1.2 Методы принятия управленческих решений.

Методы принятия управленческих решений — это конкретные способы, с помощью которых может быть решена проблема. Их существует довольно много, например:

• декомпозиция - представление сложной проблемы как совокупности простых вопросов;

• диагностика — поиск в проблеме наиболее важных деталей, которые решаются в первую очередь.

Следует различать методы принятия управленческих решений на основе математического моделирования и методы, основанные на психологических приемах работы в группах. Формализованные методы обоснования принятия управленческих решений в мировой практике носят название «исследование операции», где под операцией понимают любой вид деятельности человека. Методы исследования операций или экономико-математические методы делятся на четыре основные группы:

1. аналитические, где между входными и выходными параметрами решаемой задачи управления устанавливается какая-либо аналитическая зависимость;

2. статистические, где решение принимается на основе сбора, анализа и обработки большого объема ретроспективной (т. е. прошлой) информации;

3. методы математического программирования (линейного, динамического и т. д.), необходимость в которых возникает в связи с многочисленностью возможных вариантов функционирования объекта для получения одного и того же результата;

4. теоретико-игровые методы, применяемые для принятия решений в условиях неопределенности и риска, когда внешняя среда не определена или оказывает противодействие.

Формализация — тенденция отождествления сущностей вещей и их формы, смещения понятий содержание, структура, смысл в направлении конструктивности. В результате подобного мышления начинают доминировать логические схемы, рациональные методы. Формальная (математизированная) теория принятия решений в рамках нормативного подхода анализирует, как должны приниматься решения, при каких условиях они будут наиболее рациональными. Отклонения на почве психологической реальности от схемы формальной теории принятия решений (игнорирование альтернатив, недооценка или переоценка объективных вероятностей и др.) учитываются при использовании дескриптивного подхода (более подробно рассмотрено в последующих разделах).⁵

Важнейшим признаком является в данном случае степень формализации организационных задач и проблем. По этому признаку методы выработки и принятия решений делятся на следующие группы:

1. Формализация содержания организационной задачи и ее решение средствами математики и формальной логики. Прежде всего, математические методы позволяют решать производственные задачи и проблемы, поддающиеся полной формализации, т. е. полному описанию взаимосвязей и взаимозависимостей их факторов, условий и результатов. Сюда входят: методы множественной корреляции, линейного, нелинейного и динамического программирования, исследования операций, статистические модели, «дерево решений» и другие.

2. Формализация на эвристической основе, использующая интуитивно-логические заключения. Эти методы применяются для решения производственных задач и проблем, которые не поддаются полной формализации. Здесь используются в основном неформальные умозаключения. Методы этой группы в последние десятилетия получили значительное развитие. Они опираются не столько на фактические взаимосвязи факторов, условий и результатов, сколько на аналитические способности индивидуума, на его опыт и знания.⁶

Формализованные методы расчета, принятия решения - способы действий, основанные на строгом соблюдении заранее заданных правил, алгоритмов, расчеты по формулам, математическим зависимостям. В основе формализованных методов разработки решений лежит научно-практический подход, предполагающий выбор оптимального решения на основе ЭММ и ЭВМ. К формализованным методам можно отнести и статистические методы. Они основаны на использовании информации о прошлом опыте организаций в какой-либо сфере деятельности для разработки или реализации управленческих решений и реализуются путем сбора, обработки и анализа статистических материалов как полученных в результате реальных действий, так и выработанных искусственно, путем статистического моделирования на ЭВМ.⁷