6.8. Коллективный или групповой выбор

В ходе решения задач системного анализа единоличное принятие решения является скорее исключением, чем правилом. Более реальна ситуация, когда решение принимается группой лиц. Причем интересы отдельных личностей в данной группе могут полностью совпадать (ко­оперативный выбор), быть противоположными (конфликтная ситуация), и могут иметь место промежуточные случаи, создаваться коалиции, достигаться компромиссы в процессе переговоров и т.п. При группо­вом выборе решений определяющую роль играет проблема согласова­ния индивидуальных предпочтений лиц, участвующих в процессе их при­нятия. В данной ситуации ставится задача выработки некоторого ре­шения, которое согласует индивидуальные выборы, выражает в каком-то смысле общее мнение и принимается за групповой выбор. Вполне естественно, что данное решение должно быть функцией индивидуаль­ных выборов. Причем различным принципам согласования будут соответствовать совершенно различные функции. Теоретически данные функции могут быть произвольными, учитывать не только индивидуаль­ные выборы, но и другие факторы, в том числе и случайные события. Главный вопрос состоит в том, чтобы правильно отобразить в данной функции особенности конкретного варианта реального группового выбора.

При принятии решения коллективом участников, особенно в ситуа­ции переговоров и посредничества, лица, принимающие решение, редко обладают одинаковой исходной информацией, придерживаются одних и тех же ценностных концепций. Однако даже самая разнородная груп­па может прийти к соглашению, если ее члены с уважением относятся к многообразию точек зрения, склонны учиться друг у друга, обмени­ваться информацией. Важным условием успешного принятия консоли­дированного решения является согласованное принятие некоторых про­цедур переговоров и условий посредничества. Остановимся на основ­ных принципах выработки и принятия решений в условиях коллективно­го выбора.

В первую очередь следует остановиться на таком аспекте как роль системы ценностей в анализе решений. Известно, что системы ценно­стей могут быть различными. Наиболее известными и имеющими широкое распространение в практической деятельности являются две крайние системы, называемые технократическая и гуманистическая. В зависимости от того, какого из ценностных критериев придерживает­ся лицо, принимающее решение, будут сформированы гипотезы и кон­цепции, закладываемые в основу процедур принятия решений. С другой стороны, существуют ценности, универсальные для всего человечества: глобальная ответственность, терпимость, стремление к истине и позна­нию и т.д. Поэтому при принятии коллективного решения следует по­стараться воспринять возможные неоднозначные представления о ра­циональности, уметь выслушать противоположную сторону, а не под­вергать позицию оппонента критике и сравнительному анализу. Таким образом, во главу угла ставится проблема рациональности принимае­мого решения.

Рассмотрим некоторые модели рациональности. При классифика­ции различных подходов к рациональному принятию решений необходимо, прежде всего, различать целостный и аналитический подходы. Целос­тная схема принятия решений использует умение воспринимать явле­ние в целом, не выделяя составные части или информацию. Даже если для дальнейшего анализа такое выделение необходимо, оно производится только после того, как явление распознано целиком. Рациональность таких решений может быть подвергнута сомнению, поскольку различ­ные эвристики и интуиция играют здесь определяющую роль. Это ста­вит вопрос о том, как надо понимать саму концепцию рациональности. Любая общая концепция может быть сначала сужена и в этом урезан­ном виде значительно усовершенствована с помощью абстрактных построений и математической теории, исследующей лишь определен­ные аспекты концепции. Однако такое сужение и частичное развитие концепций может нанести значительный ущерб прикладным исследо­ваниям, поэтому предпочтительнее использовать термин «рациональность» в его первоначальном, более широком смысле. Рациональное решение вовсе не должно использовать всю имеющуюся информацию, оно не обязано быть оптимальным, оно должно только учитывать воз­можные последствия и не причинять ущерба интересам лица, принима­ющего решение, хотя реальные результаты в коллективе могут быть и нежелательными. В качестве разумного компромисса можно говорить о различных степенях рациональности: о суперрациональности (или воз­можности разрешить известные парадоксы рациональности), об опти­мизационной рациональности, о приемлемой рациональности, процедур­ной рациональности и т.д. Если следовать такому широкому пониманию вопроса, то адаптивно формируемое решающее правило может приво­дить к вполне рациональным решениям, а изучение эффективности раз­личных решающих правил и выбор одного из них представляют собой весьма перспективную задачу. Более того, можно утверждать, что боль­шинство повседневно принимаемых решений связано именно с целост­ным подходом, и он часто оказывается предпочтительным при долго­срочной перспективе.

Однако решения, принимаемые при недостатке информации и изме­няющихся условиях, часто требуют аналитического подхода, т.е. сис­тематической оценки возможных альтернатив и соответствующих ис­ходов, а затем выбора одной из них. Известен целый ряд аналитичес­ких моделей принятия решений. Наиболее широко употребимой явля­ется модель максимизации полезности.

Модель максимизации полезности наиболее сильно развита теоре­тически, имеет подробное математическое обоснование и поэтому вос­принимается повсюду как разумная схема аналитического принятия решений. Однако как в теоретическом, так и в эмпирическом плане эта схема приводит к парадоксам.

Некоторые из них означают, что стратегия максимизации полезно­сти не гарантирует рационального поведения в игровых моделях с не­нулевой суммой. Следует также отметить, что одна из основополагаю­щих аксиом теории полезности - аксиома независимости от непричас­тных альтернатив - не подтверждается экспериментальными данны­ми и опровергается более глубоким анализом.

Модель приемлемых решений возникла в результате критики опти­мизационного подхода. Реальная практика принятия решений такова: руководители больших организаций, различных институтов, инженеры, проектирующие новые технические устройства, и даже обычные потре бители на рынках никогда не прибегают к полной оптимизации из-за нехватки информации и времени. Вместо этого они адаптивно, в про­цессе обучения, формируют уровни достижимости, которые должны обеспечиваться удовлетворительными, приемлемыми решениями.

В качестве более подходящего описания процесса принятия реше­ний можно принять модель квазиприемлемого поведения, в которой лицо, принимающее решение, проявляет тенденцию к оптимизации, но может в силу ряда причин отказаться от оптимизации, обеспечив себе адап­тивно формируемые уровни достижимости.

В программно-целевой модели предполагается, что некоторые цели или программы (фактически уровни достижимости) имеют больший приоритет и должны быть реализованы, а задача состоит в том, чтобы распределить или увеличить ресурсы, преодолеть возможные препят­ствия и изменить другие уровни достижимости, с тем, чтобы обеспе­чить реализацию приоритетных программ. Соответствующая матема­тическая модель используется многими исследовательскими группа­ми в разных странах в качестве схемы для описания рационального, целенаправленного поведения. С формальной точки зрения эта схема не противоречит идее максимизации полезности, поскольку приоритет­ные цели всегда можно использовать в качестве ограничений и макси­мизировать полезность на множестве допустимых распределений ре­сурсов. Но по существу данная модель представляет принципиально отличную методологию, которая ближе к модели приемлемых решений. Например, соответствующая модификация целевого программирования может удовлетворительно моделировать программно-целевые действия.

Рассмотрим постулаты многосторонней рациональности. Если даже формальные схемы принятия решений отражают различные методоло­гические представления о рациональности, то как можно объяснять достижение соглашений при принятии решений в условиях конфликта интересов? Очевидно, должны быть веские причины для согласования интересов. Сформулируем их в виде постулатов многосторонней раци­ональности, которые следует учитывать при построении интерактивных систем принятия решения.

1. Постулат ограниченной неосведомленности и взаимного обуче­ния. При анализе или обсуждении решений не следует предполагать наличие полной информации или рациональных прогнозов; напротив, необходимо признать собственную (возможно, ограниченную) неосве­домленность и быть готовым к взаимному обучению, чтобы установить общую, приемлемую для всех информационную основу. Любая фор­мализация процессов принятия решений при наличии многосторонней ра­циональности должна учитывать аспект взаимного обучения.

2. Постулат уважения к чужому мнению. Обучение при многосто­ронней рациональности должно базироваться на уважении к культурным ценностям и представлениям о рациональности, существующим у дру­гих участников процесса. В частности, формализация процессов приня­тия решений в этих ситуациях должна допускать параллельную интер­претацию, предусматривающую наличие разных представлений о ра­циональности. Не следует принимать свое представление о рациональ­ности как единственно правильное.

3. Постулат законного протокола. При наличии многосторонней ра­циональности необходимым условием получения взаимно приемлемых решений является соглашение о правилах поведения в данной ситуации. Таким образом, организационную структуру процесса коллективного принятия решений не следует принимать как данную: ее необходимо предварительно обсуждать и согласовывать.

4. Постулат справедливого посредничества. Если при наличии многосторонней рациональности имеется посредник или же используется какой-либо механизм посредничества, то следует тщательно об­судить и согласовать принципы и условия такого посредничества.

Рассмотрим теперь способы формирования функции, принимаемой за групповой выбор. Один из наиболее распространенных принципов со­гласования - правило большинства: принятой всеми считается альтер­натива, получившая наибольшее число голосов. Правило большинства привлекательно своей простотой и демократичностью, но имеет осо­бенности, требующие осторожного обращения с ним. Прежде всего, оно лишь обобщает индивидуальные предпочтения, и его результат не яв­ляется критерием истины. Только дальнейшая практика показывает, правильным или ошибочным было решение, принятое большинством голосов; само голосование - лишь форма согласования дальнейших дей­ствий. Во-вторых, даже в простейшем случае выбора одной из двух аль­тернатив может возникнуть ситуация, когда правило большинства не сра­батывает, например, происходит разделение голосов поровну при чет­ном числе голосующих. Это порождает варианты: «председатель име­ет два голоса», «большинство простое (51%)», «подавляющее большин­ство (около 3/4)», «абсолютное большинство (близкое к 100%)», нако­нец, «принцип единогласия (консенсус, право вето)».

При любом из этих вариантов подразумевается отказ от принятия решения, если ни одна из альтернатив не получила необходимого про­цента голосов. Поскольку в реальной жизни отказ от дальнейших дей­ствий, следующих за решением, бывает недопустим, а переход к при­нятию за групповой выбор выбора отдельного лица (диктатора) неже­лательным, разрабатываются различные приемы, сокращающие чис­ло ситуаций, приводящих к отказу от дальнейших действий.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Системный анализ как наука проходит этап становления. Характеризуя современное состояние системных исследований, следует отметить, что они включают три вида деятельности:

• научное исследование вопросов, связанных с проблемой;

• формирование способов разрешения проблемной ситуации;

• внедрение в практику результатов, полученных в ходе исследований.

В системном анализе находят органичное объединение теория и практика, наука и творческий подход, формализация и эвристика. В конкретном исследовании соотношение между этими компонентами может быть самым различным. Системный аналитик должен быть готов привлечь к разрешению проблемной ситуации любые необходимые знания и методы.

Предметом системных исследований являются три типа систем: технические, природные и социотехнические. Наибольшую трудность для анализа представляют собой системы третьего типа. Это обусловлено преобладанием в них субъективного над объективным, эвристического над формальным. Важным отличием данных систем от систем других типов является ярко выраженная зависимость их от времени, подверженность влиянию под воздействием процедур проводимого анализа, их видоизменение в процессе проведения исследований.

Системный анализ - дисциплина синтетическая. Она использует ме­тоды, модели и результаты различных теоретических курсов. Но, не­смотря на использование в своем арсенале самых современных мето­дических разработок имеется ряд проблем, которые до сих пор не на­шли своего разрешения. Это является следствием того, что объектом системных исследований являются сложные системы. Остановимся на некоторых направлениях, которым уделяется повышенное внимание исследователей, и которые требуют дальнейшей проработки.

Во-первых, отметим такую проблему как построение динамичес­ких моделей сложных систем. Необходимость учета особенностей фун­кционирования сложных систем требует привлечения самых современ­ных достижений математических дисциплин.

Второе направление связано с обработкой информации и подготов­кой исходных данных и параметров разрабатываемых моделей. В ка­честве исходной информации для формирования входных параметров модели используется информация, получаемая в процессе функциони­рования систем. Эти данные, как правило, представляют собой либо данные статистической природы, либо нечисловой природы. Последнее особенно характерно для социотехнических систем. В итоге возникает необходимость в разработке методов обработки результатов наблюде­ний указанного типа. Для анализа данных нечисловой природы исполь­зуются процедуры теории нечетких множеств. Для анализа статисти­ческих данных находят применение робастные методы и непарамет­рические методы оценивания.

В качестве еще одного направления исследования, требующего вни­мания системных аналитиков, отметим разработку эвристических про­цедур на этапе анализа и прогнозирования развития проблемной ситуа­ции или поведения системы под воздействием самой процедуры сис­темного анализа.

Подводя окончательный итог, отметим, что с практической сторо­ны системный анализ есть теория и практика улучшающего вмешатель­ства в проблемную ситуацию, с методологической стороны он имеет прикладную направленность, ориентированную на изменение окружаю­щей действительности.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Алексеев О.Г. Комплексное применение методов дискретной оптимизации / О.Г. Алексеев. – М.: Наука, 1987. 248 с.

2. Антонов А.В. Системный анализ / А.В. Антонов. 2-е изд. – М.: Высш. шк., 2006. – 454 с.

3. Банди Б. Методы оптимизации. Вводный курс / Б. Банди. - М.: Радио и связь, 1988. – 128 с.

4. Батищев Д.И. Оптимизация в САПР / Д.И. Батищев, Я.Е. Львович, В.Н. Фролов. – Воронеж: изд-во ВГУ, 1997. – 416 с.

5. Мандель И.Д. Кластерный анализ / И.Д. Мандель. - М.: Финансы и статистика, 1988. – 176 с.

6. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа / Н.Н. Моисеев. – М.: Наука, 1981. – 488 с.

7. Острейковский В.А. Теория систем / В.А. Острейковский. – М.: Высш. шк., 1997. – 240 с.

8. Перегудов Ф.И. Введение в системный анализ / Ф.И. Перегудов, В.П. Тарасенко. – М.: Высш. шк., 1989. – 367 с.

9. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: пер. с англ. / Дж.-О. Ким, Ч.У. Мьюллер, У.Р. Клекка и др. - М.: Финансы и статистика, 1989. – 215 с.

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ	3
1 ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА	6
1.1 Определения системного анализа	6
1.2 Понятие сложной системы	9
1.3 Характеристика задач системного анализа	16
1.4 Особенности задач системного анализа	19
1.5 Прогнозирование и планирование	27
2 ХАРАКТЕРИСТИКА ЭТАПОВ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА	34
2.1 Процедуры системного анализа	34
2.2 Анализ структуры системы	37
2.3 Сбор данных о функционировании системы	40
2.4 Построение моделей систем	45
2.5 Проверка адекватности моделей	49
2.6 Определение целей системного анализа	53
2.7 Формирование критериев	57
2.8 Генерирование альтернатив	60
2.9 Реализация выбора и принятия решений	65
3 ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМ	70
3.1 Понятие модели системы	70
3.2 Способы описания систем	72
3.3 Анализ и синтез - методы исследования систем	80
3.4 Декомпозиция и агрегирование	83
4 ЭКСПЕРИМЕНТ - СРЕДСТВО ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛИ	92
4.1 Характеристика эксперимента	92
4.2 Классификация экспериментальных исследований	97
4.3 Обработка экспериментальных данных	104
4.4 Вероятностное описание событий и процессов	107
4.5 Описание ситуаций с помощью нечетких моделей	111
4.6 Характеристика и классификация статистической информации	114
5 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ	118
5.1 Математические постановки задач, приводящие к моделям линейного программирования	118
5.2 Задача линейного программирования	121
5.3 Решение задач линейного программирования симплекс-методом	126
5.4 Метод искусственных переменных	134
5.5 Дискретное программирование	140
6 ВЫБОР ИЛИ ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ	150
6.1 Характеристика задач принятия решений	150
6.2 Критериальный способ описания выбора	154
6.3 Выбор в условиях неопределенности	162
6.4 Концепция риска в задачах системного анализа	171
6.5 Принятие решений в условиях стохастической неопределенности	175
6.6 Выбор при нечеткой исходной информации	186
6.7 Проблема оптимизации и экспертные методы принятия решений	195
6.8 Коллективный или групповой выбор	199
ЗАКЛЮЧЕНИЕ	205
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК	207

218