
- •Принципы использования основных положений теории управления и принятия решений в различных сферах деятельности
- •Лекция 1
- •1.2 Общие вопросы экономической эффективности принимаемых решений.
- •1.3 Качественные и количественные характеристики принимаемых решений.
- •1.4 Особенности оперативных, тактических и стратегических решений
- •2.2 Основные понятия системного анализа, необходимые для изучения курса
- •2.3 Анализ особенностей систем управления организациями и их влияния на принятие решений
- •2.4 Управление эффективностью решений
- •2.5 Общие вопросы оценки эффективности решений
- •2.6 Условия эффективности решений
- •5.1 Понятия прогноза и прогнозирования
- •5.2 Принципы и функции прогнозирования
- •5.3 Классификация прогнозов
- •5.4 Общая характеристика номенклатуры методов прогнозирования
- •5.5 Основные этапы прогнозирования
- •5.6 Простейшие варианты прогнозирования
- •5.7 Экстраполяционные методы прогнозирования
- •5.8 Возможные подходы к априорным и апостериорным оценкам качествам прогнозов
- •6.1 Основные определения, связанные с «временными рядами»
- •6.3 Графическое отображение временных рядов
- •6.4 Методика прогнозирования с использованием временных рядов
- •6.5 Использование результатов прогнозирования при принятии решений
- •7.1 Общее понятие о «математическом программировании»
- •7.2 Состав типичных задач, решаемых методами линейного программирования
- •7.3 Транспортная задача линейного программирования
- •7.4 Понятие о параметрическом программировании
- •7.5 Целочисленное программирование
- •7.6 Дробно-линейное программирование
- •7.7 Задачи нелинейного программирования
- •7.8 Понятие о задачах динамического программирования
- •7.9 Применение задач математического программирования для поддержки принятия решений
- •8.2 Основные разновидности методов коллективного экспертного оценивания
- •8.3 Подбор экспертов для экспертных групп и подходы к оценке весомости их мнений
- •8.4 Одномоментное оценивание группой экспертов
- •8.5 Метод Дельфи.
- •8.6 Метод «мозгового штурма».
- •8.7 Метод «морфологического анализа».
- •8.8 Методы получения количественных оценок параметров в рамках экспертного оценивания
- •8.9 Методы получения качественных оценок параметров в рамках экспертного оценивания
8.8 Методы получения количественных оценок параметров в рамках экспертного оценивания
В данном разделе мы рассмотрим три метода, из которых абсолютно преобладает первый.
8.8.1 Непосредственная количественная оценка - используется если.
А) Необходимо определить значение показателя, измеряемого количественно (в этом случае каждый из экспертов непосредственно оценивает (указывает) значение параметра (показателя). Это может быть конкретное количественное значение или диапазон показателей.
Б) Требуется оценить степень сравнительной предпочтительности различных решений. Эксперты указывают степени сравнительной предпочтительности решений (альтернатив) по отношению друг к другу.
8.8.2 Метод средней точки - используется, когда альтернативных вариантов достаточно много.
Алгоритм для этого метода таков.
В качестве 1-ого и 2-ого альтернативных вариантов выбираются наименее и наиболее предпочтительные альтернативные варианты (из числа допустимых по заданным ограничениям).
Значение 3-го и последующих вариантов будет находиться между точками, соответствующими 1-ому и 2-ому вариантам.
Процедура завершается, когда будет определена сравнительная (взаимная) предпочтительность всех подвергаемых экспертизе альтернативных вариантов. При этом они будут, фактически, ранжированы по степени предпочтительности в виде некоторого ряда.
8.8.3 Метод Черчмена-Акофа используется при количественной оценке сравнительной предпочтительности альтернативных вариантов и допускает корректировку оценок, даваемых экспертами. Алгоритм метода в литературе описывается следующим образом.
(1) Все альтернативные варианты ранжируются по предпочтительности.
(2) Затем каждому из вариантов эксперт назначает количественные оценки (чаще всего в виде долей единицы).
(3) Эксперт сопоставляет по «оценкам предпочтительности» j-ый альтернативный вариант (aj) и сумму «оценок» всех остальных альтернативных вариантов. Если этот вариант предпочтительнее, то значение aj должно быть более суммы оценок для остальных альтернативных вариантов (фактически это соответствует тому, что «желательность» данного варианта для эксперта превышает суммарную «желательность» всех остальных вариантов.
(4) Если aj менее предпочтителен, чем сумма остальных альтернативных вариантов, то он сравнивается с суммой остальных альтернативных вариантов, за исключением последнего.
Если альтернативный вариант на каком-то шаге оказался предпочтительнее суммы остальных альтернативных вариантов, то он из дальнейших рассмотрений исключается.
Этот процесс продолжается до тех пор, пока последовательно не будут просмотрены все альтернативные варианты.
8.9 Методы получения качественных оценок параметров в рамках экспертного оценивания
Эта группа также включает в себя несколько методов. Для определенности можно иметь в виду задачу адьтернативного выбора площадки для строительства магазина в черте города.
(А) Экспертная классификация. Считается, что этот метод целесообразно использовать, когда необходимо определить принадлежность оцениваемых альтернативных вариантов к установленным и принятым к использованию классам объектов.
Эксперт в соответствии с имеющейся у него информацией об оцениваемом объекте и используемой им оценочной системой определяет, к какому из классов оцениваемый объект принадлежит.
Альтернативами экспертному оцениванию в этом случае могут быть следующие количественные методы:
- кластерного анализа (однако выбор алгоритма кластеризации является неоднозначным, кроме того для этих методов необходимо задавать количество кластеров);
- дискриминантного анализа.
(Б) Метод парных сравнений - один из наиболее распространенных методов оценки сравнительной предпочтительности альтернативных вариантов. В этом методе эксперту последовательно предлагаются для сравнительной оценки пары альтернативных вариантов, в каждом из которых он должен указать более предпочтительный (при этом количественная оценка степени предпочтительности от эксперта не требуется).
Если эксперт относительно какой-либо пары объектов затрудняется оценить какой из них «лучше», он вправе посчитать сравниваемые альтернативные варианты равноценными либо несравнимыми. После последовательного предъявления эксперту всех альтернативных вариантов определяется их сравнительная предпочтительность по оценкам данного эксперта.
Понятно, что по крайней мере часть объектов «в парах», должна экспертам предъявляться неоднократно (т.е. в составе разных пар).
(В) Ранжирование альтернативных вариантов. Эксперту предъявляются отобранные для сравнительной оценки альтернативные варианты для их упорядочения по степени предпочтительности. При этом желательно использовать не более 30 альтернативных вариантов. Количественно варианты по степени предпочтительности не оцениваются. Обычно упорядочивание происходит постепенно, в т.ч. и путем перестановки в ряду предпочтительностей.
Как пример приведем «выставки собак», на которых сравниваемых собак хозяева водят по кругу а эксперты (члены жюри) сравнивают соседних особей и постепенно «переставляют» их так, чтобы самые «лучшие» были в самом начале. Этот метод удобен тем, что сравниваются особи, находящиеся в соседних «положениях» (т.е. с близкими характеристиками).
Если необходимо сравнить степени совпадений предпочтений экспертов, то для этой цели (парное сравнение экспертов) может быть использован коэффициент ранговой корреляции по Спирмену.
(Г) Метод векторов предпочтений чаще используется при необходимости получения коллективного экспертного ранжирования. Каждому эксперту предъявляется набор оцениваемых альтернативных вариантов (полностью) и предлагается для каждого варианта указать, сколько, по его мнению, других альтернативных вариантов превосходит данный. Информация об оценках эксперта представляется в виде вектора, первая компонента которого — число альтернативных вариантов, которые превосходят первый; вторая компонента — число альтернативных вариантов, которые превосходят второй, и т. д. (термины «первый», «второй» и т.д. относятся к порядковому месту объектов в ряду и не предполагают ранжирования ряда). Если оценивается, например, одиннадцать альтернативных вариантов, то вектор предпочтений может выглядеть так: (2, 7, 8, 4, 0, 6, 1, 9, 5, 3, 10).
По совокупности векторов предпочтений нескольких экспертов, целесообразно рассчитать результирующее коллективное ранжирование (по средним арифметическим значениям, которые будут не целыми), отражающее совокупность мнений экспертов.
(Д) Дискретные экспертные кривые. При построении дискретной экспертной кривой определяется набор характерных точек, в которых фактически наблюдается или ожидается (по мнению экспертов) смена тенденции изменения значений рассматриваемого параметра. Источниками данных могут быть некоторые ряды значений, в т.ч. и временные ряды.
При построении экспертных кривых отрезки прямых линий могут быть заменены отрезками нелинейных кривых (например, в виде сплайн-аппроксимаций), либо кривых, построенных непосредственно экспертами. Экспертные кривые могут эффективно использоваться:
- при общем анализе ситуации;
- оценке тенденций и прогнозировании;
- непосредственно при выработке/принятии управленческих решений.
Таким образом, экспертные кривые могут рассматриваться как графическая форма представления мнений экспертов о процессах или тенденциях.