Методы принятия решений для хорошо структурированных проблем.
Некоторые методы принятия решений. 1. Методы принятия решений для хорошо структурированных проблем. 2. Методы принятия решений для слабо структурированных задач. 3. Методы принятия решений для неструктурированных проблем. 4. Метод анализа иерархий для обоснования решений. 5. Метод Мозгового штурма или мозговой атаки. 6. Метод дерева решений. 7. Двухтуровое анкетирование. 8. Факторный анализ. 9. Метод сценариев. 10. Методы «Стоимость - эффективность» и «затраты - прибыль». 11. Методы получения количественных экспертных оценок. 12. Методы получения качественных экспертных оценок. 13. Классификация основных методов прогнозирования. Методы принятия решений для хорошо структурированных проблем. Анализ методов принятия решений выполним в соответствии с предложенной классификацией проблем, т.е. последовательно рассмотрим методы решения хорошо структурированных, слабо структурированных и неструктурированных проблем. Хорошо структурированная проблема характеризуется следующими особенностями: цель предстоящих действий объективна, т.е. задана извне и никак не зависит от менеджера; варианты решения (альтернативы) известны, нужно лишь выбрать лучший; перечень необходимых ресурсов известен, надо лишь обосновать нужное их количество для решения проблемы; факторы, которые необходимо учитывать при решении проблемы поддаются точному количественному учёту в виде числа или функции; функции между переменными объективны и могут быть получены. Следует отметить, что математические модели могут при этом быть детерминированными (без случайных значений), стохастическими (заданы вероятностными распределениями), неопределёнными (задано множество возможных вариантов обстановки, но без априорной информации об их вероятностях). Для обоснования решений по таким проблемам применяются методы исследования операций, которые как раз предполагают: объективный (но не субъективный) характер модели; построение модели и поиск оптимального решения не ЛПР, а аналитиками; наличие объективного, т.е. не зависящего от субъективных предпочтений ЛПР, критерия выбора лучшего решения. Основные методы исследования операций приведены на рис.2.12.1 Детальное описание методов можно найти в.
Рис. 2.12.1 Основные методы обоснования решений для хорошо структурированных проблем (исследование операций).
"Самой сложной процедурой в исследовании операций является установление степени близости математической модели и реальной системы. Эти трудности преодолены более или менее успешно только для вероятностных моделей на основе математической статистики". В экономике разработан несколько иной, хотя и очень близкий по своей сущности к изложенному, подход. Это экономическая теория полезности. В соответствии с этой теорией сначала составляется список всех возможных вариантов решения (альтернатив) со всеми возможными последствиями. Затем для каждого последствия определяется полезность (часто в денежном исчислении). После этого определяется вероятность всех последствий для каждого варианта решения. Далее вычисляется ожидаемая полезность каждого варианта решения путем умножения полезностей каждого последствия на соответствующие вероятности и суммирования результатов. Наконец, выбирается оптимальный вариант решения, который имеет максимальную полезность. Ясно, что применение методов объективно ожидаемой полезности возможно только для хорошо структурированных проблем, в которых можно объективно определить: список всех возможных вариантов решений со всеми возможными последствиями; объективную полезность каждого последствия и каждого варианта решения; вероятность каждого последствия. Преодоление неопределенностей. Для обоснования решений в условиях неопределенности в исследовании операций разработан специальный раздел - теория игр. Теория игр разрабатывает методы и модели поведения в условиях конфликтов. Для большинства таких моделей в качестве принципа оптимального поведения принимается такой принцип, согласно которому, сторона, принимающая решение, ориентируется на наиболее не благоприятное распределение вероятностей, т.е. на такое, при котором средний статистический выигрыш оказывается минимальным. Отсюда оптимальным считается решение, которое максимизирует этот минимальный выигрыш, т.е. критерий оптимальности объективен, не зависит от предпочтений ЛПР. В основе вычислений среднего выигрыша находится одна из аксиом теории вероятностей о значительном количестве событий. Метод работы менеджера в общих чертах сводится к следующему. 1. ЛПР ставит задачу аналитикам на поиск оптимального решения. 2. Аналитики, возможно при участии ЛПР, разрабатывают математическую модель, получают все необходимые исходные данные и функции, выполняют моделирование, получают оптимальное решение для заданной постановки задачи. 3. После этого, ЛПР с учетом всех обстоятельств принимает окончательное решение. Такой подход наиболее характерен для инженерно-технических исследований.
|
