18. Оптимальный выбор при нечеткой информации.

Применение детерминированного и вероятностного подходов для решения задачи оптимального выбора оправдано при усло¬вии, что информации, которая имеется в распоряжении ЛПР, достаточно, чтобы поведение анализируемой системы, объек¬та или процесса могло считаться полностью определенным или статистически устойчивым. Иными словами, должна существо¬вать многократная повторяемость ситуации выбора и воспроиз¬водимость результатов при заданных условиях и/или состояни¬ях окружающей среды.

При недостатке количественных данных, необходимых для четкого и полного описания проблемной ситуации, при отсут¬ствии возможности их получения, при трудностях, связанных со всесторонним и точным учетом влияния известных факторов на функционирование системы, ЛПР может воспользоваться ка¬чественной вербальной информацией. Такая информация носит нечеткий, расплывчатый характер и может быть либо дана са¬мим ЛПР и/или экспертами, либо получена независимо от них с помощью вычислений или технических средств.

Нечеткость качественной информации, обусловленная неточ¬ностью выражения на естественном языке представлений, суж¬дений, оценок, касающихся свойств предметов или явлений, формализуется при помощи математического аппарата теории нечетких множеств, родоначальником которой является Л. Заде (США) [18, 26, 43, 67, 69]. Понятие нечеткости определяется ли¬бо с помошью задаваемой степени принадлежности эле¬мента к нечеткому множеству (символ « / » обозначает нечеткость), которая может варьироваться от пол¬ной принадлежности до полной непринадлежности либо с помощью совокупности специальных чет¬ких множеств — так называемых множеств

Заметим, что нечеткое или размытое значение какого-то по¬казателя или параметра, характеризующего некоторое свойство элемента (варианта, объекта), означает степень выраженности или интенсивности этого свойства и не является ни синонимом неточности (ошибки) измерения значения данного показателя, ни синонимом вероятности (частоты) реализации этого значения как случайного события.

19. Рациональный выбор. Эвристические методы.

Общими положениями многочисленных разновидностей теории рационального выбора являются:

- допущение интенциональности;

- допущение рациональности;

- различение между «полной» и «неполной» информацией и, в последнем случае, между «риском» и «неопределенностью»;

- различение «стратегических» и «взаимозависимых» действий. Теория рационального выбора предполагает интенциональность. Объяснения рационального выбора в действительности являются подобщностью «интенциональных объяснений». Интенциональные объяснения не просто полагают, что индивид действует намеренно; они скорее, объясняют социальные практики, обращаясь к соответствующим верованиям и пожеланиям индивидов. Часто интенциональные объяснения сопровождаются поиском не ожидавшихся (или так называемых «агрегатированных») последствий преднамеренных действий людей. В противовес функционалистским способам объяснений неожидаемые эффекты социальных практик не используются приобъяснении устойчивости

этих самых практик. Особое внимание уделяют теоретики рационального выбора двум типам негативных неожидаемыхпоследствий или «социальных противоречий»: контрзавершенность и субоптимальность. Контрзавершенность связывается с «провалом композиции», которая происходит всякий раз, когда люди действуют в

соответствии с ошибочным допущением о том, что то, что являетсяоптимальным для любого индивида в конкретной ситуации – одновременно с необходимостью оптимально для всех индивидов в

этой ситуации Субоптимальность относится к индивидам, которые вусловиях взаимозависимых выборов избирают конкретную стратегию, осознавая, что другие индивиды делают то же самое, и осознавая также, что каждый может приобрести как минимум столько же, если будет принята другая стратегия (12, 122). Ярким примером субоптимальности для двоих является так называемая дилемма заключенного, о которой пойдет речь позднее. Во вторых, помимо интенциональности, теории рационального выбора предполагают рациональность. Объяснения рационального выбора в действительности являются подобощностью интенциональных объяснений, они атрибутируют, как предполагает название, рациональность в социальных действиях. Под рациональностью подразумевается, грубо говоря, что действуя и взаимодействуя, индивид имеет соответствующий план и стремится максимизировать совокупность удовлетворенностей своих предпочтений, одновременно

минимизируя соответствующие расходы. Таким образом, рациональность предполагает «допущение связанности», которое утверждает, что вовлеченный индивид имеет полный «порядок предпочтений» относительно различных опций.

Эвристические методы увеличивают вероятность получения работоспособного - но не всегда оптимального - решения творческой задачи, возникшей, например, из-за неразработанности конкретной теории, неполноты или недостоверности исходных данных. Эвристические методы способны находить решения даже в очень сложных, непредвиденных ситуациях, однако здесь по эффективности они уступают точным алгоритмическим подходам.

ПРИМЕР. «Здесь мы должны ввести два термина и дать их определение, чтобы разобраться в только что поднятой проблеме. Первый из них — алгоритм. Алгоритм — это метод (или механизм), который предписывает, каким образом достичь поставленной цели. Типичный план полета самолета — это алгоритм. Инструкция: "Повернуть на перекрестке налево, повернуть направо на следующем, выехать на улицу Красного льва и мой дом будет в 120 метрах справа" — тоже алгоритм. Метод извлечения квадратного корня — тоже алгоритм, как и программа работы ЭВМ. Последнее очень важно, поскольку нам предстоит разобраться в некоторой путанице относительно возможностей компьютера. Компьютер может делать лишь то, что ему точно указано. Программист, следовательно, должен точно написать алгоритм, который бы точно определил работу компьютера в наборе имеющихся в нем данных и команд.

Другой термин, который нам понадобится, — эвристический. Это не столь часто употребляемое имя прилагательное означает "обеспечивающий открытие", нередко превращается в имя существительное при переходе от эвристического метода к "эвристике". Эвристика определяет метод поведения, помогающий достижению цели, но который не может быть четко охарактеризован, поскольку мы знаем, чего хотим, но не знаем, как этого достичь, где лежит решение. Предположим, Вы хотите достичь конусообразной вершины горы, закрытой облаками. У нее есть высшая точка, но у Вас нет точного маршрута. Указание "продолжайте подъем" приведет Вас к вершине, где бы она ни была. Это эвристика. "Смотри за пенсами, а фунты сами о себе позаботятся" — эвристическое указание "как стать богатым".

Эвристика предписывает общие правила для достижения общих целей и в типичных случаях не предписывает точного маршрута к обозначенной цели, как это делается в случае алгоритма. Прежде всего число маршрутов к вершине горы огромно и не столь уж важно, какой из них использован (хотя, может быть, другой и короче, чем все остальные)».