Формирование исходного множества альтернатив. Вводные положения. На стадии генерирования идей критика полностью запрещена, поскольку каждая идея полезна уже потому, что она стимулирует другие. Классификация задач принятия решений

Внешний вид

Vmax≤ 100 км\ч

Дефекты лакокрасочного покрытия

Состояние декоративных элементов

Сколы и пятна ржавчины диаметром ≥ 2 см

Царапины длиной ≥ 3 см

Старение элементов

Отсутствие двух элементов

Срок службы пластиковых элементов более 10 лет

Ржавчина на никелированных частях

Рис. 3.4. Вариант декомпозиции «действительного состояния»

Таблица 3.2. Список элементарных решений для подцелей

Как видно из табл. 3.2, для большинства подцелей ЛПР нашел несколько элементарных решений, что существенно расширяет его возможности в соот­ветствии с принципами множественности альтернатив и свободы принятия ре­шений. Определенные сочетания каких-то элементарных решений задают опи­сания отдельных альтернатив. Например, сочетание элементарных решений {"В1-1, В2-5"} содержательно означает следующий способ решения проблемы: "Заменить кузов в комплектации, включающей отсутствующие элементы, и приобрести новый бензиновый двигатель". Эта альтернатива относится к классу составных решений, поскольку решение В1-1 - "Заменить кузов в комплекта­ции, включающей отсутствующие элементы" - устраняет одновременно все подпроблемы, раскрывающие В1 (внешний вид), а В2-5(приобрести новый бен­зиновый двигатель) - это способ достижения терминальной подцели, опреде­ляемой характеристикой В2 (динамические характеристики двигателя).

Примером альтернативы элементарных решений будет любое сочетание ре­шений для финальных характеристик Dl, D 2, D 3, El , E 2. Решения по улучше­нию динамических характеристик двигателя были получены ЛПР путем ветвле­ния способов решения и построения дерева решений, которое представлено на рис. 3.5.

Дерево решений содержит как совместимые решения, так и несовместимые. Например, нет смысла форсировать имеющийся двигатель и приобретать новый (альтернативы "В2-4, В2-5", "В2-4, В2-6"), но форсированный двигатель можно отрегулировать для получения максимальной мощности (альтернативы "В2-1" В2-4", "В2-2,В2-4").

Динамические характеристики двигателя:

Vmax≤ 100 км\ч

Отрегулировать двигатель

произвести доработку двигателя

Приобрести более мощный двигатель

1. Отрегулировать в сервис-центре

3. Доработать двигатель для использования топлива с высоким октановым числом

5. Приобрести бензиновый двигатель

2. Отрегулировать самостоятельно

4. Форсировать двигатель

6. Приобрести дизельный двигатель

Рис. 3.5. Дерево решений

На приведенном примере достаточно просто увидеть и понять достоинства и недостатки метода. Несомненным его достоинством является наглядность и логическая обоснованность. Недостаток метода заключается в громоздкости, особенно при глубокой декомпозиции и большом числе подцелей, в малой гиб­кости по отношению к поиску нетрадиционных вариантов.

Метод морфологических таблиц по сути представляет несколько иную форму реализации идеи дерева целей (решений). Сам морфологический метод был раз­работан в 1942 г. швейцарским астрономом Ф. Цвикки для анализа систем большой сложности.

Главное достоинство метода морфологических таблиц состоит в том, что он позволяет достаточно просто провести проверку множества на полноту, а в не­которых случаях - сравнительно легко сгенерировать нетрадиционные (неиз­вестные ранее) варианты решений.

Рефлексивный метод используют в том случае, когда ведущим типом неоп­ределенности является поведенческая. Метод основан на последовательном вы­движении гипотез о возможных целях другого субъекта операции и формирова­нии ответных реакций в предположении, что тот не изменит своей линии пове­дения ни при каких обстоятельствах.

Решение проблемы всегда сопровождается подготовкой исходного множества альтернатив (ИМА) ft д, ftд е ftB - для достижения поставленной цели и выбором лучшей из них по опре-деленному алгоритму и критерию . Здесь?2В - область возможных альтернатив, которая принадлежит области всех мыслимых альтернатив, т.е. ftB е fty. При такой постановке задачи можно считать, что решается задача принятия решений (йв, ОП), где ОП - принцип оптимальности.
Процесс решения задачи (ftB, ОП) организуют по следующей схеме. Для общего случая формирование ИМА начинается с составления универсального множества всех мыслимых альтернатив?y. Если при решении задачи использовать?y, то она оказывается не всегда разрешимой, поэтому первой процедурой будет определение некоторой области возможных альтернатив QB по условию?B = Сх (Пу),где Сх - функция выбора, устанавливающая принадлежность альтернатив к множеству возможных.
Наличие специальной информации в виде технических, техноло-гических, экономических и организационных ограничений позволяет выделить из?jj множество допустимых альтернатив Дд путем решения задачи выбора = Соп (ftB), где Соп - функция выбора, устанавливающая допустимость альтернатив, а ОП - принцип оптимальности, выражающий условие допустимости альтернатив. Полученное множество?A является ИМА решения определенной проблемы.
Поясним изложенные процедуры на следующем простом приме-ре. При назначении на должность сначала готовят список кандидатов, затем назначают лицо из этого списка. Если список кандидатов включает всех специалистов, то мы имеем дело со всеми мыслимыми аль-
11 - 7571
тернативами, выраженными множеством. Условие допустимости определяется конкретными ограничениями, такими как обязанности, предусмотренные должностью, и специализация труда сотрудника, образование, заработная плата и др.
В общем случае процесс формирования ИМА описывается схемой, включающей два этапа: порождение возможных альтернатив и проверку их на допустимость. В конкретных алгоритмах этапы могут совмещаться, так как в ряде случаев они осуществляются с помощью одной и той же процедуры.
Характерная особенность решения задачи выбора заключается в участии лица, принимающего решение (ЛПР), и эксперта. В качестве ЛПР выступает компетентный специалист, имеющий цель, которая служит мотивом постановки задачи. Эксперт - это лицо, владеющее информацией о рассматриваемой задаче и дающее оценки, необходимые для формирования ИМА.
Алгоритм формирования ИМА зависит от специфики альтернатив, которые могут быть представлены:
неделимым объектом, например товаром;
информационным объектом - стратегией, планом, бюджетом, а также расписанием;
маршрутами доставки грузов;
системами, наделенными иерархическими структурами;
математическими объектами.
Рассмотрим алгоритмы, основанные на известных менеджерам неформальных и формальных процедурах.

Данная задача уже упоминалась в предыдущей лекции. Учитывая ее исключительную важность, рассмотрим ее несколько подробнее.

Степень опытности ЛПР в значительной степени характеризуется умением правильно предсказывать ситуацию и найти наилучший способ решения проблемы.

При этом правильно определять механизм ситуации - значит быстро устанавливать ведущие факторы, а умение ЛПР генерировать новые, нестандартные решения вообще отождествляется в сознании людей с искусством. В этой связи понятно, что задача формирования исходного множества альтернатив не поддается полной формализации. Решение этой задачи - творческий процесс, в котором главная роль, конечно же, принадлежит ЛПР. Возникновение этой задачи как теоретического объекта исследования есть непосредственное следствие использования в ТПР системного принципа множественности альтернатив.

Прежде чем решать задачу формирования исходного множества альтернатив, следует определить системные требования, которым это множество должно соответствовать. Во-первых, множество альтернатив должно быть по возможности более полным. Это обеспечит в дальнейшем необходимую свободу выбора решений ЛПР и сведет к минимуму возможность упустить "лучшее" решение. Однако это первое принципиальное требование входит в противоречие со вторым, вытекающим из принципа соответствия решения времени, месту и возможностям ЛПР. Чаще всего на практике такое соответствие понимают как требование выработать решение в кратчайшие сроки. Следовательно, во-вторых, исходное множество альтернатив должно быть обозримым, достаточно узким, чтобы у ЛПР было достаточно времени для оценки последствий и предпочтительности альтернатив при сложившихся ограничениях на ресурсы. Проблему удовлетворения двух указанных противоречивых требований разрешают системно, на основе принципа декомпозиции.

Следуя системному принципу декомпозиции, вначале формируют множество альтернатив, все элементы которого потенциально, по их облику, по скрытым в них возможностям обеспечивают достижение целевого результата в сложившейся обстановке. Полученное таким образом множество претендентов на способ решения проблемы назовем множеством целевых альтернатив.

Затем из множества целевых альтернатив отбирают те варианты, которые являются логически непротиворечивыми и могут быть реализованы в отпущенные на операцию сроки. Кроме того, отбираемые альтернативы должны быть удовлетворены необходимыми активными ресурсами и отвечать общей системе предпочтений ЛПР.

Эти отобранные из целевых альтернатив варианты назовем физически реализуемыми альтернативами из числа целевых. Остальные варианты, потенциально приводящие к цели, но физически нереализуемые, отбрасываются.

Полученные в результате подобных манипуляций варианты дополняют способами действий, придающими альтернативам необходимую гибкость и устойчивость по отношению к изменяющимся или неизвестным на данный момент компонентам условий проведения операции.

В итоге и получают исходное множество альтернатов.

Технологически методика формирования исходного множества альтернатив предполагает совершение ряда специальных целенаправленных модификаций главных факторов механизма ситуации. Они состоят в одновременном или последовательном воздействии на управляемую (подвластную воле ЛПР) часть характеристик качества применяемых активных ресурсов, характеристик условий и способов действий.

Именно такая идея положена в основу большинства известных методов и алгоритмов формирования исходного множества альтернатив.

Исторически первыми появились эмпирические методы, которые требуют минимальной формализации. Наиболее простым из этого класса является метод, основанный на использовании причинно-следственной диаграммы. Типичным современным представителем эмпирических методов является СВR-метод (Саsе-Ваsеd Rеаsопiпg - "метод рассуждений на основе прошлого опыта").

Следующий класс образуют логико-эвристические процедуры, где формализация ведется на уровне управления логическими взаимосвязями. В качестве примеров реализации таких методов являются методы дерева решений и метод морфологических таблиц.

Типичными представителями класса методов формирования альтернатив, в которых достигнута наибольшая степень формализации всех этапов генерации, являются методы сетевого и календарного планирования.

Особый класс образуют методы формирования альтернатив в условиях, когда решение вырабатывает "групповое ЛПР", когда наблюдается полное или частичное совпадение интересов участников процесса выработки решения, однако из-за неодинаковой трактовки целей действий, особенностей индивидуального восприятия проблемной ситуации и по другим причинам суверенные мнения участников процесса выработки решения нужно согласовать в общем решении. Другими представителями методов этого класса оказываются методы генерации альтернатив в условиях конфликта и противодействия суверенных субъектов, втянутых в операцию ЛПР либо по собственной воле, либо против их воли. Такие ситуации свойственны экономическим, социальным, политическим и военным конфликтам. Во всех подобных ситуациях для формирования альтернатив применяют, как правило, рефлексивные методы. Таким методам свойственен средний уровень формализации с применением простых математических моделей.

По частоте применения на практике, пожалуй, первое место занимают логико-эвристические методы. Такое положение они приобрели из-за присущей им наглядности, простоты и универсальности подхода, удобства компьютеризации их алгоритмов. Суть данных методов сводится к тому, что вначале на основе логического анализа цели операции строится дерево целей и задач. Затем каждая подцель или задача также детализируется, и эта операция продолжается до тех пор, пока ЛПР не станет ясно, каким из известных средств (или каким способом) решать каждую частную задачу.

Еще по теме Задача формирования исходного множества альтернатив:

1. Г. Формирование исходного множества альтернатив, формализация предпочтений и выбор.

Полнотекстовый поиск:

"Документ"

Підприємства, установи та організації, інші юридичні особи, утворені відповідно до законодавства України, незалежно від форми власності, виду діяльнос...полностью>>

Главная > Учебник

Таким образом, можно считать, что надежность, достоверность и полнота информации - это такие ее качества, которые порожда­ют у ЛПР полную уверенность в успехе процесса разработки реше­ния, не оставляют у ЛПР никаких сомнений в том, что сообщенное ему является «истиной», и существенно снижает неопределенность выбора наилучшего решения,

При анализе табл. 4.1 важно иметь в виду следующее. В некото­рых ячейках таблицы помещен специальный символ *. Это означа­ет, что уровень качества сведений, который может обеспечить тот

или иной способ, оказывается не выше исходного уровня качеств^ самого рассматриваемого источника информации.

Планирование процесса сбора информации удобно осуществлять с помощью причинно-следственной диаграммы, представленной ц а рис. 4.3.

Рис. 4.3. Причинно-следственная диаграмма

Диаграмма моделирует, как из основных факторов «механизма си­туации», которые и есть «причины», вытекает результат, т.е. «следствие».

Причинно-следственная диаграмма составляется следующим об­разом. На листе бумаги посредине проводим горизонтальную стрелку и в ее острие помещаем «Следствие» (имя результата, изучаемого во­проса). К линии стрелки сводим стрелки четырех указателей, обозна­чающих основные факторы. Указатель - это прямоугольник, из ко­торого идет стрелка к линии центральной стрелки, приводящей, в свою очередь, к следствию. Таким построением графически модели­руется наличие какого-то вклада рассматриваемого фактора в следст­вие. Причем само обозначение на листе бумаги поля указателя все время подталкивает исследователя к мысли о том, что в это поле нужно внести какую-то информацию, что-то вписать. А это означает, что указатели на диаграмме играют роль специального психологиче­ского раздражителя, заставляющего исследователя искать («до полно­го изнеможения») и находить факторы рассматриваемой категории. После того, как все указатели обозначены на листе диаграммы, сле­дует в произвольном порядке (лишь бы не забыть, не упустить что-то существенное) заполнять соответствующие поля.

Еще раз подчеркнем, что порядок заполнения полей никакого значения не имеет, он - произвольный. Главное - это сформиро­вать как можно более полный список основных «причин», поро­дивших «следствие». С этой целью в поля указателя для фактора «Качество» вписываем значимые, на наш взгляд, для рассматривае-

пГ о исхода, результата или вопроса характеристики уровня про­фессионализма исполнителей и качества средств, материалов и

боРУД° ваниЯ- Ф акто Р «Условия» раскрываем через характеристики пени благоприятности условий обстановки (обстоятельства вре­мени, места, возможных влияний других субъектов и др.), а фактор

Способы» описываем через категории, характеризующие совер-

пенство способа действий, такие, как применяемые методы, после­довательности выполнения тех или иных трудовых или творческих приемов. В результате удается довольно быстро сформировать спи­сок представительных («значимых») факторов, которые, по мнению ЛПР. следует принять во внимание.

Работу по формированию списка факторов нужно проводить в условиях полного раскрепощения фантазии. Это значит, что на этапе синтеза списка не допускается никакая критика, никакое со­мнение в том, включать или не включать претендента в список факторов. Иными словами, на этапе заполнения полей указателей главная цель - как можно больше факторов ЗАПИСАТЬ на бумаге. Именно записать, поскольку это высвобождает мозг исследователя для творческой работы, освобождает от необходимости запоминать сгенерированную информацию. Этот этап работы с причинно-следственной диаграммой можно назвать этапом генерации причин (этап синтеза причин).

После того как фантазия иссякла и генерация причин заверше­на, можно приступать к этапу анализа вкладов факторов. Вначале анализ ведется вербально, в качественных шкалах, а на завершаю­щей стадии - в более совершенных количественно-качественных и количественных. Подобный рациональный порядок использования шкал оценок позволяет значительно быстрее получить окончатель­ный ответ на главные вопросы, интересующие ЛПР на этапе пла­нирования процесса сбора информации. При этом весьма просто устанавливают не только требуемые номинации и качество важной информации (то есть, о чем нужна информация, с какой точно­стью, достоверностью, полнотой), но и к какому сроку и из какого источника следует эту информацию получать.

4.3. Задача формирования исходного множества альтернатив

Если спросить человека, хорошо разбирающегося в проблемах Управления, чем определяется степень опытности управленца, то чаще всего можно получить такой ответ: умением предсказывать ситуацию и "Ыстро найти наилучший способ решения проблемы. Что такое «уме-^е предсказывать ситуацию», мы уже обсудили в предыдущем пара-

графе. А вот что такое «наилучший способ решения проблемы»? Как вообще сформировать способы достижения пели операции?

Системные требования к множеству альтернатив. Умение ЛПР гене­рировать новые, нестандартные решения отождествляется в сознании многих с искусством. По-видимому, это объясняется тем, что задача формирования исходного множества альтернатив не поддается полной формализации. Поскольку решение подобной задачи - творческий процесс, в результатах которого, прежде всего, заинтересовано ЛПР. главная роль в этом процессе, конечно же, ему и принадлежит. Одна­ко прежде чем предложить научный подход к решению этой весьма непростой задачи, определим системные требования, которым множе­ство альтернатив должно соответствовать.

Во-первых, множество альтернатив должно быть по возможно­сти более широким. Это обеспечит в дальнейшем необходимую сво­боду выбора решений ЛПР и сведет к минимуму возможность упус­тить «лучшее» решение. Но это первое, принципиальное требование входит в противоречие с естественными ограничениями по време­ни, месту и возможностям, в которых обычно приходится работать ЛПР. Невозможно бесконечно долго вырабатывать решение. Иначе не останется времени на его реализацию. Поэтому чаще всего на практике от ЛПР требуется выработать решение в кратчайшие сро­ки. Отсюда немедленно следует второе требование к исходному множеству альтернатив. Это множество должно быть обозримым, достаточно узким, чтобы у ЛПР осталось больше времени на оцен­ку предпочтительности альтернатив, а у исполнителей - больше времени на воплощение найденного наилучшего решения на прак­тике. Для того чтобы удовлетворить разумным образом указанные противоречивые требования, требуется искусство, а чтобы при этом не сделать грубых ошибок, следует привлечь науку. Так вот, в соот­ветствии с системным принципом декомпозиции наука вначале ре­комендует сформировать множество альтернатив, все элементы ко­торого потенциально, по их облику, скрытым в них возможностям обеспечивают достижение цели.

Методика формирования исходного множества альтернатив. В случаях детерминированного, стохастического или природно-неопределенного «механизмов ситуации» методика формирования исходного множества альтернатив предполагает совершение достаточно простых действий. В той или иной степени все они сводятся к ряду целенаправленных мо­дификаций управляемых факторов, определяющих эффективность операции (см. рис. 4.1). При этом ЛПР исследует возможность одно­временного воздействия на «упра&ляемую» компоненту указанных факторов, так как именно такой способ управления чаще всего приво­дит к возникновению положительных эмерджентных свойств у буду­щих альтернатив. Если ЛПР намерено воздействовать, например, на

качество активных ресурсов, то в таком случае все методы формиро­вания альтернатив относят к категории так называемого инженерного синтеза. Если же объектом приложения усилий ЛПР станут факторы 03 классов «Условия» и «Способы», то будем иметь в виду способы оперативного синтеза вариантов решений.

Полученное в ходе инженерного или оперативного синтеза мно­жество вариантов решения проблемы назовем множеством «целевых альтернатив». После получения «целевых альтернатив» из их множе­ства следует отобрать те варианты, которые являются логически не­противоречивыми и могут быть реализованы в отпущенные на опе­рацию сроки. При этом оставляемые альтернативы должны быть обязательно удовлетворены как активными ресурсами, так и отвечать общей системе предпочтений ЛПР. Отобранные варианты (из числа целевых) назовем «физически реализуемыми». Таким образом, осталь­ные варианты, потенциально приводящие к цели, но физически не­реализуемые, отбрасываем.

Полученное подмножество «физически реализуемых» альтерна­тив дополняют вариантами, придающими способам необходимую гибкость и устойчивость по отношению к возможным изменениям будущих условий проведения операции. В итоге проделанной рабо­ты как раз и получают то, что мы будем в дальнейшем называть «исходным множеством альтернатив».

Что касается технологических приемов реализации представленной общей методики формирования исходного множества альтернатив, то здесь все зависит от того, с каким из теоретических классов задач ТПР мы сталкиваемся в конкретной ситуации. По понятным причинам наибольшие «технологические ухищрения» приходится применять в ситуациях с поведенческой неопределенностью.

Методы формирования множества альтернатив. Условно все ме­тоды формирования множества альтернатив можно разделить на следующие классы, различающиеся степенью формализации при­меняемых технологий:

эмпирические (каузальные);

логико-эвристические;

абстрактно-логические (математические); ..

рефлексивные.

Исторически первыми возникли эмпирические методы. Вначале люди подмечали некоторые общие признаки, присущие тем или иным практическим приемам решения конкретных задач. Затем этот опыт творчески обобщался и превращался в набор правил, как поступать в том или ином случае. Подобные методы применяются и в настоящее время. Например, известна машинная технология CBR (Case-Based Reasoning - «метод рассуждений на основе прошлого опыта*.). Суть ее в том, что анализируемая ситуация принятия решений сопоставляется

"Правленческие решения -,_

в памяти ЭВМ со всеми известными из прошлого сходными ситуа­циями. Из базы данных машина отбирает несколько ситуаций, похо­жих на анализируемую, и предстаатяст их ЛПР.

Выбор конкретного решения руководителем (менеджером) ос­новывается на сопоставлении наблюдаемой ситуации с ситуацией из базы данных и корректировки известных для этих ситуаций ре­шений применительно к особенностям рассматриваемого случая.

Логико-эвристические методы генерации множества альтернатив предполагают постепенное расчленение рассматриваемой проблемы или задачи на отдельные подзадачи, вопросы, подоперации и т.д. до таких элементарных действий, для которых уже известны эвристиче­ские решения и конкретные технологии их исполнения. По частоте применения на практике, пожалуй, именно логико-эвристические методы занимают первое место. Типичными логико-эвристическими методами являются метод дерева решений и метод морфологических таблиц. Такое положение они приобрели из-за присущей им нагляд­ности, простоты и универсальности подхода, удобства компьютери­зации их алгоритмов.

Метод «дерева решений». Рассмотрим технологию метода «дерева решений». Для целостного и единого ее понимания воспользуемся тремя основными понятиями: «важное обстоятельст­во», «измеримая характеристика», «финальный» элемент. Будем счи­тать «важным обстоятельством» любой фактор, который ЛПР считает необходимым учитывать в процессе работы над проблемой. Важные обстоятельства, свойства объектов или задач, которые можно не только описать вербально, но и измерить, будем именовать «измери­мыми характеристиками». Важное обстоятельство, которым заканчи­вается любая ветвь дерева, назовем «финальным». По аналогии будем пользоваться понятиями «финальная подцель», «финальная измери­мая характеристика».

Как уже отмечалось, вначале на основе логического анализа це­ли операции ЛПР строит «дерево целей». Это первый этап. При этом «дерево целей» следует строить или на основе детального опи­сания «желаемого» состояния (цели), или декомпозиции «дейстки-тельного» состояния (что в нем не удовлетворяет ЛПР, что необхо­димо устранить). По сути, это одно и то же, ведь ЛПР должно уяснить, «чего оно хочет». Однако по форме логической деятельно­сти это разные подходы (как синтез и анализ).

Если «дерево целей» строится на основе анализа «желаемого» со­стояния, процедуру ветвления удобнее отображать графически. Результат построения «дерева целей» не является однозначным. Это происходит из-за того, что каждое ЛПР само решает, когда закон­чить ветвление целей. На втором этапе в построенном «дереве целей» каждой из финальных частных задач ставят в соответствие известный

Орджоникидзе , дом 11, стр. ... «Институт модернизации государственного и муниципального управления » 123060, ... 07.06.2018 Бусев А.П. Кузовлева...

Главное предназначение ЛПР и конечный продукт его управленческой деятельности - это выработка решений. Разумеется, немаловажны и другие его управленческие функции, такие, как организация взаимодействия, всестороннего обеспечения проведения операции, контроль, оказание помощи, оценка фактической эффективности операции, фиксация, обобщение и распространение накопленного в ходе операции опыта.

Схема структуры принятия управленческих решений представлена на Рис.1.7.

Основу принятия всех решений на всех этапах процесса выработки решений, конечно же, составляют предпочтения ЛПР.

Несомненно, целесообразным началом процесса принятия решений должна стать формализация предпочтений.

После того как предпочтения ЛПР формализованы и получена необходимая информация о предпочтениях, переходят к следующему важному шагу принятия решений - к построению функции выбора (полезности).

Функция выбора в теории принятия решений имеет фундаментальное значение. Именно на ее построение в конечном итоге ориентированы решение задач формирования исходного множества альтернатив, анализ условий проведения операции, выявление и измерение предпочтений ЛПР.

Согласно формальному определению, принятому в ТПР, функция выбора - это отображение вида

где - некоторое множество (исходное для рассматриваемого шага принятия решений), из которого производят выбор; - подмножество, обладающее определенными (известными или заданными) свойствами, причем

При поэтапном получении от ЛПР информации о его предпочтениях в ходе проведения измерений вначале строится функция выбора по результатам измерения и оценки в наиболее надежной, но и менее точной номинальной шкале на основе качественных суждений о предпочтениях. В результате из исходного множества А альтернатив получают первое представление искомого подмножества альтернатив, в котором содержится наилучшая альтернатива.

Если ЛПР, проведя неформальный анализ подмножества, еще не смогло определиться в выборе, то следует продолжить построение функции выбора. Для этого ЛПР должно уточнить измеренные предпочтения, применив для их измерения более совершенную, например порядковую или балльную, шкалу.

В результате уточнения вида функции выбора будет получено в общем случае иное подмножество альтернатив, причем. Теперь ЛПР должно сосредоточиться на анализе этого последнего множества, так как опять-таки наилучшая альтернатива содержится именно в нем. Затем при необходимости можно вновь уточнить предпочтения ЛПР, измерив их в какой-либо из пропорциональных шкал, и так далее до тех пор, пока ЛПР уверенно не остановится в выборе наилучшей альтернативы.

Следует иметь в виду, что конкретный вид функции выбора, реализующий отображение (1.3), зависит от того, каков механизм ситуации.

Это обстоятельство отмечено на схеме Рис.1.7. вариантами построения функции выбора с детализацией их по типу условий неопределенности: в условиях стохастической неопределенности, в условиях поведенческой неопределенности и в условиях природной неопределенности.

Целевое различие в использовании скалярного и векторного критериев определило необходимость отображения на Рис.1.7 в общем случае двух вариантов формы исходных данных и процедур для построения функции выбора - по скалярному или векторному критерию.

Получение информации

Процесс принятия решения требует по возможности полного объема информации как о самой управляющей системе, так и о среде ее функционирования (окружающей среде). Без информации такого рода невозможны анализ условий принятия решений, выявление механизма ситуации и формирование исходного множества альтернатив. ЛПР должен быть проведен содержательный анализ информации об условиях осуществления операции, получены надежные представления о механизме ситуации. Только обретя эту информацию, ЛПР сможет с позиций системного подхода не только вербально описать основные (ведущие) факторы, способствующие и мешающие формированию успешного исхода операции, но и формально оценить степень их влияния на результативность исхода.

Для этого необходимо точно понять, какая информация, какого качества и к какому сроку нужна. Результат этого промежуточного решения (содержание, требуемые точность и надежность информации, оперативность ее получения) поможет ЛПР осознанно выбрать один из доступных источников информации и принять решение. Схема классификации возможных источников и способов получения информации приведена на Рис.1.8.

Из анализа схемы на Рис. 1.8. следует, что принципиально существует лишь три источника информации:

· эмпирические данные;

· знания, личный опыт и интуиция ЛПР;

· совет специалиста (экспертиза).

Ясно, что практически чаще всего люди черпают информацию из собственного опыта и знаний, а собственная интуиция помогает им заполнить пробелы в позитивном знании.

Кроме этого имеются еще две принципиальные возможности: поискать необходимые сведения в одном из "объективных источников", где зафиксирован исторический опыт человечества (эмпирические данные), или обратиться к "субъективному источнику" - к знаниям, умениям и навыкам признанных специалистов своего дела (экспертам).

В ТПР считают, что эксперт - это человек, который лично работает в рассматриваемой области деятельности, является признанным специалистом по решаемой проблеме, может и имеет возможность высказать суждение по ней в доступной для ЛПР форме.

Эксперты выполняют информационную и аналитическую работу на основе своих личных представлений о решаемой задаче. В общем случае представления экспертов могут не совпадать с мнением ЛПР. Такое расхождение во мнениях играет как отрицательную, так и положительную роль. С одной стороны, при несовпадении мнений затягивается процесс выработки решения, но, с другой - ЛПР может критически осмыслить альтернативную точку зрения или скорректировать собственные предпочтения.

Чтобы повысить личную уверенность в том, что специалист дал ему правильный совет, ЛПР может обратиться не к одному, а к нескольким экспертам. Соответственно, различают индивидуальную (один эксперт) и групповую экспертизу. Если вопрос строго конфиденциальный, время лимитировано или нет возможности спросить у нескольких специалистов ответа на интересующий вопрос, то индивидуальная экспертиза -- наилучший способ получения информации. Но если перечисленные ограничения не являются существенными, то, несомненно, групповая экспертиза - в целом более достоверный и точный способ получения информации.

В то же время в ходе групповой экспертизы возможно несовпадение субъективных суждений отдельных специалистов. В связи с этим требуется предпринимать специальные приемы обработки экспертной информации с целью повышения надежности результатов.

ТПР разработан специальный комплекс организационных, технических и математических процедур, придающих стройность и логическую обусловленность всему процессу получения, обработки и анализа групповой экспертной информации. Этот комплекс процедур, включающий экспертизу (то есть сам опрос экспертов) лишь как один из этапов получения информации, в ТПР получил название метода экспертного оценивания.

Исторически накапливая знания, научившись письменности, люди стали фиксировать свой объективный опыт. Всю полезную информацию стали заносить в той или иной форме на специальные носители. Вначале эти носители были несовершенны (например, рукописи, книги) и малодоступны, однако постепенно они приобрели более совершенную форму, а с развитием печатного дела превратились в библиотеки, в банки данных (БнД), базы данных (БзД) и базы знаний (БзЗ). Процесс поиска общедоступной информации стал более удобным, эффективным и даже творческим. Но в это же время какая-то информация и какие-то источники информации становились недоступными широкой общественности. Поэтому в том случае, когда ЛПР в силу разных причин не может найти необходимую ему информацию в общедоступных источниках, ее приходится активно добывать. Чтобы добыть недоступную информацию, ЛПР может организовать и провести натурный или модельный эксперимент, может прибегнуть к помощи разведки или применить какие-то спецсредства.

Разведка или спецсредства требуют значительных затрат; то же относится и к эксперименту, особенно, если эксперимент масштабный и проводится в условиях действия неоднозначного механизма ситуации. Поэтому, чтобы сэкономить средства, целесообразно провести строго научное планирование эксперимента, количественно установить его параметры, оптимальные в отношении эффективности будущих решений и действий ЛПР.

Значительные теоретические успехи достигнуты в деле планирования экспериментов на математических моделях с применением компьютеров. Аппарат математической теории планирования в основном ориентирован на исследование случайных механизмов ситуации. В то же время он нередко бывает полезным и в других ситуациях.

Рассмотрим постановку задачи планирования эксперимента.

Если целью исследования является максимизация полезного эффекта эксперимента при ограничениях на затраты, а сам полезный эффект соотносится в сознании ЛПР с обеспечением экстремума (например, максимума) выходного результата, то задача установления оптимальных параметров эксперимента сведется к стремлению максимизировать выходной результат при ограничениях на затраты. Например, если нужно увеличить выход некоторого полезного вещества в процессе химического производства, а объем выхода зависит от таких важных параметров, как температура, давление и т.п., то постановка задачи планирования эксперимента по выпуску химического продукта может выглядеть следующим образом: найти оптимальное сочетание перечисленных управляемых переменных процесса химического производства, которые обеспечивают максимальный выход готового продукта требуемого качества, при условии, что затраты на проведение эксперимента не выше отпущенных на него финансов.

Примерно по такой же схеме формулируется постановка задачи на получение информации и в том случае, когда эффект отождествляется с точностью предсказания выходного результата, то есть с величиной ошибки воспроизведения механизма ситуации, а также постановка задачи, в которой целью ЛПР является стремление к минимизации затрат на моделирование при обеспечении уровней притязаний ЛПР на ожидаемый эффект.

Задача формирования исходного множества альтернатив

Данная задача уже упоминалась в предыдущей лекции. Учитывая ее исключительную важность, рассмотрим ее несколько подробнее.

Степень опытности ЛПР в значительной степени характеризуется умением правильно предсказывать ситуацию и найти наилучший способ решения проблемы. При этом правильно определять механизм ситуации - значит быстро устанавливать ведущие факторы, а умение ЛПР генерировать новые, нестандартные решения вообще отождествляется в сознании людей с искусством. В этой связи понятно, что задача формирования исходного множества альтернатив не поддается полной формализации. Решение этой задачи - творческий процесс, в котором главная роль, конечно же, принадлежит ЛПР. Возникновение этой задачи как теоретического объекта исследования есть непосредственное следствие использования в ТПР системного принципа множественности альтернатив.

Прежде чем решать задачу формирования исходного множества альтернатив, следует определить системные требования, которым это множество должно соответствовать. Во-первых, множество альтернатив должно быть по возможности более полным. Это обеспечит в дальнейшем необходимую свободу выбора решений ЛПР и сведет к минимуму возможность упустить "лучшее" решение. Однако это первое принципиальное требование входит в противоречие со вторым, вытекающим из принципа соответствия решения времени, месту и возможностям ЛПР. Чаще всего, на практике такое соответствие понимают как требование выработать решение в кратчайшие сроки. Следовательно, во-вторых, исходное множество альтернатив должно быть обозримым, достаточно узким, чтобы у ЛПР было достаточно времени для оценки последствий и предпочтительности альтернатив при сложившихся ограничениях на ресурсы. Проблему удовлетворения двух указанных противоречивых требований разрешают системно, на основе принципа декомпозиции.

Следуя системному принципу декомпозиции, вначале формируют множество альтернатив, все элементы которого потенциально, по их облику, по скрытым в них возможностям обеспечивают достижение целевого результата в сложившейся обстановке. Полученное таким образом множество претендентов на способ решения проблемы назовем множеством целевых альтернатив.

Затем из множества целевых альтернатив отбирают те варианты, которые являются логически непротиворечивыми и могут быть реализованы в отпущенные на операцию сроки. Кроме того, отбираемые альтернативы должны быть удовлетворены необходимыми активными ресурсами и должны отвечать общей системе предпочтений ЛПР.

Эти отобранные из целевых альтернатив варианты назовем физически реализуемыми альтернативами из числа целевых. Остальные варианты, потенциально приводящие к цели, но физически нереализуемые, отбрасываются.

Полученные в результате подобных манипуляций варианты дополняют способами действий, придающими альтернативам необходимую гибкость и устойчивость по отношению к изменяющимся или неизвестным на данный момент компонентам условий проведения операции. В итоге и получают исходное множество альтернатов.

Технологически методика формирования исходного множества альтернатив предполагает совершение ряда специальных целенаправленных модификаций главных факторов механизма ситуации. Они состоят в одновременном или последовательном воздействии на управляемую (подвластную воле ЛПР) часть характеристик качества применяемых активных ресурсов, характеристик условий и способов действий.

Именно такая идея положена в основу большинства известных методов и алгоритмов формирования исходного множества альтернатив.

Исторически первыми появились эмпирические методы, которые требуют минимальной формализации. Наиболее простым из этого класса является метод, основанный на использовании причинно-следственной диаграммы. Типичным современным представителем эмпирических методов является СВR-метод (Саsе-Ваsеd Rеаsопiпg - "метод рассуждений на основе прошлого опыта").

Следующий класс образуют логико-эвристические процедуры, где формализация ведется на уровне управления логическими взаимосвязями. В качестве примеров реализации таких методов являются методы дерева решений и метод морфологических таблиц.

Типичными представителями класса методов формирования альтернатив, в которых достигнута наибольшая степень формализации всех этапов генерации, являются методы сетевого и календарного планирования.

Особый класс образуют методы формирования альтернатив в условиях, когда решение вырабатывает "групповое ЛПР", когда наблюдается полное или частичное совпадение интересов участников процесса выработки решения, однако из-за неодинаковой трактовки целей действий, особенностей индивидуального восприятия проблемной ситуации и по другим причинам суверенные мнения участников процесса выработки решения нужно согласовать в общем решении. Другими представителями методов этого класса оказываются методы генерации альтернатив в условиях конфликта и противодействия суверенных субъектов, втянутых в операцию ЛПР либо по собственной воле, либо против их воли. Такие ситуации свойственны экономическим, социальным, политическим и военным конфликтам. Во всех подобных ситуациях для формирования альтернатив применяют, как правило, рефлексивные методы. Таким методам свойственен средний уровень формализации с применением простых математических моделей.

По частоте применения на практике, пожалуй, первое место занимают логико-эвристические методы. Такое положение они приобрели из-за присущей им наглядности, простоты и универсальности подхода, удобства компьютеризации их алгоритмов. Суть данных методов сводится к тому, что вначале на основе логического анализа цели операции строится дерево целей и задач. Затем каждая подцель или задача также детализируется, и эта операция продолжается до тех пор, пока ЛПР не станет ясно, каким из известных средств (или каким способом) решать каждую частную задачу.

Оценка альтернатив

Как уже отмечалось, осознанный выбор должен производиться на основе сравнения результатов оценки альтернатив. Поэтому задача оценки альтернатив имеет главной целью получение для каждой альтернативы значений результатов, характеризующих интенсивность существенных свойств исходов операции, планируемой к проведению в заданных условиях. Сформулируем задачу оценки альтернатив как задачу получения результатов для каждой альтернативы, следующим образом.

Множество А альтернатив ЛПР, характеризующих порядок использования имеющихся ресурсов для достижения цели операции; множество S факторов, задающих условия проведения операции по достижению цели, и их количественные и качественные характеристики; тип механизма ситуации.

Требуется

Оценить значение результата Y(а, s) для каждой из альтернатив множества А в условиях S.

В зависимости от типа механизма ситуации результат Y(а, s) применения альтернативы, а в условиях s будем понимать по-разному.

Если механизм детерминистский, то результат Y(а) (в общем случае векторный) зависит от альтернативы однозначно, условия фиксированы и определяют лишь вид отображения А --> Y.

Для стохастического механизма ситуации в общем случае каждой альтернативе ставится в соответствие вероятностное распределение векторного результата, условия фиксированы и определяют вид распределения вероятностей. Для других типов механизма ситуации будем искать множество возможных значений векторного результата Y(а, s).

Информацию о значениях (оценках) результата Y(а, s) для любых из перечисленных типов механизмов ситуации можно получать различными способами, однако основным средством получения новой информации для решения крупномасштабных проблем следует считать математическое моделирование.

Моделирование целесообразно организовать как процесс построения моделей при постепенно увеличивающемся "масштабе изображения". При этом на начальном этапе процесса моделирования используют модели наибольшей степени обобщения факторов, учитывающие лишь самые заметные закономерности -так называемые концептуальные модели (это самый "мелкий масштаб" исследования). Затем уточняют объект исследования и дополняют модель, внося в нее большее число факторов и измеряя их характеристики в шкалах промежуточной степени совершенства ("средний масштаб"). Наконец, когда исследователь настолько определился в объекте исследования, что выделил конкретный элемент из реальной действительности и решил, какие именно закономерности воспроизвести во всех подробностях, проводят детальное моделирование (самый "крупный масштаб" исследования) с использованием наиболее совершенных, количественных шкал.

Опыт принятия решений на основе моделирования показывает, что в любом случае полученные в ходе моделирования результаты будут способствовать более глубокому пониманию сути операции и улучшению существующих методов управления ею.

Важным самостоятельным элементом процесса разработки модели является проверка ее работоспособности.

Среди таких проверок многие исследователи в первую очередь обычно называют проверки на непротиворечивость здравому смыслу (результаты моделирования согласуются с обыденными представлениями), асимптотическую устойчивость (предельные минимальные или максимальные значения входных параметров приводят к правильным выводам, подтверждаемым асимптотическими оценками), чувствительность к важным параметрам (модель реагирует на малые изменения входных параметров), соответствие опытным данным (результаты опыта должны хорошо воспроизводиться на модели), оперативность (возможность получать требуемые по качеству результаты в отведенные директивные сроки).

После установления адекватности модели переходят к получению и обработке необходимых для принятия решения результатов моделирования. Обработка данных проводится для того, чтобы сделать их обозримыми и привести к виду, удобному для принятия решения. Способ обработки данных выбирают в зависимости от типа шкалы (качественная или количественная) и природы соответствующего этим данным фактора (случайные, "природные" и т.п.).

Результаты обработки опытных данных необходимо представить ЛПР в сжатой и выразительной форме, с необходимой степенью детализации.