Теория и методы принятия решения

    Этап 5. Анализ и интерпретация полученных результатов. Полученные результаты могут  оказаться неудовлетворительными  и потребовать изменений в  постановке ЗПР. В этом случае необходимо будет возвратиться на этап 2 или  этап 1 и пройти заново весь путь. Решение  ЗПР может занимать достаточно длительный промежуток времени, в течение которого окружение задачи может измениться и потребовать корректировок  в постановке задачи, а также в  исходных данных (например, могут появиться  новые альтернативы, требующие введения новых критериев). Задачи принятия решений  можно разделить на статические  и динамические. К первым относятся  задачи, которые не требуют многократного  решения через короткие интервалы  времени. К динамическим относятся  ЗПР, которые возникают достаточно часто. Следовательно, итерационный характер процесса принятия решений можно считать закономерным, что подтверждает необходимость создания и использования эффективных систем компьютерной поддержки. ЗПР, требующие одного цикла, можно скорее считать исключением, чем правилом.

Методы  принятия решений

 

Решение - это выбор наиболее приемлемой альтернативы из возможного многообразия вариантов. Цель процесса принятия решений – обеспечить движение к намеченной цели организации.

Существует 2 вектора направленности процесса принятия решения: перспективное планирование (стратегия) – что делать?, и текущее  планирование (тактика) – как делать? – организация, мотивация, координация, регулирование, контроль. В реальности граница между этими двумя  составляющими процесса принятия решения  довольно условна, она становится тем  более явной, чем более крупной  является организация.

Методы  принятия решений  можно разделить  на 3 основных вида:

1. Интуиция. Интуитивное решение - выбор, сделанный только на основе ощущения, озарения.

2. Здравый смысл. Это выбор, основанный на уже имеющихся знаниях или в соответствии с накопленным опытом.

3. Рациональное решение - это решение, которое основывается на базе аналитического процесса и часто не зависит от предшествующего опыта.                       

Опять же – в реальности процесс принятия решения часто представляет из себя комбинацию из перечисленных 3-х видов. Но рациональному объяснению поддается  только третий, поэтому о нем –  подробнее.

Структура принятия рационального решения в упрощенном и схематичном виде будет выглядеть след. образом:

1. Сбор информации о возможных проблемах

·         Наблюдение за внутренней средой фирмы

·         Наблюдение за внешней средой

2. Выявление и определение причин возникновения проблемы

·         Описание проблемной ситуации

·         Выявление организационного звена, где возникла проблема

·         Формулировка проблемы

·         Оценка ее важности

·         Выявление причин возникновения проблемы

3. Формулирование целей решения проблемы

·         Определение целей фирмы

·         Формулировка целей решения проблемы

4. Обоснование стратегии решения проблемы

·         Детальное описание объекта

·         Определение области изменения переменных факторов

·         Определение требований к решению

·         Определение критериев эффективности решения

·         Определение ограничений

5. Разработка вариантов решения

·         Расчленение задачи на подзадачи

·         Поиски идей решения по каждой подзадаче

·         Построение моделей и проведение расчетов

·         Определение возможных вариантов решения по каждой подзадаче и подсистеме

·         Обобщение результатов по каждой подзадаче

·         Прогнозирование последствий решений по каждой подзадаче

·         Разработка вариантов решения всей задачи

6. Выбор лучшего варианта

·         Анализ эффективности вариантов решения

·         Оценка влияния неуправляемых параметров

7. Корректировка  и согласование решения

·         Проработка решения с исполнителями

·         Согласование решения с функционально взаимодействующими службами

·         Утверждение решения

8. Реализация решения

·         Подготовка рабочего плана реализации

·         Его реализация

·         Внесение изменений в решение в ходе реализации

·         Оценка эффективности принятого и реализованного решения

Такое схематичное линейное движение в  процессе принятия решения может  быть уместным и эффективным при  решении задачи с большим количеством  явных переменных, которые необходимо структурировать и расставить по местам. Эта система наилучшим  образом проявляет себя тогда, когда  направлена на решение задач, поддающихся  анализу, задач, в которой все  переменные могут быть измерены и  структурированы с помощью логических действий.

Но нередко  бывает так, что цели организации  не определены, а оперативные задачи подразделений — противоречивы. Когда цели неясны и несовместимы, менеджеры не могут прийти к единому  мнению о приоритетах проблем. Поэтому  они непременно должны собраться  вместе и решить какие проблемы и  как следует решать в первую очередь. Эта модель принятия решения с  помощью создания коалиций получила название модели Карнеги.

Метод хорош тем, что наряду с количественными  и рациональными показателями окончательное  решение может включать в себя так же и качественные – неформальные мнения менеджеров, их опыт, взгляды  и интуицию. Т.е. фактически метод  коалиции представляет из себя симбиоз  из трех перечисленных выше методов  принятия решения.

Еще одна модель принятия решения – модель мусорного ящика – была разработана с целью объяснить схему принятия решений в организациях, чья деятельность является в высшей степени неопределенной. Модель хорошо работает, когда причинно-следственные связи внутри организации сложно выявить, а всесторонняя информация, необходимая для выработки решения, недоступна. Цели, задачи, альтернативы и решения плохо определены. Неопределенность характерна для каждого шага процесса принятия решения.

Уникальной  особенностью модели мусорного ящика  является то, что процесс принятия решений не выглядит как последовательность шагов, которые начинаются с проблемы, а заканчиваются решением.

В определенном смысле, организация является большой  корзиной для мусора, в которой  смешиваются 4 «потока» – проблемы, потенциальные решения, участники  принятия решений и благоприятные  возможности для выбора. Если проблема, решение и участник случайно соединяются в одной точке, то проблема может быть урегулирована; но если решение не подходит данной проблеме, проблема может остаться нерешенной. В любом случае, решения не поддаются упорядочиванию и не являются результатом пошаговой логической последовательности. Ситуация может быть настолько сложной, что решения, проблемы и результаты совершенно независимы друг от друга. Когда они сталкиваются, то какие-то проблемы решаются, но какие-то остаются нерешенными.

Делегирование полномочий в процессе принятия решений.

Возможны  два направления распределения  полномочий:

·         делегирование полномочий,

·         централизация решения.

Наиболее  типично следующее распределение  решений.

Высокая централизация:

·         решения по инвестициям,

·         финансовые решения,

·         персональные назначения в высшем руководстве.

Ограниченное делегирование:

·         решения по инвестициям в пределах бюджета,

·         решение о персонале.

Высокое делегирование:

·         текущие производственные вопросы,

·         решения о сбыте продукции.

Характеристика  методов теории полезности

 

    Декомпозиционные  методы теории ожидаемой полезности получили наиболее широкое распространение  среди группы аксиоматических методов  принятия решений в условиях риска  и неопределенности.

    Основная  идея этой теории состоит в получении  количественных оценок полезности возможных  исходов, которые являются следствиями  процессов принятия решений. В дальнейшем на основании этих оценок можно выбрать  наилучший исход. Для получения  оценок полезности необходимо иметь  информацию о предпочтениях лица, ответственного за принимаемое решение.

    Парадигма анализа решения может быть сведена  к процессу, включающему пять этапов [10].

    Этап 1. Предварительный анализ. На этом этапе  формулируется проблема и определяются возможные варианты действий, которые  можно предпринять в процессе ее решения.

    Этап 2. Структурный анализ. Этот этап предусматривает  структуризацию проблемы на качественном уровне, на котором ЛПР намечает основные шаги процесса принятия решений  и пытается упорядочить их в виде некоторой последовательности. Для  этой цели строится дерево решений, (рис.3). 

    

    Рис. 3. Фрагмент дерева решений 

    Дерево  решений имеет два типа вершин: вершины-решения (обозначены квадратиками) и вершины-случаи (обозначены кружочками). В вершинах-решениях выбор полностью  зависит от ЛПР, в вершинах-случаях  ЛПР не полностью контролирует выбор, так как случайные события  можно предвидеть лишь с некоторой  вероятностью.

    Этап 3. Анализ неопределенности. На этом этапе  ЛПР устанавливает значения вероятности  для тех ветвей на дереве решений, которые начинаются в вершинах-случаях. При этом полученные значения вероятностей подлежат проверке на наличие внутренней согласованности.

    Для получения значений вероятности  привлекается вся доступная информация: статистические данные, результаты моделирования, экспертная информация и т. д.

    Этап 4. Анализ полезности. На данном этапе  следует получить количественные оценки полезности последствий (исходов), связанных  с реализацией того или иного пути на дереве решений. На рис. 3 показан один из возможных путей — от начала до точки G.

    Исходы (последствия принимаемых решений) оцениваются с помощью функции  полезности фон Неймана — Моргенштерна, которая каждому исходу rk ставит в соответствие его полезность и(rk). Построение функции полезности осуществляется на основе знаний ЛПР и экспертов.

    Этап 5. Процедуры оптимизации. Оптимальная  стратегия действий (альтернатива, путь на дереве решений) может быть найдена с помощью вычислений, а именно: максимизации ожидаемой  полезности на всем пространстве возможных  исходов. Одно из условий постановки задачи оптимизации — наличие  адекватной математической модели, которая  связывает параметры оптимизации (в данном случае это альтернативные варианты действий) с переменными, входящими  в целевую функцию (функция полезности). В методах теории полезности такие  модели имеют вероятностный характер и основаны на том, что оценка вероятности  ожидаемого исхода может быть использована для введения числовых оценок возможных  вероятных распределений на конечном множестве исходов.

    Задача  выбора наилучшего решения в соответствии с аксиоматикой теории полезности [10] может быть представлена следующим  образом: 

      

    где и(К) — многомерная функция полезности;

    К—  точка в критериальном пространстве;

    f(K/A) — функция плотности условного от альтернативы А распределения критериальных оценок.

    Построение  функций полезности является основной и наиболее трудоемкой процедурой методов  теории полезности, после этого с  помощью такой функции можно  оценить любое количество альтернатив.

    Процедура построения функции полезности включает пять шагов.