double arrow

Методы и модели формирования управленческих решений


Процессы принятия решений лежат в основе любой целенаправленной деятельности в экономике, политике, технике, социальной сфере.

Конечный продукт работы любого менеджера - это решения и действия. Принятое им решение ведет либо к преуспеванию предприятия, либо к неудачам. Принятие решения — это всегда выбор определенного направления деятельности из нескольких возможных.

. На рис. 2.1 показана взаимосвязь типов решений и целей, преследуемых руководством различных уровней.

Оперативные решения — периодические: одна и та же задача возникает периодически. В результате процесс принятия решения становится относительно рутинным. Принятие оперативных решений ведет к вполне ожидаемым и прогнозируемым результатам. Оперативные решения являются краткосрочными.

Тактические решения обычно принимаются управленцами среднего уровня, ответственными за обеспечение средствами для достижения целей и намерений, поставленных лицом принимающим решение (ЛПР) верхнего звена. Тактические решения не так рутинны и структурированы, как оперативные решения. Во многих случаях все главные параметры объекта управления, входящие в состав тактических решений, неизвестны; оценки характеристик, определенные как важные, могут быть неизвестны, а взаимосвязь между характеристиками и решениями может быть не ясна.

Стратегические решения принимаются на основе целей компании, определенных в его уставе и уточненных высшим руководством предприятия. Эти цели определяют основу, на которой должно базироваться долгосрочное планирование, а также определение критических факторов деятельности предприятия. Эти решения обеспечивают базу для принятия тактических и оперативных решений. Стратегическим решениям присуща долгосрочность, комплексность, не структурированность и не периодичность. Большинство характеристик, которые следует учесть, не могут быть определены, хотя оценки, как правило, содержат несколько ключевых переменных, влияющих на решения. Во многих случаях информация, используемая для принятия решения, основывается на интуиции и мнении других ЛПР.

Для того чтобы принять эффективное решение, необходимо выполнить ряд работ, складывающихся из отдельных этапов, процедур и операций. Среди многочисленных подходов к решению задачи принятия решения выделим трехэтапную модель Г. Саймона, являющуюся основой для реализации большинства известных на сегодня технологий. Модель приведена на рис. 2.2.

Рассмотрим модели и методы, используемые на каждом из этапов.

На первом этапе применяются в основном неформальные методы для того, чтобы:

1) сформулировать проблему;

2) выявить цель;

3) сформулировать критерий оценки принятия решений.

Проблема выражает объективно возникающий в процессе управления вопрос, решение которого диктуется интересами ЛПР.

Для того чтобы осознать проблему, ЛПР должно дать ответы на ряд вопросов.

1. В чем проблема? Каковы симптомы, т.е. признаки или показатели проблемы. Что собственно не устраивает ЛПР?

2. В чем особенности проблемы? Что мешает или чего не достает при наличии проблемы?

3. Можно ли разложить проблему на части, а среди выделенных частей выделить основные и второстепенные проблемы?

Если проблема осознана и идентифицирована количественными показателями или качественными признаками, то далее можно сформулировать цели. Цель — это антипод проблемы. Если проблема это то, чего не хочет ЛПР, то цель — это то, что оно хочет.

В иерархии управления (см. рис. 2.1) формулируются цели, соответствующие своему уровню. На самом высоком уровне находятся цели, носящие директивный характер. Эти цели называют также траекторными. Такое название связано с тем, что заданные цели отражают желаемую траекторию изменения объекта управления во времени. На практике траектория развития предприятия задается с помощью показателей, количественно отражающих уровень достижения той или иной цели (например: увеличение ВВП страны за текущий год в два раза).

В процессе управления ЛПР стремится погасить негативные явления и добивается совпадения фактической траектории с желаемой. Траекторным целям подчинены рабочие цели, которые меняются в соответствии с возникающей фактической ситуацией.

Директивные цели всегда детализируются. Процесс детализации носит иерархический характер. В результате получают дерево целей. Нижний уровень дерева целей превращается в мероприятие, которое следует выполнить для достижения директивной цели.

Существует правило, согласно которому должно строиться дерево целей:

  • ни одна из нижних вершин дерева не должна входить более чем в одну верхнюю;
  • вершины дерева одного уровня не должны быть альтернативными, т. е. для достижения цели вышестоящего уровня должны быть достигнуты все подцели данного уровня;
  • цели нижнего уровня должны являться детализацией цели ближнего верхнего уровня. Если таковой нет, она должна быть введена фиктивно.

Если проблема и цель сформулированы, далее следует разработать критерии, согласно которым выполняется отбор приемлемого решения. Критерием отбора может служить любой признак, значение которого можно зафиксировать в некоторой шкале. Так как критерии служат для оценки различных вариантов решений, они должны быть измеримы.

Если известна природа сравниваемых величин, то, как правило, выбор типа шкалы не представляет особых затруднений.

Показатели, характеризующие состояние экономического объекта управления, как правило, измеримы в шкале отношений. Если среди показателей выбрать тот, который, по мнению ЛПР, в наибольшей степени характеризует соответствие объекта управления заданному целевому назначению, то он и будет играть роль критерия оценки вариантов решений. Формировать критерий следует так, чтобы наиболее предпочтительная оценка состояния, объекта или процесса соответствовала его максимуму или минимуму.

Рассмотрим типовые критерии выбора варианта решения. Общее правило для всех критериев можно записать в виде:

Y* = extremum(b1,b2,...,bn),

где Y* — искомый вариант решений;

bi — коэффициент важности i-го решения.

Приведем три наиболее распространенных критерия, применяемых в области экономики.

1. Критерий осторожного выбора. Этот критерий соответствует правилу «рассчитывай на худший случай», отсюда в качестве коэффициентов важности i-го варианта решения следует выбрать наихудшее значение показателя, который будет получен в результате принятия данного варианта, т. е.

Y* = maxminCij ,

i j

где

Cij - результаты, которые будут получены по i-му варианту в j-ой ситуации.

В соответствии с этим правилом последовательно выполняются операции нахождения минимальных значений результатов во всех ситуациях, и затем из полученных вариантов находится тот, что имеет максимальное значение. Его номер и определит наилучшее решение. Такой критерий называют максиминным.

2. Критерий оптимистичного выбора ориентирован на правило «рассчитывай на лучший случай». Наилучший вариант определяется по формуле:

Y* = maxmaxCij ,

i j

3. Критерий максимума среднего выигрыша используется тогда, когда известны вероятности возникновения той или иной ситуации. Если предпочтения измеряются в шкале отношений, то средний выигрыш при каждом варианте рассчитывается так:

Y*= extremum (M/, = ∑PjCij),

i j

где М; — математическое ожидание выигрыша в случае принятия /-го решения;

Pjвероятность появления j-ой ситуации;

Cij —оценка i-го решения при j-ой ситуации.

На втором этапе формирования решений происходит поиск различных вариантов — альтернатив. Варианты могут отыскиваться в различных формах и шкалах измерений (действия, состояния, маршруты, стоимости и т.д.).

Варианты, как правило, задаются либо перечислением, если таковых не очень много, либо описанием их свойств. Генерация вариантов решений в большинстве случаев выполняется либо с помощью различного рода аналитических моделей, либо с помощью баз знаний экспертных систем.

Существует множество аналитических моделей, используемых для подсчета результатов принятия того или иного варианта. Наиболее распространенными являются:

• численные методы решения уравнений или их систем;

• теория игр;

• теория полезности;

• теория статистических решений.

Подсчет результатов с помощью уравнений выполняется во многих случаях. Все они привязаны к конкретной области применения, и поэтому систематизировать их достаточно сложно. Можно лишь отметить, что существуют области, где эти методы применяются успешно, но существуют и такие, где с их помощью не удается достичь желаемого результата.

Теория игр используется в условиях конфликтных ситуаций. Схема игры позволяет получить формулу подсчета результатов для каждого варианта. Формализация процесса игры и есть формализация процесса подсчета результатов.

Предметом теории полезности служит представление в действительных числах относительных предпочтений отдельного лица при выборе варианта из некоторого их множества. Она позволяет сравнивать полезности альтернативных решений при условии учета в каждом варианте вклада существенных факторов. В процессе оценки используется функция плотности вероятности, описывающая правдоподобность каждого варианта. С помощью функции плотности создается функция полезности, которая и служит основным средством для вычисления ожидаемой полезности каждого варианта.

Теория статистических решений используется для формирования вариантов довольно часто. С ее помощью создаются выражения, применяющие различные распределения изучаемого случайного процесса.

Генерирование вариантов решений на основе баз знаний, которые могут быть представлены в форме семантических сетей, деревьев целей или деревьев вывода, получила широкое распространение в результате применения экспертных систем. Наиболее популярными являются правила И-ИЛИ, синтезируемые в деревья. Правила снабжаются информацией, указывающей на степень доверия, как к самому правилу, так и условиям его реализации. С помощью правил И-ИЛИ воспроизводятся процессы принятия решений в областях, где исходная информация характеризуется противоречивостью, обрывочностью, приблизительностью.

На третьем этапе согласно сформулированному на втором этапе критерию выбора происходят сопоставление, оценка и выбор решения. Все методы оценки вариантов можно разделить на две группы:

• методы, используемые в условиях определенности;

• методы, используемые в условиях риска.

Простейшим методом оценки, используемым в условиях определённости, является оценка с помощью таблицы «Стоимость-эффективность». Критерием выбора в данном случае выступает максимальный доход на единицу издержек. Метод требует расчета общих издержек и общих доходов по каждому из вариантов.

Если применяется больше одного критерия, создается таблица «Стоимость—критерий».

Распространенным методом сравнения вариантов служат оценочные баллы. Оценочные баллы нормируют, т.е. ограничивают их значения в некотором диапазоне, например от 0 до 1. Кроме того, устанавливается закон оценки: например сумма всех баллов должна быть равна 1.

Кроме критериев оценки могут указываться и условия, влияющие на результат реальных событий. Такие таблицы получили название таблиц решений.

Таблицы решений сочетают в себе варианты решений и возможные ситуации (условия). Их элементы указывают на ожидаемый результат.

Таблицы решений используются в том случае, если:

• можно выделить условия, влияющие на результаты вариантов решений;

• выделенные условия достаточно весомы.

Деревья решений используются в условиях риска. Очень часто условия, определяющие варианты решения, находятся в отношениях соподчиненности. На практике это означает, что процесс принятия решения носит многоступенчатый характер: принятия одного решения на более низком уровне управления позволяет перейти к другому, более высокому уровню. Как правило, условия носят качественный характер и определяются вероятными величинами, что требует применения метода, учитывающего риск.

Иерархические отношения удобно представлять в виде дерева: дуги дерева отражают альтернативы частичных решений, а узлы — результаты. Это позволяет разработать дерево решений, с помощью которого можно представлять вероятностные (частотные) характеристики условий. Тогда определять результат принятия решения на том или ином уровне дерева можно с помощью математического ожидания:

Е (общего.результата) = ,

где Е (общего_результата) — математическое ожидание общего (промежуточного) результата;

Pi — вероятность наступления события i;

dj — результат (частный), получаемый при наступлении события i;

п — количество событий, влияющих на общий (промежуточный) результат.

СППР могут создаваться на основе программных оболочек, характерное свойство которых заключается в наличии в них всех компонентов СППР в готовом виде. Использование оболочек не предполагает программирования, поэтому их внедрение сводится лишь к вводу знаний о предметной области и правил их обработки. Каждая оболочка ориентируется на вполне определенный метод представления знаний. Поэтому применение программных оболочек ограничивается теми классами прикладных задач, для которых эти средства адекватны.

Этапами проектирования СППР при наличии программной оболочки являются:

1. Описание предметной области, целей создания системы и выполнение постановки задачи.

2. Составление словаря системы.

3. Разработка базы знаний и базы данных.

4. Внедрение системы.

Среди перечисленных этапов отсутствуют те, что обычно предназначены для разработки интерфейса, блоков объяснения действий системы и программирования. Все это уже заложено в оболочку и изменению не подлежит. Рассмотрим перечисленные этапы более подробно.

Этап 1. Описание предметной области, целей создания системы и выполнение постановки задачи

Описание должно отражать специфику предметной области в нескольких формах. Первая из них - это текстовое представление содержание процессов, объектов и связей между ними.

Вторая форма описания (она также обязательна) представляет собой графическое представление дерева целей, стоящих перед пользователем, или дерева И-ИЛИ. Если создается дерево целей, то главным является правильное указание важности каждой из подцелей, если дерево И-ИЛИ, то — коэффициенты определенности правил и условий к ним.

Постановка всякой задачи предполагает указание результатов функционирования системы, исходных данных, а также общее описание процедур, формул и алгоритмов преобразования исходных данных в результирующие данные.

Исходные данные, как правило, находятся в бухгалтерской документации, статистических сводках, биржевых бюллетенях и т.д. Необходимо составить таблицу с перечнем всех используемых документов, показателей и их координат месторасположения в документах.

В результате в постановке задачи должно быть отражено следующее:

• сформулированные цели принятия решений или гипотезы, доказательством достоверности которых должна заниматься система;

• перечень исходных данных, ввод которых осуществляется непосредственно перед началом запуска системы;

• перечень данных, которые следует использовать для поддержки (корректировки) постоянной информации, находящейся на машинных носителях (нормативы, коэффициенты, ставки, проценты, справочная информация);

• перечень расчетных формул, используемых в дереве целей (зависимости между показателями и формулы расчета их приростов);

• реляционные выражения, необходимые для вывода заключений из терминальных вершин сети вывода правил.

Этап 2. Составление словаря системы

Словарь системы — это набор слов, фраз, кодов, наименований, используемых разработчиком для обозначения условий, целей, заключений и гипотез. Благодаря словарю пользователь понимает результаты работы системы. Составление словаря - важная работа, ибо четко сформулированные условия и ответы резко повышают эффективность эксплуатации системы.

Этап 3. Разработка базы знаний и базы данных

База знаний, как правило, состоит из двух компонентов: дерева целей с расчетными формулами и базы правил (сеть вывода). База правил создается на основании графа целей и сформулированных ранее гипотез. Главное внимание здесь уделяется коэффициентам определенности исходных условий и правил их обработки. Коэффициенты указываются только совместно с разработчиком.

Базы данных создаются в том случае, если объем исходной информации, применяемой для расчетов, значителен. Базы данных могут использоваться не только для расчетов, но и для выполнения логических операций.

В результате выполнения данного этапа получают:

• текстовое представление правил вывода в форме ЕСЛИ-ТО;

• графическое представление сети вывода гипотез или заключений;

• графическое описание дерева целей;

• табличное описание баз данных и используемых расчетных операций.

Этап 4. Внедрение

На последнем этапе по разработанной схеме проверяется и оценивается правильность работы системы. Устанавливаются контрольные результаты, которые затем сравниваются с полученными в процессе запуска системы результатами. Проверяются также промежуточные расчеты с помощью блока, отвечающего на вопросы: как и почему.

Рассмотренные методы и модели формирования управленческих решений не затронули весьма важные аспекты данного процесса, касающиеся нравственной стороны дела. Принятие решений в любой сфере человеческой деятельности базируется на системе нравственных ценностей, усвоенной лицом, принимающим решение. Ценности условно можно разделить на собственные и нормативные, т. е. общественно признанные. У каждого человека свое отношение к общепризнанным ценностям: одни он принимает, другие нет. Однако в любом случае ему необходимо определиться в двух принципиальных позициях:

1) в главной цели, которая может быть гуманистической, корыстной, узковедомственной, общественно значимой и т.д.;

2) в средствах достижения целей, которые могут быть приемлемыми или нет в глазах общественности.

Выбор управленческих решений зависит не только от интеллектуального уровня личности, но и от его нравственно-этических позиций. Современная действительность подчеркивает особую актуальность этой проблемы во всех звеньях управления экономикой.


Сейчас читают про: