- •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
7. Формирование области допустимых решений
Основными целями этого этапа являются: формирование ОДР и выявление типичных вариантов решений, возможных для выбранной ОДР. Для того чтобы понять, каких результатов можно достичь при заданных исходных данных, ЛПР должен иметь возможность быстро получить целостное представление о решаемой задаче.
Для помощи ЛПР в решении этой проблемы СППР МЗН предлагает набор индикаторов, отражающих целостные характеристики задачи, и процедуру ускоренного поиска решений – быстрой прикидки, позволяющей увидеть, какого типа решения могут быть получены при конкретных исходных данных и выбранных ограничениях [6,7].
В процедуре ускоренного поиска решений используетбя формальный индекс соответствия G ij и предполагается практическая равноценность равных по значению компонентов вектора соответствия.
Несмотря на грубое предположение о примерной равноценности критериев и градаций их шкал, предъявление таблицы уровней взаимной удовлетворенности (элементами которой являются значения формального индекса соответствия) в значительной степени достигает цели, представляя общую ситуацию. Таблица уровней остается обозримой для достаточно больших размерностей, и при взгляде на нее ЛПР легко выделяет фрагменты и отдельные пары, требующие более глубокого анализа. Выделенные фрагменты могут детально изучаться.
После просмотра таблицы свертки у руководителя появляется возможность изменить допустимую область поиска решений. Для этого система предлагает ему воспользоваться следующими возможностями:
• включать в окончательное решение определенные пары объект – субъект;
• вводить запрет на образование определенных пар;
• накладывать ограничение на допустимый уровень расхождения оценок по отдельным критериям;
• накладывать ограничение на допустимые значения свертки векторов соответствия.
ЛПР может формировать и более сложные логические требования к качеству решения. Примером может служить следующее правило: если по критерию k 1 возможности субъекта не ниже оценки q 1 и соответствующие требования объекта не выше р 2 , а по критерию k 3 существует полная взаимная удовлетворенность, то следует включить такие пары субъект–объект в число потенциально возможных пар при поиске окончательного решения.
Основная идея ускоренного поиска вариантов решения заключается в том, что на множестве разрешенных элементов ищутся возможные решения классической однокритериальной ЗН. При этом минимизируется сумма G ij и отыскивается решение с максимальным количеством наилучших назначений.
Разработаны и используются достаточно быстрые алгоритмы, основанные на классических методах решения задачи о назначениях в исследовании операций [8], применение которых в СППР позволяет за приемлемое время помочь ЛПР в выявлении особенностей рассматриваемой задачи. Алгоритмы для решения этой проблемы подробно описаны в [6,7]. Принципы, на которых основаны эти алгоритмы, заключаются в том, что без ухудшения качества решения последовательно выделяются максимально возможные группы назначений наивысшего качества, начиная с группы идеальных назначений.
Проиллюстрируем работу процедур формирования ОДР и поиска вариантов решений на приведенном примере. Анализируя табл. 12.3, ЛПР может, например, принять решение о том, что назначение { O 1 – C 3 } недопустимо, так как степень взаимной неудовлетворенности элементов слишком велика. После введения запрета на формирование этого назначения система проверяет, есть ли решение задачи в целом. Оно существует, и не единственное. Одно из возможных решений имеет вид [{ C 1 – O 1 }( l ) { C 2 – О 3 }(0) {С 3 – О2}(2)] (в круглых скобках указаны значения G ij , отражающие качество назначений).
При введении каждого ограничения система информирует ЛПР о том, возможно ли решение, а если да, то какой тип решения возможен, – сколько назначений и какого уровня неудовлетворенности может быть сделано в новой области допустимых решений. В приведенном выше простом примере после введения запрета на образование пары { O 1 – C 3 } возможны следующие варианты типовых решений:
Уровень неудовлетворенности |
0 |
1 |
2 |
Решение 1 |
1 |
1 |
1 |
Решение 2 |
0 |
3 |
0 |
Первое решение соответствует критерию оптимальности, принятому для решаемой задачи (отыскать наилучшее решение с максимальным числом наилучших назначений). В первом решении имеется одно идеальное назначение, одно назначение с уровнем неудовлетворенности 1 и одно – с уровнем неудовлетворенности 2. Второе решение, вариант которого также предъявляется ЛПР для анализа, соответствует условию, при котором в решение не включаются назначения наихудшего качества, имеющиеся в ОДР. Анализируя предъявленную пару решений, ЛПР получает представление о рамках, в которых ему следует формировать ОДР.
Стратегию формирования области допустимых решений ЛПР выбирает сам и обычно находит ее за приемлемое время, которое, конечно, зависит от его опыта и темперамента. Тем не менее, процесс поиска оказывается не только не утомительным, но часто и увлекательным, открывая ЛПР неожиданные для него типы решений, обусловленные конкретными исходными данными. Достаточно часто этот процесс вначале выглядит как случайный поиск области допустимых решений, который затем переходит в регулярный поиск ОДР в выбранной окрестности.
Следует еще раз подчеркнуть, что система предоставляет ЛПР практически неограниченные возможности в выборе подходящей ему стратегии поиска приближенного решения, т.е. в формировании ОДР.
Если ЛПР удовлетворен полученным на этом этапе решением, проблема может считаться решенной. Однако, как правило, руководитель хочет получить решение, более полно отвечающее его предпочтениям. Поэтому на следующем этапе, после формирования области допустимых решений, ЛПР стремится выразить свои предпочтения относительно качества назначений и упорядочить назначения на основе своих предпочтений.