Гулина О.М.

«Прикладные методы принятия решения»

Объем – 72 стр.

Тираж 50 экз.

Назначение – для студентов специальностей ВТ, АСУ, Информационные системы, направления ИВТ, а также специальности Менеджмент организации всех форм обучения.

Рассматриваются методология и задачи теории принятия решений, основные типы неопределенностей и общие подходы и методы принятия решений в этих ситуациях. Приведены примеры практических ситуаций с подробными пояснениями и решениями. Для самоконтроля студентов лекционный курс дополнен контрольными вопросами по темам.

Введение

Курс теории принятия решений входит в программы подготовки специалистов в области информатики, техники и технологий, а также в программы подготовки менеджеров, подчеркивая важную роль умения принимать оптимальные управленческие решения. Этот курс состоит из целого класса дисциплин, ориентированных на использование информации при принятии решений (ПР) в самых разных ситуациях.

Процессы принятия решений лежат в основе любой целенаправленной деятельности:

без принятия решений невозможно обойтись в обыденной жизни:

Мы выбираем Вуз, работу, дом , место отдыха, планируем бюджет семьи и т.д.

без принятия решений невозможно развитие производства, фирмы , НИИ, отраслей экономики,…

также невозможно обойтись без принятия политических решений – распределение средств госбюджета, способ проведения реформы образования, земельной реформы, способы проведения налоговой политики,…

Задача выбора является одной из центральных в экономике. Покупатель решает, что покупать и за какую цену. Производитель решает, во что вкладывать капитал, какие товары производить. Выбор, как правило, осуществляется на основании анализа некоторого показателя эффективности. Соответствующие модели расчета активно используются при детерминированном выборе. Однако часто выбор приходится осуществлять в условиях неопределенности различной природы. И для всестороннего анализа необходимо:

В каждом конкретном случае понимать внутреннюю природу имеющейся неопределенности и ее истоки;

Понимать каким образом учитывается эта неопределенность выбранной математической моделью;

Разобраться в существе метода, с помощью которого находится решение для данной модели при наличии надлежащих исходных данных, т.к. выбор метода зависит от информированности лица, принимающего решение (ЛПР).

Выбор должен быть обоснованным, т.е. сделанным на основе решения определенной оптимизационной задачи. Постановка такой задачи в зависимости от ситуации приводит к различным математическим моделям.

Принятие решений в условиях конфликта и противоборства сторон, принятие решений в коллективе, стратегическое планирование и прогнозирование, построение планов достижения цели...

Чтобы научиться принимать правильные, оптимальные решения, необходимо рассмотреть общие принципы их разработки и методы, позволяющие принять оптимальные в некотором смысле решения. В первую очередь это относится к решениям, последствия которых могут быть достаточно весомыми. Отсюда возникает необходимость в разработке методов, упрощающих процесс принятия решений (ППР) и дающих решениям большую надежность.

Теория принятия решений изучает общие схемы, используемые людьми при выборе нужного решения из множества альтернативных возможностей.

В связи с этим, приступая к исследованию конкретной задачи управления, необходимо в первую очередь выяснить

С какими видами неопределенности придется столкнуться, и каким образом это может отразиться на выборе оптимального решения;

Можно ли в рамках принятой модели адекватным образом учесть недетерминированный характер исследуемой ситуации.

Участие людей в принятии решения требует обоснования позиции при осуществлении выбора. Субъективизм в задачах принятия решения связан с выбором модели, анализом ситуаций, назначением предпочтений и т.д.

Одной из основных проблем, возникающих при анализе ситуации и принятии решения, является формализованное представление информации, т.е. разработка математической модели рассматриваемой ситуации. В зависимости от того, какого рода информация имеется, используются различные формальные процедуры. Например, если информация присутствует в виде экспертных суждений, то используются эвристические методы. Если рассматриваются конфликтные ситуации, то используются модели теории игр.

В книгу вошел материал курса лекций по теории принятия решений, читаемый автором в Обнинском государственном техническом университете атомной энергетики.

В главе 1 приведены основные положения и терминология теории принятия решений. Любая деятельность связана с риском. Принятие решений в условиях риска, поиск дополнительной информации, элементы теории статистических решений изложены в главе 2. Практически любая задача ПР является многокритериальной. В главе 3 рассматриваются как постановка многокритериальных задач, так и способы преодоления неопределенности целей для различных исходных данных и степени информированности ЛПР.

В конце каждой темы приведен список основных понятий, определяющих содержание темы, а также контрольных вопросов для самопроверки.

Остается добавить, что, поскольку процессы принятия решений лежат в основе любой целенаправленной деятельности, то знание элементов теории принятия решений будет полезно любому образованному человеку.

Принятию решений нужно учиться .

1 Основные положения теории принятия решений

1.1 Особенности задач принятия решений

Далеко не всегда принятие решений (ПР) происходит в условиях полной определенности. Это скорее исключение, чем правило.

Неопределенность связана со случайным влиянием внешних факторов, с недетерминированностью собственных свойств системы или ситуации, с неполнотой построенной математической модели.

Принимать решения приходится в условиях различной информированности. Поэтому необходимо стремиться к использованию всей имеющейся информации и, взвесив все возможные варианты, постараться найти среди них наилучший. Устранение неопределенности при ПР требует использования соответствующих методов и процедур.

“Только решения и планы бывают идеальными, а люди и обстоятельства всегда реальны. Поэтому любое управленческое решение несет в себе возможность не только успеха, но и неудачи”.

Центральную роль в ПР играет понятие риска .

И в коммерции, и в политике, и в хозяйственной деятельности, и в технических задачах риск часто бывает неизбежным и должен учитываться. Понятие риска очень разнообразно и зависит от ситуации, в которой он рассматривается. Как требует научный подход, в каждом случае ему можно дать конкретное, но непременно количественное определение. И задача заключается в том, чтобы свести этот риск к минимуму.

Методы поиска оптимальных решений рассматривают в разделах классической математики, связанных с изучением экстремумов функций или функционалов. На практике решения нужно оценивать с различных точек зрения, учитывая физические (габариты, вес,…), экономические (стоимость, прибыль,…), технические и другие аспекты. Это требует построения моделей оптимизации решений одновременно по нескольким критериям – возникает многокритериальная задача.

Часто приходится принимать решения в условиях конфликта . Тогда используются игровые методы принятия решений.

Таким образом, задача состоит в том, чтобы формализовать процесс принятия решений (ППР) и изучить математические методы принятия решений при различных типах неопределенности.

Элементы задачи принятия решений

Цели

Целевые показатели могут быть качественными или количественными в зависимости от условий, в том числе от периода времени, на который осуществляется прогноз:

Качественные цели называются ориентирами,

количественные – целевыми функциями.

Цель описывается в виде требуемого результата. Например, ориентирами являются цели: «Выбор учебного заведения», «Размещение заказа на производство продукции», «Подбор персонала для предприятия» и т.д.

Цель может быть уточнена с помощью подцелей или целевых функций. Например, цель «Подбор персонала для предприятия» может быть раскрыта в виде таких целевых функций как «квалификация по специальности как можно выше», «владение иностранными языками как можно в большей степени», «хорошее владение информационными технологиями», «приветствуется дополнительная квалификация» и т.д.

Стратегии

Сформулированные цели требуют разработки соответствующих путей их достижения. Причем стратегии , разработанные для одних целей, могут быть неприменимы для других.

Альтернативы

Каждая стратегия имеет несколько вариантов ее реализации, или альтернативных решений.

Альтернативы – это решения, стратегии поведения , варианты действий, они являются неотъемлемой частью задачи ПР.

Для постановки задачи необходимо иметь хотя бы две альтернативы.

Альтернативы бывают зависимыми и независимыми. Независимыми являются те альтернативы, любые действия с которыми (удаление из рассмотрения, выделение в качестве единственно лучшей) не влияют на качество других альтернатив.

При зависимых альтернативах оценки одних из них оказывают влияние на качество других. Имеются различные типы зависимости альтернатив. Наиболее простым и очевидным является непосредственная групповая зависимость: если решено рассматривать хотя бы одну альтернативу из группы, то надо рассматривать и всю группу. Так, при планировании модернизации производства необходимо рассматривать все варианты.

Успешное решение проблемы в значительной мере обусловлено тем, насколько точно сформулированы возможные альтернативы. Всегда есть опасность, что одна или несколько потенциально лучших альтернатив будут упущены. Как правило, усилия, затраченные на тщательное выявление возможных альтернатив, не бывают напрасными.

Альтернативы могут быть определены заранее, их также можно строить в процессе решения задачи. Примером может быть задача выбора проекта застройки города: рассмотрев предложенные альтернативы и отметив их сильные и слабые стороны, можно сконструировать новую альтернативу, свободную от указанных недостатков, и взять ее за основу.

Из множества вариантов решения проблемы следует исключить те, которые не могут быть реализованы по каким-либо причинам, в том числе в отпущенные для решения сроки. Оставшиеся альтернативы образуют исходное множество альтернатив (ИМА)  ={ x } .

Выбор той или иной альтернативы хЄ приводит к цели , ноколичественные показатели достижения цели при этом будут разными.

Методы формирования ИМА

В зависимости от степени формализации технологий различают следующие классы методов:

Эмпирические (каузальные)

Логико-эвристические

Абстрактно-логические (математические)

Рефлексивные.

Эмпирические методы основаны на использовании общих признаков, присущих тем или иным практическим приемам решения конкретных задач. Это методы решения конкретных задач, аккумулированные в набор правил, как поступать в том или ином случае. Например, машинная технологияCBR(Case-BasedReasoning– «метод рассуждений на основе прошлого опыта»): анализируемая ситуация принятия решений сопоставляется в памяти ЭВМ со всеми известным из прошлого сходными ситуациями; из базы данных машина отбирает несколько ситуаций, похожих на анализируемую, и представляет их ЛПР.

Логико-эвристические методы генерации множества альтернатив предполагают разбиение рассматриваемой проблемы на отдельные задачи, подзадачи, операции и т.д. до таких элементарных действий, для которых уже известны эвристические решения и конкретные технологии их исполнения. По частоте применения данные методы лидируют. Примером таких методов является метод «дерева решений».

Рассмотрим метод «дерева решений». Он применяется для представления возможных действий и для нахождения последовательности правильных решений, ведущих к максимальной ожидаемой полезности. Это специального вида граф, где существует два типа узлов: квадратик, где решение принимает человек, и кружок, где все решает случай. Пример такого графа приведен на рис.1. Здесь ЛПР должен выбрать одно из действий -D 1 илиD 2 . Вмешательство случая состоит в том, что по независящим от ЛПР обстоятельствам с вероятностью Р 1 он получит результат С 1 , а с вероятностью Р 2 – результат С 2 , если выберет первое решение; при выборе в качестве решенияD 2 он с соответствующими вероятностями получит С 3 или С 4 .

Рис. 1. Пример дерева решений

Общую полезность каждого действия рассчитываем как ожидаемую:

U 1 =U(D 1)=C 1 P 1 +C 2 P 2 ;U(D 2)=C 3 P 3 +C 4 P 4 , - и выбираем в качестве лучшей альтернативу с максимальной ожидаемой полезностью.

Такой граф строится слева направо для всей последовательности принятия многошаговых решений, а затем анализируется справа налево, вычисляя полезность каждой альтернативы и вычеркивая невыгодные решения.

К абстрактно-логическим методам относятся те, которые позволяют отвлечься от сущности конкретных действий или приемов работы и сосредоточиться только на их последовательности. К задачам, где применяются такие методы, относятся методы формирования планов выполнения взаимосвязанных работ (методы сетевого планирования и управления, методы календарного планирования).

Рефлексивные методы используются в задачах с поведенческой неопределенностью (экономические, социальные, политические конфликты). Метод основан на последовательном выдвижении гипотез о возможных целях другого субъекта операции и формировании ответных реакций. После этого анализируются оба списка, корректируются и уточняются альтернативы обеих сторон.

Следовательно, задача состоит в том, чтобы количественный показатель достижения цели – целевая функция – был оптимальным (например, прибыль – максимальной, затраты – минимальными при определенных ограничениях: на ресурсы, время, рабочую силу и т.д.).

К сожалению, нет универсальных рецептов, чтобы сделать этот выбор безошибочным. Поэтому ЛПР должен полагаться на опыт, здравый смысл и непрерывный анализ ситуаций.

В этом курсе мы будем исследовать модели ППР и их свойства.

Компания «Коттедж» хочет расширить свое влияние на рынке. Однако успех в достижении цели определяется также наличием конкурентов и их поведением. Задача состоит в том, чтобы выработать оптимальную стратегию поведения.

Пример 2

Инвестор решает проблему вложения средств в современный проект. Результат будет зависеть от того, насколько хорошо предлагаемый товар будет принят на рынке. Задача – оценить результативность проекта и решить вопрос о вложении средств.

Пример 3

Фирма “Золотой ключик”, специализирующаяся на производстве конфет, стоит перед дилеммой: повышать ли производственные ресурсы уже действующего завода или строить новое предприятие такого же профиля? По мнению президента, решение зависит от того, какая доля рынков сбыта будет принадлежать фирме в ближайшие десять лет.

Во всех этих примерах и во многих других ситуациях общим является следующее: имеется ЛПР (управляющий компании, инвестор, президент); множество вариантов, или альтернатив (множество стратегий, дилеммы инвестора и “Золотого ключика”). Нужно выделить из них некоторое подмножество 0 , лучше – один вариант.

Как выделить  0 ? Как сравнивать альтернативы?

Любой вариант имеет свое качество, которое характеризуется различными показателями и определяет полезность рассматриваемого варианта с точки зрения достижения цели. В совокупности предпочтения ЛПР в этом отношении могут определяться некоторым принципом оптимальности (ОП) – «что такое хорошо».

Например, решение инвестировать проект разумно, если чистый дисконтированный доход, соответствующий его реализации, окажется положительным. Для президента «Золотого ключика» результатом, характеризующим каждую из рассматриваемых альтернатив, можно считать годовой доход предприятия (чем он больше, тем лучше) или прибыль.

Тогда задача принятия решения – это совокупность двух составляющих {, ОП} – исходного множества альтернатив и назначенного принципа оптимальности, её решение 0 .

Если не определены варианты, то выбирать не из чего, если нет принципа сравнения, то нельзя сравнить варианты и найти решение.

2-е изд., перераб. и доп. - М.: Логос, 2002. - 392 с.

Рассматриваются понятия и методы, определяющие процессы принятия решений, а также инструменты их обоснования и поддержки. Освещаются аксиоматические теории рационального поведения, многокритериальные решения при объективных моделях, методы оценки и сравнения многокритериальных альтернатив, особенности переработки информации человеком в связи с принятием решений. Раскрываются современные подходы к построению экспертных баз данных, анализу и принятию решений, деятельности консультативных фирм и консультантов по проблемам принятия решений. В отличие от первого издания (М.: Логос, 2000 г.) книга содержит главы по принятию решений в организациях и анализу риска. Изложены методы аналитической иерархии сравнительного превосходства альтернатив по индексам согласия и несогласия в многокритериальной теории полезности.

Для студентов вузов, обучающихся по направлениям и специальностям менеджмента, экономики, информатики и вычислительной техники. Представляет интерес для широкого круга специалистов.

Формат: djvu / zip (2-е изд ., 2002, 392с.)

Размер: 2,3 3Мб

/ Download файл

Формат: pdf / zip (1-е изд ., 2000, 296с.)

Размер: 3 ,04 Мб

/ Download файл

ОГЛАВЛЕНИЕ
Предисловие ко второму изданию 11
Предисловие к первому изданию 12
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Свапландия (краткая географическая справка) 17
Сложный выбор супругов из Монтландии 18
Лекция 1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ 19
1. Люди, принимающие решения 19
2. Люди и их роли в процессе принятия решений 20
3. Особая важность проблем индивидуального выбора 22
4. Альтернативы 22
5. Критерии 23
6. Оценки по критериям 25
7. Процесс принятия решений 26
8. Множество Эджворта-Парето 26
9. Типовые задачи принятия решений.. 28
10. Пример согласования интересов ЛПР и активных групп 29
11. Многодисциплинарный характер науки о принятии решений 31
Выводы 33
Библиографический список 33
Контрольное задание 34
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Университет Власти в Монтландии 37
Можно ли научить искусству вершить историю? 38
Лекция 2. АКСИОМАТИЧЕСКИЕ ТЕОРИИ РАЦИОНАЛЬНОГО ПОВЕДЕНИЯ 39
1. Рациональный выбор в экономике 39
2. Аксиомы рационального поведения 40
3. Задачи с вазами 41
4. Деревья решений 43
5. Парадокс Алле 47
6. Нерациональное поведение. Эвристики и смещения 48
7. Объяснения отклонений от рационального поведения 51
8. Должны ли экономисты принимать во внимание отклонения поведения людей от рационального? 51
9. Теория проспектов 53
10. Теория проспектов и парадокс Алле 55
11. Новые парадоксы 55
Выводы 56
Библиографический список 57
Контрольное задание 58
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Компьютерная игра в Университете Власти 61
Лекция 3. МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЕ РЕШЕНИЯ ПРИ ОБЪЕКТИВНЫХ МОДЕЛЯХ 63
1. Модели 63
2. Подход исследования операций 64
3. Появление многокритериальное 65
4. Первые многокритериальные решения: сколько строить ракет? 67
5. Разные типы проблем 69
6. Два пространства 71
7. Многокритериальный анализ экономической политики 72
8. Две трудности для ЛПР 74
9. Исследование решений на множестве Э-П 74
10. Постановка многокритериальной задачи линейного программирования 75
11. Человекомашинные процедуры 75
12. Весовые коэффициенты важности критериев 76
13. Классификация ЧМП 77
14. Прямые человекомашинные процедуры 78
15. Процедуры оценки векторов."..... 79
16. Процедуры поиска удовлетворительных значений критериев 80
17. Пример применения метода STEM: как управлять персоналом 83
Выводы 87
Библиографический список 88
Контрольное задание 88
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Обращение ректора Университета Власти к студентам 91
Лекция 4. ОЦЕНКА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ АЛЬТЕРНАТИВ: МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ТЕОРИЯ ПОЛЕЗНОСТИ 92
1. Снова об этапах процесса принятия решений 92
2. Различные группы задач принятия решений 93
Задачи первой группы 93
Задачи второй группы 93
3. Пример 94
4. Многокритериальная теория полезности (MAUT) 95
4.1 Основные этапы подхода MAUT 96
4.2. Аксиоматическое обоснование 96
4.3. Основные теоремы 98
4.4. Построение однокритериальных функций полезности 99
4.5. Проверка условий независимости 100
4.6. Определение весовых коэффициентов (коэффициентов важности) критериев 102
4.7. Определение полезности альтернатив 104
5. Метод SMART - простой метод многокритериальной оценки 104
6. Первый эвристический метод 105
7. Веса критериев 106
8. Как люди назначают веса критериев 107
9. Практическое применение 108
Выводы 109
Библиографический список 109
Контрольное задание 110
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Компьютерная генетика 113
Лекция 5. ОЦЕНКА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ АЛЬТЕРНАТИВ: ПОДХОД АНАЛИТИЧЕСКОЙ ИЕРАРХИИ 115
1. Основные этапы подхода аналитической иерархии 115
2. Структуризация 116
3. Попарные сравнения 116
4. Вычисление коэффициентов важности 118
5. Определение наилучшей альтернативы 118
6. Проверка согласованности суждений ЛПР 119
7. Система поддержки принятия решений Expert Choice 120
8. Контрпримеры и противоречия 120
9. Мультипликативный метод аналитической иерархии 122
10. Пример практического применения подхода АНР 127
Выводы 128
Библиографический список 129
Контрольное задание 129
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Подарок студентам Университета Власти 133
Лекция 6. ОЦЕНКА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ АЛЬТЕРНАТИВ: МЕТОДЫ ELECTRE 134
1. Конструктивистский подход 134
2. Два основных этапа 135
3. Свойства бинарных отношений 135
4. Метод ELECTRE I 136
5. Метод ELECTRE II 139
6. Метод ELECTRE III 140
7. Пример 141
8. Пример практического применения метода ELECTRE III 143
9. Некоторые сопоставления 144
Выводы 145
Библиографический список 146
Контрольное задание 146
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Модель человеческого мозга «Грандом», созданная в Монтландии 149
Лекция 7. ЧЕЛОВЕЧЕСКАЯ СИСТЕМА ПЕРЕРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ И ЕЕ СВЯЗЬ С ПРИНЯТИЕМ РЕШЕНИЙ 151
1. Этапы переработки информации, типы памяти 151
2. Модель памяти 152
3. Кратковременная память 152
3.1. Три этапа переработки информации в кратковременной памяти.. 153
3.2. Кодирование 153
3.3. Хранение 154
3.4. Магическое число 155
3.5. Денежный насос 157
3.6. Последовательная обработка информации 158
3.7. Извлечение 158
4. Дескриптивные исследования многокритериальных проблем 159
4.1. Прослеживание процесса принятия решений 159
4.2. Результаты дескриптивных исследований 161
5. Долговременная память 163
5.1. Кодирование 164
5.2. Хранение 164
5.3. Извлечение 164
6. Рабочая память 165
7. Психологические теории человеческого поведения при принятии решений 166
7.1. Теория поиска доминантной структуры 166
7.2. Теория конструирования стратегий 167
8. Исследование возможностей человека в задачах классификации многомерных объектов 168
8.1. Схема экспериментов 168
8.2. Параметры, используемые для оценки поведения испытуемых в задачах классификации 170
8.3. Описание экспериментов 172
8.4. Результаты экспериментов 173
8.5. Обсуждение результатов первой серии экспериментов 174
8.6. Анализ и обсуждение результатов второй серии экспериментов... 177
8.7. Общее обсуждение 178
Выводы 180
Библиографический список 181
Контрольное задание 182
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
История бюрократии в Монтландии 185
Лекция 8. ОЦЕНКА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ АЛЬТЕРНАТИВ: ВЕРБАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РЕШЕНИЙ 187
1. Особый класс задач принятия решений: неструктуризованные проблемы с качественными переменными 187
2. Качественная модель лица, принимающего решения 188
2.1. Черты человеческой системы переработки информации 188
2.2 Особенности поведения человека при принятии решений 189
3. Какими должны быть методы анализа неструктуризованных проблем 189
4. Измерения 190
4.1. Качественные измерения 190
4.2. Сравнительные качественные оценки 193
5. Построение решающего правила _ 194
6. Проверка информации ЛПР на непротиворечивость 195
7. Обучающие процедуры 196
8. Получение объяснений 197
9. Основные характеристики методов вербального анализа решений 197
10. Метод ЗАПРОС (Замкнутые Процедуры у Опорных Ситуаций) 198
10.1. Постановка задачи 198
10.2. Пример: как оценить проекты? 198
10.3. Выявление предпочтений ЛПР 200
10.4. Сравнение альтернатив 207
10.5. Преимущества метода ЗАПРОС 209
10.6. Практическое применение метода ЗАПРОС 210
11. Сравнение трех СППР 210
Выводы 213
Библиографический список 213
Контрольное задание 214
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Компьютерные двойники 217
Лекция 9. ПОВТОРЯЮЩИЕСЯ РЕШЕНИЯ. ПОСТРОЕНИЕ БАЗ ЭКСПЕРТНЫХ ЗНАНИЙ 219
1. Процесс мышления как манипулирование символами 219
2. Два типа знания 220
3. Время и условия становления эксперта 221
4. Трансформация системы переработки информации 221
5. Иерархические структуры хранения знаний 222
6. Черты поведения эксперта 223
7. Подсознательный характер экспертных знаний 223
8. Трудности получения экспертных знаний 224
9. Экспертные знания в задачах классификации с явными признаками 225
10. Формальная постановка задачи классификации 226
11. Основные идеи метода экспертной классификации 227
11.1. Структуризация проблем 227
11.2. Классификация состояний объекта исследования 228
11.3. Гипотеза о характерности 229
11.4. Проверка информации эксперта и гипотезы о характерности 231
11.5. Определение последовательности состояний для предъявления эксперту в процессе классификации 232
11.6. Трудоемкость построения баз знаний 232
11.7. Проверка качества баз знаний 233
12. Граничные элементы классификации 233
13. Решающие правила экспертов 234
14. Система диагностики заболеваний группы «Острый живот», построенная на основе метода экспертной классификации 236
Выводы 240
Библиографический список 241
Контрольное задание 242
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Компьютеры на страже безопасности 245
Лекция 10. АНАЛИЗ РИСКА 247
1. Типы риска 247
2. Особая сложность задач анализа риска 249
3. Направления исследований 251
4. Измерение риска 252
4.1. Инженерный подход 252
4.2. Модельный подход 254
4.3. Восприятие риска 255
4.4. Сопоставление разных способов измерения риска 259
5. Установление стандартов 260
6. Человекомашинное взаимодействие 262
7. Риск катастрофических событий как независимый критерий 266
8. Распределения «с тяжелыми хвостами» 267
9. Аварии и их анализ 268
10. Управление риском 269
11. Практический пример: выбор месторасположения нового объекта с учетом факторов риска 269
11.1. Конкретная задача: альтернативы 270
11.2. Активные группы 270
11.3. Критерии 271
11.4. Особенности задачи выбора с точки зрения теории принятия решений 271
11.5. Анализ вариантов 272
11.6. Конструирование нового варианта. 273
Выводы 274
Библиографический список 275
Контрольное задание 276
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Компьютерная демократия Монтландии 279
Лекция 11. КОЛЛЕКТИВНЫЕ РЕШЕНИЯ 281
1. Парадокс Кондорсе 281
2. Правило большинства голосов 282
3. Метод Борда 283
4. Аксиомы Эрроу 284
5. Попытки пересмотра аксиом 286
6. Теорема невозможности и реальная жизнь 287
7. Принятие коллективных решений в малых группах 288
8. Организация и проведение конференций по принятию решений 290
9. Метод организации работы ГПР 292
9.1. Предварительные этапы 293
9.2. Анализ собранной информации 294
9.3. Проведение конференции по принятию решений 297
9.4. Практический пример 297
Выводы 299
Библиографический список 299
Контрольное задание _300
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Военный переворот в Свапландии 303
К событиям в Свапландии 304
Лекция 12. МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ЗАДАЧА О НАЗНАЧЕНИЯХ 305
1. Определение и особенности 305
2. Постановка многокритериальной задачи о назначениях 307
2.1. Содержательная постановка задачи 307
2.2. Критерий оптимальности решения МЗН 308
2.3. Формальная постановка задачи 309
3. Пример 311
4. Различные типы задач о назначениях 312
5. Основные алгоритмы решения многокритериальной задачи о назначениях 314
5.1. Различные индексы соответствия 314
5.2. Поиск решения многокритериальной задачи о назначениях 315
6. Этап анализа данных и проверки существования идеального решения 316
7. Формирование области допустимых решений 320
8. Выявление предпочтений ЛПР 323
8.1. Статистические оценки сложности задач выявления предпочтений ЛПР 324
8.2. Основная процедура выявления предпочтений ЛПР 325
8.3. Выявление предпочтений ЛПР; вспомогательная процедура 328
9. Поиск окончательного решения многокритериальной задачи о назначениях 334
9.1. Поиск решения МЗН типа А 334
9.2. Поиск решения МЗН типа В 334
9.3. Поиск решения МЗН типа С 335
9.4. Поиск решения МЗН типа D 337
10. Практическое применение 338
Выводы 338
Библиографический список 339
Контрольное задание 340
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Стратегия правления в Свапландии 343
Прыжок в никуда 345
Лекция 13. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В ОРГАНИЗАЦИЯХ 346
1. Личные и деловые решения 346
2. Модель ограниченной рациональности 346
3. Эскалация решений 348
4. Тактические и стратегические решения 349
5. Модель «игра влияний» в руководстве организации 350
6. Модель обеспечения профессионального качества подготовки решений 351
7. Голографическая модель организации 353
8. Государственные или частные организации: что эффективнее? 354
9. Централизация в принятии решений: попытка административной революции 355
10. Система «ринго» 357
11. Планирование выполнения решений 359
12. Виртуальные организации 359
13. Управление знаниями в организациях 361
14. Метод МИЛС (Многоуровневые Информационно-Логические Структуры) 362
15. Таблицы решений. 365
Выводы 366
Библиографический список 367
Контрольное задание 368
ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ
Желтый, бурый, зеленый 371
Лекция 14. КОНСУЛЬТАНТЫ ПО ПРОБЛЕМАМ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ И МЕТОДЫ ИХ РАБОТЫ 372
1. Всегда ли успешна работа ЛПР? 372
2. Консультанты и консультативные фирмы 373
3. Некоторые характерные черты деятельности консультативных фирм.. 377
3.1. Внимание к нуждам заказчика 377
3.2. Конфиденциальный характер результатов работы 378
3.3. Независимость от заказчика 378
3.4. Высокая квалификация консультантов 379
3.5. Совместная работа с заказчиком 380
4. Примеры практических задач 381
4.1. Планирование развития городов 381
4.2. Календарное планирование работы полиграфического предприятия 384
5. Роли ЛПР и консультанта 385
6. Моральные критерии в деятельности ЛПР и консультанта 387
7. Методы принятия решений и искусство их применения 389
Выводы 390
Библиографический список 390
Контрольное задание 391

1. ТЕХНОЛОГИЯ И ПРОЦЕДУРЫ РАЗРАБОТКИ И ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

1.1. Введение в теорию принятия решений

Сначала разберем несколько упрощенный пример задачи принятия решений при управлении организацией, а потом введем основные понятия теории принятия решений.

1.1.1. Пример задачи принятия решения

Совет директоров фирмы "Русские автомобили" должен принять важное решение. Какой образец запускать в серию - маленького верткого "Алешу" или представительного "Добрыню"? Отличаются эти типы автомобилей прежде всего расходом бензина на 100 км пробега - "Добрыня" больше, тяжелее, а потому и бензина ему надо больше, чем "Алеше". Зато "Добрыня" гораздо солиднее и вместительнее. При дешевом бензине потребители предпочтут "Добрыню", при дорогом - "Алешу". Будущая цена бензина неизвестна, это – фактор риска для фирмы "Русские автомобили".

Итак, каждый из двух вариантов решения имеет плюсы и минусы. Для принятия решения явно не хватает следующей количественной информации:

Насколько вероятна к моменту выхода продукции на рынок низкая цена бензина и насколько - высокая;

Каковы будут финансовые результаты работы фирмы при различных вариантах сочетания цены бензина и типа выпускаемого автомобиля (а таких сочетаний четыре: низкая цена бензина - автомобиль "Алеша", низкая цена бензина - автомобиль "Добрыня", высокая цена бензина - автомобиль "Алеша", высокая цена бензина - автомобиль "Добрыня")

На эти вопросы генеральный директор фирмы заранее поручил ответить соответствующим специалистам. Перед началом заседания члены Совета директоров получают нужные для принятия решения количественные данные, сведенные в табл.1.

Таблица 1. Прибыль фирмы "Русские автомобили"

при выпуске автомобилей двух типов (млн. руб.)

На заседании Совета директоров началась дискуссия.

Полагаю, надо получить максимум в самом плохом случае, - сказал осторожный Воробьев. - А хуже всего будет при высокой цене бензина, прибыль фирмы по сравнению со случаем низкой его цены уменьшается при любом нашем решении. Выпуская "Алешу", заработаем 500 миллионов, а "Добрыню" - 200 миллионов. Значит, надо выпускать "Алешу" - и как минимум 500 миллионов нам обеспечены.

Нельзя быть таким пессимистом, - заявил горячий Лебедев. - Скорее всего, цена бензина будет низкой (за это - 60 шансов из 100), а высокой - лишь как исключение. Надо быть оптимистами - исходить из того, что все пойдет, как мы хотим, цена бензина будет низкой. Тогда, выпуская "Добрыню", получим миллиард в бюджет фирмы.

На мой взгляд, и пессимист Воробьев, и оптимист Лебедев обсуждают крайние случаи - самую худшую ситуацию и самую лучшую. А надо подходить системно, обсудить ситуацию со всех сторон, учесть обе возможности, - начал свое выступление обстоятельный Чибисов, когда-то изучавший теорию вероятностей. - Рассмотрим сначала первый вариант - выпуск "Алеши". Мы получим 750 миллионов в 60% случаев (при низкой цене бензина) и 500 миллионов в 40% случаев (при высокой его цене), значит, в среднем 750 х 0,6 + 500 х 0,4 = 450 + 200 = 650 миллионов. А для варианта "Добрыни" аналогичный расчет дает 1000 х 0,6 + 200 х 0,4 = 600 + 80 = 680 миллионов, т.е. больше. Значит надо выпускать "Добрыню".

Предыдущий оратор рассуждает так, как будто мы будем выбирать тип автомобиля на каждом заседании Совета директоров, да и все данные в табл.1 лет сто не изменятся, - вступил в дискуссию экономист Куликов. - Но нам предстоит принять решение только один раз, и сделать это надо так, чтобы потом не жалеть об упущенных возможностях. Если мы решим выпускать "Добрыню", а к моменту выхода на рынок цена бензина окажется высокой, то получим 200 миллионов вместо 500 миллионов при решении, соответствующем будущей цене бензина. Значит, упущенная выгода составит 500 - 200 = 300 миллионов. При выпуске "Алеши" в случае низкой цены бензина упущенная выгода составит 1000 - 750 = 250 миллионов, т.е. будет меньше. Значит, надо выпускать "Алешу".

Подведем итоги, - сказал председательствующий Медведев. - Выступили четверо, каждый привел убедительные доводы в пользу того или иного решения, каждый исходил из той или иной теоретической концепции. При этом за выпуск "Алеши" выступили Воробьев и Куликов, а за выпуск "Добрыни" - Лебедев и Чибисов. Будем голосовать.

Результаты голосования - 15 членов Совета директоров за выпуск "Добрыни", 8 (в основном более осторожные представители старшего поколения) - за выпуск "Алеши". Большинством голосов решение принято - фирмы "Русские автомобили" будет выпускать "Добрыню" (см. также по поводу рассмотренного примера главу 8 книги ).

Экспертные оценки - один из методов принятия решений. Какие выводы может извлечь менеджер из хода заседания Совета директоров фирмы "Русские автомобили"? Критерии принятия решения, выдвинутые четырьмя выступавшими, противоречили друг другу, два из них приводили к выводу о выгодности выпуска автомобиля "Алеша", а два - "Добрыня". И Совет директоров решил вопрос голосованием. При этом каждый из голосовавших интуитивно оценивал достоинства и недостатки вариантов. Т.е. выступал как эксперт, а весь Совет в целом - как экспертная комиссия. По-английски expert - это специалист, в русском языке эти два слова имеют несколько различающийся смысл: под экспертом обычно понимают весьма опытного высококвалифицированного специалиста, умеющего использовать свою интуицию для принятия решений.

Голосование - один из методов принятия решения комиссией экспертов. Организация голосования, в частности, на собрании акционеров, имеет свои подводные камни. Многое зависит от регламента (т.е. правил проведения) голосования. Например, традиционным является принятие решений по большинству голосов: принимается то из двух конкурирующих решений, за которое поданы по крайней мере 50% голосов и еще один голос. А вот от какого числа отсчитывать 50% - от присутствующих или от списочного состава? Каждый из вариантов имеет свои достоинства и недостатки.

Если от присутствующих - то одно из двух решений будет почти наверняка принято (исключение - когда голоса разделятся точно поровну). Однако те, кто не был на собрании, могут быть недовольны. Если исходить из списочного состава, то возникает проблема явки на заседание. При слабой явке решения присутствующими должны приниматься почти единогласно, следовательно, в ряде случаев ни одно из конкурирующих решений не будет принято. А если придет меньше 50% от утвержденного списочного состава, то принятие решений станет вообще невозможным. Перечисленные сложности увеличиваются, если регламентом предусмотрено квалифицированное большинство - 2/3 и еще один голос.

Еще одна проблема - как быть с воздержавшимися? Причислять ли их к голосовавшим "за" или к голосовавшим "против"? Рассмотрим условный пример - результат голосования по трем кандидатурам в Совет директоров (табл.2). Наиболее активным и результативным менеджером является И.И. Иванов. У него больше всего сторонников, но и больше всего противников. Его соперник П.П. Петров меньше себя проявил, у него меньше и сторонников, и противников. Третий - С.С. Сидоров - никому не известен, и относительно его кандидатуры все участники голосования воздержались.

при выборах в Совет директоров

Кандидатура			Воздержались
Иванов И.И.
Петров П.П.
Сидоров С.С.

Пусть надо выбрать одного человека в Совет директоров. Если председатель заседания спрашивает: "Кто за?", то проходит И.И. Иванов. Если он, видя усталость зала от обсуждения предыдущих вопросов, спрашивает: "Кто против?", то выбирают "темную лошадку" С.С. Сидорова, поскольку активные противники остальных менеджеров "выбивают" их из соревнования. При выборе двух членов Совета директоров вопрос "Кто за?" приводит к выборам И.И. Иванова и П.П. Петрова, а вопрос: "Кто против?" - к выборам С.С. Сидорова и П.П. Петрова. Поэтому, желая избавиться от И.И. Иванова, председатель может при выборах ставить вопрос так: "Кто против?".

Нетрудно видеть, что вопрос: "Кто за?" автоматически относит всех воздержавшихся к противникам данного кандидата, а вопрос "Кто против?" - к сторонникам. Успех никому не известного С.С. Сидорова связан именно с этим - он не нажил себе врагов.

Теория и практика экспертных оценок - развитая научная и практическая дисциплина с большим числом подходов, идей, алгоритмов, теорем и способов их практического использования. Подробнее о ней пойдет разговор в одной из следующих глав. Однако необходимо подчеркнуть - менеджер отвечает за принятие решений и не имеет права переложить ответственность на специалистов.

1.1.3. Основные понятия теории принятия решений

Всем опытным управленцам хорошо известно, что один из наиболее эффективных интеллектуальных инструментов менеджера – это теория принятия решений. Подробно разобранный пример выбора типа автомобиля для запуска в серию наглядно демонстрируют ряд основных понятий теории принятия решений.

Кто принимает решения? Решение о выборе того или иного типа автомобиля для запуска в серию принимал Совет директоров фирмы "Русские автомобили" большинством голосов. Однако в подготовке решения участвовали и другие люди - специалисты, подготовившие информацию, приведенную в табл.1.

В теории принятия решений есть специальный термин - Лицо, Принимающее Решения, сокращенно ЛПР. Это тот, на ком лежит ответственность за принятое решение, тот, кто подписывает приказ или иной документ, в котором выражено решение. Обычно это генеральный директор или председатель правления фирмы, командир воинской части, мэр города и т.п., словом - ответственный работник. Но иногда действует коллективный ЛПР, как в случае с Советом директоров фирмы "Русские автомобили" или Государственной Думой Российской Федерации.

Проект решения готовят специалисты, как говорят, "аппарат ЛПР", часто вместе с сотрудниками иных организаций. Если ЛПР доверяет своим помощникам, то может даже не читать текст, а просто подписать его. Но ответственность все равно лежит на ЛПР, а не на тех, кто участвовал в подготовке решения.

При практической работе важно четко отделять этап дискуссий, когда рассматриваются различные варианты решения, от этапа принятия решения, после которого надо решение выполнять, а не обсуждать.

Порядок подготовки решения (регламент). Часты конфликты между менеджерами по поводу сфер ответственности - кто за что отвечает, кто какие решения принимает. Поэтому очень важны регламенты, определяющие порядок работы. Недаром любое собрание принято начинать с утверждения председательствующего, секретаря и повестки заседания, а работу любого предприятия или общественного объединения - с утверждения его устава. Влияние регламента на результаты принятия решений показано выше при обсуждении процедур голосования.

Цели. Каждое решение направлено на достижение одной или нескольких целей. Например, Совет директоров фирмы "Русские автомобили" желал:

Продолжать выполнять миссию фирмы, т.е. выпуск автомобилей;

Получить максимальную возможную прибыль (в условиях неопределенности будущих цен на бензин).

Эти две цели можно достичь одновременно. Однако так бывает не всегда.

Например, часто встречающаяся формулировка "максимум прибыли при минимуме затрат" внутренне противоречива. Минимум затрат равен 0, когда работа не проводится, но и прибыль тогда тоже равна 0. Если же прибыль велика, то и затраты велики, поскольку и то, и другое связано с объемом производства. Можно либо максимизировать прибыль при фиксированных затратах, либо минимизировать затраты при заданной прибыли, но невозможно добиться "максимума прибыли при минимуме затрат".

Одной и той же цели можно, как правило, добиться различными способами. Например, миссия фирмы "Русские автомобили" будет осуществляться и при выпуске машин типа "Алеша", и при выпуске "Добрыни".

Ресурсы. Каждое решение предполагает использование тех или иных ресурсов. Так, Совет директоров фирмы "Русские автомобили" исходит из существования производства (системы предприятий), позволяющего выпускать автомобили типа "Алеша" и типа "Добрыня". Если бы такого производства не было, то и дискуссия в Совете директоров не имела бы смысла. Конечно, можно было бы сначала обсудить вопрос о строительстве заводов, о посильности таких затрат для фирмы...

Кроме того, предполагается, что у фирмы достаточно финансовых средств, материальных и кадровых ресурсов для массового выпуска автомобилей и того, и другого типа. Ведь надо сначала подготовить производство и работников, закупить сырье и комплектующие изделия, произвести и реализовать продукцию. И только потом получить прибыль (как разность между доходами и расходами).

В повседневной жизни мы чаще всего принимаем решения, покупая товары и услуги. И тут совершенно ясно, что такое ресурсы - это количество денег в нашем кошельке.

При практической работе над проектом решения важно все время повторять: "Чего мы хотим достичь? Какие ресурсы мы готовы использовать для этого?"

Риски и неопределенности. Почему четверо выступавших членов Совета директоров разошлись во мнениях? В частности, потому что они по-разному оценивали риск повышения цен на бензин, влияние этого риска на успешность достижения цели.

Многие решения принимаются в условиях риска, т.е. при возможной опасности потерь. Связано это с разнообразными неопределенностями, окружающими нас. Кроме отрицательных (нежелательных) неожиданностей бывают положительные - мы называем их удачами. Менеджеры стараются застраховаться от потерь и не пропустить удачу.

Внутренне противоречива формулировка: "Максимум прибыли и минимум риска". Обычно при возрастании прибыли возрастает и риск - возможность многое или все потерять.

Вернемся к табл.1. Неопределенность не только в том, будет цена на бензин высокой или низкой. Неопределенности - во всех числах таблицы . Шансы низкой цены на бензин оценены в 60%. Этот прогноз, очевидно, не может быть абсолютно точным. Вместо 60 % следовало бы поставить, скажем, (60+ 3) % . Тем более содержат неустранимые неточности данные о предполагаемой прибыли. Ведь для того, чтобы ее рассчитать, необходимо:

Оценить затраты на подготовку производства и выпуск продукции (это можно сделать достаточно точно, особенно при отсутствии инфляции);

Оценить число будущих покупателей в зависимости от цены и установить оптимальную цену, обеспечивающую максимальную прибыль (отделу маркетинга сделать это достаточно трудно, хотя бы потому, что промежуточным этапом является прогноз социально-экономического развития страны, из которого вытекают финансовые возможности и предпочтения потребителей, размеры налогов и сборов и др.).

В результате вместо 1000 в таблице должно стоять, скажем, 1000+ 200. Следовательно, рассуждения четырех членов Совета директоров, опирающихся на числа из табл.1, строго говоря, некорректны. Реальные числа - иные, хотя и довольно близкие. Необходимо изучить устойчивость выводов по отношению к допустимым отклонениям исходных данных, а также по отношению к малым изменениям предпосылок используемой математической модели. Речь идет об общеинженерной идее - любое измерение проводится с некоторой погрешностью, и эту погрешность необходимо указывать.

Критерии оценки решения. Вспомните еще раз дискуссию в Совете директоров фирмы "Русские автомобили". Каждый из выступавших использовал свой критерий для выбора наилучшего варианта решения.

Воробьев предлагал исходить из наихудшего случая высокой цены бензина. Фактически он рассматривал внешний (для фирмы) мир как врага, который всячески будет стараться уменьшить прибыль фирмы. И в условиях жесткого противодействия со стороны внешнего мира он предлагал выбрать наиболее выгодный вариант решения - выпуск "Алеши". Подход Воробьева хорош при рассмотрении совершенно бескомпромиссного противостояния двух противников, имеющих противоположные интересы, например, двух армий воюющих между собой государств. Существует математизированная наука - т.н. теория игр , - в которой рассматриваются методы оптимального поведения в условиях антагонистического или иного конфликта. В дискуссии о выборе типа автомобиля для запуска в серию позиция Воробьева - это позиция крайнего пессимиста, поскольку нет оснований считать внешний мир активным сознательным противником фирмы. Отметим также, что наиболее плохой случай, на который ориентируется теория игр, встречается сравнительно редко (согласно табл.1 - в 40% случаев).

Подход оптимиста Лебедева прямо противоположен подходу Воробьева. Предлагается исходить из самого благоприятного стечения обстоятельств. Внешний мир для Лебедева - друг, а не враг. И надо сказать, что для такой позиции есть основания - низкая цена на бензин в полтора раза вероятнее высокой. С точки зрения теории планирования предложение Лебедева можно было бы взять за основу, добавив возможности коррекции плана в случае неблагоприятных обстоятельств, а именно, повышения цены на бензин. И тут мы наталкиваемся на неполноту дискуссии в Совете директоров - никто не рассмотрел возможность подготовки производственной программы "двойного назначения". Выполнение такой программы обеспечивало бы гибкость управления - при низкой цене на бензин был бы налажен выпуск "Добрыни", а при высокой - "Алеши". В частности, такую гибкость обеспечивало бы повышение стандартизации автомашин фирмы, использование в них одних и тех же узлов и деталей, применение для их изготовления одних и тех же технологических процессов.

С чисто логической точки зрения оптимизм Лебедева не менее и не более оправдан, чем пессимизм Воробьева. Люди вообще и менеджеры в частности делятся на два типа - оптимистов и пессимистов. Особенно четко различие проявляется при вложении капитала, поскольку, как правило, увеличение прибыли связано с увеличением риска. Одни люди предпочтут твердый доход (да еще и застрахуются), отказавшись от соблазнительных, но рискованных предложений. Другой тип людей - оптимисты и авантюристы, они уверены, что им повезет. Такие люди надеются разбогатеть, играя в лотерею.

Надо иметь в виду, что на человека выигрыш или проигрыш одной и той же суммы могут оказать совсем разное влияние. Выигрыш приносит радость (но не счастье), в то время как проигрыш может означать разорение, полный крах, т.е. несчастье. Недаром в микроэкономической теории полезности рассматривают парадоксальное понятие - полезность денег - и приходят к выводу, что полезность равна логарифму имеющейся суммы .

Вернемся к Совету директоров фирмы "Русские автомобили". Совсем с других позиций, чем Воробьев и Лебедев, подошел к делу Чибисов. Его подход фактически предполагает, что придется много раз принимать решения по аналогичным вопросам. Вот он и рассчитывает средний доход, исходя из того, что в 60% случаев цена бензина будет низкой, а в 40% случаев - высокой. Такой подход вполне обоснован, когда выбор технической политики проводится каждую неделю или каждый день. Например, к нему мог бы прибегнуть менеджер, проектирующий свой ресторан - ориентироваться ли на открытые столики с видом на живописные окрестности или замкнуться в четырех стенах, отгородившись от дождя. Если события происходят много раз, то для принятия решений естественно использовать методы современной прикладной статистики, например, как это делают, например, при статистическом контроле качества продукции и сертификации. Тогда оценка математического ожидания дохода, проведенная Чибисовым, вполне корректна.

Однако Совет директоров фирмы "Русские автомобили" решает вопрос об одном-единственном выборе. Поэтому 60% и 40% - это не вероятности как пределы частот, что обычно предполагается при применении теории вероятностей, это шансы низкой и высокой цены бензина (иногда употребляют термин "субъективные вероятности"). Эти шансы полезны, чтобы в одном критерии свести вместе пессимистический и оптимистический подходы.

Четвертый оратор, Куликов, вводит в обсуждение новый критерий - "упущенная выгода". Обратите внимание - средний доход, рассчитанный Чибисовым, больше при выпуске "Добрыни". А упущенная выгода, наоборот, меньше при выпуске "Алеши". Эти два критерия в данном случае противоречат друг другу.

Каждому менеджеру приходится решать, какой из критериев для него важнее. В этом ему может помочь теория полезности, хорошо разработанная в экономике (в частности, т.н. "маржинальная полезность" в теории поведения потребителей и др.) и имеющая развитый математический аппарат.

Математико-компьютерная поддержка принятия решения. В настоящее время менеджер может использовать при принятии решения различные компьютерные и математические средства. В памяти компьютеров держат массу информации, организованную с помощью баз данных и других программных продуктов, позволяющих оперативно ею пользоваться. Экономико-математические и эконометрические модели позволяют просчитывать последствия тех или иных решений, прогнозировать развитие событий. Методы экспертных оценок, о которых уже шла речь выше, также весьма математизированы и используют компьютеры.

Наиболее часто используются оптимизационные модели принятия решений. Их общий вид таков:

F (X ) → max

X Є A

Здесь Х - параметр, который менеджер может выбирать (управляющий параметр). Он может иметь различную природу - число, вектор, множество и т.п. Цель менеджера - максимизировать целевую функцию F (X ), выбрав соответствующий Х . При этом менеджер должен учитывать ограничения XЄA на возможные значения управляющего параметра Х – этот параметр должен лежать во множестве А . Ряд примеров оптимизационных задач рассмотрен ниже.

1.1.4. Современный этап развития теории принятия решений.

Теория принятия решений – быстро развивающаяся наука. Задачи, которыми она занимается, порождены практикой управленческих решений на различных уровнях – от отдельного подразделения или малого предприятия до государств и международных организаций. Рассмотрим только несколько проблем, активно обсуждающихся на современном этапе развития теории принятия решений. Это - системный подход при принятии решений, современные методы принятия решений и проблема горизонта планирования.

Системный подход при принятии решений. При обсуждении проблем принятия решений часто говорят о системном подходе, системе, системном анализе. Речь идет о том, что надо рассматривать проблему в целом, а не "выдергивать” для обсуждения какую-нибудь одну черту, хотя и важную. Так, при массовом жилищном строительстве можно "выдернуть" черту - стоимость квадратного метра в доме. Тогда наиболее дешевые дома - пятиэтажки. Если же взглянуть системно, учесть стоимость транспортных и инженерных коммуникаций (подводящих электроэнергию, воду, тепло и др.), то оптимальное решение уже другое – девятиэтажные дома.

Так, например, менеджер банка, отвечающий за распространение пластиковых карт, может сосредоточиться на рекламе. Между тем ему от системы "банк - владельцы карт" лучше перейти к системе "банк - руководители организаций - владельцы карт". Договоренность с руководителем учреждения, давшим в итоге приказ выплачивать заработную плату с помощью пластиковых карт, даст нашему менеджеру гораздо больший прирост численности владельцев карт, чем постоянная дорогая реклама. Его ошибка состояла в неправильном выделении системы, с которой он должен работать.

Менеджер банка будет не прав, оценивая работу подразделений банка в текущих рублях. Обязательно надо учитывать инфляцию. Иначе мы сталкиваемся с парадоксальными явлениями, когда реальная ставка платы за кредит отрицательна; или же - рублевый оборот растет, банк якобы процветает, а после перехода к сопоставимым ценам путем деления на индекс инфляции становится ясно, что дела банка плохи.

Различных определений понятия «система» - десятки. Общим в них является то, что о системе говорят как о множестве, между элементами которого имеются связи. Целостность системы и ее "отделенность" от окружающего мира обеспечиваются тем, что взаимосвязи внутри системы существенно сильнее, чем связь какого-либо ее элемента с любым элементом, лежащим все системы. По определению действительного члена Российской академии наук Н.Н.Моисеева: "Системный анализ - это дисциплина, занимающаяся проблемами принятия решений в условиях, когда выбор альтернативы требует анализа сложной информации различной физической природы" .

Современные методы принятия решений. Кроме упомянутых или кратко рассмотренных выше методов, прежде всего экспертных, при принятии решений применяют весь арсенал методов современной прикладной математики. Они используются для оценки ситуации и прогнозирования при выборе целей, для генерирования множества возможных вариантов решений и выбора из них наилучшего.

Прежде всего надо назвать всевозможные методы оптимизации (математического программирования). Для борьбы с многокритериальностью используют различные методы свертки критериев, а также интерактивные компьютерные системы, позволяющие вырабатывать решение в процессе диалога человека и ЭВМ. Применяют имитационное моделирование, базирующееся на компьютерных системах, отвечающих на вопрос: “Что будет, если...?", метод статистических испытаний (Монте-Карло), модели надежности и массового обслуживания. Часто необходимы статистические (эконометрические) методы, в частности, методы выборочных обследований. При принятии решений применяют как вероятностно-статистические модели, так и методы анализа данных.

Особого внимания заслуживают проблемы неопределенности и риска, связанных как с природой, так и с поведением людей. Разработаны различные способы описания неопределенностей: вероятностные модели, теория нечеткости, интервальная математика. Для описания конфликтов (конкуренции) полезна теория игр. Для структуризации рисков используют деревья причин и последствий (диаграммы типа "рыбий скелет"). Менеджеру важно учитывать постоянные и аварийные экологические риски. Плата за риск и различные формы страхования также постоянно должны быть в его поле зрения.

Необходимо подчеркнуть, что весьма полезны и различные простые приемы принятия решений . Например, при сравнении двух возможных мест работы весьма помогает таблица из трех столбцов. В левом из них перечислены характеристики рабочего места: заработок, продолжительность рабочего времени, время в пути от дома до работы, надежность предприятия, возможности для профессионального роста, характеристики рабочего места и непосредственного начальства и др. А в двух других столбцах - оценки этих характеристик, в "натуральных" показателях или в процентах от максимума. Иногда при взгляде на подобную таблицу все сразу становится ясно. Но можно вычислить значения обобщенного показателя, введя весовые коэффициенты и сложив взвешенные оценки вдоль столбцов. Не менее полезно изобразить на бумаге возможные варианты решения, которое предстоит принять, а также возможные реакции лиц и организаций на те или иные варианты решения, а затем и возможные ответы на эти реакции. Полезны таблицы доводов "за" и "против" и др.

Проблема горизонта планирования. Во многих ситуациях продолжительность проекта не определена либо горизонт планирования инвестора не охватывает всю продолжительность реализации проекта до этапа утилизации. В таких случаях важно изучить влияние горизонта планирования на принимаемые решения.

Рассмотрим условный пример. Предположим, я являюсь владельцем завода. Если горизонт моего планирования - 1 месяц, то наибольший денежный доход я получу, продав предприятие. Если же планирую на год, то я сначала понесу затраты, закупив сырье и оплатив труд рабочих, и только затем, продав продукцию, получу прибыль. Если я планирую на 10 лет, то пойду на крупные затраты, закупив лицензии и новое оборудование, с целью увеличения дохода в дальнейшие годы. При планировании на 30 лет имеет смысл вложить средства в создание и развитие собственного научно-исследовательского центра, и т.д.

Таким образом, популярное утверждение "фирма работает ради максимизации прибыли" не имеет точного смысла. За какой период максимизировать прибыль - за месяц, год, 10 или 30 лет? От горизонта планирования зависят принимаемые решения. Понимая это, ряд западных экономистов отказываются рассматривать фирмы как инструменты для извлечения прибыли, предпочитают смотреть на них как на живые существа, старающиеся обеспечить свое существование и развитие. (Подробнее проблемы устойчивости принимаемых решений к изменению горизонта планирования рассматриваются в монографии .)

Как уже отмечалось, в последние годы все большую популярность получает т.н. контроллинг - современная концепция системного управления организацией, в основе которой лежит стремление обеспечить ее долгосрочное эффективное существование . В конкретных прикладных работах успех достигается при комбинированном применении различных методов. Для подготовки решений создаются аналитические центры и "ситуационные комнаты", позволяющие соединять человеческую интуицию и компьютерные расчеты. Все шире используются информационные технологии поддержки принятия решений, прежде всего в контроллинге.

Литература

1. Менеджмент / Под ред. Ж.В. Прокофьевой. - М.: Знание, 2000. - 288 с.

2. Пиндайк Р., Рубинфельд Д. Микроэкономика. - М.: "Экономика","Дело", 1992. – 510 с.

3. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. – М.: Наука, 1981. – 488 с.

4. Науман Э. Принять решение, но как? - М.: Мир, 1987. - 198 с.

5. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. - М.: Наука, 1979. - 296 с.

6. Карминский А.М., Оленев Н.И., Примак А.Г., Фалько С.Г. Контроллинг в бизнесе. Методологические и практические основы построения контроллинга в организациях. - М.: Финансы и статистика, 1998. - 256 с.

7. Хан Д. Планирование и контроль: концепция контроллинга / Пер. с нем. - М.: Финансы и статистика, 1997. - 800 с.

Контрольные вопросы

1. Какой из критериев принятия решения, высказанных на заседании Совета директоров фирмы "Русские автомобили" Воробьевым, Лебедевым, Чибисовым и Куликовым, представляется Вам наиболее естественным? Как бы Вы сами поступили на месте Совета директоров фирмы "Русские автомобили"?

2. Какой образец мотоцикла запустить в серию? Исходные данные для принятия решения приведены в табл.3. Разберите четыре критерия принятия решения: пессимистичный, оптимистичный, средней прибыли, минимальной упущенной выгоды.

Таблица 3. Прибыль фирмы при различном выборе

образца мотоцикла для запуска в серию (млн. руб.)

3. Проанализируйте утверждение "максимум прибыли при минимуме затрат". Как можно избавиться от его противоречивости? Предложите как можно больше способов.

4. Целесообразно ли, на Ваш взгляд, купить 1000 билетов лотереи с целью разбогатеть?

5. Имеет ли точный смысл утверждение "цель работы фирмы - максимизация прибыли"?

Темы докладов и рефератов

1. Теория конечных антагонистических игр и ее применения в экономике.

2. Теория статистических решений применительно к дискуссии на заседании Совета директоров фирмы "Русские автомобили".

3. Экономические и социальные последствия отмены в России всех таможенных сборов и пошлин на экспорт и импорт.

5. Применение нечетких множеств в теории принятия решений.

6. Проведите системный анализ конкретной хорошо знакомой Вам производственной ситуации и примените изученные Вами методы принятия решений для подготовки организационных или иных мероприятий в своей организации. Оформите работу в виде доклада вышестоящему руководителю или органу (например, Совету директоров, Правлению или Собранию акционеров). Рекомендуемый объем - 10-20 стр.

Предыдущая

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО РЫБОЛОВСТВУ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ«МУРМАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

ИНСТИТУТ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ

Яретенко Н. И.

Математика (Исследование операций)

Курс лекций

для направления подготовки (специальности)

230105.65 «Прикладная информатика (Программное обеспечение ВТ и АС)»,

080801.65«Прикладная информатика (в экономике)»,080507.65 «Менеджмент организации»,080105.65 «Финансы и кредит», 080109.65 «Бухгалтерский учет, анализ и аудит».

(C применением элементов дистанционного обучения)

к. воен. наук, доцент

кафедры Информационных систем и

прикладной математики МГТУ.

Курс лекций

рассмотрен

и одобрен кафедрой ИС и ПМ

«__» _______ 2010 г.

Рецензенты:

В.В. Ковальчук,

д.т.н., профессор, зав.кафедрой

ИС и ПМ МГТУ.

Н. Н. Морозов зав. кафедрой

Физики МГТУ.

Лекция. Основы теории принятия решений

1.1. Общие положения………………………………………………………….6

1.2. Основные понятия системного анализа…………………………………..8

1.3. Основные понятия исследования операций…………………………….12

1.4. Постановка задач принятия оптимальных решений……………………13

1.5. Методология и методы принятия решений………………………………15

Контрольные вопросы………………………………………………...17

2. Лекция. Экономико – математическое моделирование

2.1.Основные понятия.............................................................................18

2.2.Классификация моделей....................................................................19

2.3.Классификация решаемых экономических задач...............................21

Контрольные вопросы....................................................................22

Лекция. Линейное программирование

3.1.Общая постановка задачи..................................................................23

3.2. Двойственность в задачах линейного программирования……………25

3.3.Теоремы двойственности...................................................................26

3.4.Решение задач линейного программирования геометрическим

методом................................................................................................28

3.5.Симплексный метод решения задач линейного программирования...35

Контрольные вопросы..................................................................39

Лекция.Транспортная задача

4.1.Постановка задачи..............................................................................41

4.2.Алгоритм решения транспортных задач………………………….………42

4.3.Метод наименьшего элемента..............................................................43

4.5.Метод потенциалов.............................................................................44

4.6.Примеры решения транспортных задач................................................45

Контрольные вопросы..................................................................55

5 .Лекция.Целочисленное программирование

5.1.Постановка задачи целочисленного программирования........................57

5.2.Графический метод решения задач целочисленного программирования.....................................................................................58

5.3.Пример решения задачи целочисленного программирования…………..59

5.4.Задача о коммивояжере……………………………………………………..61

5.5.Пример решения задачи о коммивояжере…………………………………62

Контрольные вопросы...................................................... .....64

Лекция. Динамическое программирование

6.1. Постановка задачи............................................................................65

6.2.Принцип оптимальности Беллмана....................................................66

6.3.Задача распределения средств на 1 год…………………………………67

6.4. Задача распределения средств на 2 года............................... ……….72

Контрольные вопросы........................................................72

7. Лекция. Управление производством

7.1.Задача о замене оборудования …………………………………………73

7.2 Управление запасами. Складская задача ……………………………….79

Контрольные вопросы..........................................................81

Лекция. Теория игр

8.1.Основные понятия………………………………………………………..82

8.2.Антагонистические игры ………………………………………………..83

8.3.Игры с «природой»...........................................................................85

Контрольные вопросы………………………………………….93

Лекция. Системы массового облуживания

9.1.Формулировка задачи и характеристики СМО………………………..94

9.2.СМО с отказами…………………………………………………………..96

9.3.СМО с неограниченным ожиданием.................................................96

9.4. СМО с ожиданием и с ограниченной длиной очереди……………….97

9.5. Примеры решения задач...................................................................98

Контрольные вопросы……………………………………….…..101

Лекция. Сетевое планирование

10.1. Основные понятия метода сетевого планирования.........................101

10.2. Расчет сетевых графиков................................................................105

Контрольные вопросы………………………………………...…109

Лекция. Нелинейное программирование

11.1. Основные понятия……………………………………………………..109

11.2. Безусловный экстремум …………………………………..………….109

11.3. Условный экстремум …………………………………………………111

Контрольные вопросы................................................................112

Перечень задач для решения при усвоении материала …………………. 112

Литература ............................................................................... 128

Вопросы для самопроверки ………………………………….………… .129

Приложение: Греческий алфавит……………………………….…131

ВВЕДЕНИЕ

Курс « Математика. Исследование операций» занимает ключевую позицию в образовательных программах студентов большинства производственных и экономических специальностей. В процессе его усвоения у студентов должно сформироваться понимание принципов, математических моделей, формулируемых в рамках этих моделей задач и соответствующих методах поиска их решения.Все эти вопросы образуют фундамент, необходимый в современных условиях любому квалифицированному специалисту для решения задач управления различными организационными системами.

Начало развития исследования операций как науки связывают с сороковыми годами двадцатого столетия.Само название дисциплины связано с применением математических методов для управления военными операциями.

Одним из первых исследований является работа Л. В. Канторовича, Математические методы организации и планирования производства, вышедшая в 1939 г., а в зарубежной литературе – вышедшая в 1947 г. работа Дж. Данцинга, посвященная решению экстремальных линейных задач. В 1975 г. Л. В. Канторович стал лауреатом Нобелевской премии за свои работы по оптимальному использованию ресурсов в экономике.

50-е и последующие годы были отмечены широким применением в практику полученных фундаментальных теоретических исследований и связанных с этим переосмыслением потенциальных возможностей теории исследования операций. Важный вклад в развитие новой науки также внесли такие видные ученные, как Дж. Фон. Нейман, Д. Гейл, К. Эрроу, Р. Беллман, Р. Гомори, Е. С. Вентцель, М. К. Гавурин и др.ученные.

Курс лекций разработан на основании рабочих программ для направления подготовки (специальности) 230105.65 «Прикладная информатика (Программное обеспечение ВТ и АС)»,080801.65«Прикладная информатика (в экономике)»,080507.65 «Менеджмент о рганизации»,080105.65 «Финансы и кредит», 080109.65 «Бухгалтерский учет, анализ и аудит».

При изложении содержания тем лекций указываются наиболее важные их элементы с рассмотрением теоретических вопросов и примеров практических задач, а также вопросы для самоконтроля. В заключительной части приводятся многочисленные варианты задач по каждой теме, которые позволят студентам лучше усвоить материал при самостоятельном изучении дисциплины в процессе подготовки к сдаче экзамена или зачета.

В перечнях основной и дополнительной литературы указаны современные учебные и периодические издания, включающие задачи с решениями прикладной направленности.

Лекция. Основы теории принятия решений.

1.1. Общие положения

1.2. Основные понятия системного анализа

1.3. Основные понятия исследования операций

1.4. Постановка задач принятия оптимальных решений

1.5. Методология и методы принятия решений.

Общие положения

Человек наделён сознанием , существо свободное и обречено на выбор решений, стараясь сделать всё наилучшим образом.

Теория принятия оптимальных решений в наиболее общем смысле представляет собой совокупность математических и численных методов, ориентированных на нахождение наилучших вариантов из множества альтернатив и позволяющих избежать их полного перебора.

Так как размерность практических задач, как правило, достаточно велика, а расчеты в соответствии с алгоритмами оптимизации требуют значительных затрат времени, поэтому методы принятия оптимальных решений ориентированы главным образом на реализацию их с помощью ЭВМ.

Практическая потребность общества в научных основах принятия решений возникла с развитием науки и техники.

В XVIII веке началом науки "Теория принятия решений" следует считать работу Жозефа Луи Лагранжа, смысл которой заключался в следующем:

сколько земли должен брать на лопату землекоп, чтобы его сменная производительность была наибольшей.

Оказалось, что утверждение "бери больше, кидай дальше" неверен.

Бурный рост технического прогресса, особенно во время и после второй мировой войны, ставил все новые и новые задачи, для решения которых привлекались и разрабатывались новые научные методы.

Научно-техническими предпосылками становления "Теории принятия решений" являются:

· удорожание "цены ошибки". Чем сложнее, дороже, масштабнее планируемое мероприятие, тем менее допустимы в нем "волевые" решения и тем важнее становятся научные методы, позволяющие заранее оценить последствия каждого решения, заранее исключить недопустимые варианты и рекомендовать наиболее удачные;

· ускорение научно-технической революции техники и технологии. Жизненный цикл технического изделия сократился настолько, что "опыт" не успевал накапливаться и требовалось применение более развитого математического аппарата в проектировании;

· развитие ЭВМ. Размерность и сложность реальных инженерных задач не позволяло использовать аналитические метода.

Эта наука, с одной стороны, стала определенной ветвью других более общих наук (теория систем, системный анализ, кибернетика и т.д.), а с другой, стала синтезом определенных фундаментальных более частных наук (исследование операций, оптимизация и т.д.), создав при этом и собственную методологию.

Экономика теснейшим образом связана с совокупностями объектов, которые принято называть сложными системами.Они характеризуются многочисленными и разнообразными по типу связями между отдельно существующими элементами системы и наличием у системы функции назначения, которой нет у составляющих ее частей.

На первый взгляд каждая сложная система имеет уникальную организацию. Однако более детальное изучение способно выделить общее в системе команд ЭВМ, в процессах проектирования машины, самолета и космического корабля.

В научно-технической литературе существует ряд терминов, имеющих отношение к исследованию сложных систем.

Наиболее общий термин "теория систем". Его основными частями являются:

· системный анализ, который понимается как исследование проблемы принятия решения в сложной системе,

· кибернетика, которая рассматривается как наука об управлении и преобразовании информации.

Кибернетика изучает отдельные и строго формализованные процессы, а

системный анализ - совокупность процессов и процедур.

Очень близкое к термину "системный анализ" понятие - "исследование операций", которое традиционно обозначает математическую дисциплину, охватывающую исследование математических моделей для выбора величин, оптимизирующих заданную математическую конструкцию (критерий).

Системный анализ может сводиться к решению ряда задач исследования операций, но обладает свойствами, не охватываемыми этой дисциплиной.

Однако в зарубежной литературе термин "исследование операций" не является чисто математическим и приближается к термину "системный анализ."

Системный анализ, опираясь на исследование операций, включает:

· постановку задачи для принятия решения;

· описание множества альтернатив;

· исследование многокритериальных задач;

· методы решения задач оптимизации;

· обработку экспертных оценок;

· работу с макромоделями системы.

Основные понятия системного анализа

Системный анализ - наука, занимающаяся проблемой принятия решения в условиях анализа большого количества информации различной природы.

цель системного анализа(к конкретной проблеме)-повышение степени обоснованности принимаемого решения из множества вариантов, среди которых производится выбор, с одновременным указанием способов отбрасывания заведомо невыгодных.

В системном анализе выделяют

· методологию;

· аппаратную реализацию;

· практические приложения.

Методология включает определения используемых понятий и принципы системного подхода .

Похожая информация.

Теория принятия решений

Тео́рия приня́тия реше́ний - область исследования, вовлекающая понятия и методы математики , статистики , экономики , менеджмента и психологии с целью изучения закономерностей выбора людьми путей решения разного рода задач, а также способов поиска наиболее выгодных из возможных решений.

Принятие решения - это процесс рационального или иррационального выбора альтернатив , имеющий целью достижение осознаваемого результата. Различают нормативную теорию , которая описывает рациональный процесс принятия решения и дескриптивную теорию , описывающую практику принятия решений.

Процесс выбора альтернатив

Рациональный выбор альтернатив состоит из следующих этапов:

1. Ситуационный анализ;
2. Идентификация проблемы и постановка цели;
3. Поиск необходимой информации;
4. Формирование альтернатив;
5. Формирование критериев для оценки альтернатив;
6. Проведение оценки;
7. Выбор наилучшей альтернативы;
8. Внедрение (исполнение);
9. Разработка критериев (индикаторов) для мониторинга;
10. Мониторинг исполнения;
11. Оценка результата.

Иррациональный выбор альтернатив включает все те же составляющие, но в таком «сжатом» виде, что трассирование причинно-следственных связей становится невозможным.

Проблема эргодичности

Для того чтобы делать «строгие» статистически достоверные прогнозы на будущее, нужно получить выборку из будущих данных. Так как это невозможно, то многие специалисты предполагают, что выборки из прошлых и текущих, например, рыночных индикаторов равнозначны выборке из будущего. Иными словами, если встать на такую точку зрения, то получится, что прогнозируемые показатели - лишь статистические тени прошлых и текущих рыночных сигналов. Такой подход сводит работу аналитика к выяснению, каким образом участники рынка получают и обрабатывают рыночные сигналы. Без устойчивости рядов нельзя делать обоснованных выводов. Но это вовсе не значит, что ряд должен быть устойчив во всем. Например, он может иметь устойчивые дисперсии и совершенно нестационарные средние - в этом случае мы будем делать выводы только о дисперсии, в обратном случае только о среднем. Устойчивости могут носить и более экзотический характер. Поиск устойчивостей в рядах и есть одна из задач статистики.

Если лица, принимающие решения, полагают, что процесс не является стационарным (устойчивым), а следовательно, эргодическим , и даже если они считают, что вероятностные функции распределения инвестиционных ожиданий все-таки могут быть просчитаны, то эти функции «подвержены внезапным (то есть непредсказуемым) изменениям» и система, по существу, непредсказуема.

Принятие решений в условиях неопределённости

Условиями неопределённости считается ситуация, когда результаты принимаемых решений неизвестны. Неопределённость подразделяется на стохастическую (имеется информация о распределении вероятности на множестве результатов), поведенческую (имеется информация о влиянии на результаты поведения участников), природную (имеется информация только о возможных результатах и отсутствует о связи между решениями и результатами) и априорную (нет информации и о возможных результатах). Задача обоснования решений в условиях неопределённости всех типов, кроме априорной, сводится к сужению исходного множества альтернатив на основе информации, которой располагает лицо, принимающее решение (ЛПР). Качество рекомендаций для принятия решений в условиях стохастической неопределённости повышается при учёте таких характеристик личности ЛПР, как отношение к своим выигрышам и проигрышам, склонность к риску. Обоснование решений в условиях априорной неопределённости возможно построением алгоритмов адаптивного управления

Выбор при неопределённости

Эта область представляет ядро теории принятия решений.

Термин «ожидаемая ценность» (теперь называется математическое ожидание) был известен с XVII века . Блез Паскаль использовал это в его известном пари, (см. ниже), который содержится в его работе «Мысли о религии и других предметах », изданной в . Идея ожидаемой ценности заключается в том, что перед лицом множества действий, когда каждое из них может дать несколько возможных результатов с различными вероятностями, рациональная процедура должна идентифицировать все возможные результаты, определить их ценности (положительные или отрицательные, затраты или доходы) и вероятности, затем перемножить соответствующие ценности и вероятности и сложить, чтобы дать в итоге «ожидаемую ценность». Действие, которое будет выбрано, должно давать наибольшую ожидаемую ценность.

Альтернативы теории вероятностей

Очень спорная проблема - можно ли заменить использование вероятности в теории решения другими альтернативами. Сторонники нечёткой логики , теории возможностей , теории очевидностей Демпстера-Шафера и др. поддерживают точку зрения, что вероятность - только одна из многих альтернатив и указывают на многие примеры, где нестандартные альтернативы использовались с явным успехом. Защитники теории вероятностей указывают на:

• работу Ричарда Трелкелда Кокса по оправданию аксиом теории вероятностей;
• парадоксы Бруно де Финетти как иллюстрацию теоретических трудностей, которые могут возникнуть благодаря отказу от аксиом теории вероятностей;
• теоремы совершенных классов, которые показывают, что все допустимые решающие правила эквивалентны байесовскому решающему правилу с некоторым априорным распределением (возможно неподходящим) и некоторой функции полезности . Таким образом, для любого решающего правила, порожденного невероятностными методами, либо есть эквивалентное байесовское правило, либо есть байесовское правило, которое никогда не хуже, но (по крайней мере) иногда и лучше.

Действительнозначность вероятностной меры под сомнение была поставлена только однажды - Дж. М. Кейнсом в его трактате «Вероятность» (1910 год). Но сам автор в 30-х годах назвал эту работу «самой худшей и наивной» из его работ. И в 30-х годах стал активным приверженцем аксиоматики Колмогорова - Р. фон Мизеса и никогда не ставил ее под сомнение. Конечность вероятности и счетная аддитивность - это сильные ограничения, но попытка убрать их, не разрушив здания всей теории, оказались тщетными. Это в 1974 году признал один из самых ярких критиков аксиоматики Колмогорова - Бруно де Финетти.

Более того, он показал фактически обратное - отказ от счетной аддитивности делает невозможными операции интегрирования и дифференцирования и, следовательно, не дает возможности использовать аппарат математического анализа в теории вероятностей. Поэтому задача отказа от счетной аддитивности - это не задача реформирования теории вероятностей, это задача отказа от использования методов математического анализа при исследовании реального мира.

Попытки же отказаться от конечности вероятностей привели к построению теории вероятностей с несколькими вероятностными пространствами на каждом, из которых выполнялись аксиомы Колмогорова, но суммарно вероятность уже не должна была быть конечной. Но пока неизвестно каких-либо содержательных результатов, которые могли бы быть получены в рамках этой аксиоматики, но не в рамках аксиоматики Колмогорова. Поэтому это обобщение аксиом Колмогорова пока носит чисто схоластический характер.

С.Гафуров полагал, что принципиальным отличием теории вероятности Кейнса (а, следовательно, и мат. статистики) от колмогоровской (Фон Мизеса и пр.) является то, что Кейнс рассматривает статистику с точки зрения теории принятия решений для нестационарных рядов…. Для Колмогорова, Фон Мизеса, Фишера и пр. статистика и вероятность применяются для существенно стационарных и эргодичных (при правильно подобранных данных) рядов - окружающего нас физического мира…

Wikimedia Foundation . 2010 .