Нечисленные методы принятия решений

Размещено на http://www.allbest.ru/

13

Министерство образования Российской федерации

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

САМАРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ

АЭРОКОСМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

имени академика С.П. КОРОЛЕВА

(национальный исследовательский университет)

Кафедра Динамики полёта

Реферат

на тему: «Нечисловые методы принятия решений»

Выполнил: студент Земсков И.А.

Проверил: Ишаков

Содержание

Введение

1. Классификация проблем принятия решений

2. Общие черты не структуризованных проблем выбора

3. Классификация задач принятия решений

4. Постановка задачи

5. Теория многокритериальной полезности

6. Достоинства подхода MAUT

7. Естественный язык описания проблемы

Заключение

Список использованных источников

Введение

И в жизни отдельного человека, и в повседневной деятельности организации, и в процессах, протекающих в социо-экономической сфере страны, принятие решений является важнейшим этапом, который определяет будущее. Человек выбирает профессию, друзей, партнера по браку, дом, работу. Главы фирм и директора предприятий определяют пути развития организации, направления ее деятельности, виды и объемы выпускаемой продукции. Руководители государств решают, с кем сотрудничать и с кем воевать, проводить ли реформы, запрещать или разрешать что-либо и многое другое.

Для подавляющего большинства решений, принимаемых людьми, нельзя точно рассчитать и оценить их последствия. Можно лишь предполагать, что определённый вариант решения приведет к наилучшему результату. Однако такое предположение может и оказаться ошибочным, потому что никто не может заглянуть в будущее и знать все наверняка. Поэтому решения человека являются исключительно важным для практики и интересным для науки объектом изучения.

Наиболее существенная черта вербального анализа решений как научного направления, отличающая его от других известных методологических подходов в теории принятия решений, состоит в использовании нечисловой (качественной) информации на всех этапах анализа и решения задачи без каких-либо ее преобразований в числовую. Другими особенностями вербального анализа решений являются: получение информации от лица, принимающего решение (ЛПР) на привычном для него языке; проверка информации, полученной от ЛПР, на непротиворечивость; обеспечение для ЛПР возможностей поэтапного формирования предпочтений путем «проб и ошибок»; логическое обоснование вида решающего правила; возможность объяснения полученного решения.

1. Классификация проблем принятия решений

Под принятием решения понимается особый процесс человеческой деятельности, направленный на выбор наилучшего варианта из нескольких возможных. Проблемы принятия решений принято делить на хорошо структуризованные, слабо структуризованные и неструктуризованные. В хорошо структурированных проблемах существенные зависимости между основными характеристиками могут быть выражены количественно. Неструктуризованные проблемы характеризуются тем, что в их описании преобладают качественные факторы, трудно поддающиеся формализации, а количественные зависимости между этими факторами обычно не определены. Промежуточное положение занимают слабо структуризованные проблемы, сочетающие количественные и качественные зависимости, причем недостаточно определенные стороны проблемы имеют тенденцию доминировать.

2. Общие черты неструктуризованных проблем выбора

Они являются проблемами уникального выбора в том смысле, что каждый раз проблема либо является новой для лица, принимающего решение (ЛПР), либо обладает новыми особенностями по сравнению со встречавшейся ранее подобной проблемой.

Для них характерна неопределенность в оценках альтернативных вариантов решения, которая объективно обусловлена нехваткой информации на момент решения проблемы.

Оценки альтернативных вариантов решения проблемы имеют качественный характер и чаще всего сформулированы в словесном (вербальном) виде.

Оценки альтернатив по отдельным критериям чаще всего могут быть получены от экспертов. Во многих случаях отсутствует объективная шкала измерения оценок по отдельным критериям. При этом в ряде случаев оценки альтернатив по критериям могут быть относительными, показывающими, чем один вариант лучше другого.

Общая оценка альтернатив может быть получена лишь на основе субъективных предпочтений ЛПР (либо группы ЛПР). Интуиция ЛПР, его вера в те или иные варианты развития события являются основой решающего правила, позволяющего перейти от оценок по отдельным критериям к общей оценке альтернатив.

Широкий класс неструктурированных проблем принятия решений охватывает как личные, так и деловые решения. К неструктуризованным относятся и проблемы принятия решений в социально-экономических системах, которые особенно сложны для анализа. Именно для неструктуризованных проблем и создана методология вербального анализа решений.

3. Классификация задач принятия решений

В теории принятия решении принято различать три основные задачи:

1) определение лучшей альтернативы;

2) ранжирование альтернатив;

3) классификация альтернатив (отнесение альтернатив к упорядоченным классам решений).

Эти задачи существенно различаются в двух следующих ситуациях:

1) альтернативы заданы на момент принятия решения, и новые альтернативы появляться не будут (примеры: выбор покупателем товара из имеющегося в магазине, выбор места отдыха, выбор вуза для поступления, выбор региона для первоочередной государственной поддержки, выбор местаразмещения предприятия и другие).

2) альтернативы неизвестны или частично известны на момент принятия решения; альтернативы могут появляться в процессе принятия решения (примеры: выбор правил проведения конкурсов и отбора лучших проектов: выбор правил приема персонала; выбор правил выдачи кредитов в банке; выбор правил поискаквартиры для покупки или аренды и так далее).

4. Постановка задачи

Общая постановка задачи принятия решения может быть представлена, следующим образом.

Дано: A1,A2,...,An- множество альтернатив (вариантов решений). Альтернативы могут быть заданы или не заданы на момент принятия решения;

K1,K2,...,Kn - критерии оценки альтернатив. Критерии могут различаться по важности, которая характеризуется коэффициентом важности (весом) wq;

множество значений оценок (шкала) критерия Kq,Sq = | Xq | - число градаций по шкале критерия Kq,q = 1,...,N.

Для дискретных шкал число градаций конечно и обычно невелико: Sq = 2 ? 5. В случае непрерывной шкалы . Дискретные оценки xq на шкалах представляют собой числа или словесные определения градации качества и предполагаются упорядоченными от лучшей (первой оценки к худшей (последней оценке );

U(Ai) - многокритериальная полезность i-ой альтернативы Ai. Предполагается, что ЛПР не безразличен по отношению к альтернативам: в общем случае для рассматриваемой группы альтернатив их полезности различаются, то есть , хотя в частном случае полезности ряда альтернатив могут быть одинаковыми;

C1,C2...,CM -- заданные и упорядоченные по качеству (от лучшего к худшему) классы решений. Если , и u < v, то U(Ai) > U(Aj).

Требуется:

1) Проранжировать альтернативы по качеству, по значению априорно неизвестной функции полезности ЛПР.

2) Выделить одну лучшую альтернативу, т.е. альтернативу с наибольшим значением функции полезности.

3) Произвести классификацию альтернатив, т. е. отнести альтернативы к упорядоченным по качеству классам решений. Методы, используемые для решения задачи принятия решения,основываются на различных методологических подходах.

5. Теория многокритериальной полезности

Научный подход в принятии решений, известный как теория многокритериальной полезности (Multi-Attribute Utility Theory MAUT), отличают следующие особенности:

для каждой альтернативы Ai строится функция полезности U(Ai), имеющая аксиоматическое (чисто математическое) обоснование;

некоторые условия, определяющие форму этой функции, подвергаются проверке в диалоге с ЛПР;

обычно решается задача построения решающего правила для любых гипотетически возможных альтернатив, а полученные результаты используются для оценки заданных альтернатив.

Основные этапы решения задачи и принятия решения на основе подхода MAUT

1)Разработка перечня критериев K1,...,Kn оценки альтернатив.

2) Построение функции полезности Uq(Ai) альтернативы Ai по каждому критерию Kq,q = 1,...,N.

3) Проверка условий, определяющих вид обшей функции полезности.

4) Построение зависимости между оценками альтернативы Ai по критериям Kq и общим качеством альтернатив Ai -- многокритериальной функцией полезности U(Ai).

5) Оценка всех имеющихся альтернатив A1,...An по их полезности и выбор наилучшей, либо ранжирование альтернатив.

Точно так же, как и классическая теория полезности, MAUT имеет аксиоматическое обоснование. Это означает, что формулируются некоторые условия (аксиомы), которым должна удовлетворять функция полезности ЛПР. Если такие условия выполняются, математически доказывается существование функции полезности в том или ином виде. В MAUT эти условия можно разделить па две группы. Первая группа -- аксиомы общего характера, идентичные тем, которые используются в теории полезности. Это аксиомы полноты и транзитивности полезности альтернатив. Вторая группа условий специфична для MAUT. Они называются аксиомами независимости, позволяющими утверждать, что некоторые соотношения между оценками альтернатив по критериям не зависят от значений по другим критериям.

Если аксиомы первой и второй групп выполняются, из этого следует строгий вывод о существовании многокритериальной функции полезности некоторого вида. Зная диапазон изменения оценок, но каждому критерию, можно построить функцию, определяющую полезность для ЛПР каждой оценки из этого диапазона. Максимальное значение этой функции полагается равным единице, а минимальное - нулю. Для построения однокритериальной функции полезности используется метод лотерей. Для подхода MAUT существенно использование такого понятия, как веса (коэффициенты важности) wq критериев Kq. Считается, что ЛПР может определять важность критериев в численном виде. Отношения между весами критериев устанавливаются поиском точек безразличия на плоскостях двух критериев.

6. Достоинства подхода MAUT

Основным достоинством подхода MAUT является строгое математическое обоснование вида функции полезности. Подход аналитической иерархии чисто эмпирический, но его отличает простота и направленность па сравнение заданного множества альтернатив.

Информация, необходимая для применения метода, может быть получена в любом виде, но, чаще всего, в количественном. Человек может давать точную количественную информацию, либо что заранее заданный перевод сравнительных оценок («больше», «намного больше» и тому подобное) в числа (3, 5 и так далее) адекватно отражает предпочтения. Как показывают психологические исследования, человек производит количественные измерения субъективных факторов с существенными погрешностями.

Первое и наиболее важное отличие подхода, который называют вербальным анализом решений (ВАР), состоит в учете и использовании присущих человеку возможностей и ограничений при обработке информации. К числу других отличий ВАР можно отнести следующее:

получение информации от ЛПР в привычном для него вербальном виде;

проверка информации, полученной от ЛПР, на непротиворечивость;

сохранение вербальной информации на всех этапах решения задачи, без каких-либо ее преобразований в числа;

логическое обоснование вида решающего правила;

обеспечение для ЛПР возможностей поэтапного формирования предпочтений путем «проб и ошибок»;

возможность получения объяснений найденного решения илюбых рекомендаций в привычном для ЛПР виде.

7. Естественный язык описания проблемы

Принцип вербального анализа решений может быть сформулирован следующим образом: использование для описания проблемы определений и формулировок оценок вариантов решений в виде, естественном для ЛПР, его советников и активных групп, без какого-либо преобразования таких словесных формулировок в количественные значения.

Одной из важных характерных особенностей ВАР является применение вербальных оценок на порядковых шкалах критериев в качестве основного языка описания рассматриваемой проблемы.

Поиск решения проблемы требует сравнения альтернатив по критериям. Следовательно, необходимо определить способы измерения качества альтернатив по критериям.

Приведем в качестве примера возможную шкалу абсолютных оценок для критерия «Качество университетского образования».

Лучшая оценка. По набору преподаваемых дисциплин, а также программам курсов лекций и семинаров уровень обучения в вузе соответствует уровню лучших университетов мира, что подтверждается большим спросом на специалистов и признанием дипломов в других странах.

Средняя оценка. По набору преподаваемых дисциплин и программам курсов лекций подготовка специалистов находится на удовлетворительном уровне, хотя некоторые знания, необходимые для данной специальности, не даются при обучении. Имеется достаточный спрос на специалистов, хотя дипломы признаются лишь в своей стране.

Низшая оценка. Набор преподаваемых дисциплин явно не полной, программы курсов лекций имеют существенные изъяны по сравнению с программами в других университетах. Выпускники не пользуются спросом в качестве сотрудников организаций, получивших образование по данной специальности.

При описании всех параметров проблемы на подобном языке имеется договоренность между участниками обсуждения проблемы и возможными экспертами. Уточнение того, что хорошо и что плохо по данному критерию, создает почву для взаимного понимания. Использование порядковых шкал с оценками, сформулированными на естественном языке, является удобным и гибким инструментом для описания проблемы, позволяющим учесть все нюансы и субъективные предпочтения.

Важнейшей особенностью подхода ВАР является не только тщательная формулировка оценок на шкалах критериев, но и сохранение этого языка описания на всех этапах анализа и решения проблемы без каких-либо преобразований в числа.

Конечно, порядковые шкалы уступают числовым шкалам интервалов и шкалам отношений по точности измерений. При осуществлении измерений с помощью порядковых шкал можно использовать лишь два отношения между объектами: Е -- отношение эквивалентности; Р -- отношение превосходства.

При подходе ВАР на первое место ставится точность содержательного описания проблемы, а не точность количественного измерения параметров. Предположим, что мы используем для измерения того же параметра «Качество университетского образования» бальную шкалу, при которой лучшая оценка равна 10 баллам, а худшая -- 1 баллу.

Однако наряду с этими возможностями появляются и существенные недостатки такого способа измерений. Прежде всего, теряется общее понимание градаций качества. Неоднократно отмечалось, что одно и то же число баллов может иметь разную значимость для человека, выполняющего измерения. Кроме того, для ЛПР возникает неоднозначность при анализе результатов измерений, т.к. балл качества несет для него существенно меньше информации, чем подробная, согласованная с ним вербальная оценка.

Заключение

Итак, подход ВАР использует в качестве одного из основных принципов содержательный язык измерения параметров. Отметим, что в частных случаях такой язык может быть и количественным. Например, если ЛПР использует такой критерий, как стоимость, описание проблемы может включать интервалы стоимости. Поскольку человек не различает небольшие для него изменения стоимости, число таких интервалов может изменяться от двух (дорогие и дешевые объекты) до нескольких, значимых для него градаций. Могут также непосредственно использоваться как оценки стоимости объектов, так и любые привычные для „ЛПР'' и активных групп количественные оценки.

решение неструктуризованный вербальный анализ maut

Список использованных источников

1. http://www.wikiznanie.ru

2. http://www.cpk.donetsk.ua/library/to_work.html

3. Литвак И.Г. - Экспертные оценки и принятие решений. М.: Патент, 1996.

4. Ларичев О.И., Мошкович Е.М - Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений

5. http://www.drive.ru/picks/2007/06/09/327144.html

Размещено на Allbest.ru