Реализация выбора и принятия решений
Целевое предназначение всего системного анализа состоит в том, чтобы в результате осуществить выбор. Выбор или принятие решения есть суть поставленной задачи системного анализа, конечный итог всей работы. Заказчик формулирует перед системным аналитиком проблему. Его интересуют прагматичные вопросы, например, сформулировать мероприятия, которые гарантировали бы быстрое развитие предприятия с обеспечением максимальной прибыли, или же предложить наилучшее решение по обеспечению стабильного электроснабжения некоторого региона. Системный аналитик должен ответить на вопрос: «Что лучше - строить новую электростанцию или провести модернизацию действующей, но выработавшей свой ресурс? Какова будет надежность электростанции после проведения работ по модернизации? Будет ли на допустимом уровне риск от ее эксплуатации?».Заказчика, в общем-то, не интересует, каким способом будет выработано то или иное решение. Для него важно, чтобы оно было обосновано и отвечало на поставленный вопрос.
Все описанные ранее этапы работ являлись предварительными, направленными на изучение проблемной ситуации. Для того, чтобы обоснованно подойти к решению задачи выбора анализируется система и строится ее модель, изучаются цели, которые ставит перед собой (и, естественно, системными аналитиками) заказчик, исследуются возможные пути развития системы, т.е. генерируются альтернативы. После столь тщательной проработки проблемной ситуации наступает завершающий этап - этап принятия решения. Процедура принятия решения представляет собой действие над множеством альтернатив, в результате которого получается подмножество выбранных альтернатив. Желательно, чтобы это была одна альтернатива. Сужение множества альтернатив возможно, если есть способ сравнения альтернатив между собой и определения наиболее предпочтительных. Для того чтобы имелась возможность сравнивать альтернативы, необходимо выработать критерий предпочтения. Проблема выбора сама по себе достаточно сложна. Она допускает существенно различающиеся математические постановки задач. Отметим основные сложности, возникающие при решении задач выбора и принятия решений:
множество альтернатив может быть конечным, счетным или бесконечным;
оценка альтернативы может осуществляться по одному или по нескольким критериям;
критерии могут иметь количественное выражение или допускать только качественную оценку;
режим выбора может быть однократным или повторяющимся, допускающим обучение на опыте;
последствия выбора могут быть точно известны, иметь вероятностный характер или иметь неоднозначный исход, не допускающий введение вероятностей.
Различные сочетания перечисленных вариантов приводят к многообразным задачам выбора. Для решения задач выбора предлагаются различные подходы, наиболее распространенный из которых - критериальный подход. Основным предположением критериального подхода является следующее: каждую отдельно взятую альтернативу можно оценить конкретным числом - значением критерия. Критерии, на основе которых осуществляется выбор, имеют различные названия - критерий качества, целевая функция, функция предпочтений, функция полезности и т.д. Объединяетихто,что всеони служат решениюодной задачи - задачи выбора.
Сравнение альтернатив сводится к сравнению результатов расчетов соответствующих критериев.Если далее предположить,что выбор любой альтернативы приводит к однозначно определяемым последствиям и заданный критерий численно выражает оценку этих последствий, то наилучшей альтернативой является та, которая обладает наибольшим значением критерия. Задача поиска наилучшей альтернативы, простая по постановке, часто оказывается сложной для решения, поскольку метод ее решения определяется размерностью и типом множества альтернатив, а также видом критериальной функции. Однако на практике сложность отыскания наилучшей альтернативы многократно возрастает, так как оценивание вариантов приходится проводить на основании нескольких критериев, качественно различающихся между собой. Если в результате сравнения по нескольким критериям получилось, что одна альтернатива обладает наилучшими значениями по всем критериям, то выбор не представляет затруднений, именно эта альтернатива и будет наилучшей. Однако такая ситуация встречается лишь в теории. На практике дело обстоит куда как сложнее.В данной ситуации приходим к необходимости решения многокритериальных задач. Подходы к решению таких задач известны - это метод сведения многокритериальной задачи к однокритериальной, метод условной максимизации, поиск альтернативы с заданными свойствами, нахождение паретовско- го множества альтернатив. Выбор альтернативы на основании критериального подхода предполагает, что выполненными являются несколько условий: известен критерий, задан способ сравнения вариантов и метод нахождения лучшего из них. Однако этого оказывается недостаточно. При решении задач выбора необходимо учитывать условия, при которых осуществляется выбор, и ограничения задачи, так как их изменение может привести к изменению решения приодном итом же критерии.
Оптимизационный подход нашел широкое применение в задачах системного анализа. Это обусловлено тем, что понятие оптимальности получило строгое и точное представление в математических теориях. Оптимизационный подход прочно вошел в практику проектирования и эксплуатации технических систем, сыграл важную роль в формировании современных системных представлений, широко используется в административном управлении. Нахождение оптимальных вариантов особенно важно для оценки состояния современной техники и определения перспектив ее развития. Знание параметров оптимальной альтернативы позволяет составить представление о принципиально не улучшаемых возможностях технических объектов. Сравнение с оптимальными параметрами помогает решить вопрос о целесообразности дальнейших усилий по улучшению показателей качества изделий. Однако у оптимизационного подхода есть свои ограничения, требующие внимательного и осторожного обращения с ним. Остановимся на особенностях, накладывающих ограничения на применение оптимизационного подхода и требующих учета при решении задач принятия решений.
Оптимальное решение часто оказывается чувствительным к изменению условий задачи. Следует учитывать, что иногда такие изменения могут привести к выбору существенно отличающихся альтернатив.
Обычно система, для которой принимается решение, входит в структуру более общей системы, т.е. является ее подсистемой, и решения оптимальные для этой подсистемы, могут входить в противоречие с целями надсистемы; т.е. возникает необходимость увязывать критерии подсистем с критериями надсистем.
Необходимо очень тщательно и скрупулезно подходить к выбору и обоснованию критерия. Критерий должен выбираться из анализа цели исследования; при этом надо помнить, что он характеризует цель лишь косвенно, иногда хуже, иногда лучше, но всегда приближенно.
Помимо критериев в оптимизационной задаче немаловажную роль играют ограничения. Анализ существа проблемной ситуации и качественное обоснование ограничений задачи имеют значительное влияние на принимаемое решение. Нередко даже небольшие изменения в ограничениях отражаются на принимаемом решении. Еще больший эффект получается, когда одни ограничения заменяются другими. He задав всех необходимых ограничений, можно одновременно с оптимизацией основного критерия получить непредвиденные и нежелательные эффекты.
Таким образом, можно сделать вывод о том, что оптимизация - это мощное средство повышения эффективности, но использовать его необходимо осторожно, особенно при работеCO сложными проблемными ситуациями. Проблема еще более обостряется, когда речь идет о принятии решений в организационных или социальных системах. Можно констатировать, что оптимизационные задачи, которые удается поставить при исследовании сложных систем, имеют обоснованный характер, если описывают хорошо структурированные системы, и являются заведомо приближенными, еслиотносятся к системе в целом. Поэтому отметим, что оптимизационный подход является не единственным при решении задач выбора и принятия решений. Существуют другие методы, которые дополняют оптимизационный выбор. Одним из таких методов является экспертный. Он применяется в тех случаях, когда при исследовании сложных систем возникают проблемы, которые не удается представить в виде формальных математических задач. В таких случаях прибегают к услугам экспертов - лиц, чья интуиция и опыт могут уменьшить сложность проблемы. И наконец, для решения задач выбора в сложных проблемных ситуациях создаются специальные человеко-машинные, проблемно-ориентированные системы. Системы поддержки решений ориентированы не на автоматизацию функций лица, принимающего решение, а на предоставление ему помощи в проведении данной работы.
Подводя итог, отметим, что проблема выбора и принятия решений
центральная проблема системного анализа. Налицо сложности, которые возникают перед системным аналитиком. Ho, с другой стороны, имеется развитый математический и эвристический аппарат,который является мощным оружием, помогающим обоснованно подходить к проблеме выбора
- Введение
- Глава I определениясистемного анализа
- Системность - общее свойство материи
- Определения системного анализа
- Понятие сложной системы
- Характеристика задач системного анализа
- Особенности задач системного анализа
- Глава 2 характеристика этапов системного анализа
- Процедуры системного анализа
- Анализ структуры системы
- Построение моделей систем
- Исследование ресурсных возможностей
- Определение целей системного анализа
- Формирование критериев
- Генерирование альтернатив
- Реализация выбора и принятия решений
- Внедрение результатов анализа
- Глава 3 построение моделей систем
- Понятие модели системы
- Агрегирование - метод обобщения моделей
- Глава 4 имитационное моделирование - метод проведения системных исследований
- Сущность имитационного моделирования
- Композиция дискретных систем
- Содержательное описание сложной системы
- Глава 5 теория подобия - методология обоснования применения моделей
- Модели и виды подобия
- Основные понятия физического подобия
- Элементы статистической теории подобия
- Глава 6 эксперимент - средство построения модели
- Характеристика эксперимента
- Обработка экспериментальных данных
- Глава 7 параметрические методы обработки экспериментальной информации
- 7.1. Оценивание показателей систем и определениеихточности
- 7.2. Использование метода максимального правдоподобия для оценивания параметров законов распределения
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53
- 7.5. Примеры оценки показателей законов распределения
- Глава 8
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53
- Формулировка теоремы Байеса для событий
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53
- 8.3. Вычисление апостериорной плотности при последовательном накоплении информации
- Достаточные статистики
- Сопряженные распределения
- 8.9. Оценивание параметров семейства гамма-распределений
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53
- Глава 9
- Общие замечания
- Ядерная оценка плотности
- Глава 10
- Задача линейного программирования
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53
- Метод искусственных переменных
- Дискретное программирование
- Нелинейное программирование
- Глава 11 системный анализ и модели теории массового обслуживания
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53
- Замкнутые системы с ожиданием
- 11.5. Пример расчета надежности системы с ограниченным количеством запасных элементов
- Глава 12 численные методы в системном анализе
- Метод последовательных приближений
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53
- Глава 13 выбор или принятие решений
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53