- •О.И. Ларичев
- •Предисловие ко второму изданию
- •Предисловие к первому изданию
- •Волшебные страны
- •Свапландия (краткая географическая справка)
- •Сложный выбор супругов из Монтландии
- •Лекция 1 основные понятия и определения
- •1. Люди, принимающие решения
- •2. Люди и их роли в процессе принятия решений
- •3. Особая важность проблем индивидуального выбора
- •4. Альтернативы
- •5.Критерии
- •6. Оценки по критериям
- •7. Процесс принятия решений
- •8. Множество Эджворта-Парето
- •Сравнение туров
- •9. Типовые задачи принятия решений
- •10. Пример согласования интересов лпр и активных групп
- •11. Многодисциплинарный характер науки о принятии решений
- •Библиографический список
- •Контрольное задание
- •Волшебные страны
- •Университет Власти в Монтландии
- •Можно ли научить искусству вершить историю?
- •2. Аксиомы рационального поведения
- •3. Задачи с вазами
- •4. Деревья решений
- •5. Парадокс Алле
- •6. Нерациональное поведение. Эвристики и смещения
- •7. Объяснения отклонений от рационального поведения
- •8. Должны ли экономисты принимать во внимание отклонения поведения людей от рационального?
- •9. Теория проспектов
- •10. Теория проспектов и парадокс Алле
- •11. Новые парадоксы
- •Библиографический список
- •Контрольное задание
- •Волшебные страны
- •Компьютерная игра в Университете Власти
- •2. Подход исследования операций
- •3. Появление многокритериальности
- •4. Первые многокритериальные решения: сколько строить ракет?
- •5. Разные типы проблем
- •6. Два пространства
- •7. Многокритериальный анализ экономической политики
- •Значения критериев оценки вариантов экономической политики
- •8. Две трудности для лпр
- •9. Исследование решений на множестве э-п
- •10. Постановка многокритериальной задачи линейного программирования
- •11. Человекомашинные процедуры
- •12. Весовые коэффициенты важности критериев
- •13. Классификация чмп
- •14. Прямые человекомашинные процедуры
- •15. Процедуры оценки векторов
- •16. Процедуры поиска удовлетворительных значений критериев
- •Фаза расчетов
- •Относительные значения критериев
- •Фаза анализа
- •17. Пример применения метода stem: как управлять персоналом
- •Значения критериев при поочередной оптимизации по каждому из них
- •Библиографический список
- •Контрольное задание
- •Волшебные страны Обращение ректора Университета Власти к студентам
- •2. Различные группы задач принятия решений
- •3. Пример
- •4. Многокритериальная теория полезности
- •4.1. Основные этапы подхода maut
- •4.2. Аксиоматическое обоснование
- •Задача выбора дачи для летнего отдыха
- •4.3. Основные теоремы
- •4.4. Построение однокритериальных функций полезности
- •Разброс оценок вариантов постройки аэропорта
- •4.5. Проверка условий независимости
- •4.6. Определение весовых коэффициентов (коэффициентов важности) критериев
- •4.7. Определение полезности альтернатив
- •5. Метод smart - простой метод многокритериальной оценки
- •6. Первый эвристический метод
- •7. Веса критериев
- •8. Как люди назначают веса критериев
- •9. Практическое применение
- •Библиографический список
- •Контрольное задание
- •Волшебные страны
- •Компьютерная генетика
- •2. Структуризация
- •3. Попарные сравнения
- •4. Вычисление коэффициентов важности
- •5. Определение наилучшей альтернативы
- •6. Проверка согласованности суждений лпр
- •7. Система поддержки принятия решений
- •8. Контрпримеры и противоречия
- •Сравнение по критерию c1
- •Сравнение по критерию с2
- •Сравнение по критерию c1
- •9. Мультипликативный метод аналитической иерархии
- •10. Пример практического применения подхода анр
- •Библиографический список
- •Контрольное задание
- •Волшебные страны Подарок студентам Университета Власти
- •3. Свойства бинарных отношений
- •4. Метод electre I
- •2. Два основных этапа
- •Этап разработки индексов
- •Этап исследования множества альтернатив
- •5. Метод electre II Этап разработки индексов
- •Этап исследования множества альтернатив
- •6. Метод electre III Этап разработки индексов
- •Этап исследования альтернатив
- •7. Пример
- •Индексы согласия для примера
- •8. Пример практического применения метода
- •9. Некоторые сопоставления
- •Библиографический список
- •2. Модель памяти
- •3. Кратковременная память
- •3.1. Три этапа переработки информации в кратковременной памяти
- •3.2. Кодирование
- •3.3. Хранение
- •3.4. Магическое число
- •3.5. Денежный насос
- •3.6. Последовательная обработка информации
- •3.7. Извлечение
- •4. Дескриптивные исследования многокритериальных проблем
- •4.1. Прослеживание процесса принятия решений
- •4.2. Результаты дескриптивных исследований
- •5. Долговременная память
- •5.1. Кодирование
- •5.2. Хранение
- •5.3. Извлечение
- •6. Рабочая память
- •7. Психологические теории человеческого поведения при принятии решений
- •7.1. Теория поиска доминантной структуры
- •7.2. Теория конструирования стратегий
- •8. Исследование возможностей человека в задачах классификации многомерных объектов
- •8.1. Схема экспериментов
- •8.2. Параметры, используемые для оценки поведения испытуемых в задачах классификации
- •8.3. Описание экспериментов
- •8.4. Результаты экспериментов
- •Результаты экспериментов по решению задачи классификации многомерных объектов
- •8.5. Обсуждение результатов первой серии экспериментов
- •8.6. Анализ и обсуждение результатов второй серии экспериментов
- •8.7. Общее обсуждение
- •Библиографический список
- •Контрольное задание
- •Волшебные страны
- •История бюрократии в Монтландии
- •Качественная модель лица, принимающего решения
- •2.1. Черты человеческой системы переработки информации
- •2.2. Особенности поведения человека при принятии решений
- •Какими должны быть методы анализа неструктуризованных проблем
- •4. Измерения
- •4.1. Качественные измерения
- •4.2. Сравнительные качественные оценки
- •5. Построение решающего правила
- •6. Проверка информации лпр на непротиворечивость
- •7. Обучающие процедуры
- •8. Получение объяснений
- •9. Основные характеристики методов вербального анализа решений
- •10. Метод запрос (зАмкнутые процедуры у Опорных Ситуаций)
- •10.1. Постановка задачи
- •10.2. Пример: как оценить проекты?
- •10.3. Выявление предпочтений лпр Единая порядковая шкала для двух критериев
- •Проверка условия независимости для двух критериев
- •Проверка информации лпр на непротиворечивость
- •Частный случай
- •Психологическая корректность процедурывыявления предпочтений лпр
- •10.4. Сравнение альтернатив Сравнение двух альтернатив
- •Упорядочение группы заданных альтернатив
- •10.5. Преимущества метода запрос
- •10.6. Практическое применение метода запрос
- •11. Сравнение трех сппр
- •Библиографический список
- •Контрольное задание
- •Волшебные страны
- •Компьютерные двойники
- •2. Два типа знания
- •3. Время и условия становления эксперта
- •Трансформация системы переработки информации
- •Иерархические структуры хранения знаний
- •6. Черты поведения эксперта
- •Подсознательный характер экспертных знаний
- •8. Трудности получения экспертных знаний
- •9. Экспертные знания в задачах классификации с явными признаками
- •10. Формальная постановка задачи классификации
- •11. Основные идеи метода экспертной классификации
- •11.1. Структуризация проблем
- •11.2. Классификация состояний объекта исследования
- •11.3. Гипотеза о характерности
- •11.4. Проверка информации эксперта и гипотезы о характерности
- •11.5. Определение последовательности состояний для предъявления эксперту в процессе классификации
- •11.6. Трудоемкость построения баз знаний
- •11.7. Проверка качества баз знаний
- •12. Граничные элементы классификации
- •13. Решающие правила экспертов
- •14. Система диагностики заболеваний группы «Острый живот», построенная на основе метода экспертной классификации
- •Библиографический список
- •Контрольное задание
- •Волшебные страны
- •Компьютеры на страже безопасности
- •Лекция 10 анализ риска
- •1. Типы риска
- •2. Особая сложность задач анализа риска
- •3. Направления исследований
- •4. Измерение риска
- •4.1. Инженерный подход
- •4.2. Модельный подход
- •4.3. Восприятие риска
- •Коллективная результирующая ранжировка и оценка согласованности при вынесении суждений о риске
- •4.4. Сопоставление разных способов измерения риска
- •5. Установление стандартов
- •6. Человекомашинное взаимодействие
- •Риск катастрофических событий как независимый критерий
- •8. Распределения «с тяжелыми хвостами»
- •9. Аварии и их анализ
- •10. Управление риском
- •11. Практический пример: выбор месторасположения нового объекта с учетом факторов риска
- •11.1. Конкретная задача: альтернативы
- •11.2. Активные группы
- •11.3. Критерии
- •11.4. Особенности задачи выбора с точки зрения теории принятия решений
- •11.5. Анализ вариантов
- •11.6. Конструирование нового варианта
- •Библиографический список
- •Контрольное задание
- •Волшебные страны
- •Компьютерная демократия Монтландии
- •Лекция 11 коллективные решения
- •1. Парадокс Кондорсе
- •2. Правило большинства голосов
- •3. Метод Борда
- •4. Аксиомы Эрроу
- •5. Попытки пересмотра аксиом
- •6. Теорема невозможности и реальная жизнь
- •Принятие коллективных решений в малых группах
- •Организация и проведение конференций по принятию решений
- •9. Метод организации работы гпр
- •9.1. Предварительные этапы
- •9.2. Анализ собранной информации
- •Проведение конференции по принятию решений
- •9.4. Практический пример
- •Библиографический список
- •Контрольное задание
- •Волшебные страны
- •Военный переворот в Свапландии
- •К событиям в Свапландии
- •2. Постановка многокритериальной задачи о назначениях
- •2.1. Содержательная постановка задачи
- •2.2. Критерий оптимальности решения мзн
- •2.3. Формальная постановка задачи
- •3. Пример
- •4. Различные типы задач о назначениях
- •5. Основные алгоритмы решения многокритериальной задачи о назначениях
- •5.1. Различные индексы соответствия
- •5.2. Поиск решения многокритериальной задачи о назначениях
- •6. Этап анализа данных и проверки существования идеального решения
- •7. Формирование области допустимых решений
- •8. Выявление предпочтений лпр
- •8.1. Статистические оценки сложности задач выявления предпочтений лпр
- •8.2. Основная процедура выявления предпочтений лпр
- •8.3. Выявление предпочтений лпр; вспомогательная процедура
- •Поиск окончательного решения многокритериальной задачи о назначениях
- •9.1. Поиск решения мзн типа а
- •9.2. Поиск решения мзн типа в
- •9.3. Поиск решения мзн типа с
- •9.4. Поиск решения мзн типа d
- •10. Практическое применение
- •Библиографический список
- •Контрольное задание
- •Волшебные страны
- •Стратегия правления в Свапландии
- •Прыжок в никуда
- •Лекция 13 принятие решений в организациях
- •1. Личные и деловые решения
- •2. Модель ограниченной рациональности
- •3. Эскалация решений
- •4. Тактические и стратегические решения
- •5. Модель «игра влияний» в руководстве организации
- •6. Модель обеспечения профессионального качества подготовки решений
- •7. Голографическая модель организации
- •8. Государственные или частные организации: что эффективнее?
- •9. Централизация в принятии решений: попытка административной революции
- •10. Система «ринго»
- •11. Планирование выполнения решений
- •12. Виртуальные организации
- •13. Управление знаниями в организациях
- •14. Метод милс (Многоуровневые Информационно-Логические Структуры)
- •15. Таблицы решений
- •Библиографический список
- •Контрольное задание
- •Волшебные страны
- •Желтый, бурый, зеленый
- •2. Консультанты и консультативные фирмы
- •3. Некоторые характерные черты деятельности консультативных фирм
- •3.1. Внимание к нуждам заказчика
- •3.2. Конфиденциальный характер результатов работы
- •3.3. Независимость от заказчика
- •3.4. Высокая квалификация консультантов
- •3.5. Совместная работа с заказчиком
- •4. Примеры практических задач
- •4.1. Планирование развития городов
- •4.2. Календарное планирование работы полиграфического предприятия
- •5. Роли лпр и консультанта
- •6. Моральные критерии в деятельности лпр и консультанта
- •7. Методы принятия решений и искусство их применения
- •Библиографический список
- •Контрольное задание
- •Содержание
- •105318, Москва, Измайловское ш., 4
- •432980, Г. Ульяновск, ул. Гончарова, 14
2. Особая сложность задач анализа риска
Определение допустимого уровня риска, стандартов безопасности обслуживающего персонала и населения является универсальной проблемой. Кажется естественным установление единого допустимого уровня риска для различных технологий. Однако экономические соображения ставят под сомнение целесообразность такого единого показателя. Действительно, если другое техническое решение лишь незначительно уступает нормативному с точки зрения безопасности, но обходится значительно дешевле, то разумнее не добиваться достижения нормативного уровня безопасности ценой непомерно больших затрат, а использовать сэкономленные деньги в других областях с большей эффективностью.
С экономической точки зрения логично потребовать, чтобы дополнительные затраты, направленные на эквивалентное снижение риска в различных областях человеческой деятельности, были бы одинаковы. Однако и это требование оказывается неосуществимым. Анализ уровней риска, сопоставление затрат на спасение одной человеческой жизни при осуществлении различных программ безопасности показывают, что в действительности реальные уровни риска, которые считаются традиционно приемлемыми, сильно отличаются в различных областях. Так, общество считает необходимым добиться большего уровня безопасности при эксплуатации атомных электростанций, чем при использовании автомобильного транспорта. Удельные затраты на эквивалентное увеличение безопасности технологий изменяются от нескольких десятков тысяч долларов до нескольких миллионов долларов.
Этот кажущийся на первый взгляд парадокс можно попытаться объяснить неразработанностью проблемы оценки риска, несовершенством организационных механизмов принятия решений и т.п. Однако многочисленные работы свидетельствуют, что основная причина указанных различий состоит в психологических особенностях восприятия риска. Люди по-разному воспринимают риск и, соответственно, по-разному оценивают допустимый уровень риска в зависимости от ряда сопутствующих ему обстоятельств.
Таким образом, анализ риска и оценка безопасности возможны лишь как решение конкретной задачи принятия решений с учетом всех характеризующих ее факторов.
Другой важной особенностью анализа риска является его социальный характер. Проблемы анализа риска непосредственно связаны с выявлением индивидуальных и общественных предпочтений, что само по себе является чрезвычайно сложной задачей. Если еще можно предположить, что люди обладают определенным отношением к традиционным, знакомым им технологиям, то подобное вряд ли возможно по отношению к новым технологиям. С другой стороны, система человеческих ценностей очень динамична, более того, она может быть и противоречивой. Человек одновременно выступает в нескольких социальных ролях и в зависимости от этого может придерживаться различных взглядов на одну и ту же проблему. Все эти вопросы представляются еще более сложными при определении общественных взглядов, мнений, систем предпочтений. Как показывает практика решения задач анализа риска, различные активные группы обладают и различными точками зрения на обсуждаемые вопросы. Мнения экспертов-профессионалов часто расходятся с мнением населения.
Еще одной важной особенностью анализа риска является высокая степень неопределенности. Во-первых, большинство оценок имеет вероятностный характер. Во-вторых, во многих случаях отсутствует какая-либо статистика. В-третьих, неопределенность присуща практически всем элементам задачи. Например, необходимо проанализировать риск влияния новой технологии на здоровье людей. При этом отсутствует достоверная информация о надежности самой технологии (если она новая), о ее влиянии на здоровье, об отношении общественности к этим проблемам и т.п.
Например, обычный способ изучения влияния на человеческий организм малых доз токсических веществ или новых лекарств заключается, как правило, в том, что их действие в больших дозах (для ускорения экспериментов) проверяется на различных животных, а затем полученные результаты экстраполируются на организм человека [2]. Однако возможности и пределы, а следовательно, адекватность такой экстраполяции до конца неясны. Различия в соответствующих экспертных оценках достигают нескольких порядков. Кроме того, практически не поддаются изучению возможности потенциальных эффектов от применения комбинаций химических веществ. Все это обусловливает большую степень неопределенности при оценке такого рода воздействий.
Очевидно, что соответствующие проблемы характерны не только для медицинских или экологических задач, но и для технических проблем, где оценка нового оборудования возможна лишь путем экстраполяции оценок безопасности уже апробированных систем. Таким образом, часто приходится иметь дело с большой неопределенностью относительно оценок риска, что значительно затрудняет процесс принятия решений.
