ПОЗНАВАТЕЛЬНОЕ

Сила воли ведет к действию, а позитивные действия формируют позитивное отношение

Как определить диапазон голоса - ваш вокал

Игровые автоматы с быстрым выводом

Как цель узнает о ваших желаниях прежде, чем вы начнете действовать. Как компании прогнозируют привычки и манипулируют ими

Целительная привычка

Как самому избавиться от обидчивости

Противоречивые взгляды на качества, присущие мужчинам

Тренинг уверенности в себе

Вкуснейший "Салат из свеклы с чесноком"

Натюрморт и его изобразительные возможности

Применение, как принимать мумие? Мумие для волос, лица, при переломах, при кровотечении и т.д.

Как научиться брать на себя ответственность

Зачем нужны границы в отношениях с детьми?

Световозвращающие элементы на детской одежде

Как победить свой возраст? Восемь уникальных способов, которые помогут достичь долголетия

Как слышать голос Бога

Классификация ожирения по ИМТ (ВОЗ)

Глава 3. Завет мужчины с женщиной

Оси и плоскости тела человека - Тело человека состоит из определенных топографических частей и участков, в которых расположены органы, мышцы, сосуды, нервы и т.д.

Отёска стен и прирубка косяков - Когда на доме не достаёт окон и дверей, красивое высокое крыльцо ещё только в воображении, приходится подниматься с улицы в дом по трапу.

Дифференциальные уравнения второго порядка (модель рынка с прогнозируемыми ценами) - В простых моделях рынка спрос и предложение обычно полагают зависящими только от текущей цены на товар.

Задача формирования исходного множества альтернатив

Тема 15

Постановки базовых задач обоснования решений и основные методы решения

Стр.

1. Задача измерения …………………………………….……..….….………… 2

2. Задача получения информации для анализа условий и выявления
«механизма ситуации»……………..………………………..………….……… 8

3. Задача формирования исходного множества альтернатив ………..…….. 19

4. Задача оценки альтернатив …………….………………………………….. 26

5. Задача моделирования предпочтений.
Основные модели предпочтений ……………………………………………. 34

Литература …………………………………………………………………….. 26

Санкт-Петербург - 2012

Задача измерения

Вербальная постановка задачи удобна для содержатель­ного анализа и выбора подхода к решению проблемы. Она также незаменима на этапах интерпретации резуль­татов, полученных абстрактными методами, и оконча­тельного принятия решений. Формальная постановка задачи помогает эффективнее выбрать наиболее пред­почтительный математический метод получения опти­мального решения из известных классов методов. Разу­меется, иногда удается сразу разработать формальную постановку задачи, но все же лучше получать ее из вер­бальной. Это позволит проще осуществлять интерпре­тацию результатов решения формальной задачи. Про­цедура формализации вербальной задачи, в общем слу­чае, включает следующие шаги:

§ введение обозначений — вводят символы и идентифи­каторы, обозначающие элементы проблемной ситуации;

§ выбор факторов, обозначающих результаты — вводят результаты, устанавливают направления предпочтений на них;

§ построение целевой функции на результатах;

§ формулирование ограничений задачи — записывают систему равенств, неравенств и логических условий, моделирующую условия достижения цели и действие объективных законов;

§ формирование канонической (принятой за образец) задачи математического программирования.

Следование такому порядку формализа­ции вербальной задачи позволяет эффективно концен­трировать внимание на сущности каждого из логически обусловленных шагов, получать результаты с мень­шими затратами ресурсов.

Рассмотрим постановки и методы решения наиболее важ­ных задач обоснования решений.

Если обобщить все сказанное ранее о ЛПР, то станет ясно, что оно — своеобразная «машина по переработке информации». ЛПР только тем и занимается, что все время собирает информацию о текущих и перспективных про­блемах, определяет, какая информация необходима для решения тех или иных проблем, лично и через помощни­ков обрабатывает информацию и превращает ее в реше­ние. Решение — это тоже специфическая информация, то есть информация для исполнителей — кому, что, где, когда и с помощью чего сделать. Другими словами, глав­ная функция ЛПР — информационная. Главный исходный рабочий материал («сырье») для ЛПР — факты, события сведения, данные, относящиеся к решаемой проблеме. Главный «продукт деятельности» ЛПР — указания для исполнителей. В качестве «побочного продукта» деятельности ЛПР выступают новые знания о проблеме, оформленные в виде выводов и рекомендаций по итогам оценки фактической эффективности реализованного решения.

Итак, вся деятельность ЛПР объективно сводится к непрерывному решению, по сути, только одной задачи — получать, обрабатывать и представлять соответствующим людям требуемую информацию в соответствующее вре­мя и в соответствующем месте.

Решать эту задачу следует как можно более эффективно. На практике это означает неукоснительное следование только одному из двух возможных целевых устремлений: или обеспечить как можно более высокое качество информации при заданных ограничениях на затраты ресурсов, или, наоборот, стремиться обеспечить наименьшие затраты на получение, обработку и передачу информации при условии удовлетворения требований к ее качеству. Оценку эффективности желательно получить в форме, удобной для рационального осмысления и оценки. Рациональное мышление — это, как правило, мышление научное. А наука, как известно, начинается там, где начинают измерять. В этой связи целесообразно, прежде всего, рассмотреть постановку и основные методы решения задачи измерения.

Рассмотрим, например, как осуществить рациональный выбор проблемы на основе оценки ее важности. Ясно, что представление о важности складывается в созна­нии ЛПР из оценки и анализа сочетания «свойств» про­блемы. Среди таких свойств, прежде всего, следует от­метить связь рассматриваемой проблемы со смежными, затем следует отметить временную, информационную и материальную обеспеченность условий ее решения. При этом следует учитывать и возможности собствен­ных ресурсов и потребности в привлечении внешней помощи. Большое влияние на восприятие важности проблемы оказывает ее срочность (как скоро проблему требуется решить). Каждое из этих свойств является проявлением определенных взаимоотношений между элементами системы, которой руководит ЛПР, с элемен­тами внешнего системного окружения. Эти элементы и эти отношения требуется соизмерить и представить в модельном виде, удобном для принятия решений. Известно, что измерить одну и ту же характеристи­ку какого-то объекта можно с использованием разных шкал. При этом эффект измерения в различных шкалах (то есть качество полученных результатов и затраты на их получение) будет различным. Следовательно, для осмысленного, рационального выбора способа измере­ния следует глубже разобраться в свойствах разных ти­пов шкал.

Для описания типов шкал воспользуемся понятием «эм­пирической системы с отношениями». Предположим, что ЛПР представляет реальную действительность в уп­рощенном виде как модель следующего вида:

S_Э = {D,R_э}, (1.1)

где S_Э — окружающая ЛПР реальная действительность, именуемая эмпирической системой с отношениями,

D — конкретные элементы рассматриваемой систе­мы, вычлененные ЛПР (взятые как наиболее значи­мые, существенные) из реальной действительности,

Rэ — множество разнообразных соотношений между элементами реальной действительности, учитывае­мые ЛПР.

Измерение — это специальное и еще более значительное упрощение модели вида (1.1.), в ходе которого эмпи­рическую систему S_Э с отношениями отображают в фор­ме абстрактной числовой системы S. Элементами число­вой системы S являются числа из нового множества X и специально подобранные отношения R между этими числами. Таким образом, числовая система с отноше­ниями выглядит следующим образом:

S={X,R}. (1.2)

Теперь, чтобы завершить определение термина «измере­ние», сделать его конструктивным, потребуем, чтобы си­стема S была гомоморфным отображением системы S_Э. Целенаправленный процесс получения информации об эмпирической системе с отношениями и трансформа­ции ее в элементы числовой системы с отношениями на­зывают измерением.

Все же следует заметить, что процесс измерения по-раз­ному интерпретируется в физической и социальной об­ластях. Так «физическое из­мерение относится к реальным объектам, первоначаль­но не зависящим от познающего субъекта». Измерить физическую величину означает сравнить ее с определенным количеством однородной величины, выбран­ной в качестве единицы. В отличие от физического из­мерения социальное измерение концептуально связано с человеком, точнее говоря, с такими его субъективны­ми свойствами, как, например, эмоции, желания, то есть с такими его свойствами, которые в принципе не под­даются измерению. В самом широком смысле слова измерение можно трактовать как классификацию объек­тов или явлений, при которой каждой определенной группе приписывается определенный знак (цифра, бук­ва, слово и т.д.). Это позволяет сравнить одни объек­ты с другим рядом объектов, измеряемых подобным же образом.

Чтобы реализовать гомоморфное отображение эмпири­ческой системы S_Э в числовую систему S, нужно каждо­му элементу поставить в соответствие число так, чтобы, сравнивая числа из множества X по отношению R, можно было бы делать адекватные выводы о взаимосвязи между элементами d. Формально это вы­глядит так:

. (1.3.)

Содержательно смысл выражения (1.3), описывающего операцию измерения, означает, что какие-то срав­ниваемые объекты d из реальной действительности за­меняем их модельными образами, а именно — числа­ми x(d). Делаем это так, чтобы при сравнении чисел x(d) между собой мы могли бы в отношении объектов d де­лать те же выводы и суждения, как если бы мы сравни­вали между собой сами эти объекты. Важно также и то, что соотношение (1.3) в сравнениях между объектами и в сравнениях между числами «двустороннее» (на это указывает знак двойной импликации в выражении). Здесь просматривается полная аналогия с выражением, задающим функцию ценности. Тогда впервые обратили внимание на важность «обратного прочтения» двойной импликации для разработки тех­нологий принятия решений.

Для построения технологий измерения важно также за­метить, что отображение , удовлетворяющее свой­ству (1.3), можно выполнить не единственным об­разом. Пусть, например, имеем две шкалы {S_Э,S, ₁} и {S_Э,S, ₂}. Каждая из этих шкал оперирует разны­ми отображениями ₁ и ₂. Это приведет к тому, что в результате проведения измерений на одном и том же множестве D объектов для одних и тех же элементов d будут получены два разных результата, а именно: чис­ловые значения x₁ = ₁(d) и x₂= ₂(d) соответствен­но. Числа х₁ и х₂ как результаты измерения в разных шкалах, разумеется, в общем случае будут получены разные. Например, в известном детском мультфильме длину одного и того же удава измеряли в мартышках и в попугаях. При этом, естественно, «в попугаях удав значительно длиннее». Если теперь для двух рассматри­ваемых нами шкал найдется некоторая функция та­кая, что всегда выполняется соотношение вида х₁= (х₂), то есть значения одной шкалы однозначно пересчитываются в значения другой, то такую функцию будем на­зывать допустимым преобразованием шкалы.Допу­стимым в смысле того, что безразлично для ЛПР изме­рять ли объекты в той или в другой шкале, если выводы из измерения для практики принятия решений будут одни и те же. Разные классы функций , обеспечивают однозначный пересчет оценок х₁ и х₂ в шкале рассмат­риваемого типа. При этом степень совершенства шкалы будем оценивать через степень адекватности выводов при принятии решений.

Например, если целью принятия решения является ответ на вопрос типа «Да — Нет» или «Хороший — Плохой», то для достижения этой цели достаточно использовать номинальные шкалы. Понятно, что более совершенная шкала требует и более значительных затрат на проведе­ние измерения в ней. Другими словами, за более высо­кое качество выводов и рекомендаций приходится боль­ше «платить».

И тут неожиданно приходим к следующему выводу: нет необходимости излишне тратить время и другие ре­сурсы на проведение измерений в как можно более со­вершенных шкалах, если требуется сделать выводы, ко­торые легко проистекают из сравнения результатов из­мерения в менее совершенных шкалах. Это все тот же, уже известный нам принципа Оккама («Не умножайте сущности без необходимости!»).

За формальную оценку степени совершенства шкалы при­нимают широту класса допустимых преобразований, а именно: чем класс допустимых преобразований шире, тем шкала менее совершенна. При таком подходе наименее совершенной следует считать номинальную (или классификационную) шкалу, поскольку при использова­нии подобного типа шкал допустима любая замена чисел для обозначения номинаций, лишь бы это было взаимно однозначное преобразование. Другими словами, множе­ство допустимых преобразований номинальной шкалы — это множество всех взаимно однозначных функций. Класс подобных функций чрезвычайно широк, и, следовательно, номинальная шкала наименее совершенная. Порядковые (ранговые) шкалы используют для формального описания и измерения отношений упорядочения на множестве объ­ектов. Разумеется, упорядочение объектов проводится в отношении какого-то общего для них свойства или в от­ношении какой-то общей цели. Ранговые шкалы позволя­ют путем сравнения чисел (результатов измерения) уста­новить, что один объект лучше, важнее, предпочтительнее другого или равноценен другому. В то же время, поряд­ковая шкала отражает лишь порядок следования объектов друг за другом в отношении рассматриваемого свойства. Такая шкала не дает возможности ответить на вопрос, на сколько или во сколько один объект «предпочтительнее» (опережает) другого в отношении этого свойства. В ран­говой шкале нельзя определить меру степени упорядо­ченности. Множество допустимых преобразований такой шкалы составляют все монотонные функции. Шкала ин­тервалов (интервальная) применяется для отображения величины различия между характеристиками объектов. Она позволяет указать, на сколько один объект отлича­ется от другого в принятых единицах измерения. Интер­вальная шкала может иметь произвольное начало отсче­та и масштаб. Множество допустимых преобразований данной шкалы составляют все линейные преобразования. Основным свойством шкалы интервалов является со­хранение отношения длин интервалов. Примером изме­рения в интервальной шкале является измерение тем­пературы объекта. Температура чаще всего измеряется в градусах Цельсия, Фаренгейта, Кельвина. Пересчет тем­пературы, например, из градусов h °F в шкале Фаренгейта в градусы t°C по шкале Цельсия производится по извест­ной формуле h°F=1,8×t°C+32. Частными случаями шкалы интервалов являются шкала отношений (нулевое нача­ло отсчета) и шкала разностей (произвольное начало от­счета и единичный масштаб), а также абсолютная шкала (нулевое начало отсчета и единичный масштаб измере­ния). Абсолютная шкала считается самой совершенной. Номинальная и порядковая шкалы относятся к качествен­ным шкалам. Шкалы интервалов, отношений, разностей и абсолютная относятся к количественным шкалам,ко­торые позволяют устанавливать количественные соот­ношения между объектами.

2. Задача получения информации для анализа условий
и выявления «механизма ситуации»

Рассматривая задачу, моделирующую третий и четвертый этапы процесса обоснования решений (рис.2.1.). Напомним, что содержательно на этих этапах проводят анализ условий проведения будущей операции с целью предсказать ее будущий ход и исход. Ясно, что от того, насколько верно и точно ЛПР сможет предсказать бу­дущие условия проведения операции, во многом будет зависеть и то, насколько верно ЛПР найдет подходящие способы достижения цели операции.

Рис. 2.1. Схема процесса обоснования решений

При этом важно хорошо понять, какие из фрагментов этих условий будут ведущими, главными, а какие — второстепенными, на какие ЛПР сможет повлиять, а с какими ему придет­ся смириться как с неизбежностью. Затем — выделить среди факторов объективные и субъективные. Далее ЛПР следует в каждой из подгрупп объективных и субъ­ективных факторов выделить те элементы, которые спо­собствуют и, наоборот, мешают достижению цели опера­ции. Именно эти элементы факторов обстановки и долж­ны стать, так сказать, объектами приложения усилий на этапе формирования альтернатив. Схематично процесс подобного умелого анализа условий проведения опера­ции представлен на рис.2.2.

Рис. 2.2. Процесс анализа условий проведения операции

После этого ЛПР останется «только решить», как воздейст­вовать на управляемые факторы, чтобы ослабить отри­цательное влияние мешающих и усилить положительный эффект от действия факторов, способствующих достиже­нию цели. Напомним, что управляемые факторы — это те, которыми ЛПР в силах распоряжаться по своему усмот­рению, менять их состав, структуру, качество, количество и т.п. Далее ЛПР следует решить, какая информация, како­го качества и к какому сроку нужна, а затем выбрать один из доступных источников информации и принять решение о наилучшем способе ее получения из этого источника.

Концептуальная схема классификации источников и спо­собов получения информации представлена на рис.2.3. Из анализа этой схемы следует, что принципиально есть только три источника информации:

§ эмпирические данные (кратко будем обозначать этот источник информации именем «ОПЫТ»);

§ знания, личный опыт и интуиция ЛПР (имя источни­ка — «ЛПР»);

§ совет специалиста (краткое имя для этого источника — «ЭКСПЕРТИЗА»).

Рис. 2.3. Концептуальная схема классификации источников
и способов получения информации

Ясно, что практически чаще всего люди черпают информа­цию из собственного опыта и знаний, а собственная ин­туиция помогает им заполнить пробелы в позитивном знании. В историческом отношении этот источник информации («ЛПР») наиболее древний. Но бывает, что само ЛПР не имеет достаточных знаний или опыта по раз­решению стоящей перед ним проблемы. Вообще-то это не такой уж редкий случай. В подобной ситуации ЛПР начинает искать наиболее подходящий источник полу­чения недостающих данных, информации или знаний. Здесь перед ним оказываются две принципиальные воз­можности:

§ поискать необходимые сведения в одном из «объективных источников», где зафиксирован истори­ческий опыт человечества,

§ обратиться к «субъек­тивному источнику» — к знаниям, умениям и навыкам признанных специалистов своего дела (экспертам).

По-видимому, использование для принятия решений зна­ний, навыков и опыта специалистов следует считать исторически следующим шагом в развитии методов управ­ления и разработки решений. ЛПР прибегали к подобному источнику информации («ЭКСПЕРТИЗА») для принятия ответственных решений столь же часто, как и к собственным опыту и интуиции. Однако, если в обыденной жизни человек самостоятельно решает, является ли тот или иной из знакомых ему специалистов «экспертом», то, чтобы считаться экспертом в строгом, научном понимании, человек должен удовлетворять ряду особых требований.

Так, в ТПР считают, что эксперт— это человек, который лично работаетв интересующей ЛПР области деятельности, является признанным специалистом по решаемой проблеме, может (умеет и желает) и имеет возможность (например, обладает юридическим правом) высказывать суждение по проблеме или вопросу проблемы в доступной для ЛПР форме.

Таким образом, существенными для теории принятия реше­ний характеристиками, отличающими эксперта от иных специалистов, являются:

§ признание его заслуг («компетентность»);

§ умение высказываться на языке, понятном ЛПР;

§ наличие разрешения на высказывание своего мнения;

§ личная заинтересованность в сотрудничестве с ЛПР по рассматриваемой проблеме.

Если же специалист, претендующий на звание эксперта, не удовлетворяет хотя бы одному из перечисленных требований, то такой специалист не будет нами рассма­триваться как эксперт.

Эксперты выполняют информационную и аналитическую работу на основе своих личных представлений о реша­емой задаче. В общем случае представления экспертов могут не совпадать с мнением ЛПР. Такое расхождение во мнениях играет как отрицательную, так и положи­тельную роль. С одной стороны, при несовпадении мне­ний затягивается процесс разработки решения. С дру­гой, — ЛПР может критически осмыслить альтернатив­ную точку зрения или скорректировать собственные предпочтения.

Чтобы повысить личную уверенность в том, что специа­лист дает дельный совет, ЛПР может обратиться не к од­ному, а к нескольким экспертам. В этой связи целесооб­разно разделять экспертизу на индивидуальную (один эксперт дает информацию по проблеме) и групповую. Понятно, что если вопрос строго конфиденциальный, ес­ли время не ждет или если нет возможности спросить у нескольких специалистов ответ на интересующий во­прос, то индивидуальная экспертиза — наилучший спо­соб получения информации. Но, если перечисленные ог­раничения не являются существенными, то, несомненно, групповая экспертиза будет в целом более достоверным и точным способом получения информации. Однако сле­дует иметь в виду, что в ходе групповой экспертизы воз­можны несовпадение субъективных суждений отдель­ных специалистов, давление мнения авторитета или «ве­домственные» шероховатости. Следовательно, предвидя такую возможность, нужно будет предусмотреть специ­альные приемы получения и обработки экспертной информации с целью повышения качества информации. Те­орией принятия решений разработан специальный ком­плекс организационных, технических и математических процедур, придающих стройность и логическую обусловленность всему процессу получения, обработки и анализа групповой экспертной информации. Этот комплекс процедур, включающий экспертизу (то есть сам опрос экспертов), а также специальные математические мето­ды обработки и анализа экспертной информации, в ТПР называют методом экспертного оценивания.

Концептуальная схема построения информационно-анали­тических систем экспертного оценивания типа «LIGIS.» (Latent Information Generating Interactive System) была разработана в 1998 г.

Постепенно накапливая знания, люди со временем на­учились фиксировать свой объективный опыт. Полез­ную информацию стали заносить на камень, кожу, де­рево, бумагу и другие специальные носители. Вначале эти носители были неудобны. Но постепенно они при­обрели более совершенную форму и вид, а с развитием печатного дела и компьютерных технологий превра­тились в библиотеки, банки данных (БнД), базы данных (БзД) и базы знаний (БзЗ). Процесс поиска общедос­тупной информации стал более удобным, эффективным и даже творческим. Но одновременно жизнь требовала какую-то информацию скрывать от посторонних глаз, какую-то делать частично доступной. Поэтому в том случае, когда ЛПР в силу разных причин не могло най­ти необходимую ему информацию в общедоступных источниках, такую информацию ему приходилось активно добывать.

Какими способами можно добыть необщедоступную информацию? Ответ на этот вопрос зависит от причин «необщедоступности» информации. Например, если специальных мер по сокрытию информации никто не предпринимает, ЛПР может получить недостающую ему информацию путем организации и проведения натурного или модельного эксперимента. Если же информация скрывается намеренно, ЛПР потребуется прибегнуть к помощи разведки, перехвату сведений и данных, расшифровке информации или применить какие-то дру­гие специальные приемы. Разведка или спецсредства — это дело особенное и дорогое. Однако и натурный экс­перимент тоже недешев. Особенно, если эксперимент масштабный и проводится в условиях действия неоднозначного «механизма ситуации». Чтобы сэкономить ресурсы, ЛПР следует прибегнуть к математическому экспериментированию (эксперименту с математичес­кой моделью). Строгое научное планирование такого эксперимента поможет количественно установить его параметры, оптимальные в отношении эффективности будущих решений и действий ЛПР. Однако пока аппа­рат математической теории планирования эксперимен­та не является достаточно совершенным. В основном он ориентирован на исследование случайных «механиз­мов ситуации».

Концептуально аппарат математической теории планиро­вания эксперимента ориентируется на две основные по­становки задачи, различающиеся целевой направленно­стью. Так, если целью исследования является максимизация полезного эффекта в операции при ограничениях на затраты активных ресурсов, а сам полезный эффект модельно выражается, например, стремлением к обеспе­чению максимума выходного результата, то задача установления оптимальных параметров управления опе­рацией сведется к стремлению максимизировать выход­ной результат при ограничениях на затраты. По такой схеме формулируется, например, задача как можно бо­лее точного воспроизведения «механизм ситуации» при ограничении затрат на моделирование. Альтернативная задача — задача, в которой целью ЛПР является стремление к минимизации затрат на создание модели при ус­ловии обеспечения необходимых уровней ее точности и адекватности.

В любой из указанных постановок задач важно правиль­но выбрать источник и установить способ получения необходимой информации. Для того, чтобы осмыслен­но решить этот вопрос, целесообразно проанализиро­вать характеристики качества принципиальных спосо­бов получения информации. Наиболее существенные из характеристик способов, отображенных на рис. 2.3., представлены в табл. 2.3.

Таблица 2.3. Характеристики способов получения информации

Под точностью информациибудем понимать степень близости содержащихся в ней данных тем, какие объективно присутствуют в реальной действительности. Например, получена информация о курсе валюты в коммерческом банке. Степень близости этих данных о курсе валюты к истинному ее значению и есть точность информации.

Надежность информации— это некоторая характеристика, показывающая, в какой степени сходны (повто­ряются) результаты, полученные при неоднократных обращениях к источнику. Например, анализируется информация о структурной перестройке системы управления в конкурирующей организации или фирме. Если эта информация получена из одного источника, напри­мер агентурной разведки, и эту информацию сообщают семь разных агентов, то можно считать такую информа­цию вполне надежной.

Достоверность информации— это свидетельство того, что информация весьма верно отражает то, что пред­ставляет; что сообщенное в ней не вызывает никакого сомнения в истинности.

Например, достоверно известно, что солнце всходит на востоке. Следует отметить близость понятий достовер­ности и адекватности. Адекватный— значит вполне соответствующий, совпадающий с чем-либо. Например, адекватные понятия, адекватная модель. Однако, как видно, здесь все же есть семантическое различие. Пол­нота информации— это мера ее разнообразия и ко­личественной достаточности для разработки вполне обоснованного решения в отведенное время.

Таким образом, можно считать, что надежность, достовер­ность и полнота информации — это такие ее качества, которые порождают у ЛПР полную уверенность в успе­хе процесса разработки решения, не оставляют у ЛПР никаких сомнений в том, что сообщенное ему является «истиной» и существенно снижает неопределенность выбора наилучшего решения.

При анализе табл. 2.3. важно иметь в виду следующее. В некоторых ячейках таблицы помещен специальный символ *. Это означает, что уровень качества сведений, который может обеспечить тот или иной способ, оказывается не выше исходного уровня качества самого рас­сматриваемого источника информации.

Планирование процесса сбора информации удобно осу­ществлять с помощью причинно-следственной диаграм­мы. Такая диаграмма представлена на рис. 2.4.

Рис.2.4. Причинно-следственная диаграмма

Диаграмма моделирует, как из основных факторов «меха­низма ситуации», которые и есть «причины», вытекает результат, то есть — «следствие».

Причинно-следственная диаграмма составляется следу­ющим образом. На листе бумаги по середине проводим горизонтальную стрелку и в ее острие помещаем «следствие» (имя результата, изучаемого вопроса). К линии стрелки сводим стрелки четырех указателей, обознача­ющих основные факторы. Указатель — это прямоуголь­ник, из которого идет стрелка к линии центральной стрелки, приводящей, в свою очередь, к следствию. Та­ким построением графически моделируем наличие какого-то вклада рассматриваемого фактора в следст­вие. При этом само обозначение на листе бумаги поля указателя все время подталкивает исследователя к мыс­ли о том, что в это поле нужно внести какую-то инфор­мацию, что-то вписать. А это означает, что указатели на диаграмме играют роль специального психологическо­го раздражителя, заставляющего исследователя искать («до полного изнеможения») и находить факторы рас­сматриваемой категории. После того как все указатели обозначены на листе диаграммы, следует в произволь­ном порядке (лишь бы не забыть, не упустить что-то су­щественное) заполнять соответствующие поля.

Еще раз подчеркнем, что порядок заполнения полей ни­какого значения не имеет, он — произвольный. Глав­ное — это сформировать как можно более полный спи­сок основных «причин», породивших «следствие». С этой целью в поля указателя для фактора «Качество» вписы­ваем значимые, на наш взгляд, для рассматриваемого исхода, результата или вопроса характеристики уров­ня профессионализма исполнителей и качества средств, материалов и оборудования. Фактор «Условия» раскры­ваем через характеристики степени благоприятности условий обстановки (обстоятельства времени, места, возможных влияний других субъектов и др.), а фактор «Способы» описываем через категории, характеризу­ющие совершенство способа действий, такие, как при­меняемые методы, последовательности выполнения тех или иных трудовых или творческих приемов. В резуль­тате удается довольно быстро сформировать список представительных («значимых») факторов, которые, по мнению ЛПР, следует принять во внимание.

Работу по формированию списка факторов нужно про­водить в условиях полного раскрепощения фантазии. Это значит, что на этапе синтеза списка не допуска­ется никакая критика, никакое сомнение в том, вклю­чать или не включать претендента в список факторов. Иными словами, на этапе заполнения полей указателей главная цель — как можно больше факторов ЗАПИСАТЬ на бумаге. Именно записать, поскольку это высвобожда­ет мозг исследователя для творческой работы, освобож­дает от необходимости ЗАПОМИНАТЬ сгенерированную информацию. Этот этап работы с причинно-следствен­ной диаграммой можно назвать этапом генерации при­чин (этап синтеза причин).

После того как фантазия иссякла и генерация причин за­вершена, можно приступать к этапу анализа вкладов факторов. Вначале анализ ведется вербально, в каче­ственных шкалах, а на завершающей стадии — в более совершенных количественно-качественных и количе­ственных. Подобный рациональный порядок использо­вания шкал оценок позволяет значительно быстрее по­лучить окончательный ответ на главные вопросы, инте­ресующие ЛПР на этапе планирования процесса сбора информации. При этом весьма просто устанавливают не только требуемые номинации и качество важной инфор­мации (то есть, о чем нужна информация, с какой точно­стью, достоверностью, полнотой), но и к какому сроку, и из какого источника следует эту информацию получать.

Задача формирования исходного множества альтернатив

Если спросить человека, хорошо разбирающегося в про­блемах управления, чем он мог бы охарактеризовать степень опытности управленца, то чаще всего можно встретить такой ответ: умением предсказывать ситуа­цию и быстро найти наилучший способ решения про­блемы. Что такое «умение предсказывать ситуацию» уже обсудили в предыдущем параграфе. А вот что такое «наилучший способ решения проблемы»? Как вообще сформировать способы достижения цели операции?

Умение ЛПР генерировать новые, нестандартные решения вообще-то отождествляется в сознании многих с ис­кусством. По-видимому, это объясняется тем, что зада­ча формирования исходного множества альтернатив не поддается полной формализации. Поскольку реше­ние подобной задачи — творческий процесс, в резуль­татах которого, прежде всего, заинтересовано ЛПР, глав­ная роль в этом процессе, конечно же, принадлежит ЛПР. Однако прежде чем предложить научный подход к ре­шению этой весьма непростой задачи, определим сис­темные требования, которым множество альтернатив должно соответствовать.

Во-первых, множество альтернатив должно быть по воз­можности более широким. Это обеспечит в дальней­шем необходимую свободу выбора решений ЛПР и све­дет к минимуму возможность упустить «лучшее» реше­ние. Но это первое, принципиальное требование входит в противоречие с естественными ограничениями по вре­мени, месту и возможностям, в которых обычно при­ходится работать ЛПР. Невозможно бесконечно долго вырабатывать решение. Иначе не останется времени на его реализацию. Поэтому чаще всего на практике от ЛПР требуется выработать решение в кратчайшие сроки. Отсюда немедленно следует второе требование к исходному множеству альтернатив. Это множество должно быть обозримым, достаточно узким, чтобы у ЛПР осталось больше времени на оценку предпочтитель­ности альтернатив, а у исполнителей — больше времени на воплощение найденного наилучшего решения на практике. Для того чтобы удовлетворить разумным образом указанные противоречивые требования, тре­буется искусство, а чтобы при этом не сделать грубых ошибок, следует привлечь науку. Так вот, в соответст­вии с системным принципом декомпозиции наука вна­чале рекомендует сформировать множество альтерна­тив, все элементы которого потенциально, по их облику, скрытым в них возможностям обеспечивают достиже­ние цели.

В случаях детерминированного, стохастического или природно-неопределенного «механизмов ситуации» мето­дика формирования исходного множества альтернатив предполагает совершение достаточно простых действий. В той или иной степени все они сводятся к ряду це­ленаправленных модификаций управляемых факторов, определяющих эффективность операции (рис.2.2.). При этом ЛПР исследует возможность одновременно воздействовать на «управляемый» компонент указан­ных факторов, так как именно такой способ управления чаще всего приводит к возникновению положительных эмерджентных свойств у будущих альтернатив. При этом если ЛПР намерено воздействовать, напри­мер на качество активных ресурсов, то в таком случае все методы формирования альтернатив относят к ка­тегории так называемого инженерного синтеза. Ес­ли же объектом приложения усилий ЛПР станут фак­торы из классов «Условия» и «Способы», то будем иметь в виду способы оперативного синтеза вариантов ре­шений.

Полученное в ходе инженерного или оперативного син­теза множество вариантов решения проблемы назовем множеством «целевых альтернатив». После получе­ния «целевых альтернатив» из их множества следует отобрать те варианты, которые являются логически не­противоречивыми и могут быть реализованы в отпу­щенные на операцию сроки. При этом оставляемые альтернативы должны быть обязательно удовлетворены как активными ресурсами, так и отвечать общей системе предпочтений ЛПР. Эти отобранные варианты (из числа целевых) назовем «физически реализуемыми». Таким образом, остальные варианты, потенциально приводя­щие к цели, но физически нереализуемые, отбрасываем.

Полученное подмножество «физически реализуемых аль­тернатив» дополняют вариантами, придающими спосо­бам необходимую гибкость и устойчивость по отноше­нию к возможным изменениям будущих условий про­ведения операции. В итоге проделанной работы как раз и получают то, что будем в дальнейшем называть «исходным множеством альтернатив».

Что касается технологических приемов реализации пред­ставленной общей методики формирования исходного множества альтернатив, то здесь все зависит от того, с каким из теоретических классов задач ТПР сталкиваемся в конкретной ситуации. По понятным причинам наибольшие «технологические ухищрения» приходить­ся применять в ситуациях с поведенческой неопреде­ленностью.

Условно все методы формирования множества альтер­натив можно разделить на следующие классы, разли­чающиеся степенью формализации применяемых тех­нологий:

§ эмпирические (каузальные);

§ логико-эвристические;

§ абстрактно-логические (математические);

§ рефлексивные.

Исторически первыми возникли эмпирические методы. Вначале люди подмечали некоторые общие признаки, присущие тем или иным практическим приемам реше­ния конкретных задач. Затем этот опыт творчески обоб­щался и превращался в набор правил, как поступать в том или ином случае. Подобные методы применяют­ся и в настоящее время. Например, известна машинная технология CBR (Case-Based Reasoning — «метод рас­суждений на основе прошлого опыта»). Суть ее в том, что. анализируемая ситуация принятия решений сопо­ставляется в памяти компьютера со всеми известными из прошлого сходными ситуациями. Из базы данных машина отбирает несколько ситуаций, похожих на анализиру­емую, и представляет их ЛПР.

Выбор конкретного решения руководителем (менедже­ром) основывается на сопоставлении наблюдаемой си­туации с ситуацией из базы данных и корректировки известных для этих ситуаций решений применительно к особенностям рассматриваемого случая.

Логико-эвристические методы генерации множества аль­тернатив предполагают постепенное расчленение рас­сматриваемой проблемы или задачи на отдельные под­задачи, вопросы, подоперации и так далее до таких элементарных действий, для которых уже известны эв­ристические решения и конкретные технологии их ис­полнения. По частоте применения на практике, пожа­луй, именно логико-эвристические методы занимают первое место. Типичные представители логико-эври­стических методов — это метод дерева решений и ме­тод морфологических таблиц. Такое положение они приобрели из-за присущей им наглядности, простоты и универсальности подхода, удобства компьютериза­ции их алгоритмов.

Рассмотрим технологию метода дерева решений. Для це­лостного и единого ее понимания воспользуемся тремя основными понятиями: «важное обстоятельство», «из­меримая характеристика», «финальный» элемент. Бу­дем считать «важным обстоятельством» любой фактор, который ЛПР считает необходимым учитывать в про­цессе работы над проблемой. Важные обстоятельства, свойства объектов или задач, которые можно не только описать вербально, но и измерить, будем именовать «из­меримыми характеристиками». Важное обстоятельство, которым заканчивается любая ветвь дерева, назовем «финальным». По аналогии будем пользоваться поня­тиями финальная подцель, финальная измеримая ха­рактеристика.

Как уже отмечалось, вначале на основе логического ана­лиза цели операции ЛПР строит «дерево целей». Это — первый этап. При этом дерево целей следует строить или на основе детального описания «желаемого» со­стояния (цепи), или декомпозиции «действительного» состояния (что в нем не удовлетворяет ЛПР, что необ­ходимо устранить). По сути — это одно и то же, ведь ЛПР должно уяснить, «чего оно хочет». Однако по фор­ме логической деятельности — это разные подходы (как синтез и анализ).

Если дерево целей строится на основе анализа «желае­мого» состояния, процедуру ветвления удобнее отоб­ражать графически. Результат построения дерева целей не является однозначным. Это происходит из-за того, что каждое ЛПР само решает, когда закончить ветвле­ние целей. На втором этапе в построенном дереве це­лей каждой из финальных частных задач ставят в соответствие известный из практики способ ее решения. В результате получают «дерево решений». Но посколь­ку дерево целей — субъективный продукт творческой деятельности ЛПР, то и дерево решений, скорее всего, получится уникальным, так как ЛПР определяет, какие принять эвристические способы решения тех или иных финальных задач.

Если процесс декомпозиции проводится в ходе анализа сущности «действительного» состояния, то в этом слу­чае ЛПР стремится выявить те «важные обстоятельст­ва», которые, по мнению ЛПР, необходимо обязательно изменить для достижения цели. Эти важные обстоятель­ства также изображают в виде дерева. После этого ЛПР опять-таки остается только заменить в полученном де­реве все важные финальные обстоятельства на конкрет­ные эвристические способы их изменения и получить дерево решений. Особенность технологии построения дерева решений путем декомпозиции «действительно­го состояния» заключается в том, чтобы каждое из важ­ных обстоятельств можно было бы описать измеримой характеристикой. Если такое требование выполнено, то можно утверждать, что представление «действительно­го состояния» будет однозначным. На практике степень однозначности восприятия определяется степенью со­вершенства шкал, используемых для описания финаль­ных элементов.

Наконец, следует иметь в виду, что все полученные мето­дом дерева решений варианты могут быть взаимоис­ключающими или совместимыми. Если варианты взаи­моисключающие, то число возможных альтернатив равняется числу ветвей в дереве. Для случая совместимых решений количество альтернатив определяется числом допустимых сочетаний решений. Достоинством мето­да дерева решений являются наглядность и логическая полнота множества альтернатив. Недостаток этой про­цедуры — его громоздкость (впрочем, этим грешат все графоаналитические методы).

Метод морфологических таблиц, с одной стороны, пред­ставляет определенную модификацию метода дерева ре­шений. С другой стороны, на определенном этапе работы ЛПР абстрагируется от сущности финальных эвристи­ческих методов или приемов с целью сгенерировать не­традиционные (неизвестные ранее) варианты. Для это­го активно применяется метод декомпозиции для нефор­мального и абстрактного (формального) этапов процесса работы метода.

Вначале (неформальный, эвристический этап) выписыва­ют в произвольном порядке известные способы реше­ния поставленной задачи. Затем эти способы анализи­руют (формальный, логический этап) с целью выявле­ния у них общих системных свойств.

Действуя таким образом, можно выделить классы спосо­бов действий и объектов приложения усилий. Имена этих классов далее используются как рубрики морфо­логической таблицы (имена строк и столбцов). Для облегчения построения морфологической таблицы обыч­но придерживаются следующей последовательности действий:

§ внести в морфологическую таблицу способы решения задачи из составленного списка;

§ рассмотреть последовательно каждую незаполненную клетку таблицы. При этом на основе своего личного опыта, интуиции или с помощью экспертов сформули­ровать хотя бы одно простое решение для рассматри­ваемой комбинации объекта приложения усилий и спо­соба действий.

К числу абстрактно-логических (математических) мето­дов генерации альтернатив отнесем те, которые позво­ляют отвлечься от сущности конкретных действий или приемов работы, сосредоточиться только на их последовательности. Для этого обычно приходиться внача­ле построить математическую модель проведения всей операции. Типичными представителями таких методов формирования исходного множества альтернатив явля­ются методы формирования планов выполнения вза­имосвязанных работ (методы сетевого планирования и управления) и методы календарного планирования.

Рефлексивные методы генерации альтернатив использу­ют в том случае, когда ведущим типом неопределенно­сти является поведенческая. Метод основан на последовательном выдвижении гипотез о возможных целях другого субъекта операции и формировании ответных реакций в предположении, что тот не изменит своей ли­нии поведения ни при каких обстоятельствах. Форми­руют список возможных альтернатив ЛПР. После того как это сделано, начинают вести «параллельный список» ответных реакций оппонента. Сформированный список ответных реакций затем анализируется с целью отыска­ния слабых мест и возможных контрдействий субъекта операции на какое-либо действие оперирующей сторо­ны. Таким образом, «параллельные списки» альтернатив субъектов поочередно корректируются и уточняются. Рефлексивный процесс «действие-контрдействие» по­вторяется до тех пор, пока множества действий и реак­ций не стабилизируются.

Особый класс образуют методы формирования альтер­натив для случая, когда решение вырабатывает «груп­повое ЛПР». В подобном коллективном органе управ­ления всегда можно увидеть и полное, и частичное сов­падение интересов участников процесса разработки решений, и различного рода столкновения интересов. Часто несовпадения интересов объясняются неодинаковой трактовкой целей действий, из-за индивиду­альных особенностей восприятия проблемной ситуа­ции. Иногда это может быть следствием умышленных действий отдельных суверенных участников «коллек­тивного ЛПР». Типичный пример — ведомственные интересы или целенаправленная деструктивная по­литика. Это весьма свойственно экономическим, социальным и политическим конфликтам. Именно в таких ситуациях наиболее эффективны как раз рефлексив­ные методы.

Задача оценки альтернатив

Согласно парадигме «рациональных решений» осознан­ный выбор решения должен производиться только на основе сравнения по предпочтительности результатов, которые обеспечивает в операции та или иная из альтернатив. В этой связи весьма важными оказываются взаимосвязанные задачи оценки альтернатив и модели­рования предпочтений ЛПР. Понятно также, что предпо­чтения ЛПР в отношении ценности альтернатив долж­ны выявляться не абстрактно, а только для конкретных значений соответствующих им результатов в рассмат­риваемой операции. При этом задача получения резуль­татов для оценки альтернатив имеет как бы первосте­пенное значение.

Итак, задача оценки альтернатив имеет главной целью получение для каждой альтернативы значений связан­ных с ней результатов, характеризующих интенсив­ность существенных свойств исходов операции. Эту за­дачу, в принципе, нецелесообразно и не следует решать в отрыве от задачи формирования исходного множест­ва альтернатив. В то же время из методических сообра­жений задачу оценки альтернатив целесообразно рас­сматривать как самостоятельную, поскольку только так можно выявить ее особенности.

Сформулируем задачу оценки альтернатив следующим образом.

Дано: Множество А альтернатив ЛПР, характеризующих порядок использования имеющихся ресурсов для до­стижения цели операции; множество S факторов, зада­ющих условия проведения операции по достижению цели, и их количественные и качественные характери­стики; тип «механизма ситуации».

Требуется: Оценить значение результата y(a,s) (в общем случае векторного) для каждой из альтернатив множе­ства А в условиях S.

В зависимости от типа «механизма ситуации» результат y(a,s) применения альтернативы в условиях будем понимать по-разному.

Если механизм детерминистский, то результат у(а) за­висит от альтернативы однозначно, условия фиксированы и определяют лишь вид отображения .

Для стохастического механизма ситуации в общем слу­чае каждой альтернативе ставится в соответствие ве­роятностное распределение F₀(y) векторного резуль­тата, условия S фиксированы и определяют вид распре­деления вероятностей. Для других типов механизма ситуации будем искать множество возможных значе­ний векторного результата у (a,s).

Разумеется, информацию о значениях (оценках) резуль­тата y(a,s) для любых из перечисленных типов меха­низма ситуации можно получить из тех же источников, о которых уже говорилось. Однако основным сред­ством получения новой информации для принятия ре­шений в отношении крупномасштабных проблем все же следует считать моделирование.

Часто представители старой школы управленцев, а так­же люди, не слишком искушенные в вопросах модели­рования, под словами «модель», «моделирование» склон­ны понимать лишь математические модели и процесс их создания. На самом деле, при рассмотрении этих по­нятий в непосредственной связи с основными задачами управления легко понять, что это далеко не так. Важно сразу получить правильные ответы на два наиболее ча­сто поступающих и весьма характерных вопроса типа: «Для чего управленцу нужна модель?», а также — «Ка­кие и для исполнения каких функций управления сле­дует использовать модели?».

Обобщенные ответы на первый из двух приведенных ги­потетических вопросов (о целях моделирования, основ­ных характеристиках моделей и способах моделирова­ния) сведены в табл.4.1.

При этом ясно, что для выбора способа моделирования, не­обходимо сразу определить не только объект моделиро­вания, но и его предмет.

Таблица 4.1. Обобщенные данные о целях моделирования и основных характеристиках моделей

Вспомним, что объект— это то, что противостоит субъ­екту в его познавательной, преобразующей или другой деятельности, а предмет— то, на чем конкретно сосре­доточены эти усилия в деятельности субъекта. Основ­ные объекты моделирования при разработке решений уже хорошо известны.

Факторы, определяющие эффективность решений: объек­тивные («качество», «условия», «способы») и субъек­тивные («рассудительность», «инициатива», «характер», «опыт»). Предметы моделирования при разработке решений также не слишком многочисленны, если учесть особенности целей управления. Так как главной задачей управления все же является управление людьми, то ЛПР постоянно приходиться что-то этим людям объяснять, чему-то их учить, как-то формировать их умения и на­выки и т.п. В ходе постановок задач исполнителям, обу­чения подчиненных, при осуществлении контрольных функций ЛПР очень часто приходиться в упрощенном виде объяснять, воспроизводить, имитировать или фор­му какого-то объекта или явления, или — содержание. В зависимости от конкретной ситуации, а также для придания своим действиям большей выразительности ЛПР может образы формы и содержания объекта представ­лять как в статике, так и в динамике.

Для имитации формы объекта хорошо подходят механи­ческие образы (копии, макеты и т.п.), графические («видеомодели»), вербальные и звуковые образы («аудиомодели»). А чтобы адекватно воспроизвести содержание объекта, помимо уже перечисленных средств ЛПР может прибегнуть или к специально построенным «мысли­тельным технологиям» (например, прибегнуть к фан­тазиям и эвристикам в ходе «мозгового штурма»), или использовать математические символы и операции над ними, то есть построить математическую модель. Если же существо управляемого или изучаемого процесса, явления определяется тем, какие конкретно действия предпримут какие-то определенные субъекты опера­ции, то ЛПР целесообразно назначить специальных лю­дей выполнять в упрощенном виде главные из реаль­ных функций тех субъектов, существенно упростить исследуемую ситуацию с сохранением ее главных черт и воспроизвести моделирование в специальной дина­мической форме, так называемой игровой модели. По­нятно, что динамические модели предмета более ин­формативны, даже если это касается воспроизведения его формы. Например, анимация местности с изменя­ющимся масштабом изображения от «птичьего поле­та» до «взгляда с высоты муравья» дает более вырази­тельный образ местности, чем ее статический макет. Способы моделирования, рекомендуемые для того или иного типа модели, представлены в последней колон­ке табл.4.1.

При разработке моделей в ходе процесса моделирования очень важно учесть, на каком уровне иерархии управ­ления действует пользователь. Это очень важно, если учесть, что на каждом из таких уровней свои функции, задачи, традиции, представления о «входной» и «вы­ходной» информации. Обязательно нужно учитывать уп­равленческий статус пользователя. Но сколько уровней рассмотреть? Оказывается, вполне достаточно рассмат­ривать всего лишь четыре концептуальных уровня ие­рархии управления. В табл. 4.2. отображены основные типы моделей, которые целесообразно рекомендовать управленцам различного концептуального статуса. Ре­ально на практике уровню «исполнителя» соответст­вует управленец категории до мелкой фирмы, уровню «администратор» — до среднего и крупного предпри­ятия (фирмы), «руководитель основного звена отрас­ли» — концептуально моделирует управленца до уров­ня отделов и управлений министерства, а «высшее руководство» — это уровень министерства и выше.

Техническая разработка модели проводится по общей схе­ме разработки решения на операцию. Начинается все с определения цели и задач моделирования. Разуме­ется, что это — прерогатива ЛПР. Цель определяет на­значения модели, задает общий характер входной и вы­ходной информации. При этом понятно, что выходная информация по характеристикам точности, надежности и достоверности не может быть лучше входной. Что ка­сается других показателей качества выходной информации, например полноты, содержательности, вырази­тельности и др., то здесь связь не столь однозначна. По­сле этого цель декомпозируют, превращая ее в набор обозримых и понятных задач моделирования. Каждая из этих задач отражает определенный элемент достиже­ния цели с привязкой к временным и ресурсным фраг­ментам ее достижения, к объектам приложения усилий и исполнителям. Технология разработки моделей по­дробно изложена ниже.

Таблица 4.2. Типы моделей, рекомендуемые управленцам различного статуса

Затраты на разработку модели, ценность полученных ре­зультатов y(a,s) моделирования во многом определяют­ся совершенством приемов разработки и использова­ния моделей. Возможно, что главная причина, почему модели еще недостаточно используются руководителя­ми, которые просто обязаны их применять в силу свое­го статуса, заключается в том, что эти ЛПР их опасают­ся или не понимают. Сегодня уже пора принять как ак­сиому, что ЛПР, для которых предназначены модели, просто обязаны принимать участие в постановке зада­чи и установлении главных требований по их качеству. Можно с уверенностью сказать: когда это имеет место, само применение моделей и эффект от их использова­ния увеличиваются не менее чем вдвое.

На начальном этапе процесса моделирования использу­ют математические модели наибольшей степени обоб­щения факторов, учитывающих лишь самые заметные закономерности — так называемые концептуальные модели (это самый «мелкий масштаб» исследования). Затем уточняют объект и предмет исследования и до­полняют модель, внося в нее большее число факторов и измеряя их характеристики в шкалах промежуточ­ной степени совершенства («средний масштаб»). Нако­нец, когда пользователь настолько определился в объ­екте и предмете моделирования, что выделил конкрет­ный элемент из реальной действительности и решил, какие именно закономерности воспроизвести во всех деталях, проводят детальное моделирование (самый «крупный масштаб» исследования) с использованием наиболее совершенных, количественных шкал. На за­вершающих этапах моделирования, предшествующих моменту принятия решений, целесообразно применять оптимизационные математические модели для поиска наилучших решений и игровые модели (например, уче­ния, деловые беседы и игры, семинары, конференции, исследовательские игры и т.п.). Из-за значительных временных и организационных затрат делать это целе­сообразно или для проверки отдельных теоретических выводов и рекомендаций, или для отработки элементов будущего решения.

Чтобы достичь высокой эффективности процесса модели­рования при столь широком охвате участников, важно обеспечить высокую интерпретируемость результатов моделирования и хода основных его этапов. Поскольку методы, используемые в аппарате ЛПР высшего концептуального уровня иерархии, в частности — в аппарате Министерства финансов РФ или Министерства экономики, как правило, просты и «старомодны», самое важное — умело довести до участников процесса мо­делирования его суть и основные цели. Модель должна быть оформлена в виде обозримых и понятных функци­ональных блоков (в пространстве, времени, в задачах). При построении основных блоков математической моде­ли, особенно блоков ввода-вывода информации, обяза­тельно следует учитывать уровень специальной подготовленности и статус основных пользователей. Это поз­волит разработчикам правильно оценить возможную реакцию пользователей. Излишне сложная модель может быть воспринята пользователями как угроза их ав­торитету и отвергнута ими. Бот почему для построения эффективной модели лицам, принимающим решения, и специалистам по теории принятия решений и модели­рованию рекомендуется работать вместе, взаимно увя­зывая потребности каждой стороны. Об этом уже ча­стично говорили выше, где обсуждали содержание проблемы коммуникации в процессе разработки реше­ний в сложных ситуациях.

Но как быть, если даже на вопрос о приближенных ис­ходных данных для моделирования, пользователи реа­гируют болезненно, высказываясь приблизительно так: «...но у нас ведь нет таких данных...?» или «...кто же нам даст эти данные...?» и т.п. Здесь разработчик мо­дели должен проявить твердость и не жалеть времени на доказательство невозможности изменить существу­ющее положение дел иным способом, как только добыть требуемую информацию. Разработчик должен убедить ЛПР в том, что тезис об «отсутствии соответствующих данных» попросту означает, что раньше решения принимались без должного обоснования. Кроме того, на­учный опыт принятия решений свидетельствует о том, что если в решении фигурируют данные даже на уров­не догадок, выраженные в качественных или промежу­точных шкалах, то это все равно существенно лучше, чем, если бы требуемые данные вовсе не учитывали.

Пользователей нередко занимает проблема доказательст­ва адекватности, «правдивости» модели. Но на самом деле его интересует, главным образом, справедливость тех выводов и рекомендаций, к которым он придет на ос­нове результатов моделирования. Таким образом, на са­мом деле управленцев волнует не справедливость са­мой структуры модели, а ее функциональная полезность. Такого процесса, как «испытание» правильности моде­ли, не существует. Вместо этого разработчик в ходе со­здания модели должен провести серию проверок с це­лью укрепить свое доверие к модели. На этом основании рекомендуем каждому ЛПР мысленно раз­делить все используемые им модели на «объяснимые» и «полезные». Первые — это те, которые удовлетворя­ют всем необходимым для моделирования теориям, до­пущениям, ограничениям и их адекватность подтверж­дена на практике. Следовательно, в отношении таких моделей незачем отвечать на вопросы об их научной обоснованности и точности. Второй класс моделей — это те модели, которые менее строго, формально обос­нованы, однако ЛПР имело возможность не раз убедить­ся в полезности использования на практике результа­тов моделирования на них. В любом случае ясно, что только практика может ответить на вопрос, адекватна модель или нет. Следовательно, если оценка фактичес­кой эффективности, полученная после проведения опе­рации, показывает, что использование ре­зультатов моделирования оказалось полезным, то рекомендуем ЛПР считать такую модель адекватной целям и задачам моделирования и больше не терзаться во­просами «теоретической обоснованности и точности».

Лучше уделить больше внимания вопросам представле­ния информации по результатам моделирования. В этой зада