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).
Гулина О.М.
«Прикладные методы принятия решения»
Объем – 72 стр.
Тираж 50 экз.
Назначение – для студентов специальностей ВТ, АСУ, Информационные системы, направления ИВТ, а также специальности Менеджмент организации всех форм обучения.
Рассматриваются методология и задачи теории принятия решений, основные типы неопределенностей и общие подходы и методы принятия решений в этих ситуациях. Приведены примеры практических ситуаций с подробными пояснениями и решениями. Для самоконтроля студентов лекционный курс дополнен контрольными вопросами по темам.
Введение
Курс теории принятия решений входит в программы подготовки специалистов в области информатики, техники и технологий, а также в программы подготовки менеджеров, подчеркивая важную роль умения принимать оптимальные управленческие решения. Этот курс состоит из целого класса дисциплин, ориентированных на использование информации при принятии решений (ПР) в самых разных ситуациях.
Процессы принятия решений лежат в основе любой целенаправленной деятельности:
без принятия решений невозможно обойтись в обыденной жизни:
Мы выбираем Вуз, работу, дом , место отдыха, планируем бюджет семьи и т.д.
без принятия решений невозможно развитие производства, фирмы , НИИ, отраслей экономики,…
также невозможно обойтись без принятия политических решений – распределение средств госбюджета, способ проведения реформы образования, земельной реформы, способы проведения налоговой политики,…
Задача выбора является одной из центральных в экономике. Покупатель решает, что покупать и за какую цену. Производитель решает, во что вкладывать капитал, какие товары производить. Выбор, как правило, осуществляется на основании анализа некоторого показателя эффективности. Соответствующие модели расчета активно используются при детерминированном выборе. Однако часто выбор приходится осуществлять в условиях неопределенности различной природы. И для всестороннего анализа необходимо:
В каждом конкретном случае понимать внутреннюю природу имеющейся неопределенности и ее истоки;
Понимать каким образом учитывается эта неопределенность выбранной математической моделью;
Разобраться в существе метода, с помощью которого находится решение для данной модели при наличии надлежащих исходных данных, т.к. выбор метода зависит от информированности лица, принимающего решение (ЛПР).
Выбор должен быть обоснованным, т.е. сделанным на основе решения определенной оптимизационной задачи. Постановка такой задачи в зависимости от ситуации приводит к различным математическим моделям.
Принятие решений в условиях конфликта и противоборства сторон, принятие решений в коллективе, стратегическое планирование и прогнозирование, построение планов достижения цели...
Чтобы научиться принимать правильные, оптимальные решения, необходимо рассмотреть общие принципы их разработки и методы, позволяющие принять оптимальные в некотором смысле решения. В первую очередь это относится к решениям, последствия которых могут быть достаточно весомыми. Отсюда возникает необходимость в разработке методов, упрощающих процесс принятия решений (ППР) и дающих решениям большую надежность.
Теория принятия решений изучает общие схемы, используемые людьми при выборе нужного решения из множества альтернативных возможностей.
В связи с этим, приступая к исследованию конкретной задачи управления, необходимо в первую очередь выяснить
С какими видами неопределенности придется столкнуться, и каким образом это может отразиться на выборе оптимального решения;
Можно ли в рамках принятой модели адекватным образом учесть недетерминированный характер исследуемой ситуации.
Участие людей в принятии решения требует обоснования позиции при осуществлении выбора. Субъективизм в задачах принятия решения связан с выбором модели, анализом ситуаций, назначением предпочтений и т.д.
Одной из основных проблем, возникающих при анализе ситуации и принятии решения, является формализованное представление информации, т.е. разработка математической модели рассматриваемой ситуации. В зависимости от того, какого рода информация имеется, используются различные формальные процедуры. Например, если информация присутствует в виде экспертных суждений, то используются эвристические методы. Если рассматриваются конфликтные ситуации, то используются модели теории игр.
В книгу вошел материал курса лекций по теории принятия решений, читаемый автором в Обнинском государственном техническом университете атомной энергетики.
В главе 1 приведены основные положения и терминология теории принятия решений. Любая деятельность связана с риском. Принятие решений в условиях риска, поиск дополнительной информации, элементы теории статистических решений изложены в главе 2. Практически любая задача ПР является многокритериальной. В главе 3 рассматриваются как постановка многокритериальных задач, так и способы преодоления неопределенности целей для различных исходных данных и степени информированности ЛПР.
В конце каждой темы приведен список основных понятий, определяющих содержание темы, а также контрольных вопросов для самопроверки.
Остается добавить, что, поскольку процессы принятия решений лежат в основе любой целенаправленной деятельности, то знание элементов теории принятия решений будет полезно любому образованному человеку.
Принятию решений нужно учиться .
1 Основные положения теории принятия решений
1.1 Особенности задач принятия решений
Далеко не всегда принятие решений (ПР) происходит в условиях полной определенности. Это скорее исключение, чем правило.
Неопределенность связана со случайным влиянием внешних факторов, с недетерминированностью собственных свойств системы или ситуации, с неполнотой построенной математической модели.
Принимать решения приходится в условиях различной информированности. Поэтому необходимо стремиться к использованию всей имеющейся информации и, взвесив все возможные варианты, постараться найти среди них наилучший. Устранение неопределенности при ПР требует использования соответствующих методов и процедур.
“Только решения и планы бывают идеальными, а люди и обстоятельства всегда реальны. Поэтому любое управленческое решение несет в себе возможность не только успеха, но и неудачи”.
Центральную роль в ПР играет понятие риска .
И в коммерции, и в политике, и в хозяйственной деятельности, и в технических задачах риск часто бывает неизбежным и должен учитываться. Понятие риска очень разнообразно и зависит от ситуации, в которой он рассматривается. Как требует научный подход, в каждом случае ему можно дать конкретное, но непременно количественное определение. И задача заключается в том, чтобы свести этот риск к минимуму.
Методы поиска оптимальных решений рассматривают в разделах классической математики, связанных с изучением экстремумов функций или функционалов. На практике решения нужно оценивать с различных точек зрения, учитывая физические (габариты, вес,…), экономические (стоимость, прибыль,…), технические и другие аспекты. Это требует построения моделей оптимизации решений одновременно по нескольким критериям – возникает многокритериальная задача.
Часто приходится принимать решения в условиях конфликта . Тогда используются игровые методы принятия решений.
Таким образом, задача состоит в том, чтобы формализовать процесс принятия решений (ППР) и изучить математические методы принятия решений при различных типах неопределенности.
Элементы задачи принятия решений
Цели
Целевые показатели могут быть качественными или количественными в зависимости от условий, в том числе от периода времени, на который осуществляется прогноз:
Качественные цели называются ориентирами,
количественные – целевыми функциями.
Цель описывается в виде требуемого результата. Например, ориентирами являются цели: «Выбор учебного заведения», «Размещение заказа на производство продукции», «Подбор персонала для предприятия» и т.д.
Цель может быть уточнена с помощью подцелей или целевых функций. Например, цель «Подбор персонала для предприятия» может быть раскрыта в виде таких целевых функций как «квалификация по специальности как можно выше», «владение иностранными языками как можно в большей степени», «хорошее владение информационными технологиями», «приветствуется дополнительная квалификация» и т.д.
Стратегии
Сформулированные цели требуют разработки соответствующих путей их достижения. Причем стратегии , разработанные для одних целей, могут быть неприменимы для других.
Альтернативы
Каждая стратегия имеет несколько вариантов ее реализации, или альтернативных решений.
Альтернативы – это решения, стратегии поведения , варианты действий, они являются неотъемлемой частью задачи ПР.
Для постановки задачи необходимо иметь хотя бы две альтернативы.
Альтернативы бывают зависимыми и независимыми. Независимыми являются те альтернативы, любые действия с которыми (удаление из рассмотрения, выделение в качестве единственно 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 и очевидным является непосредственная групповая зависимость: если решено рассматривать хотя бы одну альтернативу из группы, то надо рассматривать и всю группу. Так, при планировании модернизации производства необходимо рассматривать все варианты.
Успешное решение проблемы в значительной мере обусловлено тем, насколько точно сформулированы возможные альтернативы. Всегда есть опасность, что одна или несколько потенциально лучших альтернатив будут упущены. Как правило, усилия, затраченные на тщательное выявление возможных альтернатив, не бывают напрасными.
Альтернативы могут быть определены заранее, их также можно строить в процессе решения задачи. Примером может быть задача выбора проекта застройки города: рассмотрев предложенные альтернативы и отметив их сильные и слабые стороны, можно сконструировать новую альтернативу, свободную от указанных недостатков, и взять ее за основу.
Из множества вариантов решения проблемы следует исключить те, которые не могут быть реализованы по каким-либо причинам, в том числе в отпущенные для решения сроки. Оставшиеся альтернативы образуют исходное множество альтернатив (ИМА) ={ x } .
Выбор той или иной альтернативы хЄ приводит к цели , ноколичественные показатели достижения цели при этом будут разными.
Методы формирования ИМА
В зависимости от степени формализации технологий различают следующие классы методов:
Эмпирические (каузальные)
Логико-эвристические
Абстрактно-логические (математические)
Рефлексивные.
Эмпирические методы основаны на использовании общих признаков, присущих тем или иным практическим приемам решения конкретных задач. Это методы решения конкретных задач, аккумулированные в набор правил, как поступать в том или ином случае. Например, машинная технологияCBR(Case-BasedReasoning– «метод рассуждений на основе прошлого опыта»): анализируемая ситуация принятия решений сопоставляется в памяти ЭВМ со всеми известным из прошлого сходными ситуациями; из базы данных машина отбирает несколько ситуаций, похожих на анализируемую, и представляет их ЛПР.
Логико-эвристические методы генерации множества альтернатив предполагают разбиение рассматриваемой проблемы на отдельные задачи, подзадачи, операции и т.д. до таких элементарных действий, для которых уже известны эвристические решения и конкретные технологии их исполнения. По частоте применения данные методы лидируют. Примером таких методов является метод «дерева решений».
Рассмотрим метод «дерева решений». Он применяется для представления возможных действий и для нахождения последовательности правильных решений, ведущих к максимальной ожидаемой полезности. Это специального вида граф, где существует два типа узлов: квадратик, где решение принимает человек, и кружок, где все решает случай. Пример такого графа приведен на рис.1. Здесь ЛПР должен выбрать одно из действий -D 1 илиD 2 . Вмешательство случая состоит в том, что по независящим от ЛПР обстоятельствам с вероятностью Р 1 он получит результат С 1 , а с вероятностью Р 2 – результат С 2 , если выберет первое решение; при выборе в качестве решенияD 2 он с соответствующими вероятностями получит С 3 или С 4 .
Рис. 1. Пример дерева решений
Общую полезность каждого действия рассчитываем как ожидаемую:
U 1 =U(D 1)=C 1 P 1 +C 2 P 2 ;U(D 2)=C 3 P 3 +C 4 P 4 , - и выбираем в качестве лучшей альтернативу с максимальной ожидаемой полезностью.
Такой граф строится слева направо для всей последовательности принятия многошаговых решений, а затем анализируется справа налево, вычисляя полезность каждой альтернативы и вычеркивая невыгодные решения.
К абстрактно-логическим методам относятся те, которые позволяют отвлечься от сущности конкретных действий или приемов работы и сосредоточиться только на их последовательности. К задачам, где применяются такие методы, относятся методы формирования планов выполнения взаимосвязанных работ (методы сетевого планирования и управления, методы календарного планирования).
Рефлексивные методы используются в задачах с поведенческой неопределенностью (экономические, социальные, политические конфликты). Метод основан на последовательном выдвижении гипотез о возможных целях другого субъекта операции и формировании ответных реакций. После этого анализируются оба списка, корректируются и уточняются альтернативы обеих сторон.
Следовательно, задача состоит в том, чтобы количественный показатель достижения цели – целевая функция – был оптимальным (например, прибыль – максимальной, затраты – минимальными при определенных ограничениях: на ресурсы, время, рабочую силу и т.д.).
К сожалению, нет универсальных рецептов, чтобы сделать этот выбор безошибочным. Поэтому ЛПР должен полагаться на опыт, здравый смысл и непрерывный анализ ситуаций.
В этом курсе мы будем исследовать модели ППР и их свойства.
Компания «Коттедж» хочет расширить свое влияние на рынке. Однако успех в достижении цели определяется также наличием конкурентов и их поведением. Задача состоит в том, чтобы выработать оптимальную стратегию поведения.
Пример 2
Инвестор решает проблему вложения средств в современный проект. Результат будет зависеть от того, насколько хорошо предлагаемый товар будет принят на рынке. Задача – оценить результативность проекта и решить вопрос о вложении средств.
Пример 3
Фирма “Золотой ключик”, специализирующаяся на производстве конфет, стоит перед дилеммой: повышать ли производственные ресурсы уже действующего завода или строить новое предприятие такого же профиля? По мнению президента, решение зависит от того, какая доля рынков сбыта будет принадлежать фирме в ближайшие десять лет.
Во всех этих примерах и во многих других ситуациях общим является следующее: имеется ЛПР (управляющий компании, инвестор, президент); множество вариантов, или альтернатив (множество стратегий, дилеммы инвестора и “Золотого ключика”). Нужно выделить из них некоторое подмножество 0 , лучше – один вариант.
Как выделить 0 ? Как сравнивать альтернативы?
Любой вариант имеет свое качество, которое характеризуется различными показателями и определяет полезность рассматриваемого варианта с точки зрения достижения цели. В совокупности предпочтения ЛПР в этом отношении могут определяться некоторым принципом оптимальности (ОП) – «что такое хорошо».
Например, решение инвестировать проект разумно, если чистый дисконтированный доход, соответствующий его реализации, окажется положительным. Для президента «Золотого ключика» результатом, характеризующим каждую из рассматриваемых альтернатив, можно считать годовой доход предприятия (чем он больше, тем лучше) или прибыль.
Тогда задача принятия решения – это совокупность двух составляющих {, ОП} – исходного множества альтернатив и назначенного принципа оптимальности, её решение 0 .
Если не определены варианты, то выбирать не из чего, если нет принципа сравнения, то нельзя сравнить варианты и найти решение.
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.
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО РЫБОЛОВСТВУ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ«МУРМАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»
ИНСТИТУТ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ
Яретенко Н. И.
Математика (Исследование операций)
Курс лекций
для направления подготовки (специальности)
230105.65 «Прикладная информатика (Программное обеспечение ВТ и АС)»,
080801.65«Прикладная информатика (в экономике)»,080507.65 «Менеджмент организации»,080105.65 «Финансы и кредит», 080109.65 «Бухгалтерский учет, анализ и аудит».
(C применением элементов дистанционного обучения)
к. воен. наук, доцент
кафедры Информационных систем и
прикладной математики МГТУ.
Курс лекций
рассмотрен
и одобрен кафедрой ИС и ПМ
«__» _______ 2010 г.
Рецензенты:
В.В. Ковальчук,
д.т.н., профессор, зав.кафедрой
ИС и ПМ МГТУ.
Н. Н. Морозов зав. кафедрой
Физики МГТУ.
Лекция. Основы теории принятия решений
1.1. Общие положения………………………………………………………….6
1.2. Основные понятия системного анализа…………………………………..8
1.3. Основные понятия исследования операций…………………………….12
1.4. Постановка задач принятия оптимальных решений……………………13
1.5. Методология и методы принятия решений………………………………15
Контрольные вопросы………………………………………………...17
2. Лекция. Экономико – математическое моделирование
2.1.Основные понятия.............................................................................18
2.2.Классификация моделей....................................................................19
2.3.Классификация решаемых экономических задач...............................21
Контрольные вопросы....................................................................22
Лекция. Линейное программирование
3.1.Общая постановка задачи..................................................................23
3.2. Двойственность в задачах линейного программирования……………25
3.3.Теоремы двойственности...................................................................26
3.4.Решение задач линейного программирования геометрическим
методом................................................................................................28
3.5.Симплексный метод решения задач линейного программирования...35
Контрольные вопросы..................................................................39
Лекция.Транспортная задача
4.1.Постановка задачи..............................................................................41
4.2.Алгоритм решения транспортных задач………………………….………42
4.3.Метод наименьшего элемента..............................................................43
4.5.Метод потенциалов.............................................................................44
4.6.Примеры решения транспортных задач................................................45
Контрольные вопросы..................................................................55
5 .Лекция.Целочисленное программирование
5.1.Постановка задачи целочисленного программирования........................57
5.2.Графический метод решения задач целочисленного программирования.....................................................................................58
5.3.Пример решения задачи целочисленного программирования…………..59
5.4.Задача о коммивояжере……………………………………………………..61
5.5.Пример решения задачи о коммивояжере…………………………………62
Контрольные вопросы...................................................... .....64
Лекция. Динамическое программирование
6.1. Постановка задачи............................................................................65
6.2.Принцип оптимальности Беллмана....................................................66
6.3.Задача распределения средств на 1 год…………………………………67
6.4. Задача распределения средств на 2 года............................... ……….72
Контрольные вопросы........................................................72
7. Лекция. Управление производством
7.1.Задача о замене оборудования …………………………………………73
7.2 Управление запасами. Складская задача ……………………………….79
Контрольные вопросы..........................................................81
Лекция. Теория игр
8.1.Основные понятия………………………………………………………..82
8.2.Антагонистические игры ………………………………………………..83
8.3.Игры с «природой»...........................................................................85
Контрольные вопросы………………………………………….93
Лекция. Системы массового облуживания
9.1.Формулировка задачи и характеристики СМО………………………..94
9.2.СМО с отказами…………………………………………………………..96
9.3.СМО с неограниченным ожиданием.................................................96
9.4. СМО с ожиданием и с ограниченной длиной очереди……………….97
9.5. Примеры решения задач...................................................................98
Контрольные вопросы……………………………………….…..101
Лекция. Сетевое планирование
10.1. Основные понятия метода сетевого планирования.........................101
10.2. Расчет сетевых графиков................................................................105
Контрольные вопросы………………………………………...…109
Лекция. Нелинейное программирование
11.1. Основные понятия……………………………………………………..109
11.2. Безусловный экстремум …………………………………..………….109
11.3. Условный экстремум …………………………………………………111
Контрольные вопросы................................................................112
Перечень задач для решения при усвоении материала …………………. 112
Литература ............................................................................... 128
Вопросы для самопроверки ………………………………….………… .129
Приложение: Греческий алфавит……………………………….…131
ВВЕДЕНИЕ
Курс « Математика. Исследование операций» занимает ключевую позицию в образовательных программах студентов большинства производственных и экономических специальностей. В процессе его усвоения у студентов должно сформироваться понимание принципов, математических моделей, формулируемых в рамках этих моделей задач и соответствующих методах поиска их решения.Все эти вопросы образуют фундамент, необходимый в современных условиях любому квалифицированному специалисту для решения задач управления различными организационными системами.
Начало развития исследования операций как науки связывают с сороковыми годами двадцатого столетия.Само название дисциплины связано с применением математических методов для управления военными операциями.
Одним из первых исследований является работа Л. В. Канторовича, Математические методы организации и планирования производства, вышедшая в 1939 г., а в зарубежной литературе – вышедшая в 1947 г. работа Дж. Данцинга, посвященная решению экстремальных линейных задач. В 1975 г. Л. В. Канторович стал лауреатом Нобелевской премии за свои работы по оптимальному использованию ресурсов в экономике.
50-е и последующие годы были отмечены широким применением в практику полученных фундаментальных теоретических исследований и связанных с этим переосмыслением потенциальных возможностей теории исследования операций. Важный вклад в развитие новой науки также внесли такие видные ученные, как Дж. Фон. Нейман, Д. Гейл, К. Эрроу, Р. Беллман, Р. Гомори, Е. С. Вентцель, М. К. Гавурин и др.ученные.
Курс лекций разработан на основании рабочих программ для направления подготовки (специальности) 230105.65 «Прикладная информатика (Программное обеспечение ВТ и АС)»,080801.65«Прикладная информатика (в экономике)»,080507.65 «Менеджмент о рганизации»,080105.65 «Финансы и кредит», 080109.65 «Бухгалтерский учет, анализ и аудит».
При изложении содержания тем лекций указываются наиболее важные их элементы с рассмотрением теоретических вопросов и примеров практических задач, а также вопросы для самоконтроля. В заключительной части приводятся многочисленные варианты задач по каждой теме, которые позволят студентам лучше усвоить материал при самостоятельном изучении дисциплины в процессе подготовки к сдаче экзамена или зачета.
В перечнях основной и дополнительной литературы указаны современные учебные и периодические издания, включающие задачи с решениями прикладной направленности.
Лекция. Основы теории принятия решений.
1.1. Общие положения
1.2. Основные понятия системного анализа
1.3. Основные понятия исследования операций
1.4. Постановка задач принятия оптимальных решений
1.5. Методология и методы принятия решений.
Общие положения
Человек наделён сознанием , существо свободное и обречено на выбор решений, стараясь сделать всё наилучшим образом.
Теория принятия оптимальных решений в наиболее общем смысле представляет собой совокупность математических и численных методов, ориентированных на нахождение наилучших вариантов из множества альтернатив и позволяющих избежать их полного перебора.
Так как размерность практических задач, как правило, достаточно велика, а расчеты в соответствии с алгоритмами оптимизации требуют значительных затрат времени, поэтому методы принятия оптимальных решений ориентированы главным образом на реализацию их с помощью ЭВМ.
Практическая потребность общества в научных основах принятия решений возникла с развитием науки и техники.
В XVIII веке началом науки "Теория принятия решений" следует считать работу Жозефа Луи Лагранжа, смысл которой заключался в следующем:
сколько земли должен брать на лопату землекоп, чтобы его сменная производительность была наибольшей.
Оказалось, что утверждение "бери больше, кидай дальше" неверен.
Бурный рост технического прогресса, особенно во время и после второй мировой войны, ставил все новые и новые задачи, для решения которых привлекались и разрабатывались новые научные методы.
Научно-техническими предпосылками становления "Теории принятия решений" являются:
· удорожание "цены ошибки". Чем сложнее, дороже, масштабнее планируемое мероприятие, тем менее допустимы в нем "волевые" решения и тем важнее становятся научные методы, позволяющие заранее оценить последствия каждого решения, заранее исключить недопустимые варианты и рекомендовать наиболее удачные;
· ускорение научно-технической революции техники и технологии. Жизненный цикл технического изделия сократился настолько, что "опыт" не успевал накапливаться и требовалось применение более развитого математического аппарата в проектировании;
· развитие ЭВМ. Размерность и сложность реальных инженерных задач не позволяло использовать аналитические метода.
Эта наука, с одной стороны, стала определенной ветвью других более общих наук (теория систем, системный анализ, кибернетика и т.д.), а с другой, стала синтезом определенных фундаментальных более частных наук (исследование операций, оптимизация и т.д.), создав при этом и собственную методологию.
Экономика теснейшим образом связана с совокупностями объектов, которые принято называть сложными системами.Они характеризуются многочисленными и разнообразными по типу связями между отдельно существующими элементами системы и наличием у системы функции назначения, которой нет у составляющих ее частей.
На первый взгляд каждая сложная система имеет уникальную организацию. Однако более детальное изучение способно выделить общее в системе команд ЭВМ, в процессах проектирования машины, самолета и космического корабля.
В научно-технической литературе существует ряд терминов, имеющих отношение к исследованию сложных систем.
Наиболее общий термин "теория систем". Его основными частями являются:
· системный анализ, который понимается как исследование проблемы принятия решения в сложной системе,
· кибернетика, которая рассматривается как наука об управлении и преобразовании информации.
Кибернетика изучает отдельные и строго формализованные процессы, а
системный анализ - совокупность процессов и процедур.
Очень близкое к термину "системный анализ" понятие - "исследование операций", которое традиционно обозначает математическую дисциплину, охватывающую исследование математических моделей для выбора величин, оптимизирующих заданную математическую конструкцию (критерий).
Системный анализ может сводиться к решению ряда задач исследования операций, но обладает свойствами, не охватываемыми этой дисциплиной.
Однако в зарубежной литературе термин "исследование операций" не является чисто математическим и приближается к термину "системный анализ."
Системный анализ, опираясь на исследование операций, включает:
· постановку задачи для принятия решения;
· описание множества альтернатив;
· исследование многокритериальных задач;
· методы решения задач оптимизации;
· обработку экспертных оценок;
· работу с макромоделями системы.
Основные понятия системного анализа
Системный анализ - наука, занимающаяся проблемой принятия решения в условиях анализа большого количества информации различной природы.
цель системного анализа(к конкретной проблеме)-повышение степени обоснованности принимаемого решения из множества вариантов, среди которых производится выбор, с одновременным указанием способов отбрасывания заведомо невыгодных.
В системном анализе выделяют
· методологию;
· аппаратную реализацию;
· практические приложения.
Методология включает определения используемых понятий и принципы системного подхода .
Похожая информация.
В теории принятия решений можно выделить три группы методов: неформальные (эвристические), количественные и коллективные .
Первая группа методов основана на интуиции ЛПР, основанной на накопленном опыте и знаниях в конкретной предметной области. Можно сказать, что ЛПР выступает как некая интеллектуальная система поддержки принятия решения (СППР). В основе первой группы лежат субъективные суждения ЛПР. Достоинство этих методов - оперативность принятия; недостаток - отсутствие гарантии в надежности интуиции.
Наиболее дешевым и практически не требующим никакой предварительной подготовки является интуитивный метод, когда решение принимается по внутреннему убеждению, и, как правило, не сопровождается анализом альтернатив, или привлечением какой бы то ни было информации.
Само по себе понятие интуиции не имеет однозначного толкования и рассматривается психологами и специалистами в области высшей нервной деятельности либо как врожденный талант, либо как особый способ усвоения и мобилизации в нужный момент информации, присущей лишь отдельным личностям и проявляющийся в разные периоды жизни человека. Оба этих определения не противоречат друг другу, хотя и не объясняют причин наличия данной способности. Достоинствами интуитивного метода следует считать скорость принятия решения и низкую стоимость. К недостаткам следует отнести тот факт, что интуицией обладают далеко не все люди (высокоразвитая интуиция - это удел узкого круга лиц), что дает основание рассматривать ее как особого рода талант. Другой недостаток состоит в высокой степени риска принятия решения на основе интуиции.
Адаптивный методзаключается в том, что решение принимается по аналогии с решением уже однажды принятым. Достоинством этого метода является также его дешевизна и высокая степень определенности в случае принятия запрограммированных решений. Однако недостаток этого метода заключается, во-первых, в том, что не всегда рассматриваемая ситуация совпадает с той, в которой данное решение являлось успешным, во-вторых, трафаретный подход к решению проблемы не позволяет во многих случаях продвинуться вперед и решить новую возникшую проблему.
Количественные методы базируются на научном подходе: системном анализе, исследовании операций, теории игр, имитационном моделировании, вероятностных и статистических моделях, нечетких множествах, теории графов и т. д. В этой группе методов предполагается выбор оптимальных решений путем предварительного сбора и обработки достаточно большого объема информации. Однако существуют приближенные подходы (см. п. п. 5.2, 5.3), доступные для широкого использования.
Теория игр и статистических решений признана как математическая теория конфликта, а точнее это метод, который позволяет разрабатывать как статические, так и динамические модели принятия решений при известном наборе стратегий противников. Положенные в ее основу модели подразумевают рациональное поведение участников конфликта. В реальных же ситуациях поведение одной из сторон может представляться для другой иррациональным. На самом деле, такая кажущаяся иррациональность - это результат неопределенности знаний о противоборствующей стороне. Априорная дефиниция возможных стратегий практически недостижима, те стратегии, которые лежат на поверхности в конфликте представляют наименьшую ценность - главная задача сторон обнаружить скрытые возможности (выявить истинные интересы).
Из всей динамики конфликта использование метода теории игр предполагается только для определения оптимальных стратегий на фиксированный момент времени эскалации конфликта и, соответственно, для обоснования принимаемых решений.
Математические методы используются только при наличии достаточного объема информации, имеющей количественные характеристики. При отсутствии этих условий может быть использован метод экспертных оценок (см. п. 6.5.), который применяется для формулирования цели решения, оценки влияния совокупности обстоятельств, генерирования и оценки альтернатив.
Несмотря на логичность и системность математическая теория во всей своей полноте используется очень ограничено, в основном как вспомогательное средство. Причины этого коренятся в трудности их применения и в неспособности математических методов учесть влияние человеческого фактора и того многообразия неопределенностей, с которыми сталкивается индивид.
Коллективные решения принимаются на основе коллективного разума (участников группы, работников организации, членами согласительных комиссий и др.), что позволяет избежать грубых ошибок при их разработке. К этой группе методов относятся такие, как метод «мозговой атаки», метод «Дельфы», экспертные оценки и др. Недостатком этой группы методов являются значительные затраты времени в процессе работы над подготовкой решения (см. п. 6.5.).
Чтобы воспользоваться этим методическим аппаратом, необходима формализация проблемы, включающая выбор модели и на ее основе постановки задачи принятия решения и определения всех составляющих ее элементов, а это требует глубоких знаний предметной области. Одним из важных инструментов исследования, использующихся для реализации данного этапа, является системный подход (см. п. 3.3.). Выбор метода принятия решения достаточно сложен и зависит от ряда требований, к которым относятся результативность, практичность, экономичность и временной интервал, необходимый для принятия решения.
Результативность заключается в том, что метод должен обеспечить результат - решение, которое может быть использовано для устранения проблемы.
Практичность метода должна обеспечить достоверность результата, т. е. метод не должен увеличивать степень неопределенности.
Экономичность предполагает, что затраты на принятие решения меньше полученного эффекта.
Временной интервал для принятия решения должен быть таким, чтобы решение не потеряло актуальности.
Деление методов на три группы условно, на практике возможно использование комбинированных методов. На этапах управления конфликтом для обоснования принимаемых решений можно использовать метод анализа иерархий (МАИ) Т. Саати. В основу метода положено иерархическое представление элементов, определяющих сущность любой проблемы. Суть метода заключается в декомпозиции проблемы на более простые составляющие части и дальнейшей обработке последовательности суждений ЛПР по парным сравнениям, а также в получении количественных оценок степени влияния элементов на проблему.
Как пишет сам Т. Саати «подход не должен превышать возможностей среднего человека для понимания… » и это реализовано в данном методе.
Следует помнить, что любое ответственное лицо обязано быть рациональным хотя бы для того, чтобы иметь возможность объяснить другим логические основания своего выбора. Без методического аппарата реализовать такие объяснения затруднительно.
Существует концепция ограниченной рациональности Герберта Саймона, предложенная им в 1956 г. Суть концепции состоит в том, что, принимая решение, люди из-за ограниченности личностных факторов стремятся к упрощению как реальной ситуации, рассматривая лишь небольшое число альтернатив и их возможных концепций, так и проблемы выбора, устанавливая уровни притязаний или устремлений по всем возможным последствиям, к которым может привести та или иная альтернатива. Нередко люди выбирают первую альтернативу, которая наиболее удовлетворяет всем уровням притязаний, не рассматривая другие, которые могли бы привести к более эффективному результату. Иначе говоря, в процессе принятия решения человек выбирает не самый лучший вариант, а тот, который удовлетворяет потребностям в том смысле и объеме, как их понимает ЛПР.
Принятие решений в технологиях управления конфликтами требует творческого подхода, озарения, другими словами, рациональный выбор в подобных ситуациях по своей сути является особым искусством, и это искусство должно иметь обоснованную почву. Лицо, принимающее решение, может ознакомиться с оптимальным решением, полученным с помощью научных методов, но последнее слово в принятии решения оставить за собой. И это обстоятельство может свидетельствовать либо о факте «не снятия неопределенности» в описании проблемы, либо о динамичности информации и о появлении каких-то других обстоятельств, которые на момент формулирования содержательной части задачи еще были неизвестны. ЛПР смог их учесть через некоторый интервал времени, когда информации стало больше, и уже принял решение на основе неформальной группы методов.
В качестве примера можно привести принятие решения политическими лидерами в период Карибского кризиса. Известный исторический факт, что несмотря на подготовленные окружением варианты, президент США Дж. Кеннеди остановился на своем варианте и заключил соглашение с политическим лидером противоборствующей стороны - СССР, Н.С. Хрущевым. Это решение оказалось исторически правильным.
Однако истории известно и много других примеров, когда приходится считаться с мнением окружающих людей, решение должно приниматься коллективно и не всегда бывает достаточно только одного опыта. Без умения формализовать проблему, выявить все составляющие, трудно считать принятое решение наилучшим из всех возможных.
Но, как писал Макиавелли в своем труде «Государь»: «Пусть никто не думает, будто можно всегда принимать безошибочные решения, напротив, всякие решения сомнительны, ибо в порядке вещей, стараясь избежать одной неприятности, попадаешь в другую. Мудрость заключается только в том, чтобы взвесить все возможные неприятности, наименьшее зло почесть за благо».
