Объект и предмет исследования теории принятия решений. Назначение теории принятия решений и ее основные понятия. Возникновение теории принятия решений

1 Лекция. Основы теории принятия решений.

1.1. Общие положения.

1.2. Основные понятия системного анализа.

1.3. Основные понятия, применяемые при решении задач оптимизации.

1.4. Постановка задач принятия оптимальных решений.

1.5. Методология и методы принятия решений.

1. Общие положения

Человек наделён сознанием, существо свободное и обречено на выбор решений, стараясь сделать всё наилучшим образом.

Теория принятия оптимальных решений в наиболее общем смысле представляет собой совокупность математических и численных методов, ориентированных на нахождение наилучших вариантов из множества альтернатив и позволяющих избежать их полного перебора.

Так как размерность практических задач, как правило, достаточно велика, а расчеты в соответствии с алгоритмами оптимизации требуют значительных затрат времени, поэтому методы принятия оптимальных решений ориентированы главным образом на реализацию их с помощью ЭВМ.

Практическая потребность общества в научных основах принятия решений возникла с развитием науки и техники.

В XVIII веке началом науки "Теория принятия решений" следует считать работу Жозефа Луи Лагранжа, смысл которой заключался в следующем:

сколько земли должен брать на лопату землекоп, чтобы его сменная производительность была наибольшей.

Оказалось, что утверждение "бери больше, кидай дальше" неверен.

Бурный рост технического прогресса, особенно во время и после второй мировой войны, ставил все новые и новые задачи, для решения которых привлекались и разрабатывались новые научные методы.

Научно-техническими предпосылками становления "Теории принятия решений" являются:

Удорожание "цены ошибки". Чем сложнее, дороже, масштабнее планируемое мероприятие, тем менее допустимы в нем "волевые" решения и тем важнее становятся научные методы, позволяющие заранее оценить последствия каждого решения, заранее исключить недопустимые варианты и рекомендовать наиболее удачные;

Ускорение научно-технической революции техники и технологии. Жизненный цикл технического изделия сократился настолько, что "опыт" не успевал накапливаться и требовалось применение более развитого математического аппарата в проектировании;

Развитие ЭВМ. Размерность и сложность реальных инженерных задач не позволяло использовать аналитические метода.

Эта наука, с одной стороны, стала определенной ветвью других более общих наук (теория систем, системный анализ, кибернетика и т.д.), а с другой, стала синтезом определенных фундаментальных более частных наук (исследование операций, оптимизация и т.д.), создав при этом и собственную методологию.

Экономика теснейшим образом связана с совокупностями объектов, которые принято называть сложными системами.Они характеризуются многочисленными и разнообразными по типу связями между отдельно существующими элементами системы и наличием у системы функции назначения, которой нет у составляющих ее частей.

На первый взгляд каждая сложная система имеет уникальную организацию. Однако более детальное изучение способно выделить общее в системе команд ЭВМ, в процессах проектирования машины, самолета и космического корабля.

В научно-технической литературе существует ряд терминов, имеющих отношение к исследованию сложных систем.

Наиболее общий термин "теория систем". Его основными частями являются:

Системный анализ, который понимается как исследование проблемы принятия решения в сложной системе,

Кибернетика, которая рассматривается как наука об управлении и преобразовании информации.

Кибернетика изучает отдельные и строго формализованные процессы, а

системный анализ - совокупность процессов и процедур.

Очень близкое к термину "системный анализ" понятие - "исследование операций", которое традиционно обозначает математическую дисциплину, охватывающую исследование математических моделей для выбора величин, оптимизирующих заданную математическую конструкцию (критерий).

Системный анализ может сводиться к решению ряда задач исследования операций, но обладает свойствами, не охватываемыми этой дисциплиной.

Однако в зарубежной литературе термин "исследование операций" не является чисто математическим и приближается к термину "системный анализ".

Системный анализ, опираясь на исследование операций, включает:

Постановку задачи для принятия решения;

Описание множества альтернатив;

Исследование многокритериальных задач;

Методы решения задач оптимизации;

Обработку экспертных оценок;

Работу с макромоделями системы.

1.2. Основные понятия системного анализа

Системный анализ - наука, занимающаяся проблемой принятия решения в условиях анализа большого количества информации различной природы.

цель системного анализа(к конкретной проблеме)-повышение степени обоснованности принимаемого решения из множества вариантов, среди которых производится выбор, с одновременным указанием способов отбрасывания заведомо невыгодных.

В системном анализе выделяют

Методологию;

Аппаратную реализацию;

Практические приложения.

Методология включает определения используемых понятий и принципы системного подхода .

Основные определения системного анализа.

Элемент - некоторый объект (материальный, энергетический, информационный), который обладает рядом важных для нас свойств, но внутреннее строение (содержание) которого безотносительно к цели рассмотрения.

Связь - важный для целей рассмотрения обмен между элементами веществом, энергией, информацией.

Система - совокупность элементов, которая обладает следующими признаками:

Связями, которые позволяют посредством переходов по ним от элемента к элементу соединить два любых элемента совокупности;

Свойством, отличным от свойств отдельных элементов совокупности.

Практически любой объект с определенной точки зрения может быть рассмотрен как система. Вопрос состоит в том, насколько целесообразна такая точка зрения.

Большая система - система, которая включает значительное число однотипных элементов и однотипных связей.

В качестве примера можно привести мост с пролетами и опорами.

Сложная система - система, которая состоит из элементов разных типов и обладает разнородными связями между ними. В качестве примера можно привести ЭВМ, самолет или судно.

Автоматизированная система - сложная система с определяющей ролью элементов двух типов:

В виде технических средств;

В виде действия человека.

Для сложной системы автоматизированный режим считается более предпочтительным, чем автоматический.

Например , посадка самолета или управление автомобилем выполняется при участии человека, а автопилот или бортовой компьютер используется лишь на относительно простых операциях. Типична также ситуация, когда решение, выработанное техническими средствами, утверждается к исполнению человеком.

Структура системы - расчленение системы на группы элементов с указанием связей между ними, неизменное на все время рассмотрения и дающее представление о системе в целом.

Указанное расчленение может иметь материальную, функциональную, алгоритмическую или другую основу.

Пример материальной структуры - структурная схема сборного моста, которая состоит из отдельных, собираемых на месте секций и указывает только эти секции и порядок их соединения.

Пример функциональной структуры - деление двигателя внутреннего сгорания на системы питания, смазки, охлаждения, передачи крутящего момента

Пример алгоритмической структуры - алгоритм программного средства, указывающего последовательность действий или инструкция, которая определяет действия при отыскании неисправности технического устройства.

Структура системы может быть охарактеризована по имеющимся в ней типам связей.

Простейшими из них являются последовательное, параллельное соединение и обратная связь

Декомпозиция - деление системы на части, удобное для каких-либо операций с этой системой.

Примерами будут: разделение объекта на отдельно проектируемые части, зоны обслуживания; рассмотрение физического явления или математическое описание отдельно для данной части системы.

Иерархия - структура с наличием подчиненности, т.е. неравноправных связей между элементами, когда воздействие в одном из направлений оказывают гораздо большее влияние на элемент, чем в другом. Виды иерархических структур разнообразны, но важных для практики иерархических структур всего две - древовидная и ромбовидная

Древовидная структура наиболее проста для анализа и реализации. Кроме того, в ней всегда удобно выделять иерархические уровни - группы элементов, находящиеся на одинаковом удалении от верхнего элемента.

Пример древовидной структуры - задача проектирования технического объекта от его основных характеристик (верхний уровень) через проектирование основных частей, функциональных систем, групп агрегатов, механизмов до уровня отдельных деталей.

Принципы системного подхода - это положения общего характера, являющиеся обобщением опыта работы человека со сложными системами.

Их часто считают ядром методологии. Это такие принципы, как:

-принцип конечной цели : абсолютный приоритет конечной цели;

-принцип единства : совместное рассмотрение системы как целого и как совокупности элементов;

-принцип связности : рассмотрение любой части совместно с ее связями с окружением;

-принцип модульного построения : полезно выделение модулей в системе и рассмотрение ее как совокупности модулей;

-принцип иерархии : полезно введение иерархии элементов и(или) их ранжирование;

-принцип функциональности : совместное рассмотрение структуры и функции с приоритетом функции над структурой;

-принцип развития : учет изменяемости системы, ее способности к развитию, расширению, замене частей, накапливанию информации;

-принцип децентрализации : сочетание в принимаемых решениях и управлении централизации и децентрализации;

-принцип неопределенности : учет неопределенностей и случайностей в системе.

Аппаратная реализация включает стандартные приемы моделирования принятия решения в сложной системе и общие способы работы с этими моделями. Модель строится в виде связных множеств отдельных процедур.

Системный анализ исследует как организацию таких множеств, так и вид отдельных процедур, которые максимально приспосабливают для принятия согласующихся и управленческих решений в сложной системе.

Модель принятия решения чаще всего изображается в виде схемы с ячейками, связями между ячейками и логическими переходами. Ячейки содержат конкретные действия - процедуры. Совместное изучение процедур и их организации вытекает из того, что без учета содержания и особенностей ячеек создание схем оказывается невозможным. Эти схемы определяют стратегию принятия решения в сложной системе.

Именно с проработки связанного множества основных процедур принято начинать решение конкретной прикладной задачи.

Отдельные же процедуры (операции) принято классифицировать на формализуемые и неформализуемые.

В отличие от большинства научных дисциплин, стремящихся к формализации, системный анализ допускает, что в определенных ситуациях неформализуемые решения, принимаемые человеком, являются более предпочтительными.

Системный анализ рассматривает в совокупности формализуемые и неформализуемые процедуры и одной из его задач является определение их оптимального соотношения.

Формализуемые стороны отдельных операций лежат в области прикладной математики и использования ЭВМ.

В ряде случаев математическими методами исследуется связное множество процедур и производится само моделирование принятие решения

В этом и состоит математическая основа системного анализа.

Такие области прикладной математики, как исследование операций и системное программирование, наиболее близки к системной постановке вопросов.

Практическое приложение системного анализа чрезвычайно обширно по содержанию.

Важнейшими разделами являются научно-технические разработки и различные задачи экономики.

1.3. Основные понятия, применяемые

при решении задач оптимизации.

Операцией называется всякое мероприятие (система действий), объединенное единым замыслом и направленное к достижению какой-то цели.

Цель оптимизации - предварительное количественное обоснование оптимальных решений.

Решение - Всякий определенный выбор зависящих от нас параметров.

Оптимальным называется решение, по тем или другим признакам предпочтительнее перед другими.

Элементы решения - параметры, совокупность которых образует решение.

Множеством допустимых решений называются заданные условия, которые фиксированы и не могут быть нарушены.

Показатель эффективности - количественная мера, позволяющая сравнивать по эффективности разные решения.

Все решения принимаются всегда на основе информации, которой располагает лицо принимающее решение (ЛПР).

Каждая задача в своей постановке должна отражать структуру и динамику знаний ЛПР о множестве допустимых решений и о показателе эффективности.

Задача называется статической , если принятие решения происходит в наперед известном и не изменяющемся информационном состоянии.

Задача называется динамической - если информационные состояния в ходе принятия решения сменяют друг.

Информационные состояния ЛПР могут по-разному характеризовать его физическое состояние:

Если информационное состояние состоит из единственного физического состояния, то задача называется определенной.

Если информационное состояние содержит несколько физических состояний и ЛПР кроме их множества знает еще и вероятности каждого из этих физических состояний, то задача называется стохастической (частично неопределенной).

Если информационное состояние содержит несколько физических состояний, но ЛПР кроме их множества ничего не знает о вероятности каждого из этих физических состояний, то задача называется неопределенной.

1.4. Постановка задач для принятия

оптимальных решений

Успешное применение методов принятия решений в значительной мере зависит от профессиональной подготовки специалиста, который должен иметь четкое представление о специфических особенностях изучаемой системы и уметь корректно поставить задачу.

Искусство постановки задач постигается на примерах успешно реализованных разработок и основывается на четком представлении преимуществ, недостатков и специфики различных методов оптимизации.

В первом приближении можно сформулировать следующую последовательность действий , которые составляют содержание процесса постановки задачи:

-установление границы подлежащей оптимизации системы , т.е. представление системы в виде некоторой изолированной части реального мира. Расширение границ системы повышает размерность и сложность многокомпонентной системы и, тем самым, затрудняет ее анализ.

-определение показателя эффективности , на основе которого можно оценить характеристики системы или ее проекта с тем, чтобы выявить "наилучший" проект или множество "наилучших" условий функционирования системы.

Обычно выбираются показатели экономического (издержки, прибыль и т.д.) или технологического (производительность, энергоемкость, материалоемкость и т.д.) характера. "Наилучшему" варианту всегда соответствует экстремальное значение показателя эффективности функционирования системы;

-выбор внутрисистемных независимых переменных , которые должны адекватно описывать допустимые проекты или условия функционирования системы и способствовать тому, чтобы все важнейшие экономические решения нашли отражение в формулировке задачи;

-построение модели , которая описывает взаимосвязи между переменными задачи и отражает влияние независимых переменных на значение показателя эффективности.

- структура модели, в самом общем случае, включает основные уравнения материальных и энергетических балансов, соотношения, связанные с проектными решениями, уравнения, описывающие физические процессы, протекающие в системе, неравенства, которые определяют область допустимых значений независимых переменных и устанавливают лимиты имеющихся ресурсов.

- элементы модели содержат всю информацию, которая обычно используется при расчете проекта.

-процесс построения модели является весьма трудоемким и требует четкого понимания специфических особенностей рассматриваемой системы.

Несмотря на то, модели принятия оптимальных решений отличаются универсальностью, их успешное применение зависит от профессиональной подготовки специалиста, который должен иметь полное представление о специфике изучаемой системы.

Основная цель рассмотрения приводимых ниже примеров - продемонстрировать разнообразие постановок оптимизационных задач на основе общности их формы.

Все оптимизационные задачи имеют общую структуру. Их можно классифицировать как задачи минимизации(максимизации) M-векторного показателя эффективности W m (x), m=1,2,...,M, N-мерного векторного аргумента x=(x 1 ,x 2 ,...,x N), компоненты которого удовлетворяют системе ограничений-равенств h k (x)=0, k=1,2...K, ограничений-неравенств g j (x)>0, j=1,2,...J, областным ограничениям x li

Все задачи принятия оптимальных решений можно классифицировать в соответствии с видом функций и размерностью W m (x), h k (x), g j (x) и размерностью и содержанием вектора x:

Одноцелевое принятие решений - W m (x) - скаляр;

Многоцелевое принятие решений - W m (x) - вектор;

Принятие решений в условиях определенности - исходные данные - детерминированные;

Принятие решений в условиях неопределенности - исходные данные - случайные.

Наиболее разработан и широко используется на практике аппарат одноцелевого принятия решений в условиях определенности, который получил название математического программирования.

Более подробно будут рассмотрены задачи линейного программирования (W(x), h k (x), g j (x) - линейны), нелинейного программирования (W(x), h k (x), g j (x) - нелинейны), целочисленного программирования (x - целочисленны), динамического программирования (x - зависят от временного фактора),математический аппарат одноцелевого принятия решений в условиях неопределенности, т. е. стохастическое программирование (известны законы распределения случайных величин), теорию игр и статистических решений (закон распределения случайных величин неизвестен).

1.5 Методология и методы принятия решений.

Эффективность управления зависит от комплексного применения многих факторов и не в последнюю очередь - от процедуры принимаемых решений и их практического воплощения в жизнь. Для того, чтобы управленческое решение было действенным и эффективным, нужно соблюсти определенные методологические основы.

Метод - способ, прием выполнения тех или иных действий.

Все методы принятия управленческих решений можно объединить в три группы:

· - неформальные (эвристические);

· - коллективные;

· - количественные.

- Неформальные (основанные на аналитических способностях и опыте руководителя)- совокупность логических приемов и методов выбора оптимальных решений руководителем путем теоретического (мыслительного) сравнения альтернатив с учетом накопительного опыта, базирующихся на интуиции. Преимущество заключается в том, что решения, как правило, принимаются оперативно. Недостаток заключается в том, что данный метод базируются, как правило, на интуиции, а отсюда - довольно высокая вероятность ошибок.

- Коллективные - метод "мозговой атаки", "мозговой штурм" - применяется, как правило, при необходимости принятия экстренного, сложного, многопланового решения, связанного с экстремальной ситуацией. Это требует от руководителей твердого мышления, умения излагать предложение конструктивно, коммуникабельно, компетентно. В ходе "мозговой атаки" предлагаются различные альтернативы, даже такие, которые выходят за рамки обычных приемов и способов реализации подобных ситуаций в обычных условиях.

Метод Делфи (по названию древнегреческого города Дельфы, известного жившими там мудрецами - предсказателями будущего) - многоуровневое анкетирование. Руководитель объявляет проблему и предоставляет подчиненным возможность формулирования альтернатив. Первый этап формулирования альтернатив проходит без аргументации, т.е. каждым из участников предлагается набор решений. После оценки эксперты предлагают подчиненным рассмотреть данный набор альтернатив.

На втором этапе сотрудники должны аргументировать свои предложения, варианты решения. После стабилизации оценок опрос прекращается и принимается предложенное экспертами или скорректированное наиболее оптимальное решение.

Метод "кингисе" - японская кольцевая система принятия решения, суть которой в том, что на рассмотрение готовится проект новации. Он передается для обсуждения лицам по списку, составленному руководителем. Каждый должен рассмотреть предлагаемый проект и дать свои замечания в письменном виде, после чего проводится совещание, на которое приглашаются сотрудники, чье мнение не совсем понятно, либо выходит за рамки обычного решения.

Решения принимаются руководителем на основе экспертных оценок с помощью одного из следующих принципов:

· - принципа диктатора - за основу берется мнение одного лица группы;

· - принципа Курно - каждый эксперт предлагает свое решение; выбор не должен ущемлять интересов каждого в отдельности;

· - принципа Парето - эксперты образуют единое целое, одну коалицию;

· - принципа Эджворта - эксперты разбились на несколько групп, каждой из которых невыгодно отменять свое решение. Зная предпочтения коалиций, можно принять оптимальное решение, не нанося ущерба друг другу.

- Количественные - в их основе лежит научно-практический подход, предполагающий выбор оптимальных решений путем обработки больших массивов информации.

В зависимости от типа математических функций, лежащих в основе моделей, различают:

· - линейное моделирование (используются линейные зависимости);

· - динамическое программирование (позволяет вводить дополнительные переменные в процессе решения задач);

· - вероятностные и статистические модели (реализуются в методах теории массового обслуживания);

· - теорию игр (моделирование таких ситуаций, принятия решения в которых должно учитывать несовпадение интересов различных подразделений);

· - имитационные модели (позволяют экспериментально проверить реализацию решений, изменить исходные предпосылки

Возникновение теории принятия решений

Важность процесса принятия решений была осознана человечеством одновременно с началом его сознательной коллективной деятельности, поэтому теория принятия решений как научная дисциплина сформировалась вслед за возникновением и развитием в конце XIX – начале XX в. науки управления. Термин «теория принятия решений» ввёл в научный оборот американский статист Эрих Лео Леманн (1917 - 2009 гг.) в 1950 г. Однако фундамент теории принятия решений был заложен еще в конце XVII – начале XVIII в. теорией вероятности и математической статистикой, которые явились исторически первой реакцией на необходимость учета неопределенности в решении разного рода задач.

Современная наука об управлении, а вместе с ней и теория принятия управленческих решений (УР) возникли после того, как появились организации в современном понимании. Современные организации отличает от организаций старого типа наличие существенно большего числа крупных и гигантских организаций. А в таких организациях роль управленческого решения возрастает.

Теория принятия УР в своём становлении прошла три этапа:

1. 40-ые гг. XX века, когда, во время второй мировой войны, группе учёных в Англии, было поручено решить такие сложные управленческие задачи, как оптимальное размещение объектов гражданской обороны, размещение огневых позиций, оптимизация глубины подрыва противолодочных бомб и конвоя транспортных караванов по морю. Этот период считается началом интенсивного развития теоретических основ принятия управленческих решений.

2. В 50-60-ые гг. XX века сложившаяся и получившая широкое использование система методов принятия управленческих решений была переосмыслена и сформулирована в виде специально возникших научных дисциплин: исследование операций, системный анализ, управление техническими системами и др. В каждую из них неотъемлемой составной частью входила теория принятия решений. Этому способствовало становление новой науки, развивающей информационные аспекты управления, – кибернетики, которая изучает то общее, что имеется в управлении техническими системами, живыми организмами и человеческими коллективами. Кибернетика рассматривает управление как организацию целенаправленных действий путем переработки информации. Отправной точкой послужил выход в свет в 1948 г. книги Н. Винера «Кибернетика, или управление и связь в животном и машине». Сначала термин «кибернетика» относился в большей степени к с техническим разработкам. Позднее, когда Н. Винер написал книги «Кибернетика и общество», «Творец и робот», это понятие распространилось на управление в любых системах: технических, биологических и социальных.

3. Последняя четверть XX века. Здесь происходит оформление теории управленческих решений в самостоятельную отрасль научного знания. Начиная с 1980-х годов базовой для обоснования решений становится научная дисциплина «теория принятия решений». В наиболее общем виде современная теория принятия решений представляет собой совокупность математических и численных методов, направленных на нахождение наилучшего из множества вариантов и, по возможности, позволяющих избежать их полного перебора.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что все сложившиеся в середине XX в. управленческие науки в значительной степени переплетены, взаимосвязаны и их конкретное название определяет прежде всего тот аспект управленческого процесса, на который сделан основной акцент. Но везде одним из основных изучаемых управленческих процессов является выработка и принятие УР. Но есть и существенные различия - это прежде всего тот факт, что исследование операций и другие науки об управлении оперируют преимущественно количественными данными, критериями и оценками. Специалисты всегда понимали, что для принятия решений ограничиться только количественными данными невозможно. Однако в последующем исследование операций и другие упомянутые выше науки сконцентрировали основное внимание на математических (количественных) аспектах решения управленческих задач.

Предметом же теории принятия решений наряду с количественными методами стали также методы, позволяющие получать и анализировать качественную (неколичественную) информацию. Это прежде всего методы экспертного оценивания, многокритериального анализа, содержательного анализа ситуаций и др. То же самое относится и ко многим аспектам менеджмента, не подпадающим под методы количественного анализа, многие проблемы в котором могут быть решены лишь методами качественного анализа, успешно используемыми в теории принятия решений.

Принципиально новым шагом в развитии и применении теории принятия решений стало создание теории нечетких множеств. В 1965 г. в журнале «Information and Control» появилась статья профессора Калифорнийского университета (Беркли, США) Лотфи Заде (1921 г.), которая называлась «Нечеткие множества» («Fuzzy sets»). С тех пор в науке укоренилось понятие нечетких множеств, давшее название одноименной теории – «нечеткая логика» (fuzzy logic). Термин «fuzzy sets» переводили на другие языки по-разному. В отечественной литературе встречаются понятия нечетких, размытых, расплывчатых, неопределенных множеств. Эта теория представляет собой некоторый аппарат формализации неопределенности, возникающей при моделировании реальных объектов. С конца 1970-х годов методы теории нечетких множеств стали применять и в экономике. В России интерес к нечетким моделям появился только в конце 1990-х годов. Сегодня он используется в финансовом менеджменте, управлении рисками, формировании портфеля инвестиций. Стоит отметить ученых, внесших в последние годы большой вклад в развитие этого научного направления в России, – это А.О. Недосекин, А. Овсянко, О.Б. Максимов и др.

В настоящее время руководителю необходимо владеть современными технологиями принятия УР. Современная наука в области принятия УР поднялась на качественно новый уровень, на ее основе разработаны эффективные управленческие технологии, компьютерные системы поддержки принятия решений, экспертные системы, автоматизированные системы экспертного оценивания, предназначенные осуществлять в рамках подготовки к принятию решений значительные объемы экономических, математических, логических и других видов расчетов, и позволяющие решать сложные управленческие задачи, характерные для современных организаций. Значительную роль сыграло резкое увеличение объема информации, которую приходится учитывать при разработке управленческого решения сегодня, появление современной вычислительной техники с ее воистину удивительными возможностями по оперированию и обработке больших массивов как количественной, так и качественной информации.

В.Р.Степанов

Экспериментальное учебное пособие

Чебоксары 2004

Рецензенты:

Федорова Л.П. , доктор экономических наук, профессор, Чебоксарский кооперативный институт Московского университета потребительской кооперации.

Попова Н.Я., кандидат физико-математических наук, доцент, Чувашский государственный университет им. И.Н.Ульянова.

Степанов В.Р. Основы теории принятия решений. Экспериментальное учебное пособие. -Чебоксары: Клио, 200. -134 с.

© Степанов В.Р., 2004

ПРЕДИСЛОВИЕ

Смена экономической платформы в России начале 90-х гг. XX в. привела к значительным изменениям в качестве управления объектами экономической деятельности. Принципы рыночных отношений постепенно вытесняли плановую организацию взаимодействия между различными предприятиями. Значительное влияние на экономические процессы оказывает конкуренция. Влияние НТП и все более распределенного характера производства требует разработки принципиально новых методов менеджмента, основанных на управлении по конечному результату, по его качествуТрадиционные. методы советского менеджмента были слабо ориентированы на рыночные отношения, что в целом определило кризис развития отечественной экономики на рубеже нового века. Неудачные попытки управления старыми методами в новых экономических условиях, привели к поиску новых подходов в менеджменте.

К этому времени мировая наука накопила огромный опыт решения задач принятия стратегических решений в быстроменяющихся рыночных условиях, которые основываются не только на интуиции руководителя, но и на строгом научном расчете. Одним из важных признаков того, что и в России руководители организаций все больше начинают использовать научные методы управления по качеству является рост количества консалтинговых фирм. Одним из знаковых явлений становится внедрение корпоративных компьютерных систем управления качеством и применение построенных на их основе систем поддержки принятия решений.

В данном учебном пособии рассматриваются понятийный аппарат теории, основные проблемы, стоящие сегодня перед наукой принятия решений, дается обзор имеющихся способов их разрешения, дается перспективный анализ основных направлений развития.

Данное издание предназначено для студентов экономических специальностей, изучающих дисциплину «Основы теории принятия решений». Полезна она будет также и преподавателями, которые могут использовать материал книги для чтения лекций. Специалисты в области управления также могут узнать для себя много нового.

При работе над учебником использовались как классические произведения по теории, так и специальные периодические издания, интернет-источники. Это позволило обеспечить высокую актуальность изложенного материала на основе классической теории. Автор сознательно старался избегать излишне математизированного изложения материала, для того, чтобы донести до читателя основные идеи тех или иных методов. При необходимости углубленного изучения вопроса приведен список дополнительной литературы, где эти темы освещены более глубоко.

Степанов В.Р.

Основы теории принятия решений

Введение предмет «Основы теории принятия решений»

Человек наделён сознанием, существо свободное и обречено на выбор решений, стараясь сделать всё наилучшим образом. В наиболее общем смысле теория принятия оптимальных решений представляет собой совокупность математических и численных методов, ориентированных на нахождение наилучших вариантов из множества альтернатив и позволяющих избежать их полного перебора. Потребность общества в научной теории принятия решений возникла только в 18-ом веке. Началом науки следует считать работу Жозефа Луи Лагранжа, смысл которой заключался в следующем: сколько земли должен брать землекоп на лопату, чтобы его сменная производительность была наибольшей. Оказалось, что утверждение "бери больше, кидай дальше" неверен.

Зарождением теории принятия решений можно считать появление в 1944 г. работы Дж. фон Неймана и О.Моргенштерна «Теория игр и экономическое поведение». В течение долгого времени специально созданный раздел математики – теория игр был синонимом теории принятия решений. Сегодня можно сказать, что теория игр представляет собой часть обширной теории, изучающей процессы принятия оптимальных решений, которая дает формальный язык для описания процессов принятия сознательных, целенаправленных решений с участием одного или нескольких лиц в различных условиях.

Можно выделить три основные предпосылки становления теории принятия решений:

удорожание "цены ошибки". Чем сложнее, дороже, масштабнее планируемое мероприятие, тем менее допустимы в нем "волевые" решения и тем важнее становятся научные методы, позволяющие заранее оценить последствия каждого решения, заранее исключить недопустимые варианты и рекомендовать наиболее удачные;

ускорение научно-технической революции техники и технологии. Жизненный цикл технологий и изделий настолько стремительно сокращается, что "опыт" не успевает накапливаться и требуется применение более развитого математического аппарата в проектировании;

развитие конкурентной среды . Уменьшение времени на принятие решения и повышение ответственности за его результаты требует применения методов взвешенной оценки вариантов развития ситуации и выбора наиболее эффективного варианта в существующих условиях.

В своем развитии ТПР прошла 3 стадии:

Степанов В.Р.

Основы теории принятия решений

Первая стадия - дескриптивный (описательный) подход к принятию решений. Теория была направлена на анализ процесса выбора решения человеком. В результате исследований выяснилось, что большинство людей действуют интуитивно, проявляя непоследовательность и противоречивость в своих суждениях. На данном этапе развития науки использовались преимущественно методы психологических исследований;

Вторая стадия – нормативный подход, который выражался в серии попыток определить множество возможных управленческих ситуаций и создать множество сценариев, позволяющих решать проблемы стандартным способом. Надо сказать, что этот подход характерен для 50-60-х гг. XX в. и связан с бурным развитием кибернетики. Практически все социальные науки прошли этот этап. Несмотря на полную несостоятельность этого подхода, он оставил после себя ряд эффективных методов (прежде всего стратегического анализа, к которым можно отнести такие модели как SWOT, Balanced ScoreCard, HOFER/SCHENDEL, Shell/DPM и др.);

Третья стадия – прескриптивный этап, рассчитанный на человека с нормальным интеллектом. Он не гарантирует оптимального решения, но обеспечивает выбор непротиворечивого решения. Наиболее распространенными научными подходами стали системный анализ и математические методы исследования операций.

Как уже говорилось выше, всю свою жизнь человек стремится решать проблемы. Под проблемой здесь понимается противоречие между желаемым состоянием и действительным положением дел. Развитие, как личности, так и организации происходит через цикличное разрешение проблем. Принятие решений, как способ преодоления проблем свойственентолько человеку, т.к. он являетсясоциальным существом (на биологическом уровне нет принятия решений – есть условные и безусловные рефлексы). С точки зрения отдельного индивидуума, решения можно разделить на:личные иуправленческие . Несмотря на похожесть процесса принятия решений в обоих случаях, они имеют существенные отличия:

Цели . При принятии управленческих решений субъект управления (будь то индивид или группа) принимает решение исходя не из своих собственных потребностей, а в целях решения проблем организации.

Последствия . Частный выбор индивида сказывается на его собственной жизни и может повлиять на немногих близких ему людей. В случае управленческого решения индивид выбирает направление действий не только для себя, но и для ор-

Степанов В.Р. Основы теории принятия решений

ганизации в целом и её работников, и его решения могут существенно повлиять на жизнь многих людей. Если организация велика и влиятельна, решения её руководителей могут серьёзно отразиться на социально – экономической ситуации целых регионов.

Разделение труда. Если в частной жизни человек, принимая решение, как правило, сам его и выполняет, то в организации существует определённое разделение труда: одни работники (менеджеры) заняты решением возникающих проблем и принятием решений, а другие (исполнители) – реализацией уже принятых решений.

Дадим основные определения ТПР.

Управленческое решение - это выбор альтернативы. Необходимость принятия решений объясняется сознательным и целенаправленным характером человеческой деятельности. Принятие решения – не одномоментный акт, а результат процесса, имеющего определенную продолжительность и структуру. Принятие решений в организациях имеет ряд отличий от выбора отдельного человека, так как является не индивидуальным, а групповым процессом.

Альтернатива – один из возможных вариантов выбора.Критерий – показатель качества, по которому производится оценка.

Задача принятия решения – выбор одной или нескольких лучших альтернатив из некоторого набора.

Лицо принимающее решение (ЛПР) – человек, фактически осуществляющий выбор наилучшего варианта.

Методы принятия управленческого решения – это конкретные способы, с

помощью которых проблема может быть решена.

Следует заметить, что понятие управление не совпадает спринятием решения, т.к. первое – это циклическийпроцесс , второе – разовый волевойакт . Можно сказать, что принятие решения это элемент управления.

В зависимости от масштаба проблемы, принимаемые решения могут быть стра-

тегическими, тактическими и оперативными. Методы ТПР наиболее широко приме-

няются на стратегическом уровне, реже на тактическом и очень редко на оперативном и при принятии личных решений.

Степанов В.Р.

Основы теории принятия решений

Типология решений

Интуитивные решения . Чисто интуитивное решение – это выбор, сделанный только на основе ощущения того, что он правилен. Лицо, принимающее решение, не занимается при этом сознательным взвешиванием «за» и «против» по каждой альтернативе и не нуждается даже в понимании ситуации.

Решения, основанные на суждениях . Решение, основанное на суждении, - это выбор, обусловленный знаниями или накопленным опытом. Человек использует знание о том, что случалось в сходных ситуациях ранее, чтобы спрогнозировать результат альтернативных вариантов выбора в существующей ситуации. Опираясь на здравый смысл, он выбирает альтернативу, которая принесла успех в прошлом.

Рациональные решения . Главное различие между решениями рациональным и основанным на суждении заключается в том, что первое не зависит от прошлого опыта. Рациональное решение обосновывается с помощью объективного аналитического процесса.

Технологические решения . Класс технологических решений включает в себя, в частности: определение цели, установление готовности к производству работ, распределения ресурсов и способа производства работ, постановку задач подразделениям.

Основные виды задач принятия решения

Классификация задач ПР в зависимости от степени полноты и достоверности информации:

в условиях определенности : к этому классу относятся задачи, для решения которых имеется достаточная и достоверная информация. В этом случае используются методы оптимальных решений (линейного программирования);

в условиях риска : когда возможные исходы есть функция вероятностного распределения. Для решения задачи этим методом нужно либо иметь статистические данные, либо привлекать экспертов;

в условиях неопределенности : к этому классу относятся задачи, для решения которых информация является неточной, неполной или недостоверной. В этом случае используются знания экспертов, выраженных количественно и называемых

предпочтениями.

в условиях конфликта . Наиболее сложный и мало разработанный с практической точки зрения анализ. Безусловно, на практике эта и предыдущая ситуации встречаются достаточно часто. В таких случаях их пытаются свести к одной из первых двух ситуаций либо используют для принятия решения неформализованные ме-

Степанов В.Р.	Основы теории принятия решений

В процессе принятия решений люди могут играть различные ролевые пози-

ции:

− владелец проблемы . Человек, который по мнению окружающих должен ее решать и несет ответственность за принятое решение;

− участники активной группы . Люди, имеющие общие интересы и старающиеся оказать влияние на процесс выбора (лобби);

− член группы . Человек, имеющий равные права в принятии решений с другими членами группы (жюри, комиссия);

− эксперт . Профессионал в некоторой области, к которому обращаются за оценками.

Место теории принятия решений среди других учебных дисциплин. Методоло-

							гическим базисом теории принятия решений
	Разработка управленческих решений
							являются:
							Когнитивная психология;
	Основы теории принятия решений
							Кибернетика;
	Математика				Психология		Специальные разделы прикладной
							математики (теория вероятности, теория игр,

математическая статистика, исследование операций и др.)

Ожидаемый диапазон изменений

Сущность деятельности по принятию решения:

Пространство будущих возможностей (конус целей)

Сценарий (план)

Точки принятия решений

Текущая Внеплановые ситуация события

Механизм формирования высших функций мозга, таких как сознание, творчество и мышление в целом, представляют собой одну из фундаментальных тайн природы, которая давно привлекает внимание специалистов различных областей знания. В настоящее время широко распространено представление о том, что наш мозг функционирует подобно большой ЭВМ. Несмотря на то, что такое представление аргументировано, оно встречает обоснованные возражения, связанные с существованием некоторых важных свойств человеческого мышления, которые не находят удовлетворительного объяснения в рамках модели мозга как вычислительной системы. К ним относятся интуиция, подсознательные побуждения, управляющие поведением, эмоциональные оценки сложных явлений и другие еще более таинственные свойства мозга.

Рассмотрим процесс принятия решений с самых общих позиций. Психологами установлено, что решение не является начальным процессом творческой деятельности. Оказывается, непосредственно акту решения предшествует тонкий и обширный процесс работы мозга, который формирует и предопределяет направленность решения.

Принято различать три этапа переработки информации в памяти: получение, сохранение и извлечение. Для выполнения перечисленных информационных процессов человеческая система обработки информации располагает набором сенсоров (органов чувств) и решающим устройством под которым психологи понимают процессы происходящие в памяти человека.

Еще в 1890 г. американский философ и психолог У.Джеймс выделил два вида памяти - кратковременную (первичную) и долговременную (вторичную), - предположив действие двух разных механизмов (современная модель памяти, предложенная Р.Аткинсоном и Р.Шифриным, включает три вида памяти: сенсорная, кратковременная и долговременная). В сенсорной памяти содержится почти вся информация, поступающая на органы чувств, но хранится она ~0,3 с. При переводе информации из сенсорной памяти в кратковременную (память сознания) происходит ее отбор в соответствии с содержанием решаемой задачи. На сегодня определено, что объем кратковременной памяти ограничен. Многочисленные эксперименты показали, что объем одновременно хранимой в кратковременной памяти информации не может превышать 7± 2 единиц. Эта величина в психологии называетсямагическим числом Миллера . Миллер опре-

делил предел пропускной способности человека числом 7± 2 бита. Дж.Миллер назвал запоминаемый отрезок информациичанком (chunk) . Количество чанков в различных экспериментах не превышаломагического числа . Любопытно, что изучение поведения крыс, кошек, обезьян показало аналогичные результаты. В качестве чанка может вы10

Задача принятия решения направлена на определение наилучшего (оптимального) способа действий для достижения поставленных целей. Под целью понимается идеальное представление желаемого результата. Если фактическое состояние не соответствует желаемому, то имеет место проблема. Выработка плана действий по устранению проблемы составляет сущность задачи принятия решений.

Теория принятия решений сформировалась на базе научного менеджмента. В области принятия руководящих решений традиционно существовало своеобразное разделение труда, при котором одни - академические ученые - изучали, как следует управлять, а другие - администраторы - осуществляли управление на практике. Однако еще пионеры в области теории управления, такие, как Вудро Вильсон и Леонард Уайт, выступали за создание теории, способной сделать практику руководства государственными учреждениями более рациональной.

Впервые модели теории принятия решений были использованы в исследованиях государственного управления в 1947 г., когда в журнале «Паблик администрейшн ревью» появилась статья Герберта Саймона «Поговорки управления». Саймон утверждал, что принятие решений - это суть процесса управления и что прогресс в области менеджмента можно обеспечить, обучая руководителей методам принятия рациональных решений, а не пытаясь изобрести какие-то идеальные организационные структуры.

Теория принятия решений вышла на первый план в 1960-х гг., благодаря развитию менеджмента, исследований операций, вычислительной техники и системного анализа. Именно эта дисциплина, изучающая создание математических моделей реальности, оказала основное воздействие на развитие компьютерного моделирования социальных процессов.

Данная теория используется менеджерами и аналитиками для того, чтобы структурировать описание проблем и оценивать возможные варианты их решения. Так, теория игр, одно из ответвлений этой дисциплины, широко используется экспертами из Госдепартамента США при прогнозировании возможного развития событий на международной арене. Другая дочерняя область - оценка риска - нашла применение в практике регулирующих учреждений, таких, как Агентство по защите окружающей среды, определяющего стандарты экологической безопасности.

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.

Теория принятия решений опирается на модель рационального выбора, основанную в микроэкономике. Согласно этой теории процесс принятия любого решения проходит следующие этапы:

Определение проблемы, подлежащей решению. Выделяются основные составляющие части проблемы и описывается их отношение друг к другу;

Сбор фактов. Факты должны собираться как можно более объективно и беспристрастно;

Определение множества возможных решений. Опираясь на полученные данные, следует описать все методы, посредством которых можно решить данную проблему.

Анализ возможных решений. Используя математический аппарат, сравниваются вероятные достоинства и недостатки каждого из возможных решений;

Выбор лучшей стратегии. Все варианты выстраиваются от наиболее до наименее предпочтительного, и выбирается наилучший;

Решение считается рациональным, если оно увеличивает благосостояние того, кто его принял, в большей степени, чем любой другой возможный вариант. Под «благосостоянием» здесь подразумевается все, что имеет ценность, например, чувство удовлетворения или радость от достижения цели. Однако чаще всего оно связывается с получением доходов и измеряется в денежных единицах.

Решения принимаются или в условиях определенности, или в условиях неопределенности. Условия определенности подразумевают, что все последствия любого варианта действия известны заранее, и поэтому не составляет труда сказать, какое решение оптимально. Условия неопределенности, напротив, характеризуются тем, что в них нельзя с абсолютной уверенностью предсказывать последствия своих поступков. Следовательно, оказавшись в них, принимающий решение человек вынужден учитывать вероятности событий и осознанно идти на риск.

Вероятность - это оценка шансов того, что данное событие произойдет. Ее можно оценить, как правило, лишь приблизительно на основании изучения какого-то числа примеров того, как в прошлом складывалась похожая ситуация. Зачастую шансы в пользу того, что определенные события произойдут, вычисляются с помощью экспертного опроса.

Риск - это вероятность неблагоприятного развития событий. Чем выше риск, связанный с данным вариантом решения, тем больше шансов того, что оно обернется нежелательными последствиями. С другой стороны, каждый знает, что обычно именно самые рискованные предприятия сулят и самые большие прибыли в случае успеха.

Выбор одного из вариантов действия зависит от того, насколько принимающий решение склонен к риску, и того, какова для него или нее субъективная полезность каждого исхода. Субъективная полезность - это значение, которое данный человек придает определенному аспекту возможных исходов. Если каждый из возможных результатов имеет свои плюсы и минусы, то выбор конкретного человека зависит от того, насколько для него важны те свойства, по которым эти результаты различаются между собой. Если один руководитель предпочитает аккуратных, но безынициативных подчиненных, а другой - творческих, но небрежных, то это объясняется тем, что для первого субъективная полезность аккуратности выше оригинальности и самостоятельности, а для второго - наоборот.

Оценка риска - это форма принятия решений, основывающаяся на перечисленных базовых понятиях. Тот, кто разрабатывает меры по контролю за загрязнением окружающей среды или нормы, обеспечивающие безопасность труда, должен определять, насколько шансы нанесения вреда природе или человеку снижаются вследствие введения определенных запретов. Если достигнутый выигрыш в безопасности невелик, а экономические потери значительны, то такой запрет чаще всего не принимается.

Математическое выражение предпочтительности данного варианта решения называется его «ожидаемой ценностью». Она вычисляется путем перемножения субъективных полезностей всех возможных исходов на вероятность этих исходов и сложением результатов этих вычислений. Сравнивая ожидаемые ценности всех вариантов действия, можно выбрать предпочтительный - или наиболее выигрышный, или наименее проигрышный.

Принятие решений в организации редко бывает результатом мыслительной деятельности отдельного индивида, стремящегося предельно увеличить свое благосостояние. Гораздо чаще в принятии решений участвует целая группа. Процессы группового мышления очень сильно отличаются от тех, которые описывает теория рационального выбора.

Во-первых, различия в интересах и ценностях между людьми, составляющими группу, делают само понятие «рационального выбора» расплывчатым. Ценности, которые будут иметь одни и те же исходы для разных действующих лиц, могут существенно различаться (то же самое касается склонности разных людей к риску). Нормы, управляющие функционированием организации, также часто затрудняют принятие оптимальных решений: наиболее компетентный член группы нередко занимает в ней подчиненное положение и его или ее голос не играет большой роли при разработке стратегии. Наконец, цели и потребности организации и составляющих ее частей чаще всего носят сложный и даже противоречивый характер, что опять же делает модели, ориентированные на рационального индивида, малоприменимыми (исторический пример принятия группового решения, обернувшегося катастрофой - запустить содержавший существенные неисправности космический корабль «Челленджер» - приводят Халт и Уолкотт).

Так, к примеру, в государственных учреждениях лица, ответственные за принятие решений, всегда вынуждены иметь в виду политические соображения. Даже необходимые программы и законы часто становятся объектом жарких дискуссий, переговоров и компромиссов. Примером может служить Акт о налоговой реформе 1986 г. В первоначальной редакции предполагалось отменить налоговые льготы для лиц, владеющих домами, купленными в кредит. С позиции рационального выбора это решение представлялось абсолютно разумным, так как обеспечивало казне значительные поступления и отменяло по существу государственную поддержку людей со средним и выше среднего достатком. Однако в прошедшей слушания версии вычитание из подоходного налога домовладельцев сумм, идущих на погашение процентов по кредиту, было сохранено даже для тех, кто имеет два дома. Наблюдатели связали это с тем обстоятельством, что большинство конгрессменов имело как раз два дома - один в своем родном штате, а другой - в Вашингтоне.

Многие исследователи пытались преодолеть недостатки модели рационального выбора, изучая, как на самом деле принимаются решения в повседневных ситуациях. Наиболее известны концепции, предложенные Гербертом Саймоном, Чарльзом Линдбломом, Ами-таи Этциони и Джеймсом Марчем.

Реальные ситуации, складывающиеся в общественной жизни любой страны, и, в частности, в экономической сфере, отличаются возрастающей сложностью задач, непрерывным изменением и неполнотой данных об экономической конъюнктуре, высокой динамичностью процессов. В этих условиях интеллектуальные возможности человека могут войти в противоречие с объемом информации, который необходимо осмыслить и переработать в ходе управления разнообразными технологическими и социальными процессами. Вследствие этого возрастает опасность срыва управления.

Основой управления, как известно, является решение. НТР настолько повысила уровень энерговооруженности лиц, принимающих решения (ЛПР), что ошибки от неверно принятых решений могут привести не только к экономической катастрофе для отдельного предпринимателя или отрасли, но и к глобальной катастрофе для человечества.

Действенным способом повышения эффективности и качества управления является овладение менеджерами всех уровней методологией системного анализа и принятия решений на основе математических методов. При этом в роли интеллектуального помощника человека выступает компьютер. Чтобы наделить компьютер “интеллектуальными” способностями, необходимо реальную экономическую или управленческую задачу заменить ее математическим аналогом, а опыт и интуицию человека - его моделями предпочтений. Именно эти вопросы составляют предмет математической теории принятия решений.

Математическая теория принятия решений в сложных ситуациях, которую часто называют теорией принятия решений (ТПР), занимается разработкой общих методов анализа ситуаций принятия решений. При помощи этих методов вся информация о проблеме, включая сведения о предпочтениях ЛПР и его отношении к риску, а также суждения ЛПР о возможных реакциях других субъектов на принятые им решения, используется для получения вывода о том, какой из вариантов решения является наилучшим.

Методологическую основу ТПР составляют элементы научной базы системного подхода. Системный подход обобщает теоретические посылки и методы социально-прикладных и технических наук, а его концепции и принципы составляют основу для дальнейшего уточнения и конкретизации в других науках. Принципы системного подхода практически реализуются в элементах научной базы системного анализа.

Сам системный анализ - это совокупность конкретных, имеющих практическую направленность методических подходов, практических методов и алгоритмов, позволяющих реализовать теоретические концепции и главные идеи системного подхода в рамках социально-экономических и технических проблем. Системный подход и системный анализ составляют базу таких научных дисциплин, как теория управления и ее социально-прикладная форма - менеджмент.

Теория принятия решений ориентируется на разработку и поиск оптимальных результатов по достаточно сложным проблемам, со значительным количеством связей и зависимостей, ограничений и вариантов решений. В связи с этим использование системного подхода в качестве методологической базы разрешения подобных проблем является совершенно необходимым.

Принципиальная особенность системного подхода состоит в рассмотрении объекта управления как сложной системы с многообразными внутрисистемными связями между ее отдельными элементами и внешними связями с другими системами.

Достоинством системного подхода является возможность учета неопределенности поведения элементов и системы в целом, а также обеспечение согласованности множества целей при принятии решения, в частности, целей элементов подсистем с общими целями системы (например, целей заводов и цехов, участков).

Цель системного анализа заключается в выяснении реальных целей принимаемого решения, возможных вариантов достижения этих целей, установлении условий появления проблемы, ограничений и последствий решения. Логический системный анализ дополняется математическим анализом системы. Характерными признаками системного анализа являются следующие:

· решения принимаются, как правило, относительно отдельных элементов системы, поэтому необходимо учитывать взаимосвязь элемента с другими и общую цель системы (т.е. реализовывать системный подход);

· анализ осуществляется по принципу - от общего к частному, сначала для всего комплекса проблем, а далее для отдельных составляющих;

· первостепенное значение имеют такие факторы, как время, стоимость, качество работы;

· нередко данные анализа ориентируют на выбор соответствующего решения;

· по отношению к логическим суждениям системный анализ является вспомогательным элементом;

· системный анализ позволяет выделить области, где принимаются логические суждения и определить значение каждого из возможных вариантов решения;

· широкое использование компьютеров на всех стадиях анализа проблемы и процесса принятия соответствующего решения.

При решении практических задач управления, в частности, задач принятия решений, ЛПР постоянно использует анализ и синтез, системный подход и конкретно-формальные методы.

Функции, выполняемые ЛПР по организации разработки (принятия) решения, заключаются в следующем:

· управление процессом выработки решения;

· определение задачи, участие в ее конкретизации и выборе критериев оценки эффективности решения;

· окончательный выбор из имеющихся вариантов решения и ответственность за него;

· организация реализации разработанного решения исполнителями.

В разработке сложных решений, требующих использования системного анализа, принимают участие специалисты - системные аналитики (системотехники).

Кратко изложим функции системных аналитиков и руководителей в процессе выработки решений.

Системные аналитики:

· выявляют цели, в том числе посредством количественных методов;

· составляют перечень возможных целей и представляют его руководителю;

· определяют подходы к решению проблемы;

· выявляют и оценивают альтернативы решения проблемы;

· устанавливают причинно-следственные связи между факторами;

· выявляют тенденции изменений в развитии объектов;

· осуществляют выбор альтернатив и критериев оценки;

· проводят необходимые расчеты.

Руководитель (ЛПР):

· рассматривает состав целей (уточняет старые и оценивает новые);

· участвует в постановке задачи, выборе способов решения;

· учитывает объективные и субъективные факторы, влияющие на решение проблем;

· участвует в оценке степени риска при принятии решения;

· рассматривает данные анализа;

· контролирует своевременность подготовки решения.

Таким образом, несмотря на определяющую роль ЛПР в процессе выработки решения, в данном процессе часто задействована большая группа специалистов.

Объектом исследования ТПР является ситуация принятия решений, или так называемая проблемная ситуация (ПС).

Предметом исследования ТПР выступают общие закономерности выработки решений в проблемных ситуациях, а также закономерности, присущие процессу моделирования основных элементов проблемной ситуации.

Основным назначением ТПР является разработка для практики научно обоснованных рекомендаций по организации и технологии построения процедур подготовки и принятия решений в сложных ситуациях с применением современных методов и средств (в первую очередь, компьютеров и компьютерных систем).

В основе современной ТПР лежит комплексная концепция принятия решений, которая требует учета всех существенных аспектов проблемной ситуации и рациональной интеграции как логического мышления и интуиции человека, так и математических и технических средств. Согласно этой концепции принятие решения - это сознательный выбор из ряда вариантов (альтернатив). Этот выбор производит лицо, принимающее решение. В роли ЛПР выступает человек или коллектив, обладающие правами выбора решения и несущие ответственность за его последствия.

Суть концепции принятия решений состоит в том, что вначале ЛПР (а при необходимости и специалисты по проблемам принятия решений) содержательно анализирует возникшую социальную, экономическую или др. проблему. В итоге этой творческой логической деятельности и на основе личной интуиции ЛПР формулирует цель, достижение которой, по его мнению, разрешит проблему. Подробно разобравшись в существе цели и собственных предпочтениях, ЛПР формирует способы достижения цели и, наконец, принимает решение о том, какой из возможных способов, по его мнению, наилучший, то есть осуществляет обоснованный выбор.

Для принятия решения на научной основе широко используются методы такой прикладной научной дисциплины, как исследование операций. Однако применение формальных методов исследования операций может быть начато только после формулировки цели. В этом и состоит существенное различие в предмете исследования этих двух наук. Теория принятия решений в качестве объекта исследования берет проблему и начинает с формулирования цели. Промежуточными этапами являются выбор наилучшего решения и интерпретация его для практики. ТПР заканчивает применение своего аппарата только после изучения степени разрешения стоявшей перед ЛПР проблемы и фиксации практического опыта.

Применение же аппарата исследования операций начинается только после того, как цель задана, и заканчивается отысканием оптимального решения, которое максимизирует (или минимизирует) целевую функцию, моделирующую степень предпочтительности в смысле достижения цели.

Предпочтительность того или иного исхода операции оценивают величиной специальной числовой функции, называемой критерием. Оптимальным считается такой вариант проведения операции, который обеспечивает наилучшее значение критерия или наилучшее (компромиссное) сочетание значений всех критериев (если их несколько).

Существует круг задач, для которых построены отработанные математические модели, позволяющие находить решение без участия ЛПР. Это задачи распределения ресурсов, транспортные задачи, задачи массового обслуживания, управления запасами и ряд других.

Однако имеется широкий круг задач, не укладывающихся в рамки перечисленных разделов исследования операций. Прежде всего - это многокритериальные задачи, решаемые в сложных ситуациях. Таким образом, сложными будем считать ситуации, которые отличаются наличием нескольких критериев, или действием неопределенных факторов, или необходимостью учета мнения нескольких лиц, а также другие “нестандартные” ситуации.

Многокритериальность объясняется тем, что при оценке действительно сложных ситуаций редко удается обойтись одним критерием.

Например, при оценке деятельности торгового предприятия рассматриваются такие важные частные результаты, как объем продаж, издержки хранения товаров, прибыль, оборачиваемость средств и др. Именно на значениях этих результатов чаще всего строят критерии. Одни из них (например, прибыль) желательно максимизировать, другие (например, издержки хранения) - минимизировать. Как правило, в этом смысле критерии эффективности решения всегда противоречивы. В результате оказывается, что не существует решения, наилучшего одновременно по всем критериям. Например, фирма не может получить максимальный доход при минимальных издержках.

Наличие неопределенных факторов, особенно в сочетании с многокритериальностью, существенно осложняет принятие решений. Даже если действует наиболее изученный в теоретическом отношении фактор - случайность и даже если задача однокритериальная, то принять решение не просто, так как нужно учитывать отношение ЛПР к риску, к возможности понести потери или убытки из-за неблагоприятного стечения обстоятельств.

Для случая с иными по своей природе неопределенностями (поведенческой, природной) ситуация принятия решения еще более осложняется. Например, доля в рынке сбыта, на которую может рассчитывать ЛПР, часто не определена. На “сопредельных” сегментах рынка конкуренты, как правило, преследуют собственные цели, часто неизвестные ЛПР, что делает процесс выработки решения чрезвычайно сложным.

Одним из важнейших исходных положений ТПР является тезис о том, что не существует абсолютно лучшего решения. Наилучшим решение может считаться лишь для данного ЛПР, в отношении поставленных им целей, только в данном месте и на данный момент времени. Основная задача ТПР состоит не в том, чтобы заменить человека в процессе выработки решения, а в том, чтобы помочь ему разобраться в существе сложной ситуации.

В заключение рассмотрим вопрос формирования информационных ресурсов и использования информационных технологий в процессе разрешения проблемных ситуаций.

Система управления имеет информационную природу, организует согласованные потоки информации, которые доступны группе лиц, ответственных за ситуационный анализ, организующих контроль неопределенности ситуации, а также осуществляющих натурное, экспертное и модельное исследования альтернатив.

Кратко охарактеризуем отмеченные выше типы исследований.

Натурный эксперимент всегда ограничен по времени и ресурсам. Во всех ситуациях он приводит к снижению неопределенности. Натурный эксперимент часто невозможен, однако обладает максимальной достоверностью, являясь критерием фактического разрешения проблемной ситуации.

Экспертное исследование проблемной ситуации характеризуется тем, что общая информация о ситуации ограничивается личностным знанием эксперта. Однако экспертное знание обладает важнейшим свойством концентрированности на важнейших группах альтернатив.

Модельные исследования ситуации связаны с формализацией описания ситуации, выбором надлежащего критерия адекватности моделей и моделируемых ситуаций. Непосредственное исследование ситуации на модели завершается интерпретацией результатов моделирования для перераспределения предпочтительности альтернатив.

Свойства всех трех классов натурных, модельных, экспертных операций над альтернативами ситуаций вынуждают для достижения максимальной эффективности системного анализа осуществлять рациональное комбинирование экспертных, модельных и натурных исследований при выборе альтернатив. Конечным результатом операций натурного, модельного и экспертного исследования альтернатив является либо выигрыш во времени, либо экономия ресурсов, необходимых для достижения заданного уровня определенности проблемной ситуации.

Средства разрешения ПС включают компьютерные информационные технологии и специальные информационные организационные структуры, например, группы системного анализа. Компьютерные технологии поддерживают все виды экспериментов и методов получения информации о предпочтениях альтернатив. Существуют различные компьютерные технологии планирования и управления ситуационным экспериментом. К компьютерным технологиям относятся и технологии экспертных систем. Компьютерные информационные технологии моделирования ситуации чаще всего реализуют технологию деловых игр, проводимых группами системного анализа.

Натурные исследования ситуации включают выбор факторов, которые должны влиять на выбор каждой группы альтернатив. Различают управляемые и наблюдаемые факторы. Для управляемых факторов выделяются возможные уровни.

Сочетание факторов и их уровней образует факторное пространство натурного исследования. Вводится также критерий эффективности натурного исследования, который зависит от значений факторов. Этот критерий при натурном исследовании ситуаций является функцией отклика, которая отображает реакцию реальной проблемной ситуации на воздействия факторов и их уровни.

Сочетание всех возможных факторов и их уровней образует множество допустимых состояний ПС. Для проведения полного факторного эксперимента могут потребоваться чрезвычайно большие ресурсы и большое время, поэтому в ситуационном анализе так стремятся спланировать натурный эксперимент, чтобы за минимально-допустимое количество опытов получить максимальную информацию о свойствах различных альтернатив. Чаще всего выбирают ограниченный эксперимент, который достаточно полно характеризует ситуацию.

После окончания эксперимента строится уравнение регрессии, связывающее значение функции отклика со значениями факторов и их уровней. Например, если функцией отклика является прибыль, то компонентами уравнения регрессии могут быть такие факторы, как цена, спрос. Это уравнение, отображающее результаты натурного исследования, несет в себе данные для перераспределения вероятностей альтернатив, характеризующих ситуацию.

Экспертные исследования ситуации часто осуществляются с помощью экспертных систем, которые относятся к системам искусственного интеллекта. Различают механизмы проведения экспертиз с одним или многими экспертами, при которых стремятся достичь согласованной оценки одной и той же группы альтернатив ситуации за счет высокого значения коэффициента согласия независимых экспертов.

Экспертная система включает:

· базу знаний по конкретной предметной области. Знания предполагают выделение процедурной и фактологической информации таким образом, что новые факты, обработанные с помощью процедур, дают новые знания;

· лингвистический процессор, формирующий вопросы и ответы;

· решающие правила по схеме “если - то”;

· блок логического вывода, который с учетом решающих правил формирует выводы;

· блок интерпретации результатов;

· блок верификации логического вывода с возможным анализом и верификацией каждой из альтернатив ПС.

Интерпретация логического вывода также осуществляется в терминах альтернатив ситуации. Экспертные системы поставляются в 2-х вариантах:

· в виде пустой оболочки;

· в виде экспертной системы с конкретной предметной областью.

Это дает возможность менеджеру-системоаналитику, принимающему решения, поэтапно формировать авторскую экспертную систему, которая должна быть сертифицирована.

Экспертные системы расширяют диапазон достоверного исследования ПС и выделяют из данных информацию, существенную для перераспределения альтернатив ПС.

Моделирование объекта включает:

· выбор критерия соответствия (адекватности) модели и объекта;

· выбор математического аппарата;

· получение и первичную обработку исходных данных для моделирования;

· алгоритмизацию поведения объекта моделирования;

· составление или применение готовой компьютерной программы;

· компьютерное моделирование с оценкой фактической адекватности результатов моделирования.

Кроме аналитического моделирования в системном ситуационном анализе применяется компьютерное имитационное моделирование, например, с помощью датчиков случайных чисел. Результаты аналитического и имитационного моделирования также нуждаются в интерпретации и содержат знания о свойствах исследованных альтернатив ПС.

Таким образом, комплекс системного информационного обеспечения ситуационного анализа включает рациональные методы сочетания модельного, натурного и экспертного исследования ПС.

По результатам ситуационного анализа формируется ситуационный отчет, в котором отображаются все рассмотренные операции. Комплекс таких отчетов, имеющих типовой характер, помещают в базу данных управленческих ситуаций.

В заключение, кратко рассмотрим вопрос использования систем поддержки принятия решений.

Назначение и краткая характеристика систем поддержки принятия решений (СППР)

Основой успешного функционирования производственной среды является принятие решений, адекватных условиям, в которых функционируют объекты. Системы поддержки принятия решений, в которых сконцентрированы мощные методы математического моделирования, науки управления, информатики, являются инструментом, призванным оказать помощь руководителям в своей деятельности во все усложняющемся динамичном мире.

Преимущество компьютера состоит в огромных быстродействии и памяти, что делает его необходимым практически во всех областях человеческой деятельности.

В принятии решений важнейшими областями, в которых компьютер становится ближайшим помощником человека, являются:

· быстрый доступ к информации, накопленной в компьютере лица, принимающего решение, или в компьютерной сети;

· осуществление оптимизации или интерактивной имитации, основанных на математических или эвристических моделях;

· нахождение в базах данных принятых ранее решений в ситуациях, подобных исследуемым, для использования ЛПР в подходящий момент;

· использование знаний лучших в своей области специалистов, включенных в базы знаний экспертных систем;

· представление результатов в наиболее подходящей для ЛПР форме.

Но традиционное использование ЭВМ не самое эффективное. Руководитель, кроме информации из базы данных, кроме некоторых экономических или технологических расчетов, в своей деятельности встречается с большим количеством задач по управлению системой, которые не решаются в рамках традиционных информационных технологий.

В связи с необходимостью решения задач подобного рода были разработаны компьютерные системы нового типа - системы поддержки принятия решений (СППР).

СППР представляют собой системы обработки информации в целях интерактивной поддержки деятельности руководителя в процессе принятия решений.

Можно выделить два основных направления такой поддержки:

· облегчение взаимодействия между данными, процедурами анализа и обработки данных и моделями принятия решений, с одной стороны, и ЛПР, как пользователя этих систем - с другой;

· предоставление вспомогательной информации, в особенности для решения неструктурированных или слабоструктурированных задач, для которых трудно заранее определить данные и процедуры соответствующих решений.

Другими словами, СППР - это компьютеризированные помощники, поддерживающие руководителя в преобразовании информации в эффективные для управляемой системы действия. Эти системы должны обладать такими качествами, которые делают их не только полезными, но и незаменимыми для ЛПР. Как любые информационные системы, они должны обеспечивать специфические нужды процесса принятия решений в информации. Кроме того, и это, видимо, главное - СППР должна адаптироваться к его стилю работы, отражать его стиль мышления, ассистировать все (в идеале) или большинство важных аспектов деятельности ЛПР. СППР должны иметь возможность адаптироваться к изменению вычислительных моделей, общаться с пользователем на специфическом для управляемой области языке (в идеале на естественном), представлять результаты в такой форме, которая способствовала бы более глубокому пониманию результатов.

При этом, естественно, роль СППР не в том, чтобы заменить руководителя, а в том, чтобы повысить эффективность его работы. Цель СППР заключается не в автоматизации процесса принятия решения, а в осуществлении кооперации, взаимодействия между системой и человеком в процессе принятия решений. СППР должна поддерживать интуицию, уметь распознавать двусмысленность и неполноту информации, и иметь средства для их преодоления. Они должны быть дружественными ЛПР, помогая им в концептуальном определении задач, предлагая привычные представления результатов.

Каждый руководитель обладает присущими только ему знаниями, талантом, опытом и стилем работы. Одной из целей СППР является помощь человеку в улучшении этих качеств. Кроме известных требований к информационным системам (мощная СУБД, которая обеспечивает эффективный доступ к данным, их целостность и защиту; развитые аналитические и вычислительные процедуры, обеспечивающие обработку и анализ данных; транспортабельность, надежность, гибкость, возможность включения новых технологических процедур), СППР должны обладать специфическими чертами:

· возможностью выработки вариантов решений в специальных, неожиданных для ЛПР ситуациях;

· возможностью моделей, применяемых в системах, адаптироваться к конкретной, специфической реальности в результате диалога с пользователем;

· возможностью системы интерактивного генерирования моделей.

В связи с тем, что ЛПР не всегда имеет хорошо определенную цель в каждой ситуации, решение является исследовательским процессом, а СППР - средством более углубленного познания системы и усовершенствования своего стиля работы руководителем. Как правило, СППР имеют модульную структуру, что позволяет включать новые процедуры и модернизировать уже включенные в систему в соответствии с новыми требованиями.

Принятие решений предусматривает последовательное выполнение следующих шагов: осмысливание проблемы, диагностика, концептуальное или математическое моделирование, выработка альтернатив и выбор тех, которые в наибольшей степени удовлетворяют поставленным целям, а также мониторинг осуществления решения.

СППР призваны помочь ЛПР на каждом из перечисленных шагов и, следовательно, прогресс в разработке и расширении области их применения зависит и от концепции их построения, и от совершенства отражения каждой из функций, которую они поддерживают.

Прогресс последних лет выражается в интеграции в СППР систем, основанных на знаниях, что позволяет получать советы и объяснения предложенного решения.

Эволюция СППР также характеризуется и уровнем помощи, оказываемой ЛПР - от пассивной поддержки к расширенной, активной поддержке. Пассивная поддержка предоставляет удобный инструмент, не претендуя на изменение существующих способов действий ЛПР. Качество этих СППР зависит от удобства и доступности программного продукта, точнее сказать, от его интерфейса. Фактически это интерактивные информационные системы, предоставляющие руководителю только те услуги, которые он требует, и только в ответ на его требование. В пассивный подход включаются традиционные СППР, которые отвечают на вопрос «что если?» (what if?). ЛПР выбирает альтернативы и оценивает их, имея возможность анализировать простые альтернативы, обобщая, увеличивает эффективность процесса принятия решений.

В настоящее время созданы предпосылки для перехода к расширенной поддержке принятия решений, в которой используются новые, нетрадиционные области, используются аналитические методы и, в частности, многокритериальный анализ. Этот подход более широко использует нормативный аспект получения эффективного решения, чем обычные СППР. Одновременно присутствуют процедуры анализа и объяснения полученного решения и оценки как преимуществ, так и возможных потерь.

Таким образом, ЛПР может оценить предложенный СППР вариант и принять решение, имея более широкий взгляд, как на само решение, так и на его последствия, благодаря консультациям, предоставленным системой.

Как правило, СППР используют информацию из баз данных и знаний и (или) предоставленную ЛПР. Известно, что руководители пользуются и информацией из текстуальных документов, отчетов, специальных обзоров, статей и др. Возможно и более широкое применение неструктурированной информации в СППР.

В настоящее время выделяют три класса СППР в зависимости от сложности решаемых задач и областей применения.

СППР первого класса, обладающие наибольшими функциональными возможностями, предназначены для применения в органах государственного управления высшего уровня (например, министерства) и органах управления больших компаний при планировании крупных комплексных целевых программ для обоснования решений относительно включения в программу различных политических, социальных или экономических мероприятий и распределения между ними ресурсов на основе оценки их влияния на достижение основной цели программы. СППР этого класса являются системами коллективного пользования, базы знаний которых формируются многими экспертами - специалистами в различных областях знаний.

СППР второго класса являются системами индивидуального пользования, базы знаний которых формируются самим пользователем. Они предназначены для использования государственными служащими среднего ранга, а также руководителями малых и средних фирм для решения оперативных задач управления.

СППР третьего класса являются системами индивидуального пользования, адаптирующимися к опыту пользователя. Они предназначены для решения часто встречающихся прикладных задач системного анализа и управления (например, выбор субъекта кредитования, выбор исполнителя работы, назначение на должность и пр.). Такие системы обеспечивают получение решения текущей задачи на основе информации о результатах практического использования решений этой же задачи, принятых в прошлом.

Конкурентоспособное производство должно основываться на новейших достижениях и в связи с этим достаточно легко переориентироваться на более совершенные технологии. Поэтому руководителю любого ранга следует обеспечить необходимую помощь в выработке и обосновании решений, адекватных изменяющимся условиям, в которых функционирует управляемая им система, и воздействиям со стороны среды. СППР являются мощным инструментом для выработки альтернативных вариантов действий, анализа последствий их применения и совершенствования навыков руководителя в столь важной области его деятельности как принятие решений.

Проблема принятия решения. Основные понятия теории принятия решений

Основные понятия и определения

Изучение любой науки требует определения используемых в ней терминов. В данном пособии используются следующие основные понятия: проблема, ЛПР, цель, операция, результат, модель, управление, решение, условия, альтернатива, критерий, наилучшее решение.

Проблема. Проблема - начальный пункт потребности в выработке и принятии решений. Понятие проблемы раскрывается через ощущение субъектом некоего дискомфорта. Обычно субъект ощущает проблему как своеобразное расхождение между тем, что он желал бы иметь или чего бы хотел достигнуть (желательное состояние), и тем, что он реально имеет в настоящий момент (действительное состояние).

Проблема, естественно, требует решения. Однако далеко не каждая проблема может быть решена имеющимися в распоряжении индивида средствами. Поэтому в понятие проблемы включается не только потребность в устранении дискомфорта, но и реальные возможности для решения проблемы. В общем случае ресурсы (иногда говорят активные ресурсы, имея в виду возможность направления их на осуществление той или иной акции) означают все то, что может быть использовано для достижения цели. Главными из ресурсов всегда являются люди, время, финансы (деньги) и расходные материалы для намечаемой деятельности.

ЛПР. Под лицом, принимающим решения (ЛПР), понимается субъект, который всерьез намерен устранить стоящую перед ним проблему, выделить на ее разрешение и реально задействовать имеющиеся у него активные ресурсы, суверенно воспользоваться положительными результатами от решения проблемы или взять на себя всю тяжесть ответственности за неуспех, неудачу, напрасные расходы.

Цель. Формализованное описание того желаемого состояния, достижение которого отождествляется в сознании ЛПР с решением проблемы. Цель описывается в виде требуемого результата, как правило, векторного (т.е. характеризуемого несколькими компонентами или параметрами). Компонентами вектора требуемого результата чаще всего выступают показатели затрат (человеческий труд, время, деньги, материалы и др.) и эффекта (имидж, прибыль, надежность и др.).

Операция - любая целенаправленная деятельность, любой комплекс мероприятий, осуществляемых ЛПР в интересах достижения намеченной цели.

Результат. Под результатом будем понимать специальную форму представления (описания) наиболее важных для ЛПР характеристик исхода операции. При исследовании операции ее результаты представляют в наиболее подходящей для этого шкале. Если, например, исходами коммерческой операции приняты "прибыль" и "убытки", то предпочтительность (или, наоборот, непредпочтительность) указанных исходов можно будет измерять, например, или в количественной шкале (в денежном выражении), или в качественной шкале (например, с градациями критический, низкий, средний, высокий).

Модель. Любой удобный для изучения упрощенный образ объектов реальной действительности. Такой образ может быть сформирован описательно, то есть, словами (вербальная модель), может быть представлен с помощью символов или знаков (семиотическая модель), может быть физической копией, графическим изображением на экране монитора (например, электронная карта города).

Следует иметь в виду, что слово "модель" многозначно и часто используется в значении "общепринятый (или - "утвержденный лицом, принимающим решения") образец для подражания" (то есть повторения на практике). В этом смысле уместно употребление таких терминов, как модель мироздания, "модель операции", "модель системы предпочтения ЛПР" и т.п.

Выбор типа модели должен основываться на понимании того, зачем нужна модель, с какой целью производят моделирование. Это позволит правильно определиться в уникальном сочетании требуемых характеристик, свойств модели и выйти на подкласс моделей, которые в наибольшей степени отвечают требуемым свойствам. Для исследовательских моделей, которые нужны, чтобы изучить какой-то научный феномен, и с которыми работают узкие специалисты, не нужно ни особой наглядности, ни компактности, но зато важны точность и быстродействие; для оптимизационных моделей - главное скорость и точность отыскания экстремума функции; для дидактической модели - этичность, эстетичность, доходчивость, яркость (выразительность), доступность (например, цена), - важнейшие свойства, а особой точности от нее не требуется.

Итак, для каждого типа моделей характерен свой собственный, вполне определенный набор свойств. Вербальные модели обладают высокой информационной репрезентативностью, но их трудно использовать для преобразования информации или решения расчетно-аналитических задач. Семиотические модели в зависимости от конкретной формы использования тех или иных знаков и символов могут быть, например, графическими, логическими, математическими. С помощью математических моделей удобно решать, например, информационные и оптимизационные задачи. Логические модели широко используются при построении баз знаний.

Учитывая особую роль математических моделей в процессе принятия решений, приведем классификацию данных моделей (Рис. 1.1).

Особое место занимают так называемые игровые модели - политические, экономические, социальные, развлекательные, военные и деловые игры. С помощью игровых моделей удобно исследовать механизмы поведенческой неопределенности.

Управление. Решение проблемы, стоящей перед ЛПР, возможно только путем направления и задействования активных ресурсов для исполнения конкретных заданий или работ. Персоналу необходимо указать, где, когда, что и с помощью чего сделать, каковы требования к качеству выполняемых заданий или работ, каковы допустимые отклонения от намеченных заданий и при каких форс-мажорных обстоятельствах следует принять экстренные меры, каковы эти меры, и пр. Все вышесказанное объединяется понятием "управление".

Управлять - значит направлять кого-либо или что-либо к намеченной цели для достижения желаемого результата. Управление - это процесс, протекающий во времени. Главное требование к качеству управления - это его непрерывность.

Помимо непрерывности есть и ряд других требований к управлению, например требование определенной свободы ("люфта") в действиях исполнителей, требования гибкости (возможности корректировки в случае необходимости ранее намеченного плана с минимальными потерями), оптимальности и некоторые другие.

Решение. Качество исхода предпринятых ЛПР действий зависит не только от качества имеющихся ресурсов и условий их применения, но и от качества способа их задействования. Обычно одну и ту же задачу можно решить разными способами.

Чаще всего слово "решение" употребляется как конкретный, наилучший способ устранения проблемы, который выбирает ЛПР.

Альтернатива. Это условное наименование какого-то из возможных (допустимых в соответствии с законами природы и предпочтениями ЛПР) способов достижения цели. Каждая отдельная альтернатива отличается от других способов решения проблемы последовательностью и приемами задействования активных ресурсов, то есть специфическим набором указаний исполнителям о частных целях и путях их достижения.

Условия. Каждая проблема всегда связана с определенным комплексом условий ее разрешения. Анализируя тот или иной способ достижения цели, ЛПР должно четко представлять закономерности, связывающие ход и исход процесса выполнения задачи с принятыми решениями. Совокупность представлений об этих закономерностях, выраженных в упрощенной модельной форме, будем называть механизмом ситуации. При этом будем считать, что указанное упрощение связей означает, что из всего их многообразия выделяются лишь вносящие наиболее значительный вклад в формирование результата.

В принципе модельных типов связей в механизме ситуации только два: однозначные и неоднозначные.

Однозначные связи порождают устойчивое и вполне определенное соотношение между реализуемым решением и исходом его реализации. Исход здесь вполне определен, как только указан способ действий. Например, если из одного источника финансирования фиксированная сумма денег направляется к двум потребителям поровну, то ясно, что каждый из них может получить не более половины от выделенной суммы; если увеличить количество транспортных средств общественного пользования, то уменьшится средняя загруженность транспорта и т.п. Подобные механизмы ситуации, в которых ожидаемый исход наступает практически всегда, а вероятность альтернативных исходов пренебрежимо мала, будем называть детерминированными.

Многозначные связи между способом и исходом решения проблемы - это такие связи, в рамках которых при многократном задействовании одного и того же фиксированного способа решения проблемы не только в принципе возможно появление разных исходов (результатов), но и степени возможности указанных альтернативных исходов соизмеримы (нельзя какие-то исходы считать крайне маловероятными по сравнению с другими). Рассмотрим три достаточно легко интерпретируемых примера подобных механизмов.

А) Проверка качества изделий с помощью ограниченной по объему случайной выборки. Процент выявленных при этом бракованных изделий является случайной величиной (применением специальных методов контроля можно, конечно, существенно повысить точность оценки).

Б) Покупка акций с целью наилучшим образом вложить свободные деньги. Через некоторое время эти акции под действием механизма формирования конъюнктуры на рынке ценных бумаг могут дать доход, а могут принести финансовый крах.

В) Посев теплолюбивой сельскохозяйственной культуры в средней полосе. В зависимости от погодных условий предстоящего летнего сезона урожай может быть совершенно различным.

Общим для представленных трех примеров является то, что связи в цепочках "решение-результат" неоднозначны. Однако природа механизма этой неоднозначности разная. В первом примере - это случайность, во втором неопределенное поведение других субъектов на рынке ценных бумаг, в третьем - природная неопределенность.

Таким образом, в дальнейшем будем ориентироваться на два основных типа механизма ситуации: детерминированный (условия определенности) и неопределенный (условия неопределенности), уточняя при необходимости природу явлений, порождающих неопределенность.

Критерий (от греч. kritеriоп- - "мерило для оценки чего-либо") позволяет оценить эффективность решения ЛПР. На данном этапе достаточно иметь в виду, что критерий - это значимая (важная, существенная), понятная ЛПР, измеримая и хорошо им интерпретируемая характеристика возможных исходов операции. Именно с помощью критерия ЛПР судит о предпочтительности исходов, а значит, и способов проведения операции по решению проблемы.

Иногда функциональное преобразование результата в критерий производят так, чтобы большие значения критерия соответствовали большей предпочтительности значений результата.

Выбор критерия представляет собой сложный процесс. Но совершенно точно можно назвать критерии, без которых практически невозможно оценивать предпочтительность исходов любой экономической или коммерческой операции. Это такие критерии, как время, затраты, прибыль, эффективность.

Значения, которые принимает критерий и которые отражают в сознании ЛПР степень предпочтительности или непредпочтительности тех или иных свойств исхода операции, будем называть или показателем, или оценкой критерия, или просто - оценкой. Оценки критерия выражаются в принятых для их измерения специальных шкалах.

Наилучшее решение представляет собой ту из альтернатив среди имеющихся вариантов достижения цели, которая рассматривается ЛПР как самый главный претендент на звание "решение". Наилучшее решение определяют на основе выявления и измерения личных предпочтений ЛПР. Вербально "наилучшее решение" можно определить как альтернативу, которую ЛПР устойчиво выделяет среди других, которую он постоянно предпочитает любой другой из имеющихся альтернатив. Однако в ТПР допускают, что наилучших решений может быть несколько. При этом полагают, что они все между собой одинаковы по предпочтительности (эквивалентны). Множественность наилучших альтернатив возникает из невозможности их различить при данном уровне детализации предпочтений ЛПР. Следовательно, для выделения единственной наилучшей альтернативы есть только один путь - последовательное уточнение предпочтений ЛПР по дополнительным аспектам (так называемый принцип вложенных отношений).

Эффективность решения

Аксиомой управления и теории принятия решений является всегда имеющаяся возможность неудачного исхода операции - вне зависимости от уровня квалификации и искусства ЛПР.

Имеется достаточно много причин подобной реальности управления - как объективных, так и субъективных.

Одними из наиболее веских объективных причин неудач в управленческой деятельности следует считать неопределенность среды управления и неполноту информированности ЛПР или менеджеров об условиях проведения операции (то, что называется неопределенным механизмом ситуации).

ЛПР и менеджеры всегда принимают управленческие решения, основываясь только на доступной им в данный момент информации о политических, экономических, финансовых, социальных, правовых и других обстоятельствах. Однако совершенно ясно, что информация о ситуации и сама ситуация - далеко не одно и то же; информация о ситуации - это упрощенный образ, модель ситуации. Как и всякая модель, информация о ситуации, конечно же, обладает ограниченной полнотой, точностью и своевременностью сведений и данных. Причин здесь много: от нехватки времени на сбор данных до сознательного искажения информации.

Помимо ЛПР, его менеджеров и рядовых исполнителей в финансово-экономическую деятельность фирмы всегда вовлечено большое количество других субъектов: представителей правительственных кругов и СМИ, партнеров и субподрядчиков по финансово-экономическому проекту, конкурентов, обывателей. Даже если эти субъекты и не настроены враждебно по отношению к ЛПР, они все равно воспринимают ситуацию по-своему. Применительно к конкретным условиям компаньоны и подрядчики имеют не иллюзорную, а конкретную в каждый момент времени производительность труда и по-разному склонны относиться к итогам труда. Все это искажает представления ЛПР о степени благоприятности текущей ситуации, побуждает его предпринимать не всегда верные решения. Тем более это справедливо в контексте степени информированности ЛПР о возможных планах, намерениях и возможных действиях его конкурентов.

Таким образом, следует проявлять осторожность при принятии управленческих решений на основе имеющейся информации о сложившейся ситуации.

Основное правило ТПР или аксиома управления может быть сформулировано следующим образом:

ЛПР всегда должно действовать, помня, что только решения и планы бывают идеальными, а люди и обстоятельства всегда реальны, и поэтому любое управленческое решение, любой план несет в себе возможность не только успеха, но и неудачи.

Перейдем к рассмотрению понятия эффективности решений. Естественно, решения принимаются для достижения конкретных целей в ходе устранения проблем. Сами эти цели намечаются ЛПР как некоторые желаемые результаты, которые необходимо получить в ходе планируемой операции. А раз так, то целесообразно эффективность решения оценивать степенью полезного эффекта, который ЛПР получает в результате проведенной операции. Очевидно, что если цель выбрана верно (если она адекватна проблеме), а полученные в ходе операции результаты не хуже тех, которые были намечены в качестве цели, - значит, решение было удачным, то есть - эффективным.

Таким образом, эффективность решения будем оценивать степенью его полезности, пользы для ЛПР в смысле устранения стоящих перед ним экономических, финансовых, личных или других проблем. Эта польза для ЛПР может быть получена как вследствие каких-то физически ощутимых изменений в чем-либо, например, в росте прибыли, в увеличении сегмента рынка, в изменении производительности труда, так и вследствие изменений чьих-то мнений или оценок, повышения имиджа ЛПР, престижа его фирмы и т.п.

Таким образом, эффективность решения - это субъективная оценка ЛПР полезности рассматриваемого решения в целях устранения стоящей перед ним проблемы. Такую оценку ЛПР выносит для себя перед ответственным моментом - принятием решения о том, какой из возможных способов достижения цели выбрать. Именно эта оценка и является рациональной основой для осмысленного выбора.

При этом ЛПР, как правило, опирается не на подробные описания ситуации принятия решений, а на упрощенные и обобщенные модельные построения. Для ЛПР желательно также подкрепить свои выводы о предпочтительности какими-нибудь количественными сопоставлениями и сравнениями, в связи с чем приходится применять математические методы анализа предпочтительности вариантов.

Естественно, после того как решение уже принято и реализовано, представление ЛПР об эффективности этого решения может измениться (стать иным). Это обусловлено тем, что только после реализации решения, после того, как выяснится, что было сделано правильно, а что - неверно, становится ясно, действительно ли актуальная проблема решена или же своим решением ЛПР только усугубило исходную проблему, породило новые трудности.

Таким образом, правильнее говорить о двух оценках эффективности решения: о теоретической (априорной) эффективности решения, на основе которой делается обоснованный выбор наилучшей альтернативы для реализации, и о фактической (апостериорной) эффективности решения.

В этой же связи сам процесс управления и принятия решений, содержащий как объективные, так и субъективные компоненты, строгую формализацию и интуицию, навыки и умения, следует рассматривать как сплав науки, искусства и опыта.

Рассмотрим взаимодействие ведущих факторов, которые определяют эффективность решений.

Без ограничения общности будем считать, что в проводимой ЛПР операции действует неопределенный механизм ситуации, а следовательно, реализация любого из возможных решений ЛПР приводит к неоднозначному исходу операции (и не всегда к предпочтительному результату).

В качестве основных модельных исходов реализации какого-то экономического или финансового решения концептуально выделим лишь два и назовем их "успех" и "неудача". Поскольку эффективность решений для ЛПР определяется не только соотношением величин полезностей результатов успеха или тяжестью последствий неудачи, но и соотношением шансов на успех и неудачу, учтем и эти меры неопределенности.

Удобную интерпретацию понятия эффективности решения позволяет получить простая графическая модель, представленная на Рис. 1.2.

Эта модель описывает связи между основными факторами, влияющими на исходы операции, - объективными и субъективными составляющими оценки качества решения.

В группу объективных факторов включены такие важные характеристики, как собственные финансово-экономические возможности ЛПР (качество активных ресурсов), обстоятельства, определяющие степень благоприятности для ЛПР финансовой, экономической и политической ситуации, наличие хороших партнеров и т. п. (качество условий обстановки). Вторую группу - субъективные факторы - составляют характеристики личности ЛПР как управленца.

Концепции и принципы теории принятия решений

Методология ТПР, как и методология любой теории, базируется на совокупности концепций и принципов.

Взаимосвязь концепций и принципов, которыми оперирует ТПР, удобно отображать иерархической структурой, показывающей их взаимосвязь "по горизонтали и вертикали" (Рис. 1.3.)

Первым принципом, которым должно руководствоваться ЛПР при выработке решения, является принцип цели.

Суть концепции рациональных решений (от лат. rасiо - "разум") состоит в том, что решающим аргументом при принятии решения, то есть 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 ограничиваться анализом единственного варианта решения. Нужно обязательно искать другие варианты, выработать другие альтернативы для решения проблемы, чтобы на основании рационального сравнения их между собой выбрать действительно наиболее предпочтительное разрешение проблемы. Подобная рациональная идея, которой следует руководствоваться при выработке решений, получила название принципа множественности альтернатив.

По-существу, суть концепции "наилучшее решение" сводится к выбору той альтернативы, которая является лучшей из рассматриваемых. 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 предпочтительное используется единственный скалярный показатель.

Разумеется, чтобы сравнить альтернативы по правилу "лучше - хуже", более предпочтительный - менее предпочтительный", нужно использовать мерила, то есть критерии. В этой связи рациональным следствием концепции наилучшего решения является принцип измерения.

В укрупненном виде основу методологии современной ТПР составляют системный подход (в форме концепции системы) и идея измерения признаков предпочтительности альтернатив для обеспечения задач моделирования и рационального выбора наилучшего решения.

Неуклонный рост масштабов и сложности задач требуют решительного снижения вероятности ошибок при выборе наилучшего решения. Это привело к развитию аппарата количественного анализа решений.

Принципы рациональных решений предполагают, прежде всего, моделирование реальной ситуации, то есть представление ее в упрощенном для изучения виде с сохранением всех значимых характеристик и связей. После моделирования предполагается всестороннее измерение связанных с нею результатов достижения целей. Использование указанных принципов позволяет существенно снизить вероятность ошибки при принятии решений.

Парадигма (от греч. Paradeigma - пример, образец для подражания) рациональных решений по мере своего развития претерпела ряд изменений. Вначале она делала акцент на использовании чисто формальных методов, основанных на физических измерениях. При этом родились такие классические постановки задач и методы исследования операций, как транспортная задача, задача массового обслуживания, задачи сетевого планирования, задачи управления запасами, задача о назначении и др. Указанные формальные методы не всегда оказывались хорошо приспособлены к практическим делам, что зачастую приводило к нежелательным результатам, - особенно в области политики и разрешения конфликтов.

Новый импульс развитию парадигмы рациональных решений придала методология системного анализа. Основная цель системного исследования состоит в совершенствовании структурирования проблемы с тем, чтобы научиться правильно ставить вопросы и применять формальные методы только там, где это приносит реальную пользу. Парадигма рациональных решений ориентирована главным образом на глубокий анализ слабо структурированных проблем, четкую формулировку измеримых целей и задач, на декомпозицию (расчленение, расслоение) исходной проблемы. Это позволяет придать убедительность, научную обоснованность и формальную непротиворечивость решениям, предвосхитить которые априори невозможно.