РАЗДЕЛ 3. СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

Тема 9. Процесс принятия решения

Общие сведения

Людям постоянно приходится принимать решения: в ходе военных действий, в политике, при управлении предприятием, при выборе автомобиля или варианта обмена квартиры и многих других случаях. При этом схема процесса принятия решения не зависит от области, в которой принимается решение.

Многие из современных менеджеров убеждены в том, что они умеют принимать решения. Но большинство этих решений или очевидны, или могут быть приняты на основании опыта и интуиции.

Однако иногда возникают ситуации, когда вариантов решений несколько и (или) каждый вариант имеет свои преимущества и недостатки. Иначе говоря, выбор не очевиден.

Еще более усложняет принятие решения часто встречающаяся информационная неопределенность, которая обуславливается отсутствием полной, достоверной и своевременной информации или ограниченной способностью лица, принимающего решение (ЛПР) воспринимать и обрабатывать информацию.

В таких случаях обычно советуются с кем-либо из доверенных лиц, знакомыми, имеющими опыт решения сходных проблем, авторитетными людьми и т.д. Если мнения и рекомендации склоняются в пользу одного из вариантов решения, то есть основания для его выбора. В противном случае возникают трудности.

При принятии решения варианты выбора принято называть альтернативами. В данном тексте в качестве синонима термину «альтернатива» иногда употребляется термин «вариант выбора», или просто «вариант».

Таким образом, принятие решений по существу есть не что иное, как выбор. Принять решение – значит выбрать конкретный вариант действий из некоторого множества вариантов. Во всех случаях выбирается наилучший вариант.

Виды принятия решений. Итак, принятие решения обычно рассматривается как акт выбора наилучшей из возможных альтернатив. Более широко можно трактовать процесс принятия решений как упорядочение альтернатив с точки зрения их предпочтительности. В подобной форме можно представить такие разнообразные задачи как:

-принятие решений менеджером;

-выбор стратегии развития фирмы;

-выбор инвестиционных проектов на основе конкурса;

-выбор подрядчика на основе тендера;

-выбор партнера;

-подбор и оценка персонала;

-определение приоритетности разработок.

39

Понятие и общая схема процесса принятия решения

Совокупность последовательных действий для достижения какого-либо результата называется процессом, а в данном контексте – процессом принятия решения (ППР). Обычно принято рассматривать ППР как процесс преобразования информации. Выбор такой позиции представляется обоснованным по той причине, что независимо от сферы деятельности предприятия последнюю можно трактовать в терминах движения и переработки информации.

ВППР могут использоваться два класса процедур: алгоритмы и эвристики. Алгоритм – это точное предписание порядка выполнения операций для решения задачи. Алгоритм должен удовлетворять требованиям определенности и однозначности (не допускать произвола в операциях), массовости (быть универсально применимым для всех задач данного класса, хотя начальные условия задач можно варьировать в известных пределах) и результативности (приводить к решению за конечное число операций).

Таким образом, алгоритм гарантирует, что, если задача имеет решение, то, послеосуществлениязаданнойпоследовательности действий, решениебудетнайдено.

Процедура, не отвечающая условию результативности, называется эвристической. Эвристика – это метод выработки решений, основанный на неформальных, интуитивных соображениях, на опыте решения аналогичных задач.

Взадачах, где определены все элементы, естественно использование алгоритма. Чем менее четко и определенно сформулирована задача, тем выше в ней доля и значение качественных характеристик и чаще приходится прибегать в ее решении

кэвристическим процедурам. В силу данного обстоятельства практически все задачи с большой долей неопределенности являются задачами, требующими эвристик в ППР. Это, однако, не означает, что в ППР не могут быть выделены некоторые общие закономерности, которые формализуются общей схемой ППР.

ППР начинается с получения данных. Текущая информация поступает к принимающему решения лицу (ЛПР) в результате наблюдения за объективной действительностью. Выбор и степень детализации существенных для решения задачи данных определяются опытом ЛПР.

На следующем этапе осуществляется исследование собранного информационного массива. В специальной литературе этот этап обычно называют этапом фильтрации полученных данных. Здесь происходит упорядочение информации: отсечка ненужных данных, их агрегирование и типологическая выборка. Таким образом, строится информационная модель реальной действительности.

Впроцессе этого анализа ЛПР ставит те или иные цели. При этом происходит не только постановка, но и ранжирование целей по их важности и неотложности. По сути, такое упорядочение являет собой построение дерева целей. Формирование целей осуществляется параллельно с этапом формирования исходных данных и органически связано с ним.

С этим же этапом в тесной связи находится процедура формирования множества возможных процедур. Но на практике ЛПР почти никогда не имеет дело со всем потенциальным, мыслимым множеством процедур. Обычно на этом этапе часть из них исключается из-за очевидной невозможности их реализации. Такая очевидность во многом субъективна и обычно приходит с опытом.

40

В решении задачи можно выделить два этапа. На первом этапе производится формирование множества альтернатив, которое состоит в построении множества допустимых наборов действий в конкретной ситуации с точки зрения достижения целей, с учетом соответствующих ограничений.

Если имеет место ситуация неопределенности с множеством допустимых значений альтернатив, то необходим этап выбора лучшей из них. Выбор альтернативы основан на процедуре предпочтения в соответствии с поставленной целью и фиксированными условиями. Схема ППР представлена на рис. 2.3.1.

Получение и восприятие данных

Фильтрация

данных

Описание текущей		Определение
ситуации		целей

Постановка задачи принятия решения

Разработка

альтернатив

Выбор

альтернативы

Рис. 2.3.1. Схема процесса принятия решения

Тема 10. Автоматизация поддержки принятия решений

Поддержка принятия решений

В названии данной главы используется термин поддержка. Это означает, что в ней рассматриваются вопросы не собственно принятия решений, а подготовка рекомендаций для ЛПР.

Методы поддержки принятия решений позволяют готовить необходимую для принятия решения информацию, чтобы помочь ЛПР максимально точно разобраться в ситуации и принять наиболее обоснованное решение.

Американские эксперты подсчитали, что 1 доллар, вложенный в профессиональную технологию поддержки принятия решений, дает примерно 3 доллара прибыли. Оценка была сделана для достаточно стабильной и предсказуемой американской экономики периода 80-х годов XX века. Для экономики России начала XXI века в силу ее особенностей эффект, скорее всего, будет выше.

41

Понятие «система поддержки принятия решений». Как и многие иные современные научно-практические области сфера принятия решений не свободна от терминологической путаницы, возникшей в связи с изменением понимания термина «система поддержки принятия решений» (СППР). Английский эквива-

лент этого понятия – Decision Support System (DSS).

В период 70-90-х годов XX века чаще применялся другой английский эквивалент – Decision-Making Support System (DMSS). Несмотря на полную идентичность русского названия, речь идет, по сути, о различных сторонах однородных систем.

Коротко, суть различия в следующем: раньше под поддержкой принятия решений понимался инструментарий выработки рекомендаций для ЛПР. В настоящее время то же понятие означает инструментарий подготовки данных для ЛПР. Ниже указанные различия рассматриваются подробнее.

Инструментарий выработки рекомендаций

Инструментарий позволяет поддерживать принятие решения на основе нескольких вариантов (моделей).

1. Критериальный вариант предполагает выполнение следующих процедур:

-формирование множества альтернативных вариантов решения;

-формирование множества критериев оценки альтернатив;

-получение оценки альтернатив по критериям;

-выбор лучшей альтернативы, которая выдается системой в качестве рекомендации.

Для реализации этого варианта СППР требуется решение некоторых нетривиальных проблем, а именно:

-учет различной важности критериев;

-выбор способа построения обобщенного критерия (часто называемого «функция полезности»). Важно отметить, что существуют методы выбора лучшей альтернативы без построения обобщенного критерия.

2. Вариант без использования критериев оценки альтернатив предполагает выполнение следующих процедур:

-формирование множества альтернативных вариантов решения;

-получение результатов сравнения (например, попарного) альтернатив;

-выбор лучшей альтернативы, которая выдается системой в качестве рекомендации.

Второй вариант всегда (а первый очень часто) требует умения собирать и обрабатывать экспертную информацию, в которой особое место принадлежит предпочтениям ЛПР. Можно сказать, что одной из важнейших задач СППР является максимально полное и адекватное выявление предпочтений ЛПР. На первый взгляд, это может показаться несложным и даже ненужным делом. Кажется, что достаточно детально расспросить ЛПР о том, что он хочет получить и зафиксировать ответы. Однако на практике выясняется, что ЛПР чаще всего не может явно

иточно сформулировать свои предпочтения из-за особенностей мышления. Основные проблемы возникают при проведении коллективных экспертиз

альтернатив. Одна из таких проблем: как корректно агрегировать различающиеся экспертные оценки.

42

Дополнительно можно отметить, что вышерассмотренные системы часто выдают результат не только в виде одной лучшей альтернативы, но в виде рейтинга альтернатив или их ранжировки.

Экспертная система как средство поддержки принятия решений

Понятие и структура экспертной системы. Существует множество опре-

делений экспертной системы. С функциональной точки зрения, под экспертной системой понимается программно-аппаратный комплекс, который использует знания специалистов о некоторой конкретной узкоспециализированной предметной области и в пределах этой области способен принимать решения на уровне эксперта-профессионала.

Согласно этому определению идеальная экспертная система должна обладать способностью:

-к рассуждению на основе символьных преобразований;

-использовать как общие, так и частные схемы рассуждения;

-решать трудные задачи из сложных реальных, предметных областей;

-переформулировать запросы и задачи;

-к метарассуждениям, т.е. рассуждениям о собственной работе и структуре. Принятые экспертной системой решения должны быть такого же высокого

уровня, как и у эксперта.

Эти свойства, по существу, характеризуют экспертную систему как некоторый класс вычислительных систем, в составе которых обязательно наличие базы знаний и некоторой схемы рассуждений, называемой обычно системой (машиной) логического вывода.

Кроме того, любая экспертная система должна иметь в своем составе подсистемы приобретения знаний, отображения и принятия решений.

На рис. 2.3.2 приведена предельно упрощенная типовая схема экспертной системы. Рассмотрим более подробно ее компоненты и их функции.

Модуль	База	Машина	Интерфейс
приобретения	знаний	логического	пользователя
знаний		вывода

Модуль

отображения и объяснения решений

Рис. 2.3.2. Типовая схема экспертной системы

База знаний предназначена для хранения в символьном виде общей информации о том, что известно о предметной области. Основу базы знаний экспертной системы составляют долгосрочные данные (факты) и правила, описывающие целесообразные преобразования данных рассматриваемой области.

43

Машина логического вывода формирует решение задачи на основе входных данных и знаний о проблемной области (из базы знаний). Достигая цели, субъект не толькоприходиткрешениюпоставленнойзадачи, ноиприобретаетновыезнания.

В подсистеме логического вывода реализуется некоторая стратегия выбора соответствующего правила из базы знаний, тесно связанная со способом их представления и характером решаемых задач.

Интерфейс пользователя осуществляет преобразование естественноязыковых данных параметров ситуации в представление на внутреннем языке системы. Функция модуля приобретения знаний состоит в обеспечении возможности переноса знаний о некоторой предметной области в базе знаний экспертной системы. Как правило, эти знания, носящие эмпирический характер, плохо формализованы и отсутствуют в специальной литературе: учебниках, инструкциях и т.д. Такие знания накапливаются экспертом в результате длительного опыта, и задача модуля приобретения знаний – обеспечить отражение этих знаний на программно-аппаратных средствах ЭВМ.

С помощью модуля отображения и объяснения решений происходит отображение промежуточных и окончательных решений и объяснение пользователю действий системы. Как правило, такая подсистема отвечает на вопросы «как» и «почему», т.е. на вопросы типа «как достигнуто то или иное заключение», «почему оно было достигнуто» или «почему были отброшены другие альтернативы». Многие специалисты полагают, что наличие модуля объяснения является той важной особенностью экспертной системы, которая обеспечивает необходимый уровень доверия пользователя.

Инструментарий подготовки данных

Основная идея этого инструментария заключается в подготовке для ЛПР полной, своевременной, релевантной и толерантной информации. С этой целью программное обеспечение поддерживает выполнение следующих процедур:

-ведение объемных и содержащих сложные взаимосвязи баз данных;

-организацию гибкого и удобного доступа к базам данных через мощные средства формирования запросов;

-получение результатов запросов в форме, удобной для последующего анализа и использования;

-применение мощных генераторов отчетов.

Создание и использование подобного инструментария осложняется проблемами работы в сетях разного уровня и назначения, необходимостью защиты данных от потерь и несанкционированного доступа и т.п.

Сравнение инструментария

Прежде всего следует отметить, что оба вида инструментария призваны обеспечить процесс принятия решений. Однако первый сосредоточен на сравнении альтернатив с целью выбора лучшей, второй – на подготовке данных для последующего анализа с целью принятия решения. Фактически, второй инструментарий не предполагает выдачу рекомендаций. Он выдает только данные, а процесс формирования альтернатив, их сравнения и выбора лучшей остается за ЛПР.

44