Методы решения управленческих задач
8.1. Алгоритм анализа информации
8.2. Метод экспертного оценивания
8.3. Методы оптимизации решений
8.4. Методы моделирования и формализации проблемной ситуации
8.5. Модели систем
8.6. Единство анализа и синтеза как метод познания
8.7. Подход к исследованию операций
8.8. Аналитический метод РУР
8.9. Статистический метод РУР
8.10. Метод математического программирования РУР
8.11. Матричный метод РУР
8.12. Исследование решений на множестве Парето
8.1. Алгоритм анализа информации
Алгоритм (латинская транскрипция имени крупнейшего ученого Средневековья Аль-Хорезми Algorizmi) – математическая система операций (например, вычислений), применяемых по строго определенным правилам, которая после последовательного их выполнения приводит к решению поставленной задачи.
Анализ (гр. analysis – разложение, расчленение) – 1) метод научного исследования, состоящий в мысленном или фактическом разложении целого на составные части; 2) разбор, рассмотрение чего-либо.
Информация – 1) сообщение о чем-либо; 2) сведения, являющиеся объектом хранения, переработки и передачи; 3) в математике, кибернетике – количественная мера устранения неопределенности (энтропии), мера организации системы.
«Информация – это совокупность сведений об объекте, которая может быть представлена фактическими данными и зависимостью между ними».[33]
Информация – сообщение о событии, принятое, понятое и оцененное как полезное.
На основе вышеприведенных определений синтезируем следующее определение.
Алгоритм анализа информации – это последовательность операций, применяемая по определенным правилам, направленная на разложение сведений, уменьшающих неопределенность, с целью их изучения, систематизации и генерирования знания как для решения задач организации, так и для формирования коллективного знания организации, как, что, кто, когда и почему (зачем) должен делать.
«Управление экономическими системами принимает все более информационный характер. Современный менеджмент имеет дело не столько с реальными экономическими объектами, сколько с их информационными моделями. Тем не менее ответственность за принятие решений на основании информации, получаемой с помощью технических средств, возлагается только на человека». [34] Иначе говоря, человек как естественная биологическая система, наделенная интеллектом, – одновременно и объект, и субъект информационного пространства.
Оперируя информацией, полученной из различных источников, основываясь на жизненном опыте и знаниях методов обработки информации, человек, выделяя только те сведения об объекте, которые необходимы (на его взгляд, и уже тут присутствует субъективность) для принятия решений и управления системами осуществляетосознанный выбор методов воздействия на систему (т. е. принимает решение).
«В теории менеджмента положен принцип приоритета “человеческого” интеллектуального капитала – не труд (в классическом понимании, физическая составляющая) и капитал (финансы), а знания и информация, порождающие новые технологии, являются объектом управления».[35] Нельзя не согласиться, что современная теория управления затрагивает не только управление такими искусственными системами, как организации, но и знаниями как одной из ее подсистем.
«Определяющим фактором развития самоорганизующихся систем является информация». [36] А вот это утверждение несколько неадекватно реальности, ведь сама по себе информация, сколь бы полной, достоверной и структурированной она ни была, не содержит готового решения проблемы. Она лишь структурированный набор необходимых данных, т. е. параметров управляемой системы.
Для того чтобы структурированный набор данных был полезен, должны быть также определены функциональные зависимости, причинно-следственные связи, конфликты функций, целей и приоритетов, что в большинстве случаев фиксирует проблему и уже содержит ее причину и как следствие в какой-то мере определяет точку приложения усилий по ее решению. А далее обобщенный опыт, полученный в процессе решения задач управления реальной действительностью (в некоторой ее части), позволяет генерировать информационные модели компонентов действительности, часть из которых, будучи проверенными на практике и став общепризнанными, – определяющие факторы поведения человека, называемые знаниями. Людей, являющихся носителями уникального подсознательного (интуитивного) знания, основанного на опыте, называют экспертами. Разница между ученым и экспертом состоит в том, что ученый на основе теоретических обобщений опыта (как своего, так и чужого) способен генерировать теории, которые, будучи проверенными на практике и общепризнанными, становятся новым знанием и формируют общественное устройство.
Персонал организации, являющийся носителем исключительного знания (так как это пока еще не обобщенное знание и относится к какой-то конкретной организации), – ее главная стержневая компетенция.
Но любое знание со временем «устаревает», изменяется внешнее окружение организации, из организации выбывают кадры, приходят новые, с новыми знаниями и новым опытом. Управление (с позиции теории систем) есть функция управляющей системы в отношении управляемой, заключающаяся в оказании воздействий, направленных на обеспечение требуемой функциональности управляемой системы. Управление изменениями в организациях с этой позиции – управление знаниями организации как определяющей нематериальной компонентой ее функционирования и развития. Именно управление знаниями организации позволяет разрешить противоречие между стремлением организации к пассивной устойчивости и необходимостью ее развития как реакцию на изменяющиеся параметры окружения.
Если данные – это неупорядоченное множество параметров системы и куча, то под информацией понимают взаимосвязанные отношениями структурированные данные, представляющие собой систему данных, связанную отношениями с другими элементами и подсистемами организации.
Специфика информации заключается в том, что в момент ее анализа и обработки она, будучи компонентом управляемой системы, отражающим ее состояние, трансформируется в систему элементов, оперируя которой с использованием научных методов получают модель состояния системы. Проецируют модель на цель, определяют отклонения ее параметров (патологию), производят изменения в этой системе (синтез нового знания), а затем новую модель вновь трансформируют в информацию и по каналам прямой связи данная информация «доносит» знание до управляемой системы.
Для того чтобы данные можно было считать информацией, они должны соответствовать некоторым требованиям, заключенным в вышеприведенных определениях. Итак, информация должна:
1) снимать или уменьшать неопределенность;
2) храниться;
3) быть адекватной реальной действительности;
4) быть непротиворечивой;
5) быть достаточной;
6) быть понятной;
7) быть связанной отношениями хотя бы с одним элементом управляемой системы и одним элементом управляющей (иметь «отправителя» и «получателя»);
8) быть структурированной или подвергаться структурированию.
В результате анализа информации, полученной из различных источников, происходит генерирование знания: как, кто, что, когда и почему должен делать для достижения целей личных, целей подразделений и целей организации. Ответ на вопрос почему может показаться лишним, но именно он определяет цели субъектов в контексте целей организации (персонал организации в таком случае не остается в неведении по поводу своей функции и получает естественную мотивацию простым объяснением своего вклада в осуществление миссии организации). В свою очередь информация – также «транспорт» знания и выполняет функцию связи, обеспечивающую передачу управляющих воздействий от управляющей системы к управляемой.
Таким образом, для управления системой (например, системой менеджмента или одной из ее подсистем – подсистемой функциональных стратегий) необходимы и достаточны три информационных канала связи: прямой, обратной и с внешней средой. По каналам обратной связи и связи с внешней средой информация поступает в управляющую систему, затем анализируется и далее по каналу прямой связи в управляемую систему направляется управляющая информация, цель которой – изменение параметров системы в соответствии с целями организации.
Движение информации по каналу связи называется информационным потоком. Модель информационных потоков организации приведена на рис. 8.1.
По каналу обратной связи в управляющую подсистему (систему менеджмента) кроме информации о состоянии управляемых подсистем также поступает информация о воздействиях ближней внешней среды (поставщики, потребители, конкуренты) на различные подсистемы организации.
На рис. 8.1 показано, что анализ информации – одна из подфункций всех функций менеджмента (планирования, организации, мотивации и контроля), обеспечивающая их выполнение.
Общий алгоритм анализа информации может выглядеть так, как это показано на рис. 8.2. До тех пор пока исходные данные не будут проверены на соответствие перечисленным выше требованиям, их нельзя считать достоверными.
После того как данные признаются информацией, на их основе строятся модели организации, ее подразделений, иных систем или подсистем; проблемной ситуации, ситуации кризиса и т. п. событий. Вначале строится модель «черного ящика», затем модель состава, модель структуры и в финале модель «структурной схемы». Построенные модели проверяют на то, снимает ли получившаяся информационная модель неопределенность. Если модель не снимает неопределенность, то необходима дополнительная информация; если снимает, то сравнивают контрольные параметры системы с требуемыми; если расхождение в допустимых пределах, то это означает, что управляемая система не нуждается в воздействии управляющей.
Если обнаруживается расхождение параметров, то определяют, какие управляющие параметры влияют на параметры, по которым обнаружено отклонение, и разрабатывают мероприятия по необходимым управляющим воздействиям.
8.2. Метод экспертного оценивания
Метод экспертного оценивания относится к инструментарию количественной оценки качества альтернатив в условиях слабоформализуемой проблемной ситуации.
Сущность метода экспертных оценок заключается в логико-интуитивном анализе внутренней и внешней среды организации, разработке альтернатив и количественной оценке их качества. Обобщенное мнение экспертов служит основанием для осуществления выбора.
Комплексное использование интуитивного и логического мышления, а также формальной обработки количественно выраженных суждений экспертов позволяют получить показатели качества альтернатив при решении слабоформализуемых задач выбора. Эксперты при этом выступают в роли «измерительных приборов», позволяющих определить их относительную погрешность (по разбросу суждений) и оценки, интерпретация которых дает требуемый результат.
Экспертные суждения – это содержательные высказывания (определяющие состав, структуру, функциональность исследуемой системы, сущностей и их атрибутов), количественная или качественная оценка какой-либо сущности (т. е. определение количественных и качественных атрибутов и их значений).
Типовые задачи, решаемые методом экспертного оценивания, следующие:
● определение состава возможных событий в какой-либо системе в конкретном интервале времени;
● установление вероятностей событий и временных интервалов в множестве событий;
● структурирование проблемного поля организации и определение приоритетности решения проблем;
● дифференциация целей управления до задач и определение приоритетности их решения;
● генерирование альтернатив; фильтрация множества альтернатив и оценка их предпочтительности.
Этапы экспертизы. Процесс экспертизы в общем случае условно может быть разбит на следующие этапы, последовательность и содержание которых могут варьироваться в зависимости от реальных условий и ограничений:
1) определение задач экспертизы;
2) формирование аналитической группы;
3) отбор экспертов и формирование эксперт-группы;
4) организация и проведение опроса;
5) анализ и обработка эксперт-информации;
6) интерпретация полученных результатов и представление их в форме, пригодной для осуществления выбора ЛПР.
Первые три этапа относятся к подготовке экспертизы. При подготовке экспертизы важно сформулировать ее задачи, т. е., основываясь на информации о проблемной ситуации, определить, какие проблемы требуется решить и какой ожидается результат. На основе сформулированных задач формируется аналитическая группа, в задачи которой входит:
● разработка методов опроса;
● отбор экспертов и формирование эксперт-группы;
● проведение опроса экспертов;
● анализ результатов опроса и их интерпретация.
Аналитическая группа, в зависимости от сложности и специфики проблемной ситуации, может быть сформирована на первом этапе. В этом случае помимо перечисленных задач на нее возлагается также определение задач экспертизы.
В случаях особенной сложности проблемной ситуации, неопределенности среды и большого масштаба требуемых изменений, что характерно при решении стратегических проблем, может потребоваться привлечение к организации процесса экспертизы внешних консультантов по управлению.
Субъекты и объекты экспертизы. Модель «черного ящика» процесса экспертной оценки представлена на рис. 8.3. На входе процесса экспертного оценивания в случае, когда принимается стратегическое решение, кроме параметров внутренней среды, характеризующих проблемную ситуацию и ресурсы организации, также включаются параметры внешней среды. Необходимость включения параметров внешней среды в таком случае объясняется спецификой стратегических управленческих решений.
Персонал организации – ее важнейший ресурс, представляющий ее стержневые компетенции, – основной источник субъектного состава процесса оценивания. В случаях, когда кадровый потенциал не позволяет привлечь к процессу оценивания работников организации (либо по причине низкого интеллектуального потенциала, либо в силу занятости в производственных и иных процессах), можно воспользоваться услугами сторонних экспертов, что сопряжено, впрочем, с рядом барьеров.
Тем не менее привлечение сторонних экспертов – единственный выход для обеспечения проведения экспертизы в случаях, когда работники предприятия не могут быть привлечены к процессу оценивания. Кроме того, привлечение сторонних экспертов (при обеспечении их информированности) позволяет значительно повысить объективность оценок. Тут возникает противоречие: с одной стороны, кто, как не работники организации обладают требуемой для проведения оценки информацией, а с другой, независимые сторонние эксперты способны наиболее объективно проводить экспертную оценку.
Данное противоречие решается путем привлечения к процессу оценивания консультантов по управлению, одна из задач которых – организация взаимодействия участников процесса, в результате которого происходит взаимное информирование сторонних и внутренних экспертов.
Субъектный состав экспертизы. Как система процесса оценки он может быть получен из круга решаемых задач и условий, в которых происходит процесс РУР.
В общем случае субъектный состав процесса экспертной оценки следующий (рис. 8.4):
● субъект (лицо или группа лиц), принимающий решение, – в этом случае в данное понятие включается не только лицо или группа, осуществляющая выбор, но и участники активной группы, т. е. лица, заинтересованные в решении;
● информаторы – это все те люди – источники информации, непосредственно связанные с процессами переработки ресурсов или управления;
● эксперты – это специалисты в конкретных областях функционирования организации (владеющие технологией переработки ресурсов) или в области управления ею (владеющие технологией управления), обладающие необходимыми процедуральными знаниями и способные на основе вновь поступившей информации выносить суждения, рекомендации и заключение по объекту экспертизы в пределах своей компетенции;
● консультанты по управлению – специалисты в области организации процессов выявления проблем, определения видения, миссии, целей, разработки критериев, генерирования альтернатив и их оценки, владеющие специальными инструментами и технологией разработки управленческих решений;
● аналитики – специалисты в какой-либо узкой области знаний, способные проводить анализ в областях решаемых проблем и владеющие специальными инструментами анализа и технологией их применения.
Объектный состав процесса экспертного оценивания. Представляет собой информационные модели действительного и желаемого состояний организации, а также условий среды, в которых она функционирует (рис. 8.5). Кроме этого в объектном составе могут присутствовать базы знаний, образованные путем анализа и систематизации как внутреннего опыта организации, так и внешнего (опыта других организаций).
В качестве объектов оценивания обычно выступают альтернативы решения проблем, генерируемые на основе контекста, в котором происходит разработка решения. При этом в функции эксперт-группы входит как генерация альтернатив, так и их оценка с выработкой рекомендаций по решению проблем.
Рассмотрим подробнее методы формирования эксперт-групп, методы сбора и обработки информации, получаемой от экспертов, и расширения метода экспертных оценок.
По объекту исследования экспертная информация может быть разделена на следующую информацию о:
● миссии и целях системы (в том числе рангах целей);
● функциях системы;
● составе системы;
● связях между элементами системы;
● тенденциях развития системы (прогнозе развития при различных факторах среды);
● возможных вариантах изменения системы (альтернативах);
● весах (рангах, значимости) элементов системы и их функциях.
На точность результатов экспертизы существенно влияет состав эксперт-группы. Одна из задач процедуры отбора – формирование системы характеристик эксперта. А. С. Малинин и В. И. Мухин предлагают для описания экспертов, с точки зрения оценки качества решения проблемы, использовать следующие характеристики: компетентность, креативность, конформность, аналитичность, широту и глубину мышления, самокритичность и др.
Под компетентностью понимают степень квалификации эксперта в определенной области знаний, обладание компетенцией (компетенция – круг вопросов, для решения которых лицо обладает необходимыми знаниями и умениями).
Креативность (англ. сreate – создавать) – это способность видеть контекст (существенные по отношению к данной проблеме обстоятельства) и создавать на его основе модели необходимых изменений, т. е. разрабатывать альтернативы.
Конформность – с одной стороны, способность личности к действительному преобразованию индивидуальных установок в результате внутреннего принятия позиции окружающих, которая оценивается как более объективная и обоснованная (обычно играет положительную роль), а с другой стороны, неустойчивость мнения, подверженность влиянию более авторитетных членов группы (играет отрицательную роль).
Аналитичность – в широком смысле способность эксперта к анализу и самоанализу, в узком смысле – способность анализировать проблемную ситуацию, т. е. выделять в ней элементы, определять связи между ними и функциональные зависимости, что позволяет находить место рассогласования в системе и разрабатывать модели требуемых изменений.
Широта мышления – это способность эксперта представлять исследуемую сущность не только в общем контексте, но и в других контекстах, формирующих новый аспект исследуемой сущности.
Глубина мышления – это способность эксперта представлять максимально возможное множество аспектов исследуемой сущности именно в данном контексте.
Самокритичность – способность эксперта абстрагироваться от эмоционального контекста и объективно оценивать собственную позицию.
Компетентность экспертов оценивается определением коэффициента компетентности k по простой и полной методике. Коэффициент компетентности k вычисляется на основе суждений эксперта о степени своей информированности по решаемой проблеме с указанием источников аргументации своих суждений:
где ku – коэффициент информированности, получаемый на основе самооценки эксперта по 10-балльной шкале, умножаемый на 0,1;
ka – коэффициент аргументации, получаемый в результате суммирования баллов по табл. 8.1.
Эксперт заполняет таблицу без значений степеней влияния, оценивая влияние источников по качественной шкале: высокая – средняя – низкая. Затем качественные оценки заменяются их количественными показателями и подсчитывается (суммированием значений) количество баллов по всем источникам.
При этом должны выполняться условия: 0 ≤ ka ≤ 1, 0 ≤ ku ≤ 1 и соответственно 0 ≤ k ≤ 1.
Источник: Малин А. С., Мухин В. И. Исследование систем управления: Учебник для вузов. – Изд. 2-е. М.: ГУ ВШЭ, 2004. – С. 340
Анкетирование считается наиболее эффективным и самым распространенным видом опроса и заключается в заполнении экспертами опросных листов-анкет.
«Анкета – это определенным образом организованный набор вопросов, ответы на которые позволяют получить информацию об объекте экспертизы, необходимую для проведения управленческого анализа».[37]
По мнению Т. Гавриловой, анкетирование – наиболее жесткий метод сбора экспертной информации, поскольку он наиболее стандартизирован – аналитик заранее составляет вопросник или анкету, размножает ее и использует для опроса нескольких работников компании.[38]
В зависимости от того, какие задачи ставятся перед экспертами и, соответственно, какую информацию требуется собрать в результате проведения анкетирования, целесообразно рассмотреть следующие типы анкет.
Фактографические анкеты позволяют собрать объективную информацию об анализируемом объекте и получить, таким образом, систематизированную информационную модель объекта анализа (например, информационную модель внешней среды).
Тематические анкеты – анкеты, позволяющие собрать информацию по определенной тематике (например, о работе кадровой подсистемы, подсистемы маркетинга или управления).
Анкеты альтернатив – анкеты, предназначенные для разработки альтернатив.
Оценочные анкеты – анкеты, предназначенные для оценки объектов экспертизы или элементов оцениваемой системы, в том числе альтернатив. Другими словами, все перечисленные выше типы анкет могут быть оценочными помимо обозначенных особенностей в случае, когда в анкете предусмотрены поля для вынесения суждений.
Вопросному составу анкеты и структуре вопросов следует уделять пристальное внимание, результаты анкетирования должны обеспечивать ЛПР максимально полной и достоверной информацией, необходимой для принятия решения.
Типология вопросов, применяемых при составлении анкет, представлена в табл. 8.2.
Источник: Малин А. С., Мухин В. И. Исследование систем управления. – С. 343
Окончательный вопросный состав анкеты формируется после ее пилотажа, т. е. апробации опроса экспертов с целью выявления некорректных, неясных вопросов, вызывающих дополнительные (со стороны экспертов) вопросы, и т. п. Кроме анкет-опросников экспертам предоставляется пояснительная записка, объясняющая исходные условия (цель и задачи опроса, объект экспертизы, сведения о проблемной ситуации, т. е. ее модель) и правила по заполнению анкет.
Анкетирование как процесс сбора информации может быть очным и заочным.
Очное анкетирование – это непосредственный контакт опрашивающего и опрашиваемого, предполагающий разъяснения по ходу опроса со стороны первого (недостаток – субъективное влияние опрашивающего на ответы опрашиваемого, достоинство – возможность уточнения и разъяснения вопросов).
Заочное анкетирование не требует непосредственного контакта опрашиваемого и опрашивающего и позволяет привлекать к процессу оценивания территориально разделенных экспертов (например, из разных городов или структурных подразделений организации) без их отрыва от выполняемых функций (недостаток – невозможность уточнения вопросов, проблемной ситуации и правил по заполнению анкет).
Экспертное ранжирование.Рангом называется степень отличия по какому-либо признаку, а ранжированием – процесс определения рангов, относительных количественных оценок степеней отличий по качественным признакам (например, расположение факторов в порядке их существенности, значимости в данном исследовательском контексте).
Ранжирование применяется в случаях, когда невозможна или нецелесообразна непосредственная оценка. При этом «ранжирование объектов содержит лишь информацию о том, какой из объектов более предпочтителен, и не содержит информацию о том, насколько или во сколько раз один объект предпочтительнее другого. Объект, расположенный в ранжировании эксперта, скажем, на третьем месте, может превосходить объект, расположенный на четвертом месте, в 1,01 раза, а может превосходить и в 101 раз».[39]
Метод простой ранжировки[40] заключается в том, что эксперты располагают объекты ранжирования (например, критерии) в порядке убывания их значимости (для альтернатив это убывание предпочтительности). Ранги обозначаются цифрами от 1 до n, где n – количество рангов. Сумма рангов Sn при этом будет равна сумме чисел натурального ряда:
Так, при n = 6 последовательность рангов альтернатив An может выглядеть следующим образом: 2, 4, 1, 3, 6, 5, что означает, что ранг альтернативы A3 равен единице (RA3 = 1) и она наиболее предпочтительна из всех шести альтернатив (наименее предпочтительна альтернатива A5, так как RA5 = 6).
При ранжировании n объектов m экспертами ранжирование проводят следующим образом.
1. Каждый эксперт выносит суждения о рангах объектов.
2. Для каждого объекта подсчитывают сумму рангов, полученных от всех экспертов, т. е.
где Sn – представляет собой результирующий ранг n-го объекта;
???? – суждение m-го эксперта о ранге n-го объекта.
3. Определяют ранги объектов (от 1-го до n), начиная от наименьшего до наибольшего результирующего рангов.
Метод непосредственной оценки заключается в отнесении объекта оценки к определенному значению по оценочной шкале (т. е. в присвоении объекту оценки балла в определенном интервале). Например, оценка от 0 до 10 в соответствии с предпочтением по какому-либо признаку или их группе (например, альтернативы, по предпочтению, критерии – по значимости, факторы внешней среды – по оказываемому влиянию, проблемы – по приоритетности решения).
Для дальнейшей обработки полученные оценки могут быть пронормированы, т. е. их сумма может быть приведена к единице путем деления каждой оценки на их общую сумму.
Для наглядности и удобства обработки (например, осуществление выбора ЛПР) оценки могут быть переведены в ранги. Максимальной оценке при этом соответствует наивысший ранг, т. е. 1, а минимальной – n (при n – количестве объектов оценки).
При оценке объекта по нескольким параметрам (например, при оценке альтернатив по нескольким критериям) cуммарная оценка объекта проводится следующим образом.
1. Эксперты выносят суждения о весах параметров (например, о весах критериев) и оценках объекта по множеству параметров (например, оценки альтернатив по критериям).
2. Аналитики обрабатывают полученные оценки: вычисляют нормализованные веса параметров (например, критериев) по формулам арифметического среднего, геометрического среднего или средневзвешенного. Так, методом вычисления средних арифметических веса находятся следующим образом:
● нормализуют оценки весов параметров отдельно по каждому эксперту (табл. 8.3, стр. 2–4)
● находят средние арифметические весов параметров (см. стр. 5 табл. 8.3);
● подсчитывают оценки объектов по параметрам, вычисляемым аналогично вычислению весов параметров, и определяют комплексные оценки объектов по следующей формуле:
где Ri – комплексная оценка i-го объекта (i = 1…n, где n – количество объектов оценки);
kj – нормализованный весовой коэффициент j-го параметра;
rij – нормализованная оценка i-го объекта по j-му параметру;
m – количество параметров.
Затем комплексные оценки нормализуют.
Метод парных сравнений. Метод парных сравнений заключается в определении предпочтений элементов, расположенных в левом столбце, над элементами, расположенными в верхней строке. При этом составляется матрица, по строкам и столбцам которой располагают сравниваемые объекты (табл. 8.4).
В табл. 8.4 в ячейке A12 вписана единица, это означает, что элемент A1 получает бóльшую оценку, чем элемент A2, соответственно в ячейке A21 пишут 0, а затем, суммируя значения по строкам, получают ранги объектов.
8.3. Методы оптимизации решений
Оптимальным считается решение, обеспечивающее максимальную эффективность. Оптимизация решения – поиск оптимального множества факторов, влияющих на его результат.
Р. А. Фатхутдинов называет следующие методы, применяемые для оптимизации решений.
● Анализ (гр. analysis – разложение, расчленение) – метод научного исследования, состоящий в мысленном или фактическом разложении целого на составные части.
● Синтез (гр. syntesis – соединение, сочетание, составление) – метод научного исследования какого-либо предмета, явления, состоящий в познании его как единого целого, в единстве и взаимной связи его частей.
● Прогноз (гр. prognosis – предвидение, предсказание) – научно обоснованная гипотеза о вероятном будущем состоянии экономической системы и экономических объектов и характеризующих это состояние показателей.[41] Прогнозирование – процесс разработки, составления прогноза.
● Моделирование (фр. мodelle, от лат. modulus – мера, образец) – воспроизведение экономических объектов и процессов в ограниченных, малых, экспериментальных формах, в искусственно созданных условиях.
8.4. Методы моделирования и формализации проблемной ситуации
Описание системы (будь то проблемная ситуация, подсистема маркетинга, учета или организация как система в целом) на любом языке отражает лишь некоторые стороны явлений и никогда не бывает абсолютно полным.
Под моделью понимают описание, охватывающее и отображающее атрибуты (свойства, показатели, параметры, принимаемые формы) сущности, интересующие исследователя с позиции получения результатов по проблеме исследования, т. е. с позиции достижения его (исследования) целей. Под сущностями в данном контексте понимают явления, процессы, системы различной природы, что-то иное, поддающееся описанию. Из приведенного определения ясно, что все модели субъективны. Еще одна особенность моделей заключается в том, что сущности могут быть смоделированы на различных языках описания.
Моделирование условно можно разделить на образное, логическое, физическое, экономико-математическое и ассоциативное.
Образная модель – это модель, возникающая в сознании человека, представляющая собой зрительный, слуховой, осязательный или обонятельный отпечаток, некий образ явления действительности. Образная модель представляет собой фрагмент действительности (то, что Дж. Миллер назвал чанком, вкладывая в это понятие «отрезок запоминаемой человеком информации»).[42]
Следует отметить, что образ – это еще не информация (см. тему 7). Приближенно образную модель можно считать кучей атрибутов сущности. Сама сущность объективируется в некоторой своей части в процессе возникновения ассоциативных связей между образом и человеческой системой переработки информации (в части ее долговременной памяти) в процессе мышления и дальнейшем распознавании элементов и компонент, а также систематизации образной модели. Систематизация при этом характеризуется возникновением, генерированием основных связей между элементами и компонентами системы.
Приведем пример. Исследователь видит станки (1), слышит шум работающих машин и механизмов (2), видит поступательное движение трансформируемых и приобретающих различную форму (например, усложняющихся) металлических объектов (3), видит как минимум две категории персонала (рабочие (4) и управляющие (5), слышит их голоса (6), чувствует запах смазки и окисляющегося металла (7).
Зададимся рядом вопросов и попытаемся на них ответить.
● Почему глаголы «видит» и «слышит» чередуются? Потому что внимание человека носит избирательный характер.
● Почему именно в такой последовательности? Потому что после получения некоторой зрительной информации в случае, когда идентификация объекта невозможна только по зрительному образу, внимание человека переключается на поиск дополнительных идентификаторов (слуховых, обонятельных и осязательных).
● Почему наблюдатель остановился на запоминании лишь семи атрибутов сущности? Потому что количество ячеек кратковременной памяти (чанков) равно 72, а это означает, что человек может удерживать в кратковременной памяти от пяти до девяти информационных отрезков.
Далее происходит процесс идентификации элементов, определения связей между ними и синтез модели системы: функции системы, ее элементов, подсистем, а также структуры системы.
В итоге в сознании формируется образная модель системы промышленного производства. В процессе синтеза модели может потребоваться дополнительная информация в зависимости от цели наблюдения. Если, например, исследователь задался целью сформировать модель системы управления производством, то по форме одежды, действиям и поведению работников он может классифицировать их на управленческий персонал, рабочих, а также служащих. Далее в процессе интервью (вербальной коммуникации) он может определить их функции, возрастной состав, уровень профессионализма, степень удовлетворенности условиями труда и т. п.
Вербальная модель системы – модель системы, выраженная в языковой знаковой системе (словами). Особенность таких моделей состоит в том, что они уже не образы в мышлении, а информация, или, точнее, информационная модель исследуемой сущности. Такая модель может быть в устной или письменной форме. В первом случае эти модели представляют собой временной последовательный информационный поток, кодированный в звуковых колебаниях определенных тембров, пауз и интонаций. Во втором – массив символов, последовательное воспроизведение которых (вслух или мысленно) приводит к восстановлению образной модели в сознании человека.
Необходимо отметить, что вообще процесс принятия решения – это мыслительная работа ЛПР, происходящая в его сознании над образной моделью проблемной ситуации, с применением средств, лишь помогающих ему принять оптимальное решение, т. е. так изменить модель реального объекта, процесса, явления (т. е. сущности), чтобы была достигнута цель – разработка управляющего решения.
Перенос изменений из модели на реальный объект осуществляется уже в процессе реализации УР, а контроль за его исполнением подразумевает сравнение разработанной модели с реальным объектом и выявление отклонений реальных показателей от запланированных.
Для передачи, хранения, исследования, совершенствования и практического использования многоаспектных образных моделей применяют различные «разрезы» или виды моделей. Например, при разработке стратегических решений требуется построение как вербальной модели решения (кто, что, когда и с использованием каких средств должен делать), так и математической (для того, чтобы можно было отслеживать процесс изменений в организации и вовремя производить корректировку стратегии).
Оперативные проблемы (например, смена производственной линии) требуют формализации до математической модели в процессе их решения и трансформации (интерпретации математических вычислений) в вербальные модели (например, передача указания работникам: какое оборудование, куда и в какие сроки необходимо установить).
Примером логического моделирования может служить процесс составления дерева решений (рис. 8.6).
Физические модели представляют собой пропорционально уменьшенные натуральные объекты, изготовляемые из различных материалов (пластилин, дерево, пластмасса, пенопласт и т. п.). Такие модели позволяют исследовать параметры натуральных объектов, не прибегая к дорогостоящему процессу их создания в натуральную величину.
Экономико-математическое моделирование – это процесс создания экономико-математической модели. Экономико-математическая модель – абстрактное представление экономического явления, процесса или объекта с использованием научной абстракции и числовых величин, отражающих (показывающих) необходимые свойства объекта и позволяющие производить математические операции с различными свойствами явлений, процессов или объектов.
Абстрактное моделирование предполагает создание модели процесса, объекта, явления в форме, содержащей интересующие исследователя свойства, например, сохраняющие состав, структуру, отношения между элементами, принципы функционирования.
Так, когда исследуют эффективность УР, не принимают во внимание, из каких этапов состоит реализация УР, кто его будет реализовывать и контролировать процесс реализации. Принимаются во внимание лишь показатели эффективности решения (такая модель называется моделью эффективности УР).
Необходимо отметить, что модель – всегда абстракция, поскольку если модель совпадает с реальным объектом, явлением или процессом, то это уже его копия. В контексте конкретного исследования не принимаются во внимание какие-либо свойства натурального объекта явления или процесса. Например, если строится модель автомобиля в натуральную величину, для изучения его аэродинамических характеристик и совершенствования формы кузова, то нецелесообразно оснащать такую модель двигателем. Исследователя интересует в данном исследовательском контексте лишь влияние формы автомобиля на его аэродинамические характеристики. Более того, если уменьшение размеров модели не вносит ощутимых искажений в исследуемый процесс обтекания автомобиля воздушными потоками, то для исследователя гораздо удобнее и дешевле создание уменьшенной модели.
Ассоциативное моделирование предполагает изображение трудно представимых категорий в категориях легко представимых или представимых в тех категориях, которые необходимы исследователю для исследования объекта процесса или явления в данном проблемном контексте.
Например, механические часы – это механическая циклическая модель времени, электронные – электронная модель времени, песочные – физическая модель времени.
Перечислим требования, которым должна удовлетворять модель.
1. Адекватно отражать те аспекты объектов, явлений и процессов, которые необходимы исследователю.
2. Обладать достаточностью и одновременно неизбыточностью необходимых для исследования параметров.
3. Соответствовать по форме тем методам, которые предполагается применять в процессе исследования, операциям, проводимым с моделью (испытаниям, сравнениям, выявлением свойств и зависимостей между ними, значениям параметров при определенных условиях и т. п.).
8.5. Модели систем
Простейшая модель системы – модель «черного ящика». Такая модель не отражает состав, отношения между элементами системы (структуру) и их функциональное назначение (включая функциональные зависимости). Она лишь определяет миссию системы, т. е. ее предназначение, роль в надсистеме (системе высшего порядка по отношению к исследуемой). Обычно такие модели отображают, какие компоненты входят в систему и какие выходят из нее. Например, в часы входит труд, затрачиваемый для завода пружины, а выходит информационная механическая модель времени.
Примером модели «черного ящика» может служить графическая модель электронного элемента 2И-НЕ (рис. 8.7).
Приведенная модель системы обозначает, что система имеет два логических входа A и B и один выход. Элемент осуществляет операцию конъюнкции двух сигналов и операцию отрицания. Известны состояния выхода при различных комбинациях состояний входов, отражаемые знаковой моделью и представленной таблицей истинностей (табл. 8.5).
Вербальная модель логической системы в таком случае звучит так: «Имеется логическая система с двумя входами и одним выходом, выполняющая функцию конъюнкции сигналов входов и отрицание результата, заключающуюся в том, что ложное состояние выхода обеспечивается тогда и только тогда, когда состояния двух входов истинны, в противном случае (при иных комбинациях состояний входов) состояние выхода истинно. Состояние неопределенности не возникает ни при каких комбинациях состояний входов». При этом исследователя не интересует элементный состав и структура, а также принцип преобразования сигналов, ему важно лишь, какую функцию выполняет система, для чего она служит.
8.6. Единство анализа и синтеза как метод познания
Анализ и синтез – два взаимосвязанных метода, позволяющих определить элементный состав системы, ее структуру и функциональные зависимости между элементами.
Единство анализа и синтеза легко представить, если рассмотреть его на примере дерева эффективности управляющего решения (рис. 8.8).
На нулевом уровне дерева показатель эффективности УР выражается отношением эффекта от его реализации к сумме затрат на разработку и реализацию.
Анализ эффекта от реализации УР, а также затрат на разработку и реализацию УР дает исследователю состав системы, структура формируется с применением синтеза и позволяет построить математическую модель с использованием весов, входящих в перечисленные категории элементов. Это значит, что если в качестве эффекта от реализации использовать степени достижения целей УР, выраженные количественно и проранжированные по значимости и разделить на сумму затрат ресурсов, то в результате будет синтезирована математическая модель эффективности УР. При этом затрачиваемые ресурсы тоже могут быть проранжированны по принципу приоритетности использования. Например, человеческие ресурсы могут быть в наличии, а вот финансовые придется изыскивать, «перебрасывать» из других источников возникновения затрат, что может привести к появлению новых проблем. Таким образом, можно получить относительные коэффициенты эффективности УР, позволяющие сравнивать альтернативы.
8.7. Подход к исследованию операций
Под операцией понимают любое целенаправленное действие. Цель (или цели) операции при этом формируются субъектами целеполагания. Под исследованием операций (ИО) понимают обоснование решений, принимаемых во всех областях целенаправленной деятельности человека, путем применения математических количественных моделей и методов.
Задача ИО состоит в том, чтобы найти оптимальный способ достижения цели или целей. Ю. Б. Геймер ввел новый термин «теория исследования операций» для того, чтобы подчеркнуть необходимость и объективное существование концепций теории и общей методологии при решении задач выбора различной природы.
Несмотря на то что теория ИО широко использует математические методы, главное содержание дисциплины – сложные задачи выбора, их математическая формализация.
О. И. Ларичев приводит две классические задачи, решаемые методами исследования операций, со ссылкой на первоисточник.[43] Еще более обобщим приведенные задачи.
Задача 1. Постановка обобщенной транспортной задачи.
Дано. Транспортная компания, занимающаяся перевозками пассажиров по разным маршрутам. Известны потоки пассажиров между различными пунктами и общее число имеющихся транспортных средств разных типов.
Найти. Сколько транспортных средств и какой вместимости должно обслуживать различные маршруты так, чтобы расходы на их обслуживание были минимальны?
Задача 2. Постановка задачи о назначениях.
Дано. Число работ; стоимость выполнения каждой из работ каждым исполнителем.
Найти. Распределение работ так, чтобы суммарная стоимость их выполнения была минимальной и при этом каждый исполнитель выполнял одну работу.
Рассмотрим процесс оптимизации системно, определив модель «черного ящика» и далее модели состава (методы) и функциональные модели (в какой последовательности и как применяются методы).
На входе в систему ИО должны быть:
● цель операции;
● запас активных средств, доступных для проведения операции;
● множество альтернатив (способов использования ресурсов);
● критерий (количественно выраженная цель, на соответствие которой сначала проверяются альтернативы – это фильтрация, и по которой затем сравниваются – это оценка);
● совокупность всех ограничений и условий.
Изучение операции проводится исследователем с позиции его информированности с учетом возможного обновления информации, которая предоставляется оперирующей стороной.
На выходе системы исследования операций (СИО) – модель поведения, в результате следования которой цель операции будет достигнута с минимальными или максимальными показателями по критерию оценки (например, минимизация убытков или максимизация прибыли; минимизация издержек или максимизация показателя качества товара и т. п.).
Нетрудно заметить, что в приведенном выше примере минимизация издержек и максимизация качества товара – взаимоисключающие критерии оценки. Это означает, что одновременная оптимизация УР по данным критериям невозможна и увеличение одного показателя требует уменьшения другого. Возникает вопрос: какое соотношение между оценками по критериям наилучшее, отвечающее максимальной степени достижения целей?
Ответ на вопрос, какое приращение себестоимости оправдывает приращение качества выпускаемого товара, может быть дан лишь экспертами (людьми, обладающими уникальным процедуральным знанием) на основе их интуиции, т. е. опыта, носящего подсознательный характер. Наличие слабоформализуемых или неформализуемых факторов, порой скрытых, поскольку эксперт и сам не знает, на основании чего ставит ту или иную оценку, позволяет говорить о математических моделях и методах оптимизации УР как о методах поддержки принятия решений, а не как о методах их безусловного выбора.
Всегда существуют условия, не учтенные в модели, например при двух критериях – себестоимость и качество в случае, если предприятие придерживается стратегии минимизации издержек, то будут доминировать альтернативы с более высокими оценками по критерию себестоимости (обеспечивающие более низкую себестоимость), при этом небольшая потеря в качестве будет приемлема. Если предприятие придерживается стратегии фокусирования на элитном клиенте, то даже значительное увеличение себестоимости продукции приемлемо, если при этом будет обеспечиваться ее наивысшее качество.
Методы ИО достаточно подробно описаны в специальной литературе. Мы остановимся на трех главных направлениях теории ИО, выделяемых коллективом авторов, соответствующих трем этапам РУР и всегда присутствующих в исследовании.
Этап 1. Построение модели. Описание процесса языком чисел. При этом одна и та же модель может описывать различные по предметному содержанию (элементному составу) операции, укладывающиеся по структурному и функциональному содержанию в математическую модель.
Этап 2. Постановка задачи операции. Данный этап характеризуется как задача формализованной постановки проблемы и предполагает формирование ее целей и их формализацию, т. е. количественное выражение в виде числовой модели. В общем случае задачей ИО может быть:
● анализ неопределенностей и ограничений;
● формирование задачи оптимизации, выраженной проблемой поиска таких значений переменных, входящих в математическую модель, которые обеспечивали бы максимальную эффективность операции или, говоря языком математики, максимумов некоторой функции, отражающей исследуемое явление или процесс.
Этап 3. Собственно оптимизация. Поиск максимумов функции f(x) с применением математических методов. В некоторых случаях использование лишь математического аппарата оказывается неприемлемым в силу невозможности формализации некоторых параметров проблемной ситуации. В таких случаях комбинируют математические методы и эвристические и говорят о системе поддержки РУР методами ИО (рис. 8.9). Таким образом, эксперты и аналитики представляют собой подсистему поддержки РУР, обеспечивая ЛПР требуемой для принятия решения информацией.
Напомним основные этапы решения задачи в исследовании операций.[44]
1) построение модели исследуемого объекта, явления или процесса;
2) выбор критерия оптимальности;
3) нахождение оптимального решения.
Особенности подхода исследования операций заключаются в следующем.
1. Применение подхода ИО при условии объективности модели позволяет получить оптимальное и единственно возможное решение.
2. Несмотря на то что окончательный выбор осуществляет ЛПР, в процессе РУР ему отводится роль заказчика решения и информатора. Поиском оптимального решения занимаются аналитики.
3. Объективная модель проблемной ситуации, целевая ориентация процесса разработки УР и поиска оптимального решения с опорой на научные методы анализа ситуации и синтеза решения позволяют говорить о существовании «объективного критерия успехов в применении методов исследования операций».
8.8. Аналитический метод РУР
Аналитический метод РУР основан на использовании в качестве модели проблемной ситуации математических или логических зависимостей в виде формул, графиков, таблиц, статей уставных документов и законодательных актов. Другими словами, в качестве исходной принимается такая информация, на основе которой можно осуществить точный выбор решения и разработать правила и инструкции УР. Основой для РУР служит ситуация, описанная формальными документами, отражающими реальную ситуацию.
Аналитический метод РУР применяется в тех случаях, когда проблемная ситуация структурирована, например, обнаружена ошибка бухгалтерского учета – требуется привлечь аудиторов для проведения проверки. Процесс принятия решения в таком случае выглядит так, как изображено на рис. 8.10.
Регламентирующие условия, таким образом, либо уже содержат альтернативы, как правило, единственное решение, либо определяют правила выбора, согласно которому принимается решение.
Э. А. Смирнов определяет следующие условия применения данного метода:
● неограниченный штат работников организации или ее подразделений;
● неограниченное время РУР;
● высокая достоверность и эффективность математических или логических зависимостей, а также большое доверие к ним со стороны руководителя;
● подготовка и реализация типовых УР.
8.9. Статистический метод РУР
Статистический метод РУР предполагает использование в качестве модели решения информацию о прошлом удачном опыте каких-либо организаций при подготовке и реализации УР.
Данный метод используется на стадии разработки и предполагает, по существу, анализ опыта, представленного в различных формах (например, электронные публикации, интервью с управляющими предприятий и др.). Всевозможные симпозиумы, конференции, собрания (формальные мероприятия), а также рыбалка, баня, охота, иные виды совместного отдыха (неформальные мероприятия) создают специфическую атмосферу для обмена так называемым экспертными знаниями в области управления вообще и РУР в частности. Процесс РУР при этом может выглядеть так, как показано на рис. 8.11.
8.10. Метод математического программирования РУР
Метод математического программирования выделен как самостоятельный из числа аналитических методов в силу его значимости при разработке обоснований для стратегических УР.
Метод включает систему формул и правил расчетов для нахождения условных экстремумов при анализе экономических процессов. Такие процессы описываются в виде системы уравнений. Процедура расчетов носит название математического программирования. Суть данного метода заключается в формализации исследуемых процессов и построении математической модели в виде системы уравнений и неравенств. Схематично процесс РУР методом математического программирования можно представить так, как это показано на рис. 8.12.
Особенность этого метода состоит в том, что он применим только в случаях, когда возможна формализация проблемной ситуации. Но даже в этом случае данному методу отводится вспомогательная роль, а решение принимается с учетом расчетов, которые лишь помогают ЛПР обосновать тот или иной выбор.
8.11. Матричный метод РУР
Принятие решения на основе матричного метода сводится к осуществлению выбора с учетом интересов всех заинтересованных сторон. Схематично процесс РУР при этом выглядит так, как это показано на рис. 8.13.
На рисунке 8.13 показано, что существует некоторое множество решений, удовлетворяющих все стороны-участники. Отказ сторон-участников от части своих интересов позволяет принять компромиссное решение, которое возможно только при достижении консенсуса (общего согласия по спорным вопросам). Принятие конфликтных решений, не учитывающих и попирающих интересы других заинтересованных лиц, ведет к обострению деловых отношений и конфронтации. Лучшее соотношение интересов достигается проведением опросов, интервью, референдумов, совещаний и деловых встреч, рассмотрением мнений сторон, писем, жалоб и т. п.
8.12. Исследование решений на множестве Парето
Идея построения множества Парето (рис. 8.14) возникла при появлении многокритериальных задач выбора. Визуализация множества предоставляет ЛПР возможность сравнивать предпочтительность альтернатив A1,…, An, в данном случае n = 3 (сравниваются четыре альтернативы), по двум критериям C1 и C2. Альтернатива A3 называется доминируемой всеми альтернативами, поскольку она хуже других хотя бы по одному критерию. Альтернативы A1 и A2 – доминирующие соответственно и при этом равнозначные (равные по предпочтительности) при прочих равных условиях. Выбор одной из альтернатив A1 или A2 осуществляется по дополнительному критерию; исходя из личных предпочтений; исходя из существующих ограничений.