4. Экспертные методы выбора решений.

При исследовании сложных систем часто возникают проблемы, которые по различным причинам не могут быть строго поставлены и решены с применением разработанного в настоящее время математического аппарата. В этих случаях прибегают к услугам экспертов (системных аналитиков), чей опыт и интуиция помогают уменьшить сложность проблемы.

Существуют следующие основные направления экспертных методов:

• метод простой ранжировки (метод предпочтения);

• метод задания весовых коэффициентов;

• метод последовательных сравнений;

• метод парных сравнений;

• метод Дельфи;

• метод «мнения жюри».

Метод простого ранжирования. Эксперты, практикующие в самых разных, но взаимосвязанных областях деятельности, заполняют подробный вопросник по поводу рассматриваемой проблемы. Анонимность экспертов является обязательной для избегания группового размышления над проблемой, а также возникновения межличностных конфликтов на почве различий в статусе или социального окрашивания мнений экспертов.

Метод задания весовых коэффициентов заключается в том, что каждому решению ставится в соответствие весовой коэффициент (коэффициент значимости).

Используются два варианта формирования весовых коэффициентов:

- сумма всех коэффициентов должна быть равна какому-нибудь целому числу, например для шести признаков решения устанавливаются коэффициенты 0,2, 0,1, 0,3, 0,2, 0,1, 0,1 — в сумме это составляет 1;

- для наиболее важного признака решения устанавливают предельный коэффициент (например, 10), все остальные коэффициенты равны долям этого числа (например, 1, 2, 4, 7).

Затем подсчитывается сумма весовых коэффициентов по каждому решению (горизонтальное суммирование). Максимальная сумма и определяет лучшее решение.

В состав метода последовательных сравнений входят следующие операции: составляется перечень признаков решений, которые фиксируются в таблице в порядке убывания их значимости. Там же записывается оценка реализации каждого признака по всем решениям, исходя из максимума − 5 баллов. Затем по каждому столбцу находится сумма произведений оценки на соответствующий коэффициент значимости признака. И на завершающем этапе производится сортировка полученных значений и определяется предпочтительный вариант решения.

Согласно методу парных сравнений решение принимается путем парного анализа имеющихся альтернатив и их дальнейшей статистической обработки.

Метод «мнение жюри» заключается в соединении и усреднении мнений экспертов в релевантных сферах. Неформальной разновидностью этого метода является «мозговой штурм», или мозговая атака. Это процесс генерирования идей с рассмотрением всех возможных альтернатив с критической точки зрения. Существенным его недостатком является отсутствие анонимности, что часто провоцирует сведение дискуссии к полемике наиболее авторитетных экспертов.

Наиболее сложным и длительным по времени является использование метода Дельфи. Метод представляет собой процедуру, позволяющую группе экспертов приходить к согласию. Эксперты, практикующие в самых разных, но взаимосвязанных областях деятельности, заполняют подробный вопросник по поводу рассматриваемой проблемы. Они также записывают свои мнения о ней. Затем каждый эксперт получает свод ответов других экспертов, и его просят заново рассмотреть свой прогноз, и если он не совпадает с прогнозами других, просят объяснить, почему. Процедура обычно повторяется 3 или 4 раза, пока эксперты не приходят к единому мнению. Личные встречи и обсуждения участников исключены.

Этот метод особенно эффективен для технологических прогнозов, поскольку точных данных для предсказания прорывов в технологической сфере никогда нет.

1. Общее положение курса, основные позиции необходимости исследований в этой области. Связь с другими науками;

2. Основные понятия исследования операций;

3. Критерий Лапласа;

4. Принятие решений как снятие неопределенности.

1. Общее положение курса, основные позиции необходимости исследований в этой области. Связь с другими науками

Человек наделён сознанием, существо свободное и обречено на выбор решений, стараясь сделать всё наилучшим образом. В наиболее общем смысле теория принятия оптимальных решений представляет собой совокупность математических и численных методов, ориентированных на нахождение наилучших вариантов из множества альтернатив и позволяющих избежать их полного перебора. Ввиду того, что размерность практических задач, как правило, достаточно велика, а расчеты в соответствии с алгоритмами оптимизации требуют значительных затрат времени, то методы принятия оптимальных решений главным образом ориентированы на реализацию их с помощью ЭВМ.

Практическая потребность общества в научных основах принятия решений возникла с развитием науки и техники только в XVIII веке Началом науки "Теория принятия решений" следует считать работу Жозефа Луи Лагранжа, смысл которой заключался в следующем: сколько земли должен брать на лопату землекоп, чтобы его сменная производительность была наибольшей. Оказалось, что утверждение "бери больше, кидай дальше" неверен. Бурный рост технического прогресса, особенно во время и после второй мировой войны, ставил все новые и новые задачи, для решения которых привлекались и разрабатывались новые научные методы. Можно выделить следующие научно-технические предпосылки становления "Теории принятия решений":

• удорожание "цены ошибки". Чем сложнее, дороже, масштабнее планируемое мероприятие, тем менее допустимы в нем "волевые" решения и тем важнее становятся научные методы, позволяющие заранее оценить последствия каждого решения, заранее исключить недопустимые варианты и рекомендовать наиболее удачные;

• ускорение научно-технической революции техники и технологии. Жизненный цикл технического изделия сократился настолько, что "опыт" не успевал накапливаться и требовалось применение более развитого математического аппарата в проектировании;

• развитие ЭВМ. Размерность и сложность реальных инженерных задач не позволяло использовать аналитические метода.

Как часто это бывает, эта наука, с одной стороны, стала определенной ветвью других более общих наук (теория систем, системный анализ, кибернетика и т.д.), а с другой, стала синтезом определенных фундаментальных более частных наук (исследование операций, оптимизация и т.д.), создав при этом и собственную методологию.

Инженерное дело теснейшим образом связано с совокупностями объектов, которые принято называть сложными системами, которые характеризуются многочисленными и разнообразными по типу связями между отдельно существующими элементами системы и наличием у системы функции назначения, которой нет у составляющих ее частей. На первый взгляд каждая сложная система имеет уникальную организацию. Однако более детальное изучение способно выделить общее в системе команд ЭВМ, в процессах проектирования лесной машины, самолета и космического корабля.

В научно-технической литературе существует ряд термином, имеющих отношение к исследованию сложных систем.

Наиболее общий термин "теория систем" относится ко всевозможным аспектам исследования систем. Ее основными частями являются

• системный анализ, который понимается как исследование проблемы принятия решения в сложной системе,

• кибернетика, которая рассматривается как наука об управлении и преобразовании информации.

Здесь следует заметить, что понятие управления не совпадает с принятием решения. Условная граница между кибернетикой и системным анализом состоит в том, что первая изучает отдельные и строго формализованные процессы, а системный анализ - совокупность процессов и процедур.

Очень близкое к термину "системный анализ" понятие - "исследование операций", которое традиционно обозначает математическую дисциплину, охватывающую исследование математических моделей для выбора величин, оптимизирующих заданную математическую конструкцию (критерий). Системный анализ может сводиться к решению ряда задач исследования операций, но обладает свойствами, не охватываемыми этой дисциплиной. Однако в зарубежной литературе термин "исследование операций" не является чисто математическим и приближается к термину "системный анализ". Широкая опора системного анализа на исследование операций приводит к таким его математизированным разделам, как

• постановка задач принятия решения;

• описание множества альтернатив;

• исследование многокритериальных задач;

• методы решения задач оптимизации;

• обработка экспертных оценок;

• работа с макромоделями системы.