Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Социальное управление. Теория, методология, практика. Монография
.pdf
По критерию определенности информации различают решения,
принятые в условиях:
• определенности;
• неопределенности (ненадежности);
• вероятностной определенности (риска).
Если рассматривать природу неопределенности более углубленно, то следует обратиться к информационной базе управленческого
решения, т.е. сведениям, составляющим его информационную
структуру. Она включает в себя:
• цели и задачи объекта управления;
• состояние объекта (техническое, экономическое и др.);
• особенности развития объекта (закономерности, тенденции,
механизм функционирования);
• прогноз изменения внешней среды;
• альтернативные стратегии функционирования предприятия;
• альтернативные варианты решения;
• последствия реализации альтернатив;
• критерии выбора лучшей альтернативы.
Каждый элемент информационной структуры характеризуется
количественными или качественными параметрами. Неопределенность проявляет себя в условиях, когда параметры оказываются неизвестными. Процедура разработки решения в сложных ситуациях
представляет собой итеративный (повторяющийся) процесс последовательного уменьшения неопределенности значений параметров в
принятом интервале. С введением допустимых вероятностных значений параметров ситуацию неопределенности сводят к условиям
риска, что облегчает нахождение искомого решения.
Неопределенность исходной информации характеризуется ее
неполнотой и несоответствием содержанию решения. Источником
этой неопределенности могут быть недостатки в организации статистической и информационной службы, отсутствие достаточных
знаний механизмов функционирования организации и внешней
среды, а также невозможность надежной оценки значений отдельных параметров. Неопределенность этой группы информации может быть разрешена путем осуществления ряда мер организационного и технологического характера.
Оперативная информация поступает в процессе разработки и
реализации решения как непосредственно в виде обратной связи,
так и в результате генерирования уже известной информации на
основе ее логико-аналитической переработки с использованием
математических методов и моделей. Информация такого вида отражает состояние объекта, тенденции его развития, будущие условия
функционирования, стратегии деятельности, возможные альтернативы решений и критерии их выбора. Она формируется с помощью
объективных методов, и ею определяется область возможных зна-
171
чений параметров. Неопределенность этой информации зависит от
величины заранее накопленной информации об особенностях и
закономерностях функционирования объекта и от надежности ис-
1
пользуемых методов разрешения неопределенности
. Поэтому возникающие в управленческой деятельности нестандартные ситуации
достаточно часто требуют срочных и неординарных действий и использования при этом инновационных технологий, включающих в
себя инструментальную базу социальных действий, их операционный состав, критерии и методы оптимизации.
Стало быть, создание информационной системы, соответствующей целям и задачам оптимального управления и ряда определенных технологий принятия решений той или иной организации,
является весьма сложным процессом. Сложность создания эффективной информационной системы, предполагающей сбор, обработку, передачу и использование информации, заключается в том, что
при этом может потребоваться не только само ее построение, но и
разработка определенной последовательности управленческих воздействий для корректировки такой системы. Такая корректировка
информационной системы необходима для рационального использования информации в процессе принятия решений.
Построение информационной системы предполагает следующие
основные этапы:
• анализ системы принятия решений в конкретной организа-
ции, что предполагает определение количественной и качественной специфики информации, необходимой для каждого
уровня управления данной организации, ее подразделений и
лиц, принимающих решения;
• анализ требований, предъявляемых к информации, что пред-
полагает соответствие ее определенным качественным (полезность, достоверность, точность, ценность и т.п.) и количественным характеристикам (объем, полнота и т.п.);
• агрегирование решений, для принятия которых требуется ин-
формация одного и того же содержания, что в дальнейшем
предполагает объединение таких решений в одну задачу;
• проектирование эффективных технологических процедур
сбора, обработки, передачи и использования информации,
предполагающих создание наиболее оптимальных информационных каналов;
• проектирование «механизма», обеспечивающего контроль за
деятельностью информационной системы и ее защиту от нежелательного воздействия;
• разработка конкретных технологических процедур внедрения
информационных систем в организационную структуру данной организации.
1
Юкаева В.С. Управленческие решения. М., 1999. С. 182, 184—185.
172
В практике управления существуют различные виды информационных систем, предназначенных для решения экономических, политических, социальных, производственных и научнотехнических задач.
Таким образом, процесс решения немыслим без использования информации, иначе говоря, он осуществляется только на основе информации, которая представляет собой необходимое условие осуществления как общего процесса управления, так и отдельных его функций. Последние, развертываясь в определенной
последовательности, друг за другом, являются преходящими этапами процесса управления. Информация же напротив — непреходяща и сопутствует всем функциям управления
скольку любой процесс управления, особенно в условиях научного
управления, обязательно предполагает сбор, обработку и анализ
социальной информации, то решение той или иной проблемной
ситуации связано с формированием у субъекта динамичной инфор-
мационной модели.
1
. Поэтому, по-
4.5. Технологии построения моделей
принятия решений
На основе достижений науки управления возможно обоснованное существование концепции алгоритмизирования управленческой
деятельности и, в частности, процесса принятия решений. Моделирование последнего позволяет осуществить качественный прорыв в
области количественных оценок и количественного анализа результатов принимаемых решений.
Это ни в коем случае не означает, что недооценивается роль качественного (неколичественного) подхода в процессе проектирования инновационных технологий принятия решений.
Современная теория и практика приходят к выводу о том, что
управление не может быть либо только эвристическим, либо только
алгоритмическим процессом. Нет основания и для предположения
о том, что в некотором будущем тот или иной подход станет доминирующим.
Научный подход к управлению как к эвристически-алгоритмизированной деятельности выявляет его сущностную природу.
Рациональное сочетание достижений эвристики с теорией алгоритмов позволяет создать действенные модели и разработать современ-
1
Горбатов В.А. Информационная математика. М., 1998; Тихомиров А.А. Организация межотраслевого управления. М., 1986; Юзвишин И.И. Основы информациологии. М., 2000.
173
ные технологии процесса принятия решений. Поэтому в практике
управления наибольший эффект при принятии решений дает сочетание знаний, интуиции, опыта субъекта управления и инновационных технологий.
Проектирование современных управленческих технологий в
своей основе предполагает разработку моделей процесса принятия
решений, что позволяет руководителю (менеджеру), с одной стороны, контролировать субъективное восприятие, с другой — более
полно реализовывать знания, интуицию и опыт. Использование
моделей позволяет привнести в практику управления момент системности, обеспечить оптимальное взаимодействие всех технологических процедур и операций, создать инновационные технологии и
тем самым поднять эффективность управленческих решений на качественно новый уровень.
Нахождение оптимальных решений предполагает разработку не
одной, а целого ряда моделей и их сопоставления. Это обстоятельство определяет возрастание относительной доли формализованных
операций и применение на этой основе математических моделей с
целью получения наиболее эффективных результатов управленческой деятельности. Именно на этой основе формируется заблуждение, что достаточно формализовать процесс принятия решения и
задача оптимального и эффективного управления может быть решена. В действительности же, если для хорошо структурированных
систем применение алгоритма вполне оправдано, то для неструктурированных социальных систем, в силу характерного для них признака неопределенности, точное структурирование не всегда возможно. Для неструктурированных систем более подходящим является эвристический подход.
Однако разработка и использование моделей процесса принятия решений в социальных системах позволяет качественно оцениваемые управленческие ситуации оценивать количественно,
посредством специально вводимых вербально-числовых шкал.
Использование моделирования процесса принятия решений позволяет поднять его на качественно новый уровень, проектировать и внедрять в практику управления инновационные технологии. К положительным характеристикам моделирования также
можно отнести:
• применение инновационных технологий расчета в сравнении
с иными методами;
• высокую степень обоснованности решений;
• сокращение временных параметров процесса принятия реше-
íèé;
• возможность выполнения обратной информации.
174
Существует ряд причин, обусловливающих использование моделирования в процессе разработки управленческого решения. К ним
относят сложность ряда организационных и управленческих ситуаций, невозможность изучения возможных результатов управленческого воздействия в реальной жизни и, наконец, необходимость
ориентации системы на будущее. В практике управления встречается довольно много управленческих ситуаций, в которых необходимо
опробовать и экспериментально проверить альтернативные варианты решения проблем.
Моделирование в настоящее время является практически единственным действенным способом увидеть варианты будущего и определить потенциальные результаты альтернативных решений. Модели позволяют решать ряд задач, связанных с принятием решений
в комплексных и сложных ситуациях. В данных случаях, наряду с
моделированием используются научные методы, такие как системный анализ, исследование операций, но их основу составляет моделирование. Практически любой метод принятия решения, используемый в управлении, можно рассматривать как разновидность
управления.
В теории принятия решений разработан целый ряд методов.
К ним относят: эвристические, активизирующие, аналитические,
статистические, экспертные, метод математического программирования, методы сценариев и метод дерева решений. При этом следует иметь в виду, что каждый метод основан на использовании специально разработанных моделей, каждая из которых представляет
собой «упрощение реальной жизненной ситуации, в которой она
1
применяется»
. Следует отметить, что в понятие модели иногда
вкладывается и другое содержание. Так, под моделью понимается
либо представление объекта, системы, идеи в некоторой форме,
отличной от самой целостности, либо упорядоченный набор предположений о сложной системе, либо «условное мысленное или материальное замещение изучаемого объекта, т.е. упрощенное пред-
2
ставление сложной системы или процессов в ней»
.
Модель менее сложна, чем моделируемый объект управления, и
позволяет руководителю (менеджеру) правильно разобраться в конкретной ситуации и принять адекватное решение. Модели, используемые в процессе управления, должны отвечать ряду требований.
К этим требованиям можно отнести:
• объективное отражение основных параметров исследуемого
объекта;
1
Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М., 1998. С. 355.
2
Иванов А.И., Малявина А.В. Разработка управленческих решений. М., 2000.
Ñ. 51.
175
• учет всех сторон и взаимосвязей объекта моделирования и
проводимого анализа;
• соответствие определенной задаче исследования;
• соответствие объекту моделирования;
• возможность определения всех необходимых и вероятных по-
казателей моделируемого объекта;
• наличие адаптационного механизма, контролирующего изме-
нения моделируемой системы;
• экономичность, действенность, надежность и оптимальность;
• простоту использования;
• проверяемость на достоверность, точность и эффективность.
В основе моделирования лежит свойство аналогии, т.е. наличие
сходства между моделью и моделируемым объектом.
По своей природе модели могут быть физическими, математиче-
скими è смешанными. При этом следует отметить, что существует
большое разнообразие моделей, отражающих реальные процессы,
протекающие в процессе управления. Их можно классифицировать
по разным признакам. Однако вопрос о классификации моделей в
теории принятия решений продолжает оставаться проблематичным.
Краткая характеристика и направление использования различных
моделей сводятся к следующему.
Модели могут классифицироваться по месту объекта моделирования в иерархии управления или по моделируемым процессам
управленческой деятельности.
По характеру учета времени модели подразделяются на динами-
ческие, где появляется возможность отразить во времени процесс
функционирования и развития объекта управления и статические,
предполагающие отсутствие фактора времени, т.е. когда моделируются процессы в фиксированный момент времени. Область применения этих моделей ограничивается рамками краткосрочного прогнозирования.
По форме математического описания модели делятся на детер-
минированные и стохастические.
В детерминированных моделях каждому значению фактора
строго соответствует единственное значение результата, т.е. предполагается наличие причинной связи. В этих моделях все факторы,
оказывающие влияние на процесс принятия решения, однозначно
определены и их значения известны в момент принятия решения.
Стохастические модели характеризуются отсутствием жесткой
детерминации. Они учитывают случайные процессы и ближе к реальной действительности. Эти модели предполагают наличие неопределенности, учитывают возможное вероятностное распределение
значений условий, факторов и параметров, определяющих процесс
принятия решений. Выходные данные этих моделей носят вероятностный характер.
176
Стохастические модели предполагают две разновидности: вероятностные и статистические модели.
В вероятностных моделях используются вероятностные значения
параметров рассматриваемого процесса. Эти модели могут быть представлены в непрерывной, линейной форме (дифференциальных уравнениях, позволяющих вычислять вероятность состояния как непрерывную функцию времени) и в дискретной форме (когда процесс рассматривается как нелинейный, разбивается на ряд этапов и состояние системы фиксируется только на границе этих этапов). В дискретной форме анализа появляется возможность учета большого количества обратных связей между элементами системы и запаздываний, которые могут
быть между элементами или процессами
вероятностных моделей строго детерминирована.
Статистические модели используются при моделировании объектов любой сложности. Создание такой модели предполагает замену всех в нее входящих случайных величин, функций, параметров
на неслучайные, т.е. причинно обусловленные. Это позволяет получить модель со строго обусловленными параметрами и определенным результатом. Если эту операцию повторять многократно, то
можно получить математическое ожидание результата посредством
статистической обработки данных. Суть этого метода заключается в
том, что многократное исследование простой модели заменяет однократное исследование сложной модели посредством применения
статистического моделирования.
К статистическим моделям относят и модели типа ветвящихся
процессов («дерева решений»). Создание таких моделей предполагает построение схемы возможных направлений управленческой
деятельности, определение альтернативных вариантов и соответствующих им результатов, скорректированных по значениям вычисленной вероятности. На конечном этапе проводится сравнение и
определение наиболее оптимальных альтернатив.
Сущность математического моделирования заключается в рациональном подборе формализованных схем, адекватно описывающих процессы, происходящие в действительности.
Формализованная схема разрабатывается на основе исходных
данных. Она менее строго, чем математическая модель, описывает
моделируемый объект, процесс, явление. В схеме определяются
конкретные параметры, относящиеся к характеристике объекта
управления. Это могут быть искомые величины, параметры процесса, факторы и условия, которые непременно учитываются при выполнении расчетов. Существующие зависимости между показателями отражаются математическими символами, как функции без указания точной формы связи. Она может иметь вид:
1
. Математическая структура
1
Иванов А.И., Малявина А.В. Разработка управленческих решений. М., 2000. С. 47.
177
(So, T, RS, Z, O, A, f, K, A
ãäå So — проблемная ситуация; T — время для принятия решения;
R — ресурсы, необходимые для принятия решения; S — множество альтернативных ситуаций, доопределяющих проблемную ситуацию: S=(S
S2, S3,………………………….... Sn); Z — множество целей, преследуемых
при принятии решений: Z=(Z
ограничений: O=(O1, O2, O3,..…….. Oi); f — функция, предпочтения
лица, принимающего решения (ЛПР); A — множество альтернативных
вариантов решений: A=(A
лучшего решения; A
— наилучшее оптимальное решение1.
opt
, Z2, Z3,…………... Zi); O — множество
1
, A2, A3,….... Am); K — критерий выбора наи-
1
opt
),
,
1
На основе формализованной схемы определяется общая задача, которая в дальнейшем конкретизируется посредством существующих
функциональных зависимостей. Далее элементы, составляющие модель,
приобретают количественное выражение, а сама модель проверяется и
при необходимости корректируется. На завершающем этапе просчитывается оптимальность имеющихся вариантов по заданному критерию
оценки и определяется наиболее эффективный вариант решения задачи.
Построение математической модели предполагает следующие
этапы ее создания:
• составление набора всех элементов системы, влияющих на
эффективность ее функционирования;
• изучение степени влияния каждого из элементов на функцио-
нирование организации при различных вариантах решения;
• исключение элементов, не влияющих на выбор вариантов
решения;
• систематизация взаимосвязанных элементов с целью упроще-
ния модели;
• определение характера воздействия элементов на систему, т.е.
постоянного или переменного их влияния;
• закрепление за определенным элементом символа;
• составление уравнения или системы уравнений.
В частности, операционные модели решений имеют вид уравнения, либо системы уравнений. С математической точки зрения
они могут быть сложными, но структура их проста. Например, часто используемые в практике управления модели имеют вид:
E=f(xi, yi),
ãäå E — мера общей эффективности; f — функция, задающая соотношение между E, x
поведение системы; y
поведение системы.
, yi, xi — управляемые переменные, определяющие
i
— неуправляемые переменные, определяющие
i
Управляемыми переменными (xi) являются факторы, на которые может оказывать влияние руководитель организации. Неко-
1
Основы менеджмента и маркетинга. Минск, 1995. С. 94.
178
торые управляемые переменные могут иметь ограничения, что
необходимо учитывать в ходе построения модели. После установления перечня переменных факторов определяется значимость каждого из них.
Неуправляемыми переменными (y
) считаются факторы, на
i
влияние которых руководитель не может воздействовать.
Оптимальное решение по данной модели определяется путем
поиска значений управляемых факторов (x
), при которых мера об-
i
щей эффективности (E) будет максимальной (либо минимальной,
если в качестве эффективности принят показатель затрат на производство, потери)
1
.
В настоящее время можно выделить три основных подхода к
построению моделей процесса принятия решений, предполагающих
математическое моделирование. Эти подходы основаны на теории
статистических решений; теории полезности; теории игр.
Применение статистической теории решений определяется наличием условий и факторов, обусловливающих неопределенность
среды, а также сопутствующего в таких случаях риска.
Теория полезности как направление математического моделирования содержит в своей основе психологические мотивы деятельности людей (потребности, мотивацию, индивидуальные предпочтения,
субъективную оценку и т.п.). Что касается теории игр, то она предполагает направленность на поведение человека либо в конфликтных
ситуациях, либо при принятии коллективных решений. Эта теория
применяется для решения управленческих ситуаций инновационного
характера и содержит основные принципы и алгоритмы решения
большого класса проблем посредством современных технологий.
Разновидностью разработки решений являются эвристические
модели. Они основаны на логике, здравом смысле и опыте. Данные методы относятся к искусству в управленческой деятельности.
Практическое применение эвристического подхода к моделированию процесса принятия решения предполагает наличие у руководителя определенного уровня познавательных способностей и логического мышления. Эти методы эффективны, если руководитель
понимает проблему, способен разделить последнюю на подпроблемы, решение которых возможно посредством типовых методик.
Эвристические методы предполагают наборы приемов. В качестве примера можно привести типовой набор приемов эвристических методов, включающий следующие операции:
• определение и обобщение задачи;
• конкретизация и уточнение задачи;
1
Юкаева В.С. Управленческие решения. М., 1999. С. 73—74.
179
• формулирование обратной задачи;
• включение в другую структуру;
• критический анализ очевидных решений;
• выявление привнесенных условий;
• выполнение обратной операции от полученных результатов к
исходной цели;
• сопоставление и сближение результатов и цели;
• трансформация вербальной информации в модель;
• использование аналогичных задач;
• комплексный анализ условий и факторов;
• выдвижение новых идей;
• переструктурирование.
В литературе, посвященной вопросам управления, насчитывается
свыше 30 наборов приемов эвристических методов, аналогичных
вышеизложенному. Все они по своей сути представляют собой операции процесса принятия решений. Принятие решений на психологическом уровне не является обособленным процессом от общей
концепции алгоритмизации, предполагающей возможность создания
системы использования современных методов и средств реального
определения их эвристической и конструктивной силы.
В связи с этим особый интерес представляют имитационные модели. Распространенным определением имитации в американской
литературе, посвященной вопросам управления, является ее описание как «численного» эксперимента с математическими и логическими моделями. Имитация — это одновременно и построение модели, и непосредственная работа с ней для изучения реального процесса. Причем имитационная модель состоит из системы подмоделей, которые подразделяются на три группы. Первая — статистические модели конечного и начального состояния моделируемой системы. Вторая — модели изменений в системе, в простейшем случае
представляемых в виде дискретного описания ее промежуточных состояний. Третья — так называемая «портретная» модель времени
(iconic model), которая обеспечивает свершение действий в имитационной модели в той же последовательности, с какой они происходят
в реальной системе. Продолжительность действий в имитационной
модели пропорциональна времени их свершения в реальной жизни.
Наличие этих трех групп подмоделей осложняет имитационную модель, но именно с их помощью имитация открывает возможность
для моделирования изменений в изучаемой системе.
Имитацией, по мнению ряда американских ученых, является
любой вид деятельности. Узкое понимание имитации — это сведение ее к применению метода статистических испытаний, деловых
1
игр или эвристического программирования
.
1
Американский капитализм и управленческие решения. М., 1977. С. 168—169.
180
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]