56

эта свобода позволяет иметь подсистемам разные цели (поэтому они не только многоэшелонные, но и многоцелевые), что приводит к конфликтам или коалиционным действиям между ними. Примером подобной структуры могут быть принятые в государстве территориально-отраслевая и республиканская системы управления. Тогда на высшем уровне находятся общегосударственные органы управления, на среднем уровне – отраслевые и республиканские, а на нижнем уровне ─ предприятия и организации, которые имеют двойное подчинение (отрасли и республике).

4.3. Автоматизация целевых программ

Построить сразу хорошую структуру целей и функций обычно не удаётся. Это процесс итеративный. Для сокращения времени построения структуры используется автоматизация. Одним из современных методов является нейросемантический метод автоматизированного проектирования целевых программ. Под целевой программой подразумевается любая совокупность мероприятий по достижению стратегических долгосрочных целей. В основе метода лежит сочетание семантического моделирования и нейросетевых технологий, что позволяет проводить статический и динамический анализ для решения трудноформализуемых задач. В результате работы нейросети начальная субъективная структура целевой программы объектизируется и оптимизируется (самоорганизуется). Это даёт возможность прогнозировать ход реализации целевой программы, вносить коррективы и достигать целей в кратчайшие сроки и эффективными методами. Нейросетевые технологии используются в двух направлениях:

-прогнозирование (использует динамику изменения внешней среды или модификации элементов системы);

-оптимизация структуры исследования самоорганизации сети.

Другим направлением является использование интерактивной графики в сочетании с новыми информационными технологиями (Г. А. Ваганян). Оно подразумевает активное использование диалоговых графических имитационных моделей, которые на принципах симметрии и инвариантности способствуют выработке единого, междисциплинарного языка управления. Это позволяет синтезировать средства из различных научных дисциплин для изучения процессов, происходящих в природе и обществе.

57

В работах Н. И. Ильина раскрывается опыт и основные методологические подходы при создании информационных ресурсов в органах государственной власти. Освещены новые направления организации работ по созданию информационно-аналитических систем, систем обработки данных и методы анализа проблем в ситуационных центрах. Он разделяет современные инструментально-моделирующие средства на такие, как:

-оперативный анализ;

-интеллектуальный анализ;

-моделирование;

-системы поддержки принятия решений (СППР). Концептуальная структура системы поддержки принятия решения (СППР) выглядит так:

Цели→ Методы → Средства → Состояние проблемы → → Информационная инфраструктура.

При этом цели включают:

- инициализацию и использование потенциальных возможностей человека для активного управления, целеполагания и разработки сценариев;

-использование современных достижений искусственного интеллекта;

-придание юридической силы принятым решениям с помощью компьютерных технологий;

-постоянное повышение эффективности работы системы управления по критерию стоимости принятия решения.

Методы предполагают привлечение опыта специалистов естественных наук, воспитание стиля руководства, технические достижения безопасности информации и разработку методик оценки затрат на создание и развитие информационных систем с учётом бизнес-эффекта.

К средствам относятся системы оперативной обработки для анализа данных – OLAP, мультимедиа, метод «звезды» для организации многофакторных баз данных, электронная подпись, электронный документооборот.

Состояние проблемы характеризуется внедрением информационных

технологий и стандартов Internet (Java и Web-технологий, методов нейронных сетей, нечётких множеств), новой парадигмой сетевых вычис-

58

лений на базе Java-технологии, созданием intra-сетей с абсолютной защитой.

При создании и функционировании ситуационных центров используются расчётно-аналитические модели, текстологические и образнокогнитивные модели, метод анализа иерархий и управление совокупностью рисков.

Одновременный процесс формирования системы целей и системы критериев, которые оценивают степень достижения целей, способствует более точному определению целей. При этом для каждого критерия вводится специально разработанная шкала, которая соответствует системе ценностей ЛПР и имеет вербально-числовой характер. Особую роль при определении как целей, так и задач и заданий по реализации поставленных целей играет ресурсное обеспечение, понимаемое в обобщённом смысле.

4.4. Дерево целей. Дерево решений

Деревом в теории графов называется связный ориентированный граф, не содержащий петель. Дерево целей – это дерево, в котором вершины являются подцелями, а ребра выражают отношения между вершинами. Если вершины ранжированы, то есть известны количественные оценки их важности, то такие деревья целей широко используются для определения приоритетов. При декомпозиции цели на подцели формами гармонизации целей по вертикали и горизонтали выступают их согласование или приоритет целей высшего уровня над целями низшего уровня.

Пусть цель некоторой организации состоит в том, чтобы достичь определённого результата при минимальном расходе ресурсов. Примером декомпозиции этой цели может быть выделение подцелей, связанных с функциональными подразделениями этой организации, а именно:

-достичь результата при минимальных трудовых затратах;

-достичь результата, используя минимум затрат на исследовательскоизмерительный комплекс с заданными техническими характеристиками;

-достичь результата, приобретая всё необходимое оборудование и осуществляя его монтаж по минимальным ценам.

59

Формализация целей имеет место при формировании критерия оценки эффективности системы. Построение дерева целей требует решения многих прогнозных задач, таких как:

-прогноз развития объекта в целом;

-формулировка сценария достижения прогнозируемой цели;

-формулировка уровня цели;

-формулировка критерия и весов, ранжированных вершин.

Для сложной системы в силу её многогранности обычно вместе с деревом целей разрабатывается дерево критериев, которые включают в себя в качестве компонентов параметры эффективности.

Метод «дерево целей» в конкретных приложениях может быть преобразован в методы «дерева целей и функций», «дерево проблем», «дерево решений» или «прогнозный граф». Метод «дерево решений» используют, когда нужно принять несколько решений в условиях неопределённости, причём каждое решение зависит от исхода предыдущего или исходов испытаний. Дерево отображает структуру проблемы. Располагают их слева направо. Ветви обозначают возможные альтернативные решения или возможные исходы, возникающие в результате этих решений. На рисунке 7 пунктирными линиями соединяются квадраты возможных решений, а сплошными линиями – кружки возможных исходов. ЛПР не влияют на появление исходов, поэтому вычисляют вероятность их появления. Когда все решения и их исходы указаны на дереве, просчитывается каждый из вариантов и проставляется его денежный доход.

Рассмотрим пример. Компания решает вопрос о производстве нового товара. Первоначальное решение, которое следует принять компании, проводить ли исследование рынка. Компания рассматривает результаты продаж товара на рынке как успешные, средние и отрицательные, а спрос на товар как высокий, средний и низкий. Исходя из результатов исследования рынка, компания оценивает вероятности спроса на товар как 0,4; 0,5 и 0,1. Кроме того, компании известны условные вероятности продаж товара на рынке в зависимости от уровня спроса на товар (см. таблицу 6)

60

Таблица 6 ─ Вероятности продаж товара на рынке в зависимости от уровня спроса

Известно также, что на проведение исследования рынка компания должна потратить 30 тысяч рублей. Затраты на производство товара составят 300 тысяч рублей. Прибыль компании при успешных продажах ─ 350 тысяч рублей, при средних ─ 310 тысяч рублей и при отрицательных ─ 200 тысяч рублей. Задача состоит в принятии обоснованной стратегии выхода (или невыхода) на рынок с новым товаром.

Для решения данной задачи строится дерево решений, которое отражает графически развитие ситуации во времени. Далее производится расчёт характеристик, которые указываются на дереве (см. рисунок 7).

0,8*0,4 + 0,3*0,5 + 0,05*0,1 = 0,475

0,15*0,4 + 0,6*0,5 + 0,3*0,1 = 0,390

0,05*0,4 + 0,1*0,5 + 0,65*0,1 = 0,135 0,475*350 + 0,39*310 + 0,135* 200 – 300 = 14,15 0,8*350 + 0,15*310 + 0,05*200 -300 = 36,5 0,3*350 + 0,6*310 + 0,1*200 - 300 = 11 0,05*350 + 0,3*310 + 0,65*200 - 300 = - 59,5 0,4*36,5 +0,5*11 – 0,1*59,5 - 30 = - 15,85.

Процедура принятия оптимального решения производится методом обратного хода. Для каждой вероятностной вершины на дереве указывается среднеожидаемое значение выигрыша, а для каждой вершины, в которой принимается решение, делается пометка «истина», если решение приводит к максимальному значению выигрыша, или «ложь» в противном случае. Оптимальная стратегия определяется путем следования слева направо по вершинам, помеченным как «истина». Для рассмотренного примера оптимальная стратегия компании ─ организовать производство и продажу нового товара, не проводя предварительного исследования рынка.

61

Рисунок 7 ─ Дерево целей