1. Основные понятия и определения теории принятия решений.

Решение проблемы, стоящей перед людьми принимающими решение, возможно только путем направления и задействования активных ресурсов для исполнения конкретных заданий или работ. Ничто само по себе не делается. Людям, принимающим участие в операции, нужно указать, где, когда, что и с помощью чего сделать, каковы требования качеству выполняемых заданий или работ, каковы допустимые вариации от намеченных заданий и при каких форс-мажорных обстоятельствах следует принять экстренные меры, каковы эти меры и проч. Все это объединяется одним понятием «управление». Управлять — это значит направлять кого-либо или что-либо к намеченной цели для достижения желаемого результата.

Главное требование к качеству управления — это его непрерывность. Обычно одну и ту же задачу можно решить разными способами.

Цель. Формализованное описание того желаемого состо­яния, достижение которого отождествляется в сознании ЛПР с решением проблемы или задачи. Цель описывается в виде требуемого результата.

Альтернатива. Это условное наименование какого-то из возможных (допустимых в соответствии с законами природы и предпочтениями ЛПР) способов достижения цели. Каждая отдельная альтернатива отличается от других способов решения проблемы последовательностью и приемами задействования активных ресурсов, т. е. специфическим набором указаний кому, что, где с помощью чего и к какому сроку сделать.

Активные ресурсы — это все то, что может быть использовано ЛПР для решения проблемы. Главными из активных ресурсов всегда будем считать людей, время, финансы (деньги) и расходные материалы, имеющиеся в распоряжении ЛПР.

Результат. Под результатом будем понимать специальную форму описания наиболее важных для ЛПР характерис­тик исхода операции. При исследовании операции степень предпочтительности (или, наоборот, непредпочтительности) ее результатов представляют в наиболее подходящей для этого шкале: числовой, количественной или качественной.

Условия разработки решений. Каждая проблема всегда связана с конкретной обстановкой, ситуацией и вполне опре­деленным комплексом условий. Проблема всегда решается в рамках существующего положения вещей. Анализируя тот или иной способ достижения цели, ЛПР должно четко пред­ставлять закономерности, связывающие ход и исход опера­ции с принятыми решениями. Совокупность представлений об этих закономерностях, конечно, воспринимается ЛПР в уп­рощенной, модельной форме. Некоторые из закономерностей удается фиксировать в строго формальном виде.

Данная теория опирается на модель рационального выбора, возникшую в микроэкономике. Согласно ей, процесс принятия любого решения проходит следующие стадии:

1. Определение проблемы, подлежащей решению. Выделяются основные составляющие части проблемы, и описывается их отношение друг к другу.

2. Сбор фактов. Факты должны собираться как можно более объективно и беспристрастно.

3. Определение множества возможных решений. Опираясь на полученные данные, следует описать все способы, которыми можно решить данную проблему.

4. Анализ возможных решений. Используя математический аппарат, сравниваются вероятные достоинства и недостатки каждого из возможных решений.

5. Выбор лучшей стратегии. Все варианты выстраиваются от наиболее до наименее предпочтительного, и выбирается наилучший.

Решение считается рациональным, если оно увеличивает благосостояние того, кто его принял, в большей степени, чем любой другой возможный вариант. Под «благосостоянием» здесь подразумевается все, что имеет ценность, например, чувство удовлетворения или радость от достижения цели. Однако чаще всего оно связывается с получением доходов и измеряется в денежных единицах.

Решения принимаются или в условиях определенности, или в условиях неопределенности. Условия определенности подразумевают, что все последствия любого варианта действия известны заранее, и поэтому не составляет труда сказать, какое решение оптимально.

Вероятность - это оценка шансов того, что данное событие произойдет. Ее можно оценить, как правило, лишь приблизительно на основании изучения какого-то числа примеров того, как в прошлом складывалась похожая ситуация.

Риск - это вероятность неблагоприятного развития событий. Чем выше риск, связанный с данным вариантом решения, тем больше шансов того, что оно обернется нежелательными последствиями. С другой стороны, каждый знает, что обычно именно самые рискованные предприятия сулят и самые большие прибыли в случае успеха.

Выбор одного из вариантов действия зависит от того, насколько принимающий решение склонен к риску, и того, какова для него или нее субъективная полезность каждого исхода. Субъективная полезность - это значение, которое данный человек придает определенному аспекту возможных исходов. Если каждый из возможных результатов имеет свои плюсы и минусы, то выбор конкретного человека зависит от того, насколько для него важны те свойства, по которым эти результаты различаются между собой

Оценка риска - это форма принятия решений, основывающаяся на перечисленных базовых понятиях. Тот, кто разрабатывает меры по контролю за загрязнением окружающей среды или нормы, обеспечивающие безопасность труда, должен определять, насколько шансы нанесения вреда природе или человеку снижаются вследствие введения определенных запретов.

2. Принятие решений на основе классических методов оптимизации.

Несмотря на то, что методы принятия решений отличаются универсальностью, их успешное применение в значительной мере зависит от профессиональной подготовки специалиста, который должен иметь четкое представление о специфических особенностях изучаемой системы и уметь корректно поставить задачу. Искусство постановки задач постигается на примерах успешно реализованных разработок и основывается на четком представлении преимуществ, недостатков и специфики различных методов оптимизации. В первом приближении можно сформулировать следующую последовательность действий, которые составляют содержание процесса постановки задачи:

- установление границы подлежащей оптимизации системы, т.е. представление системы в виде некоторой изолированной части реального мира. Расширение границ системы повышает размерность и сложность многокомпонентной системы и, тем самым, затрудняет ее анализ;

- определение показателя эффективности, на основе которого можно оценить характеристики системы или ее проекта с тем, чтобы выявить «наилучший» проект или множество «наилучших» условий функционирования системы. В инженерных приложениях обычно выбираются показатели экономического (издержки, прибыль и т.д.) или технологического (производительность, энергоемкость, материалоемкость и т.д.) характера. «Наилучшему» варианту всегда соответствует экстремальное значение показателя эффективности функционирования системы;

- выбор внутрисистемных независимых переменных, которые должны адекватно описывать допустимые проекты или условия функционирования системы и способствовать тому, чтобы все важнейшие технико-экономические решения нашли отражение в формулировке задачи;

- построение модели, которая описывает взаимосвязи между переменными задачи и отражает влияние независимых переменных на значение показателя эффективности. В самом общем случае структура модели включает основные уравнения материальных и энергетических балансов, соотношения, связанные с проектными решениями, уравнения, описывающие физические процессы, протекающие в системе, неравенства, которые определяют область допустимых значений независимых переменных и устанавливают лимиты имеющихся ресурсов. Элементы модели содержат всю информацию, которая обычно используется при расчете проекта или прогнозировании характеристик инженерной системы.

Несмотря на то, модели принятия оптимальных решений отличаются универсальностью, их успешное применение зависит от профессиональной подготовки инженера, который должен иметь полное представление о специфике изучаемой системы.

Все оптимизационные задачи имеют общую структуру. Их можно классифицировать как задачи минимизации (максимизации) M-векторного векторного показателя эффективности Wm(x), m=1,2,...,M, N-мерного векторного аргумента x=(x1,x2,...,xN), компоненты которого удовлетворяют системе ограничений-равенств hk(x)=0, k=1,2...K, ограничений-неравенств gj(x)>0, j=1,2,...J, областным ограничениям xli<xi<xui, i=1,2...N.

Все задачи принятия оптимальных решений можно классифицировать в соответствии с видом функций и размерностью Wm(x), hk(x), gj(x) и размерностью и содержанием вектора x:

- одноцелевое принятие решений - Wm(x) - скаляр;

- многоцелевое принятие решений - Wm(x) - вектор;

-принятие решений в условиях определенности - исходные данные - детерминированные;

-принятие решений в условиях неопределенности - исходные данные - случайные.