1 Проблема принятия решений
Итак, мы подошли к проблеме принятия решений. А что это за проблема? Есть ли в этой области место науке, или тут достаточно одной решимости? Что такое принятие решений?
Принятие решений — это научное направление, задачей которого является синтез рациональных схем выбора альтернатив и оценивания их качества. Задача его состоит в том, чтобы из множества конкурирующих стратегий решения некоторой проблемы, на основе анализа условий и последствий ее реализации выбрать лучшую (оптимальную). Существенным дополнением к последней фразе является то, что под условиями понимается не некоторая застывшая картина «сегодня», но и те условия, которые могут сложиться за время реализации стратегии.
Особенностью этого научного направления является то, что выбор критерия оптимальности остается творческим актом. При этом критерий оптимальности представляет собой не некий экстремум функции одной переменной, а такую область многомерного пространства признаков, в которой некоторые частные параметры могут быть и неоптимальными. Здесь речь идет о том, что все частные функции полезности рассматриваются не как равновесные, а как иерархически упорядоченная система функций полезности, обладающих разными весами (выбор которых, наряду с выбором самих функций, собственно, и составляет содержание процесса принятия решения).
В классической теории принятия решений центральный вопрос связывают с аксиоматикой «рационального» выбора. В конечном счете, при апелляции к методам классической теории принятия решений выбор сводится к бинарным отношениям предпочтения. Однако классические рациональные основания выбора не универсальны, а представляют собой лишь ограниченную часть оснований, на которых могут строиться разумные и естественные механизмы выбора решений.
На практике используется богатая палитра методов принятия решения: аналитические (параметрический анализ, морфологический анализ, идентификация, прогнозирование, оптимизация), имитационное моделирование, экспертные и иные методы. Широко распространена также и следующая классификация методов принятия решений:
принятие решений без критериев;
однокритериальный выбор;
многокритериальный выбор.
Характерно, что в теории принятия решений существует масса методов, вообще обходящихся без критериев (в классическом смысле). Например, широко распространены методы коллективного выбора, такие, как: голосование (существует масса вариантов этого метода), метод турнирного выбора, метод Борда (суммирование и сравнение баллов по совокупности критериев), методы квантификации вариантов и иные. Все эти методы завязаны на, так называемые, «псевдокритерии» — то есть такие оценки, доля субъективизма в которых крайне высока, а оценка не может быть получена на основе измерения неких свойств. К этому классу методов могут быть отнесены и различные потребительские экспертизы (построенные на анкетировании или «голосовании рублем»).
Классический случай однокритериального выбора, при котором исходы прочих процессов полностью независимы от данного — это крайне редкий случай в практике принятия решений. Чаще всего задача однокритериального выбора представляет собой лишь «внешнюю оболочку», «пользовательский интерфейс» для лица, принимающего решение. С целью снижения стрессового воздействия потока данных используются различные методы приведения к однокритериальной форме. Методов приведения к однокритериальной форме существует довольно много: начиная от метода равноценных уступок и заканчивая методом выбора главного критерия. При этом, как правило, формулируется некий набор аксиом, относительно которых принимаются решения о сравнимости и взаимозаменяемости различных частных критериев. Эти аксиомы также устанавливают весовые коэффициенты и правила группирования, при этом, естественно, семантика полученного показателя не всегда может быть однозначно определена.
Проблема многокритериального выбора также имеет массу вариантов решения. Различают дескриптивные, нормативные и комплексные модели решения многокритериальных проблем. В одних случаях (при использовании дескриптивных методов) решение принимается на основе анализа прецедентов, в других — в результате логического анализа системных взаимосвязей между частными критериями. Комплексные же методы опираются на использование как дескриптивного, так и нормативного подхода, обеспечивая всесторонний учет различных аспектов проблемы (при этом к анализу привлекаются как метод исторических прецедентов, так и строгие аналитические методы). Более того, комплексные методы опираются и на широкое привлечение интуиции экспертов.
Различают также методы принятия решений на основе эвристических и аксиоматических правил, по числу же итераций методы принятия решений подразделяются на одношаговые и многошаговые с полным или частичным упорядочением альтернатив. Последние классы методов применяются вне зависимости от того какой именно (дескриптивный, нормативный или комплексный) метод выбран для решения поблемы.
Аксиоматические методы — это разновидность априорных детерминированных методов принятия решений в условиях многокритериального выбора с неопределенностью за счет введения некоторой системы аксиом, выражающих знания эксперта-аналитика (или их группы) о закономерностях поиска решения конкретной проблемы. Эта группа методов широко используется при решении проблем анализа сложных систем и синтеза решений в условиях высокой неопределенности, когда система объективных критериев, являющихся выражением знаний о системе, неполна. По существу, аксиоматические методы позволяют с учетом субъективных предпочтений и знаний экспертов, выраженных в виде некоторой формальной системы критериев оптимальности/правильности, ограничить область поиска решения, сформулировать гипотезу о виде функции полезности, и на основе ее вычисления оценить приемлемость предложенного решения по условию принадлежности к заданному интервалу. Система формализованных критериев в аксиоматических методах носит название свертки, которая выражает интегральный критерий с учетом отдельных критериев предпочтений и весов, выражающих их важность (ценность).
Среди аксиоматических методов наиболее распространены методы, основанные на теории полезности фон Неймана-Моргенштерна111. Существуют и такие методы синтеза функции полезности, для которых способ объединения частных критериев в единый составной критерий на начальном этапе не определен — значения весов отдельных показателей устанавливаются в ходе изучения отношений, существующих в системе. В рамках аксиоматического подхода предложен ряд методов, служащих для установления функциональной связи между полезностью и частными критериями: варьирование, использование потребительских показателей, использование аддитивных свойств полезности, анализ сущности и закономерностей функционирования системы и иные. Аксиоматические методы нацелены на выявление объективных закономерностей в функционировании системы и, как следствие, обладают более высокой точностью, нежели методы прямого синтеза решений. В сочетании с аксиоматическими методами широко используются методы вариационного исчисления.
Эвристические методы — это методы принятия решений, для которых по тем или иным причинам отсутствует возможность синтеза формального критерия оптимальности. Общим свойством этих методов является то, что логическая компонента процесса принятия решений еще не выделена (или принципиально не выделяема) и, как следствие, никаких гипотез о характере решающей функции выдвинуто быть не может. Эвристические правила логически не выводимы из некоторого множества первичных гипотез, поскольку состав этого множества на момент возникновения проблемы выбора еще не определен. Преимуществом эвристических методов является то, что они не требуют серьезных затрат (ни временных, ни финансовых) на изучение закономерностей, специфических для данной конкретной проблемы. Эвристические методы в большей мере опираются на интуицию, предшествующий опыт экспертов, они не гарантируют получения результатов, оптимальных по какому-либо формальному критерию. Эти методы предполагают наличие доверия к эксперту, который, по мнению лица, принимающего решение, располагает опытом, значимым для решения данной проблемы.
«… О скольких нам открытий чудных…» стоили эвристические методы! Слушать экспертов у нас умеют, а вот выбирать — увы, нет... Решение о выборе эксперта не может быть обосновано одним лишь уважением к родителям молодого конъюнктурного экономиста (или наоборот — уважением к заслуженным сединам).
Эвристические методы принятия решения опираются на методы экспертного прогнозирования, используемые для прогнозирования поведения сложных систем с множеством параметров и целей, когда нет возможности формализовать прогноз в виде математических моделей. Их используют при предсказании поведения принципиально новых систем, в которых могут возникнуть, в том числе, и революционные скачки.
Кроме интуитивных методов, широко используются и аналитические методы, опирающиеся на логический анализ модели процесса развития объекта прогнозирования, нашедшие широкое применение в операционном анализе. Однако эти методы уже требуют весомых временных затрат, что существенно снижает их ценность при выработке оперативных решений. При отсутствии средств автоматизации, снижающих трудоемкость операций по логическому анализу постулируемых утверждений, область применимости этих методов ограничена стратегическим звеном управления.
- Оглавление
- К читателю
- Введение
- Глава I сущность, структура и задачи аналитики
- 1 Понятие и сущность аналитики
- 2 Структура, задачи и место аналитики в современных интеллектуальных технологиях
- 3 Аналитика как средство добывания знаний
- 4 Понятийный аппарат аналитики
- Глава II. Методология аналитической деятельности
- 1 Основные методологические системы
- 1.1 Философия, логика, семиотика
- 1.2 Естественнонаучные концепции
- 1.3 Кибернетика и системный анализ
- 1.4 Гуманитарные науки
- 1.5 Теоретические основы системного анализа как методологического ядра аналитики
- 2 Методы формализации предметной области и моделирование
- 2.1 Понятие сложной системы
- 2.2 Моделирование как метод познания
- 2.3 Вербальные или понятийные модели
- 2.4 Логико-лингвистические и семиотические модели и представления
- 2.5 Логические модели
- 2.6 Статистические, теоретико-вероятностные модели
- 2.7 Аналитические модели
- 2.8 Имитационные модели
- 3 Аналитика как интерфейс между теорией и практикой
- 3.1 Методы активизации мышления
- 3.2 Методы структурирования информации
- 3.3 Методы обработки и анализа числовых данных
- Глава III принципы организации аналитической деятельности
- 1 Ситуация в россии, проблемы и задачи информационно-аналитического обеспечения
- 2 Задачи и определение иао
- 3 Субъект информационно-аналитической работы
- 3.1 Противоречия в сфере организации иар
- 3.2 Организационные формы субъектов иар
- 3.3 Серединный путь?
- 3.4 Системы, управляемые потоком событий
- 4 Целеполагание в организационных системах
- 4.1 Базовые утверждения и определения
- 4.2 Модель иерархии целей
- 5 Методики социальных технологий а.А. Шияна
- 5.1 Теоретические основы социальных технологий
- 5.2 Человек (эксперт-аналитик) как двухкомпонентный абстрактный информационный автомат
- 6 Требования к организации информационно-аналитического обеспечения управленческой деятельности
- 7. Разработка организационной структуры аналитического подразделения
- Глава IV аналитические технологии
- 1 Противоречия в сфере развития средств автоматизации и информатизации иар
- 2 Технологический цикл иар
- 3 Первичная обработка имеющихся данных и анализ модельной информации
- 4 Поиск, отбор и экспресс-анализ данных
- 5 Работа с источниками текстовой информации
- 5.1 Неструктурированные текстовые данные
- 5.2 Структурированные текстовые данные
- 5.3 Взаимные преобразования различных типов данных
- 5.4 Анализ информативности источников
- 5.5 Проблема активной фильтрации сообщений
- 6 Аналитический режим потребления информации
- 6.1 Акт коммуникации и ошибки интерпретации
- 6.2 Управление элементами модели мира
- 6.3 Режимы восприятия информации
- 7 Атрибуция сообщений
- 8 Выявление неполноты, противоречивости и недостоверности информации
- 8.1 Логико-лингвистические средства анализа достоверности
- 8.2 Нетекстовые модели как инструмент верификации данных
- 9 Средства автоматизации иар
- 9.1 Средства сбора информации
- 9.2 Средства хранения данных
- 9.3 Экспертные системы
- 9.4 Системы искусственного интеллекта и интеллектуального анализа данных
- 9.5 Средства структурирования и визуализации данных. Электронные помощники аналитика
- 9.6 Системы гибридного интеллекта
- 9.7 Средства снижения размерности массива измерений
- 9.8 Инструментальные средства представления и доведения результатов иар
- Глава V аналитика как взвешенный подход к разработке и оцениванию управленческих решений
- 1 Проблема принятия решений
- 2 Разработка и анализ управленческих решений
- 2.1 Образование, карьера и лицо, принимающее решение
- 2.2 Концептуализация проблемы
- 2.3 Оценивание эффективности
- 2.4 Технологии прогнозирования
- 3 Методика выявления неформальных управляющих структур (центров сил) в регионах россии
- 3.1 Проблемы и противоречия в регионах россии как следствие борьбы центров сил
- 3.2 Введение в концептуальную систему
- 3.3 Методики проведения исследований
- 3.4 Экспертная система социально-экономического мониторинга, основанная на концепции центров сил
- 3.5 Показатели и алгоритмы выявления центров сил
- Заключение
- Список литературы
- Вариант организации процесса перспективного планирования на примере плана usaf-2025
- Примеры применения методик социальных технологий
- Пример аналитического разбора сообщения
- Глоссарий
- Список используемых сокращений