Проблема оптимизации и экспертные методы принятия решений

Рассмотренные до настоящего времени задачи выбора заключались в том, чтобы в исходном множестве альтернатив найти оптимальные. Задача нахождения оптимальной альтернативы заключается в поиске экстремума заданного критерия эффективности. То есть считается, что исследователем сформирован критерий, который выступает в качестве способа сравнения вариантов решения. Предполагается также, что наряду с критерием имеются ограничения, которые также оказывают влияние на результат выбора. Причем следует иметь в виду, что при изменении ограничений при одном и том же критерии результат выбора может оказаться другой.

Идея оптимальности является центральной идеей кибернетики. Понятие оптимальности вошло в практику проектирования и эксплуа­тации сложных технических систем, получило строгое и точное пред­ставление в математических теориях, широко используется в админи­стративной практике. Данное понятие сыграло важную роль в форми­ровании системных представлений. Осознавая ведущую роль оптими­зационного подхода при решении задач выбора, следует остановиться наряде ограничений, которые необходимо осознавать при применении данного подхода. Охарактеризуем их.

1. Оптимальное решение часто оказывается чувствительным к не­значительным изменениям в условиях задачи. В результате изменения условий или предположений, при которых формировалась модель зада­чи принятия решений, могут получиться выводы, существенно отлича­ющиеся друг от друга. В связи с этим в теории оптимальности разви­вается такое направление как исследование устойчивости решения, а также анализ результатов решения на чувствительность к изменению входных параметров, условий и предположений.

2. При решении практических задач оптимизации следует учиты­вать, что анализируемая система имеет взаимосвязи с другими систе­мами, а зачастую она является подсистемой какой-либо гиперсистемы. В связи с этим требуется увязывать цели анализируемой системы с целями других систем и в особенности с глобальными целями гиперси­стемы. В этом случае постановка задачи оптимизации для анализируемой системы может иметь подчиненное значение по отношению к по­становкам задач для других систем. Тогда задача сведется к задаче локальной оптимизации. В этом случае локальная оптимизация может привести к результату, отличающемуся от того, который потребуется от системы при оптимизации целевых функций гиперсистемы. Отсюда следует вывод, что необходимо увязывать критерии анализируемой си­стемы с критериями других систем и, в особенности, гиперсистемы.

3. При использовании оптимизационного подхода не следует отож­дествлять цели системы и критерии, с помощью которых решается задача выбора. Критерий и цель относятся друг к другу как модель и оригинал. Многие цели трудно или даже невозможно количественно описать. Количественный критерий является лишь приближением цели. Критерий характеризует цель лишь косвенно, иногда лучше, иногда хуже, но всегда приближенно.

4. В постановке задачи оптимизации наряду с критериями не менее важную роль играют ограничения. Даже небольшие изменения ограни­чений существенно сказываются на результате решения. Еще более разительный эффект можно получить, исключая одни ограничения и добавляя другие. Отсюда требуется сделать вывод о необходимости тщательного анализа всех условий, при которых решается задача вы­бора. Если при постановке задачи не проведен должным образом ана­лиз условий и в результате не сформирован в полном объеме набор ог­раничений, это может наряду с оптимизацией критерия привести к не­предвиденным сопутствующим эффектам.

Подводя итог сказанному, можно сформулировать отношение к идее оптимизации с позиций системного анализа. Оно состоит в следующем: оптимизация — это мощное средство повышения эффективности, но использовать его следует все более осторожно по мере возрастания сложности проблемы. Многие задачи системных исследований могут быть достаточно хорошо формализованы, сведены к математическим моделям, позволяющим ставить и решать оптимизационные задачи. Однако даже после преодоления сложностей формализации системотех­нических проблем остаются некоторые особенности, которые сказыва­ются на результате решения. А именно, это неустойчивость оптималь­ных решений, сильная чувствительность к изменению условий, и нео­днозначность постановки многокритериальных задач. Меры преодоле­ния данных обстоятельств состоят в проведении анализа решения на чувствительность, всяческое использование априорной информации с целью повышения уровня достоверности моделей, рассмотрение опти­мальных альтернатив по нескольким различным сверткам критериев.

При исследовании социотехнических систем, когда необходимо по­мимо чисто технических вопросов решать организационные и соци­альные проблемы, ситуация существенно усложняется. Учет подобно­го типа вопросов не поддается полной формализации. Следовательно, оптимизационные задачи, которые удается поставить при исследовании сложных систем, неизбежно являются заведомо приближенными, если относятся к системе в целом, либо имеют частичный, подчиненный характер, если описывают хорошо структурированные подсистемы. Ввиду этого оптимизация в системных исследованиях не конечная цель, а промежуточный этап работы. Чем сложнее система, тем осторож­нее следует относиться к ее оптимизации. При исследовании сложных систем неизбежно возникают проблемы, выходящие за пределы фор­мальных математических постановок задач. В ряде случаев, по мере необходимости обращаются к услугам экспертов, т.е. лиц, чьи сужде­ния, опыт и интуиция могут помочь в решении проблемной ситуации.

Основная идея экспертных методов состоит в том, чтобы исполь­зовать интеллект людей, их способность искать решение слабо форма­лизованных задач. При организации работы группы экспертов необхо­димо учитывать, что интеллектуальная деятельность людей во многом зависит от внешних и внутренних условий. Поэтому в методиках орга­низации экспертиз и проведении экспертных оценок специальное внима­ние уделяется созданию благоприятных условий и нейтрализации фак­торов, неблагоприятно влияющих на работу экспертов.

Важную роль в организации работы экспертов играют факторы пси­хологического характера. Прежде всего, эксперты должны быть осво­бождены от ответственности за использование результатов эксперти­зы. Дело не только в том, что лицо, принимающее решения, не должно возлагать ответственности на других, но и в том, что сама ответствен­ность накладывает психологические ограничения на характер выбора, а этого на стадии оценки альтернатив желательно избегать. Следует также принимать во внимание, что решение, принимаемое экспертом, может зависеть от межличностных отношений с другими экспертами, а также от того, известна ли его оценка другим лицам. На ход экспер­тизы могут повлиять и такие факторы, как личная заинтересованность эксперта, его необъективность, личностные качества. С другой сторо­ны, сложность проблем, решаемых в задачах системных исследований, обычно выходит за рамки возможностей одного человека. В этих усло­виях коллективная деятельность открывает дополнительные возмож­ности для взаимного стимулирования экспертов.

Поскольку взаимодействие между экспертами может как стимули­ровать, так и отрицательно сказываться на их деятельности, в разных случаях используют методики проведения экспертиз, имеющие различ­ные степень и характер взаимного влияния экспертов друг на друга. Известны следующие методы проведения экспертиз: анонимные и от­крытые опросы и анкетирование, совещания, дискуссии, деловые игры, мозговой штурм и т.п.

В последнее время с целью оказания помощи эксперту в принятии решения развиваются человеко-машинные системы, так называемые системы «искусственного интеллекта». Развитие систем такого типа идет по нескольким направлениям, а именно, разрабатываются базы знаний и экспертные системы и системы поддержки принятия решений. В системах такого типа лицу, принимающему решение, предоставляет­ся помощь в поиске наилучшего решения. Математическое и программ­ное обеспечение таких систем строится на базе набора формализован­ных процедур, которые лицо, принимающее решение, может использо­вать в любой момент и в любой степени.