Библиографический список. • Существует множествосистем голосования

Выводы

• Существует множество систем голосования. Наиболее извест­ные из них - системы Кондорсе, Борда, правило большинства голосующих - кажутся справедливыми и убедительными с точки зрения здравого смысла. Однако они приводят к нарушению рациональности. Парадоксы не возникают, если один из канди­датов набрал абсолютное большинство голосов.

• Результаты К. Эрроу показывают, что в принципе невозможно найти систему голосования, которая была бы одновременно решающей, рациональной и демократической. Это означает, что применение демократических процедур голосования требует внимания и тщательного анализа результатов.

• Широко распространенной на практике является задача приня­тия коллективных решений в малых группах: комиссиях, жюри и т. д. Эффективность работы таких групп могут существенно повысить методы анализа позиций членов группы и рациональная организация работы группы.

1. Гюйбо Д.Т. Теории общего интереса и логическая проблема агрегирования // Математические методы в социальных науках / Под ред. П. Лаэерпс - фельда, Н. Генри. М.: Прогресс, 1973.

1. Tannenbaum P., Arnold R. Excursions in Modern Mathematics. NJ: Prentis-Hall Inc. 1992.
2. Regenwetter M., Grofman B. Approval voting, Borda Winners and Condorcet Winners: Evidence from seven Elections // Management Science. 1998. V. 44. №4.
3. Arrow K. J. Social Choice and individual values. N.Y.: Wiley, 1951.
4. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. М.: Наука, 1974.
5. Льюс Р. Д., Ранфа Г. Игры и решения. М.: ИЛ, 1961.
6. Блэйр Д. X., Поллак Р. Э. Рациональный коллективный выбор // В мире науки. 1983. J * 10.
7. Нейман Д. фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970.
8. Philips L.D. Theory of Requisite Decision Models // K. Borcherding, B.Brehmer, C.Vlek, W. Wagenaar. Research perspectives on Decision Making under Uncertainty. North Holland, Amsterdam, 1984.
9. Ларичев О.И., Терехина А.Ю., Павельев В.В. Метод организации работы коллективного органа, принимающего решения // Перспективное плани­рование научных исследований и разработок / Под. ред. С. В.Емельянова. М.: Наука, 1974.
10. Терехина А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. М.: Наука, 1986.
11. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974.