Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Теория принятия решений (дополнительные главы.doc
Скачиваний:
62
Добавлен:
09.11.2018
Размер:
13.83 Mб
Скачать

5.3.2. Качественный анализ ошибок

До известной степени и качественный анализ позволяет принять правильное решение и оценить ошибки. Таким образом, обеспечивается и более высокая достоверность последую­щих решений. На всех этапах процесса выбора решения сле­дует тщательно анализировать и устранять возможные ошибки. Для этого нельзя указать какого-то единого систематического пути. На основании практики принятия решений можно, одна­ко, указать на некоторые характерные ошибки. Если задача рассматривается небрежно или неподготовленным человеком, то из-за недостатка времени или информации может сформироваться недостаточно точное представление о задаче. Системати­ческое и по возможности математически обоснованное исследо­вание задачи предотвращает ее недооценку. Кроме того, при этом реже случаются слишком поспешные или, наоборот, за­поздалые решения. Очень часто наблюдаются неясности отно­сительно цели, которую преследует решение задачи. Особенно это проявляется при множестве целей, при зависящих от вре­мени целях и при многоэтапных решениях с изменяющимися целями. Определение цели часто недооценивают или даже им пренебрегают, поскольку полагают, что, относящееся к поста­новке задачи, это определение входит в круг обязанностей за­казчика, а при самостоятельной формулировке задачи цель мо­жет казаться изначально полностью определенной. Тем не менее, ошибочные решения часто являются следствием неточно или неполно сформулированных целей. Для мало-мальски важ­ного технико-экономического решения всегда необходимо иметь постановку задачи, оформленную в письменном виде. К грубым ошибкам ведет предубежденность как в отношении исходных данных и вариантов решений, так и в отношении результатов. Задание неизбежно выглядит несерьезным, когда к фактически уже принятому по различным причинам решению просто ищут обоснование. При анализе информации ошибка может возник­нуть из-за того, что поспешно и опрометчиво мирятся с недо­статком информации вместо того, чтобы предпринять все воз­можные усилия для получения недостающей информации. Ошибка может возникнуть и из-за того, что установление гра­ниц диапазона изменений неизвестного параметра окажется не­достаточно обоснованным. Влияние принятых распределений вероятностей и критериев выбора уже рассматривалось в соот­ветствующих главах, и о них здесь нужно упомянуть лишь как о необходимости обеспечить достаточную полноту множества вариантов решения Е. В случае очень сложных комплексных проблем ошибки могут возникать из-за неправильной поста­новки частных задач. При часто практикуемых коллективных решениях необходимо также считаться со взаимным влиянием множества мнений.

5.4. Схемы принятия решений

5.4.1. Одношаговые схемы принятия решений

Есть два пути возникновения технической задачи: или полу­чают заказ на решение задачи, или на основании собственных наблюдений приходят к убеждению, что нужно искать рацио­нальный способ достижения поставленной цели. При этом цель может быть изначально известной или может характеризоваться большим числом вариантов (например, проблема развязки дорог) и для ее оценки необходима соответствующая постанов­ка задачи. Часто нет необходимости подробно описывать саму задачу, потому что ее структура достаточно ясна и способ ре­шения определенным образом следует из жизненного опыта. Такие рутинные решения обычно протекают по схеме: инициа­тива (заказ) – ознакомление с задачей – сравнение с анало­гичными или похожими решениями – определение рациональ­ных вариантов. Для сложных или новых задач с однозначными параметрами необходима точная и подробная постановка за­дачи. В этом случае необходимо иметь значительный объем информации, касающийся и цели задачи. Необходимо соста­вить представительное множество рациональных вариантов ре­шения и затем выбрать оптимальный вариант с большим или меньшим объемом обработки данных. Этот объем, когда мы имеем дело с неоднозначными параметрами, по крайней мере, не меньше, а обычно намного больше, чем при однозначных па­раметрах. Другие особенности выявляются при наличии допол­нительной информации. То же относится и к стадиям инициа­тивы, проверки результатов и оформления решения. Процесс принятия новых решений при многозначных параметрах может быть различным в зависимости от того, применяют ли класси­ческие, производные или гибкие критерии. Соответствующие процессы представлены на рис. 5.8, 5.9 и 5.6. В то время как при использовании классических критериев внимание прини­мающего решение должно концентрироваться на заключитель­ном этапе выбора, применение гибкого критерия характеризу­ется более важной ролью анализа информации в принятии ре­шения. Сам акт выбора, то есть выбор оптимального варианта ре­шения из совокупности доминирующих, в последнем случае мо­жет быть передан устройству обработки данных. Для примене­ния производных критериев необходимо задать некоторые до­полнительные условия. Некоторые критерии сами определяют эти дополнительные параметры, тогда как такие параметры, как границы риска, доверительные факторы или весовые ха­рактеристики, должны быть заданы. При предварительном ана­лизе (рис. 5.9) нужно, во всяком случае, найти достаточное обоснование, почему выбор решения определяется именно этим критерием. В остальном процесс поиска оптимального решения идентичен таковому при использовании классических критериев.

Рис. 5.8. Процесс выбора решения согласно классическим критериям

Рис. 5.9. Процесс выбора решения согласно производным критериям

Из всех трех схем (рис. 5.8, 5.9 и 5.10) видно, что формирова­ние множества рациональных вариантов решения следует не­посредственно из постановки задачи.

Если какая-либо естест­венная дискретизация отсутствует, то она выбирается прини­мающим решение. Для этого нельзя указать какой-нибудь об­щий подход. Надежным является итерационный метод. Сначала проводят грубую дискретизацию и рассчитывают решение в пер­вом приближении. Затем около этого приближенного решения формируют ряд более детально дискретизированных этого приближенного решения формируют ряд более детально дискретизированных альтерна­тив и с большей точностью приближаются к оптимуму.

Рис. 5.10. Процесс выбора решения согласно гибкому критерию