Глава 6

_______________________________________________________________

Прогнозирование на основе экспертных оценок

В ситуациях, когда на поведение какой-либо системы значительное влияние оказывает человеческий фактор, с наилучшей стороны зарекомендовали себя прогнозы, основанные на экспертных оценках.

В основе всех видов экспертных методов оценки заложены суждения специалистов относительно перспектив развития объектов. Базируются эти методы на мобилизации профессионального опыта и интуиции. Обычно к экспертным методам прибегают тогда, когда анализируются объекты, которые не поддаются математической формализации, т. е. для них трудно разработать адекватную модель. Различают индивидуальные и коллективные методы.

Методы индивидуальных экспертных оценок основаны на высказывании мнений экспертами независимо друг от друга. Среди этих методов выделяют метод интервью (беседа с экспертом) и аналитические экспертные оценки, когда эксперт выполняет самостоятельно аналитическую работу с оценкой состояния и путей развития, излагая свои соображения письменно. (Используют метод предпочтения, метод рангов для выявления важности проблем и решений.)

В соответствии с методом предпочтения эксперт должен пронумеровать возможные варианты, способы и т. д. в порядке предпочтения, поставив в соответствие: 1 — самому важному критерию; 2 — менее важному и т. д.

При использовании метода рангов эксперту предлагается расположить рассматриваемые варианты вдоль шкалы, имеющей определенное число делений (например, от 0 до 10). Разрешается располагать варианты (способы) в промежуточных точках между делениями, а также к одному делению шкалы относить несколько вариантов.

Метод генерации идей основан на активизации психоинтеллектуальной деятельности. Этот метод может иметь несколько разновидностей. В качестве метода индивидуальной экспертной опенки он предполагает выявление мнения эксперта с помощью программированного управления, включающего в себя обращение к памяти человека или запоминающему устройству компьютера.

Другой вариант — коллективная генерация идей. Выдвижение идей активизируется при непосредственном участии коллектива экспертов. Цель метода — получение большого количества оригинальных идей за короткий промежуток времени. Для обеспечения атмосферы свободного творчества проведение мозговых атак требует соблюдения ряда правил: недопустимость критики, лаконичное высказывание идей, жесткое соблюдение регламента, продолжение и развитие идей, ранее высказанных другими экспертами, выслушивание любых мнений (даже фантастических на первый взгляд). Состав группы экспертов 5—7 (до 10) человек. Продолжительность сеанса 30—40 мин.

Основной проблемой при использовании этого метода является формирование группы экспертов. Чаще всего их комплектуют из специалистов разного профиля, но склонных к генерированию идей. Мозговая атака основана на использовании ассоциативного метода мышления.

Морфологический анализ — экспертный метод прогнозирования, относящийся к группе индивидуальных, и направленный на выявление возможных вариантов развития объекта прогнозирования путем построения матрицы характеристик объекта и их возможных значений с последующим перебором и оценкой вариантов сочетаний. Такой метод может служить инструментом предсказания еще не сделанных изобретений или упорядочения вероятных изобретений по срокам их появления. Впервые он был применен швейцарским астрофизиком Цвики при рассмотрении, всех возможных видов реактивных двигателей, работающих на химическом топливе в однородной среде. Было получено несколько тысяч вариантов построения двигателей, причем многие комбинации элементов еще не испытывали к тому времени, когда создавалась таблица. Первая оценка химическим реактивным двигателям была сделана еще в 1943 г. на основе малого числа параметров. Тогда было получено 576 возможностей, которые правильно включали секретный германский реактивный снаряд ФАУ-1 и ракету ФАУ-2. Научные консультанты, увидев эскизы этих ракет, заявили, что они летать не будут. История опровергла эти утверждения.

Основные положения морфологического анализа сводятся к следующим:

1) точно сформулировать проблему, подлежащую решению;

2) определить класс средств для выполнения заданных функций;

3) выявить параметры объекта;

4) каждый параметр классифицировать по диапазонам или режимам P₁, Р₂,.....Р_n);

5) составить морфологическую карту (модель-матрицу);

6) сформировать варианты в виде цепочек элементов карты путем комбинаций, включающих в себя по одному элементу из каждой строки матрицы;

7) оценить эффективность и возможность реализации вариантов.

Если изобразить все характеристики объекта (параметры) и альтернативы по каждому из них в матричном виде, го варианты конструкции можно представить линиями, проходящими только через один элемент в каждом ряду.

Метод дерева целей можно считать самым эффективным экспертным методом нормативного прогнозирования. Главная задача состоит в том, чтобы увязать отдаленные цели с действиями, которые необходимо предпринять в настоящем. Дерево целей — это иерархическая структура, отражающая причинно-следственные связи между элементами (целями) (рис.6.1).

Порядок построения дерева:

• идентифицируются цели, концепции по исследуемым проблемам и технические возможности их развития от отдельных компонентов и функциональных подсистем до систем в целом;

• формулируются критерии для оценки значимости элементов на каждом уровне (например, организационно-технической или финансовой готовности к реализации, коэффициент взаимной полезности и др.);

• определяются весовые коэффициенты для каждого элемента на каждом уровне дерева по принятому критерию.

Генеральная цель

Подцели

1

2

3

4

Основные проблемы

2.1

2.1

2.3

3.1

3.2

3.3

4.1

4.2

4.3

5.1

5.2

5.3

1.1

1.2

1.3

Задачи

Направление работ (исследования, подготовительное производство, ОКР,освоение

Необходимые средства, условия

Источники ресурсных и финансовых поступлений

Рис. 6.1

Небольшими деревьями целей в виде графов пользуются часто при оценке и выборе проектов. Граф-модель строится таким образом, что цель высшего порядка (генеральная) — это вершина дерева, а ниже в несколько ярусов располагаются цели локальные, с помощью которых обеспечивается достижение целей верхнего уровня. Каждой из рассматриваемых целей приписывается свой количественный вес, на который умножается рассчитанный для каждого проекта вклад в достижение цели. Условный пример приведен ниже.

Проекты	Цель		Ценность проекта
	получить прибыль	получить дополнительные знания
	вес 0,7	вес 0,3
А	5	8	5×0,7+8×0,3=5,9
Б	7	1	7×0,7+1×0,3=5,2

Следовательно, проект А более ценен и должен быть принят к осуществлению. Очевидно, количественный вес каждого проекта должен определяться экспертным путем.

Метод дерева целей широко используется для связи целей, устанавливаемых на несколько лет вперед.

Логически связанным с методом дерева целей является матричный метод, основанный на использовании матриц, отражающих влияние факторов на объект прогнозирования.

При построении матриц осуществляют ряд последовательных действий:

1) выявляют и группируют факторы, влияющие на достижение поставленной цели, по характеру их вклада;

2) выделяют однородные комплексы факторов;

3) определяют влияние комплексов друг на друга;

4) определяют полное влияние каждого фактора на достижение конечных целей.

Среди экспертных методов прогнозирования, предусматривающих использование мнений групп экспертов, наибольшую известность получили: дельфийский метод и метод коллективных экспертных оценок.

Метод Дельфи (Delfl) — один из распространенных методов составления картины будущего — состоит в обобщении и статистической обработке мнений экспертов относительно перспектив развития тех областей, на которых они специализируются, а также смежных с ними.

Сущность метода заключается в том, что опрос экспертов проводится в несколько туров (с помощью специальных анкет). Каждый тур уточняет предыдущие ответы и постепенно приводит экспертов к согласованному решению. Оценки экспертов основаны как на строго логическом анализе, так и на интуиции и опыте. Этот метод не требует личного общения экспертов и заменяет прямые дебаты тщательно разработанной программой последовательных индивидуальных опросов.

К недостаткам метода следует отнести трудность формулирования анкетных вопросов, достаточно большой период времени экспертизы и отсутствие учета различной степени компетентности экспертов.

Наиболее полно учитываются все факторы, влияющие на качество и достоверность прогноза, в методе коллективных экспертных оценок.

Основные этапы проведения коллективной экспертизы:

- формирование экспертной группы;

- определение компетентности экспертов по предлагаемым проблемам:

, (6.1)

где К_аi — коэффициент аргументации i-го эксперта; К_осi — коэффициент осведомленности i-го эксперта; Ка_тax , К_остax— максимально возможные оценки (обычно равны 1);

• вычисление репрезентативности (представительности) экспертной группы:

; (6.2)

при М < 0,67 экспертная группа не представительна;

• У получение индивидуальных суждений экспертов по заданной проблеме;

• определение обобщенного мнения группы экспертов об относи­тельной важности каждой задачи в рассматриваемой проблеме;

• оценка степени согласованности (Lj) мнений экспертов по ко­эффициенту вариации (Vj):

, (6.3)

где σ_j ,—среднеквадратичное отклонение оценок по j-му направлению прогноза;

S_jm — средняя величина ранга;

• построение гистограммы распределения мнений экспертов.

Результаты обработки коллективной экспертизы используются при построении дерева цели и при выборе путей исследования (или реализации) проблемы.

Составление исходного списка экспертов целесообразно осуществлять путем проведения ряда итераций, когда каждого эксперта из числа отобранных на первой итерации просят рекомендовать специалистов, способных дать заключение по каждому вопросу экспертизы. Следующая итерация заключается в том, что эксперты, отобранные после второй итерации, также рекомендуют специалистов и т. д. Процесс заканчивается после стабилизации состава экспертов.

В практике прогнозирования стремятся к минимально возможному числу экспертов в группе. Однако уменьшение их числа ниже определенного уровня равносильно уменьшению точности выборки.

Независимо от уровня аналитической обработки все экспертные методы все же страдают субъективизмом оценок.

Таким образом, каждая из рассмотренных выше групп методов имеет определенные достоинства и недостатки. Стремление уменьшить погрешности прогнозирования, обеспечить решение проблем широкого профиля (от формализуемых до неформализуемых) привело к появлению комплексных методов прогнозирования, чаще всего реализуемых в прогностических системах.

Одним из таких методов является метод Паттерн — обоснование планирования посредством научно-технической оценки количественных данных, разработанный фирмой Honywell в 1963 г. для прогнозирования военных и космических проблем.

Прогноз осуществляется на базе сценария — конспективного обзора определенного числа моделируемых тенденций развития реально возможных событий.

Схема работ состоит из нескольких этапов:

• построение прогностического сценария;

• разработка поисковых прогнозов основных характеристик объекта прогнозирования;

• морфологический анализ;

• разработка дерева целей развития объекта прогнозирования;

• оценка элементов уровней дерева целей по критериям от­носительной важности, полезности, состояния разработки и др.;

• оценка альтернатив развития объекта прогнозирования;

• разработка вариантов оптимального распределения ресурсов по элементам уровней дерева целей.

В сценарии делается попытка проанализировать без количественных оценок цели предприятия, направление усилий и задачи. Полученные выводы используются для создания дерева целей и установления коэффициентов значимости. Одновременно методами экстраполяции и огибающей кривой составляется технологический прогноз на всех уровнях.

При составлении дерева целей определяются дополнительно еще две группы характеристик:

• коэффициент взаимной полезности (использование полученных результатов в других областях);

• состояние готовности проекта (исследования, поисковые разработки, технические разработки, конструирование, готовый продукт) и сроки работ по системам и подсистемам.

Полученные результаты обрабатываются на ЭВМ.

Одной из важнейших задач прогнозирования можно считать повышение надежности, достоверности, точности прогнозов.

Математические методы, основанные на анализе трендов, не всегда могут уловить изменения в каждый конкретный период времени. Для анализа текущей ситуации формируется группа экспертов в той области, где мы хотим знать будущие изменения, построив прогноз. Однако, для того, чтобы специалист считался экспертом, он должен удовлетворять следующим критериям:

- быть хорошим специалистом в данной отрасли (обладать достаточным количеством знаний);

- уметь (быть способным) принимать решения и обосновывать их.

При условии, что набрана группа специалистов, обладающих перечисленными признаками, можно строить экспертный прогноз интересующего показателя. Для этого группе экспертов предлагается ответить на вопрос о значении интересующего показателя в следующем временном периоде (на следующий день, неделю, месяц или год). Получив набор прогнозов S_i, i=l, ..., n, мы можем найти среднее их значение, приняв его за прогноз группы. В первом периоде прогноза мы не имеем еще сведений о квалификации экспертов, поэтому все их мнения имеют одинаковый вес. После получения фактического значения показателя S можно рассчитать ошибку каждого эксперта по формуле 6.4:

(6.4)

Вес (значимость) каждого эксперта будет рассчитываться как отношение единицы к его ошибки прогноза (чем больше ошибка, тем мнение эксперта менее ценно для следующих прогнозов). Если эксперт точно указал прогнозируемое значение, то его 4 будет равна 1. Тогда вес эксперта будет иметь вид:

(6.5)

Полученные таким образом веса нормируют мнения экспертов. После этого для следующего периода прогнозирования, когда эксперты назовут новые значения, их мнения будут учитываться с весами:

(6.6)

Определив ошибки экспертов, можно пересчитать их веса (в формуле 6.2 будут учитываться ошибки по всем периодам). Это позволит уточнять квалификацию эксперта, так как в каждом конкретном периоде может значительно ошибаться даже самый квалифицированный эксперт. При достаточно большой истории прогнозов мы сможем получить устойчивые веса экспертов, больше прислушиваясь к мнению наиболее квалифицированных из них и удалив из группы наиболее не подготовленных.