double arrow

Частные методы индивидуальных и групповых(коллективных) экспертных оценок

Метод аналогий и ассоциаций.

На различных этапах прогнозирования, особенно при анализе объекта прогнозирования, его классификации и моделировании, а также при выявлении функций объекта может применяться метод аналогий и ассоциаций. Он предназначен для активизации творческого мышления и получения дополнительной информации об исследуемом объекте при поиске новых идей и решений. Метод включает в себя два типа приемов активизации творческого мышления и получения информации об исследуемом объекте, т.е. средств анализа и синтеза информации при поиске идей для решения поставленных задач.

Первый тип — приемы аналогий. Они являются средством как выявления и анализа знаний об объекте, его структуре, функциях и свойствах, так и получения новых представлений об объекте ввиде гипотез.

Второй тип — приемы ассоциаций — эффективный психологический способ преодоления инертности мышления при научномпоиске,

Различают следующие разновидности приемов аналогии: функциональная аналогия, структурная аналогия, аналогия отношений, аналогия внешней формы, субстратные аналогии.

Приемы аналогий пригодны при проведении направленного, ненаправленного и программно-алгоритмического поиска и могут быть рекомендованы при проведении анализа объекта прогнозирования в большинстве случаев.

Приемы ассоциаций преимущественно годны для ненаправленного и направленного поиска новых решений, поскольку в их основе находится способность человеческого мозга генерировать свободные и направленные ассоциации.

К достоинствам метода можно отнести его естественность и доступность для изучения, освоения и применения, к недостаткам — невысокую результативность по соотношению числа полезных новых идей к общему их количеству.

Метод фокальных объектов

Метод изобретен американцем Ч. Вайтингом в 50-е гг. и относится к эвристическим приемам активизации творческого мышления. Сущность способа состоит в перенесении признаков случайно выбранных объектов на исследуемый объект, который лежит как бы в фокусе переноса (так называемый фокальный объект). Метод соответствует стратегии ненаправленного случайного поиска. Данный прием использует не только принцип отыскания «подсказок»(от случайных объектов) и свободных ассоциаций для их развития, но и принципы постоянного поддержаниив мозгу творческой личности очага возбуждения, высокого уровня воображения и фантазии, концентрации внимания на фокальном объекте, к которомупоочередно «примеряются» признаки случайных объектов и свободные ассоциации.

Метод включает в себя следующие этапы:

1. выбор фокального объекта;

2. выбор трех пяти случайных объектов;

3. составление списков признаков для каждого случайного объекта;

4. генерирование идей посредством присоединения к фокальному объекту признаков случайных объектов;

5. развитие полученных сочетаний путем свободных ассоциаций;

6. оценку полученных идей и отбор полезных решений.

Метод прост в применении, позволяет получить практически неограниченное число идей, но не гарантирует их пригодность и качество. Он не ориентирован на применение ЭВМ. Метод является простейшим эвристическим ассоциативным приемом, который сочетает психологическую активность прогнозиста (группы прогнозистов) с поиском новых свойств для объекта прогнозирования, используя ассоциации и отдаленные аналогии. Этот процесс происходит на фоне достаточного запаса индивидуальных знаний и опыта специалиста данной области, а также его личных склонностей и взглядов.

Метод может быть рекомендован для решения задач прогнозирования, связанных с исследованием свойств и функций социально-экономических систем.

Метод гирлянд случайностей и ассоциаций

Метод впервые предложен в 70-е гг. советским ученым Г.Я. Бушем и может рассматриваться как дальнейшее развитие фокальных объектов. Сущность метода заключается в перенесении признаков случайных объектов, а также элементов генерируемых по этим признакам гирлянд ассоциаций на исследуемыйобъект, его синонимы (аналоги) и их сочетания с последующим анализом, развитием полученных комбинаций и отбором рациональных вариантов.

Метод относится к стратегии ненаправленного свободного поиска ранее не известных решений на основе генерируемых ветвящихся потоков новых понятий и признаков, свободных ассоциаций и попыток получать значимые полезные сочетания (комбинации) этих понятий и признаков.

Этапы и процедуры метода следующие:

1) определение синонимов объекта;

2. выбор случайных объектов;

3. составление комбинаций из элементов гирлянд синонимов объекта и случайных объектов;

4. составление перечня или таблицы признаков случайных объектов;

5. развитие идей посредством поочередного присоединения к объекту и его синонимам признаков случайных объектов;

6. генерирование гирлянд ассоциаций (поочередно из каждого признака случайных объектов вырабатывается гирлянда «вторичных» понятий и признаков);

7. развитие новых идей путем попыток комбинирования элементов гирлянды ассоциаций по признакам с элементами гирлянды синонимов объекта;

8. выбор альтернативы, т.е. анализ полученного множества идей и принятие решения о прекращении генерирования гирлянд ассоциаций и комбинирования понятий;

9. оценка и отбор рациональных вариантов идей;

10)выбор предпочтительного (оптимального) варианта. Процесс включает в себя как творческие, так и нетворческие операции.

Для применения метода требуется:

организационное обеспечение, заключающееся в формировании групп генераторов идей и выборе экспертов при коллективных формах творческого процесса;

методологическое, психологическое и мотивационное обеспечение, т.е. изучение и практическое освоение процедур метода, психологическая настройка и стимулирование специалистов;

информационное обеспечение, т.е. заблаговременная подготовка справочников, машинных баз данных по синонимам (аналогам) объекта, признакам случайных объектов.

Изучается метод индивидуально, а применяется коллективно. Он позволяет получить практически неограниченное число идей, полезен для развития воображения, сообразительности и гибкого мышления.

Метод прост и доступен, но применим для сравнительно узкого круга несложных поисковых задач. Он допускает применение ЭВМкак в виде информационно-справочного обеспечения, так и в активном диалоговом режиме. Данный метод сочетается с другими методами, например, с методом фокальных объектов, «мозговогоштурма» морфологического анализа, функционально-стоимостного анализа.

Областью применения этого метода являются задачи прогнозирования различных процессов. Кроме того, метод является вспомогательным при анализе объекта прогнозирования.

Метод морфологического анализа

Впервые идея морфологического анализа применительно к поисковому решению проблем была выдвинута майорским логиком и мистиком монахом Луллием (1235—1315 гг.). Окончательно метод сформировался благодаря американцу Ф. Цвики в 1942 г.

Метод ориентирован на целевой поиск, т.е. выявление новых решений на базе полученного множества вариантов реализации составных частей объекта прогнозирования с учетом его строения (морфологии).

Суть метода состоит в следующем. Проблема, требующая решения, изучается с возможно более общей точки зрения для выявления всех возможных решений. Затем путем перебора всех возможностей в пределах полученной абстрактной структуры обнаруживается область всех возможных решений, это и является целью. В ходе исследования среди всех выявленных новых решений могут оказаться представляющие особый интерес. Для применения метода необходимо:

методологическое обеспечение, т.е. изучение специалистами структуры, содержания, правил и процедур морфологического исследования;

информационное обеспечение, т.е. подготовка информационно-справочных материалов для формирования проблемы;

математическое и программное обеспечение, включающее в себя разработку алгоритмов и программ для ЭВМ с целью автоматизации нетворческих процессов и облегчения творческих.

Метод позволяет получить большое число возможных решений по любой изучаемой проблеме при сравнительной легкости процедуры поиска.

Недостатком метода является трудоемкость перебора всех возможных вариантов решения проблемы. В настоящее время отсутствуют универсальные способы объективной оценки эффективности того или иного варианта решения проблемы. Тем не менее, метод применяется для решения прогностических задач в различных сферах социально-экономического развития в нашей стране и за рубежом. Только в пределах морфологического анализа возникает необходимость содержательной интерпретации соответствующих формальных прогнозов.

Математическая модель планирования и прогнозирования как система математических зависимостей между переменными величинами

Сложность и многообразие реальных процессов обуславливают необходимость их упрощения, схематизации и идеализации, т.е. абстрагирования от несущественных второстепенных деталей. Такое абстрагирование позволяет получить модель процесса. В последние десятилетия математическое моделирование широко проникло в теоретическую и прикладную экономику.

Термин «модель» широко используется в различных областях человеческой деятельности. Модель – материально или мысленно представляемый объект, который в процессе исследования замещает объект – оригинал так, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте-оригинале.

Под моделированием понимается процесс построения, исследования и применения моделей. Главная особенность моделирования в том, что это метод опосредованного познания с помощью объектов-заменителей.

Необходимость использования метода моделирования определяется тем, что многие объекты непосредственно исследовать невозможно (например, ядро Земли), опасно (ядерный реактор, эпидемический процесс) или весьма трудоемко.

Математические модели описывают взаимосвязи между переменными, характеризующими объект, на языке математики (в виде формул и математических операций). Полезность математических моделей состоит в том, что с их помощью удается выразить зависимости между различными величинами, в частности в виде функций.

Математические модели - мощный инструмент познания реального мира, так как позволяют просчитывать на ЭВМ большое число различных вариантов. Они должны учитывать основные стороны и взаимосвязи объекта и пренебрегать несущественными. Разработка моделей – большое искусство.

Математические модели можно классифицировать по различным признакам:

- по цели моделирования (проведение расчетов, проектирование систем, исследование объекта, открытие закономерностей, прогнозирование развития объекта, управление процессами, в том числе принятие решений, диагностика (распознавание) объектов или их классификация);

- детерминистические и стохастические;

- статические и динамические.

Динамические модели, учитывающие в явном виде фактор времени, могут использоваться для прогнозирования различных процессов.

Задача построения модели какого-либо объекта состоит в нахождении соотношений между величинами, характеризующими объект. Если эти соотношения позволяют по данным значениям одних величин однозначно определить значения других, то описываемая ими модель называется детерминистической. Если же эти соотношения по данным значениям одних величин определяют другие как случайные величины, то описываемая ими модель называется стохастической.

Построение детерминистических моделей основано на выводе математической зависимости исследуемого показателя от основных определяющих факторов, носящих неслучайный характер. Стохастические модели учитывают вероятностный характер изменения показателей и, в отличие от детерминистических моделей, представляют результат в виде набора вероятностей различных значений показателя или плотности распределения вероятностей.

Cложность процессов функционирования реальных систем не позволяет достичь абсолютного соответствия модели реальному объекту. Математические модели в состоянии учесть только основные закономерности процесса, оставляя в стороне второстепенные факторы. Основной принцип разработки моделей - компромисс между ожидаемой точностью результатов (детализацией модели) и ее сложностью.

Можно выделить два способа построения математических моделей:

- на основе статистической обработки результатов исследований;

- на основе известных законов физики или логических соображений.

Для эконометрики характерен первый способ построения моделей.


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



Сейчас читают про: