Формализованные методы выработки и оценки альтернатив

Классификация методов выработки и оценки альтернатив

Тема 3. Методы выработки и оценки альтернатив

При разработке и оценке альтернатив могут использоваться различные методы, которые можно разделить на две группы [1] (см. рис. 3.1):

· формализованные или алгоритмы,

· неформализованные или эвристики.

Такое разделение является достаточно условным, поскольку при использовании формализованных методов всегда остается место для творчества, а в использовании эвристических методов всегда можно выделит формализованные процедуры.

Рис. 3.1. Классификация методов выработки и оценки альтернатив.

В зависимости от полноты имеющейся информации формализованные методы разработки и оценки альтернатив подразделяются на детерминантные и недетерминантные.

Детерминантные методы применяются в тех случаях, когда известны все условия проблемной ситуации, т.е. стоящая перед руководителем задача не имеет неопределенностей. Данные методы подразделяются на

· прямые (или методы прямого счета), которые призваны ответить на вопрос: «Что будет, если принять какую-либо альтернативу из всего их множества?»;

· обратные которые призваны ответить на вопрос: «Какую альтернативу из всего их множества необходимо принять для того, чтобы критерий эффективности принял свое экстремальное (минимальное или максимальное) значение?».

Используя математическую символику можно сказать, что прямые методы позволяют определить, чему будет равен показатель эффективности W при принятии некоторого решения xÎX, где X - множество альтернатив, а обратные методы позволяют найти xÎX, при котором показатель эффективности W принимает экстремальное (минимальное или максимальное) значение.

Среди обратных методов можно выделить:

· перебор, используемый в тех случаях, когда множество альтернатив невелико, в этом случае для каждого xÎX сначала вычисляются значения W, а затем сравниваются полученные результаты, выбирая наилучший;

· линейные методы, когда зависимость W=W(a,x) имеет вид линейной функции, при этом а - множество условий проблемной ситуации, известных руководителю;

· нелинейные методы, когда зависимость W=W(a,x) имеет вид нелинейной функции;

· динамические методы, применяемые для принятия решений в многоэтапных проблемных ситуациях.

Однако, в большинстве задач, реально стоящих перед руководителями, помимо известных условий а и элементов решения x еще присутствуют некоторые неизвестные ему факторы b. Именно для решения задач такого типа и предназначены недетерминантные методы, которые подразделяются на:

· стохастические;

· адаптивные;

· компромиссные;

· методы экспертных оценок.

При применении недетерминантных методов следует учитывать, что, поскольку критерий эффективности зависит от неизвестных параметров, то он в принципе не может быть точно вычислен. Поэтому недетерминантные методы в принципе не позволяют находить оптимальные решения. Речь может идти только о нахождении альтернатив, дающих решения в той или иной степени близких к оптимальным. Иначе можно сказать, что эти методы способны давать плохие ответы на практические вопросы в тех ситуациях, когда другие методы дают еще худшие [4].

Основным критерием выбора недетерминантных методов является природа неизвестных факторов b. Наиболее простой случай имеет место тогда, когда факторы b представляют собой случайные величины, вероятностные характеристики которых известны. При этом под вероятностными характеристиками понимаются математическое ожидание, дисперсия и закон распределения. В этом случае используются стохастические методы, которые подразделяются на стохастические методы без ограничений и на стохастические методы с ограничениями.

Наиболее простыми являются стохастические методы без ограничений, которые применяются в тех случаях, когда ситуация позволяет заменить случайные величины их математическими ожиданиями. Например, необходимо определить минимальное необходимое количество машин таксопарка, работающего по вызову. В этом случае в качестве критерия эффективности можно рассматривать математическое ожидание времени приезда по звонку клиента. Пусть оно равно 20 мин. В этом случае, с точки зрения таксопарка, ничего страшного не произойдет, если к одному клиенту машина придет через 10 мин., а к другому - через полчаса.

Совершенно иная ситуация возникает в том случае, если необходимо определить количество машин скорой помощи. Здесь уже недостаточно в качестве критерия эффективности рассматривать математическое ожидание, равного, например, 10 мин. Ведь ранний приезд к одному больному не может компенсировать 30-минутное опоздание к другому. В этом случае еще вводится ограничение, т.е. при математическом ожидании в 10 мин. наиболее позднее время приезда должно составлять, например, 20 мин. Методы, решающие такие задачи являются стохастическими методами с ограничениями.

При использовании стохастических методов необходимо иметь в виду, что они могут быть применимы только в условиях повторяющихся ситуаций. Их нельзя применять, если случай в каком-то смысле является уникальным. Не имеет смысла говорить о средней прибыльности какой-либо коммерческой операции, если в данном конкретном случае она может разорить вполне определенного человека или предприятие. Если у человека есть, например $100, то он может позволить себе вложить $10 в среднем прибыльную коммерческую операцию. Неудача в одной сделке компенсируется доходами от других. Но информации о средней прибыльности будет явно недостаточно, если ему предложат вложить $90. В этом случае неопределенность уже не носит случайного характера. При неслучайной неопределенности некоторую помощь могут оказать адаптивные и компромиссные алгоритмы.

Суть адаптивных методов [17] заключается в возможности определить те элементы рассматриваемых альтернатив, которые в течение некоторого времени могут оставаться неизменными или общими для всех альтернатив. Это делается для того, чтобы в последующем, при реализации решения целенаправленно придавать свободным элементам определенные значения, которые позволяют увеличивать эффективность решения.

Компромиссные методы обоснования решений заключаются в нахождении альтернатив не столько приводящих к оптимальному решению, сколько позволяющих удовлетворить все имеющиеся ограничения.

Метод экспертных оценок применяется в том случае, когда суждениям отдельных людей (экспертов) необходимо придать цифровое выражение.

Дата добавления: 2017-01-13