При разработке и оценке альтернатив могут использоваться различные методы, которые можно разделить на две группы [1] (см. рис. 3.1):
· формализованные или алгоритмы,
· неформализованные или эвристики. 
| Методы выработки и оценки альтернатив | |
Рис. 3.1. Классификация методов выработки и оценки альтернатив.
В зависимости от полноты имеющейся информации формализованные методы разработки и оценки альтернатив подразделяются на детерминантныеи недетерминантные.
Детерминантные методы применяются в тех случаях, когда известны все условия проблемной ситуации, т.е. стоящая перед руководителем задача не имеет неопределенностей. Данные методы подразделяются на
· прямые (или методы прямого счета), которые призваны ответить на вопрос: «Что будет, если принять какую-либо альтернативу из всего их множества?»;
· обратные которые призваны ответить на вопрос: «Какую альтернативу из всего их множества необходимо принять для того, чтобы критерий эффективности принял свое экстремальное (минимальное или максимальное) значение?».
Среди обратных методов можно выделить:
· перебор, используемый в тех случаях, когда множество альтернатив невелико, в этом случае для каждого xÎX сначала вычисляются значения W, а затем сравниваются полученные результаты, выбирая наилучший;
· линейные методы, когда зависимость W=W(a,x) имеет вид линейной функции, при этом а - множество условий проблемной ситуации, известных руководителю;
· нелинейные методы, когда зависимость W=W(a,x) имеет вид нелинейной функции;
· динамические методы, применяемые для принятия решений в многоэтапных проблемных ситуациях.
Однако, в большинстве задач, реально стоящих перед руководителями, помимо известных условий еще присутствуют некоторые неизвестные ему факторы. Именно для решения задач такого типа и предназначены недетерминантные методы, которые подразделяются на:
· стохастические;
· адаптивные;
· компромиссные;
· методы экспертных оценок.
недетерминантные методы в принципе не позволяют находить оптимальные решения.
Основным критерием выбора недетерминантных методов является природа неизвестных факторов b. Наиболее простой случай имеет место тогда, когда факторы b представляют собой случайные величины, вероятностные характеристики которых известны. При этом под вероятностными характеристиками понимаются математическое ожидание, дисперсия и закон распределения. В этом случае используются стохастическиеметоды,
Наиболее простыми являются стохастические методы без ограничений, которые применяются в тех случаях, когда ситуация позволяет заменить случайные величины их математическими ожиданиями. Например, необходимо определить минимальное необходимое количество машин таксопарка, работающего по вызову. В этом случае в качестве критерия эффективности можно рассматривать математическое ожидание времени приезда по звонку клиента. Пусть оно равно 20 мин. В этом случае, с точки зрения таксопарка, ничего страшного не произойдет, если к одному клиенту машина придет через 10 мин., а к другому - через полчаса.
Совершенно иная ситуация возникает в том случае, если необходимо определить количество машин скорой помощи. В этом случае еще вводится ограничение, т.е. при математическом ожидании в 10 мин. наиболее позднее время приезда должно составлять, например, 20 мин. Методы, решающие такие задачи являются стохастическими методами с ограничениями.
При использовании стохастических методов необходимо иметь в виду, что они могут быть применимы только в условиях повторяющихся ситуаций. При неслучайной неопределенности некоторую помощь могут оказать адаптивные и компромиссные алгоритмы.
Суть адаптивных методов заключается в возможности определить те элементы рассматриваемых альтернатив, которые в течение некоторого времени могут оставаться неизменными или общими для всех альтернатив. Компромиссные методы обоснования решений заключаются в нахождении альтернатив не столько приводящих к оптимальному решению, сколько позволяющих удовлетворить все имеющиеся ограничения.
Метод экспертных оценок применяется в том случае, когда суждениям отдельных людей (экспертов) необходимо придать цифровое выражение.
