Контакты

Основные понятия и определения теории принятия решений. Системный анализ принятия решений в менеджменте Основные определения теории принятия решений

Тема 13

Организация разработки решений руководителем на основе системного анализа складывающейся обстановки

1. Основные понятия и определения теории принятия решений…………… 2

2. Факторы, определяющие эффективность решений ……………..………… 9

3. Концепции, принципы и парадигмы разработки решений …..………….. 16

4. Модель проблемной ситуации …………………………………………….. 25

Литература …………………………………………………………………….. 33

Санкт-Петербург - 2012


Основные понятия и определения теории принятия решений

Далее будем использовать следующие основные понятия: управление, ЛПР, проблема или задача (управления), решение, цель (управления, деятельности), операция (кибернетиче­ская), альтернатива, активные ресурсы, результат, мо­дель, условия (разработки решений).

Обращаем внимание на то, что эти основные понятия сле­дует воспринимать только как термины, а не как стро­гие определения. Причин тому, как минимум, две.

Во-первых, для некоторых категорий теории принятия решений (ТПР) просто нет стро­гих определений. Во-вторых, любое определение все­гда достаточно косно, а ТПР - динамическая, бурно развивающаяся наука, которая постоянно пересматри­вает свой понятийный и методический аппараты. Следо­вательно, нет необходимости учить наизусть те слова, посредством которых будем толковать смысл основ­ных понятий, однако обязательно следует глубоко про­никнуться теми мыслями и образами, которые за этими словами стоят, уметь их интерпретировать.

Управление. Как уже отмечалось, решение проблемы, стоящей перед ЛПР, возможно только путем направле­ния и задействования активных ресурсов для исполне­ния конкретных заданий или работ. Ничто само по се­бе не делается. Людям, принимающим участие в опера­ции, нужно указать, где, когда, что и с помощью чего сделать, каковы требования к качеству выполняемых заданий или работ, каковы допустимые вариации от на­меченных заданий и при каких форс-мажорных обстоя­тельствах следует принять экстренные меры, каковы эти меры и пр. Все это объединяется одним понятием - управление. Управлять - это значит направлять кого-либо или что-либо к намеченной цели для достижения желаемого результата.

Главное требование к качеству управления - это его непрерывность. Ошибочно представление о том, что все само собой сделается - это опасное заблуждение! Оно сродни представлению о том, что при поездке на автомобиле можно на длительное время бросить руль. Любое дело, как и автомобиль, без управления может двигаться только в одном направлении - под откос. Помимо непрерывности есть и ряд других требований к управлению, например, требование определенной свободы («люфта») в действиях исполнителей, требований устойчивости и гибкости (означающее, что в случае необходимости можно провести корректировки ранее намеченного плана с минимальными потерями), оптимальности и некоторые другие.


Решение. Обычно одну и ту же задачу можно решить разными способами. Однако качество исхода операции, то есть значения ее результатов, зависит не только от качества активных ресурсов и условий их применения, но и от качества способа задействования этих ресурса в этих условиях. В этой связи в данном курсе слово «решение» чаще всего будет интерпретироваться как наилучший способ разрешения проблемы, стоящей перед ЛПР, как наиболее предпочтительный способ достижения намеченной ЛПР цели. Следовательно, значение слова «решение» в нашем случае будет несколько отличаться от того значения, которое ему приписывается, например, в математике, когда говорят о решении математической задачи.

В математике правильное решение правильно поставленной задачи всегда одно и то же, независимо от того, как и в каких условиях эту задачу решает. Математическое решение всегда объективно. В отличие от него решение проблемы - субъективно, так как разные ЛПР могут выбрать разные, понравившиеся именно им способы разрешения проблемы. Да к тому же условия решения проблемы накладывают существенный отпечаток на выбор ЛПР: одно и то же ЛПР в разных условиях может предпочесть в общем случае неодинаковый способ устранения проблемы.

Цель. Формализованное описание того желаемого состояния, достижение которого отождествляется в сознании ЛПР с решением проблемы или задачи. Цель описывается в виде требуемого результата.

Альтернатива. Это условное наименование какого-то из возможных (допустимых в соответствии с законами природы и предпочтениями ЛПР) способов достиже­ния цели. Каждая отдельная альтернатива отличается от других способов решения проблемы последователь­ностью и приемами задействования активных ресур­сов, то есть специфическим набором указаний кому, что, где, с помощью чего и к какому сроку сделать. Активные ресурсы - это все то, что может быть исполь­зовано ЛПР для решения проблемы. Главными из ак­тивных ресурсов всегда будем считать людей, время, финансы (деньги) и расходные материалы, имеющиеся в распоряжении ЛПР.

Результат. Под результатом будем понимать специаль­ную форму описания наиболее важных для ЛПР ха­рактеристик исхода операции. При исследовании опе­рации степень предпочтительности (или, наоборот, не предпочтительности) ее результатов представля­ют в наиболее подходящей для этого шкале: число­вой, количественной или качественной. Пусть, на­пример, в качестве исходов финансовой операции рассматривают «победу» и «поражение». В таком слу­чае можно будет измерять результаты операции, на­пример, или в количествах реализованной прибыли, приобретенных акций и других ценных бумаг (коли­чественная шкала), или в отношении интенсивнос­ти проявления исхода, например «грандиозная по­беда», «незначительное поражение», «значительное поражение» (качественная шкала), или в отношении порядка следования исходов - первая победа, вто­рая победа, третья победа (числовая шкала). Тип шкалы выбирается в зависимости от цели измерения результатов; об этом более подробно будет сказано позже.

Модель. Реальный мир сложен и многообразен. Для его изучения или познания требуется много творческих усилий и времени. Вместе с тем, для разработки реше­ний часто ЛПР достаточно знать в изучаемом объекте или явлении не все, а лишь существенные свойства, особенности, закономерности, важные для решения проблемы. В целях экономии активных ресурсов, прежде всего, времени, было изобретено моделирование. Это специальный подход к изучению реальной действительности, когда ЛПР отбрасывает излишне подробные детали изучаемого объекта или явления, оставляет лишь наиболее существенные его черты. Нужно только требовать и следить, чтобы такое упрощение не было огульным. Важно, чтобы по результатам и изучения оставшихся после упрощения фрагментов облика, свойств и связей можно было бы сделать правильные выводы для принятия решений. Только в таком случае моделирование окажется действительно полезным. В результате все существенные для разработки решений реальные объекты и явления ЛПР заменяет компактными, выразительными и удобными для описания, хранения и другого использования упрощенными образами. Подобные упрощенные образы называют моделями. Таким образом, модель сохраняет все важное, что нужно обязательно учесть, вырабатывая решения, однако форма представления модели выбирается такой, чтобы процесс разработки решения был бы эффективным. Следует иметь в виду, что моделирование проводится с разными целями. Вот перечень наиболее часто встречающихся целей моделирования:

§ изучить какой-то элемент реальной действительности - дидактические и исследовательские модели;

§ отработать какой-то элемент практических действий - тренировочные и игровые модели;

§ оптимизировать какой-либо процесс, форму или содержание чего-либо - оптимизационные модели;

§ делегировать полномочия на совершение определенных действий другими лицами - модели предпочтений.

Каждой цели моделирования можно поставить в соответствие наиболее предпочтительную форму построения и представления модели. Например, модель может быть сформирована описательно, то есть словами.

Такие модели называют вербальными. Элементы реаль­ной действительности и связи между ними можно так­же представить с помощью символов или знаков. Это - семиотические модели. Кроме того, с детства каждому знакомы физические копии предметов и объектов - игрушки. И каждый в детстве играл в игры: в войну, школу, какую-то профессию, то есть моделировал по­ведение в реальной действительности. Каждый из нас когда-то что-то рисовал, выражая свои мысли об уви­денном или услышанном. Эти графические изображе­ния - рисунки, схемы, карты местности и т.п. - так­же модели, то есть - упрощенные образы реальной действительности.

Для каждой из перечисленных моделей характерен свой собственный, вполне определенный набор свойств. Вер­бальные модели обладают высокой информационной емкостью (вспомните хотя бы величайшее произве­дение Л.Н. Толстого «Война и мир»), но их трудно ис­пользовать для преобразования информации или ре­шения расчетно-аналитических задач. Семиотические модели в зависимости от конкретной формы исполь­зования тех или иных знаков и символов - схемы, графики, логические диаграммы, математические урав­нения и неравенства - хороши, например, для ин­формационных и оптимизационных задач, для пред­ставления их средствами вычислительной техники. Игровые модели (политические, экономические, соци­альные и деловые игры) занимают особое место. С по­мощью игровых моделей удобно исследовать механиз­мы поведенческой неопределенности. При разработке управленческих решений в экономике наиболее час­то используют вербальную и графическую формы мо­делей. Для повышения обоснованности и доказатель­ности решений применяют математические и игро­вые модели.

Нa основе системного анализа порядка работы руково­дителя предприятия (фирмы) при разработке решений разработана графическая модель процесса управления. Эта модель представлена на рис.1.1.

Условия разработки решений. Каждая проблема всегда связана с конкретной обстановкой, ситуацией и вполне определенным комплексом условий. Проблема всегда решается в рамках существующего положения вещей. Анализируя тот или иной способ достижения цели ЛПР должно четко представлять закономерности, связывающие ход и исход операции с принятыми решениями. Совокупность представлений об этих закономерностях, конечно, воспринимается ЛПР в упрощенной, модельной форме. Некоторые из закономерностей удается фиксировать в строго формальном виде. Например, законы Ньютона в механике описывают в математической форме взаимосвязи в цепочке «масса-сила-ускорение».

Рис.1.1. Графическая модель процесса управления

В ТПР модель закономерностей в цепочке «решение-исход» называют «механизмом ситуации». При этом считают, что модельное упрощение связей в указанной цепочке ни в коем случае не означает их отбрасывания.

Имеется в виду, что из всего многообразия связей и закономерностей в модель включают лишь те, которые имеют преобладающее значение, то есть вносящие наиболее значительный вклад в формирование результата. Например, при оценке времени t падения тела в атмо­сфере Земли с высоты h нужно учитывать, строго гово­ря, влияние и веса, и формы падающего тела, и возмущений атмосферы (ветер), однако в значительном диа­пазоне значений высоты h можно считать, что только высота как ведущий фактор определяет «механизм си­туации». В таком случае связь между h и t будет упро­щенно однозначной, а именно: h = 0.5 g t 2 .

В ТПР рассматривают только два типа модельных свя­зей в «механизме ситуации»: однозначные и неодно­значные.

Однозначные связи порождают устойчивое и вполне оп­ределенное соотношение между реализуемым решени­ем и исходом от его реализации. И как только задан спо­соб действий, так исход и связанные с ним результаты сразу становятся вполне определенными (как в нашем примере с оценкой времени падения с заданной высо­ты). Подобные «механизмы ситуации», в которых ожида­емый исход наступает практически всегда, а вероятность иных (неожиданных для ЛПР) исходов пренебрежитель­но мала, будем называть нерискованными ситуациями, детерминированными механизмами ситуации или условиями определенности.

Многозначными считают такие связи между способом и ис­ходом операции (рискованные ситуации, или условия неопределенности), в рамках которых при многократ­ном воспроизведении одной и той же альтернативы воз­можно появление разных исходов. При этом степени возможности появления тех или иных исходов и резуль­татов вполне соизмеримы (то есть нельзя какие-то ис­ходы считать крайне мало возможными по сравнению с другими).

Наиболее выразительная модель «механизма ситуации» с многозначной связью между альтернативой и исхо­дом - случайный механизм наступления страховых случаев. Даже при страховании одним и тем же страховщиком нескольких одинаковых объектов возможны два исхода: «наступление страхового случая» или «не­наступление страхового случая». А если с наступлением страхового случая связать количество объектов страхования, то в результате получается несколько возможных значений оплачиваемой страховой суммы объектов страхования. Это типичный механизм стохастической (случайной) неопределенности, а взаимодействие с конкурентами - поведенческой.

Но бывают и более сложные ситуации. Например, может не оказаться данных о вероятностях наступления тех или иных исходов, хотя и известно, что в операции главными являются случайные факторы. Или может оказаться, что нет никаких данных о возможных альтернатив поведения других субъектов, вовлеченных в операцию ЛПР, хотя известно, что эти лица будут предпринимать какие-то действия для достижения целей. Наконец, может быть просто неясна или неизвестна природа явлений и событий, происходящих в операции. «Механизмы» всех подобных ситуаций будем относить к классу природно-неопределенных. Перечень понятий, используемых в ТПР, не ограничивается данным представлением. По мере изложения материала в соответствующих местах будут введены там важные понятия, как проблемная ситуация, эффектность решения, эксперт, критерий, предпочтения, наилучшее решение и др.

  • 3.3. Структура интеллектуальных систем поддержки принятия решения
  • 3.4. Обобщенная структура экспертной системы
  • Лекция 4. Классификация прикладных интеллектуальных систем
  • 4.1. Классификация экспертных систем
  • 4.2. Примеры прикладных интеллектуальных систем
  • Лекция 5. Основные понятия и определения теории принятия решений
  • 5.1. Роли людей в процессе принятия решений
  • 5.2. Альтернативы
  • 5.3. Критерии
  • 5.4. Основные этапы процесса принятия решений
  • 5.5. Математические методы теории принятия решений
  • Лекция 6. Принятие решений с помощью статистической проверки гипотез
  • 6.1. Статистические решения
  • 6.2. Основные задачи статистических решений
  • 6.3. Статистическая проверка гипотез
  • 6.4. Ошибки решения
  • 6.5. Решающее правило при проверке гипотез
  • Лекция 7. Байесовская и последовательная процедуры принятия решения.
  • 7.1. Байесовские процедуры принятия решения
  • 7.1.1. Байесовская процедура при проверке простой гипотезы
  • 7.1.2. Байесовские процедуры в задаче классификации
  • 7.2. Принятие решения с помощью последовательной процедуры Вальда
  • Лекция 8. Принятие решения методом дискриминантнного анализа
  • 8.1. Классификация в случае, когда распределения классов определены полностью
  • 8.1.1. Модель двух нормальных распределений с общей ковариационной матрицей (модель Фишера)
  • 8.1.2. Модель двух нормальных распределений с разными ковариационными матрицами
  • 8.1.3. Модель нескольких нормальных распределений с общей ковариационной матрицей
  • 8.2. Классификация при наличии обучающих выборок
  • 8.2.1. Подстановочный алгоритм в модели Фишера
  • 8.2.3. Правила классификации
  • 8.3. Ошибка решающего правила
  • Лекция 9. Древообразные классификаторы
  • 9.1. Назначение древообразных классификаторов
  • 9.1. Структура дерева классификации
  • 9.3. Вычислительные задачи древообразных классификаторов
  • 9.3.1. Определение качества предсказания
  • 9.3.2. Выбор разбиений
  • 9.3.3. Определение правила прекращения разбиения
  • Лекция 10. Деревья решений
  • 9.1. Характеристики дерева решений
  • 9.2. Построение дерева решений
  • Лекция 11. Методы прогнозирования
  • 11.1. Анализ временных рядов
  • 11.1.1. Модель временного ряда
  • 11.1.2. Тренд, сезонная и циклическая компоненты
  • 11.1.3. Декомпозиция временного ряда
  • 11.1.4. Экспоненциальное сглаживание
  • 11.2. Каузальные методы прогнозирования
  • 11.3. Качественные методы прогнозирования
  • Лекция 12. Основная задача линейного программирования
  • 12.1. Математическая модель основной задачи линейного программирования
  • 12.2. Задача линейного программирования с ограничениями-неравенствами
  • 12.3. Примеры задач линейного программирования
  • 12.3.1. Транспортная задача
  • 12.3.2. Задача о назначениях
  • Лекция 13. Симплекс-метода решения задачи линейного программирования
  • 13.1. Характеристика симплекс–метода
  • 13.2. Табличный алгоритм замены базисных переменных
  • 13.3. Отыскание опорного решения основной задачи линейного программирования
  • 13.4. Отыскание оптимального решения основной задачи линейного программирования
  • Лекция 14. Многокритериальные методы принятия решений при объективных моделях
  • 14.1. Объединение критериев
  • 14.2. Метод главного критерия
  • 14.3. Метод последовательных уступок
  • 14.4. Метод целевого программирования
  • 14.5. Метод, использующий принцип гарантированного результата
  • 14.6. Метод равных наименьших относительных отклонений
  • 14.7. Процедура STEM поиска удовлетворительных значений критериев
  • Лекция 15. Выбор Парето–оптимальных решений
  • 15.1. Основные определения
  • 15.2. Графическая интерпретация
  • 15.3. Постановка задачи
  • Лекция 16. Оценка многокритериальных альтернатив с помощью теории полезности
  • 16.1. Теория полезности
  • 16.2. Принятие решения на основе значения ожидаемой полезности
  • 16.3. Многокритериальная теория полезности (MAUT)
  • Лекция 17. Сравнение альтернатив методом аналитической иерархии
  • 17.1. Основные этапы метода аналитической иерархии
  • 17.2. Декомпозиция задачи
  • 17.3. Попарное сравнение критериев и альтернатив
  • 17.4. Свойства идеальной матрицы сравнений
  • Лекция 18. Приоритеты для критериев и альтернатив и выбор наилучшей альтернативы в методе анализа иерархий
  • 18.1. Вычисление собственных характеристик обратно симметричной матрицы
  • 18.2. Вычисление величины приоритетов
  • 18.3. Определение наилучшей альтернативы
  • 18.4. Проверка согласованности
  • 18.5. Пример применения метода анализа иерархий
  • Лекция 19. Оценка многокритериальных альтернатив методами ELECTRE
  • 19.1. Этапы подхода, направленного на разработку индексов попарного сравнения альтернатив
  • 19.2. Свойства бинарных отношений
  • 19.3. Метод ELECTRE I
  • 19.4. Метод ELECTRE II
  • 19.5. Метод ELECTRE III
  • Лекция 20. Основные понятия и математическая модель игровых методов обоснования решений
  • 20.1. Основные понятия теории игр
  • 20.2. Математическая модель игры
  • 20.3. Нижняя и верхняя цена игры. Принцип минимакса
  • Лекция 21. Методы решения игр
  • 21.1. Решение игры в чистых стратегиях
  • 21.2. Решение игры в смешанных стратегиях
  • 21.3. Упрощение игр
  • 21.4. Решение игры 2х2
  • 21.5. Графический метод решения (2х2)-игр
  • Лекция 22. Игры 2 х п
  • Лекция 23. Решение игр т х 2 и т х п
  • 23.1. Решение игр т х 2
  • 23.2. Решение игр т х п
  • Лекция 24. Критерии принятия решений в условиях риска и неопределенности
  • 24.1. Основные понятия. Математическая модель
  • 24.3. Максиминный критерий Вальда
  • 24.4. Критерий минимаксного риска Сэвиджа
  • 24.5. Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица
  • Литература
  • 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. Под исследованием 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 называть решением . 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 участника активной 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 участие консультант 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.

    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 .

    Изучая процесс принятия решений, необходимо брать во внимание два нюанса. Во-первых, принимать решения вообще не так сложно, как кажется, но вот принять именно правильное решение действительно сложно. Во-вторых, принятие решений является процессом психологическим, но, как известно, поведение человека не всегда поддается логике - иногда им управляют чувства. По этой причине и решения могут быть как спонтанными и нелогичными, так и логичными и обдуманными.

    Ниже мы поговорим о рациональном подходе к принятию решений во всех деталях, однако нужно понимать, что человек часто находится под влиянием всевозможных психологических факторов, например, личностных ценностей, опыта или установок. Поэтому начнем мы с рассмотрения воздействия на принятие решений психологических и поведенческих факторов. Таким образом, далее речь пойдет о решениях интуитивного, основанного на суждениях и рационального характера.

    Интуитивные решения

    Интуитивные решения можно описать как выбор, делающийся на основе ощущений о его правильности. Человек, принимающий решение, не анализирует все ЗА и ПРОТИВ, и зачастую даже не оценивает детально ситуацию. Он просто выбирает. Интересно, что интуитивные суждения - это распространенное явление. Более того - многие люди зависят от своей интуиции, склонны доверять ей и всячески , т.к. она помогает находить верные решения и эффективные выходы из сложных ситуаций.

    Несмотря на это, если дело касается серьезных решений, где есть множество вариантов выбора, человек лицом к лицу сталкивается с таким явлением как случайность. И если посмотреть на вопрос выбора с позиции , шансы принять верное решение очень невысоки. Отсюда и вывод: к интуиции нужно прислушиваться и даже следовать ей, но правильный выбор возможен лишь тогда, когда тщательно анализируются все плюсы и минусы ситуации.

    Решения на основе суждений

    Решения, принятые на основе суждений, могут на первый взгляд показаться интуитивными. Причиной тому - неочевидность логики. Но в действительности такие решения - продукт знаний и накопленного опыта. Люди применяют знания о том, что происходило в подобных случаях в прошлом, для поиска альтернативных выборов в настоящем и прогнозирования их результатов в будущем. Беря за основу здравый смысл, человек принимает решение, успешное ранее. Суждение выступает основой решения, и это полезно, ведь многие жизненные ситуации зачастую повторяются. Поэтому то, что принесло пользу тогда, может принести ее и сейчас.

    Учитывая то, что решение на основе суждения принимается в сознании человека, оно всегда будет отличаться быстротой и невысокой «ценой». Однако здравый смысл в чистом виде - явление очень редкое, т.к. у каждого есть свои потребности, задачи, убеждения и т.д. Так что одних суждений для принятия решений маловато в уникальных и сложных ситуациях, где проблемы лишь кажутся очевидными.

    Если ситуация новая и у человека еще нет опыта, он не может обосновать свой выбор логически. Суждения здесь могут оказаться плохими, т.к. факторов, которые нужно учитывать, очень много, и разум не способен обработать их все сразу в силу ограниченности своих возможностей. Исходя из того, что суждение берет за основу опыт, слишком большая ориентация на последний может смещать решения в стороны, знакомые человеку по действиям в прошлом. В такой ситуации очень просто не заметить хороших альтернатив. Но еще важнее то, что человек, слишком уповающий на суждения и опыт, может осознанно или неосознанно избегать нового. А это в свою очередь может стать причиной больших проблем в будущем, ведь актуальность практически любой информации со временем снижается.

    Адаптироваться к новому и тем более сложному никогда не бывает слишком просто, ведь всегда существует вероятность принятия неверного решения. Но во множестве ситуаций человек вполне может повысить свои шансы на правильный выбор - если только он попробует принять решение рационально.

    Рациональные решения

    Рациональные решения отличаются тем, что не зависят от прошлого опыта, а обосновываются посредством процесса объективного анализа. Он состоит из нескольких этапов:

    • Диагностика проблемы
    • Выявление альтернатив
    • Оценка альтернатив
    • Окончательный выбор
    • Реализация решения

    Разберем каждый из этапов, чтобы было понятнее, что и как нужно делать.

    Диагностика проблемы

    На эту тему мы подробно говорили в прошлом уроке, поэтому здесь лишь приведем самую общую информацию. Диагностика проблемы - первый этап решения любой проблемы. Но идти в процессе диагностики можно двумя путями.

    В первом проблемой выступает ситуация, когда не удалось достигнуть целей. Не происходит того, что, как рассчитывал человек, должно было произойти. Во втором случае проблема представляет собой возможность. Человек осознает ее, когда понимает, что можно что-то сделать для улучшения конкретной ситуации.

    Определить проблему полностью сложно, т.к. на нее воздействует сразу несколько факторов. Как показывает опыт, успешное определение проблемы - это уже 50% ее решения. Поэтому и диагностированию проблемных ситуаций в деловой сфере принято уделять большое внимание и немало времени. Этот процесс в некотором смысле можно назвать самостоятельным, т.к. он сам подразделяется на ряд своих этапов:

    • Диагностирование (выявление и принятие того, что появилась проблема)
    • Понимание (необходимо вникнуть в суть проблемы)
    • Выявление причин (анализ внешней и внутренней информации)
    • Фильтрация данных (отбрасывается все, что не относится к делу, для получения релевантной информации)

    Касаемо релевантной информации, нужно отметить, что это сведения, которые относятся к текущей проблеме, вовлеченным в нее лицам, целям ее разрешения и периоду, в течение которых их требуется достичь. Обладая этими данными, можно переходить ко второму этапу принятия рационального решения.

    Формулировка критериев и ограничений

    Диагностируя проблему для принятия решения, человек должен понимать, что конкретно он может с ней делать, т.е. как решить. Часто решения бывают нереалистичными, ведь ресурсы для реализации могут быть ограничены, в особенности, если речь идет об одном человеке. Также проблема может быть обусловлена внешними причинами, повлиять на которые нет возможности.

    На этом этапе нужно беспристрастно определить ограничения, в которых будут искаться альтернативы. Это позволяет существенно сэкономить время и найти осуществимое решение. Ограничения всегда зависят от конкретной ситуации и вовлеченных лиц.

    Помимо границ важно установить и критерии для оценки альтернатив. Это так называемые рекомендации к оценке принимаемого решения. Они включают в себя все, что может помочь отсечь нереалистичные варианты и остаться в рамках вышеназванных границ.

    Определение альтернатив

    На третьем этапе нужно составить и сформулировать комплекс альтернатив, способных решить проблему. Рекомендуется фиксировать все варианты действий, которые могут положительно повлиять на результат. Но учитывая то, что люди редко располагают знаниями и ресурсами для оценки всех альтернатив, следует определить наиболее серьезные варианты.

    Альтернативы рассматриваются до тех пор, пока не найдется одна, удовлетворяющая все потребности. Для этого следует учитывать большой спектр вариантов. Трудные проблемы нужно анализировать как можно глубже, чтобы иметь возможность разрабатывать сразу несколько путей решения.

    Оценка альтернатив

    Перед выбором окончательного варианта решения проблемы нужно оценить все многообразие вариантов, рассматривая плюсы и минусы каждого и прогнозируя возможные последствия. Почти всегда все варианты сопряжены с негативными аспектами, но в то же время в большинстве ситуаций можно найти компромисс.

    Чтобы сопоставить решения, необходимо иметь стандарты для оценки эффективности (о чем мы и говорили ранее). Ориентироваться нужно как на количественные, так и на качественные параметры. Иногда, конечно, не получается сравнить варианты в полной мере, но решение в любом случае должно обрести конкретную форму, причем лучше, чтобы она отражала и цель, ради которой принимается решение.

    Давая альтернативам оценку, эффективно использовать систему баллов, чтобы понять, какой выбор лучше. Желательно также брать во внимание и прогнозировать развитие событий. Чем больше баллов и чем выше вероятность осуществления будет у какого-то варианта, тем больше это указывает на правильность выбора.

    Окончательный выбор

    Если все предыдущие этапы были пройдены успешно, сделать выбор будет достаточно просто - остается лишь определиться с более всего устраивающим вариантом. Но если значение имеет множество факторов, а также, если данные и анализ чисто субъективны, может быть так, что ни один вариант так и не подойдет. Если это случилось, требуется привлечь опыт и суждения. Они позволят составить более объективную картину сложившейся ситуации и продвинуться в ее разрешении.

    Важно сказать также, что поведение человека при принятии решения должно быть не максимизирующим, а удовлетворяющим. Т.е. требуется выбирать наиболее очевидное и приемлемое решение, пусть оно и не самое лучшее, чем искать эфемерный идеальный вариант, которого может и не быть вовсе.

    Реализация решения

    Мало - просто определиться с направлением действий. Намного важнее реализовать решение, чтобы решить проблему или получить выгоду. Наиболее успешными считаются те решения, которые одобрены всеми вовлеченными в решение вопроса сторонами. Если сторон несколько и есть разногласия, не стоит тратить время на убеждение людей в своей позиции и настаивание на ее правильности. Намного лучше все-таки постараться найти компромисс, удовлетворяющий всех и каждого.

    В результате всех вышеперечисленных действий нужно получить обратную связь. Для этого следует измерить и оценить последствия своего выбора или сопоставить полученные результаты с прогнозируемыми. Под обратной связью нужно понимать поток информации о том, что было перед принятием решения и что стало после.

    На этом тему принятия рациональных решений можно считать закрытой. Однако вопрос о методах принятия решений все еще открыт, т.к. мы не сказали о подходах к этому процессу. Их не следует соотносить с уже рассмотренной классификацией, т.к. они рассматривают данный феномен в ином ключе.

    Подходы к принятию решений

    Всего есть четыре пары подходов к принятию решений:

    • Централизованный и децентрализованный
    • Групповой и индивидуальный
    • Участия и неучастия
    • Демократичный и совещательный

    Давайте разберемся, в чем их особенности.

    Централизованный и децентрализованный подходы

    Централизованный подход берет за основу то, что максимальное количество решений принимается какой-либо высшей инстанцией, например, советом директоров в компании. А в децентрализованном ответственность за принятие решений распространяется на все уровни, включая самые низкие. Величина и характер децентрализации в каждом конкретном случае определяются отдельно.

    Групповой и индивидуальный подходы

    В групповом подходе к принятию решения привлекается несколько сторон, сообща работающих над проблемой. Индивидуальный подход допускает только единоличный выбор. Первый вариант целесообразнее, т.к. коллективное решение реализовать проще. Но второй вариант более предпочтителен, если есть ограниченность во времени или другая вовлеченная сторона не может принимать участие в принятии решения физически.

    Подходы участия и неучастия

    Если ориентироваться на подход участия, нужно узнать мнение по поводу принимаемого решения всех сторон. Если выбор делается с учетом мнений заинтересованных лиц, вероятность его успеха повышается. Не следует путать этот подход с групповым, т.к. в нем решение принимается коллективно, а в подходе участия идет лишь опрос - окончательное решение принимает ответственное лицо. Когда же речь идет о подходе неучастия, только один человек производит сбор информации и анализ альтернатив, а затем сам делает выбор.

    Демократичный и совещательный подходы

    Демократичный подход предполагает принятие решения в сторону большинства. Он не очень эффективен для организаций, т.к. зачастую делит людей на два лагеря - «победителей» и «проигравших», что может привести к конфликтным ситуациям и сбоям в управлении и работе. Совещательный же подход приобщает к принятию решений все стороны, что позволяет найти компромисс, устраивающий всех.

    Совещательный подход, как правило, служит одной из форм группового подхода, но внимание фокусируется на том, чтобы выяснить точки зрения максимального количества заинтересованных лиц (с помощью совещаний, собеседований, собраний и т.п.), и после это сделать выбор.

    Интересно то, что на практике применения группового подхода было замечено следующее:

    • Активизируется групповое мышление, при котором большинство оказывает социальное давление на меньшинство, вследствие чего отдельные люди соглашаются с тем, что выгодно массе, даже если их интересы никак не учитываются.
    • Групповой подход служит почвой для столкновения личных мнений участников в гораздо большей степени, чем все остальные подходы.

    Одновременно с этим нужно учитывать, что применение группового подхода обладает рядом серьезных преимуществ:

    • Группа эффективнее решает проблемы, имея более широкой взгляд на нее и ее причины
    • Группа намного шире видит перспективы, а значит и способна найти лучшее решение
    • Групповой энтузиазм (особенно поощряемый) гораздо сильнее индивидуального
    • Группа менее склонна к и недоверию к новым решениям

    Руководствуясь всем, сказанным выше, можно сделать вывод, что если разрешаемая проблема касается нескольких сторон, принимать решения эффективнее всего коллективно и с учетом мнений каждого. Если же проблема касается одного человека, он может принимать решения сам, но при этом свободен использовать любые другие подходы и средства поиска решений.

    Все, о чем мы успели поговорить, носит более рекомендательный характер, нежели является системой. Однако эта информация универсальна - она поможет вам принимать эффективные решения в любых простых и сложных ситуациях. Но всегда следует оглядываться на особенности проблемных ситуаций, интересы вовлеченных сторон и другие факторы, воздействующие на принятие решений. Именно об этих факторах и пойдет речь далее.

    Факторы, влияющие на принятие решений

    На самом деле объем темы факторов, влияющих на процесс принятия решений, очень велик, поэтому мы осветим только наиболее важные на наш взгляд тонкости, самым прямым образом воздействующие на совершение выбора и его эффективность.

    В первую очередь это личностные факторы. К ним относятся , состояния и процессы. Далее идут факторы ситуационные: внешние и внутренние. Внешняя среда - это экономические и политические условия, правовые нормы, социокультурные факторы и технологии, природно-географические факторы. Деловая сфера здесь также дополняется потребителями, поставщиками, конкурентами, инфраструктурой - все это имеет значение. Внутренняя среда - это цели и структура организации, корпоративная культура, организационные процессы и имеющиеся ресурсы. Говоря о среде принятия решений, не менее важно упомянуть о рисках, определенности и неопределенности, времени и изменениях самой среды.

    Есть также и неопределенные факторы (они различаются по источнику неопределенности (неопределенность среды или личная неопределенность), по природе (случайные или неслучайные)), информационные и поведенческие факторы, а также отрицательные последствия и взаимосвязанность решений.

    Как вы и сами видите, тема факторов, влияющих на принятие решений, не только очень интересна, но и широка. Чтобы лучше разобраться в ней, а также вообще в том, как люди принимают решения, можно (настоятельно рекомендуется тем, кто хочет стать специалистом в этой области), обратить внимание на теорию принятия решений. Она способна дать ответы на многие вопросы.

    Теория принятия решений: основные положения

    Теория принятия решений - это особая область исследований, оперирующая математическими, статистическими, экономическими, психологическими и управленческими терминами, для изучения закономерностей выбора людьми путей принятия решений и разрешения проблем и способов достижения поставленных целей.

    Есть нормативная теория, описывающая рациональный процесс выбора, и дескриптивная теория, описывающая его практические аспекты. С рациональной позиции принятие решения состоит из нескольких этапов:

    • Анализ проблемы
    • Идентификация проблемы и определение задач
    • Сбор информации
    • Определение альтернатив
    • Определение критериев оценки альтернатив
    • Определение показателей для мониторинга осуществления решений
    • Оценка альтернатив
    • Выбор лучшей альтернативы
    • Создание плана действий
    • Реализация плана действий
    • Мониторинг реализации плана действий
    • Оценка результатов

    Проходить эти этапы, в зависимости от специфики ситуации, можно параллельно, одновременно или с возвратом к пройденным этапам. Прохождение всех этапов должно быть рационально обоснованно. Теория принятия решений говорит и о том, что нужно уметь статистически прогнозировать развитие событий. Но для этого необходимо располагать выборкой из будущих данных. Невозможность этого и указывает на необходимость применения статистики из прошлого опыта.

    Ядром теории принятия решений служит отдельная область - принятие решений в условиях неопределенности, т.е. в таких ситуациях, когда результат выбора неизвестен. Неопределенность может быть стохастической (когда есть данные о распределении вероятности на группу результатов), поведенческой (когда есть данные о влиянии на результат поведения вовлеченных лиц), природной (когда есть данные от вероятных результатах и нет сведений о связи решений и результатов) и априорной (когда нет данных даже о возможных результатах).

    То, что мы сегодня называем математическим ожиданием, раньше называлось ожидаемой ценностью. Ее суть в том, что с учетом разных вариантов поведения, каждый из которых может привести к нескольким возможным результатам, рациональный подход должен выявлять все возможные итоги, устанавливать их ценность и вероятность, и указывать на основе их совокупности общую ожидаемую ценность. Это сокращает негативное воздействие на принятие решения эффекта неопределенности.

    Впоследствии появилась теория субъективной вероятности, существенно расширяющая теорию ожидаемой ценности, и продвигающая теорию реального человеческого поведенческого принятия решений при рисках (также советуем почитать о теории перспектив Канемана и Тверски).

    Что касается разницы между риском и неопределенностью, то ситуации с неизвестным исходом описываются либо посредством риска, либо посредством неизвестности. Выбор в условиях риска означает, что вероятные итоги известны, но часть из них благоприятна более, а часть - менее. А выбор в условиях неопределенности основывается на неизвестном множестве итогов. Опытные деловые люди всегда стремятся следовать правилу , т.е. приводить неопределенность к рискам. Достичь этого можно через сбор дополнительной информации о проблеме и ее применение.

    Согласно теории принятия решений, ошибочные решения разделяются на ошибки первого и второго ряда. Это связано с тем, что результаты неправильных выборов принципиально отличны по части того, что нереализованный благоприятный исход намного меньше влияет на проблему, нежели реализованный неблагоприятный. Но разделение на ошибки первого и второго порядка возможно лишь тогда, когда учитываются и анализируются все риски.

    Если коснуться теории вероятностей, имеющей самое непосредственное отношение к теории принятия решений, можно сказать, что заменить использование вероятности альтернативами достаточно проблематично. Одни специалисты утверждают, что вероятность является лишь одной из множества альтернатив. Другие говорят, что отказ от теории вероятностей может породить теоретические трудности и т.д.

    Несложно заметить, что теория принятия решений таит в себе огромное количество полезной информации, изучение которой позволит намного глубже вникнуть в поведенческую психологию. В общем и целом она определяет нормы поведения для человека, принимающего решение. Она устанавливает указатели, по которым нужно идти, чтобы избежать противоречий со своими же предпочтения, суждениями и принципами.

    Но теория вовсе не диктует поведение человека. Она лишь помогает ему, обеспечивает методологией, позволяющей принимать решения, включающие в себя элементы субъективизма. Интересно, что по мере роста сложности проблем ослабевает способность человека неформально обрабатывать информацию, основываясь на собственных суждениях. Именно здесь теория принятия решений проявляет себя во всей красе, предлагая преимущества перед любым другим аналитическим подходом к решению проблем. Она включает в себя множество субъективных аспектов проблем, что особенно важно при принятии решений в индивидуальном порядке.

    Повторимся, что на освоении теории принятия решений мы не настаиваем. В большей степени это нужно специалистам, к примеру, управленцам, психологам, социологам и профессионалам из других областей науки. Однако изучение этой теории даже ради интереса способно поднять эффективность принимаемых вами решений на качественно новый уровень. Впрочем, вы, наверное, заметили, что процесс принятия рациональных решений, описанный нами в первом блоке, зиждется на основах теории принятия решений. Поэтому, так или иначе, вы будете сталкиваться с ней постоянно.

    Итак, мы с вами уже успели изучить два важных вопроса - поговорили о проблемах, их видах и методах работы с ними и разобрались с тем, как люди принимают решения, заодно познакомившись и с теорией принятия решений. Но решения, как и следует полагать, могут быть более или менее эффективными. Наша с вами задача - научиться находить и разрабатывать именно эффективные решения, и для этого существует немало практических методов.

    В третьем уроке мы расскажем о методах поиска новых идей и решений: мозговом штурме, технике созидательного сотрудничества, методе 635, конференции идей, методе «Дискуссия-66», синектике и синектической конференции, методе Дельфи, идейной инженерии и других. У вас в распоряжении появится довольно солидный арсенал приемов повышения личной эффективности в жизни, обучении и работе.

    Хотите проверить свои знания?

    Если вы хотите проверить свои теоретические знания по теме курса и понять, насколько он вам подходит, можете пройти наш тест. В каждом вопросе правильным может быть только 1 вариант. После выбора вами одного из вариантов, система автоматически переходит к следующему вопросу.

    Понравилась статья? Поделитесь ей