Ce poți găti din calmar: rapid și gustos
Scopul final al dezvoltării unei soluții este de a oferi decidentului datele necesare pentru o alegere informată a modului cel mai bun de a atinge obiectivul.
Formarea setului inițial de alternative U, incluzând potențial cea mai bună alternativă u*, poate fi realizată prin diferite metode, care pot fi clasificate după mai multe criterii.
1. După metoda de formare a unei varietăți de strategii, se disting metodele:
1) formarea paralelă a alternativelor;
2) formarea consecventă a alternativelor;
3) formarea combinată de alternative.
Când se utilizează prima dintre aceste metode, alternativele se formează independent una de cealaltă, drept urmare ele, de regulă, se dovedesc a fi diferite calitativ. În conformitate cu cea de-a doua metodă, noi alternative sunt obținute prin variații ale parametrilor calitativi și cantitativi ai alternativelor deja formate. ÎN metode combinate De exemplu, pot fi formate simultan mai multe alternative calitativ diferite, iar apoi setul va fi completat prin modificarea parametrilor acestora. În toate cazurile, mulțimea rezultată U trebuie să conțină cea mai bună alternativă u* și aceasta necesită ca alternativele să formeze un grup complet.
2. Pe baza mijloacelor folosite pentru a genera alternative, se pot distinge următoarele metode:
1) generarea neautomatizată de alternative;
2) generarea automată de alternative;
3) generarea automată de alternative.
În metodele primului grup, opțiuni solutii posibile format dintr-o persoană sau un grup de oameni. În metodele celui de-al doilea grup, alternativele sunt formate în comun de o persoană și un computer, mai exact, un sistem de sprijinire a deciziei construit pe bază de computer. În metodele celui de-al treilea grup, alternativele sunt generate de un sistem automat.
Trebuie menționat că există o limită obiectivă a aplicabilității unui computer pentru rezolvarea problemei generării de alternative: o soluție posibilă fundamental nouă poate fi generată doar de o persoană. Prin urmare, să luăm în considerare mai întâi metodologia pentru căutarea de noi soluții (posibile) de către oameni.
Cercetările psihologilor arată că oamenii folosesc două aparate atunci când caută soluții: aparatul logicii și aparatul insight-ului. Când rezolvă probleme simple, o persoană folosește aparatul logic. Când rezolvă probleme creative complexe, el folosește aparatul intuiției sau al intuiției.
Perspectiva este apariția bruscă în creierul unei persoane a soluției dorite.
Cu toate acestea, după cum cred psihologii, percepția nu apare doar ca urmare a încercărilor conștiente de a rezolva sarcină dificilăși este asociat cu un mecanism psihologic, care, atunci când este declanșat, evidențiază soluția.
Ar putea fi oferite o mulțime de exemple de înțelegere bazate pe declarațiile unor oameni de știință majori. Decizia se bazează pe perspectivă ori de câte ori o persoană nu are la dispoziție scheme logice de acțiune gata făcute (algoritmi) sau când este imposibil să enumere complet toate opțiunile pentru rezolvarea unei anumite probleme.
Model activitate creativă Mintea umană este formată din componente precum conștiința și subconștiința, starea de veghe și somnul, iar aceste componente sunt strâns interconectate și formează un sistem integral.
Somnul și subconștientul, împreună cu emisfera dreaptă, constituie circuitul intern al psihicului, care a dat naștere și realizează selecția preliminară a ideilor, gândurilor, imaginilor etc. Veghea, conștiința, împreună cu emisfera stângă, formează un circuit extern, care filtrează aceste gânduri prin filtrul posibilității de implementare, selectează cele mai bune, le formalizează și le implementează în activitatea umană reală.
Procesul de rezolvare a problemelor creative de către o persoană, aparent, este construit pe principiul corespondenței homomorfe sau al conformității, fixat de cibernetică în ideea simulării activității creierului. În conformitate cu acest principiu, se presupune că o decizie este găsită de o persoană pe baza stabilirii asemănării (corespondenței omomorfe) între situația reală care necesită o decizie și modelul ei ipotetic format în creierul uman.
Pe baza generalizărilor rezultatelor cercetării unui număr de inventatori, este general acceptat că tehnologia pentru găsirea unei soluții pentru o persoană într-o situație problemă constă în următoarea secvență de operații:
1) acumularea de cunoștințe;
2) formularea problemei;
3) cercetare logica;
4) răgaz – o perioadă de odihnă psihică;
5) perspicacitate;
6) ducând până la capăt munca de a găsi o soluție.
Tehnologia prezentată pentru căutarea creativă a unei soluții implementează o schemă eficientă de includere a conștiinței și subconștientului în acest proces. Ea arată că nimic nou nu poate fi descoperit prin simpla așezare la masă, chiar și cu intenția fermă de a descoperi ceva. Pentru a face acest lucru, este necesar să acumulați o cantitate suficientă de cunoștințe astfel încât să se creeze în creier un model al situației problemei, corespunzător homomorf cu cea reală, să formuleze clar problema, să încerce să rezolve problema într-un mod logic, dând în același timp maximă determinare și perseverență, care asigură includerea subconștientului, și acordă subconștientului timp să genereze o soluție. Și abia atunci va apărea insight - o nouă soluție, care nu mai este greu de prelucrat logic și de prezentat într-o formă finală formată.
La rezolvarea unor probleme simple de luare a deciziilor, faza de concentrare a eforturilor pe rezolvarea problemei este faza finală, care oferă o soluție. Această fază, așa cum se arată mai sus, este, de asemenea, esențială atunci când se rezolvă probleme creative complexe. Prin urmare, vom lua în considerare câteva dintre metodele cunoscute în prezent de concentrare a eforturilor atunci când rezolvăm probleme complexe:
1) brainstorming;
2) inversiuni;
3) analogii;
4) empatie;
5) fantezii;
6) combinații noi.
Brainstormingul este o metodă colectivă de rezolvare a problemelor. Constă în faptul că participanții la procesul de găsire a unei soluții oferă cât mai multe idei pentru a rezolva problema, fără a acorda atenție posibilității lor. implementare practică fără a supune ideile criticii şi analizei. Ideile trebuie exprimate absolut liber. Mintea colectivă trebuie să genereze o succesiune continuă de idei.
Există anumite cerințe pe care trebuie să le îndeplinească componența unui grup de brainstorming. Membrii grupului nu ar trebui să aibă un interes personal în problema în cauză și nu ar trebui să fie afiliați între ei. Ar trebui să aibă o înțelegere generală a problemei, dar trebuie să fie specialiști în domeniul în cauză. O evaluare critică a setului de idei prezentate este atribuită unui grup special de evaluare. Metoda brainstorming-ului este cel mai bine utilizată atunci când se rezolvă probleme generale la scară largă.
Metoda inversării se bazează pe presupunerea că pot apărea noi soluții ca urmare a unei noi abordări care este opusă uneia existente, de exemplu. ca urmare a inversării. De exemplu, la automatizarea procesului de extracție a miezului nuc Există o abordare cunoscută bazată pe impactul mecanic asupra piuliței din exterior. O abordare inversă care oferă o soluție fundamental nouă, care afectează piulița din interior, de exemplu, pompând aer comprimat în ea printr-o gaură pre-forată.
Metoda analogiilor este asociată cu adevărul binecunoscut că un număr mare idei originale se naste prin analogie. Folosind soluții similare dintr-o zonă dată atunci când rezolvați o problemă specifică, de ex. experiența acumulată, precum și din alte domenii, inclusiv lumea naturală, lumea artei, domeniul science fiction etc., poate duce adesea la o soluție eficientă.
Metoda empatiei este asociată cu capacitatea de a se pune în locul altei persoane și de a încerca să rezolve o problemă dintr-un nou punct de vedere.
Metoda fanteziei presupune luarea în considerare a soluțiilor ideale, parțial fantastice. O astfel de decizie poate duce la idee noua sau un punct de vedere care va duce în cele din urmă la o soluție implementabilă.
O metodă de a explora noi combinații de lucruri, procese sau idei poate fi, de asemenea, utilă în rezolvarea unei probleme. În același timp, sarcina identifică mai multe direcții principale, pentru fiecare dintre care sunt generate idei. Toate ideile sunt tabulate pentru a facilita vizualizarea fiecărei combinații. Această metodă poate atrage atenția asupra combinațiilor care altfel nu ar putea veni în minte.
Metodele descrise mai sus pentru concentrarea eforturilor la căutarea opțiunilor de soluție sunt destul de bine cunoscute și au fost folosite în practică. Ele vă permit să utilizați capacitățile creative atât ale întregii echipe (metoda brainstorming), cât și ale indivizilor (metoda empatiei).
Să atragem încă o dată atenția asupra faptului că în toate cazurile, pentru a rezolva cu succes problemele de formare a alternativelor la factorii de decizie, este necesar să dăm dovadă de receptivitate și curiozitate, să fim capabili să depășim inerția psihologică, să organizăm atât munca grea, cât și răgaz, alternează-le corect, învață să concentrezi eforturile corect și în timp util.
Metodele specifice eficiente de generare a alternativelor care permit utilizarea calculatoarelor includ metodele arborilor de decizie și analiza morfologică (tabelele morfologice).
Metoda arborelui de decizie este următoarea. Procesul de formare a opțiunilor de decizie (alternative) începe cu o analiză a situației problemei și identificarea scopului luării deciziilor. În continuare, scopul luării deciziilor este împărțit într-un set de sub-obiective (sarcini) interdependente. Rezultatele analizei sunt de obicei prezentate sub forma unui arbore ierarhic al obiectivelor. Apoi, în arborele obiectivelor, fiecare subobiectiv (sarcină) este înlocuit cu o acțiune sau un mijloc care duce la realizarea lui.
Esența metodei de analiză morfologică constă și în împărțirea scopului luării deciziilor în sub-obiective și sarcini și în găsirea moduri posibile implementarea acestora. Combinațiile de metode rezultate pentru atingerea tuturor subscopurilor (rezolvarea problemelor) constituie opțiuni de soluție (alternative). Pentru organizare mai bună Pentru lucrul folosind această metodă, puteți utiliza tabele morfologice speciale.
Metoda de analiză morfologică face, de asemenea, posibilă testarea multor alternative posibile pentru completitudine.
Dacă există relații între sub-obiective (sarcini), precum și modalități de a le atinge metoda eficienta O posibilă alternativă este metoda de planificare a rețelei. Această metodă se bazează pe construcția unui model de rețea - o structură logică a acțiunilor (lucrărilor) interconectate necesare atingerii scopului luării deciziilor.
Dacă întrebați o persoană care este bine versată în probleme de management cum ar putea caracteriza nivelul de experiență al unui manager, atunci cel mai adesea veți întâlni următorul răspuns: capacitatea de a prezice o situație și de a găsi rapid cel mai bun mod rezolvarea problemei. Dar care este „cea mai bună soluție?” Cum putem formula modalități de a atinge scopul operațiunii?
Înainte de a propune cea mai bună abordare pentru rezolvarea unei probleme, este necesar să se determine cerințele de sistem pe care trebuie să le îndeplinească setul de alternative.
În primul rând, setul de alternative ar trebui să fie cât mai larg posibil. Dar această cerință intră în conflict cu restricțiile naturale de timp, loc și capacități în care factorii de decizie trebuie să lucreze de obicei. Este imposibil să dezvoltați o soluție la infinit. În caz contrar, nu va fi suficient timp pentru a-l implementa. Aceasta implică a doua cerință a unui set de alternative – trebuie să fie previzibilă, suficient de restrânsă, astfel încât decidentul să aibă mai mult timp pentru a evalua preferabilitatea alternativelor, iar executanții să aibă mai mult timp să implementeze cea mai bună soluție găsită în practică.
In cazurile de mecanisme deterministe sau natural incerte ale situatiei, metoda de formare a setului initial de alternative presupune imbunatatirea suficient actiuni simple. În același timp, decidentul explorează posibilitatea de a influența simultan componenta „controlabilă” a acestor factori, deoarece această metodă de control este cea care duce cel mai adesea la apariția unor proprietăți pozitive în alternativele viitoare. Mai mult, dacă decidentul influențează în mod deliberat, de exemplu, calitatea resurselor active, atunci în acest caz toate metodele de generare a alternativelor sunt clasificate ca așa-numitele sinteza inginerească. Dacă factorii din clasele „Condiții” și „Metode” devin obiectul eforturilor decidentului, atunci ne vom referi la metode sinteza operațională opțiuni de soluție. Setul de opțiuni pentru rezolvarea unei probleme obținute în timpul ingineriei sau sintezei operaționale va fi numit set alternative tinta. După obținerea alternativelor țintă din set, este necesară selectarea acelor opțiuni care sunt consistente logic și pot fi implementate în timpul permis operației. Să numim aceste opțiuni realizabil fizic.
Subsetul rezultat de alternative implementabile fizic este completat cu opțiuni care conferă metodelor flexibilitatea și stabilitatea necesare în ceea ce privește posibile modificări conditiile viitoare de functionare. Ca urmare a muncii depuse, ei obțin ceea ce vom numi mai târziu set inițial de alternative.
În mod convențional, toate metodele de generare a unei varietăți de alternative pot fi împărțite în clase care diferă în gradul de formalizare a tehnologiilor utilizate:
· empiric
· logico-euristic
· abstract-logic
· reflexiv.
Primul care a apărut metoda empirică. Înțeles - caracteristică comună, inerente unuia sau altuia tehnici practice rezolvarea unor probleme specifice. logico-euristic– implică împărțirea treptată a problemei sau sarcinii luate în considerare în subsarcini separate, întrebări, până la astfel de acțiuni elementare pentru care sunt deja cunoscute soluții euristice și tehnologii specifice pentru implementarea lor. Dintre cele abstract-logice Metodele de generare a alternativelor includ cele care ne permit să facem abstracție de la esența acțiunilor specifice sau a metodelor de lucru și să ne concentrăm doar pe succesiunea acestora. Reprezentanții tipici ai unor astfel de metode de formare a unui set inițial de alternative sunt metodele de formare a planurilor pentru efectuarea de lucrări și metode interconectate. programare. Reflexiv utilizat atunci când tipul principal de incertitudine este comportamental. Metoda se bazează pe formularea consecventă a ipotezelor despre obiectivele posibile ale altui subiect de operații și formarea de răspunsuri sub ipoteza că acesta nu își va schimba linia de comportament sub nicio circumstanță. Se generează o listă de alternative posibile pentru decident. După ce se face acest lucru, ei încep să păstreze o „listă paralelă” a răspunsurilor adversarului. Lista de răspunsuri generată este apoi analizată pentru a găsi punctele slabe și eventualele contraacțiuni ale subiectului operațiunii la orice acțiune a părții care operează. Astfel, „listele paralele” de alternative ale subiecților sunt ajustate și clarificate alternativ.
Rezolvarea unei probleme este întotdeauna însoțită de pregătirea unui set inițial de alternative (IMA) ft d, ftd e ftB - pentru atingerea scopului și selectarea celui mai bun conform unui anumit algoritm și criteriu. Aici? 2B este zona alternativelor posibile, care aparține zonei tuturor alternativelor imaginabile, i.e. ftB e fty. Cu această formulare a problemei, putem presupune că problema decizională (iv, OP) este în curs de rezolvare, unde OP este principiul optimității.
Procesul de rezolvare a problemelor (ftB, OP) este organizat după următoarea schemă. Pentru cazul general, formarea unui IMA începe cu compilarea unui set universal de toate alternativele imaginabile? Dacă utilizați?y atunci când rezolvați o problemă, atunci se dovedește a nu fi întotdeauna rezolvabil, așa că prima procedură va fi determinarea unei anumite zone de posibile alternative QB prin condiția?B = Cx (Py), unde Cx este o funcţie de alegere care stabileşte apartenenţa alternativelor în setul de posibile.
Prezența unor informații speciale sub formă de restricții tehnice, tehnologice, economice și organizatorice face posibilă alegerea dintre exprimarea condiției de admisibilitate a alternativelor. Mulțimea rezultată? A este IMA a unei soluții la o anumită problemă.
Să explicăm procedurile de mai sus folosind următorul exemplu simplu. La numirea unui post, se întocmește mai întâi o listă de candidați, apoi este numită o persoană din această listă. Dacă lista de candidați include toți specialiștii, atunci avem de-a face cu toate alternativele imaginabile.
11 - 7571
alternative exprimate prin pluralitate. Condiția de admisibilitate este determinată de restricții specifice, cum ar fi atribuțiile postului și specializarea muncii angajatului, educația, salariile etc.
În cazul general, procesul de formare a unui IMA este descris printr-o schemă care include două etape: generarea posibilelor alternative și verificarea admisibilității acestora. În algoritmi specifici, etapele pot fi combinate, deoarece în unele cazuri sunt efectuate folosind aceeași procedură.
O trăsătură caracteristică a rezolvării problemei de alegere este participarea decidentului (DM) și a expertului. Factorul de decizie este un specialist competent care are un scop care servește drept motiv pentru stabilirea sarcinii. Un expert este o persoană care are informații despre problema luată în considerare și oferă estimări necesare pentru formarea unui IMA.
Algoritmul de formare a IMA depinde de specificul alternativelor care pot fi prezentate:
un obiect indivizibil, de exemplu un produs;
obiect informațional - strategie, plan, buget și program;
rute de livrare a mărfurilor;
sisteme dotate cu structuri ierarhice;
obiecte matematice.
Să luăm în considerare algoritmii bazați pe proceduri informale și formale cunoscute de manageri.
Note despre modulul TPR al cursului „CA și TPR”.
Lipko Yu.Yu.
1 Subiect al științei deciziei (DS), proces al DS. 3
2 Stabilirea sarcinilor pentru luarea deciziilor individuale și de grup. Clasificarea sarcinilor și metodelor de PR. 7
3 Scale și metode de măsurare a deciziilor experților. 18
4 Alegerea optimă în condiții de confruntare: teoria jocurilor în problemele decizionale. 27
5 Teoria deciziilor statistice. 32
6 Conceptul de alegere într-un mediu neclar. 36
7 Probleme de optimizare multicriterială. 55
8 Metoda analizei ierarhice. 56
Teme/exemple pentru partea practică. 62
Subiect al științei deciziei (DM), proces DM
Specialiștii din domeniul informaticii și ingineriei informatice trebuie să fie capabili să gândească creativ, să analizeze situația tactică și să raporteze comandantului cu sugestii și recomandări pentru luarea deciziilor sale.
Luarea deciziilor este o alegere conștientă a uneia dintre mai multe posibile opțiuni alternative. Alegere cea mai buna varianta, în primul rând, este determinată de scopul de dragul căruia se ia decizia.
Procesele de luare a deciziilor stau la baza activitati de management. Complexitatea sarcinilor de control în sistemele de control, numărul mare de date de intrare provenite din surse diferite informația, prezența incertitudinii, inexactitatea duce la faptul că sarcinile de luare a deciziilor nu sunt simple și este aproape imposibil să le rezolvi în capul unei persoane în timp real.
Secțiuni separate ale matematicii clasice sunt dedicate căutării opțiunilor optime, care formează baza problemelor de luare a deciziilor, care sunt asociate cu luarea în considerare a problemelor și metodelor de optimizare. Totuși, în aceste cazuri, evaluarea opțiunii se reduce, de regulă, la obținerea extremului unei funcții sau funcționale. Problemele de optimizare sunt rezolvate în prezența informațiilor inițiale complete în cazurile în care proprietățile opțiunilor alternative pot fi evaluate cantitativ.
ÎN viata reala La luarea deciziilor, opțiunile alternative sunt luate în considerare din mai multe unghiuri, evaluate în funcție de multe proprietăți sau aspecte, dintre care nu fiecare poate fi evaluată în mod fiabil la scară cantitativă. Atunci când luați decizii, trebuie să alegeți una sau mai multe opțiuni care sunt cele mai bune din toate proprietățile (aspectele) simultan. Prin urmare, în teoria luării deciziilor nu se vorbește despre construcția unui obiect matematic, ci despre principiul optimității - regula prin care se selectează cea mai bună soluție alternativă în diverse situații.
Aceasta este particularitatea problemelor de luare a deciziilor. Atunci problemele clasice de optimizare vor fi cazuri speciale de probleme de teoria deciziei.
Bazele metodologice ale teoriei luării deciziilor sunt:
teoria alegerii, bazat pe utilizarea limbajului relațiilor binare, a limbajului funcțiilor de selecție și a limbajului criteriu de selecție;
Metode de cercetare operațională;
Teoria riscului;
Teoria multimilor fuzzy;
Teoria probabilității;
Teoria experimentelor;
Teoria testării ipotezelor;
Metode de generare a unui set inițial de alternative;
Metode de desfășurare a anchetelor experților și de prelucrare a informațiilor experților;
Metode de statistică matematică;
Metode iterative pentru găsirea optimului;
Metoda analizei ierarhice;
Modele formale de ordonare liniară a alternativelor;
Criterii decizionale în condiții de incertitudine.
Formalizarea completă a problemelor de luare a deciziilor este posibilă numai pentru probleme bine studiate (bine structurate). Nu există algoritmi complet formali pentru rezolvarea problemelor slab structurate care sunt adesea întâlnite în războiul naval. În acest caz, alegerea soluției este făcută de o persoană în funcție de combinația dintre capacitatea sa de a rezolva problemele informale cu capacitatea modelelor formale de a recomanda cea mai bună soluție.
Structura unui algoritm decizional generalizat
Noi am studiat fundamente teoretice selectarea alternativelor folosind limbajul relațiilor binare, funcțiile limbajului de alegere și limbajul criteriului de alegere. Am studiat și noi diverse metode determinarea celei mai bune alternative, așa-numitele metode de optimizare. Dar nu am răspuns încă la întrebarea: cum ar trebui să acționeze decidentul (DM) pentru a face decizia corectă. Structura algoritmului generalizat de luare a deciziilor este prezentată în Figura 1.
Orez. 1. Structura unui algoritm decizional generalizat
Pe prima etapă determinat ţintă, pentru a realiza o decizie trebuie luată.
Pe a doua etapă sunt determinate cerințe pentru proprietățile soluțiilor alternative permițându-vă să atingeți obiectivul.
Pe a treia etapă multe soluții alternative sunt generate și verificate de admisibilitate în conformitate cu valorile prag ale cerințelor de proprietate identificate în a doua etapă. Metode pentru generarea unui set inițial de opțiuni alternative și verificarea admisibilității acestora va fi discutat în a doua întrebare a prelegerii. Rezultatul este o multitudine de soluții alternative fezabile.
Pe a patra etapă Fiecare proprietate a fiecărei opțiuni dintr-un set de alternative fezabile este evaluată. Dacă o proprietate este măsurabilă cantitativ, atunci este un criteriu. În acest caz, evaluarea proprietății unei opțiuni alternative este evaluarea acesteia în funcție de un criteriu pe o anumită scară (nume, ranguri, intervale, rapoarte sau absolute). Dacă proprietatea nu este măsurabilă cantitativ, atunci evaluarea unei astfel de proprietăți a unei opțiuni alternative se face fie intuitiv de către decident însuși, fie ca rezultat sondaj de experti. Metodele de realizare a unui sondaj de experți și metodele de procesare a informațiilor experților vor fi discutate în prelegerea următoare.
Pe a cincea etapă pentru a determina cea mai bună alternativă Dacă este posibil să se utilizeze un limbaj de selecție bazat pe criterii, se folosesc metode de optimizare (inclusiv metode numerice iterative) pe care le-am studiat anterior. În acest caz, ca urmare a rezolvării problemei de optimizare, cea mai bună opțiune alternativă din setul de opțiuni fezabile este recunoscută ca fiind cea care duce la valoarea optimă a funcției obiectiv (criteriul integral). Setul de condiții care fac posibilă implementarea soluțiilor alternative determină limitările problemei de optimizare.
Dacă limba de selecție a criteriului nu este aplicabilă, cea mai bună opțiune alternativă este determinată folosind limbajul relațiilor binare sau folosind limbajul funcțiilor de selecție.
Dacă evaluările proprietăților opțiunilor alternative capătă o natură probabilistică, atunci pentru a identifica cea mai bună alternativă, metode de luare a deciziilor în condiţii de risc bazat pe teoria jocurilor și teoria probabilității. Dacă proprietățile opțiunilor alternative nu pot fi deloc evaluate, atunci pentru a identifica cea mai bună alternativă, utilizați metode de luare a deciziilor în condiţii de incertitudine bazat pe teoria jocurilor. Aceste metode vor fi discutate în a treia secțiune a acestui capitol.
Dacă fie scopul deciziei, fie cerințele pentru proprietățile opțiunilor alternative sunt formulate (definite) neclar (vag). Sau dacă proprietățile opțiunilor alternative sunt evaluate la nivel calitativ (foarte bine, bine, nu foarte bine, satisfăcător, nu foarte rău, rău, foarte rău), atunci pentru a identifica cea mai bună alternativă se folosesc. metode de luare a deciziilor în condiţii de incertitudine bazat pe teoria multimilor fuzzy. Aceste metode vor fi discutate în secțiunea a patra de prelegeri a acestui capitol.
Cea mai bună soluție alternativă poate fi întotdeauna selectată dacă toate opțiunile sunt ordonate liniar după preferință.
Pentru a ordona liniar alternativele aplica modele formale ordonarea liniară a alternativelor, precum și metodele de anchetă de experți.
Pentru a clasifica alternativele Pot fi aplicate metode de optimizare, modele formale de ordonare liniară a alternativelor și metode de anchetă de experți. Fiecărei clase i se atribuie a priori o alternativă ideală (standard pentru o anumită clasă) cu valori de proprietate corespunzătoare acestei clase particulare. Apoi fiecare opțiune din setul de opțiuni alternative acceptabile este comparată cu standardul și este recunoscută fie ca aparținând acestei clase (dacă valorile proprietăților sale se abat de la valorile proprietăților standardului cu o sumă care nu depășește abaterea admisă) sau nu aparține acestei clase.
În cazul în care orice proprietate a alternativelor nu este măsurabilă cantitativ, poate fi dificil să se determine abaterea admisibilă a evaluării proprietății (pentru o soluție alternativă) de la standard (pentru o anumită clasă). În acest caz, sunt utilizate metode de anchetă de experți, metode de teorie a mulțimilor neclare și metode de luare a deciziilor în condiții de incertitudine și risc.
Formarea unui set de alternative acceptabile
În general, procesul de generare a unui set de alternative fezabile include două etape:
Etapa de generare a tuturor opțiunilor posibile care formează setul inițial de alternative (IMA);
Etapa de verificare a admisibilității fiecărei opțiuni IMA.
Etapa 1. Etapa generării tuturor opțiunilor posibile este cea mai dificilă, dar și cea mai creativă etapă a sarcinii de luare a deciziilor. Toate recomandările despre cum să generați noi opțiuni sau despre cum să faceți alți oameni mai buni în generarea acelor opțiuni, sunt rezultatul experienței colective în rezolvarea problemelor creative.
În această etapă, este important să generați cât mai multe alternative posibil. În acest scop, diverse moduri:
Căutați posibile opțiuni în literatură;
Invitarea diverșilor experți care au experiență în formare și lucru în diverse organizații în acest domeniu;
Cresterea numarului de optiuni prin combinarea lor, memorarea optiunilor intermediare;
Modificarea opțiunilor existente sau nou generate;
Includerea în IMA a opțiunilor opuse opțiunilor existente sau nou generate,
Si alte moduri...
Etapa 2. Fiecare opțiune IMA este verificată pentru admisibilitate
În cazul proprietăților cuantificabile: prin compararea valorilor proprietăților unei alternative cu valorile prag ale acelor proprietăți necesare pentru cea mai bună alternativă. Alternativele care au valori de proprietate nu mai slabe decât valorile de prag sunt incluse în setul de alternative admisibile;
În cazul în care proprietățile nu sunt măsurabile cantitativ: prin utilizarea unei proceduri de enumerare expert în care se determină probabilitatea Pj ca j-a alternativă aparține IMA. Apoi, având în vedere valoarea de prag a unei astfel de probabilități, Pj și P sunt comparate alternative care au valori scăzute ale probabilității de apartenență la IMA Pj< P (например, вариант был сгенерирован очень малым количеством экспертов, а остальные эксперты этот вариант допустимым не признали) во множество допустимых альтернатив не включаются;
În unele cazuri, ambele etape ale procesului de generare a unui set de alternative fezabile pot fi combinate. Acest lucru se datorează faptului că generarea de posibile alternative și testarea lor pentru admisibilitate poate fi efectuată folosind aceeași procedură de clasificare a experților în funcție de parametrii de examinare diferiți.
Scopul principal al decidentului și produsul final al activităților sale de management este dezvoltarea deciziilor. Desigur, celălalt al lui functii de management, cum ar fi organizarea interacțiunii, suport cuprinzător pentru funcționare, control, acordare de asistență, evaluarea eficacității efective a operațiunii, înregistrarea, generalizarea și diseminarea experienței acumulate în timpul operațiunii.
Diagrama structurii adopției decizii de management este prezentat în Fig. 1.7.
Baza pentru luarea tuturor deciziilor în toate etapele procesului decizional, desigur, sunt preferințele decidentului.
Fără îndoială, formalizarea preferințelor ar trebui să fie un început adecvat al procesului de luare a deciziilor.
După ce preferințele decidentului sunt oficializate și primite informatiile necesare despre preferințe, treceți la următorul pas important de luare a deciziilor - pentru a construi o funcție de alegere (utilitate).
Funcția de alegere în teoria deciziei este de o importanță fundamentală. Tocmai construcția sa se concentrează în cele din urmă pe rezolvarea problemelor de formare a setului inițial de alternative, analiza condițiilor operațiunii, identificarea și măsurarea preferințelor decidentului.
Conform definiției formale adoptate în TPR, funcția de selecție este o mapare a formei
unde este un anumit set (inițial pentru etapa de luare a deciziei luată în considerare) din care se face o alegere; - un subset care are anumite proprietăți (cunoscute sau specificate) și
Atunci când se obține treptat informații de la decident cu privire la preferințele sale în timpul măsurătorilor, se construiește mai întâi o funcție de selecție pe baza rezultatelor măsurării și evaluării la scara nominală cea mai fiabilă, dar și mai puțin exactă, bazată pe judecăți calitative despre preferințe. Ca urmare, din mulțimea inițială A de alternative se obține prima reprezentare a submulțimii dorite de alternative, care conține cea mai bună alternativă.
Dacă decidentul, după ce a efectuat o analiză informală a submulțimii, nu a reușit încă să facă o alegere, atunci construcția funcției de alegere ar trebui să continue. Pentru a face acest lucru, decidentul trebuie să clarifice preferințele măsurate utilizând o scară mai avansată, de exemplu, o scară ordinală sau punctuală, pentru a le măsura.
Ca urmare a clarificării tipului funcției de alegere, în cazul general se va obține, de asemenea, un subset diferit de alternative. Acum decidentul ar trebui să se concentreze pe analiza acestui ultim set, deoarece, din nou, cea mai bună alternativă este conținută în el. Apoi, dacă este necesar, puteți clarifica din nou preferințele decidentului, măsurându-le pe oricare dintre scalele proporționale și așa mai departe până când decidentul alege cu încredere cea mai bună alternativă.
Trebuie reținut că tipul specific de funcție de alegere care implementează maparea (1.3) depinde de mecanismul situației.
Această împrejurare este notă în diagrama Fig. 1.7. opțiuni pentru construirea unei funcții de alegere, detaliându-le după tipul de condiții de incertitudine: în condiții de incertitudine stocastică, în condiții de incertitudine comportamentală și în condiții de incertitudine naturală.
Diferența țintă în utilizarea criteriilor scalare și vectoriale a determinat necesitatea de a afișa în Fig. 1.7, în cazul general, două opțiuni pentru forma datelor inițiale și proceduri pentru construirea unei funcții de selecție - după un criteriu scalar sau vectorial.
Obținerea de informații
Procesul de luare a deciziilor necesită cât mai multe informații despre ambele sistem de control, și despre mediul în care funcționează (mediul). Fără informații de acest fel, este imposibil să se analizeze condițiile de luare a deciziilor, să se identifice mecanismul situației și să se formeze setul inițial de alternative. Factorul de decizie trebuie să efectueze o analiză semnificativă a informațiilor despre condițiile de desfășurare a operațiunii și să obțină idei de încredere despre mecanismul situației. Numai prin dobândirea acestor informații, decidentul va putea, din punctul de vedere al unei abordări sistematice, să descrie nu doar verbal principalii factori (conducători) care contribuie și împiedică formarea unui rezultat de succes al operațiunii, ci și să să evalueze în mod oficial gradul de influență a acestora asupra eficacității rezultatului.
Pentru a face acest lucru, este necesar să înțelegeți exact ce informații, de ce calitate și în ce interval de timp este nevoie. Rezultatul acestei decizii intermediare (conținutul, acuratețea și fiabilitatea necesară a informațiilor, viteza de obținere a acesteia) îl va ajuta pe decident să selecteze în mod conștient una dintre sursele de informații disponibile și să ia o decizie. Schema de clasificare a posibilelor surse și metode de obținere a informațiilor este prezentată în Fig. 1.8.
Din analiza circuitului din Fig. 1.8. Rezultă că, în principiu, există doar trei surse de informare:
· date empirice;
· cunoștințe, experiență personalăși intuiția decidentului;
· sfaturi de specialitate (expertise).
Este clar că aproape cel mai adesea oamenii trag informații din propria experiență și cunoștințe, iar propria intuiție îi ajută să completeze golurile în cunoștințele pozitive.
În plus, există încă două posibilități fundamentale: căutați informațiile necesare într-una dintre „sursele obiective”, unde este înregistrată experiența istorică a omenirii (date empirice), sau apelați la o „sursă subiectivă” - cunoștințele, abilitățile și abilitățile specialiștilor recunoscuți în domeniul lor (experți) .
TPR consideră că un expert este o persoană care lucrează personal în domeniul de activitate în cauză, este un expert recunoscut în problema soluționată și poate și are posibilitatea de a exprima o judecată asupra acesteia într-o formă accesibilă decidentului.
Experții efectuează informații și munca analitica pe baza ideilor tale personale despre problema rezolvată. În general, opiniile experților pot să nu coincidă cu opinia decidentului. Această diferență de opinie joacă atât un rol negativ, cât și unul pozitiv. Pe de o parte, dacă există o divergență de opinii, procesul de elaborare a unei soluții este întârziat, dar, pe de altă parte, decidentul poate reflecta critic asupra unui punct de vedere alternativ sau își poate ajusta propriile preferințe.
Pentru a crește încrederea personală că specialistul i-a dat sfatul potrivit, decidentul poate apela nu la unul, ci la mai mulți experți. În consecință, se face o distincție între examinarea individuală (un expert) și examinarea de grup. Dacă întrebarea este strict confidențială, timpul este limitat sau nu există posibilitatea de a cere mai multor specialiști un răspuns la întrebarea de interes, atunci o examinare individuală este cea mai bună modalitate de a obține informații. Dar dacă limitările enumerate nu sunt semnificative, atunci, fără îndoială, examinarea de grup este în general o modalitate mai fiabilă și mai precisă de a obține informații.
În același timp, în timpul unei examinări de grup, poate exista o discrepanță între judecățile subiective ale specialiștilor individuali. În acest sens, este necesar să se ia tehnici speciale de prelucrare a informațiilor de specialitate pentru a crește fiabilitatea rezultatelor.
TPR a dezvoltat un set special de proceduri organizatorice, tehnice și matematice care conferă armonie și consistență logică întregului proces de obținere, prelucrare și analiză a informațiilor experților de grup. Acest set de proceduri, inclusiv examinarea (adică ancheta experților în sine) ca doar una dintre etapele de obținere a informațiilor, în TPR se numește metoda de evaluare a experților.
Din punct de vedere istoric, acumulând cunoștințe, după ce au învățat să scrie, oamenii au început să-și înregistreze experiența obiectivă. Toate informațiile utile au început să fie înregistrate într-o formă sau alta pe medii speciale. La început, aceste medii erau imperfecte (de exemplu, manuscrise, cărți) și inaccesibile, dar treptat au dobândit o formă mai avansată, iar odată cu dezvoltarea tiparului s-au transformat în biblioteci, bănci de date (BnD), baze de date (BzD) și cunoștințe. baze (KBZ) . Procesul de căutare a informațiilor disponibile publicului a devenit mai convenabil, eficient și chiar creativ. Dar, în același timp, unele informații și unele surse de informații au devenit inaccesibile publicului larg. Prin urmare, în cazul în care un decident, din diverse motive, nu poate găsi informațiile de care are nevoie în surse disponibile public, acestea trebuie să fie obținute în mod activ. Pentru a obține informații inaccesibile, un factor de decizie poate organiza și desfășura un experiment la scară largă sau model, poate recurge la informații sau poate folosi unele mijloace speciale.
Inteligența sau echipamentele speciale necesită costuri semnificative; același lucru este valabil și pentru un experiment, mai ales dacă experimentul este la scară largă și se desfășoară sub influența unui mecanism ambiguu al situației. Prin urmare, pentru a economisi bani, este recomandabil să se efectueze o planificare strict științifică a experimentului, să se stabilească cantitativ parametrii acestuia optimi în ceea ce privește eficacitatea deciziilor și acțiunilor viitoare ale decidentului.
S-au înregistrat progrese teoretice semnificative în planificarea experimentelor pe modele matematice folosind computere. Aparatul teoriei planificării matematice este axat în principal pe studiul mecanismelor aleatorii ale situației. În același timp, este adesea util în alte situații.
Să luăm în considerare formularea problemei planificării unui experiment.
Dacă scopul studiului este de a maximiza efectul benefic al unui experiment sub restricții asupra costurilor, iar efectul benefic în sine este corelat în mintea decidentului cu asigurarea unui extremum (de exemplu, un maxim) al rezultatului rezultat, atunci sarcina de a stabili parametrii optimi ai experimentului se va reduce la dorința de a maximiza rezultatul de ieșire sub restricții asupra costurilor. De exemplu, dacă trebuie să creșteți randamentul unei substanțe utile în procesul de producție chimică, iar volumul randamentului depinde de parametri atât de importanți precum temperatura, presiunea etc., atunci formularea problemei de planificare a unui experiment pentru producerea unui produs chimic poate arăta astfel: găsiți combinația optimă a variabilelor controlate enumerate ale procesului de producție chimic, care asigură randamentul maxim al produsului finit de calitatea cerută, cu condiția ca costurile de desfășurare a experimentului să nu fie mai mari. decât fondurile alocate pentru aceasta.
Aproximativ aceeași schemă este utilizată pentru a formula formularea problemei de obținere a informațiilor în cazul în care efectul este identificat cu acuratețea predicției rezultatului de ieșire, adică cu magnitudinea erorii în reproducerea mecanismului situația, precum și formularea problemei în care scopul decidentului este de a depune eforturi pentru a minimiza costul modelării, asigurând în același timp nivelurile pretențiilor decidentului pentru efectul așteptat.
Sarcina de a forma un set inițial de alternative
Această sarcină a fost deja menționată în prelegerea anterioară. Având în vedere importanța sa excepțională, să o privim puțin mai detaliat.
Nivelul de experiență al unui factor de decizie este în mare măsură caracterizat de capacitatea de a prezice corect o situație și de a găsi cea mai bună modalitate de a rezolva o problemă. În același timp, determinarea corectă a mecanismului unei situații înseamnă identificarea rapidă a factorilor conducători, iar capacitatea unui decident de a genera soluții noi, nestandardizate este, în general, identificată în mintea oamenilor prin artă. În acest sens, este clar că sarcina de a forma un set inițial de alternative nu poate fi pe deplin formalizată. Rezolvarea acestei probleme este un proces creativ în care rolul principal, desigur, revine celui care ia decizii. Apariția acestei probleme ca obiect teoretic de cercetare este o consecință directă a utilizării principiului sistemic al alternativelor multiple în TPR.
Înainte de a rezolva problema formării unui set inițial de alternative, este necesar să se determine cerințele de sistem pe care trebuie să le îndeplinească acest set. În primul rând, setul de alternative ar trebui să fie cât mai complet posibil. Acest lucru va oferi în viitor libertatea de alegere necesară pentru decident și va minimiza posibilitatea de a pierde cea mai bună soluție. Totuși, această primă cerință fundamentală intră în conflict cu a doua, care decurge din principiul conformității deciziei cu timpul, locul și capacitățile decidentului. Cel mai adesea, în practică, o astfel de conformitate este înțeleasă ca o cerință pentru dezvoltarea unei soluții în cât mai repede posibil. În consecință, în al doilea rând, setul inițial de alternative ar trebui să fie previzibil, suficient de restrâns, astfel încât decidentul să aibă suficient timp pentru a evalua consecințele și preferința alternativelor având în vedere constrângerile existente de resurse. Problema satisfacerii acestor două cerințe conflictuale este rezolvată sistematic, pe baza principiului descompunerii.
Urmând principiul sistemic al descompunerii, se formează mai întâi un set de alternative, toate elementele cărora potenţial, prin apariţia lor, prin posibilităţile ascunse în ele, asigură atingerea rezultatului ţintă în situaţia actuală. Setul rezultat de candidați pentru o modalitate de a rezolva problema va fi numit setul de alternative țintă.
Apoi, din setul de alternative țintă, sunt selectate acele opțiuni care sunt consistente din punct de vedere logic și pot fi implementate în timpul alocat operației. În plus, alternativele selectate trebuie să fie satisfăcute de resursele active necesare și trebuie să se îndeplinească sistem comun preferințele decidentului.
Vom numi aceste opțiuni selectate dintre alternativele țintă alternative realizabile fizic dintre cele țintă. Alte opțiuni care pot duce la obiectiv, dar sunt fizic irealizabile, sunt eliminate.
Opțiunile obținute în urma unor astfel de manipulări sunt completate de metode de acțiune care conferă alternativelor flexibilitatea și stabilitatea necesare în raport cu componentele în schimbare sau necunoscute în prezent ale condițiilor de funcționare. Ca rezultat, se obține setul inițial de alternative.
Din punct de vedere tehnologic, metoda de formare a setului inițial de alternative implică efectuarea unui număr de modificări speciale vizate ale principalilor factori ai mecanismului situației. Ele constau în influența simultană sau secvențială asupra părții controlate (în funcție de voința decidentului) a caracteristicilor calitative ale resurselor active utilizate, a caracteristicilor condițiilor și a metodelor de acțiune.
Această idee stă la baza majorității metodelor și algoritmilor cunoscuți pentru generarea setului inițial de alternative.
Din punct de vedere istoric, metodele empirice care necesitau o formalizare minimă au fost primele care au apărut. Cea mai simplă din această clasă este metoda bazată pe utilizarea unei diagrame cauză-efect. Un reprezentant modern tipic al metodelor empirice este metoda CBR (Case-Based Reasopipg - „metoda de raționament bazată pe experiența trecută”).
Următoarea clasă este formată din proceduri logico-euristice, unde formalizarea se realizează la nivelul gestionării relațiilor logice. Exemple de implementare a unor astfel de metode sunt metodele arborelui de decizie și metoda tabelelor morfologice.
Reprezentanții tipici ai clasei de metode de generare a alternativelor, în care s-a atins cel mai mare grad de formalizare a tuturor etapelor de generare, sunt metodele de rețea și de programare.
O clasă specială este formată prin metode de formare a alternativelor în condițiile în care o decizie este elaborată de un „luator de decizie de grup”, când există o coincidență totală sau parțială a intereselor participanților în procesul de elaborare a unei decizii, totuși, din cauza inegalității. interpretarea scopurilor acțiunilor, caracteristicilor perceptia individuala situația problemă și din alte motive, opiniile suverane ale participanților la procesul decizional trebuie convenite în decizie generală. Alți reprezentanți ai metodelor din această clasă sunt metodele de generare a alternativelor în condiții de conflict și opoziție din partea entităților suverane atrase în operațiunea unui decident fie din proprie voință, fie împotriva voinței lor. Asemenea situații sunt caracteristice conflictelor economice, sociale, politice și militare. În toate astfel de situații, metodele reflexive sunt de obicei folosite pentru a formula alternative. Astfel de metode se caracterizează printr-un nivel mediu de formalizare folosind modele matematice simple.
În ceea ce privește frecvența aplicării în practică, poate că primul loc este ocupat de metodele logico-euristice. Ei au dobândit această poziție datorită clarității lor inerente, simplității și universalității abordării și ușurinței de computerizare a algoritmilor lor. Esența acestor metode este că mai întâi, pe baza unei analize logice a scopului operației, se construiește un arbore de scopuri și obiective. Apoi, fiecare subscop sau sarcină este, de asemenea, detaliat, iar această operație continuă până când decidentul devine clar care dintre mijloacele cunoscute (sau în ce mod) să rezolve fiecare sarcină particulară.
Evaluarea alternativelor
După cum sa menționat deja, o alegere informată ar trebui făcută pe baza unei comparații a rezultatelor evaluării alternativelor. Prin urmare, problema evaluării alternativelor are obiectivul principal obținerea pentru fiecare alternativă a valorilor rezultatelor care caracterizează intensitatea proprietăților esențiale ale rezultatelor operațiunii planificate a fi efectuate în condițiile date. Să formulăm problema evaluării alternativelor ca sarcină de a obține rezultate pentru fiecare alternativă după cum urmează.
Setul A de alternative de decizie, care caracterizează ordinea utilizării resurselor disponibile pentru atingerea scopului operației; un set de S factori care stabilesc condițiile pentru realizarea unei operațiuni pentru atingerea scopului, precum și caracteristicile lor cantitative și calitative; tipul de mecanism al situației.
Necesar
Evaluați valoarea rezultatului Y(a, s) pentru fiecare dintre alternativele mulțimii A în condițiile S.
În funcție de tipul de mecanism al situației, rezultatul Y(a, s) al aplicării alternativei, iar în condițiile s, va fi înțeles diferit.
Dacă mecanismul este determinist, atunci rezultatul Y(a) (în cazul general, vector) depinde unic de alternativă, condițiile sunt fixe și determină doar tipul de mapare A --> Y.
Pentru mecanismul stocastic al situației, în cazul general, fiecare alternativă este asociată cu o distribuție de probabilitate a rezultatului vectorial condițiile sunt fixe și determină tipul de distribuție a probabilității; Pentru alte tipuri de mecanism de situație, vom căuta setul de valori posibile ale rezultatului vectorial Y(a, s).
Pot fi obținute informații despre valorile (estimările) rezultatului Y(a, s) pentru oricare dintre tipurile de mecanisme de situație enumerate în diverse moduri, însă, principalul mijloc de obţinere informații noi Modelarea matematică ar trebui luată în considerare pentru rezolvarea problemelor la scară largă.
Este recomandabil să organizați modelarea ca un proces de construire a modelelor cu o „scală a imaginii” care crește treptat. În același timp, pe stadiu inițial Procesul de modelare folosește modele cu cel mai înalt grad de generalizare a factorilor care iau în considerare doar modelele cele mai vizibile - așa-numitele modele conceptuale (aceasta este cea mai mică scară de cercetare). Apoi obiectul de studiu este clarificat și modelul este completat prin introducerea unui număr mai mare de factori în el și măsurarea caracteristicilor acestora pe scale de grade intermediare de perfecțiune („scara medie”). În cele din urmă, atunci când cercetătorul a devenit atât de hotărât cu privire la obiectul cercetării încât a izolat un anumit element de realitate și a decis ce tipare să reproducă în toate detaliile, se realizează modelarea detaliată („cea mai mare scară” de cercetare) folosind cele mai multe scale avansate, cantitative.
Experiența în luarea deciziilor pe bază de simulare arată că, în orice caz, rezultatele obținute în timpul simulării vor contribui la o înțelegere mai profundă a esenței operațiunii și la îmbunătățirea metodelor existente de gestionare a acesteia.
Un element independent important al procesului de dezvoltare a modelului este verificarea performanței acestuia.
Printre astfel de verificări, mulți cercetători numesc, în primul rând, teste pentru coerența cu bunul simț (rezultatele simulării sunt în concordanță cu ideile obișnuite), stabilitate asimptotică (limitarea valorilor minime sau maxime ale parametrilor de intrare duc la concluzii corecte confirmate de estimări asimptotice), sensibilitate la parametri importanți (modelul răspunde la mici modificări ale parametrilor de intrare), conformitatea cu datele experimentale (rezultatele experimentului trebuie reproduse bine pe model), eficiență (capacitatea de a obține rezultatele cerute din punct de vedere calitativ în limitele alocate). interval de timp).
După stabilirea adecvării modelului, se procedează la obţinerea şi prelucrarea rezultatelor modelării necesare luării deciziilor. Prelucrarea datelor este efectuată pentru a le face vizibile și a le aduce într-o formă convenabilă pentru luarea deciziilor. Metoda de prelucrare a datelor se alege în funcție de tipul de scară (calitativă sau cantitativă) și de natura factorului corespunzător acestor date (aleatoriu, „natural” etc.).
Rezultatele prelucrării datelor experimentale trebuie prezentate decidentului într-o formă concisă și expresivă, cu gradul de detaliu necesar.