3. Системы поддержки решений

Это третье направление представлено системами "интерактивной оценки решений" [6] и особенно "системами поддержки решений" (DSS -Decision Support Systems). Разработка систем поддержки решений ведется, в частности, в рамках интернационального проекта, осуществляемого учеными ряда стран под эгидой Международного Института Прикладного Системного Анализа в Лаксенбурге (Австрия) [48]. Идеология этого подхода хорошо выражена Хатри [47]. Рассматривая случай, когда системный аналитик помогает лицу, принимающему решение, сформировать однокритериальную задачу оценки альтернатив (см. §7.2), он пишет: "Без сомнения, работа принимающих решения была бы легче, если бы можно было использовать пусть приблизительную, но единственную меру эффективности. Однако я настаиваю на том, что такие процедуры ставят аналитика в положение, когда он неоднократно делает суждения о назначении коэффициентов, которые по существу, по праву должны назначаться в процессе политического вынесения решений, а не самим аналитиком. Эти назначения коэффициентов закопаны в процедурах, используемых аналитиком. и редко известны принимающему решения или понятны ему. Такие трюки в перспективе ведут к дискредитации системного анализа и к заметному уклонению от того, что является его главным предназначением: представлять принимающим решения альтернативные пути достижения целей, оценивать и показывать все основные взаимосвязи между затратами и эффективностями для этих альтернатив".

Системы поддержки решений ориентированы не на автоматизацию функций лица, принимающего решения, а на предоставление ему помощи в поиске хорошего решения. Поэтому в таких системах особое внимание уделяется диалогу и его "дружественности" лицу, принимающему решения. Конечно, в математическое и программное обеспечение систем поддержки решений входят и формализованные процедуры, которые лицо, принимающее решения, может использовать в любой нужной ему степени.

Подведем итог: Выбор в реальных ситуациях требует выполнения ряда операций, одни из которых более эффективно выполняет человек, а другие - машина. Эффективное объединение их достоинств воплощается в создании человеко-машинных систем. Поэтому наряду с созданием чисто машинных программ и пакетов для полностью автоматического решения задач в последние годы развиваются экспертные системы и системы поддержки решений.

12. 7.12. Выбор и отбор

До настоящего параграфа речь шла о процедурах одноразового выбора. Даже тогда, когда приходилось проводить выбор в несколько этапов (многокритериальная оптимизация, коллективный выбор, метод "Дел-фи" и т.д.), это были этапы промежуточные, подготовительные перед последним, окончательным выбором.

1. Повторный выбор

Однако возможны ситуации, в которых выбор повторяется многократно, причем каждый последующий выбор происходит в условиях, отличающихся от тех, в которых происходил предыдущий. Это придает динамику самому процессу выбора и его последствиям. Конкретный характер происходящих при этом изменений зависит от многих факторов: самой природы множества альтернатив, степени влияния предыдущего выбора на последующий, от того, насколько и как именно» учитываются происшедшие изменения на очередном шаге выбора, и т.д. При этом возможные постановки задач весьма разнообразны, но очень немногие из этих задач на сегодняшний день рассмотрены.

Наиболее подробно изучены процессы принятия статистических решений с адаптацией, т.е. с обратной связью по решениям, иначе говоря, принятие решения на очередном шаге с учетом решений, принятых на предыдущих шагах. Примером могут служить радиолокационные станции, постоянно ведущие обзор заданной зоны, накапливающие инфор-' мацию о помеховой обстановке в зоне обзора и использующие эту информацию при обработке принятых сигналов для обнаружения целей. Главный результат состоит в том, что такая адаптация может улучшить качество решений.

Другой пример процессов многократного выбора дает естественный отбор. Своеобразие таких процессов изучается теорией эволюции, математической биологией.

Для нас основной интерес представляют процессы сознательного выбора, поэтому, обращаясь к многократному выбору, мы приходим, в частности, к задачам целенаправленного многократного выбора, т.е. искусственного отбора, селекции. Как показали исследования А.Н. Ефимова и В.М. Кутеева, тенденции, возникающие в ходе селекции, сильно зависят от конкретных способов формирования и пополнения отборных ("элитных") групп. Даже простейшие модели селекции обнаруживают интересные эффекты в эволюции элитных групп [14; 15]. Эти эффекты следует иметь в виду при комплектовании любых групп элементов, в чем-то лучших, чем остальные: в промышленности - при изготовлении высокосортной продукции; в сельском хозяйстве - при выводе высокопроизводительных пород животных и сортов растений; в управленческой деятельности - при комплектовании групп исполнителей особо ответственных дел и т.д.