Методика принятия решений на основании правила «квадрата»
Принятие решений на основании правила «квадрата» подразумевает, что лицо, принимающее решение, испытывает воздействие нескольких различно направленных, иногда взаимоисключающих факторов, условно находясь внутри геометрической фигуры. Эта фигура состоит из четырех граней, образующих в проекции квадрат принятия решения: информационная грань (грань релевантной информации), грань анализа и моделирования, грань неспецифических воздействий, грань субъектно - объектных взаимоотношений.
Правило подразумевает несколько последовательных этапов, позволяющих принимать управленческие решения:
Первый этап включает поиск релевантной информации (relevant - относящейся к делу), основа принятия решения - информационная грань.
Второй этап представляет собой научный анализ информации, построение моделей - грань анализа и моделирования.
Третий этап включает анализ среды принятия решений - грань неспецифических воздействий (социальное пространство). Условия принятия решения: оценка определенности ситуации (лица, принимающие решения, в точности знают результат каждого из альтернативных вариантов выбора), оценка риска принятия решения (решения, результаты которых не являются определенными, но вероятность каждого результата известна) и оценка неопределенности ситуации (невозможно оценить вероятность потенциальных результатов).
Четвертый этап заключается в установлении обратной связи - грань субъектно - объектных взаимоотношений. Прогнозирование, измерение и оценка последствий решения или сопоставление фактических результатов с теми результатами, которые лица, принимающие решение, надеялись получить. Устанавливаются возможные ограничения для принятия решений.
Получение информации возможно также путем постановки прямых экспериментов или проведения полевых исследований. Но эксперименты и полевые исследования требуют, как правило, больших временных и финансовых затрат. Поэтому, прежде чем проводить какие - либо исследования, надо проанализировать насколько изменение исследуемой переменной в широком интервале значений оказывает влияние на конечное решение. Если влияние незначительное, то нет необходимости в дополнительных исследованиях, временных и финансовых затратах.
В тех случаях, когда имеется в наличии репрезентативная информация, составляют уравнения, таблицы или графики, выражающие зависимость между входными и выходными переменными. Установленные зависимости должны быть проверены.
Чем глобальнее проблема, тем труднее осуществить проверку найденных взаимосвязей между входными и выходными переменными, так как используется большое количество параметров и переменных и, тем самым, создаются трудности учета и контроля переменных.
В системном анализе большое значение должно быть уделено введению гипотезы. К какой бы отрасли не относилась проблема, всегда при её решении делаются определенные допущения или вводятся определенные гипотезы. Приведем пример. Рассмотрим свободное падение тела с некоторой высоты и попытаемся рассчитать его скорость при соприкосновении с Землей. При составлении математической модели надо иметь в виду, что в общем случае эта скорость будет зависеть от всех тел, находящихся на Земле, от положения всех звезд в космическом пространстве. Это означает, что число факторов, действующих на тело, бесконечно и, тем самым, задача становится неразрешимой. Однако, при разумном введении гипотез (предположив, что рассматриваемое тело - это материальная точка, которая взаимодействует только с одной другой материальной точкой - центром Земли) задачу можно решить на основе законов Ньютона, достаточно точно рассчитав скорость тела при соприкосновении его с Землей. Введение гипотез, прежде всего, необходимо, чтобы упростить задачу, разумно уменьшить количество переменных, необходимых для решения задачи.
Если сделанные допущения упрощают задачу, а вносимая ошибка за счет допущения незначительно изменяет конечный результат, то допущение считается пригодным. Умение делать нужные допущения - это искусство, которое развивается у исследователя со временем.
Так как в любой системе есть неопределенности, то гипотезы и допущения могут стать наилучшими догадками о свойствах системы. В системном анализе используют следующие методы уменьшения влияния неопределенностей:
если неопределенность касается будущего, то ее можно уменьшить путем прогноза ожидания изменений в течение какого - либо времени, а также путем расчета сценарных вариантов развития системы во времени и пространстве. Неопределенность можно снизить путем сбора дополнительной информации, проведя предварительно анализ чувствительности.
используя метод пессимистических и оптимистических оценок, можно определить поведение системы в интервале возможных значений входных величин.
Возможные варианты решения классифицируются по степени их предпочтительности.
На этапе возможных вариантов решения выполняются следующие операции:
определение меры для каждого показателя системы,
объединение всех показателей в единую функцию, которая способствует выбору желательного варианта решения.
Для выбора варианта решения с конкретными значениями переменных надо преобразовать векторное описание системы со многими показателями в скалярное.
Скалярное описание системы, которое используется для принятия решений, называется целевой функцией. Существует много способов объединения в одну целевую функцию. Например, в виде
(2.8)
где
W
скалярное произведение вектора
на вектор
Определение весовых множителей (или относительной значимости показателей) производится таким образом, что все показатели располагаются в ряд по степени убывания их важности.
Методы управления природными и антропогенными системами
Изучая динамические процессы, которые происходят в природных экосистемах, исследователи все чаще задаются вопросами оптимального управления этими системами. С этой точки зрения природные экосистемы являются предметом кибернетического исследования. Одним из основных методов кибернетики является математическое моделирование. Разрабатываемые кибернетикой методы и модели могут быть успешно применены в области исследования динамических природных экосистем.
Опираясь на идеи В.И. Вернадского, следует развивать системный подход изучения биосферы в целом. Основная идея системного подхода заключается в получении четкой картины сети и иерархии подсистем, которые образуют единое целое.
Сложные проблемы потребовали большие средства на их разрешение. Поэтому нужны были методы, которые давали бы возможность анализировать сложные системы, описываемые большим числом переменных, как единое целое, с учетом возможных неопределенностей, существующих в этой системе.
Рассматривая такую сложную динамическую систему, какой является биосфера, прежде всего, необходимо выделить в ней относительно независимые подсистемы.
А.А Ляпунов (1972) рассматривал два подхода членения биосферы на составляющие элементы. Суть первого подхода заключается в выделении основных биогеохимических круговоротов и рассмотрении взаимоотношений между кругооборотами, протекающими в биосфере. Отсюда появляется возможность разобраться в энергетическом и химическом балансе биосферы. Второй подход характеризуется географическим разбиением биосферы в целом на отдельные сравнительно автономные единицы различных масштабов - природные экосистемы. Исследовав и описав процессы, которые происходят в одной природной экосистеме, переходят к соседним экосистемам. Так, постепенно укрупняясь, можно дойти до описания биосферы в целом. Второй подход основан на иерархическом строении подсистем биосферы. Согласно второму подходу, биосфера может быть рассмотрена как многоуровневая система с иерархической структурой.