Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

Одним из инновационных подходов для обоснования управленческих решений является использование систем поддержки принятия решений (СППР). Существующие СППР в основном используют методы многокритериального математического программирования, метод анализа иерархий (МАИ), метод аналитических сетей (МАС). Однако эти методы не всегда можно использовать для решения задачи, поскольку они работают только при определенных предпосылках. Создание СППР, в основе которых лежат иные методы принятия решений, является весьма актуальным, поскольку дает возможность повысить качество аналитического обоснования вариантов решений вследствие решения задачи с использованием различных методов и сравнить полученные результаты для выбора наиболее предпочтительного варианта решения. В данной работе были проанализированы алгоритмы методов семейства ELECTRE, а также разработана программная система ЭСППР ELECTRE, реализующая методы ELECTRE I, ELECTREv, ELECTRE IS, ELECTRE II и ELECTRE III. Практическая значимость работы заключается в том, что результаты могут быть использованы для аналитического обоснования вариантов решений с применением методов, которые ранее не использовались на практике в силу отсутствия соответствующего программного обеспечения. СППР ELECTRE была использована для решения поставленной задачи выбора платформы бизнес-интеллекта большой размерности. Объектом исследования данной работы являются семейтсво методов ELECTRE. Предметом исследования является алгоритмизация и информатизация методов семейства ELECTRE для внедрения их в ЭСППР. Полученные результаты были сравнены с результатами решения задачи в другой системе - ЭСППР. Непротиворечивость полученных результатов в двух системах доказывает работоспособность новой системы и демонстрирует преимущество использования различных моделей для аналитического обоснования решения.

Глава 1

История и определение СППР

Развитие транснациональных корпораций ускоряет процесс распространения по всему миру новых производственных и управленческих технологий. Они рождаются в высокоразвитых индустриальных странах, где под давлением конкуренции беспрерывно обновляются технологии и на рынок выходят все новые и новые виды продукции с улучшенными характеристиками. Недавно внедренные технологии быстро устаревают не только в качественном, но и в стоимостном отношении, поэтому только постоянная адаптация к изменениям рынка, использование последних достижений науки и техники позволяет субъектам экономики обеспечить свое устойчивое существование и дальнейшее развитие.

Научно-технический прогресс, осуществляемый под влиянием крупнейших научных и технических открытий, оказывая воздействие на все стороны жизни общества и предъявляя возрастающие требования к уровню образования, квалификации, культуры, организованности, ответственности работников, охватывает наряду с промышленностью, сельское хозяйство, транспорт, связь, медицину, образование, быт. Главные направления развития общества пробовали установить такие великие философы прошлого, как Платон, Аристотель, Гегель, Леонардо да Винчи, М.В. Ломоносов, Ж.-Д. Бюффон, А.Гумбольдт. В новейшие времена эта проблема нашла свое отображение в теории ноосферы, авторами которой являются В.И. Вернадский, Тейер де Шарден, К. Э. Циолковский. В 1968 году группа ученых и бизнесменов из разных стран основала Римский клуб - международную неправительственную организацию, которая поставила своей целью изучение глобальных проблем существования и развития человечества и поиска путей их решения. К таким проблемам относятся проблемы планетарного масштаба, оказывающие влияние на деятельность субъектов экономики и отдельных индивидов, требующие тесного международного сотрудничества для их разрешения. Именно этой тематике был посвящен в 1995 г. очередной доклад Римскому клубу, подготовленный Э. Вайцзеккером, Э. Ловинсом и Л. Ловинсом и впоследствии опубликованный под названием «Фактор четыре. Затрат - половина, отдача - двойная», в котором был предложен качественно новый подход к общей оценке прогресса, основанный на увеличении продуктивности использования ресурсов. По утверждению авторов, мы можем жить в два раза лучше и в то же время тратить в два раза меньше природных ресурсов, не оказывая при этом разрушительного воздействия на окружающую среду, что необходимо для устойчивого развития человечества в будущем. Решение заключается в том, чтобы использовать электроэнергию, воду, топливо, материалы, плодородные земли и т. п. более эффективно, без дополнительных затрат и даже с выгодой.

Каждый субъект экономики является неотъемлемой частью своей бизнес-среды. Бизнес-среду субъекта экономики необходимо рассматривать в неразрывной связи с системой более высокого порядка - внешней средой. Обоснование необходимости учитывать значение влияния внешней среды на субъекты экономики стали появляться в исследованиях в конце пятидесятых годов ХХ века. Это стало одним из важнейших вкладов системного подхода в науку управления, поскольку подчеркивалась необходимость для руководителя рассматривать субъект экономики как целостность, состоящую из взаимосвязанных частей, имеющих связи с внешним миром, и позволило разработать концепцию, по которой наиболее подходящий в данной ситуации метод должен определяться конкретными внутренними и внешними факторами, характеризующими субъект экономики и влияющими на него соответствующим образом.

В настоящее время происходит постоянное изменение бизнес-среды вследствие общей изменчивости бизнеса. Оперативность реакции субъекта экономики на изменения, происходящие в бизнес-среде, должна быть предельно высокой, поскольку субъекты экономики, осуществляя свою деятельность в бизнес-среде, не могут быть оторваны от неё. При этом изменение бизнес-процессов внутри субъекта экономики является реакцией на изменяющуюся вокруг него бизнес-среду. И чем интенсивнее это воздействие, тем чаще субъект экономики вынужден изменять свои бизнес-процессы. Другими словами, бизнес-среда оказывает воздействие на субъект экономики, следовательно, субъект экономики изменяется; его изменение приводит к изменениям бизнес-среды, поскольку субъект экономики является частью бизнес-среды. Таким образом, взаимодействие субъекта экономики с бизнес-средой характеризуется их взаимным влиянием.

Как было отмечено выше, в настоящее время проблема изменчивости бизнеса становится общемировой, охватывая как крупные и корпоративные субъекты экономики, так и средние и малые предприятия, банки, страховые, промышленные, торговые инвестиционные и др. компании. Увеличение темпов изменчивости бизнес-среды субъекта экономики в значительной степени определяет состояние современного бизнеса. Воздействия бизнес-среды на субъекты экономики сложнопредсказуемы. Это позволяет нам сделать вывод, о том, что в современном мире происходит постоянное увеличение темпов изменения бизнес-среды, требующее от субъекта экономики необходимости оперативной адаптации к этим изменениям, что позволит компаниям обеспечить устойчивое существование и развитие. Как было отмечено нами во введении под термином «оперативная адаптация» будем понимать адаптацию, отвечающую принципу JIT (just in time - точно в срок).

Поскольку субъект экономики живет в конкретной бизнес-среде и в связи с тем, что бизнес-среда субъекта экономики перманентно меняется, последнему нужно постоянно адаптироваться под изменения собственной бизнес-среды, вызванные некоторыми факторами изменчивости. Факторы бизнес-среды характеризуются взаимозависимостью, сложностью, агрессивностью, изменчивостью, непредсказуемостью. Между структурными подразделениями субъекта экономики, в рамках прямых и обратных связей происходит обмен данными, служащий основой ситуационного управления и позволяющий адекватно и оперативно реагировать на изменяющуюся бизнес-среду. Взаимодействие субъекта экономики с объектами бизнес-среды, характеризуются возникновением и последующим разрешением противоречий, касающихся сфер их взаимодействия, - сбыта, финансов, снабжения и др. Неадекватная реакция системы управления субъекта экономики или её отсутствие ведет к накоплению противоречий. Эти противоречия могут быть преодолены за счет своевременных изменений внутри субъекта экономики посредством совершенствования бизнес-процессов, организационной структуры, средств и методов управления как решающих факторов обеспечения жизнеспособности в условиях изменяющейся бизнес-среды.

Использование субъектами экономики достижений научно-технического прогресса как коренного, качественного преобразования производительных сил на основе возрастающего взаимодействия науки с производством, в условиях конкурентной борьбы на рынке позволяет им предлагать более качественную продукцию, работы, услуги, снижать собственные затраты на производство.

Субъекты экономики вынуждены следить и адаптироваться, оперативно реагировать на научные достижения в собственной и сопредельных областях деятельности, а некоторым из них приходится делать значительные инвестиции в науку, заказывая определённые научные разработки. И наоборот, технологически несовременная компания гораздо менее конкурентоспособна, вследствие воздействия на неё научно-технического прогресса. Это касается всех технологических процессов производства и управления субъекта экономики. Движущим моментом здесь также является высокая для субъекта экономики доходность от производства и продажи науко- и техноемкой продукции.

Результатом научно-технического прогресса последних десятилетий стала так называемая информационная революция, характеризуемая появлением сетевой экономики и развитием информационного общества. Международные коммуникации и внедрение информационных технологий в процессы производства и управления, объединение всемирных информационных сетей обеспечили появление новых моделей управления, ориентированных на интеграционные процессы субъектов экономики, функционирующих на основе глобальных сетевых бизнес-взаимодействий.

В деятельности любого субъекта экономики, выделяя цели, можно установить и фазы управления. В соответствии с длительностью периода управления мы будем говорить об оперативных (один рабочий день), текущих (декада, месяц, квартал, полугодие) и перспективных (год, три года, пятилетка) фазах процессов управления, которые непосредственно взаимосвязаны с учетом, планированием, анализом и регулированием.

Каждая функция управления содержит расчетно-аналитическую и синтезирующую части. Расчетно-аналитическая часть заключается в основном в переработке информации по установленным алгоритмам и в значительной степени поддается формализации, а синтезирующая часть заключается в принятии решений и носит более творческий характер. Методы управления субъектом экономики не могут обеспечить выбор единственного варианта функционирования данного объекта. Во-первых, это связано с принципиальной многовариантностью производственных процессов, во-вторых, с наличием нескольких целей управления по каждому из частных объектов и, в-третьих, с необходимостью учета значительного числа факторов, слабо поддающихся формализации. Поэтому окончательный выбор варианта функционирования управляемого объекта остается прерогативой руководителей соответствующих уровней управления.

Функции управления из-за универсальности своего состава являются одним из наиболее распространенных признаков декомпозиции управленческих систем, несмотря на многоаспектность процессов управления потоками работ в рамках субъекта экономики. Другими признаками декомпозиции процессов управления, протекающих в компании, являются объект и период управления. По нашему мнению, объектом управления субъекта экономики может служить как деятельность подразделения или одного сотрудника, так и отдельный бизнес-процесс, поток работ, отдельная хозяйственная операция, состоящая из последовательности технологических этапов и т.д.

В настоящее время существует два принципиально разных подхода к организации управления субъектом экономики: функциональный и процессный. В онтологии развития подходов к менеджменту прошлого века выделим продукт-ориентированный, клиент-ориентированный и проект-ориентированный подходы.

Продукт-ориентированный подход, характерный для индустриальной эпохи, доминировал в первой половине ХХ-го века. Его основными компонентами являются управление себестоимостью продукции и рациональная организация технологических процессов. Клиент-ориентированный, постиндустриальный подход получил развитие в послевоенный период. Он характеризуется переносом центра тяжести экономической активности на ее рыночные и финансовые аспекты. Это, в первую очередь, касается маркетинговой политики и сбыта. Наконец, в эпоху информационной революции в качестве перспективного стал рассматриваться проект-ориентированный подход, основу которого составляет стратегическое планирование деятельности компании в динамично изменяющейся и развивающейся бизнес-среде. На сегодня в нашей стране известны все три указанные парадигмы управления, развивающиеся параллельно, однако крупные изменения в экономической конъюнктуре зачастую делают необходимость смены того или иного подхода жизненно необходимой.

Идеологической парадигмой управления со времен А. Смита и Ф.У. Тейлора являлся функциональный подход, т.е. декомпозиция производственного процесса на элементарные задачи и затем дальнейшее совершенствование этих задач, а также специализация исполнителей в соответствии с содержательной составляющей каждой из них. Европейские экономисты предлагали декомпозировать субъект экономики на структурные подразделения, оптимизировать функции каждого подразделения по отношению к целям субъекта экономики и потом снова композировать в единое предприятие. При этом подразумевалось, что совершенствование частного неизбежно должно привести к совершенствованию общего, состоящего из совершенных наборов частных. При этом во внимание не принимался тот факт, что достижение максимума несколькими функциями отнюдь не гарантирует максимума более общей функции, составленной из них.

Основным достижением функционального подхода по праву следует считать изобретение Генри Фордом в начале ХХ века конвейера, позволившего организовать промышленный выпуск автомобилей (несколько десятков тысяч в год). Но, к сожалению, раз установленный конвейер не дает впоследствии возможности повышать снова и снова эффективность его работы. Сборочные конвейеры возникли из идеи разбиения сложного процесса на простые шаги, которые могут осуществляться персоналом с невысоким уровнем подготовки. Они построены по принципу специализации функций: берём продукт, который необходимо произвести, разбиваем весь объем работ на частные подзадачи, их, в свою очередь, опять на подзадачи и т.д.; наконец, когда эти подзадачи достаточно малы, получаем сборочный конвейер. Это модель упрощения процесса, воплощенная как непосредственно в производстве, так и в управлении, привела к тому, что сегодня подавляющее большинство средних, крупных и корпоративных субъектов экономики представляют собой огромные, заторможенные, разросшиеся компании.

Рассмотрим пирамиду управления субъекта экономики, ориентированную на функциональный подход. На её вершине располагается группа должностных лиц, так называемый высший уровень управления, который вырабатывает стратегические планы, укрупненные цели и тактические планы для осуществления выбранных стратегий. В основании пирамиды находятся тысячи (десятки тысяч) работников в офисах и на производстве, которые создают продукцию, принимают заказы, выставляют счета, оформляют оплату и т.д., обеспечивая деятельность субъекта экономики. Система управления субъекта экономики характеризуется тем, что отдельным работникам недопустимо доверять принятие базовых решений на уровне политики или правил функционирования компании. В таких субъектах экономики сбор информации и действия по принятым правилам осуществляются только после передачи информации специалистам среднего уровня управления.

Эти противоречия достаточно глубоко исследуются в работе Д. Васкевича, где автор, отмечая, что в таких организациях бюрократия жизненно необходима, подчеркивал, что у любой большой компании следует выделить три основные проблемы, которые прямо пропорциональны её размеру. Первая проблема заключается в эффективной организации планирования на предприятии, т.е. преобразовании укрупненных стратегий в более мелкие планы действий для достижения желаемых результатов. Вторая - проблема координации на предприятии, т.е. такое соответствие дефицитных ресурсов субъекта экономики, благодаря которому компания работает с максимальной отдачей без исчерпания запасов наличности, электроэнергии, газа, воды, инвентаря, железнодорожных вагонов, производственных мощностей и т.д. Третья - проблема проведения политики предприятия, т.е. способность реализации согласованной политики через все структуры и уровни управления субъекта экономики.

В небольших компаниях все эти вопросы решаются напрямую, потому что линии связи между уровнями управления короткие, информация доступна на всех уровнях, и можно довести любое решение до соответствующего звена компании легко и быстро. В крупных и средних компаниях эти проблемы являются основными препятствиями. В результате появляется «неконтролируемая бюрократия».

За последние три века существования идеи функциональной декомпозиции внимание исследователей не должным образом акцентировалось на том, что для достижения общего максимума необходим и общий критерий эффективности деятельности субъекта экономики. Попытки реализовать идеи декомпозиции неизбежно приводили к необходимости объединения функций управления, что, в свою очередь, определяло создание пирамидальных иерархических структур.

Но неизбежные черты любой иерархической пирамидальной структуры управления - негибкость, медлительность, дублируемость и дороговизна содержания - существенным образом тормозили прогресс в области управления. Наиболее ярким примером может являться крах внедрения автоматизированных систем управления (АСУ) на предприятиях по всему миру. Внедрение АСУ не смогло привести к ожидаемому снижению накладных расходов и повышению эффективности деятельности субъекта экономики. АСУ были нацелены именно на достижение максимума отдельных декомпозированных функций управления.

Работы по анализу и поиску более эффективных и менее затратных, чем классическое методы управления, велись практически всегда, однако наиболее серьезные результаты начали появляться в начале ХХ века, когда сначала Г.В. Плеханов, а затем И. Фишер начали вводить понятие процесса как фундаментального свойства системы управления. Модель подобного управления рассматривает совокупность происходящих в компании процессов с точки зрения достижения поставленных целей. В настоящее время информационная поддержка процессов становится идеологическим стандартом современного управления. Но, в отличие от функционального, процессное управление оказывается недееспособным без полноценных средств автоматизации бизнес-процессов, поэтому внедрение идеологии процессного управления должно происходить «сверху вниз» и сопровождаться параллельным внедрением новых информационных технологий. Лишь в начале 1990-х годов появились технологии для обеспечения перехода к процессному управлению субъектом экономики. Стандартизация во все большей и большей степени определяет деятельность человека в профессиональной сфере. Это касается и информатики. В частности, в связи с развитием систем поддержки принятия решений (СППР). Почему приходится обращать внимание на стандартизацию? В первую очередь потому, что всех интересует коммерческое применение прикладных решений. Продукт (товар, услуга) становится массовым только после унификации требований к нему, пусть даже с учетом пожеланий «узких» групп потребителей. Соответственно, возникает вопрос - что считать СППР? Это логическая или иная характеристика? Достаточно ли возникшего в 80-х годах XX в. определения СППР как основанной на использовании моделей совокупность процедур по обработке данных и суждений, помогающих в принятии решений. Или, СППР является классом компьютеризированных информационных систем, которые поддерживают деятельность по принятию решений. Указанные определения мало что объясняет и не позиционирует СППР в широком перечне видов информационных систем. Поэтому позже стали добавлять: «система, облегчающая принятие решений», «…представляющая данные в удобной для принятия решений форме» и т.п. Вот еще одно определение (Bonczek, Holsapple & Whinston, 1981): СППР помогает лицу, принимающему решение, в решении непрограммируемых, неструктурированных (или полуструктурированных) проблем; СППР-система должна предлагать возможности формирования интерактивных запросов в естественном языке, близком к предметному и легко изучаемому. Позднее, в 2002 году, Даниель Пауэр охарактеризовал СППР-системы как системы, оперирующие данными, связями, документами, знаниями и моделями. По Пауэру СППР-система - это интерактивная компьютерная система, предназначенная для помощи лицу, принимающему решения, в использовании данных, связей, документов, знаний и моделей с целью идентификации проблем, формирования решений. И это уже, по крайней мере, более конструктивно, хотя под данное определение попадают многие виды современных информационных систем: ERP, GIS, DocFlow, Business Modeller, SCADA/ DCE, Project Management и др. В некоторых определениях СППР упоминается возможность включения функциональных возможностей искусственного интеллекта. Упоминаются также как необходимые возможности графического представления данных. При этом оказывается задействованным связное понятие - Business Intelligence Tools (инструментальные средства бизнес-интеллекта) - программное обеспечение, которое дает возможность пользователям наблюдать и использовать большие объемы данных. Обычно выделяют три типа таких инструментальных средств:

· средства многомерного анализа - также известные как OLАР (On-Line Analytical Processing) - программное обеспечение, которое дает пользователю возможность наблюдать данные в различных измерениях, направлениях или сечениях;

· инструментальные средства запросов (Query Tools) - программное обеспечение, позволяющее формировать запросы к данным по содержанию или образцу;

· инструментальные средства поиска данных (Data Mining Tools) - программное обеспечение (ПО), осуществляющее автопоиск образцов, зависимостей в данных.

Системы поддержки принятия решений (СППР) - это специализированные компьютерные информационные системы, предназначенные для поддержки нескольких или всех этапов процесса принятия решений (Forgionne и соавт., 2000). Они имеют автономные или интегрированные возможности систем поддержки принятия решений (СППР), исполнительные информационные системы (ИИС) и экспертных/основанных на знаниях систем (ЭС/БШ). Отдельно ИИС, СППР и ЭС/БШ, или комбинация этих систем, позволили получить значительные преимущества для лиц, принимающих решения в реальных условиях.

Современным компьютерным системам поддержки принятия решения присущи следующие особенности:

1. СППР предоставляет лицу, принимающему решение (ЛПР), помощь в решении плохо структурированных и неструктурированных задач.

2. СППР поддерживает и усиливает (но не заменяет и не отменяет) соображения и оценки ЛПР. Пользователь «чувствует себя комфортно», используя систему, благодаря удобному интерфейсу.

3. СППР повышает эффективность принимаемых решений.

4. СППР интегрирует модели и аналитические методы со стандартным доступом к данным.

5. СППР предусматривают принцип интерактивного решения задач. Пользователь имеет возможность поддерживать диалог с СППР в непрерывном режиме, а не ограничиваться введением отдельных команд с последующим ожиданием результатов.

6. СППР ориентированы на гибкость и адаптивность для приспособления к изменениям во внешней среде или в подходах к решению задач, которые выбирает пользователь.

Специфические особенности и основы построения компонентов СППР обеспечивают реализацию таких важных свойств по построению информационных систем, как интерактивность, интегрированность, мощность, доступность, гибкость, надежность, робастность, управляемость.

Структура СППР

управление субъект экономика решение

В условиях усиления рыночной конкуренции, неопределенности внешней среды, сокращения жизненного цикла продукции, непрерывно возрастающей технологической и социально-экономической динамики, а также возрастающего уровня запросов потребителей значимым стабилизирующим фактором конкурентоспособного развития копании становится применение инновационных подходов для обоснования управленческих решений, особенно стратегического уровня. Одним из таких подходов является использование систем поддержки принятия решений.

Система поддержки принятия решений является интерактивной системой, которая обеспечивает пользователю легкий доступ к моделям и данным для того, чтобы поддержать процесс принятия решений относительно слабоструктурированных и неструктурированных задач. СППР представляет собой информационно-советующую систему и может иметь различную архитектуру и набор функций. Так, пассивные СППР осуществляют лишь первичную обработку информации без рекомендаций выбора решения. Активные СППР осуществляют все этапы многокритериального выбора и представляют на рассмотрение ЛПР лучшие альтернативы.

СППР содержит три главных компонента: подсистему интерфейса пользователя; подсистему управления базой данных и подсистему управления базой моделей. Эти три подсистемы образуют основу классической структуры СППР, благодаря которой последние отличаются от других типов информационных систем. В последнее время с развитием глобальной сети Интернет, корпоративных (Интранет) и межорганизационных (Ентернет) сетей к СППР добавляют новую подсистему управления сообщениями.

Системы поддержки принятия решений включают различные творческие, поведенческие и аналитические основы, которые опираются на множество дисциплин (Sage, 1981). Эти основы позволяют донести различные структуры фундаментальных концепций поддержки до индивидуальных и групповых пользователей. Данные структуры включают в себя: (a) классические системы (Alter, 1996), к которым относятся системы поддержки принятия решений (СППР), экспертные и основанные на знаниях системы (ЭС/БШ), исполнительные информационные системы (ИИС), групповые системы поддержки(ГСП) и пространственные системы поддержки принятия решений (ПБ) и (б) новые системы (Forgionne, 1991; Forgionne и соавт., 2002; Gray & Watson, 1996; Mora et al., 2003; Power, 2002; Turban & Aronson, 1998), которые включают в себя вспомогательные управленческие системы (ВУС), системы технологических решений (СТР), Интегрированные СППР, хранилища данных (DW) на основе интеллектуального анализа данных (СД) на основе СППР (ДГ и ДМ-СППР), интеллектуальные СППР (я-СППР), и веб-СППР или СППР управленческих знаний. Данные системы были использованы для решения различных проблем и возможностей государственных и частных предприятий, включая планирование масштабного спроса на жилье (Forgionne, 1997), стратегическое планирование (Саволайнен & Шухуа, 1995), формирование политики городского транспорта (Rinaldi и Бейн, 2002), Управление здравоохранения (Фридман & Плискин, 2002), принятие решений в фармацевтической промышленности (Гибсон, 2002), "банковский менеджмент" (Hope & Wild, 2002), индустрию управления развлечениями (Уотсон & Volovino, 2002) и военную арену (Findler, 2002). Отчетные и другие приложения, основанные на передовых информационных технологий (ИТ), в том числе интеллектуальные агенты (Чи & Тюрбан, 1995), основанные на знаниях (Роща, 2002) и на знаниях процедур управления (Алави, 1997), синтетические символы (Pistolesi, 2002), и пространственные системы поддержки принятия решений (Сильва).

После создания СППР должны быть оценены и управляемы. Были предложены различные подходы, чтобы измерить эффективность СППР. Существуют экономические методологии, количественная и качественная оценка процесса и результатов, и подход "приборной панели". Эти подходы предполагают различные организационные структуры и практики для управления проектированием, разработкой, и исполнением усилий. Большинство из этих подходов предполагают значительно большую вовлеченность пользователей, чем до сих пор практиковалось, и они также предполагают большую роль для специалистов за пределами традиционных практик информационных систем для осуществления технического проектирования, разработки, и реализации поставленных задач.

В некотором смысле, отрасль СППР не очень далеко ушла от своих первых дней. Еще существуют значительные разногласия относительно определений, методик и фокусов. Экспертные мнения различаются по широте и глубине определений. Некоторые отдают предпочтение аналитическим методикам, в то время как другие продвигают качественные подходы. Некоторые эксперты делают упор на технологии, в то время как другие сосредотачиваются на управленческих и организационных вопросах. Не существует и единой теории принятия решений, поддержки принятия решений или СППР для процесса оценки. Кроме того, достижение успешной реализации масштабных СППР по-прежнему остается сложной и открытой проблемой исследования (Мора и соавт., 2002).
Несмотря на многообразие, мнения совпадают относительно некоторых ключевых элементов СППР. Большинство экспертов признают необходимость проблемы соответствующих данных, роль Интернета в предоставлении необходимых данных, необходимость системной интеграции в СППР структурах и между СППР и другими информационными системами, и значение искусственного интеллекта в процессе СППР. Понятие СППР также продолжает успешно применяться различными общественными и частными организациями. Эти системы будут продолжать привлекать пользователей непосредственно в области проектирования, разработки и управления.

Тенденции позволят создать СППР, технологически более комплексную, которая будет обеспечивать более широкую и более глубокую поддержку принятия решений и представлять широкий спектр применения.

Ведущим направлением развития СППР является расширение классов математических моделей, используемых для аналитического обоснования вариантов решений.

Существующие СППР в основном используют методы многокритериального математического программирования, метод анализа иерархий (МАИ), метод аналитических сетей (МАС).

Объект, предмет, цель и задачи исследования

Объектом исследования данной работы являются семейтсво методов ELECTRE. Предметом исследования является алгоритмизация и информатизация методов семейства ELECTRE для внедрения их в ЭСППР. Целью данной работы является разработка программы, реализующей методы семейства ELECTRE. Для достижения данной цели были поставлены следующие задачи:

1. Анализ существующих методов ELECTRE.

2. Разработка программного комплекса.

3. Проверка работоспособности программного комплекса с помощью сравнения результатов с системой ЭСППР.

Глава 2

Актуальность исследования

Поддержка принятия решений является необходимым элементом управленческих процессов. Принятие решения непосредственно предшествует управленческому воздействию и представляет собой заключительную стадию принятия решения, включающего выявление проблемы, поиск информации, рассмотрение и оценку возможных альтернативных действий, и выбор наиболее предпочтительной альтернативы. Без применения методов принятия решения и информационных технологий процесс принятия решений существенно затягивается во времени, вследствие чего управленческие воздействия теряют свою эффективность.

Обоснованность принятого решения в значительной степени зависит от глубины проработки проблемы, что требует привлечения к процессу подготовки решения экспертов, квалификация которых может существенно повлиять на качество принятого в конечном итоге решения. Кроме того, конечный результат в существенной мере будет зависеть от квалификации аналитиков, организующих экспертизу и обрабатывающих полученные в ходе экспертизы результаты. Организация экспертизы, как правило, осложнена ситуацией неопределенности (отсутствием полноты информации), вследствие чего принятие каждого решения несет в себе некий риск. В условиях риска последствия реализации каждой альтернативы можно предвидеть только с некоторой вероятностью.

Основной задачей поддержки принятия решений является оперативное обеспечение лица, принимающего решение (ЛПР), требуемой информацией, методами и приемами, позволяющими снизить неопределенность ситуации. В настоящее время методологическое сопровождение поддержки принятия решений достигло достаточно высокого уровня. Литература по поддержке принятия решений содержит описание разнообразных методов, предназначенных для решения задач, возникающих в процессе принятия решений. Все эти методы в настоящее время находят широкое практическое применение. Однако на практике очень важно обеспечить правильное применение существующей методологии. Поэтому выяснение особенностей применения описанных в литературе методов к решению конкретных задач представляет самостоятельное направление развития поддержки принятия решений.

В составе инструментария, обеспечивающего принятие решений, выделяются методы семейства ELECTRE, опыт применения которых широко представлен в отечественных и зарубежных источниках информации. Расширение интереса к указанным методам в отечественных исследованиях по теории принятия решений в настоящее время объясняется развитием экономических институтов и возникновением у них потребности в анализе возможных альтернативных видов деятельности.

Аналитическое обоснование вариантов решений с использованием систем поддержки принятия решений (СППР) существенно повышает качество принимаемых решений. Использование существующих в настоящее время СППР, как правило, включающих в себя один-два метода принятия решений, не всегда приводит к желаемым результатам, поскольку каждый метод основан на определенных предпосылках и не является универсальным. Наибольший эффект достигается в том случае, когда в базу знаний СППР включается множество методов принятия решений.

Наиболее известными СППР зарубежных разработчиков являются Expert Choice (на основе метода анализа иерархий); DECAID, Logical Decision (на основе многокритериальной теории полезности). Известные отечественные СППР -- Император (на основе метода анализа иерархий); КЛАРА, ЦИКЛ, ЗАПРОС, ВЕРБА (на основе методов вербального анализа); СВИРЬ-Р (на основе группы методов скалярной, векторной оптимизации и многокритериальной классификации).

Также из числа наиболее известных СППР можно назвать: Super Decisions, Decisions Lens, Экспертная система поддержки принятия решений (ЭСППР). Первые две системы используют метод анализа иерархий (МАИ) и метод аналитических сетей (МАС) Томаса Л. Саати. Системы Эксперт, OPTIMUM, Выбор, MPRIORITY, WinEXP+, используют только МАИ. [2]

Все методы многокритериального выбора имеют эффективную область применения. Например, ряд методов эффективен для анализа альтернатив по критериям с качественным измерением (ЗАПРОС, ШНУР [2, 3]), методы, основанные на парных сравнениях альтернатив (метод анализа иерархий), эффективны при малом количестве альтернатив (до 10). В этой связи целесообразно провести выбор методов многокритериального анализа для оценки альтернатив первого и второго уровней. Каждый последующий этап принятия решений характеризуется все более полной и точной информацией, так как снижается неопределенность. Поэтому альтернативы второго уровня, как правило, характеризуются критериями, по которым может быть дана количественная оценка. Немногочисленные критерии с качественным описанием могут быть переведены в количественные с помощью искусственной шкалы, задающей числовые значения каждой качественной оценке. Количество альтернатив потенциально не ограничено. Соответственно, необходим метод, позволяющий проводить многокритериальную оценку в условиях большого числа альтернатив по критериям с количественным описанием. Этим требованиям отвечает метод многокритериальной теории полезности MAUT (Multi-Attribute Utility Theory), широко применявшийся на практике. Альтернативы первого уровня также могут характеризоваться количественными критериями, но в большей степени для описания альтернатив привлекаются критерии, по которым может быть дано только качественное описание, поэтому необходим метод сравнения альтернатив по критериям с качественным и количественным описанием. Количество альтернатив первого уровня, как правило, не превышает 7-10. Для описанных условий эффективен метод анализа иерархий (МАИ). МАИ также применялся при решении важных практических задач.

Разберем более подробно систему ЭСППР

В настоящее время ЭСППР включает в себя около 50 методов принятия решений. Расширение базы знаний ЭСППР путем включения в нее новых методов позволит для каждой задачи принятия решения подобрать наиболее подходящий метод ее решения. Дополнение модели «таблица решений», лежащей в основе базы знаний системы, позволяет развивать ЭСППР, не перерабатывая полностью программный код системы. База знаний системы содержит правила решения, построенные по принципу «ЕСЛИ..., ТО...» (если выполняются такие-то условия принятия решения, то следует применить такой-то метод принятия решения). Для расширения базы знаний ЭСППР выбраны методы семейства ELECTRE. Основанием для выбора служит их ключевая особенность, заключающаяся в том, что они не используют операцию свертки оценок альтернатив, заданных в разных шкалах по отдельным критериям.

Сформулируем отличительные характеристики ЭСППР. [4]

· включает методы принятия решений в условиях риска и неопределенности, предусматривающие моделирование проблемных ситуаций принятия решений;

· обеспечивает проведение расчетов для обоснования альтернатив на основе методов принятия решений с использованием экспертных оценок специалистов;

· содержит базу данных для хранения информации, необходимой для проведения расчетов; описания задач и методов принятия решений; формирования отчетов; поддержки многоязычного интерфейса; добавления новых методов принятия решений без изменения программного кода Системы;

· автоматизирует процедуру формирования отчетов о вариантах решения задачи на основе реляционной базы данных;

· обеспечивает коллегиальность в принятии решений, позволяя обосновывать варианты решений на основе консолидации мнений экспертов;

· осуществляет процедуру поиска метода принятия решения путем выбора пользователем ответа (из предлагаемого набора) на вопросы, задаваемые Системой, об элементах задачи принятия решения;

· содержит базу знаний: набор правил решения -- правил выбора соответствующих методов принятия решений для обоснования альтернатив в зависимости от условий принятия решения;

· дает возможность не только выбрать метод принятия решения для конкретной задачи, но и обеспечивает ее практическое решение на основе этого метода;

· обеспечивает доступ конечных пользователей к системе с применением технологии «тонкий клиент» (через интернет-браузер и веб-сервер).

· не является проблемно-ориентированной: на основе ЭСППР может быть решена задача принятия решения из любой проблемной области;

· проводит многомерный анализ решаемых задач и формирование аналитических отчетов с использованием OLAP-сервера;

· содержит более 50 методов принятия решения;

Алгоритмы методов семейства ELECTRE

Алгоритм метода ELECTRE I

Метод ELECTRE I является первым методом семейства, который предоставляет базовые возможности для анализа неструктурированных данных, однако при этом является основой для более поздних методов семейства.

Условные обозначения метода

Для применения метода ELECTRE I необходимо задать входные данные, первым элементом которых является матрица критерий-альтернатива. Данная матрица содержит оценки всех альтернатив по каждому критерию. В качестве оценок альтернатив могут быть использованы как статистические, так и прогнозные данные разной размерности.

X₁, X₂ … X_I - множество альтернатив, K₁, K₂ … K_L - множество критериев, F_il - оценка i-ой альтернативы по l-ому критерию.

Далее необходимо задать вес каждого критерия Z_l. Для каждого критерия необходимо также определить его направление: минимизация (минимальная оценка по критерию считается наилучшей) или максимизация (максимальная оценка по критерию считается наилучшей).

Заключительным элементом входных данных метода ELECTRE I являются уровень согласия s и уровень несогласия v, которые будут использованы для определения наличия или отсутствия отношения предпочтения между альтернативами. Отношения предпочтения между альтернативами, согласно методу ELECTRE I, обозначается с помощью бинарного отношения S, которое означает «не хуже чем» (т.е. X_iSX_k означает, что альтернатива X_i «не хуже чем» альтернатива X_k).

s - уровень согласия. Обозначает суммарный вес критериев, по которым i-я альтернатива лучше k-ой, который ЛПР считает минимально достаточным для определения отношения X_iSX_k (альтернатива X_i «не хуже чем» X_k) . Уровень согласия определяется экспертно.

v - уровень несогласия. Обозначает вес критерия, по которому i-я альтернатива хуже k-ой, который ЛПР считает минимально достаточным для того, чтобы наложить вето на отношение X_iSX_k. Уровень несогласия определяется экспертно.

Процедура ранжирования альтернатив методом ELECTRE I базируется на последовательном парном сравнении альтернатив. Для каждой пары вычисляются индексы согласия и несогласия. Индекс согласия (для сравнения i-ой и k-ой альтернатив) обозначается SO(X_i,X_k) и показывает насколько i-я альтернатива лучше k-ой по всем критериям. Индекс согласия SO(X_i,X_k) рассчитывается как сумма весов всех критериев, по которым i-я альтернатива лучше k-ой.

Индекс несогласия (для сравнения i-ой и k-ой альтернатив) обозначается NE(X_i,X_k) и показывает максимальную значимость критерия, по которому i-я альтернатива хуже k-ой. «Индекс несогласия» равен максимальному весу критерия, по которому оценка альтернативы X_i хуже X_k.

Для определения отношения X_iSX_k (альтернатива X_i «не хуже, чем» X_k) необходимо выполнение двух условий:

1. Индекс согласия SO(X_i,X_k) должен быть выше или равен заданному уровню согласия s

2. Индекс несогласия NE(X_i,X_k) должен быть ниже или равен заданному уровню несогласия v

Если SO(X_i,X_k) ? s & NE(X_i,X_k) ? v, то X_iSX_k.

Если индекс несогласия NE(X_i,X_k) выше уровня несогласия v, возникает «ситуация несогласия». Данная ситуация означает, что один из критериев накладывает вето на утверждение, что альтернатива X_i «не хуже, чем» X_k. В таком случае, отношение S между альтернативами X_i и X_k возникнуть не может.

Плюсы и минусы метода ELECTRE I.

Данный метод является базовой основой для других методов семейства ELECTRE, он не способен всегда давать верную ранжировку альтернатив и не может быть использован как полноценный метод для поддержки принятия решений.

Алгоритм метода ELECTRE Iv

v_l - вето граница для l-ого критерия. Обозначает критичную разницу между оценками альтернатив по l-ому критерию, которая позволяет наложить вето на утверждение о том, что одна альтернатива «не хуже, чем» другая. Вето-граница определяется экспертно.

Метод ELECTRE Iv дополняет процедуру анализа альтернатив метода ELECTRE I, новым правилом определения ситуации, когда один из критериев накладывает вето на отношение S между альтернативами. Вместо ситуации несогласия в данном методе используется ситуация вето. Ключевое отличие ситуации вето заключается в том, что вето-граница назначается для каждого критерия в отдельности и задается как разница между оценками альтернатив по данному критерию.

Процедура ранжирования альтернатив методом ELECTRE Iv базируется на последовательном сравнении каждой пары альтернатив. Для каждой пары альтернатив вычисляется индекс согласия SO(X_i,X_k) (см. метод ELECTRE I).

Далее для каждой пары альтернатив по каждому критерию проверяется наличие ситуации вето.

Если индекс согласия SO(X_i,X_k) выше или равен заданному уровню согласия s, то между альтернативами X_i и X_k возникает отношение X_iSX_k (т.е. альтернатива X_i «не хуже чем» X_k). Если хотя бы по одному критерию между альтернативами существует ситуация вето, то отношение S между ними возникнуть не может.

Плюсы и минусы метода ELECTRE Iv

Данный метод является развитием метода ELECTRE I, он предоставляет более точную оценку альтернатив по каждому критерию (с помощью введения вето границ для каждого критерия), но все же его точности недостаточно для полноценной поддержки принятия решений.

Алгоритм метода ELECTRE IS

Дополнительные условные обозначения метода

q_l - граница безразличия для l -ого критерия. Обозначает разницу между оценками двух альтернатив по l -ому критерию, которая несущественна для ЛПР и позволяет сделать вывод об их равнозначности по данному критерию. Граница безразличия определяется экспертно.

p_l - граница предпочтения для l -ого критерия. Обозначает разницу между оценками двух альтернатив по l -ому критерию, которая существенна для ЛПР и позволяет сделать вывод о строгом превосходстве одной альтернативы над другой по данному критерию. Граница предпочтения определяется экспертно.

Так как граница предпочтения обозначает разницу между оценками альтернатив, которая существенна для ЛПР, а граница безразличия - несущественную, то граница предпочтения должна быть всегда больше границы безразличия.

Метод ELECTRE IS предоставляет более широкие возможности анализа альтернатив чем более ранние методы семейства. Ключевым отличием метода является использование псевдокритериев [2]. Концепция псевдокритериев основывается на том, что оценки альтернатив не обладают абсолютной точностью, и разница между оценками альтернатив может трактоваться по-разному.

Процедура ранжирования альтернатив методом ELECTRE IS базируется на последовательном парном сравнении альтернатив. Для каждой пары альтернатив вычисляется индекс согласия SO(X_i,X_k). Расчет индексов согласия значительно отличается от предыдущих методов семейства: метод ELECTRE IS позволяет учитывать степень превосходства по каждому критерию благодаря границам предпочтения и безразличия. Индекс согласия в методе ELECTRE IS вычисляется следующим образом:

Индекс согласия SO(X_i,X_k) равен сумме весов всех критериев, по которым альтернатива X_i лучше, чем X_k. Если разница между оценками альтернатив X_i и X_k по критерию l меньше границы безразличия, то его вес не учитывается. Если разница между оценками альтернатив X_i и X_k по критерию l больше или равна границе безразличия, но меньше границы предпочтения, то его вес учитывается с понижающим коэффициентом ц_l(X_i,X_k), где l - номер критерия, X_i и X_k - сравниваемые альтернативы. Если разница между оценками альтернатив X_i и X_k по критерию l больше или равна границе предпочтения, то его вес учитывается с коэффициентом 1.