0. и. Ларичев

Теория U методы принятия решений, а также

Хроника событий в Волшебных Странах

Москва «Логос» 2000

УДК 519.816+338.24 ББК 65.050.2

Федеральная программа книгоиздания России

Рецензенты:

Доктора физико-математических наукА. П. Афанасьев, А. В. Лотов Доктор философских наукВ. Н. Садовский

Ларичев О. И.

Л25 Теория и методы принятия решений, а Т£1кже Хроника событий в Волшебных Странах: Учебник. - М.: Логос, 2000. - 296 с: ил.

ISBN 5-88439-046-7

Рассматриваются понятия и методы, определяющие процессы принятия решений, а также инструменты их обоснования и поддержки. Освещаются аксиоматические теории рационального поведения, многокритериальные ре­ шения при объективных моделях, методы оценки и сравнения многокрите­ риальных альтернатив, особенности переработки информации человеком в связи с принятием решений. Раскрываются современные подходы к построе­ нию экспертных баз данных, анализу и принятию решений, деятельности консультативных фирм и консультантов по проблемам принятия решений.

Для студентов вузов, обучающихся по направлениям и специальностям управления (менеджмента) и экономики, вычислительной техники и информа­ тики. Представляет интерес для широкого круга специалистов.

ПРЕДИСЛОВИЕ
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
	Свапландия (краткая географическая справка)
	Сложный выбор супругов из Монтландии
ЛЕКЦИЯ 1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ
1. Люди, принимающие решения
2. Люди и их роли в процессе принятия решений
	Особая важность проблем индивидуального выоора
4. Альтернативы
	Критерии
6. Оценки по критериям
7. Процесс принятия решений
8. Множество Эджворта-Парето
9. Типовые задачи принятия решений
10. Пример согласования интересов ЛПР и активных
и. Многодисциплинарный характер науки о принятии решений
Список литературы
Контрольное задание
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
	Университет Власти в Монтландии-.
	Можно ли научить искусству вершить историю?
ЛЕКЦИЯ 2. АКСИОМАТИЧЕСКИЕ ТЕОРИИ РАЦИОНАЛЬНОГО ПОВЕ­
1. Рациональный выбор в экономике
2. Аксиомы рационального поведения
3. Задачи с вазами
4. Деревья решений
5. Парадокс Алле
6. Нерациональное поведение. Эвристики и смещения
7. Объяснения отклонений от рационального поведения
8. Должны ли экономисты принимать во внимание		отклонения
	поведения людей от рационального?
9. Теория проспектов
Ю. Теория проспектов и парадокс Алле
}1. Новые парадоксы
Список литературы
Контрольное задание
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
	Компьютерная игра в Университете Власти
ЛЕКЦИЯ 3. МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЕ РЕШЕНИЯ ПРИ ОБЪЕКТИВ­
НЫХ МОДЕЛЯХ
2. Подход исследования операций
3. Появление многокритериальности

4. Первые многокритериальные			решения: сколько строить ракет?
5. Разные типы проблем
6. Два пространства
7. Многокритериальный			экономической			политики
8. Две трудности для ЛПР
9. Исследование решений		на множестве Э-П
10. Постановка многокритериальной				задачи линейного программиро­
и. Человекомашинные процедуры
12. Весовые коэффициенты важности критериев
13. Классификация
14. Прямые человекомашинные			процедуры
15. Процедуры оценки векторов
16. Процедуры поиска удовлетворительных					значений		критериев
17. Пример применения метода STEM: как управлять							персоналом
Список литературы
Контрольное задание
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Подарок студентам Университета Власти
ЛЕКЦИЯ 4. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ И СРАВНЕНИЯ МНОГОКРИТЕРИАЛЬ­
НЫХ АЛЬТЕРНАТИВ
1. Задачи принятия	решений с субъективными					моделями
2. Снова об этапах процесса принятия
3. Различные группы задач принятия
5. Многокритериальная		теория полезности
5.1. Основные этапы подхода MAUT
5.2. Аксиоматическое обоснование
5.3. Следствия из аксиом
5.4. Построение однокритериальных функций полезности
5.5. Проверка условий независимости
5.6. Определение весовых коэффициентов (коэффициентов важности)
критериев
5.7. Определение полезности альтернатив
5.8. Общая характеристика подхода MAUT
6. Подход аналитической		иерархии
6.1. Основные этапы подхода АНР
6.2. Структуризация
6.3. Попарные сравнения
6.4. Вычисление коэффициентов важности
6.5. Определение наилучшей альтернативы
6.6. Общая характеристика подхода АНР
7. Методы ELECTRE ранжирования многокритериальных альтернатив..
7.1. Основные этапы в методах ELECTRE
7.3. Бинарные отношения. Выделение ядер
7.4. Общая характеристика подхода

8. Системы поддержки принятия решений
Список литературы
Контрольное задание
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Модель человеческого мозга «Грандом», созданная в Монтландии...
ЛЕКЦИЯ 5. ЧЕЛОВЕЧЕСКАЯ СИСТЕМА ПЕРЕРАБОТКИ ИНФОРМА­
ЦИИ И ЕЕ СВЯЗЬ С ПРИНЯТИЕМ РЕШЕНИЙ
1. Этапы переработки информации, типы памяти
2. Модель памяти
3. Кратковременная
3.1. Три этапа переработки информации в кратковременной памяти..
3.2. Кодирование
3.3. Хранение
3.4. Магическое число
3.5. Денежный насос
3.6. Последовательная обработка информации
3.7. Извлечение
4. Дескриптивные исследования многокритериальных
4.1. Прослеживание процессов принятия решений
4.2. Результаты дескриптивных исследований
5. Долговременная память
5.1. Кодирование
5.2. Хранение
5.3. Извлечение
6. Психологические	теории человеческого	поведения	при принятии
6.1. Теория поиска доминантной структуры
6.2. Теория конструирования стратегий
7. Исследование возможностей человека в задачах классификации мно­
гомерных объектов
7.1. Схема экспериментов
7.2. Параметры, используемые для оценки поведения испытуемых в
задачах классификации
7.3. Описание экспериментов
7.4. Результаты экспериментов
7.5. Обсуждение результатов первой серии экспериментов
7.6. Анализ и обсуждение результатов второй серии экспериментов...
7.7. Общее обсуждение
Список литературы
Контрольное задание
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Компьютерные двойники
ЛЕКЦИЯ 6. ПОВТОРЯЮЩИЕСЯ РЕШЕНИЯ. ПОСТРОЕНИЕ БАЗ
ЭКСПЕРТНЫХ ЗНАНИЙ
1. Процесс мышления	как манипулирование	символами
2. Два типа знания

	Время и условия становления		эксперта
	Трансформация системы переработки информации
5. Иерархические структуры		хранения знаний
	Черты поведения эксперта
	Подсознательный характер	экспертных знаний
8. Трудности получения экспертных знаний
	Экспертные знания в задачах		классификации с явными признаками..
10. Формальная постановка задачи классификации
11. Основные идеи метода экспертной классификации
	11.1. Структуризация проблемы
	11.2. Классификация состояний объекта исследования
	11.3. Гипотеза о характерности

11.4. Проверка информации эксперта и гипотезы о характерности.... 163

11.5. Определение последовательности состояний для предъявления

эксперту в процессе классификации
11.6. Трудоемкость построения баз знаний
11.7. Проверка качества баз знаний
12. Граничные элементы классификации
13. Решающие правила экспертов
14. Система диагностики заболеваний группы			«Острый живот», пост­
	на основе метода экспертной классификац ии
Список литературы
Контрольное задание
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Компьютерная демократия Монтландии
ЛЕКЦИЯ 7. КОЛЛЕКТИВНЫЕ РЕШЕНИЯ
1. Парадокс Кондорсе
З.-МетодБорда
4. Аксиомы
5. Попытки	пересмотра аксиом
6. Теорема невозможности и реальная
7. Принятие	коллективных решений
8. Организация и проведение конференций по принятию решений
9. Метод организации работы ГПР
9.1. Предварительные этапы
9.2. Анализ собранной информации
9.3. Проведение конференции по принятию решений
9.4. Практический пример
Список литературы
Контрольное задание
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Военный переворот в Свапландии
К событиям в Свапландии
ЛЕКЦИЯ 8. МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ЗАДАЧА О НАЗНАЧЕНИЯХ....
1. Определение и особенности

	Постановка многокритериальной задачи о назначениях
	2.2. Критерий оптимальности решения МЗН
	2.3. Формальная постановка задачи
	Различные типы задач о назначениях
	Основные алгоритмы решения МЗН
	5.1. Различные индексы соответствия
	5.2. Поиск решения многокритериальной задачи о назначениях
	Этап анализа	данных и проверки существования идеального
	Формирование области допустимых решений
8. Выявление предпочтений ЛПР
	8.1. Статистические оценки сложности задач выявления предпочтений
	8.2. Основная процедура выявления предпочтений ЛПР
	8.3. Выявление предпочтений ЛПР: вспомогательная: процедура
	Поиск окончательного решения МЗН
	9.1. Поиск решения МЗН типа А
	9.2. Поиск решения МЗН типа В
	9.3. Поиск решения МЗН типа С
	9.4. Поиск решения МЗН типа D
10. Практическое		применение
Список литературы
Контрольное задание
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
	Стратегия правления в Свапландии
	Прыжок в никуда
ЛЕКЦИЯ 9. ВЕРБАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РЕШЕНИЙ
1. Особый класс задач принятия решений:				неструктуризованные
	проблемы с качественными		переменными
2. Качественная		модель лица,	принимающего решения
	2.1. Черты человеческой системы переработки информации
	2.2. Особенности поведения человека при принятии решений
	Какими должны быть методы анализа			неструктуризованных
	Измерения
	4.1. Качественные измерения
	4.2. Сравнительные качественные оценки
	Построение решающего правила
	Проверка информации ЛПР на непротиворечивость
	Обучающие процедуры
8. Получение объяснений

9. Основные характеристики методов вербального анализа решений.. 254

10. Метод ЗАПРОС (ЗАмкнутые Процедуры у Опорных Ситуаций) .. 255

10.4. Сравнение альтернатив
10.5. Преимущества метода ЗАПРОС
10.6. Практическое применение метода ЗАПРОС
11. Сравнение трех СППР
Список литературы
Контрольное задание
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Желтый, бурый, зеленый
ЛЕКЦИЯ 10. КОНСУЛЬТАНТЫ ПО ПРОБЛЕМАМ ПРИНЯТИЯ РЕШЕ­
НИЙ И МЕТОДЫ ИХ РАБОТЫ
1. Всегда ли успешна работа ЛПР?.
2. Консультанты и консультативные
3. Некоторые характерные черты деятельности консультативных
3.1. Внимание к нуждам заказчика
3.2. Конфиденциальный характер результатов работы
3.3. Независимость от заказчика
3.4. Высокая квалификация консультантов
3.5. Совместная работа с заказчиком
4. Примеры практических задач
4.1. Планирование развития городов
4.2. Календарное планирование работы полиграфического предприятия..
5. Роли ЛПР и консультанта
6. Моральные критерии в деятельности	ЛПР и консультанта
7. Методы принятия решений и искусство их применения
Список литературы
Контрольное задание

Моей жене Эмме посвящаю

ПРЕДИСЛОВИЕ

В десяти лекциях по принятию решений представлены ре­ зультаты исследований, проводимых в таких научных дисцип­ линах, как экономика, прикладная математика, когнитивная психология, информатика и вычислительная техника. Объеди­ няющей их и центральной для этого учебника проблемой явля­ ется то, как человек принимает решения и как ему помочь в сложных задачах выбора, используя методы и компьютерные системы поддержки. Школьник, поступающий в университет, премьер-министр, проводящий реформы, или брокер, скупаю­ щий и продающий акции, - все они решают задачи выбора лучшего варианта действий. В этих задачах есть много общего. Речь идет прежде всего о возможностях и ограничениях чело­ веческой системы переработки информации. Общими являются и методы анализа вариантов действий, которые принято назы­ вать методами принятия решений.

Автор стремился написать эту книгу доступно и просто. Каждая из лекций представляет собой введение в обпхирный мир, где работают ученые, издаются книги, созываются конфе­ ренции. И все эти меры связаны одной общей проблемой ис­ следования - проблемой выбора, осуществляемого человеком.

Учебник предназначен для студентов самых разных специ­ альностей. К примеру, будущему экономисту адресована вторая лекция (теории полезности и проспектов). Ценные сведения об исследовании операций он может почерпнуть из третьей лек­ ции, знания о вербальном анализе решений - из девятой, зна­ ния о коллективном выборе - из четвертой.

Будущему математику-прикладнику необходимы знание проблем исследования операций (третья лекция), сведения об экономических моделях (вторая лекция) и о моделях коллек­ тивного выбора (четвертая лекция).

Студентам, изучающим проблемы искусственного интел­ лекта, адресована шестая лекция (построение баз экспертных

знаний). Для них также будут полезны пятая (человеческая система переработки информации) и девятая (качественные ме­ тоды принятия решений) лекции.

Для студентов, изучающих теорию организаций, предна­ значены в первую очередь десятая лекция (о консультативных фирмах), а также восьмая (задача о назначениях) и седьмая (коллективный выбор) лекции.

Учебник полезен и для будущих психологов, которым ад­ ресованы пятая лекция (человеческая система переработки ин­ формации) и шестая лекция (имитация экспертных суждений).

И, наконец, студентам, изучающим теорию и методы при­ нятия решений, будущим консультантам по задачам принятия решений необходимо знание всех разделов учебника.

Изложение материала проиллюстрировано конкретными примерами, взятыми из опыта практической работы автора и его коллег. В конце каждой лекции приводится список ключе­ вых понятий, знание которых определяет понимание содержа­ ния лекции.

Непосредственной основой для создания учебника послу­ жил курс лекций, который автор читает в Московском физикотехническом институте. При написании учебника автор учиты­ вал, что восприятие материала при чтении существенно отли­ чается от его слухового восприятия. Опытный педагог знает, как интересный пример, неожиданное сравнение поддерживают внимание аудитории. Поэтому в учебнике каждую лекцию предваряет вымышленная история, происходящая в двух вол­ шебных странах: Свапландии и Монтландии. Воспитывая своих детей, автор убедился, что сказки могут пробудить интерес к серьезным предметам. Не следует искать в вымышленных ис­ ториях сходство с реальностью: сказка развивается по своим законам и в ней должен быть счастливый конец.

Автор считает приятным долгом выразить благодарность своим коллегам. Восьмая лекция написана совместно с М. Ю. Стерниным. При подготовке книги весьма полезными были советы и замечания Е. М. Фуремс и А. В. Лотова. Боль­ шую помощь при подготовке рукописи к печати оказали Н. В. Морозова, В. И. Вишневская, А. А. Асанов, Е. В. Нарыжный, В. М. Афанасьев.

2.3. Содержание конкретных функций при рур

2.4. Содержание процедур и общих функций процесса рур

2.5. Общие сведения о теории принятия решений

3.2. Управленческое решение как явление и как процесс

3.3. Задача принятия управленческих решений

3.4. Обобщенная схема цикла принятия управленческих решений

3.5. Проблемы принятия решений

4.2. Парадигмы разработки управленческих решений

4.3. Методология процесса разработки управленческого решения

4.4. Этапы процесса принятия решений

Swot-анализ

Процедура оценки сильных и слабых сторон

Наличие патентов Корпоративные традиции

0 Имидж

Swot-анализ

Pest-анализ

ПРиМ-анализ

5.2. Понятия «неопределенность» и «риск»

Неопределенности

5.3. Принятие решений в условиях определенности

5.4. Принятие решений в условиях неопределенности

5.5. Принятие решений в условиях риска

Тема 6.

6.2. Эксперты и базы экспертных знаний

6.3. Подсознательный характер процедурального знания и специфика его передачи

7.2. Этапы переработки информации и типы памяти

Классическая трехуровневая модель памяти человека

Голографическая модель работы мозга человека

7.3. Мышление человека и его виды

7.4. Поведение человека в процессе принятия решений

7.5. Феномены поведения человека в процессе принятия решений

7.6. Специфика и феномены индивидуальных решений

7.7. Специфика и феномены групповых решений

Информация с позиции теории систем и теории управления знаниями

Связь между данными, информацией и знаниями

8.2. Метод экспертного оценивания

Подсистема формирования субъектного состава процесса экспертной оценки

Методы формирования эксперт-групп

Определение компетентности эксперта методом самооценки

Методы сбора экспертной информации

Типы анкет и типы применяемых вопросов по кругу решаемых задач

Виды и типы вопросов

Методы обработки экспертной информации

Вычисление усредненных весов параметров

Матрица парных сравнений для четырех объектов

8.3. Методы оптимизации решений

8.4. Методы моделирования и формализации проблемной ситуации

8.5. Модели систем

8.6. Единство анализа и синтеза как метод познания

Организация и окружение (дальнее и ближнее):

Аналитики:

8.8. Аналитический метод рур

8.9. Статистический метод рур

8.10. Метод математического программирования рур

8.12. Исследование решений на множестве Парето

Раздел 3. Методы разработки рациональных решений

9.2. Моделирование проблемной ситуации

9.3. Типология проблем

Матрица организационных проблем

9.4. Методы организационной самодиагностики Предварительные замечания

Организационная патология

Патология в руководстве и персонале

Патология структуры

Метод «метафора» (образ организации)

Коллекция ошибок

Классификация ошибок руководителей

Выделенные ошибки

Ориентация организации

9.5. Методы организационной диагностики

Анализ решений

Диагностическое интервью

Развивающее интервью

Наблюдения

9.6. Методы определения наиболее значимых проблем

Структуризация проблемного поля

Сравнение коэффициентов важности проблем

Сравнение коэффициентов важности проблем методом суммирования

Тема 10

10.2. Целеобразование в организациях

Модель состава целей

10.3. Стратегическая система целей

Тема 11

11.2. Показатели и критерии эффективности

Тема 12

Эвристические методы

Метод «синектики»

Аналогии для озарения

Метод Дельфи

Метод ассоциаций

Ассоциации

Метод сценариев

Метод Гордона

Метод целевых обсуждений

Метод контрольных вопросов

Интегральный метод «Метра»

Метод дерева целей

12.2. Методы тестирования, тренинга и проведения имитационных игр Тестирование в процессе консультационной деятельности

Типология тестов

Имитационные игры

Параметры интерактивных игр

Этапы имитационной игры

Организационно- деятельностные игры

Деловые игры

Классификация деловых игр

Тренинги

По типу ожидаемого результата:

По типу организации процесса:

Тема 13

13.2. Эффективность управленческого решения

Система показателей эффективности, применяемая в отечественной практике производства и управления

13.3. Эффективность операции

13.4. Виды эффективности и методы оценки

Профиль эффективности реализации функциональной стратегии фирмы в сфере управления инновациями

Классификация эффективности в зависимости от целей организации

13.5. Эффективность стратегических управленческих решений

Тема 14

14.2. Типология концепций стратегических перемен

14.3. Сопротивление изменениям в организациях

Причины сопротивления изменениям

Факторы преодоления сопротивления

14.4. Подходы для преодоления сопротивления изменениям

Сравнение методов внедрения перемен

Методы преодоления сопротивления изменениям

Тема 15

Сравнение процессов разработки стратегического и оперативного управленческих решений

15.2. Этапы разработки ур в стратегическом планировании

Взаимосвязь этапов разработки управленческого решения и стратегического плана развития

15.3. Конкуренция и сотрудничество

15.4. Конфигуратор стратегий

Детализация сущности «стратегия» до атрибутов по трем аспектам

15.5. Стратегические управленческие решения

Описание анализируемых категорий морфологической матрицы

15.6. Определение элементов философии развития

15.7. Анализ сегмента swot-матрицы решений

Матрица анализа сильных и слабых сторон

Матрица ресурсы-проблемы

15.8. Матрица анализа сочетаний синергии

Матрица анализа сильных и слабых сторон

15.9. Анализ показателей стратегического развития системы

15.10. Разработка альтернатив стратегического решения

15.11. Реализация философии с использованием эталонных стратегий

Реализация философии с использованием факторов внутренней и внешней среды

15.12. Проекция выделенных (приоритетных) стратегий на факторы среды

Реализация философии с использованием эталонных (генерических) стратегий

15.13. Альтернативы тактических решений и использования эталонных стратегий

Оценка целесообразности выбора эталонных стратегий и применимости факторов среды для их реализации

2.5. Общие сведения о теории принятия решений

Ускоряющиеся темпы развития цивилизации, процессов обмена информацией, а также появление новых технологий управления, основанных на гибком взаимодействии с внешней средой, - те факторы, которые привели к возникновению новых трудностей в принятии деловых решений. Наряду с существовавшими критериями принятия решений появились новые: влияние на окружающую среду, здоровье нации, завоевание лидерского положения на внутреннем и конкуренция на мировом рынках, укрупнение и централизация, корпоративное устройство организации производств и многие другие.

Спрос рождает предложение - ответом на возросшие потребности в применимых на практике научных методах стало возникновение новой научной дисциплины - теории принятия решений.

Одна из задач теории принятия решений - изучение того, каким образом человек или группа людей принимает решения. Другая задача - разработка специальных методов принятия решений, помогающих выявлять проблемы, формулировать цели и критерии их достижения, генерировать альтернативы, оценивать их и обосновывать решения. Исходя из этих задач, теорию принятия решений можно разделить на две части, не связанные между собой функционально: дескриптивную (описательная функция) и прескриптивную (предписывающая функция).

Дескриптивная составляющая описывает реальное поведение и мышление людей в процессе принятия решений и называется психологической теорией решений. Прескриптивная составляющая, наоборот, предписывает людям, как им следует принимать решения, и называется нормативной теорией решений.

Психологическая теория принятия решений . Система утверждений, которая раскрывает внутреннее содержание деятельности и поведения людей в процессе принятия решений, называется психологической теорией принятия решений.

Психологическая теория решений состоит из системы утверждений.

1. Представление о ситуации принятия решений. Одну и ту же ситуацию люди воспринимают и представляют по-разному. Представление, возникающее в сознании конкретного человека, - это субъективная модель ситуации. Субъективность означает, что реальные факты, преломляясь через призму сознания, искажаются. Часть фактов теряется или не принимается во внимание.

2. Оценка последствий принимаемых решений. Оценка последствий принимаемых решений также субъективна, как правило, она отражает личные предпочтения Л ПР. Субъективная оценка полезности альтернатив оказывает решающее воздействие на процесс принятия решений и определяет окончательный выбор.

3. Оценка вероятностей наступления событий и их влияния на реализацию принятого решения. При оценке вероятностей наступления различных событий люди используют эвристические правила и подвержены влиянию психологических «ловушек». Психологи, например, обнаружили, что люди часто переоценивают вероятности наступления более понятных и желаемых для них событий, хотя реально эти события маловероятны и влияние их незначительно.

4. Правила и стратегии, используемые людьми, для принятия решений в различных ситуациях. При выборе альтернативы люди также пользуются разнообразными эвристиками, не имеющими строгого обоснования. Например, часто применяется адаптивная модель, когда каждая альтернатива оценивается в виде суммы полезностей различных исходов, умноженных на их вес, т.е. важность того или иного результата.

5. Влияние различных факторов, управляющих процессом принятия решения. К таким факторам могут быть отнесены:

внешняя среда;

личностные качества людей;

обеспеченность ресурсами.

Например, чем сильнее у человека выражены потребность в успехе и стремление к превосходству, тем больше он склонен к риску. В психологии также известен эффект «позитивного сдвига риска», когда коллективное принятие решений приводит к выбору более рискованных альтернатив, чем индивидуальное. Это происходит из-за распределения ответственности между членами группы лиц, принимающих решение, «размытости» ответственности каждого за последствия рискованного решения.

Психологическая теория решений изучает, как люди принимают решения и какие психические явления, парадоксы и «ловушки» сопровождают этот процесс. Психологическая теория выполняет две основные функции - функцию объяснения поведения человека и функцию предвидения его поведения в процессах принятия решений.

Нормативная теория решений - это система методов, обеспечивающих поддержку принятия решений. В настоящее время разработано большое число разнообразных методов и процедур, «организующих» мышление человека и предписывающих ему, как следует себя вести в процессе принятия решений, и помогающих людям разобраться в:

сложных ситуациях;

своих предпочтениях;

целях принятия УР;

ограничениях на УР;

оценке альтернатив;

окончательном выборе решения.

В основе нормативной теории решений лежат две концепции: концепция максимизации полезности и концепция ограниченной рациональности.

Концепция максимизации полезности . Суть данной концепции заключена в рассмотрении «экономического» человека как субъекта, принимающего решения, наделенного рациональным мышлением и осуществляющего выбор оптимального решения. Оптимальным считается решение, обладающее максимальной полезностью. Полезность той или иной альтернативы определяется в соответствии с функцией полезности, отражающей индивидуальную систему предпочтений лица, принимающего решение. Сравнивая альтернативы, ЛПР явно или неявно сопоставляет их полезности по определенным критериям, составляющим функцию полезности.

В теории принятия решений разработаны специальные методы построения и максимизации функции полезности, которые действительно помогают определить наилучшее решение. Применение этих методов на практике связано с большими затратами времени и поэтому не всегда возможно и целесообразно.

Концепция ограниченной рациональности . На практике люди редко ведут себя рационально. В большинстве случаев они, как правило, ограничиваются удовлетворительными решениями, которые, хотя и уступают оптимальным по оценке, вполне приемлемы с точки зрения достижения поставленных целей.

Руководители ограничиваются удовлетворительными решениями по следующим причинам:

1) в силу ограниченности времени, опыта и знаний ЛПР принимает во внимание лишь ограниченное число альтернатив;

2) из-за ограниченности времени часть альтернатив не принимается к рассмотрению и оценке как признанные неудовлетворительными при первом рассмотрении;

3) предвидение всех возможных исходов требует многокритериальной оценки, сложных математических расчетов и разработки сценариев, что связано с затратами времени и привлечением к процессу разработки специалистов (часто руководитель считает, что принятие решений - это исключительно его прерогатива и что привлечение специалистов будет означать признание собственной некомпетентности);

4) руководителю часто приходится принимать решения в условиях неопределенности (недостаточно достоверной информации об организационных проблемах; латентном характере действительных проблем, являющихся причинами тех, которые решаются; незадействованном потенциале организации, ее сильных сторонах, возможностях, которые находятся во внешней среде и могут быть использованы для решения задач организации; угрозах внешней среды);

5) оценка рисков сопряжена с применением специальных методов теории вероятностей, что накладывает ограничения на их использование;

6) принятие решений происходит постоянно, в режиме «хронической нехватки времени», поэтому возможны ошибки;

7) отсутствие стратегии или ее четкой формулировки, а также детализации до политик, проектов, программ и конкретных мероприятий приводит к «размытости целей» организации. Неясно, «во имя чего» принимается решение, что должно быть результатом не только конкретной операции, но и функции конкретной подсистемы и деятельности организации в целом.

Все перечисленные причины обусловлены психическими и организационными факторами: ограниченными возможностями человека по переработке информации; искажением информации в процессе передачи ее ЛПР; наличием скрытых организационных процессов, организационных патологий и т.п.

ТЕМА 3

Сущность и содержание управленческого решения

3.2. Управленческое решение как явление и как процесс

3.3. Задача принятия управленческих решений

3.4. Обобщенная схема цикла принятия управленческих решений

3.5. Проблемы принятия решений

3.1. Сущность принятия решений

Сущность разработки и реализации управленческих решений - многоаспектность данных процессов.

Экономическая сущность УР проявляется в том, что для его разработки и реализации требуются финансовые, материальные и другие ресурсы. Поэтому каждое УР обладает реальной себестоимостью. Результатом реализации управленческого решения должен быть прямой или косвенный доход. Таким образом, эффективность принятого решения может быть выражена отношением прямого или косвенного дохода от реализации решения к его себестоимости (затратам на разработку и реализацию).

Организационная сущность УР состоит в том, что для его разработки и реализации должны быть привлечены соответствующие ресурсы и организационные возможности, в том числе:

персонал компании;

инструкции и положения, регламентирующие полномочия, права, обязанности и ответственность работников;

система контроля.

Правовая сущность УР заключается в том, что на разработку и реализацию решения влияют законодательные акты Российской Федерации, международные обязательства, содержание уставных и иных нормативных актов предприятия. Проверка решений на соответствие нормам законодательства - важная составная часть этапов разработки РУР, а следовательно соответствие решения законодательству - критерий допустимости решения.

Технологическая сущность УР проявляется в необходимости обеспечения УР исполняющим его персоналом, техническими и информационными средствами и ресурсами. Оценка существующего и формирование необходимого технологического обеспечения - необходимые этапы РУР.

Многоэтапная сущность РУР проявляется в необходимости разбиения процесса РУР на этапы, потому что сложность процесса РУР предполагает применение различных инструментов и технологий, служащих для выявления, определения и даже генерирования различных сущностей и их атрибутов.

Многоэтапная сущность РУР будет подробно рассмотрена далее. Здесь покажем лишь объективность отнесения многоэтапности к сущности РУР и рассмотрим значения входов и выходов процесса РУР и промежуточные преобразования.

На входе процесса РУР:

информация (о проблемной ситуации, о ресурсах в наличии, о возможностях и угрозах внешней среды, о сильных и слабых сторонах организации, о тенденциях возможных изменений в отрасли);

ресурсы (в первую очередь интеллектуальные);

инструменты, методы и технологии РУР (общенаучные, специализированно-научные, эмпирические и комплексные).

На выходе процесса РУР: управленческое решение (планы, распоряжения, указания, инструкции, служебные записки, указы, постановления, иные нормативные акты или документы с содержанием предписывающего характера).

В процессе переработки информации с использованием ресурсов происходит трансформация сущностей, например, сущность «проблема» трансформируется в сущность «цель» (как антипод сущности «проблема»). В сущности «цель» выделяются такие количественные атрибуты, как критерии ее достижения. Проекция сущности «цель» на сущности «внутренняя среда» и «внешняя среда» дает комбинации атрибутов этих сущностей, позволяющих генерировать новые сущности - мероприятия по приведению в целевое взаимодействие этих сущностей. В ходе таких трансформаций применяются различные инструменты и технологии, позволяющие получать результаты по этапам и по процессу в целом.

Приведем последовательность этапов разработки и реализации УР:

анализ проблемной ситуации (определение того, что, собственно, нужно решать);

постановка целей принятия решения (чего хочется достичь в результате реализации решения);

формулирование критериев достижения целей принимаемого решения;

разработка и оценка вариантов решения (альтернатив);

принятие и реализация решения (внесение в систему необходимых изменений).

Если проблем несколько (чаще так и бывает), то необходимо оценить их важность и приоритет решения. Выявление взаимосвязей между проблемами позволяет понять, какие проблемы - причины других (такие проблемы необходимо решать в первую очередь).

При выработке альтернатив и их оценке нужно считаться с мнением подчиненных, потому что даже достаточно эрудированный руководитель не может быть квалифицированным специалистом во всех областях деятельности организации.

При принятии решений важно учитывать:

множество целей;

много возможных средств и способов действий, обеспечивающих достижение целей;

различные условия обстановки, которые могут существовать при проведении действий.

Качество решения зависит от компетентности руководителя, глубины знания им дела, опыта управления. Для руководителя очень важно обладать широким кругозором, хорошо знать экономическую политику страны, уметь принимать решения с социально-экономических позиций.

При решении проблем важно сформировать такую творческую группу, которая включала бы специалистов, новаторов производства и сотрудников аппарата управления. В случае организации подобных групп важно обеспечить координацию усилий сотрудников, направить весь потенциал команды в «творческое русло», сориентировать на решение проблемы и достижение поставленных целей.

Еще один важный момент в ходе разработки УР - выбор метода его обоснования. Процесс принятия оптимального решения очень сложен из-за невозможности формализации всего процесса принятия решения. При оценке альтернатив оценки по качеству зависят от личных предпочтений экспертов, оценивающих альтернативы. Например, мнения экономиста и технолога могут значительно расходиться. Экономист предпочтет альтернативу, оцененную выше по критерию рентабельности, в то время как технолог предпочтет альтернативу с более высокой оценкой по критерию качества.

Важно, чтобы процесс РУР «протекал в одном русле», был подчинен одной цели или группе целей, что позволит решать не столько частные аспекты проблемы, сколько проблему в целом.

При РУР необходимо учитывать фактор времени.

Эффективность деятельности любого руководителя определяется не только тем, какие решения и какими методами он принял, но и тем, насколько своевременно и полно эти решения были реализованы и как они повлияли на выполнение задач, стоящих перед коллективом.

Объектом внимания ЛПР должны стать три цепочки.

1. Цели - Объективная оценка - Принятие оптимального решения.

2. Альтернативы достижения целей - Объективная оценка - Принятие оптимального решения.

3. Способы использования ресурсов (люди, материальные средства, время, деньги, энергия, оборотные средства) - Объективная оценка - Принятие оптимального решения.

Как отмечалось выше, аналитик, как правило, выполняет вспомогательные функции, обеспечивая аналитическими расчетами лицо, принимающее решение. Тем не менее, нередки ситуации, когда ответственность за аналитическое обоснование решения и его принятие возлагается на одно и то же лицо. Именно в этом случае и возникает необходимость в овладении методами, разработанными в рамках так называемой теории принятия решений. Приведем краткую характеристику некоторых из них, получивших определенное приложение в микроэкономическом анализе.

Имитационное моделирование

С развитием вычислительной техники в прикладных исследованиях все большее распространение стали получать методы анализа развития ситуаций, основанные на варьировании сочетанием и значениями различных факторов, эти ситуации определяющих.

Одна из трудностей при реализации данного подхода - рутинность действий и множественность счетных операций: эта трудность устраняется при использовании компьютера и соответствующего программного обеспечения в рамках так называемого имитационного моделирования, суть которого заключается в следующем: в компьютерной среде имитиру­ется конкретная хозяйственная ситуация путем задания: (а) модели и/или набора моделей, описывающих ситуацию, (б) массива параметров в рамках выделенных моделей: (в) совокупности результативных показателей, зависящих от выделенных параметров: (г) набора значений параметров. Сделав несколько расчетов, можно выбрать набор параметров и их значений, которыми в дальнейшем стараются управлять, т.е. «держать» их в определенных коридорах (например, дебиторская задолженность не должна выходить за пределы заданного коридора).

Несмотря на отмеченную субъективность, имитационное моделирование как один из методов ситуационного анализа, реализуемых в компьютерной среде, по определению должен быть алгоритмизирован - иначе компьютер не сможет его реализовать.

В основе методов имитационного моделирования и прогнозирования лежат модели различного типа. Однако наибольшую распространенность на практике получил анализ с помощью моделей, описывающих функциональные, или жестко детерминированные, связи, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака.

Весьма наглядным примером служит форма бухгалтерской отчетности «Отчет о прибылях и убытках» (форма №2), представляющая собой гармоничную реализацию жестко детерминированной факторной модели, связывающей результативный признак (прибыль) с факторами (доход от реализации уровень затрат, уровень налоговых ставок и др.). Один из возможных подходов прогнозирования в этом случае может выглядеть следующим образом.

Ставится задача выявления и исследования факторов развития хозяйствующего субъекта и установления степени их влияния на различные результатные показатели, например прибыль. Для этого используется имитационная модель, предназначенная для перспективного анализа формирования и распределения доходов предприятия. В укрупненном виде модель представляет собой многомерную таблицу важнейших показателей деятельности объекта в динамике. По результатам имитации может выбираться один или несколько вариантов действий; при этом значения факторов, использованные в процессе моделирования, будут служить прогнозными ориентирами в последующих действиях. Модель реализуется на персональном компьютере в среде табличного процессора в соответствии с намеченным сценарием.

Имитационное моделирование финансово-хозяйственной деятельности основано на сочетании формализованных (математических) методов и экспертных оценок специалистов и руководителей хозяйствующего субъекта, но с превалированием последних. Поэтому для разработки долгосрочного прогноза со стороны администрации необходимо включить двух-трех специалистов от различных служб и подразделений предприятия (коммерческой службы, планового отдела, финансового отдела и бухгалтерии).

Метод построения дерева решений

Еще один вариант использования ситуационного анализа для прогнозирования возможных действий имеет более общее применение и основан на оценках риска.

Принятие решений экономического характера может осуществляться в одной из следующих четырех ситуаций: в условиях определенности, риска неопределенности и конфликта. Первая ситуация имеет место в том случае, если можно с приемлемой точностью предсказать однозначно трактуемые последствия принятого решения. В условиях риска поле возможных исходов, т.е. последствий принятого решения, вариабельно, однако значения исходов и вероятности их появления поддаются количественной оценке. В условиях неопределенности подобной оценки сделать уже нельзя, т.е. не могут быть перечислены все возможные исходы и/или заданы их вероятности. В условиях конфликта принятие решения осложняется не только и не столько возможностью проявления действия некоторых случайных факторов, сколько необходимостью учета безусловного, осознанного и активного противодействия участников «конфликтной» ситуации 1 , причем число этих участников, их информационные и другие ресурсы и возможности могут быть заранее не известны.

Первая ситуация достаточно редка, а ее описание и алгоритмизация не представляют сложности (например, решение принимается на основе некоторого критерия, исчисленного так называемым «прямым счетом» по исходным данным: таким критерием может быть заданная величина прибыли, расходов, рентабельности и др.

В условиях действия второй ситуации для выбора варианта действий и применяется вероятностный подход, предполагающий прогнозирование возможных исходов и присвоение им вероятностей. При этом пользуются:

а.) известными, типовыми ситуациями (типа - вероятность появления герба при бросании монеты равна 0.5);

б) предыдущими распределениями вероятностей (например, из выборочных обследований или статистики предшествующих периодов известна вероятность появления бракованной детали, относительная величина сомнительного долга и др.):

в) субъективными оценками, сделанными аналитиком самостоятельно либо с привлечением группы экспертов.

Линейное программирование

Метод линейного программирования, наиболее распространенный в прикладных экономических исследованиях ввиду его достаточно наглядной интерпретации, позволяет хозяйствующему субъекту дать обоснование наилучшему (по формальным признакам) решению в условиях более или менее жестких ограничений относительно доступных для предприятия ресурсов. С помощью линейного программирования в анализе финансово-хозяйственной деятельности решается ряд задач, в первую очередь относящихся к процессу планирования деятельности - он позволяет отыскивать оптимальные параметры выпуска и способы наилучшего использования имеющихся ресурсов.

Суть метода линейного программирования заключается в поиске максимума или минимума выбранной в соответствии с интересами аналитика целевой функции при имеющихся ограничениях. Примеры использования данного метода и технику расчетов можно найти в монографической и учебной литературе (см. например, [Ковалев, Волкова]).

На практике метод линейного программирования нашел применение в системах управленческого учета и внутреннего анализа, в частности при решении задачи оптимизации производственной программы (выбор программы действий при наличии ограничений на затраты сырья, величину спроса и т.п.) и транспортной задачи (оптимизация доставки продукции при наличии сети поставщиков и получателей в условиях ограничений на ресурсы различного вида).

Анализ чувствительности

В условиях неопределенности никогда нельзя точно предсказать заранее, каковы будут фактические значения той иди иной величины через некоторое время. Однако для успешного планирования финансово-хозяйственной деятельности предприятия желательно предусмотреть изменения, которые могут произойти в будущих ценах на сырье и конечную продукцию предприятия, возможное падение или увеличение спроса на товары, производимые предприятием, и т.п. Для этого выполняется аналитическая процедура, называемая анализом чувствительности. Достаточно часто этот метод используется при анализе инвестиционных проектов, а также при прогнозировании величины чистой прибыли предприятия.

Анализ чувствительности позволяет определить силу реакции результативного показателя на изменение независимых, т.е. варьируемых, факторов.

На практике достаточно распространен один из вариантов анализа чувствительности, когда построенную модель рассматривают для трех ситуаций: наилучшая, наиболее вероятная, наихудшая. Примеры подобного анализа можно найти, например, (Ковалев. 1999. с. 482-4831).

2-е изд., перераб. и доп. - М.: Логос, 2002. - 392 с.

Рассматриваются понятия и методы, определяющие процессы принятия решений, а также инструменты их обоснования и поддержки. Освещаются аксиоматические теории рационального поведения, многокритериальные решения при объективных моделях, методы оценки и сравнения многокритериальных альтернатив, особенности переработки информации человеком в связи с принятием решений. Раскрываются современные подходы к построению экспертных баз данных, анализу и принятию решений, деятельности консультативных фирм и консультантов по проблемам принятия решений. В отличие от первого издания (М.: Логос, 2000 г.) книга содержит главы по принятию решений в организациях и анализу риска. Изложены методы аналитической иерархии сравнительного превосходства альтернатив по индексам согласия и несогласия в многокритериальной теории полезности.

Для студентов вузов, обучающихся по направлениям и специальностям менеджмента, экономики, информатики и вычислительной техники. Представляет интерес для широкого круга специалистов.

Формат: djvu / zip (2-е изд ., 2002, 392с.)

Размер: 2,3 3Мб

/ Download файл

Формат: pdf / zip (1-е изд ., 2000, 296с.)

Размер: 3 ,04 Мб

/ Download файл

ОГЛАВЛЕНИЕ
Предисловие ко второму изданию 11
Предисловие к первому изданию 12
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Свапландия (краткая географическая справка) 17
Сложный выбор супругов из Монтландии 18
Лекция 1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ 19
1. Люди, принимающие решения 19
2. Люди и их роли в процессе принятия решений 20
3. Особая важность проблем индивидуального выбора 22
4. Альтернативы 22
5. Критерии 23
6. Оценки по критериям 25
7. Процесс принятия решений 26
8. Множество Эджворта-Парето 26
9. Типовые задачи принятия решений.. 28
10. Пример согласования интересов ЛПР и активных групп 29
11. Многодисциплинарный характер науки о принятии решений 31
Выводы 33
Библиографический список 33
Контрольное задание 34
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Университет Власти в Монтландии 37
Можно ли научить искусству вершить историю? 38
Лекция 2. АКСИОМАТИЧЕСКИЕ ТЕОРИИ РАЦИОНАЛЬНОГО ПОВЕДЕНИЯ 39
1. Рациональный выбор в экономике 39
2. Аксиомы рационального поведения 40
3. Задачи с вазами 41
4. Деревья решений 43
5. Парадокс Алле 47
6. Нерациональное поведение. Эвристики и смещения 48
7. Объяснения отклонений от рационального поведения 51
8. Должны ли экономисты принимать во внимание отклонения поведения людей от рационального? 51
9. Теория проспектов 53
10. Теория проспектов и парадокс Алле 55
11. Новые парадоксы 55
Выводы 56
Библиографический список 57
Контрольное задание 58
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Компьютерная игра в Университете Власти 61
Лекция 3. МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЕ РЕШЕНИЯ ПРИ ОБЪЕКТИВНЫХ МОДЕЛЯХ 63
1. Модели 63
2. Подход исследования операций 64
3. Появление многокритериальное 65
4. Первые многокритериальные решения: сколько строить ракет? 67
5. Разные типы проблем 69
6. Два пространства 71
7. Многокритериальный анализ экономической политики 72
8. Две трудности для ЛПР 74
9. Исследование решений на множестве Э-П 74
10. Постановка многокритериальной задачи линейного программирования 75
11. Человекомашинные процедуры 75
12. Весовые коэффициенты важности критериев 76
13. Классификация ЧМП 77
14. Прямые человекомашинные процедуры 78
15. Процедуры оценки векторов."..... 79
16. Процедуры поиска удовлетворительных значений критериев 80
17. Пример применения метода STEM: как управлять персоналом 83
Выводы 87
Библиографический список 88
Контрольное задание 88
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Обращение ректора Университета Власти к студентам 91
Лекция 4. ОЦЕНКА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ АЛЬТЕРНАТИВ: МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ТЕОРИЯ ПОЛЕЗНОСТИ 92
1. Снова об этапах процесса принятия решений 92
2. Различные группы задач принятия решений 93
Задачи первой группы 93
Задачи второй группы 93
3. Пример 94
4. Многокритериальная теория полезности (MAUT) 95
4.1 Основные этапы подхода MAUT 96
4.2. Аксиоматическое обоснование 96
4.3. Основные теоремы 98
4.4. Построение однокритериальных функций полезности 99
4.5. Проверка условий независимости 100
4.6. Определение весовых коэффициентов (коэффициентов важности) критериев 102
4.7. Определение полезности альтернатив 104
5. Метод SMART - простой метод многокритериальной оценки 104
6. Первый эвристический метод 105
7. Веса критериев 106
8. Как люди назначают веса критериев 107
9. Практическое применение 108
Выводы 109
Библиографический список 109
Контрольное задание 110
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Компьютерная генетика 113
Лекция 5. ОЦЕНКА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ АЛЬТЕРНАТИВ: ПОДХОД АНАЛИТИЧЕСКОЙ ИЕРАРХИИ 115
1. Основные этапы подхода аналитической иерархии 115
2. Структуризация 116
3. Попарные сравнения 116
4. Вычисление коэффициентов важности 118
5. Определение наилучшей альтернативы 118
6. Проверка согласованности суждений ЛПР 119
7. Система поддержки принятия решений Expert Choice 120
8. Контрпримеры и противоречия 120
9. Мультипликативный метод аналитической иерархии 122
10. Пример практического применения подхода АНР 127
Выводы 128
Библиографический список 129
Контрольное задание 129
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Подарок студентам Университета Власти 133
Лекция 6. ОЦЕНКА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ АЛЬТЕРНАТИВ: МЕТОДЫ ELECTRE 134
1. Конструктивистский подход 134
2. Два основных этапа 135
3. Свойства бинарных отношений 135
4. Метод ELECTRE I 136
5. Метод ELECTRE II 139
6. Метод ELECTRE III 140
7. Пример 141
8. Пример практического применения метода ELECTRE III 143
9. Некоторые сопоставления 144
Выводы 145
Библиографический список 146
Контрольное задание 146
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Модель человеческого мозга «Грандом», созданная в Монтландии 149
Лекция 7. ЧЕЛОВЕЧЕСКАЯ СИСТЕМА ПЕРЕРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ И ЕЕ СВЯЗЬ С ПРИНЯТИЕМ РЕШЕНИЙ 151
1. Этапы переработки информации, типы памяти 151
2. Модель памяти 152
3. Кратковременная память 152
3.1. Три этапа переработки информации в кратковременной памяти.. 153
3.2. Кодирование 153
3.3. Хранение 154
3.4. Магическое число 155
3.5. Денежный насос 157
3.6. Последовательная обработка информации 158
3.7. Извлечение 158
4. Дескриптивные исследования многокритериальных проблем 159
4.1. Прослеживание процесса принятия решений 159
4.2. Результаты дескриптивных исследований 161
5. Долговременная память 163
5.1. Кодирование 164
5.2. Хранение 164
5.3. Извлечение 164
6. Рабочая память 165
7. Психологические теории человеческого поведения при принятии решений 166
7.1. Теория поиска доминантной структуры 166
7.2. Теория конструирования стратегий 167
8. Исследование возможностей человека в задачах классификации многомерных объектов 168
8.1. Схема экспериментов 168
8.2. Параметры, используемые для оценки поведения испытуемых в задачах классификации 170
8.3. Описание экспериментов 172
8.4. Результаты экспериментов 173
8.5. Обсуждение результатов первой серии экспериментов 174
8.6. Анализ и обсуждение результатов второй серии экспериментов... 177
8.7. Общее обсуждение 178
Выводы 180
Библиографический список 181
Контрольное задание 182
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
История бюрократии в Монтландии 185
Лекция 8. ОЦЕНКА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ АЛЬТЕРНАТИВ: ВЕРБАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РЕШЕНИЙ 187
1. Особый класс задач принятия решений: неструктуризованные проблемы с качественными переменными 187
2. Качественная модель лица, принимающего решения 188
2.1. Черты человеческой системы переработки информации 188
2.2 Особенности поведения человека при принятии решений 189
3. Какими должны быть методы анализа неструктуризованных проблем 189
4. Измерения 190
4.1. Качественные измерения 190
4.2. Сравнительные качественные оценки 193
5. Построение решающего правила _ 194
6. Проверка информации ЛПР на непротиворечивость 195
7. Обучающие процедуры 196
8. Получение объяснений 197
9. Основные характеристики методов вербального анализа решений 197
10. Метод ЗАПРОС (Замкнутые Процедуры у Опорных Ситуаций) 198
10.1. Постановка задачи 198
10.2. Пример: как оценить проекты? 198
10.3. Выявление предпочтений ЛПР 200
10.4. Сравнение альтернатив 207
10.5. Преимущества метода ЗАПРОС 209
10.6. Практическое применение метода ЗАПРОС 210
11. Сравнение трех СППР 210
Выводы 213
Библиографический список 213
Контрольное задание 214
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Компьютерные двойники 217
Лекция 9. ПОВТОРЯЮЩИЕСЯ РЕШЕНИЯ. ПОСТРОЕНИЕ БАЗ ЭКСПЕРТНЫХ ЗНАНИЙ 219
1. Процесс мышления как манипулирование символами 219
2. Два типа знания 220
3. Время и условия становления эксперта 221
4. Трансформация системы переработки информации 221
5. Иерархические структуры хранения знаний 222
6. Черты поведения эксперта 223
7. Подсознательный характер экспертных знаний 223
8. Трудности получения экспертных знаний 224
9. Экспертные знания в задачах классификации с явными признаками 225
10. Формальная постановка задачи классификации 226
11. Основные идеи метода экспертной классификации 227
11.1. Структуризация проблем 227
11.2. Классификация состояний объекта исследования 228
11.3. Гипотеза о характерности 229
11.4. Проверка информации эксперта и гипотезы о характерности 231
11.5. Определение последовательности состояний для предъявления эксперту в процессе классификации 232
11.6. Трудоемкость построения баз знаний 232
11.7. Проверка качества баз знаний 233
12. Граничные элементы классификации 233
13. Решающие правила экспертов 234
14. Система диагностики заболеваний группы «Острый живот», построенная на основе метода экспертной классификации 236
Выводы 240
Библиографический список 241
Контрольное задание 242
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Компьютеры на страже безопасности 245
Лекция 10. АНАЛИЗ РИСКА 247
1. Типы риска 247
2. Особая сложность задач анализа риска 249
3. Направления исследований 251
4. Измерение риска 252
4.1. Инженерный подход 252
4.2. Модельный подход 254
4.3. Восприятие риска 255
4.4. Сопоставление разных способов измерения риска 259
5. Установление стандартов 260
6. Человекомашинное взаимодействие 262
7. Риск катастрофических событий как независимый критерий 266
8. Распределения «с тяжелыми хвостами» 267
9. Аварии и их анализ 268
10. Управление риском 269
11. Практический пример: выбор месторасположения нового объекта с учетом факторов риска 269
11.1. Конкретная задача: альтернативы 270
11.2. Активные группы 270
11.3. Критерии 271
11.4. Особенности задачи выбора с точки зрения теории принятия решений 271
11.5. Анализ вариантов 272
11.6. Конструирование нового варианта. 273
Выводы 274
Библиографический список 275
Контрольное задание 276
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Компьютерная демократия Монтландии 279
Лекция 11. КОЛЛЕКТИВНЫЕ РЕШЕНИЯ 281
1. Парадокс Кондорсе 281
2. Правило большинства голосов 282
3. Метод Борда 283
4. Аксиомы Эрроу 284
5. Попытки пересмотра аксиом 286
6. Теорема невозможности и реальная жизнь 287
7. Принятие коллективных решений в малых группах 288
8. Организация и проведение конференций по принятию решений 290
9. Метод организации работы ГПР 292
9.1. Предварительные этапы 293
9.2. Анализ собранной информации 294
9.3. Проведение конференции по принятию решений 297
9.4. Практический пример 297
Выводы 299
Библиографический список 299
Контрольное задание _300
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Военный переворот в Свапландии 303
К событиям в Свапландии 304
Лекция 12. МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ЗАДАЧА О НАЗНАЧЕНИЯХ 305
1. Определение и особенности 305
2. Постановка многокритериальной задачи о назначениях 307
2.1. Содержательная постановка задачи 307
2.2. Критерий оптимальности решения МЗН 308
2.3. Формальная постановка задачи 309
3. Пример 311
4. Различные типы задач о назначениях 312
5. Основные алгоритмы решения многокритериальной задачи о назначениях 314
5.1. Различные индексы соответствия 314
5.2. Поиск решения многокритериальной задачи о назначениях 315
6. Этап анализа данных и проверки существования идеального решения 316
7. Формирование области допустимых решений 320
8. Выявление предпочтений ЛПР 323
8.1. Статистические оценки сложности задач выявления предпочтений ЛПР 324
8.2. Основная процедура выявления предпочтений ЛПР 325
8.3. Выявление предпочтений ЛПР; вспомогательная процедура 328
9. Поиск окончательного решения многокритериальной задачи о назначениях 334
9.1. Поиск решения МЗН типа А 334
9.2. Поиск решения МЗН типа В 334
9.3. Поиск решения МЗН типа С 335
9.4. Поиск решения МЗН типа D 337
10. Практическое применение 338
Выводы 338
Библиографический список 339
Контрольное задание 340
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Стратегия правления в Свапландии 343
Прыжок в никуда 345
Лекция 13. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В ОРГАНИЗАЦИЯХ 346
1. Личные и деловые решения 346
2. Модель ограниченной рациональности 346
3. Эскалация решений 348
4. Тактические и стратегические решения 349
5. Модель «игра влияний» в руководстве организации 350
6. Модель обеспечения профессионального качества подготовки решений 351
7. Голографическая модель организации 353
8. Государственные или частные организации: что эффективнее? 354
9. Централизация в принятии решений: попытка административной революции 355
10. Система «ринго» 357
11. Планирование выполнения решений 359
12. Виртуальные организации 359
13. Управление знаниями в организациях 361
14. Метод МИЛС (Многоуровневые Информационно-Логические Структуры) 362
15. Таблицы решений. 365
Выводы 366
Библиографический список 367
Контрольное задание 368
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Желтый, бурый, зеленый 371
Лекция 14. КОНСУЛЬТАНТЫ ПО ПРОБЛЕМАМ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ И МЕТОДЫ ИХ РАБОТЫ 372
1. Всегда ли успешна работа ЛПР? 372
2. Консультанты и консультативные фирмы 373
3. Некоторые характерные черты деятельности консультативных фирм.. 377
3.1. Внимание к нуждам заказчика 377
3.2. Конфиденциальный характер результатов работы 378
3.3. Независимость от заказчика 378
3.4. Высокая квалификация консультантов 379
3.5. Совместная работа с заказчиком 380
4. Примеры практических задач 381
4.1. Планирование развития городов 381
4.2. Календарное планирование работы полиграфического предприятия 384
5. Роли ЛПР и консультанта 385
6. Моральные критерии в деятельности ЛПР и консультанта 387
7. Методы принятия решений и искусство их применения 389
Выводы 390
Библиографический список 390
Контрольное задание 391

3.4. Обобщенная структура экспертной системы

Лекция 4. Классификация прикладных интеллектуальных систем

4.1. Классификация экспертных систем

4.2. Примеры прикладных интеллектуальных систем

Лекция 5. Основные понятия и определения теории принятия решений

5.1. Роли людей в процессе принятия решений

5.2. Альтернативы

5.3. Критерии

5.4. Основные этапы процесса принятия решений

5.5. Математические методы теории принятия решений

Лекция 6. Принятие решений с помощью статистической проверки гипотез

6.1. Статистические решения

6.2. Основные задачи статистических решений

6.3. Статистическая проверка гипотез

6.4. Ошибки решения

6.5. Решающее правило при проверке гипотез

Лекция 7. Байесовская и последовательная процедуры принятия решения.

7.1. Байесовские процедуры принятия решения

7.1.1. Байесовская процедура при проверке простой гипотезы

7.1.2. Байесовские процедуры в задаче классификации

7.2. Принятие решения с помощью последовательной процедуры Вальда

Лекция 8. Принятие решения методом дискриминантнного анализа

8.1. Классификация в случае, когда распределения классов определены полностью

8.1.1. Модель двух нормальных распределений с общей ковариационной матрицей (модель Фишера)

8.1.2. Модель двух нормальных распределений с разными ковариационными матрицами

8.1.3. Модель нескольких нормальных распределений с общей ковариационной матрицей

8.2. Классификация при наличии обучающих выборок

8.2.1. Подстановочный алгоритм в модели Фишера

8.2.3. Правила классификации

8.3. Ошибка решающего правила

Лекция 9. Древообразные классификаторы

9.1. Назначение древообразных классификаторов

9.1. Структура дерева классификации

9.3. Вычислительные задачи древообразных классификаторов

9.3.1. Определение качества предсказания

9.3.2. Выбор разбиений

9.3.3. Определение правила прекращения разбиения

Лекция 10. Деревья решений

9.1. Характеристики дерева решений

9.2. Построение дерева решений

Лекция 11. Методы прогнозирования

11.1. Анализ временных рядов

11.1.1. Модель временного ряда

11.1.2. Тренд, сезонная и циклическая компоненты

11.1.3. Декомпозиция временного ряда

11.1.4. Экспоненциальное сглаживание

11.2. Каузальные методы прогнозирования

11.3. Качественные методы прогнозирования

Лекция 12. Основная задача линейного программирования

12.1. Математическая модель основной задачи линейного программирования

12.2. Задача линейного программирования с ограничениями-неравенствами

12.3. Примеры задач линейного программирования

12.3.1. Транспортная задача

12.3.2. Задача о назначениях

Лекция 13. Симплекс-метода решения задачи линейного программирования

13.1. Характеристика симплекс–метода

13.2. Табличный алгоритм замены базисных переменных

13.3. Отыскание опорного решения основной задачи линейного программирования

13.4. Отыскание оптимального решения основной задачи линейного программирования

Лекция 14. Многокритериальные методы принятия решений при объективных моделях

14.1. Объединение критериев

14.2. Метод главного критерия

14.3. Метод последовательных уступок

14.4. Метод целевого программирования

14.5. Метод, использующий принцип гарантированного результата

14.6. Метод равных наименьших относительных отклонений

14.7. Процедура STEM поиска удовлетворительных значений критериев

Лекция 15. Выбор Парето–оптимальных решений

15.1. Основные определения

15.2. Графическая интерпретация

15.3. Постановка задачи

Лекция 16. Оценка многокритериальных альтернатив с помощью теории полезности

16.1. Теория полезности

16.2. Принятие решения на основе значения ожидаемой полезности

16.3. Многокритериальная теория полезности (MAUT)

Лекция 17. Сравнение альтернатив методом аналитической иерархии

17.1. Основные этапы метода аналитической иерархии

17.2. Декомпозиция задачи

17.3. Попарное сравнение критериев и альтернатив

17.4. Свойства идеальной матрицы сравнений

Лекция 18. Приоритеты для критериев и альтернатив и выбор наилучшей альтернативы в методе анализа иерархий

18.1. Вычисление собственных характеристик обратно симметричной матрицы

18.2. Вычисление величины приоритетов

18.3. Определение наилучшей альтернативы

18.4. Проверка согласованности

18.5. Пример применения метода анализа иерархий

Лекция 19. Оценка многокритериальных альтернатив методами ELECTRE

19.1. Этапы подхода, направленного на разработку индексов попарного сравнения альтернатив

19.2. Свойства бинарных отношений

19.3. Метод ELECTRE I

19.4. Метод ELECTRE II

19.5. Метод ELECTRE III

Лекция 20. Основные понятия и математическая модель игровых методов обоснования решений

20.1. Основные понятия теории игр

20.2. Математическая модель игры

20.3. Нижняя и верхняя цена игры. Принцип минимакса

Лекция 21. Методы решения игр

21.1. Решение игры в чистых стратегиях

21.2. Решение игры в смешанных стратегиях

21.3. Упрощение игр

21.4. Решение игры 2х2

21.5. Графический метод решения (2х2)-игр

Лекция 22. Игры 2 х п

Лекция 23. Решение игр т х 2 и т х п

23.1. Решение игр т х 2

23.2. Решение игр т х п

Лекция 24. Критерии принятия решений в условиях риска и неопределенности

24.1. Основные понятия. Математическая модель

24.3. Максиминный критерий Вальда

24.4. Критерий минимаксного риска Сэвиджа

24.5. Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица

Литература

Эволюционные алгоритмы используются в задачах управления, например, в задаче планирования маршрута для мобильного робота. Целью любой навигационной системы является достижение места назначения с рациональным расходованием ресурсов, без столкновений с другими объектами. Зачастую путь робота планируется заранее в режиме офлайн (необходимые сведения вводятся заранее, данные и знания не меняются в сеансе решения задачи, время реакции велико). Эволюционные алгоритмы позволяют объединить офлайн-планирование и планирование в реальном времени (онлайн-планирование). Офлайнпланирование ищет близкий к оптимальному путь, а онлайн-планирование учитывает возможные столкновения из-за обнаружения неизвестных объектов и заменяет часть первоначального плана другим маршрутом. Эволюционные алгоритмы применены к построению бесконфликтных маршрутов самолетов и для разрешения воздушных конфликтов.

Автоматическое доказательство теорем применяется в управлении движущимися объектами для построения полностью автономных систем. Примером является система управления мобильным интегральным роботом STRIPS – самоходным аппаратом, совершающим передвижения по командам, формируемым в устройстве управления. Типичной задачей, решаемой STRIPS, является задача перемещения детали из некоторой точки рабочего пространства с помощью схвата робота в контейнер.

Интеллектуальная система, основанная на нечетких правилах, осуществляет проводку грузового судна между островами без вмешательства человека. Одна португальская компания в целлюлозно-бумажной промышленности реализовала нечеткое управление автоклавами. Для записи стратегии управления использовано 25 нечетких правил, что позволило значительно уменьшить вариации качества продукции и затраты энергии и потребления сырья. Описаны примеры нечеткого управления выпуском изделий на технологической операции «металлизация» прецизионных резисторов и модели управления роботом-манипулятором в системе «глаз - рука».

Нечеткие правила успешно использованы в проекте самолета с высокотехнологичными крыльями улучшенной аэродинамики. В 1990 г. японскими производителями продано бытовой нечетко управляемой техники на сумму в несколько миллиардов американских долларов.

Лекция 5. Основные понятия и определения теории принятия решений

Под принятием решений понимается процесс человеческой деятельности, направленный на выбор наилучшего варианта действий . Модели, описывающие поведение людей, широко используются в исследовании операций. Подисследованием операций понимают применение математических, количественных методов для обоснования решений во всех областях целенаправленной человеческой деятельности .

Под операцией мы будем понимать систему действий, объединенных единым замыслом и направленных к достижению определенной цели. Операция всегда является управляемым мероприятием. От нас зависит выбор каких-то параметров, характеризующих способ ее организации. Всякий определенный выбор зависящих от нас параметров будем называтьрешением . Само принятие решения выходит за рамки исследования операций и относится к компетенции ответственного лица (или группы лиц), которым предоставлено право окончательного выбора.

5.1. Роли людей в процессе принятия решений

В процессе принятия решений люди могут играть разные роли . Будем называть человека, фактически осуществляющего выбор наилучшего варианта действий, лицом, принимающим решения (ЛПР). Другой ролью, которую может играть человек в процессе принятия решений, является роль руководителя или участникаактивной группы – группы

людей, имеющих общие интересы и старающихся оказать влияние на процесс выбора и его результат.

В процессе принятия решений человек может выступать в роли эксперта , т.е. профессионала в той или иной области, к которому обращаются за оценками или рекомендациями. При подготовке сложных решений иногда принимает участиеконсультант по принятию решений . Его роль состоит в организации процесса принятия решений: помощи ЛПР в правильной постановке задачи, выявлении позиций активных групп, организации работы с экспертами.

Особое место занимает лицо (группа лиц), владеющее математическими методами и использующее их для анализа операции. Это лицо (исследователь операции, исследователь-аналитик ) само решений не принимает, а лишь помогает в этом

5.2. Альтернативы

Варианты действий принято называть альтернативами. Для постановки задачи принятия решений необходимо иметь хотя бы две альтернативы.

Альтернативы бывают независимыми и зависимыми. Независимыми являются те альтернативы, любые действия с которыми (удаление из рассмотрения, выделение в качестве лучшей) не влияют на качество других альтернатив. При зависимых альтернативах оценки одних из них оказывают влияние на качество других. Имеются различные типы зависимости альтернатив. Наиболее простым является групповая зависимость: если решено рассматривать хотя бы одну альтернативу из группы, то надо рассматривать и всю группу.

Используя понятие альтернативы, довольно часто процесс принятия решений определяют как обоснованный выбор наилучшей альтернативы из множества альтернатив.

5.3. Критерии

Варианты решений характеризуются различными показателями их привлекательности для ЛПР. Эти показатели называют критериями. Критерии оценки альтернатив – это показатели их привлекательности для участников процесса выбора.

В большинстве задач имеет довольно много критериев оценок вариантов решений. Эти критерии могут быть независимыми и зависимыми.

Предположим, что две сравниваемые альтернативы имеют различные оценки по первой группе критериев и одинаковые по второй группе. В теории принятия решений принято считать критерии зависимыми, если предпочтения ЛПР при сравнении альтернатив меняются в зависимости от оценок по второй группе критериев.

На сложность задач принятия решения влияет также количество критериев. При небольшом количестве критериев (два – три) задача сравнения альтернатив достаточно проста, качества по критериям могут быть сопоставлены. При большом количестве критериев задача усложняется из-за трудностей сопоставления.

Конкретный вид критерия, которым следует пользоваться при численной оценке эффективности той или иной операции, зависит от специфики рассматриваемой операции, а также от задачи исследования.

Многие операции выполняются в условиях, содержащих элемент случайности. В Этих случаях в качестве критерия оценки выбирается не просто характеристика исхода операции, а ее среднее значение (математическое ожидание). Например, если задача состоит в получении максимальной прибыли, то в качестве критерия берется средняя прибыль. В других случаях, когда задачей является осуществление вполне определенного события, в качестве критерия берут вероятность этого события.

5.4. Основные этапы процесса принятия решений

Процесс принятия решений состоит из последовательности этапов, а именно:

идентификация проблемы,

определение целей и критериев для выбора решения,

определение вариантов решения (альтернатив),

анализ и сравнение альтернатив,

выбор наилучшей альтернативы

организация контроля.

Рассмотрим содержание некоторых из перечисленных этапов.

Формулировка (идентификация) проблемы – это определение сути проблемы

(рис.5.1). Необходимо идентифицировать саму проблему, а не симптомы ее проявления.

Рис.5.1. Этап формулировки проблемы

Очень важно четко определить цели выбора решения и критерии их оценки. Желательно, чтобы критерии оценки принимаемых решений можно было бы оценить количественно, хотя это не всегда возможно. Рассмотрим в качестве примера задачу выбора трассы газопровода на севере Сибири. Задача характеризовалась небольшим числом альтернатив (две – три), большое число критериев (шесть – десять). Было необходимо выбрать одну, лучшую альтернативу. Список критериев включал в себя: стоимость постройки трубопровода; время строительства; надежность трубопровода; вероятность аварий; последствия аварий; влияние на окружающую среду; безопасность для населения и т.д.

Успешное решение проблемы во многом зависит от разработанных альтернатив. Сравнение и анализ альтернатив проводят с использованием математических методов. Для применения количественных методов требуется построить математическую модель явления. При построении модели необходимо установить количественные связи между условиями операции, параметрами решения и исходом операции – критериями или показателями эффектности.

Выбор модели. Если проблема сформулирована корректно, появляется возможность выбора готовой модели. Если готовой модели нет, возникает необходимость создания такой модели (рис. 5.2).

Банк моделей

Рис. 5.2. Выбор модели

Существует математические модели, которые хорошо описывают различные ситуации, требующие принятия тех или иных решений. Выделим из них следующие три класса: детерминированные, стохастические и игровые модели.

При разработке детерминированных моделей исходят из предпосылки, что основные факторы, характеризующие ситуацию, определены и известны. Здесь обычно ставится задачи оптимизации некоторой величины (например, минимизация затрат).

Стохастические (вероятностные, статистические) модели применяются в тех случаях, когда некоторые факторы носят неопределенный, случайный характер.

При учете наличия противников либо союзников с собственными интересами необходимо применение теоретико-игровых моделей.

Нахождение решения (рис. 5.3.). Для поиска решения необходимы конкретные данные, сбор и подготовка которых требуют, как правило, значительных усилий. Если данные уже имеются, их часто приходится преобразовывать к виду, соответствующему выбранной модели.

Подготовка

Рис. 5.3. Нахождение решения

Проверка решения. Полученное решение должно быть проверено на приемлемость при помощи соответствующих тестов. Неудовлетворительность решения означает, что выбранная модель не точно отражает природу изучаемой проблемы. В этом случае она должна быть либо усовершенствована, либо заменена более подходящей моделью

Организация контроля. Если найденное решение оказалось приемлемым, то необходимо организовать контроль за правильным использованием модели. Основная задача такого контроля состоит в обеспечении соблюдения ограничений, предполагаемых моделью, качества исходных данных и получаемого решения.

5.5. Математические методы теории принятия решений

Применение тех или иных математических методов обусловлено характером решаемых задач. В науке принятия решений выделяют три типа проблем: хорошо структуризованные, слабоструктуризованные и неструктуризованные проблемы . Хорошо структуризованные , или количественно сформулированные проблемы, – те, в которых существенные зависимости могут иметь численное выражение.Слабоструктуризованные , или смешанные проблемы, – те, которые содержат как качественные, так и количественные элементы, причем качественные, малоизвестные и неопределенные стороны проблем преобладают. Типичные проблемы исследования операций являются хорошо структуризованными. В многокритериальных задач принятия решений часть информации, необходимой для полного и однозначного решения, отсутствует. Такие проблемы являются слабоструктуризованными.

Существуют проблемы, в которых известен только перечень основных параметров, но количественные связи между ними установить нельзя. В таких случаях структура, понимаемая как совокупность связей между параметрами, не определена, и проблема называется неструктуризованной .

Для решения хорошо структуризованных задач применяются методы линейного и динамического программирования, игровые методы обоснования решений, методы теории статистических решений, методы математической статистики и теории вероятностей, методы теории массового обслуживания, методы статистического моделирования и т.д. Для решения слабоструктуризованных и неструктуризованных задач используются различные методы оценки многокритериальных альтернатив (экспертные методы, метод анализа иерархий, теория полезности, теория рисков т.д.), методы искусственного интеллекта, позволяющие моделировать поведение людей при решении тех или иных проблем.