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 67 / 127 8 9 10 11 12 > Следующая >>>

да стремление улучшить принимаемые решения путем накопления опыта менеджерами, подбора талантливых руководителей, обучением на конкретных хозяйственных ситуациях, имеющих место в практике управления.

Сторонники второго подхода базируются на успехах, достигнутых в области теории принятия решений, исследований операций, компьютерной обработки, передачи и предоставления информации. Они полагают, что путем разработки формализованных алгоритмов принятия решений возможно превратить искусство управления в науку управления и тем самым решить вопрос об исключении так называемых субъективных решений.

Большинство менеджеров при совершенствовании процесса принятия решений стремятся совместить оба подхода путем использования человеко-машинных процедур принятия решений. Это позволяет, с одной стороны, максимально использовать опыт, интуицию, знания руководителя, исполнителя, эксперта, а с другой – использовать часть процедур, где формальные методы решений найдены и проверены.

В человеко-машинных процедурах принятия решений функции менеджера и компьютера распределяются следующим образом.

Менеджер формулирует цель, ставит задачу, определяет критерии оценки качества решения, исходную информацию для формализованной части процедуры, оценивает полезность различных подходов и их вероятность, сравнивает и выбирает один из рассчитанных вариантов решения.

На компьютере проводятся расчеты формализованной части процедуры и пересчеты решения, необходимые после изменения параметров по усмотрению лица, принимающего решения, в том числе на основе рекомендации экспертов.

В общем случае принятие решения заключается в генерации возможных альтернатив решений {А}, их оценке и выборе лучшей («правильной») альтернативы А*. В результате оценки из исходного множества {А} выделяют подмножество альтернатив, допустимых

доп

по качеству {А

}, из которого по определенным критериям качества и выбирается лучший вариант. Часто уже при выработке исходного множества альтернатив, особенно при решении сложных задач при многих критериях, в исследуемом процессе могут принимать активное участие эксперты, как правило, это специалисты в данной предметной области, либо, при необходимости, в смежных (“критериальных”) областях. Структурное представление процесса принятия решений, включающего указанные этапы, показано на рис. 28.

62 Глава 3. Аспекты теории принятия управленческих решений

Рис. 28. Структурное представление процесса принятия решения.

Принять «правильное» решение – значит, выбрать такую альтернативу из числа возможных, которая с учетом всех разнообразных факторов и противоречивых требований будет в максимальной степени способствовать достижению поставленной цели. Оптимальные решения позволяют достигать цели при минимальных затратах ресурсов [17].

Следовательно, в целях обеспечения оптимизации выбора лучшего варианта из имеющихся альтернатив их оценка должна обеспечивать как учет влияния отдельно каждого из указанных факторов на качество принимаемых решений, так и их комплексный/интегрированный учет в целом.

Однако, условия выработки и принятия решений, принимаемых должностными лицами органов управления, объективно усложняются необходимостью переработки постоянно возрастающих объемов информации в ограниченное время в условиях неопределенности обстановки. Используемая при этом исходная информация характеризуется неточностью, неполнотой и противоречивостью, что затрудняет принятие оперативных и обоснованных решений.

В то же время, принимаемые в процессе планирования решения и разрабатываемые планы должны быть обоснованными и обеспечивать наиболее полную реализацию возможностей подчиненных в текущих условиях.

Налицо противоречие между требуемыми качеством и оперативностью принимаемых решений, а также сроками и условиями их выработки и принятия и реализации.

Одним из путей повышения оперативности и качества принимаемых решений является автоматизация процесса выработки и приня-

тия решений на основе методов и средств искусственного интеллекта в составе соответствующих экспертных систем и систем поддержки принятия решений. Построение моделей автоматизации процесса принятия решений для задач управления на основе экспертной информации, имеющих нечеткое описание, в составе систем поддержки принятия решения оказалось возможным благодаря введению понятий нечеткого множества и лингвистической переменной. В данных моделях результаты принятия управленческих решений могут приближаться по качеству к решениям, принятым человеком, а по скорости их получения существенно превышать время реакции человека (особенно в непредсказуемых и непредвиденных ситуациях).

Для использования в моделях принятия решений информации, формализованной на основе теории нечетких множеств, необходимы процедуры построения соответствующих функций принадлежности. Построение последних является важным компонентом в формализации задач принятия решений. От того, насколько адекватно построенная функция отражает знания эксперта или экспертов, во многом зависит качество принимаемых решений.

Исходя из этого, для обработки и представления экспертной информации необходимо использовать специальные методы теории нечетких множеств и нечеткой логики. Для обеспечения обоснованного выбора конкретного метода (группы методов), адекватно представляющих формализуемую задачу принятия решений, необходимо провести их сравнительный анализ.

Следует отметить, что обработка и представление извлеченной экспертной информации о технологии решения задач принятия решений применительно к этапам рассматриваемого процесса может осуществляться посредством функций принадлежности и построения логико-лингвистических шкал различными способами, выбор которых зависит от того, какие цели преследуются данным процессом и в зависимости от вида задачи принятия решения. К таким способам относят две группы методов построения функций принадлежности: прямые и косвенные методы (рис. 29).

Прямые методы характеризуются тем, что эксперт непосредственно задает правила определения значений функции принадлежности μ

(х), характеризующей элемент х.

Эти значения согласуются с его предпочтениями на множестве элементов Х следующим образом:

1. Для любых х

да х

предпочтительнее х1, т. е. в большей степени характеризуется

, х2 ∈ Х μА(х1) < μА(х2) тогда и только тогда, ког-

свойством А.

64 Глава 3. Аспекты теории принятия управленческих решений

Рис. 29. Классификация методов построения функций принадлежности

нечетких множеств.

2. Для любых х1, х2 ∈ Х μА(х1) = μА(х2) тогда и только тогда, когда

и х2 безразличны относительно свойства А.

Как правило, прямые методы задания функции принадлежности используются для измеримых понятий, таких как скорость, время, расстояние, давление, температура и т. д., или когда выделяются полярные значения.

Разновидностями прямых методов являются прямые групповые методы, когда, например, группе экспертов предъявляют конкретный объект и каждый должен дать один из двух ответов: принадлежит или нет этот объект к заданному множеству. Тогда число утвердительных ответов, деленное на общее число экспертов, дает значение функции принадлежности объекта к данному нечеткому множеству.

Прямыми методами являются также непосредственное задание функции принадлежности таблицей, графиком или формулой.

Из анализа результатов исследований и решения практических задач, связанных с необходимостью обрабатывать информацию, известно, что прямые методы в основном используются в качестве вспомо гательных, так как характеризуются большой долей субъективизма.

Косвенные методы построения значений функции принадлежности используются в случаях, когда нет элементарных измеримых свойств, через которые определяются нечеткие множества.

В косвенных методах значения функции принадлежности выбираются таким образом, чтобы удовлетворить заранее сформулированным условиям. Экспертная информация является только исходной информацией для дальнейшей обработки. Дополнительные условия могут налагаться как на вид получаемой информации, так и на процедуру ее обработки. К таким методам относятся статистический метод, метод парных сравнений, метод экспертных оценок и ряд других. Далее рассмотрены наиболее часто используемые методы.

Метод построения функции принадлежности на основе парных сравнений основан на обработке матриц оценок, отражающих мнение

эксперта об относительной принадлежности элементов множеству или степени выраженности у них свойства, формализуемого множеством.

Степень принадлежности элементов множеству определяется посредством парных сравнений. Для сравнения элементов используются оценки, приведенные в табл. 7.

Из результатов анализа различных источников информации следует, что рассмотренный метод может использоваться как для реше-

Таблица 7

Шкала для определения матрицы суждения

Оценка

важности

Качественная оценка Примечание

1 Одинаковая

значимость

3 Слабое превосходство Соображения о предпочтении одной аль-

5 Сильное (или сущест-

венное) превосходство

7 Очевидное превосход-

ство

9 Абсолютное превос-

ходство

2, 4, 6, 8 Промежуточные зна-

чения между соседними оценками

По данному критерию альтернативы имеют одинаковый ранг

тернативы перед другой малоубедительны Имеются надежные доказательства сущест-

венного превосходства одной альтернативы Существуют убедительные свидетельства в

пользу одной альтернативы Свидетельство в пользу предпочтения од-

ной альтернативы перед другой в высшей степени убедительно

Используются, когда необходим компромисс

66 Глава 3. Аспекты теории принятия управленческих решений

ния задач выработки альтернатив, так и для их сравнения и выбора лучшей из них.

Метод статистических данных основан на обработке статистической информации. В качестве степени принадлежности элемента множеству принимается оценка частоты использования понятия, задаваемого нечетким множеством, для характеристики элемента. При использовании специальных матриц подсказок получаются функции принадлежности.

На универсальной шкале [0, 1] необходимо разместить значения лингвистической переменной: очень мало, мало, средне, много, очень много. Тогда степень принадлежности некоторого значения вычисляется как отношение числа экспериментов, в которых оно встречалось в определенном интервале шкалы, к максимальному для этого значения числу экспериментов по всем интервалам. Метод основывается на условии, что в каждый интер вал шкалы попадает одинаковое число экспериментов. Это условие часто не соблюдается. В реальных случаях составляется эмпирическая таблица, в которой эксперименты могут быть распределены неравномерно по интервалам, а в некоторые интервалы могут вообще не попасть.

Данный метод может быть использован для формализации задачи выбора альтернатив, так как эксперты могут определить конкретное множество допустимых альтернатив и удалить не нужные. В данном случае оценки отдельных экспертов можно рассматривать как независимые реализации случайной величины.

Построение функции принадлежности на основе экспертных оценок. Данный метод построения функций принадлежности основан

на использовании нечетких чисел, приблизительно равных некоторому четкому числу, и приближенных интервальных оценок, отражающих мнения экспертов по рассматриваемому вопросу. Задача сводится к отысканию параметров заранее заданной (экспоненциальной) функции, при решении которой используются результаты экспертного опроса.

Из анализа различных источников информации, посвященных методам построения функций принадлежности, данный метод целесообразнее всего использовать при решении задач выработки и оценки альтернатив.

Построение функций принадлежности на основе интервальных оценок. Данный метод применяется для формализованного представ-

ления задач выбора, в которых отсутствует четкая грань между допус-

тимым и недопустимым (в пространстве неуправляемых параметров) и между идеальным и неудовлетворительным состояниями (в пространстве критериев).

Исходя из анализа сущности и содержания рассмотренных методов, могут быть сформулированы общие рекомендации по их практическому использованию при построении функций принадлежности нечетких множеств, отражающих формализованное представление рассмотренных задач принятия решений.

Таким образом, можно установить соответствие между методами построения функций принадлежности и задачами принятия решений.

Основой для решения задачи определения соответствия между указанными методами и задачами принятия решений являются групповые мнения экспертов в области теории принятия решений.

Для практической проверки выдвинутой идеи был проведен опрос десяти экспертов с задачей, в интервале от 0 до 1, указать степень соответствия каждого метода – каждой задаче рассматриваемого процесса.

Выборочные результаты опроса представлены в табл. 8.

Полученные соответствия позволяют сформулировать правила выбора методов построения функций принадлежности применительно к рассматриваемым задачам принятия решений.

Для выбора методов для формализованного представления рассмотренных задач правила должны иметь следующий вид:

ФПЗ

: если х1 есть Zn, то у1 есть М =

∪

{Mk}, n = 1, …, N,

k 1=

Таблица 8

Фрагмент результатов экспертных оценок соответствия между методами построения функций принадлежности и задачами принятия решения

Методы построения

функций при над лежности

Метод парных сравнений M

Метод статистических данных M

………… Метод ранговых

оценок M

Задача выработки

альтернатив

0,85 0,5 0,9

0,6 0,5 0,85

0,45 0,75 0,68

Задача оценки

альтернатив

Задача выбора

альтернатив

68 Глава 3. Аспекты теории принятия управленческих решений

ФПЗ

где П дачи; х

– правило выбора метода при решении соответствующей за-

– входная переменная (наименование задачи); у1 – переменная

вывода (перечень методов построения функций принадлежности);

Zn – задача принятия решений; М

– множество методов построения

функций принадлежности, отобранных по условию предпочтения и со значением уровня соответствия, большим или равным 0,5.

Таким образом, проблема выбора методов построения функций принадлежности для формализации рассматриваемых задач решается с помощью предложенных правил, что позволяет учитывать, как правило, вид решаемой задачи, сложность получения экспертной информации для ее решения, достоверность экспертной информации, а также трудоемкость алгоритма обработки информации при построении функции принадлежности [28].

3.1. Стадии принятия решений

Принятие решений — основная функция управления, сверху вниз пронизывающая любую организацию. Решения принимают ру ково дители, специалисты, эксперты, консультанты, аналитики и сис те мотехники, все те, от кого зависит эффективность работы ор гани за ции. Решения подразделяются на организационные, волевые, рациональные и др., а приниматься могут в условиях риска, когда вероятности этого риска известны или неизвестны.

Выделяют следующие методы принятия решений: автократические, коллегиальные, строго математические или на основе экспертных оценок. Наиболее сложно принимать решения в условиях ограниченности времени. Если в организации стремительно нарастают негативные тенденции, очень важно дождаться некоторой стабилизации обстановки и только после этого принимать решения.

Процесс принятия решения представляет собой сложную многошаговую процедуру, целью которой является выработка управляющего воздействия на изменение поведения объекта управления и организации в целом.

Несмотря на различие целей и проблем, по которым принимаются решения, типов принимаемых решений, их важности в процедурах менеджмента, особенностей лица, принимающего решение, процесс принятия решения всегда включает следующие три взаимовлияющие стадии:

1) подготовку решения;

2) принятие решения;

3.1. Стадии принятия решений 69

3) выполнение решения и его корректировку. Первая стадия включает в себя реализацию следующих про-

цедур:

Определение и анализ мотивов, диктующих необходимость принятия решений. Изучение ситуации и ее динамики под воздействием внутренних и внешних факторов. Определение целей или желаемых состояний организации. Формирование множества вариантов возможных решений. Определение информации, которую необходимо иметь для оценки каждого варианта, и оценка их полезности. На этой стадии решения сочетаются с опытом, знаниями, интуицией менеджеров, с использованием таких организационных методов управления, как проведение совещаний, заседаний, подготовка докладов экспертами. Собранная информация подвергается систематической компьютерной обработке. Выходом первой стадии принятия решения является следующая исходная информация:

• набор возможных альтернатив;

• критерии, позволяющие оценить каждую альтернативу;

• оценки каждой альтернативы по каждому из критериев;

• сопоставимость критериев по признаку важности при приня-

тии решения, характеризующих альтернативы.

Вторая стадия принятия решения – выбор наилучшего варианта решения. Основа выбора – определение решающего правила, на основе которого из имеющегося множества альтернатив выбирается единственная. Выбор решающего правила определяется спецификой задачи и степенью ее формализации.

Третья, последняя, стадия – реализация решения и корректировка решения.

Описание процесса принятия решения будет неполным, если параллельно не рассматривать реализацию процедуры во времени и, в рамках конкретной структуры организации, также ее корректировку.

Таким образом, процесс принятия управленческого решения является сложным. Теория решений выделяет следующие составляющие его части: цель, альтернативы, исходы, решающее правило, руководство, внешние условия.

Цель может быть обусловлена как субъектом, принимающим решение, так и внешней средой, например, поставлена руководством или продиктована текущей ситуацией на рынке.

Альтернативы представляют собой возможные варианты решений, между которыми необходимо сделать выбор. При управлении организацией в качестве альтернатив могут выступать варианты рас-

70 Глава 3. Аспекты теории принятия управленческих решений

пределения ресурсов для выполнения задания, перспективные планы развития, варианты привлечения инвестиций, кандидатуры на занятие должности, планы выхода из кризисных ситуаций и т. п.

Исходами называются оценки результатов реализации альтернатив. Они могут быть числовыми (возможная прибыль, вероятность риска) или вербальными («перспективный», «рискованный», «опасный» и т. п.).

Решающее правило – это метод, позволяющий выбрать решение, наиболее предпочтительное в каком-либо смысле.

В системах организационного управления руководство (ЛПР) может соответствовать как отдельному лицу, так и группе лиц, принимающих решение коллегиально.

Внешние условия принятия решений определяют информационную среду, в которой происходит процесс принятия решений. Решения могут приниматься в условиях определенности, риска, неопределенности и противодействия.

Принятие решений в условиях определенности происходит в том случае, когда исходы оцениваются по нескольким критериям одновременно и один исход лучше по одним критериям, а другой – по другим. Методы теории принятия решений в этом случае применяются в соответствии со следующими условиями:

• во множестве решений удается выделить область решений, оп-

тимальных по каким-либо параметрам;

• критерии не зависят друг от друга.

Если исходы альтернатив оцениваются по одному критерию, то говорят о задаче принятия решений со скалярным критерием, если по нескольким, то – о задаче принятия решений с векторным критерием.

В условиях риска реализация альтернативы может привести к разным исходам, для которых известны вероятности их наступления. В этом случае для рассматриваемой проблемы должен быть собран значительный статистический материал, а решающее правило может быть найдено в рамках теории полезности.

В условиях неопределенности факторы, влияющие на наступление того или иного исхода, до конца не известны. Исход зависит от того, какое состояние внешней среды из множества состояний является истинным. В рамках теории принятия решений рассматривается понятие субъективной вероятности как меры уверенности ЛПР в том, что наступит тот или иной исход.

<<< < Предыдущая 1 2 3 4 5 67 / 127 8 9 10 11 12 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]