятность принятия неоптимальных решений.
Основой измерения качества решений с точки зрения степени достижения поставленных целей является сравнительная оценка предпочтительности решений. Сравнительная оценка решений является единственным способом, измерения предпочтительности в условиях отсутствия установленных эталонов, подобных, например, эталонам измерения длины, массы, температуры и т. п. Отсутствие вариантов решений не дает основания ставить вопрос о выборе наилучшего решения. Измерение предпочтительности решений производится экспертами и ЛПР. Экспертные оценки должны отображаться числами с использованием качественных и количественных шкал. Представление результатов экспертизы в числовой форме позволяет производить формальную обработку на ЭВМ с целью получения новой информации, не содержащейся в явном виде в суждениях экспертов. Для оценки решений необходимо сформулировать систему показателей, характеризующих качество этих решений и четко определяющих степень достижения сформулированных целей и затраты ресурсов.
В условиях неполноты информации, а также особенностей психологии мышления ЛПР может не существовать единственного оптимального решения. Недостоверность информации усиливает влияние субъективных факторов на принятие решения.
Характерной особенность принятия решений является наличие последовательного процесса уменьшения неопределенности информации. Структуризация – это выделение основных элементов задачи и установление отношений между ними. Характеризация – определение системы характеристик (параметров, показателей, функций), количественно описывающих структуру задачи. Определение вероятностей ситуаций, приоритетов целей, предпочтений решений является примером характеризации в задаче принятия решений. Проведение характеризации приводит к более полному и точному описанию решаемой задачи по сравнению с фазой структуризации и дает исходные данные для последней фазы – оптимизации, на которой вся имеющаяся информация преобразуется в конечную форму – решение. Практическое использование последовательности фаз уменьшения неопределенности в задаче принятия решений повышает эффективность мыслительной деятельности ЛПР.
Как отмечалось выше, аналитик, как правило, выполняет вспомогательные функции, обеспечивая аналитическими расчетами лицо, принимающее решение. Тем не менее, нередки ситуации, когда ответственность за аналитическое обоснование решения и его принятие возлагается на одно и то же лицо. Именно в этом случае и возникает необходимость в овладении методами, разработанными в рамках так называемой теории принятия решений. Приведем краткую характеристику некоторых из них, получивших определенное приложение в микроэкономическом анализе.
Имитационное моделирование
С развитием вычислительной техники в прикладных исследованиях все большее распространение стали получать методы анализа развития ситуаций, основанные на варьировании сочетанием и значениями различных факторов, эти ситуации определяющих.
Одна из трудностей при реализации данного подхода - рутинность действий и множественность счетных операций: эта трудность устраняется при использовании компьютера и соответствующего программного обеспечения в рамках так называемого имитационного моделирования, суть которого заключается в следующем: в компьютерной среде имитируется конкретная хозяйственная ситуация путем задания: (а) модели и/или набора моделей, описывающих ситуацию, (б) массива параметров в рамках выделенных моделей: (в) совокупности результативных показателей, зависящих от выделенных параметров: (г) набора значений параметров. Сделав несколько расчетов, можно выбрать набор параметров и их значений, которыми в дальнейшем стараются управлять, т.е. «держать» их в определенных коридорах (например, дебиторская задолженность не должна выходить за пределы заданного коридора).
Несмотря на отмеченную субъективность, имитационное моделирование как один из методов ситуационного анализа, реализуемых в компьютерной среде, по определению должен быть алгоритмизирован - иначе компьютер не сможет его реализовать.
В основе методов имитационного моделирования и прогнозирования лежат модели различного типа. Однако наибольшую распространенность на практике получил анализ с помощью моделей, описывающих функциональные, или жестко детерминированные, связи, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака.
Весьма наглядным примером служит форма бухгалтерской отчетности «Отчет о прибылях и убытках» (форма №2), представляющая собой гармоничную реализацию жестко детерминированной факторной модели, связывающей результативный признак (прибыль) с факторами (доход от реализации уровень затрат, уровень налоговых ставок и др.). Один из возможных подходов прогнозирования в этом случае может выглядеть следующим образом.
Ставится задача выявления и исследования факторов развития хозяйствующего субъекта и установления степени их влияния на различные результатные показатели, например прибыль. Для этого используется имитационная модель, предназначенная для перспективного анализа формирования и распределения доходов предприятия. В укрупненном виде модель представляет собой многомерную таблицу важнейших показателей деятельности объекта в динамике. По результатам имитации может выбираться один или несколько вариантов действий; при этом значения факторов, использованные в процессе моделирования, будут служить прогнозными ориентирами в последующих действиях. Модель реализуется на персональном компьютере в среде табличного процессора в соответствии с намеченным сценарием.
Имитационное моделирование финансово-хозяйственной деятельности основано на сочетании формализованных (математических) методов и экспертных оценок специалистов и руководителей хозяйствующего субъекта, но с превалированием последних. Поэтому для разработки долгосрочного прогноза со стороны администрации необходимо включить двух-трех специалистов от различных служб и подразделений предприятия (коммерческой службы, планового отдела, финансового отдела и бухгалтерии).
Метод построения дерева решений
Еще один вариант использования ситуационного анализа для прогнозирования возможных действий имеет более общее применение и основан на оценках риска.
Принятие решений экономического характера может осуществляться в одной из следующих четырех ситуаций: в условиях определенности, риска неопределенности и конфликта. Первая ситуация имеет место в том случае, если можно с приемлемой точностью предсказать однозначно трактуемые последствия принятого решения. В условиях риска поле возможных исходов, т.е. последствий принятого решения, вариабельно, однако значения исходов и вероятности их появления поддаются количественной оценке. В условиях неопределенности подобной оценки сделать уже нельзя, т.е. не могут быть перечислены все возможные исходы и/или заданы их вероятности. В условиях конфликта принятие решения осложняется не только и не столько возможностью проявления действия некоторых случайных факторов, сколько необходимостью учета безусловного, осознанного и активного противодействия участников «конфликтной» ситуации 1 , причем число этих участников, их информационные и другие ресурсы и возможности могут быть заранее не известны.
Первая ситуация достаточно редка, а ее описание и алгоритмизация не представляют сложности (например, решение принимается на основе некоторого критерия, исчисленного так называемым «прямым счетом» по исходным данным: таким критерием может быть заданная величина прибыли, расходов, рентабельности и др.
В условиях действия второй ситуации для выбора варианта действий и применяется вероятностный подход, предполагающий прогнозирование возможных исходов и присвоение им вероятностей. При этом пользуются:
а.) известными, типовыми ситуациями (типа - вероятность появления герба при бросании монеты равна 0.5);
б) предыдущими распределениями вероятностей (например, из выборочных обследований или статистики предшествующих периодов известна вероятность появления бракованной детали, относительная величина сомнительного долга и др.):
в) субъективными оценками, сделанными аналитиком самостоятельно либо с привлечением группы экспертов.
Линейное программирование
Метод линейного программирования, наиболее распространенный в прикладных экономических исследованиях ввиду его достаточно наглядной интерпретации, позволяет хозяйствующему субъекту дать обоснование наилучшему (по формальным признакам) решению в условиях более или менее жестких ограничений относительно доступных для предприятия ресурсов. С помощью линейного программирования в анализе финансово-хозяйственной деятельности решается ряд задач, в первую очередь относящихся к процессу планирования деятельности - он позволяет отыскивать оптимальные параметры выпуска и способы наилучшего использования имеющихся ресурсов.
Суть метода линейного программирования заключается в поиске максимума или минимума выбранной в соответствии с интересами аналитика целевой функции при имеющихся ограничениях. Примеры использования данного метода и технику расчетов можно найти в монографической и учебной литературе (см. например, [Ковалев, Волкова]).
На практике метод линейного программирования нашел применение в системах управленческого учета и внутреннего анализа, в частности при решении задачи оптимизации производственной программы (выбор программы действий при наличии ограничений на затраты сырья, величину спроса и т.п.) и транспортной задачи (оптимизация доставки продукции при наличии сети поставщиков и получателей в условиях ограничений на ресурсы различного вида).
Анализ чувствительности
В условиях неопределенности никогда нельзя точно предсказать заранее, каковы будут фактические значения той иди иной величины через некоторое время. Однако для успешного планирования финансово-хозяйственной деятельности предприятия желательно предусмотреть изменения, которые могут произойти в будущих ценах на сырье и конечную продукцию предприятия, возможное падение или увеличение спроса на товары, производимые предприятием, и т.п. Для этого выполняется аналитическая процедура, называемая анализом чувствительности. Достаточно часто этот метод используется при анализе инвестиционных проектов, а также при прогнозировании величины чистой прибыли предприятия.
Анализ чувствительности позволяет определить силу реакции результативного показателя на изменение независимых, т.е. варьируемых, факторов.
На практике достаточно распространен один из вариантов анализа чувствительности, когда построенную модель рассматривают для трех ситуаций: наилучшая, наиболее вероятная, наихудшая. Примеры подобного анализа можно найти, например, (Ковалев. 1999. с. 482-4831).
Эволюционные алгоритмы используются в задачах управления, например, в задаче планирования маршрута для мобильного робота. Целью любой навигационной системы является достижение места назначения с рациональным расходованием ресурсов, без столкновений с другими объектами. Зачастую путь робота планируется заранее в режиме офлайн (необходимые сведения вводятся заранее, данные и знания не меняются в сеансе решения задачи, время реакции велико). Эволюционные алгоритмы позволяют объединить офлайн-планирование и планирование в реальном времени (онлайн-планирование). Офлайнпланирование ищет близкий к оптимальному путь, а онлайн-планирование учитывает возможные столкновения из-за обнаружения неизвестных объектов и заменяет часть первоначального плана другим маршрутом. Эволюционные алгоритмы применены к построению бесконфликтных маршрутов самолетов и для разрешения воздушных конфликтов.
Автоматическое доказательство теорем применяется в управлении движущимися объектами для построения полностью автономных систем. Примером является система управления мобильным интегральным роботом STRIPS – самоходным аппаратом, совершающим передвижения по командам, формируемым в устройстве управления. Типичной задачей, решаемой STRIPS, является задача перемещения детали из некоторой точки рабочего пространства с помощью схвата робота в контейнер.
Интеллектуальная система, основанная на нечетких правилах, осуществляет проводку грузового судна между островами без вмешательства человека. Одна португальская компания в целлюлозно-бумажной промышленности реализовала нечеткое управление автоклавами. Для записи стратегии управления использовано 25 нечетких правил, что позволило значительно уменьшить вариации качества продукции и затраты энергии и потребления сырья. Описаны примеры нечеткого управления выпуском изделий на технологической операции «металлизация» прецизионных резисторов и модели управления роботом-манипулятором в системе «глаз - рука».
Нечеткие правила успешно использованы в проекте самолета с высокотехнологичными крыльями улучшенной аэродинамики. В 1990 г. японскими производителями продано бытовой нечетко управляемой техники на сумму в несколько миллиардов американских долларов.
Лекция 5. Основные понятия и определения теории принятия решений
Под принятием решений понимается процесс человеческой деятельности, направленный на выбор наилучшего варианта действий . Модели, описывающие поведение людей, широко используются в исследовании операций. Подисследованием операций понимают применение математических, количественных методов для обоснования решений во всех областях целенаправленной человеческой деятельности .
Под операцией мы будем понимать систему действий, объединенных единым замыслом и направленных к достижению определенной цели. Операция всегда является управляемым мероприятием. От нас зависит выбор каких-то параметров, характеризующих способ ее организации. Всякий определенный выбор зависящих от нас параметров будем называтьрешением . Само принятие решения выходит за рамки исследования операций и относится к компетенции ответственного лица (или группы лиц), которым предоставлено право окончательного выбора.
5.1. Роли людей в процессе принятия решений
В процессе принятия решений люди могут играть разные роли . Будем называть человека, фактически осуществляющего выбор наилучшего варианта действий, лицом, принимающим решения (ЛПР). Другой ролью, которую может играть человек в процессе принятия решений, является роль руководителя или участникаактивной группы – группы
людей, имеющих общие интересы и старающихся оказать влияние на процесс выбора и его результат.
В процессе принятия решений человек может выступать в роли эксперта , т.е. профессионала в той или иной области, к которому обращаются за оценками или рекомендациями. При подготовке сложных решений иногда принимает участиеконсультант по принятию решений . Его роль состоит в организации процесса принятия решений: помощи ЛПР в правильной постановке задачи, выявлении позиций активных групп, организации работы с экспертами.
Особое место занимает лицо (группа лиц), владеющее математическими методами и использующее их для анализа операции. Это лицо (исследователь операции, исследователь-аналитик ) само решений не принимает, а лишь помогает в этом
5.2. Альтернативы
Варианты действий принято называть альтернативами. Для постановки задачи принятия решений необходимо иметь хотя бы две альтернативы.
Альтернативы бывают независимыми и зависимыми. Независимыми являются те альтернативы, любые действия с которыми (удаление из рассмотрения, выделение в качестве лучшей) не влияют на качество других альтернатив. При зависимых альтернативах оценки одних из них оказывают влияние на качество других. Имеются различные типы зависимости альтернатив. Наиболее простым является групповая зависимость: если решено рассматривать хотя бы одну альтернативу из группы, то надо рассматривать и всю группу.
Используя понятие альтернативы, довольно часто процесс принятия решений определяют как обоснованный выбор наилучшей альтернативы из множества альтернатив.
5.3. Критерии
Варианты решений характеризуются различными показателями их привлекательности для ЛПР. Эти показатели называют критериями. Критерии оценки альтернатив – это показатели их привлекательности для участников процесса выбора.
В большинстве задач имеет довольно много критериев оценок вариантов решений. Эти критерии могут быть независимыми и зависимыми.
Предположим, что две сравниваемые альтернативы имеют различные оценки по первой группе критериев и одинаковые по второй группе. В теории принятия решений принято считать критерии зависимыми, если предпочтения ЛПР при сравнении альтернатив меняются в зависимости от оценок по второй группе критериев.
На сложность задач принятия решения влияет также количество критериев. При небольшом количестве критериев (два – три) задача сравнения альтернатив достаточно проста, качества по критериям могут быть сопоставлены. При большом количестве критериев задача усложняется из-за трудностей сопоставления.
Конкретный вид критерия, которым следует пользоваться при численной оценке эффективности той или иной операции, зависит от специфики рассматриваемой операции, а также от задачи исследования.
Многие операции выполняются в условиях, содержащих элемент случайности. В Этих случаях в качестве критерия оценки выбирается не просто характеристика исхода операции, а ее среднее значение (математическое ожидание). Например, если задача состоит в получении максимальной прибыли, то в качестве критерия берется средняя прибыль. В других случаях, когда задачей является осуществление вполне определенного события, в качестве критерия берут вероятность этого события.
5.4. Основные этапы процесса принятия решений
Процесс принятия решений состоит из последовательности этапов, а именно:
идентификация проблемы,
определение целей и критериев для выбора решения,
определение вариантов решения (альтернатив),
анализ и сравнение альтернатив,
выбор наилучшей альтернативы
организация контроля.
Рассмотрим содержание некоторых из перечисленных этапов.
Формулировка (идентификация) проблемы – это определение сути проблемы
(рис.5.1). Необходимо идентифицировать саму проблему, а не симптомы ее проявления.
Рис.5.1. Этап формулировки проблемы
Очень важно четко определить цели выбора решения и критерии их оценки. Желательно, чтобы критерии оценки принимаемых решений можно было бы оценить количественно, хотя это не всегда возможно. Рассмотрим в качестве примера задачу выбора трассы газопровода на севере Сибири. Задача характеризовалась небольшим числом альтернатив (две – три), большое число критериев (шесть – десять). Было необходимо выбрать одну, лучшую альтернативу. Список критериев включал в себя: стоимость постройки трубопровода; время строительства; надежность трубопровода; вероятность аварий; последствия аварий; влияние на окружающую среду; безопасность для населения и т.д.
Успешное решение проблемы во многом зависит от разработанных альтернатив. Сравнение и анализ альтернатив проводят с использованием математических методов. Для применения количественных методов требуется построить математическую модель явления. При построении модели необходимо установить количественные связи между условиями операции, параметрами решения и исходом операции – критериями или показателями эффектности.
Выбор модели. Если проблема сформулирована корректно, появляется возможность выбора готовой модели. Если готовой модели нет, возникает необходимость создания такой модели (рис. 5.2).
Банк моделей
Рис. 5.2. Выбор модели
Существует математические модели, которые хорошо описывают различные ситуации, требующие принятия тех или иных решений. Выделим из них следующие три класса: детерминированные, стохастические и игровые модели.
При разработке детерминированных моделей исходят из предпосылки, что основные факторы, характеризующие ситуацию, определены и известны. Здесь обычно ставится задачи оптимизации некоторой величины (например, минимизация затрат).
Стохастические (вероятностные, статистические) модели применяются в тех случаях, когда некоторые факторы носят неопределенный, случайный характер.
При учете наличия противников либо союзников с собственными интересами необходимо применение теоретико-игровых моделей.
Нахождение решения (рис. 5.3.). Для поиска решения необходимы конкретные данные, сбор и подготовка которых требуют, как правило, значительных усилий. Если данные уже имеются, их часто приходится преобразовывать к виду, соответствующему выбранной модели.
Подготовка
Рис. 5.3. Нахождение решения
Проверка решения. Полученное решение должно быть проверено на приемлемость при помощи соответствующих тестов. Неудовлетворительность решения означает, что выбранная модель не точно отражает природу изучаемой проблемы. В этом случае она должна быть либо усовершенствована, либо заменена более подходящей моделью
Организация контроля. Если найденное решение оказалось приемлемым, то необходимо организовать контроль за правильным использованием модели. Основная задача такого контроля состоит в обеспечении соблюдения ограничений, предполагаемых моделью, качества исходных данных и получаемого решения.
5.5. Математические методы теории принятия решений
Применение тех или иных математических методов обусловлено характером решаемых задач. В науке принятия решений выделяют три типа проблем: хорошо структуризованные, слабоструктуризованные и неструктуризованные проблемы . Хорошо структуризованные , или количественно сформулированные проблемы, – те, в которых существенные зависимости могут иметь численное выражение.Слабоструктуризованные , или смешанные проблемы, – те, которые содержат как качественные, так и количественные элементы, причем качественные, малоизвестные и неопределенные стороны проблем преобладают. Типичные проблемы исследования операций являются хорошо структуризованными. В многокритериальных задач принятия решений часть информации, необходимой для полного и однозначного решения, отсутствует. Такие проблемы являются слабоструктуризованными.
Существуют проблемы, в которых известен только перечень основных параметров, но количественные связи между ними установить нельзя. В таких случаях структура, понимаемая как совокупность связей между параметрами, не определена, и проблема называется неструктуризованной .
Для решения хорошо структуризованных задач применяются методы линейного и динамического программирования, игровые методы обоснования решений, методы теории статистических решений, методы математической статистики и теории вероятностей, методы теории массового обслуживания, методы статистического моделирования и т.д. Для решения слабоструктуризованных и неструктуризованных задач используются различные методы оценки многокритериальных альтернатив (экспертные методы, метод анализа иерархий, теория полезности, теория рисков т.д.), методы искусственного интеллекта, позволяющие моделировать поведение людей при решении тех или иных проблем.
В теории принятия решений можно выделить три группы методов: неформальные (эвристические), количественные и коллективные .
Первая группа методов основана на интуиции ЛПР, основанной на накопленном опыте и знаниях в конкретной предметной области. Можно сказать, что ЛПР выступает как некая интеллектуальная система поддержки принятия решения (СППР). В основе первой группы лежат субъективные суждения ЛПР. Достоинство этих методов - оперативность принятия; недостаток - отсутствие гарантии в надежности интуиции.
Наиболее дешевым и практически не требующим никакой предварительной подготовки является интуитивный метод, когда решение принимается по внутреннему убеждению, и, как правило, не сопровождается анализом альтернатив, или привлечением какой бы то ни было информации.
Само по себе понятие интуиции не имеет однозначного толкования и рассматривается психологами и специалистами в области высшей нервной деятельности либо как врожденный талант, либо как особый способ усвоения и мобилизации в нужный момент информации, присущей лишь отдельным личностям и проявляющийся в разные периоды жизни человека. Оба этих определения не противоречат друг другу, хотя и не объясняют причин наличия данной способности. Достоинствами интуитивного метода следует считать скорость принятия решения и низкую стоимость. К недостаткам следует отнести тот факт, что интуицией обладают далеко не все люди (высокоразвитая интуиция - это удел узкого круга лиц), что дает основание рассматривать ее как особого рода талант. Другой недостаток состоит в высокой степени риска принятия решения на основе интуиции.
Адаптивный методзаключается в том, что решение принимается по аналогии с решением уже однажды принятым. Достоинством этого метода является также его дешевизна и высокая степень определенности в случае принятия запрограммированных решений. Однако недостаток этого метода заключается, во-первых, в том, что не всегда рассматриваемая ситуация совпадает с той, в которой данное решение являлось успешным, во-вторых, трафаретный подход к решению проблемы не позволяет во многих случаях продвинуться вперед и решить новую возникшую проблему.
Количественные методы базируются на научном подходе: системном анализе, исследовании операций, теории игр, имитационном моделировании, вероятностных и статистических моделях, нечетких множествах, теории графов и т. д. В этой группе методов предполагается выбор оптимальных решений путем предварительного сбора и обработки достаточно большого объема информации. Однако существуют приближенные подходы (см. п. п. 5.2, 5.3), доступные для широкого использования.
Теория игр и статистических решений признана как математическая теория конфликта, а точнее это метод, который позволяет разрабатывать как статические, так и динамические модели принятия решений при известном наборе стратегий противников. Положенные в ее основу модели подразумевают рациональное поведение участников конфликта. В реальных же ситуациях поведение одной из сторон может представляться для другой иррациональным. На самом деле, такая кажущаяся иррациональность - это результат неопределенности знаний о противоборствующей стороне. Априорная дефиниция возможных стратегий практически недостижима, те стратегии, которые лежат на поверхности в конфликте представляют наименьшую ценность - главная задача сторон обнаружить скрытые возможности (выявить истинные интересы).
Из всей динамики конфликта использование метода теории игр предполагается только для определения оптимальных стратегий на фиксированный момент времени эскалации конфликта и, соответственно, для обоснования принимаемых решений.
Математические методы используются только при наличии достаточного объема информации, имеющей количественные характеристики. При отсутствии этих условий может быть использован метод экспертных оценок (см. п. 6.5.), который применяется для формулирования цели решения, оценки влияния совокупности обстоятельств, генерирования и оценки альтернатив.
Несмотря на логичность и системность математическая теория во всей своей полноте используется очень ограничено, в основном как вспомогательное средство. Причины этого коренятся в трудности их применения и в неспособности математических методов учесть влияние человеческого фактора и того многообразия неопределенностей, с которыми сталкивается индивид.
Коллективные решения принимаются на основе коллективного разума (участников группы, работников организации, членами согласительных комиссий и др.), что позволяет избежать грубых ошибок при их разработке. К этой группе методов относятся такие, как метод «мозговой атаки», метод «Дельфы», экспертные оценки и др. Недостатком этой группы методов являются значительные затраты времени в процессе работы над подготовкой решения (см. п. 6.5.).
Чтобы воспользоваться этим методическим аппаратом, необходима формализация проблемы, включающая выбор модели и на ее основе постановки задачи принятия решения и определения всех составляющих ее элементов, а это требует глубоких знаний предметной области. Одним из важных инструментов исследования, использующихся для реализации данного этапа, является системный подход (см. п. 3.3.). Выбор метода принятия решения достаточно сложен и зависит от ряда требований, к которым относятся результативность, практичность, экономичность и временной интервал, необходимый для принятия решения.
Результативность заключается в том, что метод должен обеспечить результат - решение, которое может быть использовано для устранения проблемы.
Практичность метода должна обеспечить достоверность результата, т. е. метод не должен увеличивать степень неопределенности.
Экономичность предполагает, что затраты на принятие решения меньше полученного эффекта.
Временной интервал для принятия решения должен быть таким, чтобы решение не потеряло актуальности.
Деление методов на три группы условно, на практике возможно использование комбинированных методов. На этапах управления конфликтом для обоснования принимаемых решений можно использовать метод анализа иерархий (МАИ) Т. Саати. В основу метода положено иерархическое представление элементов, определяющих сущность любой проблемы. Суть метода заключается в декомпозиции проблемы на более простые составляющие части и дальнейшей обработке последовательности суждений ЛПР по парным сравнениям, а также в получении количественных оценок степени влияния элементов на проблему.
Как пишет сам Т. Саати «подход не должен превышать возможностей среднего человека для понимания… » и это реализовано в данном методе.
Следует помнить, что любое ответственное лицо обязано быть рациональным хотя бы для того, чтобы иметь возможность объяснить другим логические основания своего выбора. Без методического аппарата реализовать такие объяснения затруднительно.
Существует концепция ограниченной рациональности Герберта Саймона, предложенная им в 1956 г. Суть концепции состоит в том, что, принимая решение, люди из-за ограниченности личностных факторов стремятся к упрощению как реальной ситуации, рассматривая лишь небольшое число альтернатив и их возможных концепций, так и проблемы выбора, устанавливая уровни притязаний или устремлений по всем возможным последствиям, к которым может привести та или иная альтернатива. Нередко люди выбирают первую альтернативу, которая наиболее удовлетворяет всем уровням притязаний, не рассматривая другие, которые могли бы привести к более эффективному результату. Иначе говоря, в процессе принятия решения человек выбирает не самый лучший вариант, а тот, который удовлетворяет потребностям в том смысле и объеме, как их понимает ЛПР.
Принятие решений в технологиях управления конфликтами требует творческого подхода, озарения, другими словами, рациональный выбор в подобных ситуациях по своей сути является особым искусством, и это искусство должно иметь обоснованную почву. Лицо, принимающее решение, может ознакомиться с оптимальным решением, полученным с помощью научных методов, но последнее слово в принятии решения оставить за собой. И это обстоятельство может свидетельствовать либо о факте «не снятия неопределенности» в описании проблемы, либо о динамичности информации и о появлении каких-то других обстоятельств, которые на момент формулирования содержательной части задачи еще были неизвестны. ЛПР смог их учесть через некоторый интервал времени, когда информации стало больше, и уже принял решение на основе неформальной группы методов.
В качестве примера можно привести принятие решения политическими лидерами в период Карибского кризиса. Известный исторический факт, что несмотря на подготовленные окружением варианты, президент США Дж. Кеннеди остановился на своем варианте и заключил соглашение с политическим лидером противоборствующей стороны - СССР, Н.С. Хрущевым. Это решение оказалось исторически правильным.
Однако истории известно и много других примеров, когда приходится считаться с мнением окружающих людей, решение должно приниматься коллективно и не всегда бывает достаточно только одного опыта. Без умения формализовать проблему, выявить все составляющие, трудно считать принятое решение наилучшим из всех возможных.
Но, как писал Макиавелли в своем труде «Государь»: «Пусть никто не думает, будто можно всегда принимать безошибочные решения, напротив, всякие решения сомнительны, ибо в порядке вещей, стараясь избежать одной неприятности, попадаешь в другую. Мудрость заключается только в том, чтобы взвесить все возможные неприятности, наименьшее зло почесть за благо».