- •Системы и закономерности их функционирования и развития
- •1.1. Определение системы
- •1.2. Пошгпс, характеризующие строение и функционирование систем
- •1.3. Виды и формы представления структур
- •1.4. Классификации систем
- •1.5. Закономерное-то систем
- •1.6. Закономерности целеобразоваимя
- •Глава 2. Методы и модели теории систем и системного анализа
- •2.1. Классификации методов моделирования систем
- •2.2. Методы формализованного представления систем1
- •2.3. Методы, направленные на акти”“гП”ню мспсхлпьзо-ванмя интуиции н опыта специалмсти
- •2.4. Понятие о методике системного анализа
- •Главе 3. Информационный подход к анализу систем
- •3.1. Теория информационного поля
- •3.2. Дискретные информационные модели
- •3.3. Диалектика части н целого
- •Глава 4, цели: формулирование, структуризация, анализ
- •4.2. Первые методики системного анализа целей
- •4.3. Методики, базирующиеся на философских концепциях системы
- •4.4. Разработка методик структуризации целен
- •4.5. Ашиио целей • функций в сложных многоуровневых системах
- •4.6. Автоматизация процесса формирован—и оценки структур целей и функций
- •Глава 5. Разработка и развитие систем
- •5.1. Рекомендации по разработке методися проектирования и развития системы органюалнонноп управления
- •5.2. Анализ факторов, влияющих на создание и функционирование предприятия (организации)
- •5.3. Анализ целей и функций системы управления предприятием (организацией)
- •3. Актуальная среда
- •4. Собственно система управления
- •1.2. Наука Образование
- •5.4. Разработка (корректировка) организационной структуры предприятия (организации)
- •5.5. Система нормативно-методического обеспечения управления предприятием (организацией)
- •Глава 6. Методы организации сложных экспертиз
- •6.1. Модификации метода решающих матриц
- •6.2. Метод организации сложных экспертиз при оценке нововведений, базирующийся на использовании информационного подхода
- •6.3. Организация сложных экспертиз как основа маркетинга сложных технических комплексов
- •6.4. Подход к оценке эфф( проектов1
- •Глава 7. Применение методов системного анализа при организации производства и проектировании сложных технических комплексов
- •1 7.1. Информационное моделирование проюводственньк систем
- •7.2. Модели постепенной формализации задач при организации технологических процессов производства и управления
- •7.3. Применение информационного подхода для анализа нелинейных автоматических систем
- •7.4. Применение морфологического подхода при принятии плановых решений в условиях позаказной системы производства
- •7.5. Применение системного анализа при управлении проектами сложных технических комплексов *
- •8.2. Информационные системы: пояя-тне, рирабо-пса, перспетпиы
- •1.3. Применение системного анализа при разработке автома-тизиоваиных информационных систем
- •8.4. Примеры реализации аснмоу и ее элементов
- •8.5. Информационная инфраструктура - основа информационно-управляющих систем будущего1
2.3. Методы, направленные на акти”“гП”ню мспсхлпьзо-ванмя интуиции н опыта специалмсти
Рассматриваемые ниже подходы и метены вознокгали и развивались как самостоятельные и для обобщения в теор:”ии систем вначале их называли качественными [1.49] договаривая у/словность этого названия, поскольку при обработке получаемых реезультатов могут использоваться и количественные представления)) или экспертными \\0, 2.29], поскольку они представляют собой шодходы в той или иной форме активизирующие выявление и обоСишение мнений опытных специалистов - экспертов (в широком смыссле термин "эксперт" в переводе с латинского означает " опытный"),
Однако есть и особый класс методов, связанных с непосредственным опросом экспертов, который называют методом экспертных оценок, поэтому был предложен [1.13] с6общающ:,ий термин, вынесенный в название параграфа. Этот термин, хотя и несколько громоздкий, в большей мере, чем другие, отражает супь методов, к которым прибегают специалисты в тех случаях, когда не могут сразу описать рассматриваемую проблемную ситуацию анашитически-ми зависимостями или выбрать тот или мной из рассмотренных выше методов формализованного представления для формирования модели принятия решения.
Возникновение характеризуемых ниже подходов и методов, как правило, связано с конкретными условиями проведения исследований или даже с именами их •” торов. Однако варианты последующего применения методов настолько разнообра” ны. что сейчас трудно говорить об однозначности исполыования их первоначал^ ных названий, поэтому в некоторых подзаголовках подчеркивается, что выделяемы* подкласс объединяет методы типа мозговой атаки, сценариев и т. Д.
Методу типа "мозговой атаки" или коллективной генераШ" идеи. Концепция мозговой атаки или мозгового штурма получил' широкое распространение с начала 50-х годов как "метод система-
130
ческой тренировки творческого мышления", направленный на ^"рытие новых идей и достижение согласия группы людей на лснове интуитивного мышления" [1.61, с. 164].
Мозговая атака (МА) основана на гипотезе, что среди большо-о числа идей имеется по меньшей мере несколько хороших, полезных Д"11 решения проблемы, которые нужно выявить. Методы этого типа известны также под названием коллективной генерации идей П(ГИ)> конференций идей, метода обмена мнениями.
Обычно при проведении мозговой атаки или сессии КГИ стараются выполнить определенные правила, суть которых сводится к тому. чтобы обеспечить как можно большую свободу мышления участников КГИ и высказывания ими новых идей. Для ттого рекомендуется сформулировать проблему в основных терминах, выделив ц((пт>альный пункт обсуждения, высказывать и подхватывать любые идеи. даже если они вначале кажутся сомнительными или абсурдными (обсуждение и оценки идей проводятся позднее), не допускать критики, не объявлять ложной и не прекращать обсуждать ни одну идею, высказывать как можно больше идей (желательно нетривиальных), стараться создавать как бы цепные реакции идей, оказывать поддержку и поопфсния. необходимые для того, чтобы освободить участнихов от скованности. С примерами конкретных перечней правил можно познакомиться в [10, 1.61].
В зависимости от принятых правил и жесткости их выполнения различают прямую мозговую атаку, метод обмена мнениями, методы типа комиссий, судов (в последнем случае создается две группы:
одна группа вносит как можно больше предложений, а вторая старается максимально их раскритиковать). Мозговую атаку можно проводить в форме деловой игры, с применением тренировочной методики "стимулирования наблюдения", в соответствии с которой группа формирует представление о проблемной ситуации, а эксперту предлагается найти наиболее логичные способы решения проблемы.
На практике подобием сессий КГИ являются совещательные органы разного рода - конструктораты, директораты, заседания ученых и научных советов, специально создаваемые временные комиссии, комитеты "мозговые тресты", не опирающиеся на постоянный персонал, и т. п.
В реальных условиях достаточно трудно обеспечить жесткое выполнение требуемых правил, создать атмосферу мозговой атаки:
на конструкторатах, директоратах, заседаниях советов мешает влияние должностной структуры организации; собрать специалистов на межведомственные комиссии трудно. Поэтому желательно применять способы опроса компетентных специалистов, не требующие обязательного их присутствия и устного высказывания своих "нений в конкретном месте и в конкретное время, рассматриваемые ниже.
Методы мозговой атаки применялись при разработке и реализации программ ^осрочньа научных исследований НАТО, в военном прогнозировании. Однако ""-в 60-е годы из первостепенного метода источника идей и поиска кратчайшего чггн Решения проблемы МА превратилась во вспомогательное средство в мстоди-131
ках. использующих и другие методы анализа, и в настоящее время эти методы обычно используются в качестве одного и-” мементов методик системного анализа в форме проведения обсуждсшй предложений или промежуточных результатов анализа. полученных с применением различных методов, на коллективных совещаниях типа мозговой атаки.
Методы лам "сценарнев". Методы подготовки и согласования представлений о проблеме или анализируемом объекте, изложенных в письменном виде, получили название сценариев. Первоначально этот метод предполагал подготовку текста, содержащего логическую последовательность событий или возможные варианты решения проблемы, развернутые во времени. Однако позднее обязательное требование временных координат было снято, и сценарием стал называться любой документ, содержащий анализ рассматриваемое проблемы и предложения по ее решению или по развитию системы, независимо от того. в какой форме он представлен.
Как правило, на практике предложения для подготовки подобных документов пишутся экспертами вначале индивидуально, а затем формируется согласованный текст.
Сценарий предусматривает не только содержательные рассуждения, помогающие не упустить детали, которые невозможно учесть в формальной модели (в этом собственно и заключается основная роль сценария), но и содержит, как правило, результаты количественного технико-экономического или статистического анализа с предварительными выводами. Группа экспертов, подготавливающая сценарий, пользуется обычно правом получения необходимых сведений от предприятий и организаций, необходимых консультаций.
На практике по типу сценариев разрабатывались прогнозы в отраслях промышленности. Разновидностью сценариев можно считать комплексные программы научно-технического прогресса и его социально-экономических последствий, которые разрабатывались в период реформ 70-х гг. специальными комиссиями при АН СССР. Госплане СССР и Госкомитете по науке и технике при Совете Министров СССР на последующие 20 лет.
Роль специалистов по системному анализу при подготовке сценария - помочь привлекаемым ведущим специалистам соответствующих областей знаний выявить общие закономерности развития системы; проанализировать внешние и внутренние факторы, влияющие на ее развитие и формулирование целей; провести анализ высказываний ведущих специалистов в периодической печати, научных публикациях и других источниках научно-технической информации; создать вспомогательные информационные фонды, способствующие решению соответствующей проблемы.
В последнее время понятие сценария расширяется в направлении как областей применения, так и форм представления и методов их разработки: в сценарий вводятся количественные параметры и устанавливаются их взаимозависимости, прсдлага ются методики подготовки сценария с использованием ЭВМ, методики целевого управления подготовкой сценария.
132
Сценарий позволяет создать предварительное представление о проблеме (системе) в ситуациях, которые не удается сразу отобразить формальной моделью. Однако сценарий - это все же текст со
•семи вытекающими последствиями (синонимия, омонимия, пара-яоксы). обусловливающими возможность неоднозначного его толкования. Поэтому его следует рассматривать как основу для разра-лугки более формализованного представления о будущей системе ,у1И решаемой проблеме.
Методы структуризации. Структурные представления разного рода позволяют разделить сложную проблему с большой неопределенностью на более мелкие, лучше поддающиеся исследованию, что само п° сеое можно рассматривать как некоторый метод исследования, именуемый иногда системно-структурным. Виды структур, получаемые путем расчленения системы во времени (сетевые структуры) или в пространстве (иерархические структуры разного рода, матричные структуры), были рассмотрены в гл.1 (рис. 1.5). Методы структризации являются основой любой методики системного анализа, любого сложного алгоритма организации проектирования иди принятия управленческого решения.
В особую группу методов структуримции можно выделить методы типа "дерева
целей".
Методы тип "дерева целее". Идея метода дерева целей впервые была предложена У.Черчменом в связи с проблемами принятия решений в промышленности [2.59]. Термин "дерево" подразумевает использование иерархической структуры, получаемой путем расчленения общей цели на подцели, а их, в свою очередь, на более детальные составляющие, которые в конкретных приложениях называют подцелями нижележащих уровней, направлениями, проблемами, а начиная с некоторого уровня - функциями.
Как правило, термин "дерево целей" используется для иерархических структур, “ющих отношение строго древовидного порядка, но иногда применяется и в слу-; "слабых" иерархий. Поэтому более правильным является термин В.М.Глушкова югнозный граф", однако в силу истории возникновения метода более раслростра-1 исходный термин "дерево целей".
При использовании метода "дерева целей" в качестве средства принятия решений часто применяют термин "дерево решений". При вменения метода для выявления и уточнения функций системы Ца&пения говорят о "дереве целей и функций" [6, 4.14]. При струк-Щзации тематики научно-исследовательской организации польется термином "дерево проблемы", а при разработке прогнозов -Д”ево направлений развития (прогнозирования развития)" или
•огнозный граф".
•^1етод "дерева целей" ориентирован на получение полной и относительно устой-W структуры целей, проблем, направлений, т. е. такой структуры, которая на
4 133
протяжении какого-то периода времени мало изменялась бы при неизбежных изк;. нениях, происходящих в любой развивающейся системе. Для достижения этою прд построении вариантов структуры следует учитывать закономерности цслеобразо. вания и использовать принципы и методики формирования иерархических структур целей и функций, которые в силу их особой значимости для моделирования систец. ных объектов рассматриваются более подробно в отдельной главе (гл. 4).
Методы экспертных оценок. Изучению особенностей и возможностей применения экспертных оценок посвящено много работ, в них рассматриваются: 1) проблемы формирования экспертных групп, включая требования к экспертам, размеры группы, вопросы тренировки экспертов, оценки их компетентности; 2) формы экспертного опроса (разного рода анкетирования, интервью, смешанные формы опроса) и методики организации опроса (в т. ч. методи. ки анкетирования, мозговая атака, деловые игры и т. п.); 3) подходы к оцениванию (ранжирование, нормирование, различные виды упорядочения, в т. ч. методы предпочтений, попарных сравнений и др.); 4) методы обработки экспертных оценок; 5) способы определения согласованности мнений экспертов, достоверности экспертных оценок (в т. ч. статистические методы оценки дисперсии, оценки вероятности для заданного диапазона изменений оценок, оценки ранговой корреляции Кендалла, Спирмена, коэффициента конкордации и т. п.) и методы повышения согласованности оценок путем соответствующих способов обработки результатов экспертного опроса.
С обзором форм и методов получения и обработки экспертных оценок можно познакомиться, например, в [10, 2.29, 6.11,6.12 и др.].
В частности, Б.Г.Литвак [2.29] на основе обобщения и исследования видов шкал измерений и отношений рассматривает особенности мер близости разного рода (м неметризованных и векторных отношениях, структурные, Евклидовы); характеризует принципы и методы, основанные на выборе различных способов упорядочения и отношений предпочтения (в т. ч. методы ранжирования и гиперупорядочения, методы попарных сравнений Черчмена-Акофа, Терстоуиа, метод "смешанной альтернативы" Нсймана-Моргенштерна, принцип отбрасывания альтернатив Эрроу, алгоритмы отыскания медианы Кемеин. метризованные ранжирования, алгоритмы выбора по принципу Парето [2.37], методы определения предпочтений на множествах многомерных альтернатив и т. п.).
При обработке индивидуальных экспертных оценок применяется обычно мапЛ согласования оценок (consensus technique), который имеет много вариантов, различающихся способами, при помощи которых из индивидуальных оценок получаете” обобщенная. При этом используются также различные методы согласования оценок: от простейших, путем получения средней вероятности ^>=(£^”l)/л, где я-
число участвующих экспертов, или средневзвешенного значения вероятности
и Ч
/'•=(£ *i рУ!. k,, где k, - веса. приписываемые оценке каждого эксперта, - до специальных методов оценки измерения и повышения коэффициентов согласованности 1 (иди коэффициентов непротиворечивости) мнений экспертов (см.. например, прило- i жсния в [4.12]) или методов, основанных на отборе экспертной группы с высоки”1 коэффициентом согласованности мнений (например, предложенный В.В.ЧерияевЫ”1
134
„ |j” метод, основанный на преобразовании первых трех рангов дискретной шдка-в- д непрерывную н нормирования этой новой шкалы, отражающей мнения 'отобранных экспертов).
В качестве одного из методов повышения согласованности экспертных оценок ппименяют Дельфи-метод, или метод 'дельфийского оракула', подробнее рассматриваемый ниже.
При проведении социологических измерений [6.12], которые можно рассматривать как разновидность экспертных оценок (особенно в случае организации выбо-почного социологического исследования), используют обычно качественные шкалы "азного рода. которым ставятся в соответствие количественные оценки стешени значимости ("очень важно", "важно", "скорее важно, чем нет" и т. д.) или оценнваст-с)1 введенный в вопросе качественный признак (в форме "полностью согласен", "согласен", "не согласен", "категорически не согласен" или "да", "скорее да, чем нет", "скорее нет. чем да", "нет" и т. д.).
При этом могут применяться соответствующие методы обработки результатов. Например, при использовании шкалы Лайкерта'. в которой задаваемые группе лиц вопросы должны оцениваться по пятибалльной шкале (5 - "полностью согласен", 4 - "согласен". 3 - "нейтрален". 2 - "не согласен", I - "полностью не согласен")! при обработке рекомендуется применять метод суммарных оценок. Шкалогрзммиый анализ Гуттмана сводится к построению шкал порядкового уровня измерения, представляющих собой одноместные шкалы, формируемые на основе первоначально используемой нсрархнзированной шкалы путем исключения вопросов или факторов, посторонних по отношению к измеряемой характеристике. При применении метода "семантического" дифференциала (СД), разработанного Ч.Осгудом2 для измерения смысла понятий и слов и дифференциации эмоциональной стороны значения оцениваемого понятия в качестве промежуточных методов обработки применяются графические, помогающие определить профиль распределения установок.
Выбор подходов и методов зависит от конкретных задач я условий проведения экспертизы. Однако существуют некоторые обедие проблемы, которые необходимо понимать при проведении любых экспертных опросов. Кратко охарактеризуем их.
Возможность использования экспертных оценок, обоснование их объективности обычно базируется на том, что неизвестная характеристика исследуемого явления трактуется как случайная в”ели-чина, отражением закона распределения которой является инд.иви-дуальная оценка специалиста-эксперта о достоверности и значимости того или иного события. При этом предполагается, что истииное значение исследуемой характеристики находится внутри диапазона экспертных оценок pi е Р (где Р = <р,, рц... ,pi,... , р„> - репрезентативная выборка), получаемых от группы экспертов, и что о*боб-Щенное коллективное мнение является достоверным.
Однако в некоторых теоретических исследованиях это предположение подвергается сомнению.
Например, в [2.4] предлагается разделить проблемы, для р>еше-ния которых применяются экспертные оценки, на два класса. К первому классу относятся проблемы, которые достаточно хорошо
обеспечены информацией и для которых можно использова принцип "хорошего измерителя", считая эксперта хранитеэд”1 большого объема информации, а групповое мнение экспертов близким к истинному. Ко второму классу относятся проблемы отношении которых знаний для уверенности в справедливости на званных предположений недостаточно, экспертов нельзя рассмат ривать как "хороших измерителей", и необходимо осторожно пол ходить к обработке результатов экспертного опроса, поскольку. этом случае мнение одного (единичного) эксперта, больше ьнима. ния, чем другие, уделяющего исследованию малоизученной пробле. мы, может оказаться наиболее значимым, а при формальной обра. ботке оно будет утрачено. В связи с этим к задачам второго класса в основном следует применять качественную обработку результа. тов. Использование методов усреднения (справедливых для "хор” ших измерителей") в данном случае может привести к существенным ошибкам.
Задачи коллективного принятия решений по формированию целей, совсрщенст. вованию методов и форм управления обычно можно отнести к первому классу. При этом для повышения объективности результатов целесообразно при обработке оценок выявлять противоречивые и "редане" мнения и подвергать их более тщательному анализу.
Другая особенность, которую нужно иметь в виду при применении экспертных оценок, заключается в следующем: даже в случае решения проблем, относящихся к первому классу, нельзя забывать о том, что экспертные оценки несут в себе не только узкосубъективные черты, присущие отдельным экспертам, но и коллективно-субъективные черты, которые не исчезают при обработке результатов опроса (а при применении характеризуемой ниже Дельфи-про-цедуры и методов повышения согласованности мнений экспертов даже могут усиливаться).
Для более популярного пояснения этой особенности, приняв, что одной из разновидностей экспертного опроса является голосование, приведем мнение одного из героев Ги де Мопассана': "Вы, вероятно, согласитесь со мной, что гениальные люди встречаются редко, не правда ли? Но будем щедры и допустим, что во Франции в имеется человек пять. Прибавим, с тахой же щедростью, двести высокоталантлиил людей, тысячу других, тоже талантливых, каждый в своей области в десять тысяч человек, так или иначе выдающихся. Вот вам генеральный штаб в одиннадцать тысяч двести пять умов. За ним идет армия посредственностей, за которой следуй вся масса дурачья. А так как посредственности и дураки всегда составляют огромное большинство, то немыслимо представить, что они могли бы избрать разумное правительство". И далее, эмоционально усиливая свою точку зрения, Мопассан дай такие оценки ситуации: "... единственная сила, поддающаяся нашему измерению -это именно та, с которой меньше всего следовало бы считаться: бессмысленная сила большинства. ... Невежественное большинство всегда будет превалировать над
над наукой, над всеми накопленными знанивс..." и предлагает вводить ^"^ктировки в систему голосования, основанную на введении своего рода
^РР-дциентов компетентности" экспертов.
Один из способов устранения недостатков, связанных с рассмат-мваемой особенностью, - при применении экспертных опросов для Р „нятия решений в организационных системах обращать особое "нимание на формирование экспертной группы и на методы обработки результатов опроса, особо выделяя и учитывая редкие и противоречивые мнения; а на получаемые усредненные оценки смот-„еть как на некоторую "общественную точку зрения", зависящую от "ровня научно-технических знаний общества относительно предмета исследования или принятия решения, которая может меняться по мере развития системы и наших представлений о ней. Такой способ получения информации о сложной проблеме, характеризующейся большой степенью неопределенности, должен стать своего рода "механизмом" в сложной системе, т. е. необходимо создавать регулярную систему работы с экспертами.
Есть и еще одна особенность, на которую обратил внимание А.М.Гендин, назвав ее "эффектом Эдипа". Она заключается в том. что эксперт-лидер при организации экспертного опроса в форме Дельфи-процедуры с устным обсуждением результатов оценки между турами опроса может постепенно "увести" группу экспертов в желаемом направлении.
Следует обратить также внимание на то, что использование классического частотного подхода к оценке вероятности при проведении экспертных опросов бывает татруднено, а иногда и невозможно (из-за невозможности доказать представительность выборки). Поэтому в настоящее время ведутся исследования характера вероятности экспертной оценки, базирующиеся на теории размытых множеств Заде. на представлении об экспертной оценке как степени подтверждения гипотезы или как вероятности достижения цели (последнее направление развивается на основе информационною подхода, излагаемого в следующей главе; примеры - см. в гл. 6.7).
Рассмотренные особенности экспертных оценок приводят к необходимости разработки методов организации сложных экспертиз, которые помогают, расчленяя большую неопределенность на части, вводя критерии оценки и применяя различные формы опроса, получать более объективные и достоверные оценки.
К таким методам относятся: рассматриваемый ниже метод решающих матриц и ""о модификации (гл. 6), предложенные в методике ПАТТЕРН методы экспертных оценок значимости составляющих иерархических структур (см. гл. 4); информационные оценки степени влияния нововведений на реализацию целей (гл. 6, 7).
Методы том "Дельфн". Метод "Дельфи" или метод "дельфийского оракула "первоначально был предложен Л.Хелмером и его коп-"егами [1.61] как итеративная процедура при проведении мозговой ^аки, которая способствовала бы снижению влияния психологических факторов при проведении заседаний и повышению объектив-137
яости результатов. Однако почти одновременно "Дельфи"-про, дуры стали средством повышения объективности экспертных опп6 сов с использованием количественных оценок при сравнительно анализе составляющих "деревьев целей" и при разработке \^ нариев". Основные средства повышения объективности результате при применении метода "Дельфи" - использование обратной связ” ознакомление экспертов с результатами предшествующего туп. опроса и учет этих результатов при оценке значимости мнений экь пертов.
В конкретных методиках, реализующих процедуру "Дельфи" эта идея используется в разной степени. Так, в упрощенном вид организуется последовательность итеративных циклов мозгово( атаки. В более сложном варианте разрабатывается программа по. следовательных индивидуальных опросов с использованием методов анкетирования, исключающих контакты между экспертами, но предусматривающих ознакомление их с мнениями друг друга между турами.
В развитых вариантах Дельфи-процедура представляет собой программу после. доватспьных индивидуальных опросов с использованием методов анкетиромнщ. Вопросники от тура к туру уточняются. Экспертам присваиваются весовые коэффв. циенты значимости их мнений (коэффициенты компетентности), вычисляемые ж основе предшествующих опросов, также уточняемые от тура к туру и учитываемые при получении обобщенных результатов опроса. Для снижения таких факторов, как внушение или приспособляемость к мнению большинства, иногда требуется, чтобы эксперты обосновывали свою точку зрения, но это не всегда приводит к желаемому результату, а напротив может усилить эффект приспособляемости или рассматриваемый ниже эффект Эдипа.
С примерами применения метода "Дельфи" можно познакомиться в [10, 1.61 и др.]. В силу трудоемкости обработки результатов и значительных временных затрат первоначально предусматриваемые методики "Дельфи" не всегда удается реализовать на практике.
В последнее время процедура "Дельфи" в той или иной форме обычно сопутствует любым другим методам моделирования систем - методу "дерева целей", морфологическому, сетевому и т. п. В частности, весьма перспективная идея развития методов экспертных оценок, предложенная В.М.Глушковым, состоит в том, чтобы сочетать целенаправленный многоступенчатый опрос с "разверткой" проблемы во времени, что становится вполне реализуемым при использовании ЭВМ.
Для повышения результативности опросов и активизации экспертов иногда с0" четают процедуру "Дельфи" с элементами деловой игры: эксперту предлагается проводить самооценку, ставя себя на место конструктора, которому реально nopycfJ выполнение проекта, или на место работника аппарата управления, руководите* j соответствующего подразделения системы организационного управления и т. д.
138
Методы организации сложных экспертиз. Рассмотренные выше .-./-татки экспертных оценок привели к необходимости создания нед нов повышающих объективность получения оценок путем мет0„енения большой первоначальной неопределенности пробле-рас предлагаемой эксперту для оценки, на более мелкие, лучше ^„дающиеся осмыслению.
"В качестве простейшего из этих методов может быть использо-
способ усложненной экспертной процедуры, предложенный в "^годике ПАТТЕРН [4.12] и кратко рассматриваемый в гл. 4. В м ой методике выделяются группы критериев оценки и рекоменду-3 ся ввести весовые коэффициенты критериев. Введение критериев позволяет организовать опрос экспертов более дифференцировано, весовые коэффициенты - повышают объективность результирующих оценок.
развитием этого метода является введение коэффициентов компетентности экс-пеотов и различные методы совершенствования обработки оценок, даваемых разными экспертами по различным критериям.
В качестве второго метода организации сложных экспертиз можно использовать метод решающих матриц, идея которого была предложена Г.С.Поспеловым [2.29, 4.16] как средство стратифицированного представления проблемы с большой неопределенностью на подпроблемы и пошагового получения оценок.
Например, при создании сложных производственных комплексов, реализации крупных проектов и организации решения других аналогичных проблем нужно определить влияние на проектируемый ооъект фундаментальных научно-исследовательских работ, чтобы запланировать эти работы, предусмотреть их финанасирова-ние и распределить средства между ними.
Получить от экспертов объективные и достоверные оценки влияния фундаментальных НИР на проектирование сложного объекта практически невозможно.
Для того, чтобы облегчить экспертам эту задачу, можно вначале спросить их, какие направления (области) исследований могут быть полезны для создания комплекса (или какие подпроблемы нужно решить для реализации всей проблемы) и попросить определить относительные веса этих направлений (подпроблем) а\,... , а„а. Затем - составить план опытно-конструкторских работ для полу-^ния необходимых результатов по названным направлениям и °Ценить их вклад Ь\,... , Ь^,. Далее нужно определить перечень при-^адных научных исследований и их относительные веса gi, ... , gng-jH, наконец, - оценки влияния фундаментальных НИР на приклад-"^rf,,...,^.
139
Таким образом, область работы экспертов представляется в виде нескольких уровней: направления (подпроблемы) -> ОКР -> прикладные НИР ->• фундаментальные НИР (рис. 2.13).
Относительные веса по всем уровням должны быть нормированы. В методе решающих матриц для удобство опроса экспертов относительные веса определяются не в долях единицы, а в процентах, и нормируются по отношению к 100: „д
Za/= 100. j=i
Непосредственно экспертами оцениваются только веса направлений (подпроблем), остальные относительные веса вычисляются. Эксперты оценивают вклад каждой альтернативы (ОКР, НИР) в реализацию элементов более высокого уровня, непосредственно предшествующего уровню данной альтернативы. Так, вклад ОКР в реализацию направления (подпроблемы) оценивается некоторой величиной pip Естественно, для каждой ОКР относительные веса
па
также нормированы: ър,]^ 100.
j=i
Таким образом, каждая строка решающей матрицы характеризует относительный вклад 1-й ОКР в реализацию каждой изу-х подпроблем.
Оценив предварительно ai, ... , а^а, и используя решающую матрицу I pij I можно получить относительные веса ОКР:
Ь,="1р„а,. (2.20) j=i
Аналогично, зная Ь, и оценив \pia\, можно получить относительные веса прикладных НИР g^, а затем - и фундаментальных
НИР dy.
В результате при использовании метода решающих матриц оценка относительной важности сложной альтернативы сводится к последовательности оценок более частных альтернатив, что обеспечивает их большую достоверность при прочих равных условиях.
Иными словами, большая неопределенность, имевшая место в начале решения задачи, как бы разделена на более "мелкие", лучше поддающиеся оценке, в соответствии с одной из основных идеи системного анализа. 140
При применения метода решающих матриц в особо сложных ситуациях целесообразно создавать и накапливать базы данных о возможных фундаментальных. прикладных НИР и ОКР. проводимых в стране и за рубежом по проблемам, аналогичным или смежным с рассматриваемой, и анализировать их влияние друг на друга g соответствии с методом решающих матриц.
Метод решающих матриц применялся для реализации крупных дорогостоящих проектов (космос, оборона, фундаментальные научные исследования и т. п.), при создании, реконструкции, конверсии предприятий или научно-исследовательских организаций, инвестируемых государством, т. е. в ситуациях, для которых повышаются требования к тщательности анализа факторов, влияющих на принятие решений.
Используя метод решающих матриц и сформировав многоуровневую структуру факторов, влияющих на создание и функционирование предприятий (организаций), можно провести более тщательный анализ вклада конкретных факторов нижнего уровня этой структуры (многие из которых могут быть количественно оценены с помощью детерминированных или вероятностных характеристик) на процесс проектирования и функционирования предприятия.
Другие возможные приложения метода решающих матриц приводятся в гл. 6.
Еще более объективный анализ можно получить с помощью подхода к организации сложных экспертиз, базирующегося на использовании методов структуризации, косвенных количественных и информационных оценок степени целесоответствия исследуемых компонентов (факторов, средств автоматизации и т. п.), т. е. их влияние на реализацию целей предприятия.
Структуризация целей, факторов, проблем помогает уточнить представление о них. распределить их по уровням иерархии и оценивать последовательно влияние составляющих нижележащих уровней на вышележащие, что способствует повышению объективности и достоверности анализа.
Информационные оценки, как будет показано ниже, обеспечивают более удобную обработку оценок, возможность сочетать вероятностные оценки с количественными детерминированными характеристиками, что также способствует повышению объективности и достоверности оценок, и, кроме того. позволяет на основе изменения измеряемых детерминированных параметров получать динамику изменения степени влияния подцелей, факторов, средств на реализацию целей предприятия (организащш). Подход будет изложен в гл. 3. а примеры его применения, включая сравнительный анализ с методом решающих матриц, - в гл. 6, 7.
Реализация методов организации сложных экспертиз - достаточно трудоемкая задача, которую можно облегчить с помощью автоматизации получения и обработки оценок в диалоговом режиме.
Процедуры должны предоставлять пользователю возможность ввода количе-'тва оцениваемых составляющих и критериев оценки (для первого из рассмотрении методов), количество уровней, составляющих и оценок для каждого из них (для •••(года решающих матриц); соответствующих характеристик Л^. у и т. д. (при
Г пользовании информационного подхода).
141
Морфологические методы. Термином морфология в биологии языкознании определяется учение о внутренней структуре иссд” дуемых систем (организмов, языков) или сама внутренняя структу ра этих систем.
Идея морфологического способа мышления восходит к Аристотелю и Платону, к известной средневековой модели Р.Луллия (с ис. торией развития морфологического подхода можно познакомиться в [2.35)). Однако в систематизированном виде методы морфологического анализа сложных проблем были разработаны швейцарским астрономом (венгром по происхождению) Ф.Цвикки, и долгое вре. мя морфологический подход к исследованию и проектированию сложных систем был известен под названием метода Цвикки (2.67 2.68].
Основная идея морфологического подхода - систематически находить наибольшее число, а в пределе все возможные варианты решения поставленной проблемы или реализации системы путем комбинирования основных (выделенных исследователем) структурных элементов системы или их признаков. При этом система или проблема может разбиваться на части разными способами и рассматриваться в различных аспектах.
Отправными точками системного исследования Ф.Цвикки считает: 1) равный интерес ко всем объектам морфологического моделирования; 2) ликвидацию всех оценок и ограничений до тех пор, пока не будет получена полная структура исследуемой области;
3) максимально точную формулировку поставленной проблемы.
Кроме этих общих положений, Цвикки предложил рад отдельных способов (методов) морфологического моделирования: метод систематического покрытия поля (МСПП), метод отрицания и конструирования (МОК), метод морфологического ящика (ММЯ), метод экстремальных ситуаций (МЭС), метод сопоставления совершенного с дефектным (МССД), метод обобщения (МО). Наибольшую известность получили три первых метода.
Метод систематического покрытия поля предполагает, что существует некоторое число "опорных пунктов" знания в любой исследуемой области. Этими пунктами могут быть теоретические положения, эмпирические факты, известные на данный момент компоненты сложной системы, открытые законы, в соответствии с которыми протекают различные процессы и т. п. Исходя из ограниченного числа опорных пунктов знания и достаточного числа принципов мышления (в т. ч. различных мер близости), с помощью МСПП ищут возможные варианты решения поставленной проблемы.
Метод отрицания и конструирования основывается на сообра жениях, которые Ф.Цвикки сформулировал следующим образом:
"На пути конструктивного прогресса лежат догмы и компромиссные или диктаторские ограничения. Следовательно, есть смысл их 142
цать. Однако одного этого недостаточно. То, что получается 0 отрицзи11^ необходимо конструктивно переработать" [2.35]. В и ответствии с этим МОК реализуется с помощью трех этапов:
. формирование ряда высказываний (положений, утверждений, ^сиом и т. п.), соответствующих современному уровню развития а ддедуемой области знаний; 2) замена одного, нескольких или ж-ех сформулированных высказываний на противоположные;
,> „устроение всевозможных следствий, вытекающих из такого от-оииания и проверка непротиворечивости вновь полученных и оставшихся неизменными высказываний.
МОК может быть реализован в форме одного из методов мозговой атаки - метода "судов".
Метод морфологического ящика основан на формировании и анализе морфологической таблицы - морфологического ящика (МЯ). Построение и исследование морфологического ящика по Цвикки проводится в пять этапов [2.35]:
1) формулировка поставленной проблемы;
2) определение параметров (классификационных признаков) Уд, от которых зависит решение проблемы (процедура анализа может быть итеративной с изменением набора Рп по мере уточнения представлений об исследуемом объекте или процессе принятия решений);
3) деление параметров Рд на их значения р^' (формирование классификаторов по выбранным признакам />,) и представление их в виде матриц-строк:
набор значений (по одному из каждой строки) различных параметров представляет собой возможный вариант решения моделируемой задачи: например, вариант </?i', ^22, •••.Ai25"! общее число вариантов, содержащихся в МЯ, R = A-i x ki х ... х k, х ... х /с„„ где М' = 1, 2, ... , т) - число значений (-го параметра;
4) оценка всех имеющихся в МЯ вариантов;
5) выбор наилучшего (у Цвикки - оптимального, что, как будет показано ниже, неверно) варианта решения задачи.
С математической точки зрения идея морфологического перебора базируется на получении размещений с повторениями из k по л. число которых в общем случае "одсчитывается как показано выше. а в частном случае при одинаковом числе зна-^чий каждого из параметров (т. е. при k\ = ki = ... = k,• = ...='/:„, = К) опреде-•'йется с помощью известной теоремы комбинаторики
Rk'=k". (222) 143
где n - число строк МЯ: k - число элементов в каждой строке.
Для сокращения перебора этапы 3 и 4 могут быть совмещены, и явно неприе лсмые варианты можно сразу исключить из рассмотрения в п. 5. м
Следует отметить, что. строго говоря, речь об оптимизации идти не мо”м Идею поиска наилучшего варианта (вариантов) решения лучше квалифицирода как постепенно ограничиваемый перебор, который с самого начала сокращает благодаря формированию МЯ (число размещений с повторениями меньше чцсл' сочетаний, и по мере увеличения объемов МЯ разрыв увеличивается и ограничен” перебора сказывается в большей степени), затем область выбора решения ограничи' вается в результате исключения явно неприемлемых вариантов, а дальнейшее огпа ничение области возможных решений можно организовать путем введения и учет, количественных, а затем (при прочих равных условия) и качественных критерия подобно тому, как это предлагается в примерах применения ММЯ в планирован”” при позаказной системе производства в гл. 7.
Возможны следующие пути выбора решений из МЯ (рис. 2.14):
применение одного критерия, полностью исключающего все вари. анты решений, кроме одного (рис. 2.14 а);
расчленение проблемы на под-проблемы (или задачи на подзадачи) и последовательное применение нескольких критериев для выбора по одному варианту решения по каждой из подпро-блем (подзадач), которые вместе взятые и составляют искомое решение (рис. 2.14 в).
В последнем случае может быть получено не одно решение, составленное из решений под-проблем, а несколько таких решений, и тогда для уменьшения этих вариантов дальнейшее сужение области допустимых решений может осушествлятьси путем введения дополнительны” критериев (как правило, качественных), как это делаете”. например, в гл. 7).
Следует также оговорить, что
рщ; 2.14 решения по подпроблемам, и3 которых формируется общий ва-
144
„т решения, могут быть взаимозависимыми, что также иллю-Р"" дуется в примерах в гл. 7 (в частности, при размещении по ли-
м сборки один и тот же заказ не может в соответствующем пла-rt вом периоде помещаться на разные взаимозаменяемые линии
сборки).
ф.Цвикки и его последователи разрабатывали и исследовали МЯ различного вида. Например, известен вариант МЯ, в котором значения одного и того же параметра откладывались и по горизонтальной, и по вертикальной осям двумерной матрицы-"ящика". и варианты решений получались на пересечении различных значений параметров, т. е. как элементы этой матрицы.
МЯ могут быть также не только двумерными. Трехмерные МЯ и МЯ большей размерности находят, например, применение при разработке прогнозов и при макропроектировании вариантов новой техники.
Однако при формировании и анализе многомерных МЯ, особенно при анализе проблем организашюнного управления, возникают существенные трудности в их представлении лицам, принимающим решения, в интерпретации результатов. Поэтому удобнее становится, используя идею морфологического подхода, разрабатывать языки моделирования (автоматизации моделирования, автоматизации проектирования и т. п.), которые применяются для "порождения" возможных ситуаций в системе, возможных вариантов решения, и часто как вспомогательное средство формирования нижних уровней иерархической структуры целей и функций или организационных структур систем управления. В этом случае термин "морфологический подход" применяется в более широком смысле.
Предложенные Ф.Цвикки методы нашли широкое применение как средство активизации изобретательской деятельности. А при моделировании задач автоматизации проектирования, задач планирования, например, распределения заказов по плановым периодам, размещения их по производствам, линиям сборки и т. п.. удобным средством оказался ММЯ, который охарактеризуем несколько подробнее.
Обратим внимание на тот факт, что при формировании морфологической таблицы (морфологического ящика) другие методы морфологического моделирования могут использоваться как вспомогательные.
В практике объемно-календарного планирования оказалось удобным как бы перевернуть двумерный МЯ и комбинировать не элементы строк, а элементы столбцов (такие таблицы привычнее для Работников плановых отделов).
Расширению практического применения ММЯ существенно ^особствует автоматизация морфологического моделирования. При этом важно автоматизировать не только получение вариантов Решения, т. е. собственно перебор, но и получение оценок этих вариантов, и даже формирование МЯ. Примеры алгоритмов автоматизации морфологического моделирования приведены в гл.7.
145