4.3.2. Методы выделения и анализа факторов

Пример: выбор места работы выпускником.

№п/п	Факторы	МАТИ	Крупное предприятие	Малое предприятие	Зарубежная фирма
1	Оплата труда	1	5	9	10
2	Перспективы роста	10	7	1	2
3	Устойчивость рабочего места	10	9	3	5
4	Взаимоотношения с руководством	8	6	3	3
5	Коллектив	9	7	2	1
6	Условия режима	10	4	7	1
7	Время на дорогу	5	3	10	8
8	Суммарно	53	38	35	30

Подход очень простой. Однако, как видно, здесь не учитывается разная значимость (важность) отдельных факторов. Например, если человека больше всего интересует оплата труда, то он не будет строить всю таблицу, а ограничится её первой строчкой.

4.4.Оптимизационный подход

Реализуется путем формулировки и решения оптимизационных задач, представляемых чаще всего в виде задач математического программирования. Среди моделей оптимизационных задач, используемых при обосновании решений, наиболее часто фигурируют модели линейного программирования.

Словесно такие модели формулируются примерно так:

Найти максимум (минимум) линейной функции от J переменных при I ограничениях в виде неравенств или равенств. Или в формальной записи:

(1)

(2)

4.4 Вероятностно-статистические методы обоснования решений

Это группа методов, основанных на использовании статистических данных для обоснования принимаемых решений.

Статистические данные – сведения о предполагаемом числе объектов, обладающих теми или иными свойствами, в некоторой более или мене обширной совокупности.

Примеры:

-выпуская учебники для 5 класса средней школы следует представлять сколько же в стране пятиклассников;

-выпуская (закупая) обувь, одежду следует знать спрос на те или иные её размеры.

Общие черты вероятностно-статистических методов в различных прикладных областях сводятся к следующему:

-подсчёту числа объектов, входящих в те или иные группы;

-рассмотрению распределения количественных признаков;

-применению выборочного метода (когда детальное исследование всех объектов обширной совокупности затруднено);

-использованию теории вероятностей при оценке достаточности числа наблюдений для тех или иных выводов.

4.5 Методы в условиях физической неопределённости

Многие ситуации, требующие принятия решений, содержат, как правило, большое количество неопределённостей.

Основные виды неопределённостей:

(1) Природные неопределённости.

Среди них принято выделять так называемые «природные неопределённости», связанные с тем, что многие факторы, влияющие на принятие решения, ЛПР просто неизвестны, и судить о них он может лишь весьма приблизительно.

Пример: планировали развитие предприятия в нормальных условиях, и вдруг разразился мировой кризис.

(2) «Неопределённости противника»

Далее различают «неопределённости противника», связанные с тем, что человек существует в условиях, когда результаты его решений зависят от действий других лиц (партнёров, конкурентов, противников и т.д.), которые он не может полностью учесть или предсказать.

Пример: Предприятие в течение длительного времени получало хорошую прибыль при всё растущем спросе на его продукцию. Однако конкуренты модернизировали своё производство и выбросили на рынок более качественные и более дешёвые изделия.

(3).Неопределённости целей.

Часто рассматривают и так называемые «неопределённости целей», когда ЛПР не в состоянии сформулировать чётко, чего же он добивается.

Пример: обычное рассуждение гуманитария – хочу, чтобы затраты были минимальными, а эффективность системы максимальной.

Задачи с неопределённостями в принципе не сводятся к строго математически формулируемым задачам, как например, задачи математического программирования.

Для обоснования и выбора решений в условиях неопределённости необходим новый аппарат, позволяющий учитывать нечёткие представления и суждения человека о реальном мире в математических моделях.

Такой аппарат был предложен американским математиком Л.А.Заде в 1965г. и получил название теории нечётких множеств.

На базе этой теории уже построен ряд расчётных методов, позволяющих решать задачи обоснования и выбора сложных решений в условиях неопределённости. Одним из наиболее развитых и апробированных из этих методов является так называемый метод анализа иерархий, разработанный Т.Саати.