Эвристические методы

Общая классификация методов разработки решения

Лекция 3 МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ПРОЦЕССУ РАЗРАБОТКИ УПРАВЛЕНЧЕСКОГО РЕШЕНИЯ

В. Иные основания прекращения брака

Помимо признания брака недействительным и развода, брак прекращается смертью или объявлением умершим одного из супругов. В этих случаях брак прекращается автоматически с момента смерти супруга или с момента вступления в законную силу решения суда об объявлении супруга умершим.

В случае прекращения брака путем развода с супругом, признанным безвестно отсутствующим, или при автоматическом прекращении брака с супругом, объявленным умершим, при явке такого супруга брак может быть восстановлен. Восстановление брака производится органами загса по совместному заявлению обоих супругов. Восстановление брака невозможно, если один из супругов вступил в новый брак. Таким образом, по новому семейному законодательству для восстановления брака необходимо повторное волеизъявление супругов на продолжение брака.

3.1. Общая классификация методов разработки решения

3.2. Формальные методы

3.3. Эвристические методы

3.4. Методы экспертных оценок

3.5. Теории игр

3.6. Системный анализ

Существует большое число методов разработки решений.

С точки зрения применимости для различных объектов и этапов исследования выделяются три класса методов:

1) общенаучные — методы логического и эвристического характера (наблюдение, эксперимент, анализ, синтез, индукция и дедукция, коллективная генерация идей, экспертные оценки и т.п.);

2) интернаучные — методы, не обладающие всеобъемлющим характером, но применимые для анализа широкого круга объектов из разных сфер деятельности (экстраполяция, интерполяция, математическая статистика, моделирование и др.);

3) специфические - научные методы, применяемые для одного объекта или отрасли знания.

С общеметодологических позиций процесс выработки решений принципиально может осуществляться на основе двух подходов:

1) от фактов к обобщению, к политике. Принимающий решение сначала наблюдает факты, выявляет, собирает и систематизирует их, чтобы понять и оценить проблему. Затем выводит обобщения относительно реального поведения объекта управления. В данном случае переход от фактов к обобщениям осуществляется с помощью индукции.

2) от гипотезы к фактам, к политике (метод дедукции). Используя метод дедукции, принимающий решение выдвигает гипотезу относительно причин возникновения той или иной проблемы. Затем эта гипотеза проверяется систематическим и многократным изучением соответствующих факторов.

Р. Декарт сводил сущность дедукции к разделению сложного на простые составные части, каждую из которых он рассматривал как нечто общее, из которого должны быть выведены особенное и единичное. Основываясь на этих посылках, Декарт сформулировал четыре правила дедукции.

1. Никогда не принимать за истинное ничего, что не познано таковым с очевидностью, иначе говоря, тщательно избегать опрометчивости и предвзятости и включать в свои рассуждения только то, что представляется уму столь ясно и отчетливо, что не дает никакого повода подвергать это сомнению.

2. Делить каждое из исследуемых затруднений на столько частей, сколько возможно и нужно для лучшего их преодоления.

3. Придерживаться определенного порядка мышления, начиная с предметов простых и наиболее легко познаваемых и восходя постепенно к познанию наиболее сложного, предполагая порядок даже и там, где объекты мышления вовсе не даны в их естественной связи.

4. Составлять всегда перечни столь полные и обзоры столь общие, чтобы была уверенность в отсутствии упущений.

Методы, которые могут быть использованы при выработке управленческих решений, по признаку формализации используемого аппарата можно подразделить на три основных класса (рис. 10):

1) формальные;

2) эвристические;

3) экспертных оценок.

Рис. 1 Методы выработки решений

3.2. Формальные методы

Формальные методы в свою очередь подразделяются на два подкласса:

1) статистические;

2) математические.

Статистические методы обработки количественной информации позволяют выявить закономерности развития и взаимосвязи характеристик исследуемых объектов с помощью аппарата математической статистики. Использование статистических методов допускается при принятии решений на период, не превышающий длительности эволюционного цикла того или иного объекта анализа. Конечная продолжительность интервала, на котором рассматривается объект, определяется масштабом объекта анализа.

Принято считать, что статистические методы могут использоваться главным образом в краткосрочном (год) и среднесрочном (пять лет) интервале времени, хотя для крупномасштабных объектов они могут применяться и в более длительном (5—15 лет) интервале. Подробное описание основных статистических методов можно найти в любом руководстве по прогнозированию.

Математические модели, в основном оптимизационные, базируются на гипотезе о том, что человек действует рационально (оптимально), если он, следуя принципам логики, анализирует все варианты действий и выбирает лучший из них, осуществляя это хладнокровно даже в условиях стрессовых ситуаций. Предполагается, что на его решение не оказывают отрицательного влияния ни эмоциональные процессы, ни догматически понимаемые принципы и предрассудки.

Классические оптимизационные модели принятия решений по строены таким образом, чтобы можно было использовать математический алгоритм и получить оптимальную практическую рекомендацию. Их недостатки заключаются в вынужденном упрощении действительности, поскольку определение параметров модели должно быть ориентированно на обеспечение возможности выработки решений. По лученные таким образом рекомендации часто теряют практическую ценность. Вместе с тем оптимизационные модели имеют и значительные достоинства:

ü не допускают логических ошибок;

ü не содержат ничего лишнего и сводят проблему к ее сути;

ü содействуют выражению основополагающих взаимосвязей и средств.

Любая динамически развивающаяся система характеризуется следующими основными элементами:

- имеется конечная цель функционирования системы;

- существует несколько способов достижения цели, допускающих количественное сопоставление результатов;

- ресурсы, необходимые для функционирования системы, конечны в каждый момент времени, а эффективность их использования по направлениям различна;

- функционирование системы возможно при различных комбинациях ресурсов;

- существует критерий оценки возможных путей достижения целей.

Все названные факторы обусловливают в каждый момент времени наличие наилучшего варианта достижения поставленной цели, т.е. наилучшего сочетания имеющихся ресурсов, необходимых для реализации цели, так как они конечны (ограниченны в каждый момент времени). Отсюда процесс принятия решений в системе «человек — человек» и «человек — машина» всегда связан с поиском наилучшего решения и может быть описан функцией, аргументами которой являются допустимые варианты решения. Тем самым процесс принятия решения сводится к нахождению экстремального значения функции и того решения-аргумента, при котором это значение достигается. Нахождение такой функции называется оптимизацией, а найденное решение — оптимальным.

Все это свидетельствует о том, что существование оптимального решения является свойством любой системы. По своей природе гомео-статическое управление является оптимальным. Для социально-экономических систем это имеет особое значение, ибо в условиях ограниченности ресурсов поиск наилучшего решения связан с экономией тех ресурсов, которые могут быть дополнительно использованы для повышения эффективности функционирования системы и тем самым для наилучшего достижения целей.

Одним из основных и наиболее трудных вопросов в теории принятия оптимальных решений является описание условий, которые должны быть выполнены, чтобы решение было оптимальным, т.е. формулирование положений (постулатов), касающихся оптимальности и называемых поэтому постулатами оптимальности. Наибольшее признание получили два следующих постулата оптимальности:

1) постулат последовательности, который гласит, что для принятия оптимального решения следует упорядочить совокупность альтернатив, предпочитаемых ЛПР;

2) постулат максимизации, который утверждает, что окончательным условием оптимального решения является использование максимизации, т.е. выбор такого действия, которое максимизирует целевую функцию, или человек принимает ту альтернативу, которая в определенном смысле является для него наилучшей в последовательности шагов к максимизации.

Постулат, предписывающий выбор действий, наилучших с точки зрения реализации целей данной личности, согласуется с интуитивным пониманием рациональности.

Следует выделить три важнейших момента, которые учитываются при построении любых моделей управленческих решений.

1. Модели принятия решений могут лишь ограниченно отражать действительность, причем не только из-за недостатка данных или несовершенства теорий, а прежде всего ввиду огромного разнообразия явлений и связей реальной действительности.

2. Модели должны учитывать объективные ограничения возможностей человека в широком кругу интеллектуальных задач, прежде всего при выполнении сложных операций по преобразованию полученной информации.

3. Модели должны учитывать личностные особенности человека, принимающего решение.

Применительно к стратегическим решениям (решениям на отдаленную перспективу) эти модели играют в основном ограниченную роль. Точнее, они необходимы на тех этапах, на которых проверяется возможная осуществимость найденных решений. Применительно к тактическим решениям и хорошо структурированным проблемам математические модели имеют решающее значение для выбора наилучшего решения.

Эвристические методы включают:

Ø методы аналогии;

Ø методы имитационного моделирования.

Методы аналогии направлены на то, чтобы выявить сходство в закономерностях 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.

Корни имитационного моделирования уходят в далекое прошлое. Военные игры издавна считались важным средством воспитания и обучения командного состава. Утверждают, что их история восходит к временам китайского полководца Сунь Цзы (примерно 500 лет до н. э.), который первым стал размечать на карте или на песке расположение собственных сил и сил противника и заранее анализировать различные ходы и действия, которые могут быть предприняты каждой стороной.

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, пред отвращающая 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.