Многоэтапный оптимальный выбор в теории принятия решений. Теории принятия решений. Централизованный и децентрализованный подходы
Эволюционные алгоритмы используются в задачах управления, например, в задаче планирования маршрута для мобильного робота. Целью любой навигационной системы является достижение места назначения с рациональным расходованием ресурсов, без столкновений с другими объектами. Зачастую путь робота планируется заранее в режиме офлайн (необходимые сведения вводятся заранее, данные и знания не меняются в сеансе решения задачи, время реакции велико). Эволюционные алгоритмы позволяют объединить офлайн-планирование и планирование в реальном времени (онлайн-планирование). Офлайнпланирование ищет близкий к оптимальному путь, а онлайн-планирование учитывает возможные столкновения из-за обнаружения неизвестных объектов и заменяет часть первоначального плана другим маршрутом. Эволюционные алгоритмы применены к построению бесконфликтных маршрутов самолетов и для разрешения воздушных конфликтов.
Автоматическое доказательство теорем применяется в управлении движущимися объектами для построения полностью автономных систем. Примером является система управления мобильным интегральным роботом STRIPS – самоходным аппаратом, совершающим передвижения по командам, формируемым в устройстве управления. Типичной задачей, решаемой STRIPS, является задача перемещения детали из некоторой точки рабочего пространства с помощью схвата робота в контейнер.
Интеллектуальная система, основанная на нечетких правилах, осуществляет проводку грузового судна между островами без вмешательства человека. Одна португальская компания в целлюлозно-бумажной промышленности реализовала нечеткое управление автоклавами. Для записи стратегии управления использовано 25 нечетких правил, что позволило значительно уменьшить вариации качества продукции и затраты энергии и потребления сырья. Описаны примеры нечеткого управления выпуском изделий на технологической операции «металлизация» прецизионных резисторов и модели управления роботом-манипулятором в системе «глаз - рука».
Нечеткие правила успешно использованы в проекте самолета с высокотехнологичными крыльями улучшенной аэродинамики. В 1990 г. японскими производителями продано бытовой нечетко управляемой техники на сумму в несколько миллиардов американских долларов.
Лекция 5. Основные понятия и определения теории принятия решений
Под принятием решений понимается процесс человеческой деятельности, направленный на выбор наилучшего варианта действий . Модели, описывающие поведение людей, широко используются в исследовании операций. Подисследованием операций понимают применение математических, количественных методов для обоснования решений во всех областях целенаправленной человеческой деятельности .
Под операцией мы будем понимать систему действий, объединенных единым замыслом и направленных к достижению определенной цели. Операция всегда является управляемым мероприятием. От нас зависит выбор каких-то параметров, характеризующих способ ее организации. Всякий определенный выбор зависящих от нас параметров будем называтьрешением . Само принятие решения выходит за рамки исследования операций и относится к компетенции ответственного лица (или группы лиц), которым предоставлено право окончательного выбора.
5.1. Роли людей в процессе принятия решений
В процессе принятия решений люди могут играть разные роли . Будем называть человека, фактически осуществляющего выбор наилучшего варианта действий, лицом, принимающим решения (ЛПР). Другой ролью, которую может играть человек в процессе принятия решений, является роль руководителя или участникаактивной группы – группы
людей, имеющих общие интересы и старающихся оказать влияние на процесс выбора и его результат.
В процессе принятия решений человек может выступать в роли эксперта , т.е. профессионала в той или иной области, к которому обращаются за оценками или рекомендациями. При подготовке сложных решений иногда принимает участиеконсультант по принятию решений . Его роль состоит в организации процесса принятия решений: помощи ЛПР в правильной постановке задачи, выявлении позиций активных групп, организации работы с экспертами.
Особое место занимает лицо (группа лиц), владеющее математическими методами и использующее их для анализа операции. Это лицо (исследователь операции, исследователь-аналитик ) само решений не принимает, а лишь помогает в этом
5.2. Альтернативы
Варианты действий принято называть альтернативами. Для постановки задачи принятия решений необходимо иметь хотя бы две альтернативы.
Альтернативы бывают независимыми и зависимыми. Независимыми являются те альтернативы, любые действия с которыми (удаление из рассмотрения, выделение в качестве 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 является групповая зависимость: если решено рассматривать хотя бы одну альтернативу из группы, то надо рассматривать и всю группу.
Используя понятие альтернативы, довольно часто процесс принятия решений определяют как обоснованный выбор наилучшей альтернативы из множества альтернатив.
5.3. Критерии
Варианты решений характеризуются различными показателями их привлекательности для ЛПР. Эти показатели называют критериями. Критерии оценки альтернатив – это показатели их привлекательности для участников процесса выбора.
В большинстве задач имеет довольно много критериев оценок вариантов решений. Эти критерии могут быть независимыми и зависимыми.
Предположим, что две сравниваемые альтернативы имеют различные оценки по первой группе критериев и одинаковые по второй группе. В теории принятия решений принято считать критерии зависимыми, если предпочтения ЛПР при сравнении альтернатив меняются в зависимости от оценок по второй группе критериев.
На сложность задач принятия решения влияет также количество критериев. При небольшом количестве критериев (два – три) задача сравнения альтернатив достаточно проста, качества по критериям могут быть сопоставлены. При большом количестве критериев задача усложняется из-за трудностей сопоставления.
Конкретный вид критерия, которым следует пользоваться при численной оценке эффективности той или иной операции, зависит от специфики рассматриваемой операции, а также от задачи исследования.
Многие операции выполняются в условиях, содержащих элемент случайности. В Этих случаях в качестве критерия оценки выбирается не просто характеристика исхода операции, а ее среднее значение (математическое ожидание). Например, если задача состоит в получении максимальной прибыли, то в качестве критерия берется средняя прибыль. В других случаях, когда задачей является осуществление вполне определенного события, в качестве критерия берут вероятность этого события.
5.4. Основные этапы процесса принятия решений
Процесс принятия решений состоит из последовательности этапов, а именно:
идентификация проблемы,
определение целей и критериев для выбора решения,
определение вариантов решения (альтернатив),
анализ и сравнение альтернатив,
выбор наилучшей альтернативы
организация контроля.
Рассмотрим содержание некоторых из перечисленных этапов.
Формулировка (идентификация) проблемы – это определение сути проблемы
(рис.5.1). Необходимо идентифицировать саму проблему, а не симптомы ее проявления.
Рис.5.1. Этап формулировки проблемы
Очень важно четко определить цели выбора решения и критерии их оценки. Желательно, чтобы критерии оценки принимаемых решений можно было бы оценить количественно, хотя это не всегда возможно. Рассмотрим в качестве примера задачу выбора трассы газопровода на севере Сибири. Задача характеризовалась небольшим числом альтернатив (две – три), большое число критериев (шесть – десять). Было необходимо выбрать одну, лучшую альтернативу. Список критериев включал в себя: стоимость постройки трубопровода; время строительства; надежность трубопровода; вероятность аварий; последствия аварий; влияние на окружающую среду; безопасность для населения и т.д.
Успешное решение проблемы во многом зависит от разработанных альтернатив. Сравнение и анализ альтернатив проводят с использованием математических методов. Для применения количественных методов требуется построить математическую модель явления. При построении модели необходимо установить количественные связи между условиями операции, параметрами решения и исходом операции – критериями или показателями эффектности.
Выбор модели. Если проблема сформулирована корректно, появляется возможность выбора готовой модели. Если готовой модели нет, возникает необходимость создания такой модели (рис. 5.2).
Банк моделей
Рис. 5.2. Выбор модели
Существует математические модели, которые хорошо описывают различные ситуации, требующие принятия тех или иных решений. Выделим из них следующие три класса: детерминированные, стохастические и игровые модели.
При разработке детерминированных моделей исходят из предпосылки, что основные факторы, характеризующие ситуацию, определены и известны. Здесь обычно ставится задачи оптимизации некоторой величины (например, минимизация затрат).
Стохастические (вероятностные, статистические) модели применяются в тех случаях, когда некоторые факторы носят неопределенный, случайный характер.
При учете наличия противников либо союзников с собственными интересами необходимо применение теоретико-игровых моделей.
Нахождение решения (рис. 5.3.). Для поиска решения необходимы конкретные данные, сбор и подготовка которых требуют, как правило, значительных усилий. Если данные уже имеются, их часто приходится преобразовывать к виду, соответствующему выбранной модели.
Подготовка
Рис. 5.3. Нахождение решения
Проверка решения. Полученное решение должно быть проверено на приемлемость при помощи соответствующих тестов. Неудовлетворительность решения означает, что выбранная модель не точно отражает природу изучаемой проблемы. В этом случае она должна быть либо усовершенствована, либо заменена более подходящей моделью
Организация контроля. Если найденное решение оказалось приемлемым, то необходимо организовать контроль за правильным использованием модели. Основная задача такого контроля состоит в обеспечении соблюдения ограничений, предполагаемых моделью, качества исходных данных и получаемого решения.
5.5. Математические методы теории принятия решений
Применение тех или иных математических методов обусловлено характером решаемых задач. В науке принятия решений выделяют три типа проблем: хорошо структуризованные, слабоструктуризованные и неструктуризованные проблемы . Хорошо структуризованные , или количественно сформулированные проблемы, – те, в которых существенные зависимости могут иметь численное выражение.Слабоструктуризованные , или смешанные проблемы, – те, которые содержат как качественные, так и количественные элементы, причем качественные, малоизвестные и неопределенные стороны проблем преобладают. Типичные проблемы исследования операций являются хорошо структуризованными. В многокритериальных задач принятия решений часть информации, необходимой для полного и однозначного решения, отсутствует. Такие проблемы являются слабоструктуризованными.
Существуют проблемы, в которых известен только перечень основных параметров, но количественные связи между ними установить нельзя. В таких случаях структура, понимаемая как совокупность связей между параметрами, не определена, и проблема называется неструктуризованной .
Для решения хорошо структуризованных задач применяются методы линейного и динамического программирования, игровые методы обоснования решений, методы теории статистических решений, методы математической статистики и теории вероятностей, методы теории массового обслуживания, методы статистического моделирования и т.д. Для решения слабоструктуризованных и неструктуризованных задач используются различные методы оценки многокритериальных альтернатив (экспертные методы, метод анализа иерархий, теория полезности, теория рисков т.д.), методы искусственного интеллекта, позволяющие моделировать поведение людей при решении тех или иных проблем.
Наследие метафизической этики очень живуче, но от него следует избавляться. Помня об этом, было бы правильно обратиться к тематике техникологических наук и в процессе ее анализа выйти на по-настоящему актуальную этическую проблематику. Такой путь анализа неизбежно превратился бы в громоздкое мероприятие, но, к счастью, от метафизической ошибки спасает не только он. Можно избрать другой путь анализа, более экономный с точки зрения характеристики существа техникологической этики. Разумно обратить внимание на способ, каким современные техникологические науки вырвались из своего умозрительного прошлого. Здесь решающее значение имело приобщение к количественным методам анализа, для чего понадобились развитые формальные языки. Как нет научной физики без дифференциального и интегрального исчисления, так нет и техникологических наук без исследования операций и теории принятия решений.
Исследование операций - это математическая дисциплина, предметом которой выступают количественные методы обоснования решений. Предметом теории принятия решений является выбор наилучшего варианта действия.
Имеет смысл также ввести некоторые представления, без которых невозможен содержательный анализ этического материала.
Рассматривая структурные компоненты процесса принятия решений, в первую очередь следует сказать о людях: ведь решения принимают они. В связи с этим вводится представление о лице, принимающем решение (ЛПР), а также об ответственном лице (ОЛ) и исполнителе (ЛИ). Далеко не всегда одно и то же лицо, а это может быть и группа людей, является одновременно и ЛПР, и ОЛ, ИЛИ.
Лицо, принимающее решение, по определению руководствуется некоторыми критериями, предпочтениями. В контексте этической проблематики статус критериев имеет исключительно большое значение. Говоря философским языком, критерии - это ценности. Существенно, что в качестве ценностей выступают не фактуальные предпочтения, а ценности в форме понятий - ценности-понятия. Они являются концептами соответствующих теорий, элементарными, атомарными, или производными. Для автомобилиста атомарной ценностью может являться, например, комфортабельность машины.
Ценности становятся действительными не иначе, как в процессе их реализации. Люди вынуждены совершать действия, результатом которых становятся достигаемые состояния, т.е. цели. Действия и соответственно возможные цели в теории принятия решений называются альтернативами. Если бы действия были строго однозначными, то никаких альтернативных целей не существовало, но, как правило, они есть.
Количественные показатели появляются в результате введения оценок действий по критериям (ценностям). Специфика оценок такова, что они всегда выступают своеобразными показателями эффективности: чем выше оценка по позитивному или ниже по негативному критерию, тем выше суммарный показатель эффективности. В относительно простых случаях показатель эффективности выражается числом. В более сложных случаях приходится использовать представление о функциях, значения которых выражаются числовыми данными. Функцию эффективности часто называют целевой функцией, ведь оценивается совокупный результат действий, актуализировавшийся в избранной (конкретной) цели. Другое название функции эффективности - функция полезности. Полезность и эффективность - это, по сути, одно и то же. Неоднократно делались попытки понять природу полезности в отрыве от эффективности, но все они неизменно заканчивались провалом.
Итак, введенных выше представлений достаточно для характеристики смысла действий людей, их поведения. Люди действуют таким образом, чтобы добиться максимально эффективного результата. На языке математики это означает, что оптимизируется значение функции полезности. Такой вывод является обобщением успехов большого комплекса современных, в том числе техникологических, наук, которому пока еще ни одному скептику не удалось найти сколько-нибудь приемлемую альтернативу. Вот почему, во-первых, отказ от этого вывода воспринимается как крайне несерьезная акция, а во-вторых, его разумно рассмотреть в этическом контексте: он явно дает надежду найти научную основу этики в противовес ее метафизическому объяснению.
Разумеется, введенные выше представления даны лишь в самом предварительном плане, они явно нуждаются в уточнении и конкретизации, что и будет сделано ниже. Естественно, невозможно обойтись и без рассмотрения многих вопросов, вызывающих острые споры. Один из них касается введения шкал оценок по тем или иным ценностям.
Шкалы оценок.
Оценка - это количественная мера ценности, и так как ценности поддаются подсчету, то необходимо введение определенных шкал оценок.
- 1. Шкала прямых оценок. Каждой альтернативе присваивается число в некотором интервале, например от 0 до 1 или от О до 10.
- 2. Шкала пропорциональных оценок. Числа, присваиваемые полезностям, должны быть прямо пропорциональны величинам этих полезностей U (*.). Примером такой шкалы являются оценки критерия стоимости, используемые в финансово-экономических расчетах.
- 3. Шкала порядка. Требования, накладываемые на числа, присваиваемые альтернативам, существенно ослабляются. Допустим, есть три альтернативы, причем а предпочтительнее Ъу а Ь предпочтительнее с. Это условие записывается следующим образом: U (а) > U (Ь) > U (с). Как выясняется, далеко не всегда необходимо определять, насколько одна полезность больше другой. Иногда равносильно считать, например, что U (а) = 3, U (Ь) = 7, U (с) = 15 или U (а) = 5, U (Ъ) = 37, U (с) = 118. Часто, но не всегда, шкала прямых оценок является шкалой порядка. Шкалы порядка типичны для совокупности вербальных оценок, например такой: "хороший - очень хороший - наилучший".
- 4. Шкала равных интервалов. Исходя из наихудшей альтернативы а, рассматривается альтернатива Ъ. Затем ищут такую альтернативу с, что прирост полезности при переходе от а к Ь равен приросту полезности при переходе от Ь к с. Интервал [и (а), и (Ь)] считается равным интервалу [и (Ь), и (с)]. После этого находят такую альтернативу д., что [и (Ь), и (с)] = [и (с), и (
- 5. Шкала половинных интервалов. Для начала рассматриваются наихудшая а и наилучшая к альтернативы. Затем ищут альтернативу которая находится между ними. Ей присваивается полезность 0,5 балла. После этого определяются альтернативы, находящиеся между а и в. и между д. и к. Первой из них присваивается полезность 0,25 балла, второй - 0,75 балла и т.д.
- 6. Шкала соотносительных попарных оценок. Все возможные альтернативы сравниваются попарно между собой. Если они равно значимы, то им присваивается число 1. Если превосходство альтернативы а над альтернативой Ь является умеренным, существенным, большим, очень большим, то ей присваиваются соответственно числа 3, 5, 7, 9. Альтернативе Ь присваиваются числа, взаимно обратные 3, 5, 7, 9, т.е. 1/3,1/5,1/7,1/9. Числа 2,4, 6,8 и взаимно обратные им используются для альтернатив, которые имеют промежуточное значение между ранее рассмотренными оценками. Так, если превосходство альтернативы а над альтернативой Ъ больше, чем умеренное, но меньше, чем существенное, то ей присваивается число 4, соответственно альтернативе Ъ присваивается число 1/4. Числа 10 и 1/10 зарезервированы за случаем, когда одна альтернатива имеет над другой бесконечно большое преимущество. Очевидно, что в реальной жизни такое невозможно.
Исторический экскурс
Этические изыскания всегда требовали сравнения альтернатив. Изначально сравнения были чисто вербальными, и понадобились века, прежде чем люди научились придавать им численную определенность. Как выяснилось, эта операция достигает успеха лишь, когда она производится в составе развитой теории. Например, в экономике определение величин стоимостей товаров и услуг предполагает наличие соответствующей компетентности в экономической науке.
Типы принятия решений. Скептическая позиция, часто встречающаяся среди профессиональных специалистов по этике, состоит в отрицании самой возможности численной калькуляции полезностей альтернатив. Слабость их точки зрения заключается в том, что, отказываясь от достижений целого ряда актуальных наук, они не способны найти им сколько-нибудь адекватную замену. Вопрос о численной калькуляции полезностей альтернатив - это вопрос теоретический и практический, а потому интуитивным кавалерийским наскокам не подвластный. Наличие оценок критериев позволяет стремиться к их определенной оптимизации.
- 1. Оптимизация по одному критерию. Это самый простой случай. Допустим, что учитывается лишь КПД того или иного устройства, и тогда нет необходимости оптимизировать другие оценочные параметры.
- 2. Многокритериальная задача, при которой веса критериев одинаковы (упрощенный вариант). Как правило, при принятии решений людям приходится руководствоваться не одним, а несколькими критериями. В таком случае их оценки просто складываются.
- 3. Многокритериальная задача с разными весами критериев (упрощенный вариант). В предыдущем примере считалось, что для лица, принимающего решение, все критерии одинаковы по своей актуальности. Но, как правило, один критерий всегда важнее другого. Для одного автомобилиста первостепенное значение имеют скоростные возможности автомобиля, для другого - его собственная безопасность и т.д. Стремясь учесть неравнозначность критериев, им по результатам сравнения присваивается некоторый вес аг Обобщенный показатель эффективности W подсчитывается по формуле
Еще более точной формулой считается функция желательности (статус которой обсуждался в § 1.9):
Многокритериальная задача всегда предполагает сопоставление критериев, а значит, и их сведение воедино. Это оказывается возможным постольку, поскольку речь идет о достижении одного конечного состояния, одной цели. Именно единственность цели и приводит к собиранию в ней воедино всех критериев. Разумеется, лицо, принимающее решение, может осуществить сначала одну цель, затем вторую, третью и т.д. Но каждая из них в своем роде единственная. Что касается недостатков критериев, то они могут быть компенсированы лишь в той степени, в которой это допускается их весовыми коэффициентами.
Теоретическая разработка
Многокритериальная задача может решаться различными методами. Один из них, известный под названием "аналитика иерархических систем", предложил американский математик Томас Саати.
Итак, существуют различные способы принятия решений в условиях, когда приходится учитывать несколько критериев. Сопоставление их слабых и сильных сторон представляет собой особую задачу.
Принятие решений в условиях риска. До сих пор допускалось, что совокупность альтернатив, или оцениваемых исходов А1У известна, причем избранный исход непременно случится, ибо его вероятность = 1. Если же вероятность наступления возможных исходов р. 1, то по определению налицо состояние риска. Каждому исходу Л. соответствует вероятность р., причем
X д = 1. Очевидно, что при принятии решения приходится учитывать не только полезность ц. той или иной альтернативы, но и вероятность р. ее наступления. Субъект выбирает среди альтернатив ту, которая обладает наибольшей ожидаемой полезностью: и{ = р.и (А,). В условиях риска лицо, принимающее решение, стремится уменьшить вероятность неудачи, но в принципе она всегда возможна: благими пожеланиями ее не отменить.
Принятие решений в условиях неопределенности. В особенно сложном положении оказывается лицо, принимающее решение в условиях неопределенности. В отличие от состояния риска теперь неизвестны вероятности наступления событий, их невозможно определить никакими объективными методиками. В условиях неопределенности субъекту не остается ничего иного, кроме как довериться своим собственным предположениям о вероятностях потенциальных исходов. Разумеется, у него остается возможность обратиться за консультацией к экспертам. Впрочем, каждый из них находится в столь же затруднительной ситуации, что и лицо, принимающее решение. Как бы то ни было, но в любой ситуации неопределенности основное положение теории ожидаемой полезности, предполагающее максимизацию величины 17. = р. и (Д.), остается в силе. По сравнению с ситуацией риска меняется лишь статус вероятностей. В условиях неопределенности они имеют субъективно-предположительный характер. В связи с этим говорят о теории субъективно ожидаемой полезности.
Математическое программирование. Его предметом выступают методы нахождения экстремумов (максимумов и минимумов) функций при тех или иных ограничениях, накладываемых на их переменные. Чаще всего исследуются пути максимизации некоторых целевых функций. В зависимости от вида функций и накладываемых на них ограничений различают типы математического программирования: линейное, нелинейное, целочисленное, параметрическое, динамическое, стохастическое. В сравнительно узких рамках учебника нет возможности рассмотреть в деталях способы математического моделирования. Отметим лишь, что без них современная теория принятия решений была бы существенно обеднена.
Теория игр. В самом общем определении это анализ взаимоотношений лиц (агентов), руководствующихся определенными критериями (ценностями). Взаимоотношения могут быть как неконфликтными, так и конфликтными. Каждый участник игры старается максимизировать свою функцию выигрыша, в связи с чем избирает определенную стратегию (план) действий. Если стратегия является единственной, то она считается чистой, в противном случае - смешанной. Поведение игроков часто характеризуется матрицей выигрышей (табл. 3.2). В качестве примера рассмотрим матрицу выигрышей агента А, который участвует в антагонистической игре с агентом В (сколько один из игроков проиграет, столько другой выиграет).
Таблица 3.2. Матрица выигрыша игрока А
В распоряжении игрока А четыре стратегии выигрыша (Ар А2, А3, А4). Соответственно, игрок В обладает пятью стратегиями проигрыша (Вр В2, В3, В4, В5). Выигрыш игрока А зависит от ответного хода агента В. Опасаясь ответной реакции агента В, игрок А, осторожничая, выбирает стратегию А4, при которой его минимальный выигрыш больше, чем при трех других стратегиях (см. последний столбец). Игрок А руководствуется максиминной стратегией. В отличие от него игрок В стремится минимизировать свой проигрыш, в связи с чем избирает стратегию В3, добиваясь тем самым минимума своего максимального проигрыша (см. нижнюю строку). Игрок В реализует минимаксную стратегию. Максиминные и минимаксные стратегии, выбираемые игроками, принято называть общим выражением "минимаксная стратегия", т.е. стратегия, подчиняющаяся принципу минимакса.
В теории игр большое значение имеет состояние равновесия, при котором каждый из агентов учитывает позицию партнеров. Ситуация была бы относительно простой, если бы в распоряжении того или иного игрока всегда имелась бы доминирующая стратегия, при которой он мог бы обеспечить себе максимальную полезность вне зависимости от действий других агентов. Но чаще всего игроку приходится иметь дело с различными типами равновесия.
- 1. Равновесие по Парето: ни один из игроков не может улучшить свое положение, не ухудшая при этом положение другого.
- 2. Равновесие по Нэшу: каждый из игроков не может улучшить свое положение в одностороннем порядке, иначе говоря, каждый из агентов поступает наилучшим образом при данных действиях других игроков.
- 3. Равновесие по Штакельбергу: ни один из игроков не в состоянии улучшить свое положение в одностороннем порядке; решения принимаются одним агентом, а затем становятся известными другому.
Из трех типов равновесия наиболее слабые требования предъявляются к равновесию по Нэшу. В теории некооперативных игр, а как раз они наиболее характерны для поведения людей, именно представление о равновесии по Нэшу используется наиболее часто. Для обеспечения равновесия по Штакельбергу требуется полная информация, наличие которой, как правило, большая редкость. Понятия доминирующей стратегии и Парето-равновесия обычно не учитывают гибкость и творческий характер разума людей, стремящих добиться успеха в ситуации с асимметричной информацией, да к тому же в изменяющихся условиях.
Методология принятия решений на основе Нэш-равновссия
Достигнутые за последние 30 лет успехи в применении теории игр в техникологических науках связаны в основном с развитием представлений о равновесии по Нэшу1. Во-первых, оно было распространено на динамические процессы, т.е. суперигры, состоящие из многих ходов (периодов). Понятие совершенного равновесия по Нэшу, развитого Р. Зельтеном, предполагает, что равновесие существует в каждом периоде игры, вне зависимости от ранее предпринятых действий. В концепцию равновесий по Нэшу были включены также представления о субъективных вероятностях - байесовских равновесиях. При байесовском равновесии игрок оценивает свой выигрыш как ожидаемую полезность. В итоге теория ожидаемой полезности объединяется с теорий игр. Разумеется, гармония упомянутых теорий крайне важна для концептуального понимания механизма принятия решений.
Основная трудность методологии принятия решений на основе равновесия по Нэшу связана с наличием множественности состояний равновесия. Впрочем, патовых ситуаций, как правило, не бывает. Дело в том, что, совершая стратегические ходы, агенты, как показал Т. Шеллинг, воздействуют на выбор другого лица таким образом, чтобы обеспечить наиболее благоприятный для себя исход2. С этой целью чаще всего используются обязательства, обещания, угрозы, уговоры. Дополнительные действия нарушают первоначальную симметрию между состояниями равновесия по Нэшу. К тому же всегда следует иметь в виду, "что любой индивидуально рациональный результат является равновесием по Нэшу в суперигре. Индивидуально рациональный результат - это любой результат, дающий агенту выигрыш не меньший, чем результат, который можно было получить благодаря его собственным действиям (т.е. макс и минный выигрыш)3. Таким образом, оптимальный рецепт для лица, принимающего решение, состоит, во-первых, в рекомендации опираться на лучшие теории, а во-вторых, доверять своему творческому воображению.
На первый взгляд теория принятия решений представляет собой достаточно простую вещь. Лица, принимающие решения, руководствуясь определенными критериями, осуществляют выбор между различными альтернативами, как правило, описывая их некоторыми числовыми величинами. Но, разумеется, на этом пути и исследователи, и практики встречаются с многочисленными проблемами. Например, достаточно часто улиц, принимающих решения, остаются неясности как по поводу критериев, так и относительно альтернативных исходов. Некоторые критерии противоречат друг другу. Кроме того, обычно нет уверенности, что все меры попали в поле анализа. Лицо, принимающее решение, оказывается перед необходимостью уменьшить число рассматриваемых критериев, однако при этом всегда сохраняется опасность утратить решающее звено. Как уже отмечалось, процесс принятия решения резко усложняется в условиях риска и неопределенности, т.е. когда приходится оперировать вероятностями, часть из которых постулируется самим субъектом. Удовлетворенность лица, принимающего решения, качеством доступной ему информации является скорее исключением, чем правилом. Новое знание, даже при наличии развитых методов его получения, например таких, как мозговой штурм или метод Дельфи, добывается с большим трудом.
Еще одно слабое место теории принятия решений, причем, пожалуй, самое тревожное, состоит в том, что, укрепляя свою формальную составляющую, она отдаляется от собственного жизненного базиса - прагматических наук. Невозможно придумать такой способ принятия решений, который обеспечивал бы успех в любом деле. Перед лицом, принимающим решение, всегда стоит сложная задача придать используемой теории концептуальное содержание, обеспечивающее понимание конкретной ситуации. Теория принятия решений всегда должна подвергаться философской проблематизации, так как в противном случае она вырождается в чисто формальное мероприятие.
Переход от субстанциальной к научной этике. Теория принятий решений является одним из оснований этики: в этом ей нет альтернативы. Объединившись с теорией принятия решений, этика приобрела столь фундаментальную научную основу, которой не обладала на протяжении всего своего многовекового развития. В полной мере это обстоятельство начинает выясняться лишь в наши дни, причем во многом благодаря техникологическим наукам.
На смену довольно туманным по содержанию принципам метафизических систем пришел намного более ясный принцип максимизации ожидаемой полезности или, что, по сути, то же самое, принцип обобщенного оптимизационного параметра. Произошло явное сближение этики и техникологии. Стало понятно, почему в историческом плане инициатива перешла от некогда популярных этики добродетелей и долга сначала к утилитаризму (ХГХ в.), а затем к прагматизму (XX в.). Недостаточно рассуждать всего лишь о чертах характера и об универсальных обязанностях человека перед обществом. Необходимы рафинированные концепты прагматических научных теорий, предвестником которых стало представление о полезности. В начале параграфа мы цитировали двух видных немецких философов X. Ленка и Г. Рополя, которые полагают, что пока еще не выделен даже необходимый адресат целенаправленного развития философии техникологии. Они рассуждают о тех вызовах, перед которыми стоит современная техногенная цивилизация, возлагая свои надежды на этику ответственности. Но их внимание проходит мимо технико-логических, а равно и всех остальных наук. Между тем именно технические теории являются предметом философии техникологии. Люди поймут, что именно им следует или нельзя делать, если детальнейшим образом освоят и всемерно преумножат потенциал техникологических наук. Возникающие при этом многочисленные затруднения частично получат интересное освещение в рамках прагматической этики.
Выводы
- 1. Основанием метанаучной техникологической этики является теория принятия решения, развитая применительно к техникологическим наукам.
- 2. Метафизическая техникологическая этика в современных условиях недостаточна.
В.Р.Степанов
Экспериментальное учебное пособие
Чебоксары 2004
Рецензенты:
Федорова Л.П. , доктор экономических наук, профессор, Чебоксарский кооперативный институт Московского университета потребительской кооперации.
Попова Н.Я., кандидат физико-математических наук, доцент, Чувашский государственный университет им. И.Н.Ульянова.
Степанов В.Р. Основы теории принятия решений. Экспериментальное учебное пособие. -Чебоксары: Клио, 200. -134 с.
© Степанов В.Р., 2004
ПРЕДИСЛОВИЕ
Смена экономической платформы в России начале 90-х гг. XX в. привела к значительным изменениям в качестве управления объектами экономической деятельности. Принципы рыночных отношений постепенно вытесняли плановую организацию взаимодействия между различными предприятиями. Значительное влияние на экономические процессы оказывает конкуренция. Влияние НТП и все более распределенного характера производства требует разработки принципиально новых методов менеджмента, основанных на управлении по конечному результату, по его качествуТрадиционные. методы советского менеджмента были слабо ориентированы на рыночные отношения, что в целом определило кризис развития отечественной экономики на рубеже нового века. Неудачные попытки управления старыми методами в новых экономических условиях, привели к поиску новых подходов в менеджменте.
К этому времени мировая наука накопила огромный опыт решения задач принятия стратегических решений в быстроменяющихся рыночных условиях, которые основываются не только на интуиции руководителя, но и на строгом научном расчете. Одним из важных признаков того, что и в России руководители организаций все больше начинают использовать научные методы управления по качеству является рост количества консалтинговых фирм. Одним из знаковых явлений становится внедрение корпоративных компьютерных систем управления качеством и применение построенных на их основе систем поддержки принятия решений.
В данном учебном пособии рассматриваются понятийный аппарат теории, основные проблемы, стоящие сегодня перед наукой принятия решений, дается обзор имеющихся способов их разрешения, дается перспективный анализ основных направлений развития.
Данное издание предназначено для студентов экономических специальностей, изучающих дисциплину «Основы теории принятия решений». Полезна она будет также и преподавателями, которые могут использовать материал книги для чтения лекций. Специалисты в области управления также могут узнать для себя много нового.
При работе над учебником использовались как классические произведения по теории, так и специальные периодические издания, интернет-источники. Это позволило обеспечить высокую актуальность изложенного материала на основе классической теории. Автор сознательно старался избегать излишне математизированного изложения материала, для того, чтобы донести до читателя основные идеи тех или иных методов. При необходимости углубленного изучения вопроса приведен список дополнительной литературы, где эти темы освещены более глубоко.
Степанов В.Р. | Основы теории принятия решений |
Введение предмет «Основы теории принятия решений»
Человек наделён сознанием, существо свободное и обречено на выбор решений, стараясь сделать всё наилучшим образом. В наиболее общем смысле теория принятия оптимальных решений представляет собой совокупность математических и численных методов, ориентированных на нахождение наилучших вариантов из множества альтернатив и позволяющих избежать их полного перебора. Потребность общества в научной теории принятия решений возникла только в 18-ом веке. Началом науки следует считать работу Жозефа Луи Лагранжа, смысл которой заключался в следующем: сколько земли должен брать землекоп на лопату, чтобы его сменная производительность была наибольшей. Оказалось, что утверждение "бери больше, кидай дальше" неверен.
Зарождением теории принятия решений можно считать появление в 1944 г. работы Дж. фон Неймана и О.Моргенштерна «Теория игр и экономическое поведение». В течение долгого времени специально созданный раздел математики – теория игр был синонимом теории принятия решений. Сегодня можно сказать, что теория игр представляет собой часть обширной теории, изучающей процессы принятия оптимальных решений, которая дает формальный язык для описания процессов принятия сознательных, целенаправленных решений с участием одного или нескольких лиц в различных условиях.
Можно выделить три основные предпосылки становления теории принятия решений:
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 технологий и изделий настолько стремительно сокращается, что "опыт" не успевает накапливаться и требуется применение более развитого математического аппарата в проектировании;
развитие конкурентной среды . Уменьшение времени на принятие решения и повышение ответственности за его результаты требует применения методов взвешенной оценки вариантов развития ситуации и выбора наиболее эффективного варианта в существующих условиях.
В своем развитии ТПР прошла 3 стадии:
Степанов В.Р. | Основы теории принятия решений |
Первая стадия - дескриптивный (описательный) подход к принятию решений. Теория была направлена на анализ процесса выбора решения человеком. В результате исследований выяснилось, что большинство людей действуют интуитивно, проявляя непоследовательность и противоречивость в своих суждениях. На данном этапе развития науки использовались преимущественно методы психологических исследований;
Вторая стадия – нормативный подход, который выражался в серии попыток определить множество возможных управленческих ситуаций и создать множество сценариев, позволяющих решать проблемы стандартным способом. Надо сказать, что этот подход характерен для 50-60-х гг. XX в. и связан с бурным развитием кибернетики. Практически все социальные науки прошли этот этап. Несмотря на полную несостоятельность этого подхода, он оставил после себя ряд эффективных методов (прежде всего стратегического анализа, к которым можно отнести такие модели как SWOT, Balanced ScoreCard, HOFER/SCHENDEL, Shell/DPM и др.);
Третья стадия – прескриптивный этап, рассчитанный на человека с нормальным интеллектом. Он не гарантирует оптимального решения, но обеспечивает выбор непротиворечивого решения. Наиболее распространенными научными подходами стали системный анализ и математические методы исследования операций.
Как уже говорилось выше, всю свою жизнь человек стремится решать проблемы. Под проблемой здесь понимается противоречие между желаемым состоянием и действительным положением дел. Развитие, как личности, так и организации происходит через цикличное разрешение проблем. Принятие решений, как способ преодоления проблем свойственентолько человеку, т.к. он являетсясоциальным существом (на биологическом уровне нет принятия решений – есть условные и безусловные рефлексы). С точки зрения отдельного индивидуума, решения можно разделить на:личные иуправленческие . Несмотря на похожесть процесса принятия решений в обоих случаях, они имеют существенные отличия:
Цели . При принятии управленческих решений субъект управления (будь то индивид или группа) принимает решение исходя не из своих собственных потребностей, а в целях решения проблем организации.
Последствия . Частный выбор индивида сказывается на его собственной жизни и может повлиять на немногих близких ему людей. В случае управленческого решения индивид выбирает направление действий не только для себя, но и для ор-
Степанов В.Р. Основы теории принятия решений
ганизации в целом и её работников, и его решения могут существенно повлиять на жизнь многих людей. Если организация велика и влиятельна, решения её руководителей могут серьёзно отразиться на социально – экономической ситуации целых регионов.
Разделение труда. Если в частной жизни человек, принимая решение, как правило, сам его и выполняет, то в организации существует определённое разделение труда: одни работники (менеджеры) заняты решением возникающих проблем и принятием решений, а другие (исполнители) – реализацией уже принятых решений.
Дадим основные определения ТПР.
Управленческое решение - это выбор альтернативы. Необходимость принятия решений объясняется сознательным и целенаправленным характером человеческой деятельности. Принятие решения – не одномоментный акт, а результат процесса, имеющего определенную продолжительность и структуру. Принятие решений в организациях имеет ряд отличий от выбора отдельного человека, так как является не индивидуальным, а групповым процессом.
Альтернатива – один из возможных вариантов выбора.Критерий – показатель качества, по которому производится оценка.
Задача принятия решения – выбор одной или нескольких лучших альтернатив из некоторого набора.
Лицо принимающее решение (ЛПР) – человек, фактически осуществляющий выбор наилучшего варианта.
Методы принятия управленческого решения – это конкретные способы, с
помощью которых проблема может быть решена.
Следует заметить, что понятие управление не совпадает спринятием решения, т.к. первое – это циклическийпроцесс , второе – разовый волевойакт . Можно сказать, что принятие решения это элемент управления.
В зависимости от масштаба проблемы, принимаемые решения могут быть стра-
тегическими, тактическими и оперативными. Методы ТПР наиболее широко приме-
няются на стратегическом уровне, реже на тактическом и очень редко на оперативном и при принятии личных решений.
Степанов В.Р. | Основы теории принятия решений |
Типология решений
Интуитивные решения . Чисто интуитивное решение – это выбор, сделанный только на основе ощущения того, что он правилен. Лицо, принимающее решение, не занимается при этом сознательным взвешиванием «за» и «против» по каждой альтернативе и не нуждается даже в понимании ситуации.
Решения, основанные на суждениях . Решение, основанное на суждении, - это выбор, обусловленный знаниями или накопленным опытом. Человек использует знание о том, что случалось в сходных ситуациях ранее, чтобы спрогнозировать результат альтернативных вариантов выбора в существующей ситуации. Опираясь на здравый смысл, он выбирает альтернативу, которая принесла успех в прошлом.
Рациональные решения . Главное различие между решениями рациональным и основанным на суждении заключается в том, что первое не зависит от прошлого опыта. Рациональное решение обосновывается с помощью объективного аналитического процесса.
Технологические решения . Класс технологических решений включает в себя, в частности: определение цели, установление готовности к производству работ, распределения ресурсов и способа производства работ, постановку задач подразделениям.
Основные виды задач принятия решения
Классификация задач ПР в зависимости от степени полноты и достоверности информации:
в условиях определенности : к этому классу относятся задачи, для решения которых имеется достаточная и достоверная информация. В этом случае используются методы оптимальных решений (линейного программирования);
в условиях риска : когда возможные исходы есть функция вероятностного распределения. Для решения задачи этим методом нужно либо иметь статистические данные, либо привлекать экспертов;
в условиях неопределенности : к этому классу относятся задачи, для решения которых информация является неточной, неполной или недостоверной. В этом случае используются знания экспертов, выраженных количественно и называемых
предпочтениями.
в условиях конфликта . Наиболее сложный и мало разработанный с практической точки зрения анализ. Безусловно, на практике эта и предыдущая ситуации встречаются достаточно часто. В таких случаях их пытаются свести к одной из первых двух ситуаций либо используют для принятия решения неформализованные ме-
Степанов В.Р. | Основы теории принятия решений |
В процессе принятия решений люди могут играть различные ролевые пози-
ции:
− владелец проблемы . Человек, который по мнению окружающих должен ее решать и несет ответственность за принятое решение;
− участники активной группы . Люди, имеющие общие интересы и старающиеся оказать влияние на процесс выбора (лобби);
− член группы . Человек, имеющий равные права в принятии решений с другими членами группы (жюри, комиссия);
− эксперт . Профессионал в некоторой области, к которому обращаются за оценками.
Место теории принятия решений среди других учебных дисциплин. Методоло-
гическим базисом теории принятия решений |
|||||||
Разработка управленческих решений |
|||||||
являются: |
|||||||
Когнитивная психология; |
|||||||
Основы теории принятия решений |
|||||||
Кибернетика; |
|||||||
Математика | Психология | Специальные разделы прикладной |
|||||
математики (теория вероятности, теория игр, |
|||||||
математическая статистика, исследование операций и др.)
Ожидаемый диапазон изменений
Сущность деятельности по принятию решения:
Пространство будущих возможностей (конус целей)
Сценарий (план)
Точки принятия решений
Текущая Внеплановые ситуация события
Механизм формирования высших функций мозга, таких как сознание, творчество и мышление в целом, представляют собой одну из фундаментальных тайн природы, которая давно привлекает внимание специалистов различных областей знания. В настоящее время широко распространено представление о том, что наш мозг функционирует подобно большой ЭВМ. Несмотря на то, что такое представление аргументировано, оно встречает обоснованные возражения, связанные с существованием некоторых важных свойств человеческого мышления, которые не находят удовлетворительного объяснения в рамках модели мозга как вычислительной системы. К ним относятся интуиция, подсознательные побуждения, управляющие поведением, эмоциональные оценки сложных явлений и другие еще более таинственные свойства мозга.
Рассмотрим процесс принятия решений с самых общих позиций. Психологами установлено, что решение не является начальным процессом творческой деятельности. Оказывается, непосредственно акту решения предшествует тонкий и обширный процесс работы мозга, который формирует и предопределяет направленность решения.
Принято различать три этапа переработки информации в памяти: получение, сохранение и извлечение. Для выполнения перечисленных информационных процессов человеческая система обработки информации располагает набором сенсоров (органов чувств) и решающим устройством под которым психологи понимают процессы происходящие в памяти человека.
Еще в 1890 г. американский философ и психолог У.Джеймс выделил два вида памяти - кратковременную (первичную) и долговременную (вторичную), - предположив действие двух разных механизмов (современная модель памяти, предложенная Р.Аткинсоном и Р.Шифриным, включает три вида памяти: сенсорная, кратковременная и долговременная). В сенсорной памяти содержится почти вся информация, поступающая на органы чувств, но хранится она ~0,3 с. При переводе информации из сенсорной памяти в кратковременную (память сознания) происходит ее отбор в соответствии с содержанием решаемой задачи. На сегодня определено, что объем кратковременной памяти ограничен. Многочисленные эксперименты показали, что объем одновременно хранимой в кратковременной памяти информации не может превышать 7± 2 единиц. Эта величина в психологии называетсямагическим числом Миллера . Миллер опре-
делил предел пропускной способности человека числом 7± 2 бита. Дж.Миллер назвал запоминаемый отрезок информациичанком (chunk) . Количество чанков в различных экспериментах не превышаломагического числа . Любопытно, что изучение поведения крыс, кошек, обезьян показало аналогичные результаты. В качестве чанка может вы10
Основные понятия и определения
ТЕМА 11. ПРЕДМЕТ, ЗАДАЧИ И ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
Проблемная ситуация. Проблема. Цель. Операция. Альтернатива. Критерий. Наилучшее решение.
Основой управления, как известно, является решение. Задача принятия решений обычно сводится к генерации некоторого множества стратегий (альтернатив) и выбору из них оптимальной. Такой выбор требует четкого определения целей и критериев оценки возможных альтернатив. Метод решения задачи зависит от имеющейся информации об объекте исследования.
Ø Информация об альтернативных вариантах;
Ø Информация о критериях выбора;
Ø Информация о предпочтениях.
Теория принятия решений (ТПР) занимается разработкой общих методов анализа ситуаций принятия решений. С их помощью информация о проблеме используется для выбора наилучшего решения.
Основу ТПР составляет системный подход , рассматривающий объект управления как сложную систему с многообразными внутрисистемными связями между ее элементами и внешними связями с другими системами.
Системный подход позволяет достичь согласования множества целей при принятии решения, в частности, целей элементов подсистем с общими целями системы (например, целей завода, цехов и участков).
Принципы системного подхода реализуются с помощью системного анализа , позволяющего выяснить реальные цели принимаемого решения, возможные варианты достижения этих целей, а также ограничения и последствия решений.
В разработке сложных решений, требующих использования системного анализа, принимают участие системные аналитики (системотехники ).
Экономику как объект моделирования отличают следующие особенности:
1. В экономике невозможны адекватные модели с высокой степенью подобия, которые применяются, например, в технике (невозможно построить модель экономической системы в масштабе, например 1:1000 и на этой модели отрабатывать различные варианты экономической политики).
2. Крайне ограничены возможности глобальных и локальных натурных экономических экспериментов, поскольку все ее части тесно взаимосвязаны и “чистый” эксперимент невозможен.
В связи с этим возрастает роль математических моделей , часто позволяющих получить разумное описание сложных экономических систем и давать корректный прогноз развития ситуации. Результаты моделирования используются для выработки научно-обоснованных экономических решений.
Объектом исследования ТПР является проблемная ситуация (ПС) .
Предметом исследования ТПР выступают общие закономерности выработки решений в проблемных ситуациях, а также закономерности, присущие процессу моделирования проблемной ситуации.
Основным назначением ТПР является разработка научно-обоснованных рекомендаций по организации и технологии построения процедур подготовки и принятия решений в сложных ситуациях.
Основными понятиями ТПР являются: проблема, ЛПР, цель, операция, модель, альтернатива, критерий, наилучшее решение . Приведем соответствующие определения.
Проблема обычно ассоциируется с расхождением между желательным и действительным состояниями рассматриваемой системы.
Под лицом, принимающим решение (ЛПР), понимается субъект, который всерьез намерен устранить стоящую перед ним проблему, задействовать все имеющиеся ресурсы, воспользоваться положительными результатами решения проблемы или взять на себя ответственность за неудачу.
Цель представляет собой формализованное описание того желаемого состояния, достижение которого отождествляется с решением проблемы. Цель описывается в виде требуемого результата, как правило, векторного (т.е. характеризуемого несколькими компонентами). Компонентами вектора обычно выступают показатели затрат (человеческий труд, время, деньги, материалы и др.) и эффекта (прибыль, надежность, имидж, и др.).
Операция - любая целенаправленная деятельность или комплекс мероприятий, проводимых для достижения намеченной цели.
Модель - это любой удобный для изучения упрощенный образ реального объекта. Модель замещает оригинал и должна адекватно отражать его наиболее важные для данного исследования свойства.
Модели могут
Ø формироваться описательно, то есть словами (вербальные модели ),
Ø описываться с помощью символов или знаков (семиотические , в частности - математическиемодели ),
Ø представлять отображение изучаемого объекта (например, электронная карта города на мониторе).
Альтернатива обозначает один из возможных способов достижения цели. Она характеризуется последовательностью и приемами использования активных ресурсов - человеческих, материальных, энергетических и др.
Критерий позволяет оценить эффективность решения ЛПР. Это значимая (важная , существенная ), понятная для ЛПР, измеримая и хорошо интерпретируемая характеристика возможных исходов операции. Именно с помощью критерия ЛПР судит о предпочтительности исходов, а значит, и способов решений проблемы.
Наилучшее решение , как правило, определяют на основе выявления и измерения личных предпочтений ЛПР. Наилучших решений может быть несколько , причем они одинаковы по предпочтительности при данном уровне детализации предпочтений ЛПР. В этих случаях для выделения единственной наилучшей альтернативы используется последовательное уточнение предпочтений ЛПР по дополнительным аспектам .
Как отмечалось выше, аналитик, как правило, выполняет вспомогательные функции, обеспечивая аналитическими расчетами лицо, принимающее решение. Тем не менее, нередки ситуации, когда ответственность за аналитическое обоснование решения и его принятие возлагается на одно и то же лицо. Именно в этом случае и возникает необходимость в овладении методами, разработанными в рамках так называемой теории принятия решений. Приведем краткую характеристику некоторых из них, получивших определенное приложение в микроэкономическом анализе.
Имитационное моделирование
С развитием вычислительной техники в прикладных исследованиях все большее распространение стали получать методы анализа развития ситуаций, основанные на варьировании сочетанием и значениями различных факторов, эти ситуации определяющих.
Одна из трудностей при реализации данного подхода - рутинность действий и множественность счетных операций: эта трудность устраняется при использовании компьютера и соответствующего программного обеспечения в рамках так называемого имитационного моделирования, суть которого заключается в следующем: в компьютерной среде имитируется конкретная хозяйственная ситуация путем задания: (а) модели и/или набора моделей, описывающих ситуацию, (б) массива параметров в рамках выделенных моделей: (в) совокупности результативных показателей, зависящих от выделенных параметров: (г) набора значений параметров. Сделав несколько расчетов, можно выбрать набор параметров и их значений, которыми в дальнейшем стараются управлять, т.е. «держать» их в определенных коридорах (например, дебиторская задолженность не должна выходить за пределы заданного коридора).
Несмотря на отмеченную субъективность, имитационное моделирование как один из методов ситуационного анализа, реализуемых в компьютерной среде, по определению должен быть алгоритмизирован - иначе компьютер не сможет его реализовать.
В основе методов имитационного моделирования и прогнозирования лежат модели различного типа. Однако наибольшую распространенность на практике получил анализ с помощью моделей, описывающих функциональные, или жестко детерминированные, связи, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака.
Весьма наглядным примером служит форма бухгалтерской отчетности «Отчет о прибылях и убытках» (форма №2), представляющая собой гармоничную реализацию жестко детерминированной факторной модели, связывающей результативный признак (прибыль) с факторами (доход от реализации уровень затрат, уровень налоговых ставок и др.). Один из возможных подходов прогнозирования в этом случае может выглядеть следующим образом.
Ставится задача выявления и исследования факторов развития хозяйствующего субъекта и установления степени их влияния на различные результатные показатели, например прибыль. Для этого используется имитационная модель, предназначенная для перспективного анализа формирования и распределения доходов предприятия. В укрупненном виде модель представляет собой многомерную таблицу важнейших показателей деятельности объекта в динамике. По результатам имитации может выбираться один или несколько вариантов действий; при этом значения факторов, использованные в процессе моделирования, будут служить прогнозными ориентирами в последующих действиях. Модель реализуется на персональном компьютере в среде табличного процессора в соответствии с намеченным сценарием.
Имитационное моделирование финансово-хозяйственной деятельности основано на сочетании формализованных (математических) методов и экспертных оценок специалистов и руководителей хозяйствующего субъекта, но с превалированием последних. Поэтому для разработки долгосрочного прогноза со стороны администрации необходимо включить двух-трех специалистов от различных служб и подразделений предприятия (коммерческой службы, планового отдела, финансового отдела и бухгалтерии).
Метод построения дерева решений
Еще один вариант использования ситуационного анализа для прогнозирования возможных действий имеет более общее применение и основан на оценках риска.
Принятие решений экономического характера может осуществляться в одной из следующих четырех ситуаций: в условиях определенности, риска неопределенности и конфликта. Первая ситуация имеет место в том случае, если можно с приемлемой точностью предсказать однозначно трактуемые последствия принятого решения. В условиях риска поле возможных исходов, т.е. последствий принятого решения, вариабельно, однако значения исходов и вероятности их появления поддаются количественной оценке. В условиях неопределенности подобной оценки сделать уже нельзя, т.е. не могут быть перечислены все возможные исходы и/или заданы их вероятности. В условиях конфликта принятие решения осложняется не только и не столько возможностью проявления действия некоторых случайных факторов, сколько необходимостью учета безусловного, осознанного и активного противодействия участников «конфликтной» ситуации 1 , причем число этих участников, их информационные и другие ресурсы и возможности могут быть заранее не известны.
Первая ситуация достаточно редка, а ее описание и алгоритмизация не представляют сложности (например, решение принимается на основе некоторого критерия, исчисленного так называемым «прямым счетом» по исходным данным: таким критерием может быть заданная величина прибыли, расходов, рентабельности и др.
В условиях действия второй ситуации для выбора варианта действий и применяется вероятностный подход, предполагающий прогнозирование возможных исходов и присвоение им вероятностей. При этом пользуются:
а.) известными, типовыми ситуациями (типа - вероятность появления герба при бросании монеты равна 0.5);
б) предыдущими распределениями вероятностей (например, из выборочных обследований или статистики предшествующих периодов известна вероятность появления бракованной детали, относительная величина сомнительного долга и др.):
в) субъективными оценками, сделанными аналитиком самостоятельно либо с привлечением группы экспертов.
Линейное программирование
Метод линейного программирования, наиболее распространенный в прикладных экономических исследованиях ввиду его достаточно наглядной интерпретации, позволяет хозяйствующему субъекту дать обоснование наилучшему (по формальным признакам) решению в условиях более или менее жестких ограничений относительно доступных для предприятия ресурсов. С помощью линейного программирования в анализе финансово-хозяйственной деятельности решается ряд задач, в первую очередь относящихся к процессу планирования деятельности - он позволяет отыскивать оптимальные параметры выпуска и способы наилучшего использования имеющихся ресурсов.
Суть метода линейного программирования заключается в поиске максимума или минимума выбранной в соответствии с интересами аналитика целевой функции при имеющихся ограничениях. Примеры использования данного метода и технику расчетов можно найти в монографической и учебной литературе (см. например, [Ковалев, Волкова]).
На практике метод линейного программирования нашел применение в системах управленческого учета и внутреннего анализа, в частности при решении задачи оптимизации производственной программы (выбор программы действий при наличии ограничений на затраты сырья, величину спроса и т.п.) и транспортной задачи (оптимизация доставки продукции при наличии сети поставщиков и получателей в условиях ограничений на ресурсы различного вида).
Анализ чувствительности
В условиях неопределенности никогда нельзя точно предсказать заранее, каковы будут фактические значения той иди иной величины через некоторое время. Однако для успешного планирования финансово-хозяйственной деятельности предприятия желательно предусмотреть изменения, которые могут произойти в будущих ценах на сырье и конечную продукцию предприятия, возможное падение или увеличение спроса на товары, производимые предприятием, и т.п. Для этого выполняется аналитическая процедура, называемая анализом чувствительности. Достаточно часто этот метод используется при анализе инвестиционных проектов, а также при прогнозировании величины чистой прибыли предприятия.
Анализ чувствительности позволяет определить силу реакции результативного показателя на изменение независимых, т.е. варьируемых, факторов.
На практике достаточно распространен один из вариантов анализа чувствительности, когда построенную модель рассматривают для трех ситуаций: наилучшая, наиболее вероятная, наихудшая. Примеры подобного анализа можно найти, например, (Ковалев. 1999. с. 482-4831).
Светофор понятия, история, назначение Продуктовый дискаунтер светофор
Приказ о назначении генерального директора: образец заполнения, бланк скачать
Мастер финансов Мастер финансов анализ и планирование
Фишки обучения – Как быстро выучить текст Чарская Лидия Алексеевна
Возврат бытовой техники Можно ли вернуть деньги технику
Новый блог Олега Лурье Что делать если хотят отжать проект
Участие в тендерах: пошаговая инструкция, необходимые документы, условия Участие ип в тендерах