- •Оглавление
- •Определение управленческого решения (ур) и основные требования к нему
- •Классификация управленческих решений
- •Основные этапы разработки и принятия ур
- •Основные этапы разработки ур (Саймон)
- •Методы диагностики проблем
- •Метод шести слов
- •Качественные методы разработки ур
- •Дискуссионные методы (метод комиссий, метод суда, метод мозгового штурма), их преимущества и недостатки
- •2.3.9.1. Метод комиссий
- •2.3.9.2. Метод суда
- •2.3.9.3. Мозговой штурм (описан выше)
- •Анкетные методы (метод ранжирования, метод парных сравнений, метод экспертной классификации, метод Дельфи), их преимущества и недостатки
- •2.3.10.1. Метод ранжирования
- •2.3.10.2. Метод парных сравнений
- •2.3.10.3. Метод экспертной классификации
- •2.3.10.4. Метод Дельфи
- •Метод номинальных групп (мнг)
- •Типичные ошибки, связанные с применением экспертных методов разработки ур
- •Количественные методы выбора оптимального варианта решений
- •Особенности разработки и принятия решений в группе Эффекты, возникающие при разработке и принятии решений в группе:
- •Классификация управленческих задач, решаемых с помощью экономико-математического моделирования
- •2.3.14. Задачи формирования производственной программы и распределения ресурсов
- •Методы сетевого планирования и управления
- •Анализ методом критического пути
- •Проблема распределения ресурсов
- •Анализ соотношения между временем и затратами на выполнение проекта
- •Правила рационального выбора в условиях многокритериальности:
- •Критерий Лапласа
- •Минимаксный критерий
- •Критерий Сэвиджа
- •Критерий Гурвица
- •Выбор решения в условиях многокритериальности
- •Принятие ур в условиях риска и неопределенности
- •Источники рисков в бизнесе
- •Методы предотвращения и уменьшения рисков
- •Методы разработки и принятия решений в условиях риска и неопределенности (дерево решений, матрица решений, методы теории игр, метод Монте-Карло)
- •Матрица решений
- •Дерево решений
- •Методы теории игр
- •Использование методов имитационного моделирования при разработке ур в условиях риска и неопределенности
- •Метод Монте-Карло
2.3.10.2. Метод парных сравнений
Один из наиболее распространенных методов. Этот способ оценки состоит в указании предпочтительного объекта в каждой паре объектов (иногда допускается объявление обоих объектов равноценными или несравнимыми). В усложненном варианте этого метода эксперту предлагается баллами оценить интенсивность своего предпочтения для каждой пары объектов.
После последовательного предъявления эксперту всех пар альтернативных вариантов определяется их сравнительная предпочтительность по оценкам данного эксперта. В результате парных сравнений, если эксперт оказался последовательным в своих предпочтениях, все оцениваемые варианты могут оказаться проранжированными по тому или иному критерию, показателю, свойству.
2.3.10.3. Метод экспертной классификации
(Разработанный специалистами Института системного анализа РАН метод экспертной классификации, предназначен для построения полных и непротиворечивых баз знаний).
С формальной точки зрения задачу классификацииможно представить так: имеются объекты, описываемые многими признаками, необходимо отнести эти объекты к определенным классам решений, наиболее важная характеристика таких задач - их повторяемость: люди решают эти задачи многократно, вырабатывая навыки наиболее успешного, эффективного решения.Эксперт- человек, способный не только «увидеть через заданную совокупность значений отдельных признаков целостный образ объекта», но и выполнить его отнесение к одному или нескольким классам решений, или, другими словами, дать прогноз поведения объекта.
Основные идеи метода экспертной классификации сводятся к следующему:
1. Структуризация проблемы. Удобен язык признаков (или характеристик), описывающий объект исследования. Результатом этого этапа является совокупность признаков, необходимых для полной классификации объектов определенного типа, все возможные значения этих признаков, а также перечень классов решений. Это потом будет представлено эксперту.
2. Предъявление эксперту описаний объекта в привычном виде. Адекватным способом получения информации от эксперта является тот, при котором эксперт решает привычную для себя задачу. Описание проблемы вводится в компьютер. Комбинируя признаки, компьютер «предлагает» эксперту выполнить их сравнения; кроме того, эксперту предоставляется перечень классов решений, из которых он выбирает свой ответ. То есть эксперт относит объект к тому или иному классу решений.
3. Проверка информации эксперта на непротиворечивость. Не ошибающихся экспертов не бывает. Поэтому информацию эксперта следует подвергать проверке, основанной на той или иной концепции. Например - гипотеза о характерности, предполагающая независимость суждений эксперта по отдельным признакам. Альтернативной концепцией может быть гипотеза транзитивности или согласованности суждений и др.
4. Эффективная стратегия опроса эксперта. Здесь возможны два варианта. В первом стратегия опроса является относительно жестко заданной, соответствующей, например, предлагаемой самим же экспертом иерархии уровней решения задачи. Однако представляется более эффективным другой вариант, когда эксперт сам выбирает удобный для него порядок ответов на серии вопросов для того или иного уровня. Компьютерная система должна быть достаточно гибкой и соответствовать индивидуальным особенностям эксперта.
Метод экспертной классификации позволяет строить базы знаний, причем от профессионала не требуется формулировка эвристических правил, полученные знания можно проверить на непротиворечивость, а сам процесс извлечения знаний укладывается в разумные временные рамки. То есть приобретенный при решении тысяч реальных жизненных ситуаций опыт профессионала может быть формализован в базе знаний. Она позволяет создать обучающую систему, которая помогает специалистам за короткий срок приобрести навыки на уровне профессионала.