Главная | Обратная связь

Выбор метода принятия решения

В настоящее время решение требует от руководителя не только знания специальных методов принятия решений, но и понимания возможностей каждого из методов (чего можно ожидать от его применения) их соответствия рассматриваемой проблеме (т.е. эффективности их в конкретных условиях задачи). Вопрос выбора адекватного метода поиска и оптимизации решения каждой проблемы становится все более важным, поскольку арсенал управленческих методов принятия решений велик и продолжает расти. Одновременно растет и число возможных комбинаций этих методов друг с другом, число комплексных методов принятия решений. Эвристические и математические методы обладают рядом достоинств и недостатков, при этом их достоинства хорошо дополняют друг друга. Естественно поэтому прийти к выводу о целесообразности создания комбинированного метода (методов), объединяющего достоинства эвристических и математических методов и свободного от их недостатков. Как видно из таблицы… задача эта вполне разрешима.

Таблица

 

Свойства	Методы
Эвристические	Математические
1. Объективность	-	+
2. Возможность обойтись без модели	+	-
3. Простота реализации	-	+
4. Степень разработки	+	+
5. Учет скачков	+	- (+)
6. Возможность оперировать с нечетко очерченными понятиями	+	-
7. Чувствительность к субъективным помехам	+	-
8. Точность прогнозирования	-	+
9. Универсальность	+	+
10. Требовательность к квалификации руководителей	+	+

 

Но в любом случае современные методы принятия решений имеют характерные особенности:

· базирование на общении человека с техникой управления, чувствительность к познаниям человека, к его творческим способностям, способностям синтезировать;

· они являются частными методами, исчерпывают лишь часть процесса принятия решений, нуждаются в комбинации с другими методами;

· в конечном итоге они могут выполнять вспомогательные функции в принятии решений, не заменяя человека, а лишь помогая ему.

Выбор метода принятия решения – сложная задача хотя бы уже потому, что методов этих множество (по некоторым данным – до 600 методов и методик). Выбор метода в каждом конкретном случае определяется многими факторами, как объективными, так и субъективными, многие методы взаимозаменяемы. Это ответственейшая альтернатива – выбор метода требует специальной подготовки. Прежде всего следует установить, может ли быть формализована решаемая задача (проблема) или нет. Выяснение этого вопроса сразу направит поиск метода либо в область формальных, математических методов, либо в область эвристических интуитивных, неформальных. Далее необходимо четко определить и классифицировать саму задачу (проблему), т.к. отнесение решаемой проблемы к той или иной группе задач позволяет значительно сузить возможности выбора, иногда – сразу же подобрать соответствующую модель или нужный метод решения, так как многие методы решения имеют узко специализированный характер и предназначены для определенного и довольно немногочисленного класса управленческих задач. При этом нужно четко установить, какой информацией по решаемой задаче нужно воспользоваться (существует такая информация или нет и какова трудоемкость ее подготовки).

Наконец, четвертым, определяющим выбор метода обстоятельством является технические, кадровые, вычислительные возможности, которыми располагает руководитель для решения. Иногда приходится отказаться от метода, который является наиболее подходящим для решения определенной управленческой задачи, но непосилен для данной организации (нет специалистов математиков для формального описания задачи, отсутствуют средства для проведения широкого экспертного опроса и т.п.). С этой точки зрения важно, чтобы руководитель отдавал себе отчет в том, какие именно методы принятия решений могут быть реализованы его «штабом» и стремился к расширению круга таких возможностей.

Таким образом, каждая проблема, подлежащая решению, должна быть охарактеризована с помощью следующих четырех точек зрения:

1. формализуемости;

2. классификационной базы;

3. информационной базы;

4. реализуемости.

Математические модели могут быть использованы в качестве одного из удобных инструментов изучения основных свойств объекта управления, его функционирования, планирования и управления его развитием. Математические модели могут отличаться сложностью, математическим аппаратом, размерностью и т.п.

Среди математических моделей наиболее ценными (с точки зрения теории решения) являются оптимизационные модели, позволяющие выбрать наилучшее (в том или ином смысле) решение.

Эффективность применения математических методов, экономико-математических и других моделей в большей степени зависит от условий их получения. К числу таких важных условий следует, прежде всего, отнести высокое качество исходной информации. Информация, используемая при математическом моделировании, должна быть полной, однородной, одинаково детализованной (либо одинаково укрупненной), не должна содержать сознательно допущенных искажений (и содержать минимум случайных искажений) одним словом, должна удовлетворять вполне определенным требованиям к ее качеству. Невыполнение этих требований ведет к снижению эффективности решений, полученных на базе такой информации.

Второе серьезное условие – это достаточная размерность моделей. Стремление учесть как можно больше факторов и переменных, желание все их отразить в модели и построить как можно более детализированную, подробную модель, кажущееся таким естественным и логичным, на самом деле легко перерастает в свою противоположность и ведет к получению громоздких неразрешимых моделей огромной размерности.

Число учитываемых факторов должно быть достаточным для описания объекта с определенной степенью точности, а совсем не максимально возможной. Многопараметрическую модель трудно анализировать, трудно решать, трудно использовать. С другой стороны, выпадение из модели существенно влияющих на результат факторов приведет к неадекватности такой модели, к ее расхождению с описываемым объектом. Описание объекта формальной моделью, содержащей все необходимые факторы и не избыточной с точки зрения ее размерности, - задача чрезвычайно сложная. Поэтому нужно внимательно следить за размерностями моделей и ставить цель: «заключение минимального, но достаточного числа факторов и параметров». Избыточность модели так же нежелательна, как и ее недостаточность.

Третье условие – это условие заданной «чувствительности» модели. С точки зрения практики желательно иметь модель, обеспечивающую не одно единственное, трудно реализуемое, оптимальное решение, а целую зону, область оптимальных решений (множество точек, а не точку – оптимум). Попасть в такую область, очевидно, на практике гораздо легче, чем в точку. Если оптимальное решение очень «чувствительно», реализовать его практически невозможно. Поэтому при создании модели и ее апробации следует обязательно убедиться в том, что модель эта не чрезмерно «чувствительна», следует исследовать модель на «чувствительность». При правильно сконструированной, умеренно чувствительной модели, незначительные отклонения от заданных оптимальных условий не приведут к уходу системы из окрестностей (области) оптимальных решений, в противном случае нужно провести работу по «загрублению» модели. Иначе она будет практически бесполезна.

Есть и еще одна проблема при решении оптимизационных задач – это проблема многокритериальности.

При поиске решений чаще всего сталкиваются с ситуацией, в которой организация (завод, комбинат и т.д.) имеет перед собою не одну, а несколько целей, а, следовательно, и несколько критериев оптимальности. Если эти критерии не противоречат друг другу, - достижение одной из таких целей не мешает достижению других. К сожалению, чаще приходится сталкиваться с противоречивыми критериями, при которых получить наилучшее решение по всем критериям одновременно невозможно. Даже простейшая задача «больше – лучше – дешевле» не разрешима иначе, как компромиссом, поскольку требования повышения качества и снижения стоимости противоречивы.

Большинство таких поликритериальных задач требуют компромиссных решений. Компромиссным оптимумом следует считать такое решение, при котором один из критериев – главный в данной ситуации – достигает заданных значений при условии, что все остальные параметры останутся в допустимых пределах (хотя и не будут оптимальны – каждый, взятый в отдельности). Часто и в этом случае получают несколько решений, равноценных с формальной точки зрения, и окончательно решение появляется в результате неформального подхода, неформального выбора.

Эффективность найденных решений во многом определяется тем, насколько правильно был выбран метод принятия решения. Каждый метод имеет более или менее четко определяемую область применения, в пределах которой он наиболее эффективен. Область применения метода определяется концепцией (или их системой), лежащей в основе метода. Поэтому процесс принятия решений включает в себя как необходимый этап выбор метода принятия решений. В большей степени этот выбор определяется той информацией, которой располагают для принятия решений. Одним из формализованных способов выбора метода принятия решений является способ, основанный на сопоставлении перечня требований к информационным массивам со стороны метод принятия решений и характеристик информационного массива, которым располагает руководитель.

Информационный массив формируется в основном на этапе анализа объекта управления и его фона.

Информационные данные могут быть, скажем, охарактеризованы так - количественные информационные данные могут быть:

· единичные и массовые;

· непрерывные и дискретные;

· периодические и непериодические;

· достоверные и малодостоверные и т.д.

Качественные информационные данные могут быть:

· однофакторные и многофакторные;

· однородные и разнородные;

· репрезентативные и нерепрезентативные и т.д.

Эти характеристики можно зашифровать каким-то кодом, использовав разрядную систему. В свою очередь требования к информации, предъявляемые каждым методом принятия решений, можно сформулировать в тех же терминах и зашифровать аналогичным кодом. Тогда нужный метод может быть подобран на основе совпадения двух кодов – информационного массива и метода (см. табл. 2 и 3).

Наиболее подходящим методом будет тот, у которого числовой код будет в точности соответствовать коду рассматриваемого информационного массива. Естественно, что такой алгоритм выбора метода может дать совпадение и для нескольких методов – тогда желательно их все применить (или хотя бы 2-3 их них). Возможна ситуация, при которой полного совпадения кодов не будет вообще, тогда следует принять метод, числовой код которого ближе всего совпадает с кодом информационного массива. При всей своей формальности описанный способ выбора метода принятия решения может быть рекомендован как одно из средств объективизации процесса выбора метода.