Формальная схема процесса принятия решений

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Формальная схема процесса принятия решений

Постановка задачи

Рассмотренная психологическая структура процесса принятия решений может быть представлена последовательной схемой (рис.1), представляющей развертку одного цикла деятельности, показанного на рис.2. Эта схема, по сути дела, является основанием для формальной модели многокритериального выбора, ныне общепринятой в качестве основной модели принятия решений как в системном анализе, так и в математической психологии. В рамках этой модели «борьба мотивов», как реализация волевого акта принятия решения, интерпретируется как оценка множества мотивов по многим критериям и выбор наиболее значимого для субъекта выбора на данный момент. Еще раз отметим роль эмоций как одного из ведущих факторов отбора ведущего мотива с учетом вероятности достижения цели.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 1

Формально модель принятия решений в смысле интерпретации собственно акта выбора описывается теорией многокритериального выбора (например: Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. М. Логос, 2000, Емельянов С.В., Ларичев О.И. Многокритериальные методы принятия решений, М. Знание, 1985). Под ПРИНЯТИЕМ РЕШЕНИЯ в смысле многокритериального выбора понимают особый вид человеческой деятельности, направленный на выбор лучшей из имеющихся альтернатив.

Методы многокритериального анализа являются более мягкими по сравнению с методами исследования операций, исторически появившимися раньше. В рамках теории исследования операций, которая формальными методами моделирует экономические, военные, технические и другие реально протекающие процессы, для поиска оптимального решения необходимо явным образом определить целевую функцию, оптимум которой при выполнении ряда ограничений и даст искомое оптимальное решение. При этом сложности имеются как при определении целевой функции, описывающей процессы, определяющие предметную область, так и при разработке метода решения поставленной оптимизационной задачи. Поиск таких методов привел к возникновению математического программирования и теории оптимизации. Сложности также возникают интерпретации полученных решений. разработанные в этой сфере модели дают возможность определять в основном глобальные стратегии поведения, не давая точных рекомендаций для конкретных практических случаев.

Более мягкие методы многокритериального анализа исходят из гипотезы, что человек принимает решение, сравнивая между собой ряд вариантов. Сравнение идет с использованием целого ряда критериев оценки качества альтернативных вариантов.

Формально традиционная методика многокритериального анализа представляется следующей схемой (И.П.Беляев, Е.А.Трофимов. Системы поддержки принятия решений):

пусть имеются альтернативы достижения цели (решения проблемы) а₁, а₂,..., a_n

пусть лицом принимающим решение (ЛПР) выделены критерии оценки альтернатив q₁, q₂,..., q_m и пусть определены коэффициенты важности критериев (например, на основе парных сравнений) w₁, w₂,...,w_m каждой из альтернатив ЛПР выносит оценки по всему спектру критериев x_ij, что можно представить таблицей вида:

И тогда глобальная полезность для каждой из оцениваемых альтернатив a_j выражается как

формальный многокритериальный принятие решение

U = F(X,W),

где X - вектор оценок x_ij, i=1,m; W - вектор весов критериев w_i, F - функция свертки локальных оценок (например, взвешенная сумма - сумма произведений оценок альтернативы на вес критерия

_m

U_j = ? x_ij w_i),

ⁱ⁼¹

которая ставит в соответствие каждой из альтернатив соответствующее значение функции полезности U. Отметим, что метод взвешенных сумм представляется наиболее естественным и интуитивно понятным. Его в числе первых «придумывают» как метод свертки вектора оценок наиболее способные студенты в начале чтения соответствующего курса лекций, и он единственный остается в головах наиболее нерадивых после сдачи экзамена.

При реализации в виде реально работающих процедур описанная схема многокритериального анализа требует, чтобы лицо, принимающее решения (ЛПР) определило перечень критериев и для каждого из них - метод измерения предпочтений по этому критерию, как правило на числовой шкале (относительной или интервальной), далее необходимо вынести оценки каждой их альтернатив a_i по каждому из критериев q_j - x_ij (как правило, в баллах или процентах), а также необходимо определить значения относительных важностей критериев w_i. При этом важно определить вид глобальной функции полезности альтернатив F(X,W) характерный для данного типа процедуры принятия решений. Формально можно показать что, в случае выполнения ряда аксиом (транзитивности и слабого порядка, устранения ненормальностей в предпочтениях, независимости по предпочтениям) F(X,W) имеет вид взвешенной суммы. Но доказательство справедливости этих аксиом для практически важных и сложных случаев - дело непомерно сложное, требующее от ЛПР значительных затрат времени, умственных усилий. Поэтому на практике пытались применить или аналоги аксиоматических методов, или методы, где априорно принималось выполнение как ряда аксиом. Но все эти методы предъявляют к ЛПР слишком завышенные требования по определению в малопривычном для него виде параметров, как правило, в числовом виде. Попытка уйти от этой схемы с помощью моделирования мыслительных процессов методами искусственного интеллекта привела к появлению экспертных систем. В экспертных системах, основанных как на наиболее популярном представлении знаний в форме правил продукций, так и в форме фреймов, или исчислении предикатов, делается попытка получения решения на основе формализованных знаний экспертов в конкретных предметных областях. Несмотря на всю привлекательность попытки получения решения на основе использования баз знаний и построения цепочек вывода, процедуры извлечения знаний часто оказываются слишком тяжелыми и непривлекательными для ЛПР.

При применении большинства методов многокритериального анализа возникает целый ряд проблем: откуда взять достаточно полное множество альтернатив, как сформировать набор критериев и получить оценки по отдельным критериям и как объединить, агрегировать эти оценки в общую оценку полезности альтернативы. Далее будет рассмотрена более естественная с точки зрения практического использования модель принятия решений, обобщающая некоторые модели стратегий выработки решений

С точки зрения системного анализа, модель многокритериального выбора имеет важное методологическое значение. Во-первых, необходимо осознать и выделить стоящую перед нами проблему. Для этого необходимо достаточно четко описать проблемную область, поставить цель, предложить варианты решения - альтернативы. И чем богаче множество альтернатив, тем выше вероятность получения более качественного решения. Нужно осознать, явно обозначить и определить критерии оценки и отбора альтернатив. Эта методическая работа позволяет явным образом обозначить и описать полигон для обсуждения и принятия решения, сделать его ясным и понятным другим, то есть при необходимости заложить основу совместной согласованной деятельности путем перевода процедуры принятия решения из внутренней формы во внешнюю, подлежащую оценке и обсуждению. Такой последовательный подход позволяет перейти от эмоциональных оценок к рациональным, перейти при общении на деловой и обоснованный стиль общения. По сути это осознанный перевод проблем принятия решений из формы внутреннего диалога во внешний.

Явное обсуждение альтернатив решения, критериев оценки и их важностей дает возможность рассмотреть различные точки зрения в единой шкале, в рамках единого подхода.

1. Моделирование проблемной ситуации

Введем следующие определения:

1. Под событием будем понимать элементарную смысловую единицу описания предметной среды. Например «идет дождь». Обозначение Ea, Eb, Ec

2. Под фактом будем понимать реализацию некоторого события в форме логического описания вида <факт имеет место> или <факт не имеет места>. Например <наличие дождя = да>. Обозначение. Fa, Fb, Fc

3. Под сценой будем понимать набор событий, связанных логическими операторами И, ИЛИ, НЕ. Обозначение Sabc, Sabc = Fa*Fb*Fc, где * - один из перечисленных выше логических операторов.

4. Под правилом (правилом продукций) будем понимать выражение вида:

ЕСЛИ S1, ТО S2,

где S1 - сцена условия, а S2 сцена вывода. Каждое из правил помечается слева уникальным номером вида Rn.m, где n - номер правила, а m - номер предметной области. Например

R15.7 ЕСЛИ <идет дождь = да> ИЛИ <идет мокрый снег = да>,

ТО <наличие зонта = да> ИЛИ <наличие плаща = да> ИЛИ <выйти из дома = нет>

Отметим, что в отличие от стандартного описания правил продукций мы допускаем альтернативность фактов (выводов) в констатирующей части правил. То есть мы ввели возможность порождения некоторых альтернатив. Для построения логической цепочки (цепочки вывода) можно или считать данное правило вершиной ветвления, то есть строить самостоятельные цепочки исходя из каждого факта констатирующей части, или строить логический вывод на основании выбора наиболее значимого факта - наилучшей альтернативы. Это собственно и является основной задачей многокритериального анализа. В самом простом случае соответствующие веса фактов Wa, Wb, Wc извлекаются из базы данных (заполненной по результатам предыдущего опыта) или вычисляются пользователем путем заполнения матрицы парных сравнений, например, по методике Т.Саати. Для этого пользователю предлагается провести серию последовательных попарных сравнений важности в данной ситуации Fa по сравнению с Fb, затем Fa по сравнении с Fc и т.д.То есть в общем случае заполняется матрица вида:

где Ya_ia_j результат сравнения по важности факта Fa_i с фактом Fa_j, равный

1, если Fa_i равнозначен Fa_j

3, если Fa_i важнее Fa_j

Ya_ia_j = 5, если Fa_i значительно важнее Fa_j

7, если Fa_i безусловно важнее Fa_j

9, если Fa_i абсолютно важнее Fa_j

и Ya_ia_j = 1/ Ya_ja_i. Весовые коэффициенты фактов вычисляются как корень степени k из произведения коэффициентов парных сравнений по строке. Затем производится нормировка полученных чисел на единицу.

2. Некоторые методы воздействия на ЛПР

С использованием введенных выше определений можно провести, например, классификацию и анализ некоторых методов формирования описаний проблемной ситуации с целью направленного воздействия на субъекта принятия решения..

1. Воздействие, связанное с изменением значения факта и/или подменой одного факта другим. Например вес некоторого факта объявляется незначительным, пренебрежимо малым («А, ерунда это!»), вместо него вводится другой, а цепочка вывода запускается по тем же логическим связкам. Например, заменить <хотел позвонить = да> на <позвонил = да>, или <получил положительную оценку = нет> на <получил положительную оценку = да>.

2. Воздействие, связанное с добавлением ложного факта. Например, при неурожае помидоров обнародовать исследования о вредном влиянии томатов на уровень холестерина в крови.

3. Воздействие, связанное с изъятием некоторого факта. Например, при проведении предвыборной кампании «опустить» негативные факты из биографии кандидата.

4. Воздействие, связанное с изменением относительных весов фактов. Например, вес факта <наличие вредных выбросов = да> посчитать пренебрежимо малым по сравнению с экономической выгодой.

5. Воздействие, связанное с заменой типа (типов) логических операторов в условной части правила. Например <собрать документы = да> ИЛИ <дать взятку = да> - на < собрать документы = да > И < дать взятку = да >

3. Возможные источники заблуждений при принятии решений

Рассмотрим теперь источники заблуждений и некоторые методы навязывания мнений:

1. Преждевременное обобщение. Это случай, когда когда в основу рассуждений полагается некоторая сцена Sabcdef, например, только на основании того, что подтверждено наличие лишь части фактов из полного перечня, например Fa, Fc из всего перечня

2. Рассуждения по аналогии. Под аналогией понимается сходство объектов в некотором отношении. Пусть имеются сцены Sabcdef и Salcdmnkz. Общими для них будут факты Fa, Fc, Fd. И на основе того, что отработана логическая цепочка, исходной сценой которой будет сцена Sabcdef, полагается ее справедливость для Salcdmnkz.

3. Ассоциация. Если в сцене Sabcdef факты Fa, Fb, Fc были связаны определенными логическими операторами, например, Fa И Fb ИЛИ Fc, то и в сцене Sabclmp, относительно которой нет точного знания, эти же факты априорно связываются тем же набором логических операторов.

Можно заблуждаться, но можно и преднамеренно ввести в заблуждение. Механизм ввода в заблуждение можно рассматривать, как манипулирование весами фактов, определяющих данную сцену. При преждевременном обобщении (см. п1) это выражается в том, что веса фактов Fa, Fc - Wa, Wc полагаются значительно большими, чем веса всех остальных фактов, то есть полагают, что Wi >> Wj, где i=a,c, j = b,d,e,f. Например, приписать такому факту, как национальная принадлежность, наибольший вес, а потом построить ложную цепочку выводов о виновности в собственных бедах представителей некоторой национальности. При выстраивании ложной аналогии полагают (преднамеренно, если ложная аналогия служит средством манипулирования действиями других субъектов), что (см. п.2), например веса фактов Fa, Fc, Fd значительно превосходят веса всех других фактов аналогируемых сцен, то есть Wi >> Wj, где i=a,c,d, j = b,e,f,l,m,n,k,z. Например, провести аналогию между «десятью заповедями» и «кодексом строителя коммунизма» и сделать вывод о том, что получим возможность дать всем «по потребностям». Отличное описание подобных техник дал Л.Шестов (Апофеоз беспричинности (Опыт адогматического мышления). СП-б, "Общественная польза", 1905): «Лучший способ доказательства - начать с безобидных утверждений. Когда подозрительность слушателя усыплена, когда в нём даже родилась уверенность, что вы собираетесь подтвердить любимейшие его идеи, - тогда наступил момент открыто высказаться спокойным тоном, тем же, которым только что говорились трюизмы.

О логической связи можно не заботиться. На человека гораздо более действует последовательность интонаций, чем последовательность мыслей. Если вам удастся, не нарушив тона, высказать не принятое мнение, ваше дело сделано. Читатель не только не забудет ваших слов - он будет ими терзаться, пока не согласится с вами.»

Для построения более полной модели управления поведением введем один специфический тип факта «оценка события». Под оценкой события будем понимать субъективную меру интенсивности события по некоторому критерию (набору критериев). Например, для события <идет дождь = да> оценкой может быть <дождь сильный = да> и <дождь холодный = да>. У нас появляется средство оценивания событий, а также отсюда может быть построен аппарат сравнительной оценки событий различными субъектами. Что для одного «дождь сильный», для другого - моросящий. Для числового описания оценки событий удобно воспользоваться аппаратом теории нечетких множеств. Так, оценку события «идет дождь» по критерию «сила дождя» можно провести в осях «интенсивность осадков в мм/час - оценка силы в долях единицы». Например, соответствующий график может выглядеть как показано на рис.2:

(мм/час)

Рис. 2

Это график функции принадлежности нечеткого множества «сила дождя». В простейшем случае он представляет собой график кусочно-линейной функции. Понятно, что для разных людей меняется как угол наклона графика оценки, так и положение точки I*, в которой по оценке данного субъекта дождь абсолютно точно становится сильным. Если наложить друг на друга графики оценки некоторым множеством субъектов, то в случае совпадения хотя бы части графиков получим наглядное представление совпадения мнений.

Соответствующие правила могут теперь выглядеть следующим образом:

ЕСЛИ <идет дождь = да>И<дождь сильный = да>И<дождь холодный = да>, ТО <взять зонт = да>.

Здесь оценки в форме фактов имеют вид: <дождь сильный = да>, <дождь холодный = да>.

Понятно, что критериев оценки событий великое множеств, перечни оценок также отличаются, и люди могут не понимать друг друга просто потому, что имеют несовпадающие множества критериев оценки одного и того же события. Кроме того, при совпадающем перечне критериев оценки сами оценки могут не совпадать, или пересекаться слабо. Оценка «денег не хватает» в устах бабушки-пенсионерки и хозяина автозаправки имеют несовпадающие кривые. Они просто определены в разных областях горизонтальной оси.

4. Методы генерации альтернатив

Качество решения во многом зависит от качества информации о проблемной ситуации S, то есть богатства и достоверности определяющих ее фактов. Информация должна быть полной, точной (достоверной) и своевременной (актуальной). Факты должны отбираться по важности (w_i > w*, где w* - нижняя граница) относительно достижения цели, дабы не делать картину информационно избыточной. Не следует забывать того фундаментального обстоятельства, что объем кратковременной памяти человека ограничен числом 7+_2 информационных единиц.

Качество решения зависит от достаточности, полноты множества вариантов решения {a_i}. Генерация вариантов решения на основе анализа ситуации S, формально описывается правилом

ЕСЛИ S,

ТО(a₁)ИЛИ(a₂)ИЛИ … ИЛИ(a_n)

и осуществляется в процедуре внешнего (Ko) и/или внутреннего (Ki) консалтинга. Внутренний консалтинг состоит в мобилизации собственного опыта принятия решений и соответствующих знаний.

Внешний (коммуникативные методы) и внутренний (морфологический анализ и текстологические методы) консалтинг перемежаются при генерации альтернатив. Прежде, чем обращаться к помощи экспертов, необходимо осознать проблему, мобилизовать собственный опыт и знания, что условно показано стрелками переходов на схеме:

Ki

Ko

Перечислим теперь некоторые содержательные методы порождения (генерации) альтернатив.

5. Метод морфологического анализа

Морфологический анализ, автором которого является Ф.Цвики, как и все аналитические методы, основан на разбиении задачи (проблемы) на части, каждая из которых может быть в свою очередь детализирована. И для каждой из частей ищутся варианты реализации или как элементы новизны, или как элементы заимствования из других проблемных областей. Далее решение собирается (синтезируется) поэлементно. Формально проблема P разбивается на элементы P_i, i=1,...N, которые также могут быть подвергнуты дальнейшей детализации (как условно показано ниже). Для каждого из элементов P_i подбираются варианты реализации V_k(P_i). В свою очередь, элементы P_i, i=1,...N могут подвергаться дальнейшей детализации, фрагмент которой для двухуровневой иерархии показан ниже.

Дальнейшее развитие и обобщение на трехмерный случай (пирамида понятий) метод морфологического анализа получил в работах В.М.Капустяна (например, «Конструктору о конструировании атомной техники»).

И затем новый вариант (новая альтернатива решения) набирается как объединение компонентов, которые выбираются по одному из каждой строки морфологической таблицы:

_N

A(P)=U V_l(P_i)

_i=1

Таким образом, новизна может возникнуть по минимуму в одном элементе необходимого уровня детализации. В зависимости от привнесенной степени новизны в вариант решения в целом он может объявляться или полностью новым, или модификацией известных.

Естественно, здесь возникает много проблем синтеза варианта решения - таких, как совместимость элементов решения, поиск оптимальных и т.п.

Отметим, что поиск вариантов может содержать такие составляющие как творческое порождение (изобретение) принципиально новых вариантов компонент или решения в целом, так и комбинирование на основании данных из специально собираемых картотек, каталогов или машинно-ориентированных баз данных.

6. Коммуникативные методы

Это группа известных методов получения экспертных данных (работы с экспертами). Эти методы изучает как когнитология (и инженерия знаний), так и научное направление по работе с экспертными оценками. Коммуникативные методы подразделяются на индивидуальные - когда варианты решения генерирует единственный эксперт, и групповые. К индивидуальным методам относится, например, анкетирование, интервью, диалог. Более плодотворными в смысле порождения альтернатив являются групповые методы. Это, в первую очередь, мозговой штурм - когда в условиях отсутствия критики порождаются любые, казалось бы, даже самые дикие варианты. Другая известная группа методов - деловые игры, а также метод круглого стола. Особенно эффективным является игровой подход, в рамках которого организуется конкурентное взаимодействие групп экспертов. Например, сильно отличающихся по возрасту и опыту работы. Здесь более молодые, активные и напористые заставляют своими резкими и часто необоснованными суждениями полезно работать более опытных экспертов.

7. Текстологические методы

К этой группе методов относятся методы работы с различного рода документацией. Сюда же можно отнести поисковые методы работы с Internet, отраслевыми, городскими и другими базами данных. Это также методы работы с рекламными материалами, накопление и анализ сообщений прессы, радио и телевидения.

8. Методы порождения и отбора критериев

Когда цель поставлена и рассматриваются альтернативные варианты ее достижения a_i, i=1,...,n, то их очевидно можно рассматривать как некоторые объекты типа A. По другому быть не может, так как отбор наилучшего варианта предполагает их сравнение, то есть выделение типовых общих для всех вариантов качеств. Можно сказать, что выделяются определяющие, с точки зрения достижения цели P, свойства объекта типа A и сравниваются его экземпляры a_i, i=1,...,n. Объект A характеризуется некоторым набором качеств (свойств), которые проявляются через возможные действия с объектом, необходимые для достижения поставленной цели P. То есть с A связан набор возможных целесообразных действий D = {d_i}. Отдельное действие с экземпляром объекта a_i относительно достижения цели порождает конкретную оценку соответствующей характеристики, качество которой и оценивается по некоторому критерию. То есть множество необходимых действий с объектом порождает множество критериев оценки их результатов:

D(A) > Q, где Q = {q_j} - множество критериев

Это общее правило, так как только через действия с объектом мы можем понять и оценить его свойства или характеристики. Понятно, что в основе возможных действий над объектом лежат актуальные для субъекта принятия решений потребности. Например, при покупке автомобиля субъект, нуждающийся в надежном транспортном средстве будет оценивать в первую очередь его надежность (как часто надо ремонтировать), грузоподъемность (сколько груза и пассажиров можно перевезти). Если же субъект выбирает автомобиль в качестве средства самоутверждения (престижности), то его в первую очередь интересует внешний вид и цвет (лестные отзывы), комфорт (удобства при поездке) и т.п.

Итак, коротко формула порождения критериев оценки качеств альтернатив сводится к тому, что необходимо ответить на вопросы «что возможно делать с объектом?» для достижения цели P, порождаемой актуальной на данный момент доминирующей потребностью R и сопутствующими ей: R > {R_k}.

Список литературы

1. А.И. Кравченко История менеджмента / А.И. Кравченко. - М.: Академический Проект; Издание 5-е, 2013. - 560 c.

2. Адизес Как преодолеть кризис менеджмента / Адизес, Ицхак. - М.: СПб: BestBusinessBoоks, 2017. - 286 c.

3. Андерсон Менеджмент, ориентированный на потребителя / Андерсон, Керр Кристин;, Кэрол. - М.: ФАИР-Пресс, 2017. - 288 c.

4. Бочкарев 7 нот менеджмента. Настольная книга руководителя / Бочкарев и др. - М.: Эксмо, 2013. - 832 c.

5. Бочкарев 7 нот менеджмента: настольная книга руководителя / Бочкарев, др. А. и. - М.: Эксмо, 2017. - 976 c.

6. В.В. Глухов Менеджмент / В.В. Глухов. - М.: СПб: Питер; Издание 3-е, 2017. - 608 c.

7. В.В. Иванов Муниципальный менеджмент / В.В. Иванов, А.Н. Коробова. - М.: ИНФРА-М, 2014. - 718 c.

8. В.Г. Карпов Основы проектного менеджмента / В.Г. Карпов. - М.: Уфа: Монография, 2013. - 184 c.

9. В.Д. Дудка Менеджмент качества в области высокотехнологичных производств / В.Д. Дудка. - М.: Финансы и кредит, 2016. - 238 c.

10. В.С. Кабаков Менеджмент: проблемы - программа - решение / В.С. Кабаков, Ю.М. Порховник, И.П. Зубов. - М.: Лениздат, 2016. - 112 c.

11. Ван Хорн, Джеймс К. Основы финансового менеджмента +CD / Ван Хорн, Джеймс К., Вахович, М. (Мл.) Джон. - М.: Вильямс; Издание 11-е, 2012. - 992 c.

12. Вумек, Джеймс П. Модели менеджмента ведущих корпораций / Вумек, Джеймс П., Джонс, Дэниел Т., Масааки Имаи,. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2013. - 448 c.

13. Грейсон Американский менеджмент на пороге XXI века / Грейсон, О'Делл Джексон;, Карла. - М.: Экономика, 2017. - 319 c.

14. Е.Е. Вершигора Менеджмент / Е.Е. Вершигора. - М.: ИНФРА-М; Издание 2-е, перераб. и доп., 2017. - 283 c.

15. И.И. Мазур Нескучный менеджмент / И.И. Мазур, В.Д. Шапиро. - М.: М. Авваллон, 2014. - 194 c.

16. И.Н. Герчикова Менеджмент / И.Н. Герчикова. - М.: Юнити; Издание 3-е, перераб. и доп., 2015. - 501 c.

17. Клок Конец менеджмента / Клок, Голдсмит К;, Дж. - М.: СПб: Питер, 2015. - 368 c.

Размещено на Allbest.ru