Технология принятия решений

характеризуется: наличием индивидуального  умения, стиля; взятием риска на

себя; очень важен процесс принятия решения как такового. Организационное

решение характеризуется: созданием соответствующей среды; важностью принятия

решения к определенному моменту; вовлечением всех уровней в управление;

необходимостью управления групповым  процессом [1, 304].

6.    Характер модели проблемной  ситуации: точная или приближенная. Как

правило, проблемная ситуация описывается приближенной моделью, достаточно

простой, чтобы ею можно было воспользоваться. В случае важных проблем (или

когда решение дает заведомо большой  эффект) необходимо довольно точно  описать

ситуацию. Найденное оптимальное  решение должно быть наилучшим для некоторой

идеализированной проблемы, выраженной в модели. Часто бывает целесообразнее

найти рациональное, хотя и не всегда наилучшее, решение для реальной

проблемной ситуации, чем тратить  усилия на поиск оптимальных решений  для

неразрешимых проблем.

7.    Уровень формализации  процесса принятия решения. При  принятии решений

немаловажную роль играют такие  неподдающиеся формализации факторы, как:

компетентность, объективность, авторитетность источника информации,

психологическое состояние, влияние традиций, моральные нормы.

8.    Кратность принятия  решения: однократная или многократная  процедура.

Однократные решения как правило  проявляются на длительном отрезке  времени и

вызывают большие последствия. Очень часто комплексные задачи являются

задачами принятия однократных  решений. Многократные решения, в свою очередь,

делятся на периодические и непериодические.

9.    Вид принимаемых решений:  запрограммированные и незапрограммированные.

Для повторяющихся или однотипных проблемных ситуаций, как правило,

разрабатываются стандартные правила, инструкции.

Для классификации проблем и  связанных с ними решений принципиальное значение

имеет их отнесение к стандартным (рутинным) проблемам, которым соответствуют

запрограммированные решения, и нестандартным (творческим) проблемам, которым

отвечают решения незапрограммированные.

К запрограммированным относятся  такие решения, которые уже известны из

прошлого опыта (или известен четкий алгоритм их получения) и сразу же

применяются или рассчитываются по заданному алгоритму при возникновении

стандартных проблем. Выработка же незапрограммированных решений  требует новой

информации, поиска ее нестандартных  комбинаций, разработки и оценки ранее

неизвестных альтернатив и т.п.

Отнесение проблемы к тому или иному классу ее решений зависит от того, какова

степень влияния неопределенности на эти ее элементы. Если проблема настолько

ясна, что известны не только ее цели, альтернативы, затраты, критерии, но и

само наиболее рациональное решение, то она является стандартной и к ней могут

применяться шаблонные правила  принятия решений.

Если перечисленные элементы проблемы в основном ясны настолько, что они  могут

быть описаны не только качественно, но и количественно, но выбор решения  из

многих вариантов довольно сложен, то его принятие – это предмет исследования

экономико-математического моделирования (о чем речь пойдет в разделе 2.6 ).

Самой обобщающей классификацией проблем  является классификация, предложенная

Г.Саймоном, согласно которой все  проблемы подразделяются на три класса:

1) хорошо структуризованные или  количественно сформулированные  проблемы, в

которых существенные зависимости  выяснены настолько хорошо, что они могут

быть выражены в числах или символах, получающих в конце концов численные

оценки;

2) неструктуризованные или качественно выраженные проблемы, содержащие лишь

описание важнейших ресурсов, признаков  и характеристик, количественные

зависимости между которыми совершенно неизвестны;

3) слабоструктуризованные или смешанные  проблемы, которые содержат как

качественные, так и количественные элементы, причем качественные,

малоизвестные и неопределенные стороны  проблем имеют тенденцию доминировать.

Хотя эта классификация не является устоявшейся, и некоторые проблемы могут со

временем изменить свою принадлежность к определенному классу, она позволяет

понять многое. Прежде всего отметим, что упоминавшиеся выше методы

моделирования предназначены для  хорошо структуризованных проблем.

Между классами хорошо структуризованных  и неструктуризованных находится

класс слабо структуризованных проблем. Согласно принятым определениям, к

типичным слабо структуризованным  проблемам относятся проблемы, обладающие

следующими особенностями:

- принимаемые решения относятся  к будущему;

- имеется широкий диапазон альтернатив;

- решение зависит от текущей неполноты технологических достижений;

- применяемые решения требуют  больших вложений ресурсов и  содержат элементы

риска;

- не полностью определены требования, относящиеся к стоимости и времени

решения проблемы;

-  проблема внутренне сложна вследствие того, что для ее решения необходимо

комбинирование различных ресурсов.

Следует подчеркнуть, что между  перечисленными классами проблем не существует

четкого различия. Многие новые проблемы первоначально выступают как

неструктуризованные и слабо структуризованные, но по мере их анализа,

превращаются в проблемы хорошо структуризованные и даже стандартные. Каждая

организация постоянно имеет дело с различными классами проблем, соотношение

которых может различаться в  зависимости от объективных условий ее

деятельности и других факторов, определяющих степень неопределенности, с

которой она сталкивается. В организации, которая является саморазвивающейся

системой, возникают новые потребности, видоизменяются старые требования,

появляются новые возможности удовлетворения потребностей, т.е. так или иначе

появляются новые проблемы, которые  требуют новых творческих решений [10,

300]. Эти творческие решения (инновационные)  особенно характерны для слабо

структуризованных проблем, примером которых могут быть проблемы выбора в

уникальных ситуациях. Именно об этом речь пойдет в следующем разделе  работы.

 

2.Технология принятия управленческого  решения

 

2.1 Подходы к

принятию управленческого решения.

 

Перед тем как перейти к описанию содержания отдельных этапов процессов по

подготовке, принятию и реализации решений, сформулируем некоторые общие

положения, характеризующие этот процесс.

В условиях недостаточности информации по изучаемой проблеме, возможности  все

строго рассчитать и проанализировать, при множественности мнений о целях,

критериях и т.д. может не существовать единственного, лучшего решения.

Принять решение – сравнительно легко, все сводится к выбору направления

действий. Трудно принять «хорошее»  решение. Принятие решения – процесс

психологический, а человеческое поведение не всегда логично. Иногда людьми

движет логика, иногда – чувства. Поэтому способы или методы (подходы),

используемые руководителем, варьируют  от спонтанных до высокологичных.

Итак, в зависимости от того, на каких аспектах подготовки и принятия решения

делается акцент, можно выделить следующие два подхода к теоретическим

построениям в этой области [2, 5].

1.    В рамках математической  теории принятия решений разрабатываются

нормативные модели принятия решений. Цель применения этих моделей –  выбор

наилучших действий (альтернатив) исходя из заданного критерия и ситуации, в

которой принимается решение. Нормативные  модели делают акцент на том, как

лицо, принимающее решение, должно подходить к принятию решений.

Математическая теория принятия решений  по экономическим проблемам основана не

предположении, что все ЛПР являются «экономически мыслящими» людьми, т.е. в

пределах, допустимых законами, морально-этическими стандартами и т.п., они

стараются максимизировать результаты производственно-хозяйственной

деятельности фирмы.

Однако на деле ЛПР не всегда стремится  максимизировать экономический

результат. Вместо этого ЛПР принимает  «удовлетворительные», «достаточно

хорошие» решения. В этом случае при принятии решений могут использоваться

такие критерии, как «приемлемая величина прибыли», «надежное выполнение

плана».

Технология принятия решений, основанная на математических моделях, тем не

менее не дает четких рецептов того, как  решение фактически должно

приниматься. Далее в нашей работе мы еще рассмотрим эту технологию подробнее.

2.    Вторая технология работает  с дескриптивными моделями, в  основе которых

лежит поведенческая теория принятия решений. В ней используются

психологические модели, в которых  учитываются процессы и силы, объясняющие

реальное поведение ЛПР.

Согласно одной из психологических  моделей, ЛПР скорее старается

«удовлетворить», чем максимизировать, т.е. найти достаточно хорошее решение  в

конкретных условиях с учетом традиций принятия решений. Т.е. скорее традиции

принятия решений, личные качества ЛПР являются определяющими, чем стремление

к максимизации какого либо критерия.

Большое влияние в любой технологии на принятие решения оказывают личностные

качества ЛПР. Люди по-разному относятся  к риску, к оценке отдаленных

последствий принятых ими решений, к воздействию их на достижение целей других

людей.

Определение того, чем руководствуется  ЛПР при принятии решений, используемых

им аргументов, психологических  аспектов этого процесса (дескриптивная

модель), - важная и сложная задача. Эта сложность усугубляется тем, что

многие количественные оценки, используемые при подготовке решений («веса»

целей, критериев, например), носит  субъективный характер. Многие решения

принимаются интуитивно. Часто ЛПР  не в состоянии проанализировать и четко

осмыслить принятое решение.

В связи с этим, интересную технологию предлагает Е.П. Голубков [2, 7].

Разработанный им «комплексный подход»  включает следующее:

1.    Построение комплексных  методик обоснования решений,  сочетающих

применение взаимодополняющих  методов структуризации, характеризации и

оптимизации.

Структуризация предполагает определение  места и роли объекта исследования в

решении задач более высокого уровня, выделение его основных элементов  и

установление отношений между  ними. Процедуры структуризации позволяют

представить структуру решаемой задачи в виде, удобном для последующего

анализа.

Характеризация направлена на определение  системы характеристик, количественно

описывающих структуру решаемой задачи.

Оптимизация предполагает выбор наилучшего варианта решения.

Применение этих трех групп методов  дает возможность последовательно  снижать

неопределенность в процессе обоснования  решения, повышает эффективность