5.1.
Обобщенный алгоритм принятия решений ___________________________________________________________________________________________________________
Глава 5. Процедуры и алгоритмы принятия решений
5.1. Обобщенный алгоритм принятия решений
Структура обобщенного алгоритма принятия решений
Мы изучили теоретические основы выбора альтернатив с использованием языка бинарных отношений, языка функций выбора и критериального языка выбора. Также мы изучили различные методы определения лучшей альтернативы, так называемые методы оптимизации. Но мы еще не ответили на вопрос: как же должно действовать лицо, принимающее решение, (ЛПР) для того чтобы принять правильное решение. Структура обобщенного алгоритма принятия решения приведена на рисунке 5.1.1.
Рис. 5.1.1. Структура обобщенного алгоритма принятия решения
На первом этапе определяется цель, для достижения которой необходимо принять решение. Например,
цель 1: добыть информацию в «InterNet» для написания дипломного проекта;
цель 2: после окончания ВМИРЭ выбрать хорошие должность и место службы;
цель 3: выявить лучшего по рейтингу курсанта в классе.
На втором этапе определяются требования к свойствам альтернативных вариантов решений, позволяющих достичь цели. Например, свойства альтернативных вариантов решений:
для достижения цели 1: возможность работать в «InterNet» в любое время суток; возможность сохранять добытую информацию любого объема; возможность оперативной обработки добытой информации; возможность принять решение по финансовым соображениям;
для достижения цели 2: хорошая оплата труда, перспективы карьерного роста, моральное удовлетворение от работы, устроенный быт, возможность хорошо проводить досуг, возможность осуществить решение в соответствии со своим рейтингом;
для достижения цели 3: отличная успеваемость, хорошие организаторские способности, острота ума, хорошая физическая форма. Кроме того, дисциплинированность, отзывчивость, трудолюбие, коммуникабельность, тактичность.
На третьем этапе формируется множество альтернативных вариантов решений и проверка их на допустимость в соответствии с пороговыми значениями требований к свойствам, выявленных на втором этапе. Методы формирования исходного множества альтернативных вариантов и проверки их на допустимость будут рассмотрены во втором вопросе лекции. В результате получается множество допустимых альтернативных вариантов решений. Например, множества допустимых альтернативных вариантов решений:
для достижения цели 1: купить мобильный телефон с возможностью выхода в «InterNet», сходить в «InterNet»-кафе, купить компьютер с модемом и подключить его к городскому телефону, воспользоваться услугами товарища, имеющего выход в «InterNet»;
для достижения цели 2: множество возможных первичных должностей, на которые назначаются выпускники специальности БИУС НК, (удовлетворяющих принципам допустимости ЛПР);
для достижения цели 3: множество курсантов 333 класса, (успевающих на «хорошо» и «отлично», проявивших себя в качестве организаторов, ранее других выполняющих сложные задания, физически развитых, не имеющих не снятых дисциплинарных взысканий, не отказывающих в помощи товарищам, не ленивых, имеющих хорошие отношения со всеми курсантами класса, пользующихся авторитетом).
На четвертом этапе производится оценка каждого свойства каждого варианта из множества допустимых альтернативных вариантов. Если свойство количественно измеримо, то оно является критерием. В этом случае оценка свойства альтернативного варианта есть его оценка по критерию на какой-либо шкале (наименований, рангов, интервалов, отношений или абсолютной). Если же свойство не является количественно измеримым, то оценка такого свойства альтернативного варианта производится либо интуитивно самим ЛПР, либо в результате экспертного опроса. Методы проведения экспертного опроса и методы обработки экспертной информации будут рассмотрены на следующей лекции.
На пятом этапе для определения лучшего альтернативного варианта в случае возможности использования критериального языка выбора используются методы оптимизации (в том числе и итеративные численные методы), изученные нами ранее. При этом в результате решения задачи оптимизации лучшим признается такой альтернативный вариант из множества допустимых вариантов, который приводит к оптимальному значению целевой функции (интегрального критерия). Множество условий, позволяющих реализовать альтернативные варианты решений, определяет ограничения задачи оптимизации.
В случае неприменимости критериального языка выбора лучший альтернативный вариант определяется с использованием языка бинарных отношений, либо с использованием языка функций выбора.
Если оценки свойств альтернативных вариантов принимают вероятностный характер, то для выявления лучшей альтернативы используются методы принятия решений в условиях риска, основанные на теории игр и теории вероятностей. Если свойства альтернативных вариантов оценить вообще не удается, то для выявления лучшей альтернативы используются методы принятия решений в условиях неопределенности, основанные на теории игр. Эти методы будут рассмотрены в третьем разделе данной главы.
Если либо цель принятия решения, либо требования к свойствам альтернативных вариантов сформулированы (определены) нечетко (расплывчато). Или если свойства альтернативных вариантов оценены на качественном уровне (очень хорошо, хорошо, не очень хорошо, удовлетворительно, не очень плохо, плохо, очень плохо), то для выявления лучшей альтернативы используются методы принятия решений в условиях нечеткости, основанные на теории нечетких множеств. Эти методы будут рассмотрены в четвертом разделе лекции данной главы.
Лучший альтернативный вариант решения всегда можно выбрать, если все варианты линейно упорядочены по предпочтительности выбора.
Для линейного упорядочивания альтернативных вариантов применяются формальные модели линейного упорядочивания альтернатив, а также методы экспертного опроса.
Для классификации альтернативных вариантов могут быть применены и методы оптимизации, и формальные модели линейного упорядочивания альтернатив, и методы экспертного опроса. Каждому классу априорно назначается идеальный альтернативный вариант (эталон для данного класса) со значениями свойств, соответствующими именно этому классу. Затем каждый вариант из множества допустимых альтернативных вариантов сравнивается с эталоном, и признается либо принадлежащим данному классу (при отклонении значений его свойств от значений свойств эталона на величину, не превышающую величину допустимого отклонения), либо – не принадлежащим данному классу.
В том случае, когда какое-либо свойство альтернатив количественно не измеримо, может возникнуть сложность при определении величины допустимого отклонения оценки свойства (для альтернативного варианта решения) от эталона (для данного класса). В этом случае используются методы экспертного опроса, методы теории нечетких множеств, методы принятия решения в условиях неопределенности и риска.