- •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
Лекция 3. Многокритериальные решения при объективных моделях
Модели
Подход исследования операций
Появление многокритериальное
Первые многокритериальные решения: сколько строить ракет?
Разные типы проблем
Два пространства
Многокритериальный анализ экономической политики
Две трудности для ЛПР
Исследование решений на множестве Э-П
Постановка многокритериальной задачи линейного программирования
Человекомашинные процедуры
Весовые коэффициенты важности критериев
Классификация ЧМП
Прямые человекомашинные процедуры
Процедуры оценки векторов
Процедуры поиска удовлетворительных значений критериев
Пример применения метода STEM : как управлять персоналом
Выводы
1. Модели
В волшебной стране Монтландии студенты Университета Власти обучались на моделях, описывающих весь мир: поведе ние людей, производственные системы, социальные отношения и даже революции. Сколько-либо надежных моделей такого типа пока не существует. Но известны другие, весьма точные и полезные модели.
Физик, описывающий уравнениями состояние газа в закры той камере, создает математическую модель процесса. Эконо мист, отвечающий за перевозку товаров от заводов- изготови телей к магазинам, также разрабатывает модель: он берет дан ные о производительности заводов, о потребностях магазинов, о стоимости перевозок и составляет уравнения и неравенства. Ре шая их, экономист строит наилучший план перевозок.
В приведенных выше примерах люди разрабатывают мо дель определенного объекта, стремясь представить в виде опи сания копию реального мира. Целями создания модели явля ются обычно: использование ее в решении задач, которые трудно решать на реальном объекте; лучшее понимание объек та; построение улучшенного объекта путем внесения изменений в модель. Естественным требованием к модели является ее идентичность объекту. Мы изучаем внешний мир, создавая модели. Мы улучшаем искусственные системы, используя их мо дели. В обоих случаях роль моделей чрезвычайно велика.
Необходимо подчеркнуть отличие модели, которую в приведенном выше примере строит экономист, от моделей физика. Модель экономиста описывает процессы, в которых важную роль играют люди: рабочие на заводах, продавцы в магазинах, водители грузовиков. Совершаемые ими действия и их резуль таты находят отражения в модели. Как мы знаем, в жизни чел овеческое поведение в значительной степени непредсказуемо и сложно для моделирования. Однако в нашем примере предпол агается, что люди лишь выполняют действия, предписанные им производственной системой. Иначе говоря, люди не имеют свободы поведения — такое предположение делается при по строении многих моделей организаций и производственных систем.
2. Подход исследования операций
Модели, описывающие поведение людей, активно использ уются в исследовании операций. Исследование операций - сложившаяся научная дисциплина, хорошо известная в соврем енном мире. Как определяет Е.С. Вентцель [1], под исследов анием операций понимают применение математических, количественных методов для обоснования решений во всех областях целенаправленной человеческой деятельности.
Основными этапами решения любой задачи в исследовании операций являются:
построение модели;
выбор критерия оптимальности;
нахождение оптимального решения.
Для подхода исследования операций характерны следующие особенности.
Используемые модели носят объективный характер. Построение моделей рассматривается в рамках исследования операций как средство отражения объективно существующей реальности. Когда модель, правильно отражающая действи тельность, найдена, критерий оптимальности установлен, оп тимальное решение может быть получено единственно возмож ным образом. «Другими словами, опираясь на одни и те же данные, различные специалисты-аналитики должны получать одинаковые результаты» [2]. Это требование, предложенное Г. Вагнером, весьма примечательно. Оно определяет, что дея тельность людей, описываемая моделью, подчинена требовани ям целесообразности.
Руководитель получает научно обоснованное решение . По заказу руководителя аналитик исследует организацию, внешнюю среду и пытается построить адекватную модель. В этой работе сам ЛПР чаще всего не нужен. В описании мно гочисленных случаев применения методов исследования опера ций [2] подчеркивается, что группа аналитиков самостоятельно находит удачное решение. Конечно, иногда руководитель дает дополнительную информацию. Но его роль при этом не отлича ется от роли любого сотрудника организации. Можно сказать, что руководитель дает заказ и получает готовое решение. Все остальное делают аналитики-специалисты по исследованию операций. В общем случае заказ руководителя может быть сформулирован в следующем виде: найти наилучшее (опти мальное), единственно верное и научно обоснованное решение. Давая такой заказ, руководитель находится в достаточно удобном положении: он полагается на силу научного подхода.
Существует объективный критерий успехов в примене нии методов исследования операций. Если проблема, требующая решения, ясна и критерий определен, то аналитический метод сразу показывает, насколько новое решение лучше старого. Оптимальное решение проблемы бессмысленно оспаривать.
Опишем две классические задачи исследования операций.
Первая из них получила название обобщенной транспортной задачи [2]. Пусть имеется большая авиакомпания, перевоз ящая пассажиров по различным маршрутам. Руководство компании определяет, какие самолеты (по вместительности) и сколько самолетов должны обслуживать различные маршруты. Считается, что известны потоки пассажиров между разными городами и общее число имеющихся самолетов различного тип а. Требуется распределить самолеты по маршрутам так, чтобы минимизировать расходы на их обслуживание.
Вторая задача получила название задачи о назначениях. Предполагается, что необходимо распределить заданное число работ среди исполнителей так, чтобы каждый исполнитель вып олнял одну работу. Стоимость выполнения каждой из работ каждым исполнителем известна. Нужно распределить работы так, чтобы суммарная стоимость их выполнения была миним альной.
Словесному описанию этих двух задач соответствует четкое математическое описание [2], представляющее собой математическую модель.