Ой учебный вопрос. Формальные методы

Тема 3. Методические подходы к процессу разработки управленческого решения.

 

1-ый учебный вопрос. Общая классификация методов разработки решения.

2-ой учебный вопрос. Формальные методы.

3-ий учебный вопрос. Эвристические методы.

4-ый учебный вопрос. Методы экспертных оценок.

5-ый учебный вопрос. Теории игр.

6-ой учебный вопрос. Системный анализ.

 

Ый учебный вопрос. Общая классификация методов разработки решения.

 

Существует большое число методов разработки решений. Известен ряд классификационных методов, в основу которых положены различные признаки.

 

С точки зрения применимости для различных объектов и этапов исследования выделяют 3 класса методов:

1) общенаучные – методы логического и эвристического характера (наблюдение, эксперимент, анализ, синтез, индукция и дедукция, коллективная генерация идей, экспертные оценки и т.д.);

2) интернаучные – методы, не обладающие всеобъемлющим характером, но применимые для анализа широкого круга объектов из различных сфер деятельности (экстраполяция, интерполяция, математическая статистика, моделирование и др.);

3) специфические научные – методы, применяемые для одного объекта или отрасли знания.

 

С общеметодологических позиций процесс выработки решений принципиально может осуществляться на основе двух подходов:

 

1) от фактов к обобщению (метод индукции):

· наблюдение фактов, их выявление, сбор и систематизация для понимания и оценивания проблемы;

· обобщение информации относительно реального поведения объекта управления.

 

2) от гипотезы к фактам (метод дедукции):

· выдвижение причин относительно возникновение проблемы;

· проверка гипотезы систематическим и многократным изучением факторов.

 

Методы, которые могут быть использованы при выработке управленческих решений, по признаку формализации используемого аппарата, можно подразделить на три основных класса (рис. 1):

1) формальные;

2) эвристические;

3) методы экспертных оценок.

 

Рис. 1. Методы выработки решений.

 

ой учебный вопрос. Формальные методы.

 

Формальные методы подразделяются на 2 подкласса:

 

1) статистические;

2) математические.

 

Статистические методы обработки количественной информации позволяю выявить закономерности развития и взаимосвязи характеристик исследуемых объектов с помощью аппарата математической статистики.

Приято считать, что статистические методы могут использоваться в краткосрочном (год) или среднесрочном (5 лет) интервале времени, хот для крупномасштабных проектов они могут применяться и в более длительном (5-15 лет) интервале.

Математические модели, в основном оптимизационные, базируются на гипотезе о том, что человек действует рационально (оптимально), если он, следуя принципам логики, анализирует все варианты действий и выбирает лучший из них, осуществляя это хладнокровно даже в стрессовых ситуациях. Предполагается, что на его решение не оказывает отрицательного влияния ни эмоциональные процессы, ни догматически понимаемые принципы и предрассудки.

Классические оптимизационные модели построены таким образом, чтобы можно было использовать математический алгоритм и получить оптимальную практическую рекомендацию. Их недостатки выражаются в вынужденном упрощении действительности, поскольку определение параметров модели должно быть ориентировано на обеспечение возможности выработки решений. Полученные таким образом рекомендации часто теряют свою практическую ценность.

Вместе с тем оптимизационные модели имеют и значительные достоинства:

1) не допускают логических ошибок;

2) не содержат ничего лишнего и сводят проблему к ее сути;

3) содействуют выражению основополагающих взаимосвязей и средств.

 

Любая динамически развивающаяся система характеризуется следующими основными элементами:

1) имеется конечная цель функционирования системы;

2) существует несколько способов достижения цели, допускающих количественное сопоставление результатов;

3) ресурсы, необходимые для функционирования системы, конечны в каждый момент времени, а эффективность их использования по направлениям различна;

4) функционирование системы возможно при различных комбинациях ресурсов;

5) существует критерий оценки возможных путей достижения целей.

 

Все названные факторы обуславливают в каждый момент времени наличие наилучшего варианта достижения поставленной цели, т.е. наилучшего сочетания имеющихся ресурсов, необходимых для реализации цели, так как они конечны (ограниченны в каждый момент времени). Следовательно, процесс принятия решений всегда связан с поиском наилучшего решения и может быть описан функцией, аргументами которой являются допустимые варианты решения. Таким образом, процесс принятия решения сводится к нахождению экстремального значения функции и того решения-аргумента, при котором это значение достигается. Нахождение такой функции называется оптимизацией. Найденное решение – оптимальным.

Одним из основных и наиболее трудных вопросов в теории принятия оптимальных решений является описание условий, которые должны быть выполнены, чтобы решение было оптимальным, т.е. формулирование положений (постулатов), касающихся оптимальности и поэтому называемыми постулатами оптимальности.

 

Наибольшее признание получили 2 следующих постулата оптимальности:

1) постулат последовательности, который гласит, что для принятия оптимального решения следует упорядочить совокупность альтернатив, предпочитаемых ЛПР;

2) постулат максимизации, который утверждает, что окончательным условием оптимального решения является использование максимизации, т.е. выбор такого действия, которое максимизирует целевую функцию, или человек принимает ту альтернативу, которая в определенном смысле является для него наилучшей в последовательности шагов к максимизации.

 

Следует выделить 3 важнейших момента, которые учитываются при построении любых моделей управленческих решений:

1) модели принятия решений могут лишь ограниченно отражать действительность, причем не только из-за недостатка данных или несовершенства теорий, а прежде всего ввиду огромного разнообразия явлений и связей реальной действительности;

2) модели должны учитывать объективные ограничения возможностей человека в широком кругу интеллектуальных задач, прежде всего при выполнении сложных операций по преобразованию полученной информации;

3) модели должны учитывать личностные особенности человека, принимающего решение.