Эвристические методы разработки и принятия управленческих решений

Эвристические методы включают: - методы аналогии;

- методы имитационного моделирования.

Методы аналогии направлены на то, чтобы выявить сходство в за-кономерностях развития различных процессов и на этом основании строить прогнозы.

Все более важное место среди методов анализа перспектив развития социально-экономических объектов занимают методы имитационного моделирования. Имитационное моделирование заключается, прежде всего, в конструировании модели, описывающей объекты и процессы по важным, но не по всем показателям: например, по времени работы, интенсивности, экономическим затратам. Именно неполнота описания объекта делает имитационную модель принципиально отличной от математической в традиционном понимании. Далее происходят перебор в диалоге с компьютером большого числа возможных вариантов и выбор наиболее приемлемых с точки зрения ЛПР, понимающего всю ситуацию.

Оптимального решения в математическом понимании этого слова здесь не может быть найдено. Зато имитационная модель дает возможность в реальном режиме времени получить вполне приемлемые варианты. Она включает эвристические элементы, используя подчас недостаточную и частично противоречивую информацию. Этим имитационное моделирование ближе к реальной жизни и может оказать помощь руководителю в решении практических проблем. С помощью имитации могут быть найдены удовлетворительные решения сложных проблем, тогда как классические оптимизационные модели позволяют получить оптимальные решения только для проблем с простой структурой. Как отмечают современные исследователи, благодаря компьютерным технологиям неожиданно для многих возрождается и математическое модельное мышление.

Подобная методика претерпела существенные изменения. Возникли различные типы игр — с применением электронной техники и без нее, с разными правилами, с разной продолжительностью. Однако все эти отличающиеся друг от друга типы игр связаны с созданием гипотетической ситуации, где интересы сторон приходят в столкновение и конфликтная ситуация разрешается игроками в соответствии с системой более или менее определенных правил. Следует отличать игры, имитирующие действительность, «разыгрывание ролей», от общей теории игр.

Оценивая игровой метод, или метод имитаций, специалисты находят его особенно полезным в наше время, в условиях относительного снижения ценности реально накопленного опыта, в рамках которого такие проблемы, как, например, распределение финансовых ресурсов на научные исследования, проектирование и развитие производства и т.п., не имеют аналогий в связи с быстрым развитием технического прогресса в различных областях деятельности. Но и помимо этого за играми признается ряд достоинств, которых лишены другие методы.

Главное достоинство игр в том, что они делят проблему на малые части и каждая из них передается на решение специалисту, причем одновременно между игроками существует взаимозависимость, предотвращающая дезинтеграцию проблемы. Таким образом, игры позволяют объединить усилия специалистов из разных областей науки и практики, способствуя формированию междисциплинарного подхода к проблеме.

Метод игр уместен в таких областях, где проблемы слабоструктурированы и нельзя упускать из виду не поддающиеся количественному выражению научно-технические, социальные и психологические факторы, которые при применении иных, более «строгих», методов могут оказаться попросту сброшенными со счетов.

Методы экспертных оценок

Методы экспертных оценок относятся к числу наиболее часто применяемых в настоящее время, и, по всей видимости, эта тенденция сохранится в ближайшем будущем. Считается, что при исследовании сложных объектов экспертные оценки по существу являются обязательным инструментом анализа или самостоятельным методом либо сочетаются с другими методами.

Многие широко известные системы прогнозирования опираются на использование экспертных оценок. Это соответствует субъективному началу в принятии решений, когда накопленные знания, опыт, интуиция играют решающую роль.

Метод экспертных оценок, основанный на использовании знаний, мнений, опыта специалистов (экспертов) для решения широкого круга вопросов, не противостоит математическому моделированию. Он используется тогда, когда формальные методы не могут дать ответа на поставленный вопрос, так как еще неясны не только зависимости между процессами и явлениями, но иногда и существо самой проблемы. Только в сочетании со статистическими методами и методами моделирования данный метод дает высокие результаты. Он развивается и осуществляется через включение его в другие методы и подходы с широким использованием компьютерного моделирования.

Использованию метода экспертных оценок посвящено достаточно большое число публикаций, особенно в период с конца 1960-х — начала 1970-х гг., и в настоящее время этот метод достаточно развит. Большое значение придается вопросам организации коллективной экспертизы, с тем чтобы обеспечить в зависимости от конкретных условий ее проведения следующие требования:

- анонимность экспертных заключений;

- обратную связь;

- многотуровость (итеративность);

- нивелирование.

Важно сформировать экспертную комиссию, состоящую из ком-петентных специалистов по всем основным аспектам анализируемой проблемы, желательно имеющих опыт работы в качестве экспертов, чтобы было обеспечено эффективное взаимодействие экспертов, если оно предусмотрено в технологии проведения экспертизы.

При сравнительной оценке вариантов возможны две ситуации:

1) Могут использоваться специально разработанные оценочные си-стемы, особенно в случае многокритериального оценивания;

2) Разработка оценочной системы может предусматриваться в процессе проводимой экспертизы.

Коллективная экспертиза является одним из основных инструментов принятия важных управленческих решений. Сущность метода экспертных оценок заключается в рациональной организации проведения экспертами анализа проблемы с количественной оценкой суждений и обработкой их результатов. Обобщенное мнение группы экспертов принимается как решение проблемы. В процессе принятия решений эксперты выполняют информационную и аналитическую работу по формированию и оценке решений.

Метод экспертных оценок эффективен в задачах с достаточным информационным потенциалом. В условиях неопределенности его применение может оказаться проблематичным, так как правильным может стать мнение одного эксперта, даже если оно сильно отличается от мнения всех остальных экспертов. Эта проблема связана с психологией человека, который не стремится объяснить то, чего не знает. Напротив, чем больше он уверен в чем-то, тем больше хочет это объяснить. Объяснение не является посылкой для выведения знания об объекте исследования, так как это знание тем или иным способом уже получено.

Качественно новый этап в использовании компьютеров для принятия решений наступил с появлением экспертных систем — компьютерных программ, воплощающих в себе компоненты опыта экспертов в такой форме, что данная программа на основе обрабатываемой информации может дать пользователю варианты или рекомендовать решение. Желательно обеспечить дополнительное свойство экспертной системы (многие специалисты считают его главным) — ее способность по требованию пользователя объяснять ход своих рассуждений понятным для него образом.

Возрастающий интерес к экспертным системам объясняется, по меньшей мере, тремя причинами:

1) Экспертные системы ориентированы на решение широкого круга задач в ранее не формализуемых областях, которые считались мало-доступными для использования компьютерных методов;

2) Экспертные системы предназначены для решения задач в диалоговом режиме с людьми, от которых не требуется специального знания языков программирования, что резко расширяет сферу применения компьютерной техники в задачах принятия решений;

3) Специалист, использующий экспертную систему при решении своих задач, может достигать, а иногда и превосходить по результатам возможности экспертов в данной области знаний, что позволяет резко повысить квалификацию рядовых специалистов за счет аккумуляции знаний в экспертной системе, в том числе знаний экспертов высшей квалификации.

Экспертные системы применяются для принятия решений в ситуациях, характеризующихся высоким уровнем сложности и неопределенности: выбор технологических процессов, направлений научно- исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИОКР), управление сложными объектами (энергосистемы, атомные электростанции и т.п.), диагностика заболеваний и т.д. Построение экспертных систем было бы просто невозможно без исследования психологических аспектов принятия решений человеком. Более того, эти исследования необходимы для дальнейшего прогресса экспертных систем.

Отмечая широкие возможности экспертных систем, нельзя не обратить внимание и на их слабые стороны. Так, не следует переоценивать возможности экспертных систем, особенно относящихся к таким сферам, как экономика и политика, где характер знаний, заложенных в систему, будет в существенной мере определяться не только объемом информации, которым располагают соответствующие специалисты, но и теми мировоззренческими, идеологическими установками, которых они придерживаются.

Прогресс компьютерной технологии создал предпосылки для раз-работки новых методов принятия решений, требующих большого объема вычислений на каждом этапе диалога человека и машины. Причем эти методы ориентированы и на широко распространенные на практике задачи принятия решений с субъективными моделями. В частности, опыт разработки и использования диалоговых систем стимулировал те направления в теории принятия решений, предметом которых являются методы оценки правильности поведения эксперта при решении сложных задач выбора наилучших вариантов. Характерной особенностью задач этого типа является многокритериальность, поэтому основное внимание исследователей обращается на проблемы соизмерения, ранжирования и скаляризации критериев с помощью формальных и неформальных методов.

В последнее десятилетие появился новый класс человекомашинных систем — системы поддержки принятия решений (СППР), объединяющие возможности современных компьютеров и знания и опыт специалистов и экспертов. СППР помогают человеку сформировать и с помощью различных методов проанализировать варианты решений, используя результаты обработки как объективных, так и субъективных данных. Центральным понятием в концепции СППР является степень структурируемости проблемы. Следует уточнить слово «поддержка» в названии системы: СППР только помогает человеку принять правильное решение, а не принимает его сама.

В практике принятия решений ни один метод в чистом виде, как правило, не применяется. Чаще всего используется совокупность методов, объединенных в комплексный метод, например факторный, функциональный, системный анализ.

Формальные, количественные модели принятия решений должны сочетаться с качественным изучением реальных ситуаций, в которых приходится действовать ЛПР. Только такой подход позволяет всесторонне обосновать решение и соединить в единое целое результаты, получаемые теоретиками и практиками управления, психологами, математиками, специалистами по информатике.

Теория игр

В 1928 г. вышла в свет работа немецкого математика Дж. фон Неймана «К теории стратегических игр», а в 1944 г. благодаря длительному сотрудничеству с экономистом О. Моргенштерном он опубликовал их совместный труд «Теория игр и экономическое поведение». Этот труд и работы других теоретиков стали широко использоваться для прогно-зирования развития социально-экономических систем. Так родилось новое научное направление — футурология (от лат. futurum — будущее). Сегодня под термином «футурология» обычно понимается не столько «наука о будущем» или «философия будущего», сколько сложный комплекс социальных и экономических прогнозов, включая такие аспекты, как научно-технический, политический, валютно-финансовый, медико-биологический и т.д.

Существует достаточно широкий диапазон подходов и методик интуитивно-логического анализа - от обращения к здравому смыслу и знаниям и интуиции отдельного эксперта до сложных процедур, по-зволяющих выявить коллективное суждение специалистов в одной или разных областях знаний, основанных на теории игр.

«Генеалогическое древо» теории игр имеет глубокие корни. Анализ азартных игр, где определяющим является фактор случайности, был сделан еще в XVII в., такими учеными, как Г. Галилей, Б. Паскаль, X. Гюйгенс. Именно с исследованием азартных игр (классический пример — игра в кости) связано рождение математической теории вероятностей.

Другой тип игр, так называемые комбинаторные игры, впервые привлек внимание математиков также в начале XVII в. Правила игр, входящих в эту группу, могут допускать такое разнообразие партий, что априорное предсказание исхода каждой партии практически невозможно, хотя с принципиальной точки зрения, если отвлечься от различия между потенциальной осуществимостью и реальной возможностью, никаких препятствий для такого предсказания нет. Особенность этих игр состоит еще и в том, что действие происходит «в открытую», каждый ход становится достоянием одновременно обоих партнеров и теоретически можно представить себе идеального игрока, который видит все возможности, заложенные в той или иной позиции. Явно выраженная комбинаторная игра — шахматы.

Третий тип игр носит название стратегических, поскольку источник неопределенности исхода игры имеет стратегическое происхождение: игрок не может знать, какого образа действий придерживается его оппонент, т.е. неопределенность исхода возникает из-за незнания действий оппонента, который может быть как реальным (человек, фирма-конкурент), так и условным (природа, обстоятельства). Как это ни странно, стратегические игры в их чистом виде распространены сравнительно мало. Простейшим примером стратегической игры является игра в «орлянку» в той ее форме, когда два участника игры независимо один от другого кладут на стол по монете, и если оказывается, что монеты положены одинаковыми сторонами вверх, то побеждает первый, в противном случае — второй. Стратегичность игры может сочетаться с ее комбинаторностью («морской бой»), с азартностью (покер), а также с комбинаторностью и азартностью одновременно (преферанс).

В отличие от комбинаторного и азартного видов игр стратегические игры имеют значительно более короткую историю. Первая попытка сформулировать основные понятия, связанные со стратегическими играми, была сделана в 1921 г. Э. Борелем, но на твердую математическую основу теория стратегических игр была поставлена лишь работами Дж. фон Неймана и экономиста О. Моргенштерна2.

2 Нейман Дж. фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение /пер. с англ. М„ 1970. С. 633.

С середины 1940-х гг. делались неоднократные попытки применить математический аппарат теории игр к решению различных задач — технических, экономических, военных, политических. Прикладное использование теории игр в области техники и экономики принесло существенные результаты.

Теория игр изучает конфликтные ситуации, в соответствии с которыми игры делятся на два класса.

1. Игры со строгим соперничеством. Интересы сторон прямо проти-воположны и непримиримы. Победа одной стороны означает поражение другой. Сумма выигрыша и проигрыша в играх со строгим соперничеством равна нулю, поэтому их также называют играми с нулевой суммой.

2. Игры с нестрогим соперничеством. Интересы сторон сталкиваются, но их нельзя считать прямо противоположными, поскольку существует более или менее обширная область компромиссов, уступок, сотрудничества. Итог игры не является столь определенным, как в первом случае, выигрыш одной стороны не равнозначен проигрышу другой. Такого рода игры называются играми с ненулевой суммой.

Стороны в конфликте могут выбирать варианты поведения, т.е. стратегии.

Совокупность вариантов поведения игроков составляет набор стратегий. Предполагается, что каждая сторона стремится к выигрышу, учитывая при этом намерения противника, не уступающего ей по интеллектуальному потенциалу (теория игр неизменно исходит из того, что все игроки, т.е. участники конфликта, принимают рациональные решения). Сочетание стратегий обеих сторон дает варианты исхода, которые могут быть наглядно представлены в виде так называемой платежной матрицы, где вертикальные колонки представляют собой стратегии одного игрока, а горизонтальные - стратегии другого игрока, в клетках на их пересечении записываются выигрыш одной стороны и проигрыш другой, именуемые платежами. В терминологии теории игр решенной считается игра, если можно определить оптимальные стратегии для каждого из игроков, т.е. те стратегии, которые позволяют игрокам максимизировать свой выигрыш и минимизировать свой проигрыш.

Пока теория игр хорошо разработана лишь для игры двух лиц с нулевой суммой, т.е. для частного случая конфликтной ситуации, случая антагонистического конфликта, исключающего возможность компромисса. В игре двух лиц с нулевой суммой оптимальные стратегии отличны от наилучшего поведения в игре с ненулевой суммой. Расширение числа участников игры также кардинальным образом меняет обстановку, поскольку возникает возможность создания коалиций, союзов двух против третьего и т.д. Именно поэтому очень трудно предопределить, спрогнозировать вероятный исход переговоров нефтедобывающих стран об объемах добычи и о ценах, так как в ней участвуют не два противостоящих друг другу противника, а три или более сторон, каждая из которых имеет свои специфические цели. В связи с этим теория игр может быть применима лишь в том случае, если характер конфликта и модель игры совпадают, иначе ее выводы несостоятельны.

Развивая теорию игр, Т. Шеллинг выдвинул теорию угрозы. Теория игр углубляет стратегию переговоров, выделяя то удивительное обстоятельство, что угроза не зависит от соотношения, при котором угрожающий должен нести меньший ущерб, чем угрожаемый. Угрозы войны, как и угрозы закатить истерику, можно понять, лишь отказавшись от критерия сравнительной полезности.

При таком подходе основная задача — сделать угрозу убедительной. Противник должен поверить, что угрожающий пойдет на выполнение своей угрозы, хотя она и принесет значительный вред ему самому. Усилия Т. Шеллинга в основном и были направлены на решение проблемы убедительности угрозы как в рамках абстрактной теорети- ко-игровой модели, так и в рамках ее конкретной реализации, в частности в области международных отношений.

Теорию игр в основном интересуют игры, обладающие стратегической неопределенностью. В основе моделей таких стратегических игр лежит аксиома, что оппонент (в общем случае — оппоненты) по меньшей мере так же разумен, как и сам игрок, и делает все для того, чтобы добиться своей цели. Поэтому, выбирая оптимальную стратегию, первый игрок должен рассчитывать на то , что его оппонент ответит таким выбором решения, при котором выигрыш первого будет минимален. Следовательно, первому игроку остается предпочесть для себя такую стратегию, которая максимизировала бы этот минимальный выигрыш, т.е. придерживаться максиминной стратегии. Эта стратегия как раз и дает первому игроку некоторый гарантированный выигрыш, называемый нижней ценой игры, или максимином. Аналогичные рассуждения справедливы и в отношении второго игрока. Таким образом, он должен выбирать такую стратегию, которая обращает выигрыш первого игрока в минимум, а ему дает максимальный выигрыш. Это приводит к определению верхней цены игры, или минимакса.

Исходя из предложения об одинаковой «разумности» игроков, в теории игр приходят к принципу минимакса. Выбирая решение, согласно принципу минимакса, игроки тем самым придерживаются оп-

тимальных для себя стратегий, ибо отклонение от них может только ухудшить положение. Принцип минимакса, наиболее полно разработанный в теории антагонистических игр, является одним из частных, но, возможно, наиболее важным случаем принципа гарантированного результата.

На рынке научно-технической продукции учет конкурентного по-ведения составляет существенный аспект разработки стратегии фирмы. В условиях, когда на рынке конкурирует несколько компаний, действия одной из них могут в очень сильной степени повлиять на остальные.

Теория игр — это база, помогающая принимать решения в тех случаях, когда результат реализации стратегии фирмы определяется не только ею, но и действиями других участников рынка. Основным инструментом, при помощи которого принимается инновационное решение, является теория многоэтапных игр, в которых очень важное значение придается фактору времени. При этом используется экстенсивная форма игры — представление игры, при помощи которого описывается, кто участвует в игре, какой информацией обладают игроки па каждом ее этапе, какие стратегии доступны игрокам, порядок ходов игроков, а также результаты игры для каждого ее участника в зависимости от выбранной стратегии.

Теория игр имеет свои ограничения:

- нельзя не видеть, что принцип минимакса отнюдь не исчерпывает всех ситуаций, когда положительный результат может быть получен и иным путем. В реальном конфликте зачастую оптимальная стратегия состоит в том, чтобы понять, в чем оппонент слаб, и воспользоваться этой слабостью в свою пользу;

- сведение реальной ситуации столкновения интересов к форма-лизованной игре в сложных случаях практически невозможно;

- в теории игр формализации подвергается лишь сама игра (ее правила), а не поведение игроков. Схемы теории игр не включают элементов риска, неизбежно связанных с решениями в реальных ситуациях игры. В теории игр выявляется наиболее осторожное, перестраховочное поведение участников. Тем не менее, сознавая эти ограничения и относясь критически к рекомендациям, полученным теоретико-игровыми методами, можно и нужно использовать аппарат теории игр при подготовке решений в различных сферах деятельности.

Системный анализ

Что касается системного анализа, то следует выделить основное в этом понятии — систему, т.е. целостный комплекс взаимосвязанных элементов, образующий особое единство со средой, выступающий в качестве элемента системы более высокого порядка и подразделяющийся, в свою очередь, на подсистемы — системы более низкого порядка.

Широкое признание продуктивности системного анализа свиде-тельствовало об окончательном крушении механистического видения мира, при котором любой объект сводился к исходным элементам и псе его свойства выводились из различных сочетаний последних.

Одной из специфических особенностей системного анализа на се-годняшнем этапе является разработка, параллельно с теоретическими основами и методологией, а иногда и опережая их, прикладных применений теории систем, использование общих принципов этой теории для решения тех или иных абстрактных или конкретных научно- практических проблем.

Системный анализ в узком смысле - это совокупность методических средств, используемых для подготовки и обоснования решений по слабоструктурированным и неструктурированным проблемам. Как правило, это проблемы с высокой степенью неопределенности, которая обусловлена наличием факторов, не поддающихся строгой количественной оценке. Поэтому часто системный анализ определяют как методический подход или способ решения сложных проблем в условиях неопределенности. Он используется там и тогда, когда другие количественные методы анализа себя не оправдывают и просто неприменимы.

Системный анализ включает следующие основные процедуры:

- систематическое исследование целей, стоящих перед ЛПР;

- определение обоснованного критерия оценки решений;

- сравнение (количественное, насколько это возможно) затрат, эффективности, риска и сроков по каждому варианту политики или стратегии достижения целей;

- выявление лучшего способа действий и выбор других целей, если после проверки прежних целей они окажутся неприемлемыми.

Сущность системного анализасводится к следующему:

- формирование целей и выяснение их иерархии до начала какой-либо деятельности;

- количественная оценка (квантификация) целей, методов и средств их достижения, основанная не на частных критериях, а на широкой и всесторонней оценке всех возможных и планируемых результатов деятельности с позиции системы в целом;

- выявление максимального эффекта (достижение поставленных целей) при минимальных затратах путем сравнительного анализа альтернативных путей и методов достижения целей.

Понятия «системный анализ» и «системный подход» часто упот-ребляются как синонимы, что неверно. Системный подход — это одно из направлений методологии познания, а системный анализ — это метод реализации системного подхода. Будучи основан на самых общих исходных предпосылках и представлениях системного подхода, системный анализ имеет свой методологический статус, что отличает его от других методов. Это сочетание строгих формальных методов и процедур, взятых из современных наук или специально разработанных для него, с неформальными, нестрогими методами, построенными на интуиции, суждении, мнении и экспертной оценке. Таким образом, системный анализ сочетает два начала: строгое научное и субъективное (практика). По существу, системный анализ — это не метод в обычном понимании, а методология принятия решения, построенная на научном фундаменте и здравом смысле.

Выделяют следующие основные положения(принципы), на которых построены методология и методика системного анализа:

1. Правильная постановка проблемы. Иначе этот принцип можно определить как формирование системы, в рамках которой целесообразно рассматривать и принимать решения. Это означает, что необходимо:

- осмыслить проблему;

- выяснить, насколько широко она должна быть поставлена;

- выявить и четко сформулировать конечные цели;

- определить критерий оценки альтернативных решений, адекватно отражающих достижение целей.

2. Системная направленность. Сущность этого положения состоит в стремлении расширить границы исследования проблемы, не изолировать проблему, отвлекаясь от ее взаимосвязей с другими. Это расширение событиями и явлениями не может быть безграничным, оно должно диктоваться целесообразностью, жесткостью и важностью взаимосвязей между данной проблемой и другими. Сказанное означает, что любую проблему нужно исследовать как целое, связанное с данной средой.

3. Учет неопределенности. Это положение вытекает из важнейшего свойства сложных социально-экономических систем — вероятностного характера их функционирования. Поэтому важные решения всегда содержат элемент неопределенности. Чем сложнее проблема и чем больший период она охватывает, тем больше неопределенность решений. Для многих факторов нет способов дать им качественную оценку. Важность системного анализа состоит в выявлении влияния неопределенности на результаты. Это осуществляется путем анализа чувствительности решений, т.е. выявления степени изменения решения в зависимости от изменений в предпосылках и оценках.

4. Максимальное расширение набора альтернатив. Выработка новых альтернатив может быть намного ценнее, чем исчерпывающее сравнение имеющихся альтернатив, ни одна из которых не может быть удов-летворительной. Если не выбран самый лучший набор альтернатив для сравнения, то не будет найдено наилучшее решение. Если будет неправильно выбрана цель, то существует опасность найти решение не той проблемы.

Широко используемый в ряде научных дисциплин метод экспе-риментирования, применяемый для анализа социально-экономических систем, оказывается чрезвычайно дорогим, продолжительным и негуманным, так как социально-экономические системы — это, как правило, «смешанные системы», в которых главное место занимает человек, его интересы и взаимоотношения. Поэтому системный анализ предполагает постоянный акцент на достижение научных стандартов:

- проверяемость, т.е. результаты вырабатываются на основе процедуры и методов, которые могут быть воспроизведены другими исследователями для получения тех же результатов;

- ясность, которая предполагает использование расчетов, предпосылок, данных, суждений, выдерживающих проверку контраргументами;

- объективность, т.е. выводы не зависят от личностей, их репутации или частных интересов; там, где это возможно, выводы должны быть выражены количественно и подтверждаться экспериментом.

Системный анализ предполагает широкое использование и традиционного, описательного метода работы, и специальной техники, призванной усовершенствовать возможности неформального, интуитивно-логического анализа: написания сценариев, разработки «альтернативных вариантов будущего», игр, имитационного анализа, а также более сложных «человекомашинных» процедур типа Дельфи.