- •Лекция 1. Основные понятия и определения
- •1. Люди, принимающие решения
- •2. Люди и их роли в процессе принятия решений
- •3. Особая важность проблем индивидуального выбора
- •4. Альтернативы
- •5. Критерии
- •6. Оценки по критериям
- •7. Процесс принятия решений
- •8. Множество Эджворта-Парето
- •9. Типовые задачи принятия решений
- •10. Пример согласования интересов лпр и активных групп
- •11. Многодисциплинарный характер науки о принятии решений
- •Лекция 2. Аксиоматические теории рационального поведения
- •1. Рациональный выбор в экономике
- •2. Аксиомы рационального поведения
- •3. Задачи с вазами
- •4. Деревья решений
- •5. Парадокс Алле
- •6. Нерациональное поведение. Эвристики и смещения
- •7. Объяснения отклонений от рационального поведения
- •8. Должны ли экономисты принимать во внимание отклонения поведения людей от рационального?
- •9. Теория проспектов
- •10. Теория проспектов и парадокс Алле
- •11. Новые парадоксы
- •Волшебные страны Компьютерная игра в Университете Власти
- •Лекция 3. Многокритериальные решения при объективных моделях
- •1. Модели
- •2. Подход исследования операций
- •3. Появление многокритериальное
- •4. Первые многокритериальные решения: сколько строить ракет?
- •5. Разные типы проблем
- •6. Два пространства
- •7. Многокритериальный анализ экономической политики
- •8. Две трудности для лпр
- •9. Исследование решений на множестве э-п
- •10. Постановка многокритериальной задачи линейного программирования
- •11. Человекомашинные процедуры
- •12. Весовые коэффициенты важности критериев
- •13. Классификация чмп
- •14. Прямые человекомашинные процедуры
- •15. Процедуры оценки векторов
- •16. Процедуры поиска удовлетворительных значений критериев
- •Фаза расчетов
- •Фаза анализа
- •17. Пример применения метода stem : как управлять персоналом
- •Волшебные страны Обращение ректора Университета Власти к студентам
- •Лекция 4. Оценка многокритериальных альтернатив: многокритериальная теория полезности
- •1. Снова об этапах процесса принятия решений
- •2. Различные группы задач принятия решений
- •Задачи первой группы
- •Задачи второй группы
- •3. Пример
- •4. Многокритериальная теория полезности ( maut )
- •4.1. Основные этапы подхода maut
- •4.2. Аксиоматическое обоснование
- •4.3. Основные теоремы
- •4.4. Построение однокритериальных функций полезности
- •4.5. Проверка условий независимости
- •4.6. Определение весовых коэффициентов (коэффициентов важности) критериев
- •4.7. Определение полезности альтернатив
- •5. Метод smart – простой метод многокритериальной оценки
- •6. Первый эвристический метод
- •7. Веса критериев
- •8. Как люди назначают веса критериев
- •9. Практическое применение
- •Библиографический список
- •Волшебные страны Компьютерная генетика
- •Лекция 5. Оценка многокритериальных альтернатив: подход аналитической иерархии
- •1. Основные этапы подхода аналитической иерархии
- •2. Структуризация
- •3. Попарные сравнения
- •4. Вычисление коэффициентов важности
- •5. Определение наилучшей альтернативы
- •6. Проверка согласованности суждений лпр
- •7. Система поддержки принятия решений Expert Choice
- •8. Контрпримеры и противоречия
- •9. Мультипликативный метод аналитической иерархии
- •10. Пример практического применения подхода анр
- •Библиографический список
- •Лекция 6.Оценка многокритериальных альтернатив: методыelectre
- •1. Конструктивистский подход
- •2. Два основных этапа
- •3. Свойства бинарных отношений
- •4. Метод electre I
- •5. Метод electre II
- •6. Метод electre III
- •7. Пример
- •8. Пример практического применения метода electre III
- •9. Некоторые сопоставления
- •Модель человеческого мозга «Грандом», созданная в Монтландии
- •Лекция 7. Человеческая система переработки информации и ее связь с принятием решений
- •1. Этапы переработки информации, типы памяти
- •2. Модель памяти
- •3. Кратковременная память
- •3.1. Три этапа переработки информации в кратковременной памяти
- •3.2. Кодирование
- •3.3. Хранение
- •3.4. Магическое число
- •3.5. Денежный насос
- •3.6. Последовательная обработка информации
- •3.7. Извлечение
- •4. Дескриптивные исследования многокритериальных проблем
- •4.1. Прослеживание процесса принятия решений
- •4.2. Результаты дескриптивных исследований
- •5. Долговременная память
- •5.1. Кодирование
- •5.2. Хранение
- •5.3. Извлечение
- •6. Рабочая память
- •7. Психологические теории человеческого поведения при принятии решений
- •7.1. Теория поиска доминантной структуры
- •7.2. Теория конструирования стратегий
- •8. Исследование возможностей человека в задачах классификации многомерных объектов
- •8.1. Схема экспериментов
- •8.2. Параметры, используемые для оценки поведения испытуемых в задачах классификации
- •8.3. Описание экспериментов
- •8.4. Результаты экспериментов
- •8.5. Обсуждение результатов первой серии экспериментов
- •8.6. Анализ и обсуждение результатов второй серии экспериментов
- •8.7. Общее обсуждение
- •Библиографический список
- •История бюрократии в Монтландии
- •Лекция 8. Оценка многокритериальных альтернатив: вербальный анализ решений
- •1. Особый класс задач принятия решений: неструктурированные проблемы с качественными переменными
- •2. Качественная модель лица , принимающего решения
- •2.1. Черты человеческой системы переработки информации
- •2.2 Особенности поведения человека при принятии решений
- •3. Какими должны быть методы анализа неструктурированных проблем
- •4. Измерения
- •4.1. Качественные измерения
- •4.2. Сравнительные качественные оценки
- •5. Построение решающего правила
- •6. Проверка информации лпр на непротиворечивость
- •7. Обучающие процедуры
- •8. Получение объяснений
- •9. Основные характеристики методов вербального анализа решений
- •10. Метод запрос ( Замкнутые Процедуры у Опорных Ситуаций )
- •10.1. Постановка задачи
- •10. 2. Пример : как оценить проекты ?
- •10.3. Выявление предпочтений лпр
- •10.4. Сравнение альтернатив
- •10.5. Преимущества метода запрос
- •10.6. Практическое применение метода запрос
- •11. Сравнение трех сппр
- •Библиографический список
- •Контрольное задание
- •Компьютерные двойники
- •Лекция 9. Повторяющиеся решения. Построение баз экспертных знаний
- •1. Процесс мышления как манипулирование символами
- •2. Два типа знания
- •3. Время и условия становления эксперта
- •4. Трансформация системы переработки информации
- •5. Иерархические структуры хранения знаний
- •6. Черты поведения эксперта
- •7. Подсознательный характер экспертных знаний
- •8. Трудности получения экспертных знаний
- •9. Экспертные знания в задачах классификации с явными признаками
- •10. Формальная постановка задачи классификации
- •11. Основные идеи метода экспертной классификации
- •11.1. Структуризация проблем
- •11.2. Классификация состояний объекта исследования
- •11.3. Гипотеза о характерности
- •11.4. Проверка информации эксперта и гипотезы о характерности
- •11.5. Определение последовательности состояний для предъявления эксперту в процессе классификации
- •11.6. Трудоемкость построения баз знаний
- •11.7. Проверка качества баз знаний
- •12. Граничные элементы классификации
- •13. Решающие правила экспертов
- •14. Система диагностики заболеваний группы
- •Библиографический список
- •Лекция 10. Анализ риска
- •1. Типы риска
- •2. Особая сложность задач анализа риска
- •3. Направления исследований
- •4. Измерение риска
- •4.1. Инженерный подход
- •4.2. Модельный подход
- •4.3. Восприятие риска
- •4.4. Сопоставление разных способов измерения риска
- •5. Установление стандартов
- •6. Человекомашинное взаимодействие
- •7. Риск катастрофических событий как независимый критерий
- •8. Распределения "с тяжелыми хвостами"”
- •9. Аварии и их анализ
- •10. Управление риском
- •11. Практический пример: выбор месторасположения нового объекта с учетом факторов риска
- •11.1. Конкретная задача: альтернативы
- •11.2. Активные группы
- •11.3. Критерии
- •11.4. Особенности задачи выбора с точки зрения теории принятия решений
- •11.5. Анализ вариантов
- •11.6. Конструирование нового варианта
- •Библиографический список
- •Контрольное задание
- •Волшебные страны Компьютерная демократия Монтландии
- •Лекция 11. Коллективные решения
- •1. Парадокс Кондорсе
- •2. Правило большинства голосов
- •3. Метод Борда
- •4. Аксиомы Эрроу
- •5. Попытки пересмотра аксиом
- •6. Теорема невозможности и реальная жизнь
- •7. Принятие коллективных решений в малых группах
- •8. Организация и проведение конференций по принятию решений
- •9. Метод организации работы гпр
- •9.1. Предварительные этапы
- •9.2. Анализ собранной информации
- •9.3. Проведение конференции по принятию решений
- •9.4. Практический пример
- •Библиографический список
- •Волшебные страны Военный переворот в Свапландии ( Статья в оппозиционной газете «Вечерний наблюдатель» , выходящей в столице Монтландии - Олоне).
- •К событиям в Свапландии ( Статья в правительственной газете «Олон - пост» , выходящей в столице Монтландии - Олоне .)
- •Лекция 12. Многокритериальная задача о назначениях
- •1. Определение и особенности
- •2. Постановка многокритериальной задачи о назначениях
- •2.1. Содержательная постановка задачи
- •2.2. Критерий оптимальности решения мзн
- •2.3. Формальная постановка задачи
- •3. Пример
- •4. Различные типы задач о назначениях
- •5. Основные алгоритмы решения многокритериальной задачи о назначениях
- •5.1. Различные индексы соответствия
- •5.2. Поиск решения многокритериальной задачи о назначениях
- •6. Этап анализа данных и проверки существования идеального решения
- •7. Формирование области допустимых решений
- •8. Выявление предпочтений лпр
- •8.1. Статистические оценки сложности задач выявления предпочтений лпр
- •8.2. Основная процедура выявления предпочтений лпр
- •8.3. Выявление предпочтений лпр ; вспомогательная процедура
- •9. Поиск окончательного решения многокритериальной задачи о назначениях
- •9.1. Поиск решения мзн типа а
- •9.2. Поиск решения мзн типа в
- •9.3. Поиск решения мзн типа с
- •9.4. Поиск решения мзн типа d
- •10. Практическое применение
- •Библиографический список
- •Контрольное задание
- •Волшебные страны Стратегия правления в Свапландии (Статья в Правительственной газете «Олон-пост», выходящей в столице Монтландии - Олоне.)
- •Прыжок в никуда
- •Лекция 13 принятие решений в организациях
- •1. Личные и деловые решения
- •2. Модель ограниченной рациональности
- •3. Эскалация решений
- •4. Тактические и стратегические решения
- •5. Модель «игра влияний» в руководстве организации
- •6. Модель обеспечения профессионального качества подготовки решений
- •7. Топографическая модель организации
- •8. Государственные или частные организации: что эффективнее?
- •9. Централизация в принятии решений: попытка административной революции
- •10. Система «ринго»
- •11. Планирование выполнения решений
- •12. Виртуальные организации
- •13. Управление знаниями в организациях
- •14. Метод милс (Многоуровневые Информационно-Логические Структуры)
- •15. Таблицы решений
13. Управление знаниями в организациях
В последние годы много говорят и пишут о корпоративных системах управления знаниями [19]. Ставятся важные задачи объединения знаний, накопленных членами организации при решении разнообразных задач. Часто сотрудник, проработавший в организации много лет, обладает бесценным опытом, который утрачивается при его уходе. Сотрудники разных отделов организации иногда решают похожие задачи, не используя ранее накопленный опыт своих коллег.
Управление знаниями призвано устранить эти недостатки. Замысел состоит в построении общих для организации информационных систем, в объединении банков данных, в стимулировании сотрудников организации к передаче своих знаний в компьютеры, включенные в локальные сети.
При создании систем управления знаниями ставятся задачи поиска знаний в текстах и выявления знаний опытных сотрудников, систематизации знаний и их распространения. На эти задачи крупные организации США истратили в 1999 г. 2 млрд долларов.
Признается, что основные трудности при управлении знаниями связаны с необходимостью изменения привычных взаимоотношений людей в организациях. Люди, обладающие знаниями, не стремятся передавать их другим, так как это понижает их роль в организации. Предпринимаемые усилия по стимулированию сотрудников к передаче своих знаний в информационную систему далеко не всегда приводят к успеху. Поэтому меры по управлению знаниями сводятся часто к интеграции уже имеющихся банков данных.
14. Метод милс (Многоуровневые Информационно-Логические Структуры)
В конце 70-х годов на основе критического анализа методов программно-целевого планирования был разработан новый метод [20], принадлежащий к методам иерархических схем.
Метод МИЛС ориентирован на оценку вариантов стратегических решений. Его основные идеи могут быть сформулированы в следующем виде. 1. Строится концептуальная модель предметной области в виде многоуровневой информационно-логической структуры. 2. Формируются полные перечни элементов каждого уровня иерархии. 3. Разрабатываются показатели и критерии оценки элементов для всех уровней иерархии. 4. Осуществляется сбор фактографических данных и экспертных оценок для каждого элемента каждого уровня иерархии. 5. Осуществляется сбор экспертных оценок по связям элементов различных уровней иерархии. 6. Строятся решающие правила на каждом уровне иерархии. 7. На основе совокупности решающих правил, требований к интенсивности связей между уровнями выбираются наилучшая или допустимая совокупность целей и наиболее подходящие совокупности средств их достижения.
Поясним основные идеи метода на примере его применения для выработки научной политики проведения исследований в области астрономии [21]. В 70-80-е годы в СССР успешно проводились астрономические исследования, которые требовали построения новых телескопов, измерительной аппаратуры. Несмотря на государственную поддержку, выделяемые ресурсы были ограничены. В связи с этим был необходим тщательный анализ вариантов научной политики с участием многих исследователей, выступавших в качестве экспертов.
Концептуальная модель предметной области может быть представлена в виде нескольких слоев объектов различного типа: • глобальные цели проведения исследований; • классификация конкретных проблем, решаемых в исследовательских центрах; • перечень организаций, проводящих научные исследования; . перечень крупных научных приборов, которые либо уже существуют, либо могут быть построены в предстоящий период. С помощью экспертов были составлены полные списки всех объектов каждого уровня. Для выработки научной политики элементы каждого уровня должны были получить оценки экспертов по критериям, определенным ЛПР. В соответствии с подходом вербального анализа решений критерии имели порядковые шкалы с несколькими вербальными оценками.
Так, для оценки конкретных проблем, решаемых в исследовательских центрах, использовались следующие критерии: 1. Фундаментальная важность проблемы (вклад результатов, полученных в рамках данной проблемы, в решение глобальных научных задач астрономии). 2. Перспективность, достижимость важных научных результатов (вероятность открытий, меняющих представление о данной области исследований, качественных скачков в понимании объектов исследований). 3. Прикладная важность (вклад результатов исследований, проводимых в рамках данной проблемы, в решение народнохозяйственных задач). 4. Возможность быстрой реализации результатов в народном хозяйстве. 5. Роль АН СССР в данной проблеме. 6. Тенденции изменения роли АН СССР в решении данной проблемы. 7. Обеспеченность проблемы кадрами. 8. Уровень организации наблюдений в рамках данной проблемы в СССР. 9. Наличие зарубежных наблюдений по проблеме. 10. Уровень теоретических исследований в СССР. 11. Уровень астрономических наблюдений в СССР.
В качестве примера приведем шкалу первого критерия: • результаты, полученные в рамках данной проблемы, вносят основной вклад в решение глобальных научных задач астрономии и во многом определяют дальнейшее развитие астрономии в целом; • результаты, полученные в рамках данной проблемы, безусловно важны и необходимы для решения некоторых глобальных задач астрономии; • результаты, полученные в рамках данной проблемы, будут способствовать прогрессу в решении некоторых глобальных задач астрономии; • прогресс в решении глобальных задач астрономии не связан (не зависит) с уровнем исследований в рамках данной проблемы. Эксперты определяли также степень связи между объектами различного уровня, используя вербальные оценки, характеризующие силу этой связи. На каждом из уровней иерархии с помощью упрощенного варианта метода многокритериальной классификации [22] строилось решающее правило оценки элементов этого уровня. ЛПР определял, какие объекты данного уровня следует учесть на данном этапе анализа. Иначе говоря, ЛПР использовал следующие средства для выбора варианта научной политики: • отбор объектов каждого уровня иерархии; • учет связей определенной силы для выделения обеспечивающих объектов соседнего уровня иерархии. Когда иерархическая схема построена, метод позволяет осуществить «проходы» по многоуровневой структуре в различных направлениях: • сверху — вниз (от заданных целей к средствам); • снизу - вверх (от средств к возможным целям); • от середины (от какого-либо уровня средств вверх к целям и вниз — к детальным средствам).
Например, построенная с помощью экспертов иерархическая схема была использована для получения ответа на следующие вопросы: 1) какие научные коллективы нуждаются в первоочередной поддержке? 2) какие результаты и в каких направлениях могут быть получены (с высокой степенью вероятности) при постройке телескопа? Для ответа на эти вопросы осуществлялся «проход» снизу вверх: от уровня технических средств к уровню исследовательских коллективов, далее - к уровню научных проблем и к уровню глобальных целей. Метод МИЛС позволил получить и сравнить разные варианты научной политики при ограниченных ресурсах. Особо следует остановиться на упрощенном варианте метода многокритериальной классификация [24] - таблицах решений.