Классификация задач выбора

Классификацию проводят по следующим признакам:

1. Вид отображения F детерминированное, вероятностное или неопределённое, что позволяет выделить соответственно:

задачи ПР в условиях определенности (детерминированные)¹;

задачи ПР в условиях риска (вероятностная неопределённость);

задачи ПР в условиях неопределённости.

2. Мощность множества критериев - одноэлементное или состоящее из нескольких критериев:

задачи ПР со скалярным критерием (однокритериальная задача);

задачи ПР с векторным критерием (многокритериальные задачи).

3. Тип системы - отображает предпочтения одного лица или коллектива, поэтому

задачи индивидуального ПР;

задачи группового ПР. (Ларичев. Диалоговые системы принятия решений).

Уточним задачи ПР в пункте 1. В условиях определённости, существует детерминированное отображение множества альтернатив (решений) во множество их критериальных оценок. Имеет место тогда, когда для каждой альтернативы можно указать соответствующее ей точное значение любого критерия.

Человеко-машинные системы и выбор

Основной причиной возникновения системного анализа является необходимость разрешения сложных проблем, управления сложными системами. Многие существенные особенности преодоления сложности можно проследить и на примере конкретного этапа, представляющего собой хотя и важную, но лишь составную часть управления, этапа выбора (принятия решения).

Как бы ни понималась сложность, простота понимается одинаково: простым является случай, когда посторонняя помощь не требуется. В сложных случаях, особенно если принимающий решение сталкивается со сложностью в отягчающих условиях дефицита времени или других экстремальных обстоятельств, ему требуется квалифицированная помощь в оценке возможных альтернатив. Как было сказано выше – помощь экспертов неоценима. Однако существуют естественные пределы человеческих способностей при восприятии и обработке информации. Работу экспертов лимитируют не только межличностные отношения, но и внутренние психологические и физиологические причины. Оказывается, человек одновременно может оперировать лишь с небольшим числом операндов (понятий, идей, моделей, альтернатив и т.д.) – психологи, говоря о пределе возможностей, иногда называют это законом "семь плюс – минус два". Кроме того, столкнувшись, например, с многокритериальной задачей, эксперт часто проявляет непостоянство, неуверенность нелогичность, стремление к резкому упрощению задачи. Наконец, в ряде случаев играет роль и низкое быстродействие нервной и мышечной системы человека.

Во всех этих отношениях возможности ЭВМ превосходят способности человека, и возникает простая, но очень плодотворная идея создания системы, которая объединила бы достоинства человека и машины и компенсировала их недостатки.

Вряд ли возможно, да и не стоит создавать универсальную систему на все случаи жизни. На практике идут по пути создания человеко-машинных систем, называемых проблемно-ориентированными. Даже в сравнительно конкретной сфере принятия решений наблюдается разветвление типов систем по типам задач выбора. К настоящему моменту существует несколько самостоятельных направлений этого развития.

Пакеты прикладных программ для выбора

К первому относятся программы и пакеты программ для решения конкретных хорошо определённых задач выбора. Примером может служить математическое обеспечение ЭВМ для статистической обработки данных (т.е. выбора в условиях стохастической неопределённости).

Базы знаний и экспертные системы

Второе направление – создание баз знаний и экспертных систем. В настоящее время это, пожалуй, главный путь движения к "искусственному интеллекту".

Экспертные системы имеют широкие перспективы: известны их многочисленные практические реализации в разнообразных предметных областях. Некоторые важные принципы организации экспертных систем, учитывающие расплывчатость терминов естественного языка, были заложены Д.А. Поспеловым ещё в системах ситуационного управления.

Если первое направление ориентировано на полную автоматизацию хорошо формализованных задач, то второе – на создание систем, накапливающий опыт экспертов и, по существу, впоследствии заменяющих самих экспертов. В третьем современном направлении развития человеко-машинных систем выбора делается основной акцент на участие самого лица, принимающего решения, в попытках формализовать задачу выбора, в самостоятельном сравнении и оценивании с помощью ЭВМ различных альтернатив разными способами.

Системы поддержки решений

Это третье направление представлено системами "интерактивной оценки решений" и особенно "системами поддержки решений" (DSS – Decision Support Systems).

Системы поддержки решений ориентированы не на автоматизацию функций лица, принимающего решения, а на предоставление ему помощи в поиске хорошего решения. Конечно, в математическое и программное обеспечение систем поддержки решений входят и формализованные процедуры, которые лицо, принимающее решения, может использовать в любой нужный ему степени.

Некоторые определения и понятия.

Принятие решения представляет собой выбор одного из некоторого множества рассматриваемых вариантов [Э. Мишук. Методы принятия технических решений].

Оптимальные варианты в некотором наборе называются выбором [Многокритериальная оптимизация. Б. Березовский].

Теория принятия решений (ТПР) – это математическая дисциплина, призванная помогать человеку вырабатывать "разумное" решение в трудных ситуациях.

Теория принятия решений – область исследования, вовлекающая понятия и методы математики, статистики, экономики, менеджмента и психологии; изучает закономерности выбора людьми путей решения разного рода задач, а также исследует способы поиска наиболее выгодных из возможных решений (из Википедии).