Моделирование принятия решения

Принятие решения может быть формализовано как выбор управления, переводящего систему из заданного состояния в желаемое. Такой выбор осуществляется с использованием математической модели принятия решения. При построении модели реальная операция неизбежно упрощается, схематизируется, с тем, чтобы ее можно было описать и затем исследовать с помощью того, или иного математического аппарата.

Общая модель операции выработки решения может состоять из совокупности тесно связанных моделей процесса операции (включая модель управляемой системы и модель обстановки проведения операции) и принятия решения.

Полной информации о внешних факторах до проведения операции чаще всего оперирующая сторона (проектант) не имеет. В такой ситуации наличие неопределенных факторов не позволяет однозначно определить фазовые переменные, следовательно, и течение операции оказывается непредсказуемым. Единственный выход – сформировать принципы принятия решений (правила, стратегии поведения), которые гарантируют определенный исход операции (либо действовать "на авось", что редко приводит к приемлемым результатам). Информация может поступить в ходе операции, что должно быть учтено при выработке возможных способов действий оперирующей стороны (правил принятия решений).

Правила поведения (стратегия принятия решений) должны исходить из достижения цели операции. Цель операции может быть достигнута не единственным способом действий, и для отбора наиболее экономного, эффективного из числа допустимых служит критерий эффективности. Всякий выбор зависящих от оперирующей стороны параметров называется решением.

При выборе оптимальной стратегии поведения задача выбора управления формулируется как задача отыскания векторной функции, доставляющей экстремальное значение целевому функционалу. На компоненты вектора управления (векторной функции) обычно накладываются ограничения.

Прогнозирование в принятии решений

Жизненный цикл многих сложных систем может составлять не один десяток лет. Поэтому при проектировании крайне трудно учесть все вопросы, связанные с прогнозированием развития системы и ее взаимодействием с внешней средой в будущем. Данная проблема должна рассматриваться уже на начальных стадиях проектирования, так как успешность ее решения во многом определяет эффективность системы в целом.

Прогноз – вероятностное суждение о состоянии объекта (процесса или явления) в определенный момент времени в будущем и (или) об альтернативных путях (сценариях) их достижения.

Сопутствующие понятия – предсказание (основано на логической последовательности – "достоверно будет"), предвидение (опережающее отражение действительности, основанное на познании законов развития - "должно быть"). Предвидение – более широкое понятие, включающее в себя прогноз и предвидение.

Прогнозирование (научно-техническое) - это специальное методическое исследование перспектив развития какой-либо системы, организации, отрасли. Прогнозирование имеет своей целью разработку прогноза - предсказания (обычно в форме вероятностного суждения) о состоянии этой системы в будущем. Объектами прогнозирования (в узком смысле) являются системы и процессы, развитие которых существенным образом определяется решениями людей (функциональные, эргативные, управляемые системы).

Сложность прогнозирования обусловлена не только сложностью проектируемой системы, но и необходимостью одновременного рассмотрения прогнозов развития науки и техники, производственных процессов, ограничений, определяемых социально-экономическими и экологическими причинами. Таким образом, понятие объекта прогноза значительно расширяется.

Одна из попыток дать универсальное определение понятия объекта прогноза – в виде собирательного понятия технологии, включающего широкую область целенаправленного применения физических наук, наук о жизни, наук о поведении. Чтобы получить достоверную информацию о будущем необходимо знание законов развития общества, хозяйства, науки и техники, знать причины и движущие силы этого развития. В этой терминологии технологическое прогнозирование – получение вероятностной оценки будущего изменения (перемещения) технологии, определяемого прежде всего техническим прогрессом.

Процесс изменения характеристик системы, являясь частью общего процесса развития, характеризуется чередованием участков постепенного (эволюционного) и резкого (скачкообразного) развития. Примеры скачкообразного развития: использование новых физических принципов, идей, решений в вычислительной технике.

В нынешнем процессе научно-технического прогресса наблюдается тенденция учащения скачков и рост величины самих скачков. Различаются скачки разных категорий (по мере убывания влияния на развитие): использование новых принципов, реализация новых решений в рамках одного принципа, совершенствование технологий изготовления.

Для управляемых систем различают два основных вида прогнозирования: поисковое и нормативное. Поисковое (генетическое) прогнозирование - это предсказание состояния в будущем при наблюдаемых тенденциях в предположении, что последние не будут изменены посредством планов, проектов, решений и т.п. Результатом поискового прогнозирования является так называемый эталонный или опорный прогноз. Нормативное (проектное) прогнозирование - это предсказание путей достижения желательного состояния объекта исследования на основе заданных целей и критериев с оценкой возможностей и ограничений. Нормативное прогнозирование часто служит основой стратегического планирования.

Таким образом, прогнозирование тенденций и направлений развития систем направлено не на категоричное предсказание, а на изучение вероятного и желательного состояния объекта исследования, что достигается сопоставлением данных поискового и нормативных прогнозов. Конечный практический результат - повышение обоснованности решений (планов, проектов, программ).

По сроку прогноза (времени упреждения) прогнозирование разделяется на текущее, краткосрочное, среднесрочное, долгосрочное, сверхдолгосрочное. Обычно эшелоны прогнозирования приравниваются к эшелонам планирования: краткосрочные - от 1 года до 2 лет, среднесрочные - от 5 до 10 лет, долгосрочные - от 15 до 20 лет, сверхдолгосрочные - от 50 до 100 лет. Наиболее широко здесь применяются среднесрочные прогнозы на срок от 5 до 10 лет. Глубина прогнозирования тесно связана с временными скачками технологии.

Организация прогнозирования.

В основе организации прогнозирования лежат общие принципы исследования сложных систем, предлагаемые исследованием операций и системным анализом.

Основные этапы прогнозирования:

- постановка задачи, отбор необходимой информации;

- выбор критерия или системы критериев;

- формирование прогнозирующей модели;

- осуществление прогноза;

- анализ результатов;

- выработка практических рекомендаций по реализации прогноза.

Прогнозирующая система включает собственно исследователей, комплекс технических, программных и математических средств.

На этапе постановки задачи четко определяется объект прогноза и цель прогнозирования. Тип и объем информации определяется объектом прогноза и поставленными целями, включает в себя прошлые и настоящие данные об объекте и его аналогах.

Методы прогнозирования.

По степени формализации все методы делятся на интуитивные и формализованные.

Интуитивные методы применяются тогда, когда объект либо слишком прост, либо настолько сложен, что аналитически учесть влияние многих факторов практически невозможно. В этом случае применяют эвристические методы, в частности методы экспертных оценок.

Группы формализованных методов: статистико-математические, ассоциативные, информационные, системно-структурные.

Статистико-математические методы – фактическая обработка статистического материала и получение на его основе математических зависимостей для последующих экстраполяций. Эти методы включают в себя методы экстраполяции, огибающих кривых, статистическое моделирование, корреляционное и регрессионное моделирование, числовая аналогия, математическое программирование. Наибольшее распространение получили методы экстраполяции тенденций. Эти методы основаны на предположении об определенном постоянстве закономерностей развития объекта в течение заданного времени (для периода времени без скачков).

Ассоциативные методы – имитационное моделирование, историко-логический анализ.

Информационные методы – анализ потоков публикаций, значимости изобретений, патентной информации.

Системно-структурные методы – функционально-иерархическое моделирование сценариев, структурная аналогия.

На основе общей методологии прогнозирования разрабатываются частные методики прогнозирования развития конкретных систем.

Конкретные методики прогнозирования, как правило, образуются путем сочетания нескольких методов в соответствии с предметом, целью и задачами проектирования.

Неотъемлемой частью процесса прогнозирования является накопление и оперативное использование больших объемов информации в формализованном виде (базы данных, информационно-поисковая система), а также знаний экспертов.