Введение

Принятие решений в профессиональной деятельности человека встречается на каждом шагу. В повседневной деятельности решения человеком принимаются на интуитивном уровне, согласно «логическим соображениям», на основе предыдущего опыта. Однако, нередки случаи, особенно в производственной и экономической сфере, когда цена решения оказывается слишком высокой. Тогда целесообразным становится использование формальных моделей, описывающих и поясняющих принятие решений.

Научная дисциплина, занимающаяся изучением математических моделей и методов принятия решений, получила название «Исследование операций» (в последующем «Теория принятия решений») в силу первичной нацеленности ее для планирования военных и производственных операций.

Можно выделить следующие научно-технические предпосылки становления «Исследования операций»:

1. Удорожание «цены ошибки». Чем сложнее, дороже, масштабнее планируемое мероприятие, тем менее допустимы в нем «волевые» решения и тем важнее становятся научные методы, позволяющие заранее оценить последствия каждого решения, заранее исключить недопустимые варианты и рекомендовать наиболее удачные.

2. Ускорение научно-технического развития техники и технологии. Жизненный цикл технического изделия сократился настолько, что «опыт» не успевал накапливаться, и требовалось применение более развитого математического аппарата в проектировании.

3. Развитие ЭВМ. Размерность и сложность реальных инженерных задач не позволяли использовать аналитические методы, которые с развитием ЭВМ стали доступны на уровне специализированных математических пакетов программ..

Теория исследования операций как самостоятельная научная дисциплина сложилась в период второй мировой войны. В первые послевоенные годы основное ее содержание составляли модели и методы математического программирования, теории игр, прикладные задачи теории вероятностей (главным образом задачи массового обслуживания), а также динамические задачи, развитие которых сыграло определенную роль в формировании теории оптимального управления и теории дифференциальных игр. При этом в разделе математического программирования центральное место занимало изучение задач линейного (в том числе целочисленного) программирования и точных методов их решения. Нелинейные задачи, в основном ограничивались классом выпуклых задач, для которых строились условия экстремума, развивалась теория двойственности и обосновывались градиентные процедуры поиска оптимальных решений. Исследования теоретико-игровых задач были преимущественно связаны с изучением антагонистических, бескоалиционных и кооперативных игр.

Помимо развития «классических» направлений, исследование операций начало тесно переплетаться с другими направлениями исследовательской деятельности, связанными с проблемами принятия решений. Сегодня нельзя провести сколько-нибудь четкую границу между исследованием операций и теорией управления. Конечно, в теории управления существуют многочисленные проблемы, которые трудно отнести к исследованию операций, но, тем не менее, целый ряд вопросов этой теории возник, совершенно очевидно, под воздействием идей исследования операций. Это, прежде всего, проблемы управления при наличии многих критериев. Вся теория двухэтапной оптимизации, и в первую очередь, проблема разделения задач управления на задачи построения программного управления и построение синтезирующего оператора относится в равной степени к обеим дисциплинам.

Первоначальным импульсом для применения ЭВМ в процессе принятия решений явилась необходимость проведения большого объема вычислений для получения обобщенной оценки путем синтеза всех плюсов и минусов по каждой альтернативе. На этом шаге решением задач принятия решений занимались специалисты, имеющие широкие знания как в области методов принятия решений, так и в программировании на ЭВМ.

Поскольку на практике указанное сочетание знаний является редким, возникла новая категория специалистов – аналитиков в области принятия решений. Аналитики владели методами принятия решений и навыками программирования и выступали в роли посредников между лицом, принимающим решение (ЛПР) и ЭВМ. Аналитик выполнял следующие функции: уточнял совместно с ЛПР постановку задачи; выбирал метод принятия решений, адекватный задаче; собирал необходимую статистическую и экспертную информацию; строил модель задачи; организовывал обработку накопленной информации на ЭВМ; представлял полученные результаты ЛПР и их интерпретировал.

Следующий шаг в применении ЭВМ для принятия решений был связан с созданием диалоговых систем, позволяющих менять интересующие исследователя параметры, заложенной в память ЭВМ модели задачи принятия решений, выбирать алгоритм поиска решения или его параметров, исследовать чувствительность полученного решения.

Настоящее время характеризуется применением многочисленных программных продуктов, представляющих собой системы поддержки принятия решений. К ним относятся как чисто расчетные оптимизационные пакеты, так и такие интеллектуальные информационные системы, такие как экспертные системы, базы знаний и др.