Системы поддержки принятия решений Методы принятия управленческих

Системы поддержки принятия решений

Методы принятия управленческих решений. Проблема принятия решений составляет суть любой целенаправленной человеческой деятельности. Вместе с тем она, несмотря на всё многообразие возможных условий и ситуаций, в которых осуществляется выбор, носит достаточно универсальный характер.

Для ситуаций, в которых происходит выбор решений, характерны: 1) Наличие цели (целей) : Необходимость принятия решения диктуется только наличием некоторой цели, которую следует достичь. Если цель отсутствует, то не возникает и необходимость принимать какое-либо решение. 2) Наличие альтернативных линий поведения : Решения принимаются в условиях, когда существует более одного способа достижения поставленной цели. Каждый из способов может характеризоваться различными степенями и различными вероятностями достижения цели, требовать различных затрат. 3) Наличие ограничивающих факторов : Естественно, что лицо, принимающее решение, не обладает бесконечными возможностями. Все множества ограничивающих факторов можно разбить на три группы: а) экономические факторы – денежные средства, трудовые и производственные ресурсы, время и т. п. б) технические факторы – габариты, вес, энергопотребление, надёжность, точность и т. п. в) социальные факторы, учитывающие требования человеческой этики и морали.

Процесс принятия управленческого решения – это преобразование исходной информации (информации состояния) в выходную информацию (информацию управления - приказ).

Решение может быть формальным и творческим. Принято считать, что если преобразование информации выполняется с помощью математических моделей, то выработанное решение считается формальным, если решение появляется в результате скрытой работы интеллекта человека, принимающего решение, то оно - творческое.

Структурная схема процесса принятия решений:

Общая постановка задачи принятия решения. Пусть эффективность выбора того или иного решения определяется некоторым критерием F, допускающим количественное представление. В общем случае все факторы, от которых зависит эффективность выбора, можно разбить на две группы: 1) контролируемые (управляемые) факторы, выбор которых определяется лицами, принимающими решения. 2) неконтролируемые (неуправляемые) факторы, характеризующие условия, в которых осуществляется выбор и на которые лица, принимающие решения, влиять не могут. В состав неконтролируемых факторов может входить и время t. Неконтролируемые факторы в зависимости от информированности о них подразделяют на три подгруппы: а) детерминированные неконтролируемые факторы – неслучайные фиксированные величины, значения которых полностью известны. б) стохастичеcкие неконтролируемые факторы – случайные величины и процессы с известными законами распределений. в) неопределённые неконтролируемые факторы, для каждого из которых известна только область, внутри которой находится закон распределения, значения неопределённых факторов неизвестны в момент принятия решения.

Задачи принятия решений классифицируют по трём признакам: 1) по количеству целей управления и соответствующих им критериев оптимальности ЗПР делят на одноцелевые или однокритериальные (скалярные) и многоцелевые или многокритериальные (векторные); 2) по наличию или отсутствию зависимости критерия оптимальности и ограничений от времени ЗПР делят на статические (не зависящие от времени) и динамические (зависящие от времени).

Динамическим ЗПР присущи две особенности: а) в качестве критерия оптимальности в динамических ЗПР выступает не функция, как в статических ЗПР, а функционал, зависящий от функции времени; б) в составе ограничений обычно присутствуют так называемые дифференциальные связи, описываемые дифференциальными уравнениями.

3) по наличию случайных и неопределённых факторов, этот признак называется “определённость-рискнеопределённость”. ЗПР подразделяют на три больших подкласса: а) принятие решения в условиях определённости, или детерминированные ЗПР. Они характеризуются однозначной детерминированной связью между принятым решением и его исходом; б) принятие решений при риске, или стохастические ЗПР. Любое принятое решение может привести к одному из множества возможных исходов, причём каждый исход имеет определённую вероятность появления. Предполагается, что эти вероятности заранее известны лицу, принимающему решение; в) принятие решений в условиях неопределённости. Любое принятое решение может привести к одному из множества возможных исходов, вероятности появления которых неизвестны.

Для решения задач принятия решения используются методы: • методы многокритериальной оптимизации; • методы многокритериального выбора на основе дополнительной информации; • принятие решений в условиях неопределенности; • принятие решений в условиях конфликта (Элементы теории игр) и др.

СППР - компьютерная информационная система, используемая для поддержки различных видов деятельности принятии решения в ситуациях, где невозможно или нежелательно иметь автоматические системы, которые полностью выполняют весь процесс принятия решения. СППР не заменяет ЛПР, автоматизируя процесс принятия решения, а оказывает ему помощь в ходе решения поставленной задачи.

СППР предназначены для поддержки принятия решений (решение принимает человек) в слабоструктурированных и неструктурированных проблемах различных видов человеческой деятель- ности (именно такими проблемами занимаются руководители).

• Неструктурированные задачи имеют только качественное описание, основанное на суждениях ЛПР, количественные зависимости между основными характеристиками задачи не известны. • Структурированные задачи характеризуются существенными зависимостями, которые могут быть выражены количественно. • Слабоструктурированные задачи занимают промежуточное положение и являются сочетающими количественные и качественные зависимости, причем доминируют малоизвестные и неопределенные стороны задачи.

С функциональной точки зрения можно выделить следующие компоненты СППР: • сервер хранилища данных; • инструментарий OLAP; • инструментарий Data Mining. Эти компоненты СППР рассматривают такие основные вопросы: вопрос накопления данных и их моделирования на концептуальном уровне, вопрос эффективной загрузки данных из нескольких независимых источников и вопрос анализа данных.

OLAP-системы. Использование оперативной аналитической обработки (систем OLAP) обеспечивает доступ к многомерным данным. Термин OLAP введен Коддом в 1993 году. Главная идея системы OLAP заключается в построении многомерных таблиц, которые могут быть доступны для запросов пользователей. Данные для многомерных таблиц могут храниться как в реляционных, так и в многомерных базах данных. Взаимодействуя с OLAP -системой, пользователь может осуществлять гибкий просмотр информации, получать различные срезы данных.

Data Mining С помощью Технологии Data Mining можно провести глубокий и всесторонний анализ данных и принять наиболее взвешенные и обоснованные решения. Data Mining - это процесс обнаружения в сырых данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности.

Общая схема поддержки принятия решений включает: 1. помощь ЛПР при оценке состояния управляемой системы и воздействий на нее; выявление предпочтений ЛПР; 2. генерацию возможных решений; 3. оценку возможных альтернатив, исходя из предпочтений ЛПР; 4. анализ последствий принимаемых решений и выбор лучшего с точки зрения ЛПР.

По сходству некоторых признаков различают: • • • СППР, ориентированные на данные; СППР, ориентированные на модели; СППР, ориентированные на знания; СППР, ориентированные на документы; СППР, ориентированные на коммуникации и групповые СППР; • Специфически функциональные СППР или СППР общего назначения; • СППР на базе Web.

В зависимости от данных, с которыми СППР работают различают их типы: EIS и DSS. EIS (Execution Information System) - информационная система Руководства, ИСР. СППР этого типа являются оперативными, предназначенными для немедленного реагирования на текущую ситуацию. В большинстве они ориентированы на неподготовленного пользователя, потому имеют упрощенный интерфейс, базовый набор предлагаемых возможностей, фиксированные формы представления информации и перечень решаемых задач. (Expert Choice)

В зависимости от данных, с которыми СППР работают различают их типы: EIS и DSS (Decision Support System). К системам этого типа относят многофункциональные системы анализа и исследования данных. Они предполагают глубокую проработку данных, которую можно использовать в процессе принятий решений. Системы этого типа рассчитаны на пользователей, имеющих как знания в предметной области, так и возможности использования современных компьютерных технологий. Этим системам присущи черты искусственного интеллекта, за счет возможности проработки исходных данных в конкретные выводы по поставленной задаче. Такие системы имеет смысл создавать, если есть основания для обобщения и анализа данных и процессов их обработки. (Statistica, SPSS)

Метод анализа иерархий

Одним из методов многокритериальной оптимизации является метод анализа иерархий (МАИ), разработанный американским ученым Т. Саати и реализованный в компьютерной системе Expert Choice.

В МАИ полезность каждого управленческого решения оценивается по ряду критериев, для каждого из которых определяется число, характеризующее степень влияния этого критерия на принимаемое решение каждого эксперта.

Критерии представляются в виде иерархии методами кластеризации, исходя из принципа Колмогорова, согласно которому количество выделяемых критериев на каждом уровне не должно превышать 5 -7.

При большем количестве критериев одного уровня, часть из них группируется по смысловой нагрузке в один критерий вышестоящего уровня.

Таким образом, на первом уровне иерархии всегда находится один обобщающий критерий – цель проводимого исследования, другими словами, полезность принимаемого решения.

На втором, третьем и т. д. уровнях иерархии находятся критерии оценки управленческих решении, а на последнем уровне – непосредственно варианты решений (альтернативы), которые оцениваются относительно каждого критерия последнего уровня критериев

В МАИ критерии сравниваются попарно с точки зрения их «веса» или «интенсивности» в обобщающем их критерии. Процесс сравнения в МАИ на всех этапах сопровождается количественным выражением таких категорий как • «предпочтительность» , • «важность» , • «желательность» .

В результате каждому критерию и каждой альтернативе ставится в соответствие определенное число, называемое приоритетом (локальным приоритетом). Числовой ввод парных сравнений

Лингвистический ввод парных сравнений

Графический ввод парных сравнений

Для количественного выражения результатов сравнения выбирается некоторая шкала.

При определении экспертом относительной важности критериев (или альтернатив) по лингвистической шкале ему следует определить, какой из них важнее или имеет большее превосходство, какой из них более вероятен, предпочтительнее.

На следующем этапе МАИ находится глобальный приоритет каждого критерия последнего уровня иерархии критериев. Локальный приоритет каждого из критериев последнего уровня перемножается на локальные приоритеты соответствующих обобщающих критериев на вышестоящих уровнях до второго уровня иерархии критериев включительно.

Глобальные приоритеты альтернатив сравниваются для выбора наилучшего решения проблемы.

Метод парных сравнений позволяет определить качество суждений экспертов и степень доверия к ним. Эта часть метода также реализована в системе поддержки принятия решений Expert Choice. ЛПР может получить совет повторить сравнения, если индекс Incon превышает значение 0, 1

Таким образом, алгоритм метода анализа иерархий включает следующие этапы: • определение проблемы; • построение иерархии критериев и альтернатив; • последовательная (для каждого уровня иерархии) оценка важности критериев с помощью метода парных сравнений; • оценка локальных приоритетов сравниваемых решений; • проверка согласованности локальных приоритетов; определение глобальных приоритетов критериев; • последовательная оценка важности альтернатив относительно каждого критерия с помощью метода парных сравнений; • определение глобальных приоритетов альтернатив; • построение рейтинга альтернатив.

Expert Choice позволяет сравнивать неограниченное количество факторов, которые необходимо учесть при выборе решения. При этом компьютер довольствуется даже неформализованной информацией. Проанализировав и сопоставив все заложенные сведения, компьютер выдает рейтинг решений, первое в котором является наилучшим.

Expert Choice позволяет наглядно представить результат в виде графиков