5.Принятие решений в условиях многокритериальности

5.1 Источники многокритериальности в зпр в управлении экономикой

Этот вопрос специально выделен в учебном пособии и, видимо, имеет смысл отдельное его рассмотрение. Известно, что на протяжении длительного периода конструирование так называемых оценочных показателей (примеры: удельный вес продукции ВКК, «нормативно-чистая», «товарная», «реализованная» и другие виды продукции и т.п.) рассматривалось чуть ли не как главная прикладная задача экономической науки. Сегодня ситуация иная - переход к рынку. В условиях рынка показатель эффективности один - прибыль. Возникает вопрос: а нужны ли в условиях рынка все эти методы многокритериальной оптимизации, и если да, то зачем? На первую половину вопроса можно легко ответить, обратившись к опыту развитых стран с рыночной экономикой. Есть ли там такие методы? Ответ: да, есть. Попробуем понять почему. Действительно генеральная цель фирмы на рынке - максимизация прибыли. Но достигается она не непосредственно, а путем преследования частных целей более низкого уровня. Проиллюстрируем данное утверждение рис.14

максимизация прибыли

достижение снижение правильное наилучшее

максимального производствен- решение продвижение

качества ных издержек вопроса «что товара

выпускать»

(совокупности  

параметров (статьи затрат)

качества)

Рис.14

Т.е. цель «максимизации прибыли» сводится к установлению значений большего числа качественных и количественных параметров - частных целей. Эти цели могут конкурировать между собой (причины здесь могут быть как чисто технические - например - мощность автомобиля и расход топлива, так и «ресурсо-экономические» - например - средств в различные виды рекламы - печатную, аудио-видео и т.д.). Связь значений этих примеров с прибылью во многих случаях чрезвычайно сильно опосредована, неформальна и достаточно не изучена. Т.е. пересчитывать всё в деньги достаточно надёжно и просто не удаётся.

Вторая причина многокритериальности ЗПР в экономике - влияние фактора времени - пространства. И результаты экономической деятельности, и затраты распределены, поэтому приходится соизмерять «ценность» прибыли сегодня, завтра и через год, перспективы развития отделений фирмы в разных регионах (даже - странах) и т.д. Известные приёмы свёртка (например для распределения во времени - дисконтирование) несут в себе изрядную долю субъективизма (причём субъективизма автора методики, а не эксперта -ЛПР!)

Классификация методов решения многокритериальных задач.

Методы решения задач МКО

Имеется Нет никакой Имеется возможность

полная информации последовательного

информация о системе (постепенного)

о системе предпочтений получения частичной

предпочтений ЛПР информации о системе

(функция предпочтений

ценности) ЛПР ЛПР

Построение Лексико- Целевое Выделение Апостери- Последовательное

и графическое программи- всех орное выявление

максимиза- упорядочева рование эффектив- выявление предпочтений

ция ФЦ ние решений ных предпочте- в процессе

ЛПР решений ний на оптимизации

эффективном

множестве

Рис.15

Последнюю на предшествующем рис.15 группу составляют т.н. интерактивные или человеко-машинные процедуры решения задач МКО (ЧМП). Наиболее развитая разновидность таких ЧМП - это процедуры решения многокритериальных задач линейного программирования. Эти процедуры предназначены для решения задачи

,

где m критериев - взаимонезависимы по предпочтению. При этом последнем условии (как нам уже известно)

,

поэтому большинство ЧМП ориентировано на поиск соответствующих коэффицентов _k. В то же время ряд процедур ориентирован (явно) на решение задачи поиска т.н. «удовлетворительного» (а НЕ оптимального) решения, такого, что

,

и речь идёт о поиске соответствующих значений l_k.

Общая структура ЧМП приведена на рис.16. На основе этой общей структуры дадим классификацию ЧМП. Если в ЧМП отсутствует шаг А, то она - прямая (или неструктуризованная). В противном случае ЧМП - структуризованная (используется также промежуточный термин - псевдоструктуризованная). Для ЧМП, ориентированных на поиск l_k, используется термин - ЧМП поиска удовлетворительных решений. Есть также и другие классификационные рубрики.

Стадия оптимизации (выполняется ЭВМ)

А	Определений значений весовых коэффицентов к и/ или коррекция D

Б	Нахождение оптимального решение х* и соответствующей векторной оценки.

В	Формирование дополнительной информации, используемой ЛПР для анализа полученного решения.

Стадия анализа

(выполняется ЛПР)

Г	Оценивание полученного решение и дополнительной информации.

Решение да

удовлетворительно Конец

нет

Д	Формирование информации ЛПР, используемой ЭВМ на шаге Г

Рис.16

В настоящее время предпочтение отдается структуризованным и псевдоструктуризованным процедурам, т.к. неструктуризованные не гарантируют получения решения даже тогда, когда оно существует. В целом эффективность таких процедур определяется прежде всего квалификацией ЛПР.