Общие положения


 

Человек наделён сознанием, существо свободное и обречено на выбор решений, стараясь сделать всё наилучшим образом.

 

Теория принятия оптимальных решений в наиболее общем смысле представляет собой совокупность математических и численных методов, ориентированных на нахождение наилучших вариантов из множества альтернатив и позволяющих избежать их полного перебора.

 

Так как размерность практических задач, как правило, достаточно велика, а расчеты в соответствии с алгоритмами оптимизации требуют значительных затрат времени, поэтому методы принятия оптимальных решений ориентированы главным образом на реализацию их с помощью ЭВМ.

 

Практическая потребность общества в научных основах принятия решений возникла с развитием науки и техники .

В XVIII веке началом науки "Теория принятия решений" следует считать работу Жозефа Луи Лагранжа, смысл которой заключался в следующем:

сколько земли должен брать на лопату землекоп, чтобы его сменная производительность была наибольшей.

Оказалось, что утверждение "бери больше, кидай дальше" неверен.

 

Бурный рост технического прогресса, особенно во время и после второй мировой войны, ставил все новые и новые задачи, для решения которых привлекались и разрабатывались новые научные методы.

 

Научно-техническими предпосылками становления "Теории принятия решений" являются:

-удорожание "цены ошибки". Чем сложнее, дороже, масштабнее планируемое мероприятие, тем менее допустимы в нем "волевые" решения и тем важнее становятся научные методы, позволяющие заранее оценить последствия каждого решения, заранее исключить недопустимые варианты и рекомендовать наиболее удачные;

-ускорение научно-технической революции техники и технологии. Жизненный цикл технического изделия сократился настолько, что "опыт" не успевал накапливаться и требовалось применение более развитого математического аппарата в проектировании;

-развитие ЭВМ. Размерность и сложность реальных инженерных задач не позволяло использовать аналитические метода.

 

Эта наука, с одной стороны, стала определенной ветвью других более общих наук (теория систем, системный анализ, кибернетика и т.д.), а с другой, стала синтезом определенных фундаментальных более частных наук (исследование операций, оптимизация и т.д.), создав при этом и собственную методологию.

 

Экономика теснейшим образом связана с совокупностями объектов, которые принято называть сложными системами.Они характеризуются многочисленными и разнообразными по типу связями между отдельно существующими элементами системы и наличием у системы функции назначения, которой нет у составляющих ее частей.

 

На первый взгляд каждая сложная система имеет уникальную организацию. Однако более детальное изучение способно выделить общее в системе команд ЭВМ, в процессах проектирования машины, самолета и космического корабля.

 

В научно-технической литературе существует ряд терминов, имеющих отношение к исследованию сложных систем.

 

Наиболее общий термин "теория систем". Его основными частями являются:

 

-системный анализ, который понимается как исследование проблемы принятия решения в сложной системе,

-кибернетика, которая рассматривается как наука об управлении и преобразовании информации.

 

Кибернетика изучает отдельные и строго формализованные процессы, а

системный анализ - совокупность процессов и процедур.

 

Очень близкое к термину "системный анализ" понятие - "исследование операций", которое традиционно обозначает математическую дисциплину, охватывающую исследование математических моделей для выбора величин, оптимизирующих заданную математическую конструкцию (критерий).

 

Системный анализ может сводиться к решению ряда задач исследования операций, но обладает свойствами, не охватываемыми этой дисциплиной.

Однако в зарубежной литературе термин "исследование операций" не является чисто математическим и приближается к термину "системный анализ".

 

Системный анализ, опираясь на исследование операций, включает:

 

-постановку задачи для принятия решения;

-описание множества альтернатив;

-исследование многокритериальных задач;

-методы решения задач оптимизации;

-обработку экспертных оценок;

-работу с макромоделями системы.