Добавил:

ivanov666 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Башкирский Государственный Аграрный Университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

Когнитивное моделирование как инструмент поддержки принятия решений. Монография

.pdf

Скачиваний:

Добавлен:

07.09.2026

Размер:

2 Мб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 1 2 3 4 5 6 7 8 910 / 1210 11 12 > Следующая >>>

3.3. Инновации в управлении 91

мого рынка сбыта. Вначале им предложено дать индивидуаль ную самооценку в баллах в диапазоне от 0 до 10. Уровень спроса предлагается оценить в процентах в диапазоне от 0 до 100. Каждый эксперт работает самостоя тельно и анонимно. После 1-го тура от экспертов были получены следую щие результаты (табл. 9).

Аналитическая группа проводит следующий расчет. Среднегрупповая самооценка равна: (10 + 8+…+9,9) : 10 = 8,61. Среднее значение спроса (простая оценка) равно: (90 + 100 +…+

+ 80) : 10 = 83,5 %.

Cредневзвешенная оценка спроса равна: (10×90 + 8×100 +…

+ 9,9×80) : (10 + 8 +…+ 9,9) = 84,1 %.

Медиана в данном случае при четном числе экспертов рассчитывается как среднеарифметическое значение между серединными оценками и будет равна Ме = (80 + 80) : 2 = 80 (оценки экспертов по уровню спроса располагаются по возрастанию).

Область доверительности рассчитывается следующим образом:

• минимальная оценка из набора экспертизы 60 %;

• максимальная оценка 100 %.

Квартиль будет равен: (100 – 60) : 4 = 10 %. Следовательно, ниж няя граница доверительной области будет равна: 60 + 10 = 70 %, а верхняя граница будет равна: 100 – 10 = 90 %.

Все полученные результаты предлагаются на рассмотрение экспертам. Если эксперты считают целесообразным откорректировать свое мнение, то они передают свои коррективы аналитической груп-

Таблица 9

Результаты опроса

Номер эксперта Коэффициент самооценки Уровень спроса на товар

110 90 2 8 100 310 75 47 80 5 8,8 90 6 10 100 7 6,6 80 8 8,5 80 9 7,4 60

10 9,9 80

92 Глава 3. Аспекты теории принятия управленческих решений

пе. Аналитическая группа рассчитывает новые результаты по рассмотреному выше алгоритму. Итоговое обобщенное мнение является основой для прогноза по уровню спроса на данный товар А.

При выработке экспертизы возможно использование как одного метода, так и различных их сочетаний, если обсуждаемая проблема слишком сложна.

Возможно следующее сочетание экспертных процедур:

1. Коллективный блокнот – ознакомление экспертов с пробле-

мой, индивидуальное размышление над проблемой.

2. Групповое обсуждение (фокусирование, мозговой штурм) – сов местное изучение проблемы, выдвижение и рассмотрение гипотез, выбор наиболее приемлемой гипотезы.

3. Опрос по методу Дельфи – оценивание явления в рамках выбранной гипотезы.

Информация, полученная в процессе экспертного опроса, не является готовой экспертизой, она должна быть обработана, систематизирована, оценена с точки зрения качества, подвергнута анализу и целенаправленной интерпретации, и лишь после этого ее можно рассматривать как решение поставленной задачи. Оценка качества со бранной экспертной информации производится, исходя из традицион ных требований, предъявляемых к маркетинговой информации: на личие актуальности, полноты и достоверности. Качество экспертной информации в принципе можно повысить, если использовать группо вые экспертные опросы в несколько туров, которые позволяют посте пенно сблизить оценки экспертов, уточнить и дополнить мнения. Счи тается, что достоверность экспертных оценок тем выше, чем меньше разброс мнений. Если оценки экспертов резко меняются от одного тура к другому, то достоверность таких оценок невелика.

Согласование экспертных мнений. Одним из наиболее ответственных этапов обработки собранной информации является согласование экспертных мнений, что может быть сделано на основе одного из следующих правил:

1. Правило большинства. Выбирается та оценка явления или то решение задачи, которых придерживается большинство экспертов (нередки ситуации, когда эксперты, дающие более достоверные оценки, оказываются в меньшинстве).

2. Правило авторитета. Выбирается то решение, к которому склоняются самые авторитетные эксперты (в этом случае каждому экс перту должен быть приписан «вес», учитывающий его уровень компетентности).

3.3. Инновации в управлении 93

3. Правило средней оценки. Мнения экспертов приводятся к неко му общему знаменателю. Для количественных оценок это сделать до статочно просто: определяется либо простая, либо взвешенная сред няя оценка. Для качественной информации такое согласование более сложно. При согласовании количественных оценок также может ис пользоваться отбрасывание наименьшей и наибольшей оценок и усреднение оставшихся. При согласовании экспертных мнений и выработке окончатель ной экспертизы важно соблюсти следующие требования:

• системность и взаимную непротиворечивость параметров экспертизы;

• обоснованность и логичность выводов;

• полноту решения поставленной задачи.

Соблюдение этих требований и обеспечивает высокое качество

экспертизы при условии соответствующей компетентно сти экспертов.

В целом надежность сформированной экспертизы определяется

двумя основными факторами:

Во-первых, квалификацией экспертов, их способностью к реше-

нию задач данного уровня сложности.

Во-вторых, квалификацией исследовательской команды, ее способностью отобрать компетентных экспертов, «извлечь» и аккумулировать экспертные знания о проблеме.

Маркетинговый анализ и прогнозирование с помощью экспертов имеют как несомненные достоинства, так и недостатки. Одно из достоинств – воз можность получения уникальной информации, которая не может быть почерпнута ни из каких других источников.

Проблемы экспертных опросов следующие:

1. Сложность организации экспертизы: отбора экспертов в доста-

точном количестве и квалификации.

2. Сложность формирования окончательной экспертизы: согла-

со вания полученных данных, их анализа и интерпретации.

3. Возможная субъективность экспертов. Эксперты могут находиться в плену своих представлений и неохотно пересматривать свою точку зрения, даже если она неправильная.

4. Возможное влияние на результат выбранной формы проведения экспертного опроса (при открытом опросе высока опасность конфор мизма).

5. Высокая стоимость проведения опроса, поскольку высоки как оплата труда экспертов, так и расходы на организацию и проведение экспер тизы.

94 Глава 3. Аспекты теории принятия управленческих решений

В связи с дороговизной и сложностью проведения экспертного

опроса выбор этого метода должен быть строго оправданным.

При оценке объектов исследования эксперты часто расходятся во мнениях по решаемой проблеме. В связи с этим возникает необходимость количественной оценки степени согласия экспертов. Получение количественной меры согласованности позволяет более обоснованно интерпретировать причины расхождения мнений.

Оценка согласованности суждения экспертов основывается на использовании понятия компактности, наглядное представление о котором дает геометрическая интерпретация результатов экспертизы. Оценка каждого эксперта представляется как точка в некотором пространстве, в котором имеется понятие расстояния. Если точки, характеризующие оценки всех экспертов, расположены на небольшом расстоянии друг от друга, т. е. образуют компактную группу, то, очевидно, можно это интерпретировать как хорошую согласованность мнений экспертов. Если же точки в пространстве разбросаны на большие расстояния, т. е. не принадлежат одной области, то согласованность мнений экспертов невысокая. Возможно, что точки – мнения экспертов – расположены в пространстве так, что образуют две или несколько компактных групп. Это означает, что в экспертной группе существуют две или несколько существенно отличающихся точек зрения на оценку объектов исследования. Может быть область точек, не образующих совокупности мнений, – размытая область. В этом случае не удалось обнаружить точек зрения на решаемую проблему. Лицо, принимающее решение, может повторить экспертизу или принять какое-либо решение самостоятельно.

Конкретизация изложенной идеи оценки согласованности мнений экспертов производится в зависимости от использования количественных или качественных шкал измерения и выбора меры степени согласованности.

При использовании количественных шкал измерения и оценке всего одного объекта все мнения экспертов можно представить как точки на числовой оси. Эти точки можно рассматривать как реализации случайной величины и поэтому для оценки центра группировки и разброса точек представляется возможным использовать хорошо разработанные методы математической статистики. Центр группировки точек можно определить как математическое ожидание (среднее значение) или медиану случайной величины, разброс количественно оценивается дисперсией случайной величины. Мерой согласованности оценок экспертов, т. е. компактности расположения точек на числовой

3.3. Инновации в управлении 95

оси, может служить отношение среднеквадратического отклонения к математическому ожиданию случайной величины.

Если объект оценивается несколькими числовыми параметрами, то мнение каждого эксперта представляется как точка в пространстве параметров. Центр группировки точек опять вычисляется как математическое ожидание вектора параметров, а разброс точек – дисперсией вектора параметров. Мерой согласованности суждений экспертов может служить в этом случае сумма расстояний оценок от среднего значения, отнесенная к расстоянию математического ожидания от начала координат. Мерой согласованности может служить количество точек, расположенных в радиусе среднеквадратического отклонения от математического ожидания, ко всему количеству точек. Различные методы определения согласованности количественных оценок на основе понятия компактности (близости) рассматриваются в теории группировок и распознавания образов.

При измерении объектов в порядковой шкале согласованность оценок экспертов в виде ранжировок или парных сравнений объектов также основывается на понятии компактности.

Метод простого ранжирования заключается в том, что каждый эксперт располагает признаки в порядке предпочтения. Цифрой 1 обозначается наиболее важный признак, цифрой 2 – следующий по важности и т. д. Полученные результаты сводятся в таблицу (табл. 10).

После того, как данные от экспертов собраны, проводится обработка полученных оценок. При ранжировании объектов используется мера согласованности мнений группы экспертов – дисперсионный коэффициент конкордации (коэффициент согласия).

Сводная таблица результатов

Объект оценки

1234SD

Эксперты

Таблица 10

96 Глава 3. Аспекты теории принятия управленческих решений

Рассмотрим матрицу |ris| результатов ранжировки m объектов

группой из d экспертов s = 1, …, d, i = 1, …, m, где r

– ранг, присваи-

ваемый s-м экспертом i-му объекту.

Составим суммы рангов по каждой строке. В результате полу-

чим вектор с компонентами:

…, m.

rri

is is

Будем рассматривать величины r

,1,

∑

как реализации случайной ве-

личины и найдем оценку дисперсии. Как известно, оценка дисперсии, оптимальная по критерию минимума среднего квадрата ошибки, определяется формулой

где

– оценка математического ожидания (средний ранг), равная

Drr

=−

∑

−

∑

()

Дисперсионный коэффициент конкордации определяется как от-

ношение оценки дисперсии к максимальному значению этой оценки:

WD=

max

Коэффициент конкордации изменяется от нуля до единицы,

поскольку 0 ≤ D ≤ D

−

()

dm m

max

−

12( 1)

оценку дисперсии в виде:

максимальное значение дисперсии равно:

max

. Введем обозначение:

m=−

⎛⎞

Srr

=−

∑∑

⎜⎟

⎝⎠

, запишем

Преобразования дадут окончательное выражение для коэффи-

циента конкордации:

()

dm m

−

Формула определяет коэффициент конкордации для случая от-

сутствия связных рангов. При W=0 согласованность оценок различ-

3.3. Инновации в управлении 97

ных экспертов отсутствует, а при W = 1 согласованность мнений экспертов полная.

При крайних коэффициентах конкордации могут быть даны сле-

дующие рекомендации. Если W

0, то для получения достоверных оценок следует уточнить исходные данные о событиях и (либо) изменить состав группы экспертов. При W

1 не всегда можно считать оценки объективными, поскольку может оказаться, что все члены экспертной группы условились придерживаться одинаковых взглядов.

Необходимо, чтобы найденное значение W было больше задан-

ного значения W

> 0,5 выводы экспертов согласованы в большей мере (сходятся в

оценке событий), чем несогласованы. При W

(W >WЗ). Обычно принимается W = 0,5, т. е. при

0,5 оценки нельзя счи-

тать в достаточной степени согласованными.

При наличии связных рангов коэффициент конкордации вычис-

ляется по формуле:

()

dm m d T

где

Thh=−∑. Ts – показатель связных рангов в s-й ранжировке,

– число групп равных рангов в s-й ранжировке, hk – число рав-

()

skk

−−

∑

ных рангов в k-й группе связных рангов при ранжировке s-м экспертом. Если совпадающих рангов нет, то H

= 0.

= 0, hk = 0 и, следовательно,

Коэффициент конкордации представляет собой случайную величину. Оценка значимости W может быть произведена по критерию Пирсона

XSdmm T

=+−

⎡⎤

12 ( 1)

⎢⎥ ⎣⎦

ПРИМЕР 1. Результаты ранжировки шести объектов (X X

, X4, X5 и X6) пятью экспертами (s1, s2, s3, s4, s5) представлены в

−

∑

, X2,

табл. 11.

Вычислим коэффициент конкордации и произведем оценку его значимости. Среднее значение

равно

∑∑

17,5

98 Глава 3. Аспекты теории принятия управленческих решений

Таблица 11

Сводная таблица результатов ранжирования

Объект

1 2 1.5 1 2 2,5 2 1,5 2,5 1 2,5 2 3 2,5 3

4 5 4,5 4,5 4

5 4 4,5 4,5 5,5

6 6 5 5 5,5

Эксперт

Величина S в соответствии с формулой равна

⎛⎞

=−

∑∑

⎜⎟

⎝⎠

17,5

Поскольку в ранжировке имеются связные ранги, то вычисление коэффициента конкордации выполняется по формуле (8.8). Предварительно вычисляются T из табл. 11 следует, что в ранжировке экспертом s па связных рангов, поэтому Н связных ранга, равных 2,5, поэтому k = 1 и h Аналогичным образом вычисляются Т

– 2+2

–2 = 12; O4 = 23–2+23–2 = 12; O5 = 23–2 = 6. Подставляя значе-

ния Т

, S и m = 6, d = 5 в формулу и произведя вычисления, получаем

W = 12×361 / [5

2(63

, используя формулу (8.9). В данном примере

= 1, а в этой группе содержится два

...Т5: O2 = 33–3 = 24; O3 = 23–

имеется одна груп-

= 2. Отсюда Т1 = 23–2=6.

–6)–5×60] = 0,874.

Оценим значимость коэффициента конкордации. В данном случае число степеней свободы m – 1 = 6–1 = 5. Табличное значение χ для 5 степеней свободы и 5%-го уровня значимости равно 11,07. Вычисляя значение критерия Пирсона, получаем χ

= 12×361 / [5×6×7–

– 0,25×60] = 21,8.

Поскольку 11,07

21,8, то есть гипотеза о согласии экспертов в

ранжировках принимается [53].

3.4. Системы поддержки принятия решений

Системы поддержки принятия решений охватывают две группы информационных технологий конечного пользователя, базирующихся на применении универсальных и специализированных генера-

3.4. Системы поддержки принятия решений 99

торов поддержки принятия решений. Универсальные генераторы поддержки принятия решений поддерживают применение общенаучных аналити ческих методов и практически одинаково применимы в самых различ ных предметных областях и функциях бизнеса. Универсальные гене раторы могут быть ограниченными и развитыми. К ограниченным ге нераторам поддержки принятия решений относят электронные табли цы, оснащенные несколькими универсальными аналитическими инструментами для обеспечения расчетов конечного пользователя. Они осуществляют следующие операции:

• анализ «что, если»;

• статистический анализ, достаточный для прогнозирования тен-

денций развития, исследования влияния факторов и др.;

• графическое моделирование;

• анализ трендов;

• оптимизационный анализ;

• подбор параметров.

К развитым универсальным генераторам поддержки принятия ре шений относят программные средства, поддерживающие концептуально более полный набор общенаучных методов анализа. Примером могут служить статистические пакеты Statgraphics или пакет SPSS. Значительная часть сложных методов развитых генераторов поддержки принятия решений требует от пользователя углубленных знаний в области статистики и математики и поэтому в повседневной работе используется редко. Средства развитого пакета SPSS являются наилучшим генератором отчетов по маркетинговым исследованиям, поскольку обработка данных наблюдений и анкетных опросов практически базируется на общенаучных статистических методах.

Специализированные маркетинговые генераторы поддержки при нятия решений поддерживают специфические методы и модели, со зданные теорией и практикой менеджмента в рыночных условиях. Они могут быть ограниченными или развитыми. Степень ограниченности специализированных пакетов можно определить по количеству и важности базовых маркетинговых методов, не поддерживаемых специализированным пакетом. Существует тенденция к усилению развитости специализированных пакетов, т. е. обеспечению комплекса взаимосвязанных методов специального маркетингового анализа.

Диалоговые комплексы. Проведение когнитивного анализа не- ста бильных, слабоструктурированных ситуаций и сред является крайне сложной задачей, для решения которой привлекаются информа ци-

100 Глава 3. Аспекты теории принятия управленческих решений

он ные системы. По существу эти системы предназначены для повышения эффективности механизма принятия решений, поскольку главной прикладной задачей когнитивного анализа является оптимизация управления. Эти системы, как правило, являются диалоговыми. Они предназначены для обработки данных и реализации моделей, помогающих решать отдельные, в основном слабо или неструктурированные задачи, например, принятие решения об инвестициях, составление прогнозов и т. п. Эти системы могут обеспечивать работников информацией, необходимой для принятия индивидуальных и групповых решений. Такие системы обеспечивают непосредственный доступ к информации, отражающей текущие ситуации и все факторы и связи, необходимые для принятия решений. При этом могут учитываться как динамические процессы, так и статические воздействия количественных и качественных факторов, в том числе и тех, которые принципиально не могут быть оценены количественно.

Основные требования к компьютерным системам когнитивного моделирования – это открытость к любым возможным изменениям множества факторов ситуации, причинно-следственных связей, полу чение и объяснение качественных прогнозов развития ситуации (ре шение прямой задачи «Что будет, если …»), получение советов по управлению ситуацией (решение задачи «Что нужно, чтобы …»).

«Канва» применяется для анализа и моделирования сложных и плохо определенных политических, экономических или социальных ситуаций. С помощью этой системы разрабатываются стратегии управления и механизмы их реализа ции, разработки программных документов стратегического развития страны, региона, предприятия, фирмы и т. д. Ее используют в качестве инструментария для непрерывного мониторинга состояния ситуации, поиска и проверки гипотез о механизмах развития и механизмах управления ситуацией. Система моделирования «Канва» обеспечивает извлечение знаний и предпочтений эксперта, обработку, представление результатов моделирования и поддержку аналитиче ской деятельности эксперта. Диалоговый комплекс «Канва» состоит из пяти подсистем, схема взаимодействия которых дана на рис. 37.

1. Подсистема представления субъективной информации обеспе-

чивает:

• ввод в систему факторов, описывающих ситуацию;

• задание числовых или лингвистических значений факторов;

• графический интерфейс для построения когнитивной карты си-

туации в виде ориентированного графа.

<<< < Предыдущая 1 2 3 4 5 6 7 8 910 / 1210 11 12 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]