Колпаков В.М. Теория и практика принятия управленческих решений

Подождите немного. Документ загружается.

Первую задачу можно решить, построив математическую мо

дель, основанную на применении аппарата линейных стохастичес

ких сетей (схема 3.4). Время цикла управления согласно этой моде

ли определяется как среднее время пребывания сообщения в сети

массового обслуживания и представлено в виде ориентированного

графа. Узлами графа служат службы (специальные рабочие груп

пы, эксперты, привлекаемые к организации информационного

обеспечения) органов управления, а дугами — информационные

потоки, циркулирующие между ними. Узлы — службы аппарата уп

равления (схема 3.4, 1—4) — характеризуются производитель

ностью, а дуги — интенсивностью передачи сообщений в единицу

времени.

Информационные потоки могут определяться на основании ана

лиза документопотока, циркулирующего между службами, органом

управления высшего уровня и объектом управления, а также между

органами управления взаимодействующих организаций. При необхо

димости анализа информационных потоков внутри органа управле

ния (лицами, принимающими решения и службами аппарата управ

ления) на место органа управления высшего уровня (см. схему 3.4)

следует поставить лицо, принимающее решение.

171

Схема 3.4. Модель циркуляции информации в службах (группах

исследуемого уровня иерархии управления

Вторая задача — оптимизация информационных характеристик

потоков информации в системе управления — может быть решена на

ложением “дерева целей” данной системы на построенную модель. Это

позволяет выявить, какой и сколько должно быть информации в той

или иной службе в соответствии с целью и решаемыми ею задачами.

Выработка решения — важный и сложный процесс в управлении

организациями. Как и всякий процесс, в котором участвует человек,

он имеет объективную и субъективную стороны. Объективная сто

рона — это реально существующая совокупность связей и обстоя

тельств, характеризующих фактическое состояние управляемого

объекта и внешних условий. Субъективная — отражение объектив

ного и реального в сознании человека и принимаемых на этой осно

ве решений. Исходя из последнего, любое решение, принятое чело

веком, субъективно. Однако это не означает, что подобные решения

не могут быть правильными и оптимальными. Чем лучше подготов

лены лица, принимающие решения, тем полнее они воспринимают и

отражают в своем сознании объекты.

Изучая вопросы информационного обеспечения принятия реше

ний, необходимо четко разграничивать такие понятия, как “данные”,

“сведения”, “информация”. Сообщения о фактах (реальных, предпо

лагаемых, выдуманных), зарегистрированные с помощью датчиков

или иных средств, независимо от того, поступили они потребителю

или нет, называются данными. Сообщения, соотнесенные с какой

либо областью деятельности, классифицированные по некоторому

признаку, — сведения. Сообщения, необходимые и служащие для ре

шения проблемы или задачи, — информация. Следовательно, инфор

мация — это все сведения, полезные для решения конкретной проб

лемы. Если сведения бесполезны, то они являются шумом, если

вредны — дезинформацией.

Объем обрабатываемой информации должен быть оптимальным.

Если информации мало, то принятие решения будет осуществляться,

как установлено ранее, в условиях неопределенности; если информа

ции много, то управляющая система не сможет ее переработать. Пе

реработка информации требует от лица, принимающего решение,

способности и умения отбирать из массы поступающих сведений

важную и полезную информацию. Используя полученную информа

цию, руководитель должен уметь прогнозировать обстановку и ее

развитие, т. е. обладать развитыми рефлекcивными навыками, спо

172

собностями, ясно понимать диалектически взаимосвзанные конк

ретные предметы и явления, применять системный подход к реше

нию возникающих проблем.

Информация может быть в непрерывной или дискретной форме.

Обычно существует противоречие между большим объемом инфор

мации и недостатком времени для ее обработки и использования,

что требует внедрения автоматизированной системы управления

или привлечения специально подготовленных экспертов, способных

классифицировать информацию, определять ее характеристики.

3.1.3. УЧЕТ ТИПОВЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ

РЕШАЕМЫХ ПРОБЛЕМ

Принимая решение, руководитель должен стремиться найти спо

собы решения проблемы и достижения цели наилучшим (оптималь

ным) образом. На поиск оптимального решения непосредственно

влияет тип решаемой проблемы. Для его определения необходимо

задать и по возможности сформулировать квалификационные отве

ты на следующие вопросы:

• определена ли точно цель (если она не была задана ранее), дости

жение которой будет означать полное решение проблемы;

• есть ли альтернативные (взаимоисключающие) средства и спосо

бы функционирования системы для достижения цели;

• возможно ли точно определить затраты ресурсов, сил и средств

на функционирование системы по каждому из возможных вари

антов действий для достижения цели;

• отражает ли модель системы все связи между целями и способа

ми их достижения;

• существует ли критерий, с помощью которого сопоставляются

затраты и степень достижения цели.

В зависимости от количества положительных ответов на вопросы

в теории решений рассматриваются четыре основных типа проблем:

стандартные; хорошо определенные; слабо определенные и неопре

деленные.

Стандартным проблемам свойственны полная ясность и од

нозначность целей, альтернатив, затрат, а также отработанная, пол

173

ностью отражающая реальную систему модель и единственный

простой критерий для оценки эффективности функционирования

системы. Для решения стандартных проблем на основе заранее

выработанных процедур и правил используются определенные ме

тоды, содержащие шаблонные типовые правила решений. Некото

рые стандартные задачи можно решать, применяя методы матема

тического программирования и оптимизации, дифференциально

го исчисления, вариационного исчисления, принцип максимума

(Л. Понтрягина), линейное программирование, динамическое

программирование, нелинейное программирование, методы поис

ка экстремума.

Хорошо определенные проблемы имеют ясные цели, элементы

системы. Связи между ними хорошо изучены, а затраты и эффек

тивность функционирования можно оценить количественно, хотя

бы в вероятностной форме. Примером может быть определение

маршрута движения транспорта, когда известны все препятствия

и т. п. Цель — обеспечить своевременную доставку груза без потерь;

альтернативы — различные дороги, средства обеспечения и др. Ре

зультат по каждому маршруту можно определить на основании ве

роятностных показателей.

Эти проблемы решаются с использованием методов теории ис

следования операций. Под операцией понимают любое действие,

работу, мероприятие, объединенные единым замыслом и направ

ленные на достижение конкретной цели. В теории сложились своя

терминология и приемы исследования операций. В основу ее поло

жено математическое моделирование, но моделируется не вся ре

альная система, а лишь процесс ее функционирования, последова

тельность выполнения ряда операций, что и определило название

этой теории.

Теория исследования операций в настоящее время имеет хорошо

разработанный математический аппарат, обеспечивающий опти

мальное решение следующих проблем (задач):

• распределение ресурсов;

• создание запасов и управление ими;

• замена оборудования;

• массовое обслуживание;

• выбор режима и регулирование движения;

• рациональное поведение в конфликтной ситуации.

174

Эти проблемы (задачи) рассматриваются в различных вариан

тах, что приводит к большому количеству конкретных методик,

используемых в данной теории. Исследование операций — одна из

основных методик в теории решений, широко применяемая для

улучшения качества решений и управления в целом. Однако мето

ды поиска оптимальных решений, рекомендуемые теорией, можно

использовать лишь при решении хорошо определенных проблем,

которые, к сожалению, не распространены в бизнесе. Для решения

таких проблем могут применяться методы математического прог

раммирования, используемые для стандартных проблем, посколь

ку сущность или идея решения одна и та же — найти оптимальное

значение критерия эффективности операции (или функциониро

вания системы).

Оптимальными решениями в теории исследования операций

считаются такие, которые при заданных внешних условиях (среде)

обеспечивают достижение максимального значения показателя ка

чества операции и соблюдение заданных ограничений. Выбор пока

зателя качества операции сложен, поскольку должен быть связан с

целью действий, реагировать на изменение движения системы и по

возможности быть единственным. Теория содержит рекомендации

относительно того, как выбрать критерий эффективности, но окон

чательный выбор зависит от руководителя.

Оптимизация решения методами теории исследования операций

с использованием критерия эффективности изучена и отработана

настолько, что ее можно осуществлять на ЭВМ. Но в некоторых слу

чаях это связано с таким упрощением рассматриваемой операции

(процесса), что выхолащивается сущность решаемой проблемы, и

это снижает практическую ценность оптимизации.

Слабо определенные проблемы решаются как система, в кото

рой наряду с хорошо изученными элементами и связями есть неизу

ченные (или неизвестные) элементы. Модель системы вероятност

ная, а эффективность функционирования оценивается комплекс

ным критерием, иногда и не имеет критерия. Примером является

проблема выбора способа достижения цели, когда средства противо

действия конкурентов не изучены.

Эти проблемы решают на основе методов, объединенных под

названием “системный анализ”. При этом учет фактора неопреде

ленности, сущность процесса поиска решений, а также характер

175

учета психологических моментов совершенно не совпадают с приме

няющимися в методах теории исследования операций. Признание

роли фактора неопределенности в решаемой проблеме — наиболее

важная сторона методологии поиска в теории решения. Выработка

решения с точки зрения теории решения состоит в постепенном уст

ранении неопределенности, которая в разной степени присуща лю

бой проблеме. Характер и сущность решения слабо определенной

проблемы имеют следующие особенности: принимаются не самые

лучшие решения из всех возможных, а допустимые, приемлемые в

рассматриваемых условиях функционирования системы. Слабо оп

ределенная проблема имеет много альтернативных решений, следо

вательно, не может быть сформулирован единственный критерий

эффективности. При этом описание связей между элементами сис

темы и системы со средой упрощено, усложнение же этого процесса

приводит только к тому, что проблема становится трудной для по

нимания. Наиболее рациональное решение часто приходится ис

кать в условиях ограниченного времени при невозможности приме

нения ЭВМ.

Перечисленные характеристики слабо определенных проблем

свидетельствуют о том, что именно они наиболее распространены в

бизнесе. Особенностью поиска решения их является то, что отыс

кивается решение, удовлетворяющее нескольким критериям эф

фективности. Его находят не вычислением максимального (мини

мального) значения одного критерия эффективности из всех воз

можных для системы, а отбрасыванием тех альтернатив из извест

ных, которые недостаточно хороши хотя бы по одному из нес

кольких критериев. Поиск таких решений является многоэтапным.

В ходе его постоянно сравниваются цели с возможностями их дос

тижения, выявляются новые возможности, корректируются цели: в

сторону увеличения (усложнения), если выявлены дополнитель

ные ресурсы, и в сторону снижения, если первоначально сформу

лированные цели оказались нереальными. Следовательно, реше

ние таких проблем тесно связано с анализом условий и целей

действия. Главное место в этих методах отводится не оценке эффек

тивности всех возможных вариантов решения, как в теории исследо

вания операций, а разработке новых альтернатив (новых способов и

приемов), расширяющих уже известное количество удовлетвори

тельных решений, а затем и выбору наиболее предпочтительного из

176

них. Поиск решения может начаться не с нуля, а на основе сравне

ния с некоторым “базовым” (стандартным) решением. Базовое ре

шение может быть взято по аналогии с проблемами, решенными в

прошлом.

В системном анализе приобретает значение моделирование

всей системы, а не только процесса ее функционирования, что ха

рактерно для теории исследования операций. При этом моделиро

вание должно отражать не только функционирование данной сис

темы, но и особенности ее структуры и взаимодействия со средой.

Значительная роль отводится прогнозированию. Если при хорошо

определенных проблемах прогнозирование используется как сред

ство получения необходимой информации для их решения, то в

системном анализе прогнозируются и структура, и процесс функ

ционирования, а решение имеет отношение к ближайшим и отда

ленным целям.

Отмеченные ранее ограничения в использовании теории иссле

дования операций можно учесть в системном анализе, который

позволяет неопределенную и слабо определенную проблемы прев

ратить в хорошо определенные и в последующем решить их с при

менением точных математических методов и моделей. Таким обра

зом, необходимо предварительно исследовать проблему методами

системного анализа, а затем применять методы теории исследова

ния операций. Системный анализ как более общая и гибкая, но ме

нее точная методология при разработке и решении проблем в биз

несе должен предварять применение методов теории исследования

операций.

Неопределенные проблемы характеризуются отрицательными

ответами на поставленные вопросы и как бы противоположны стан

дартным. Поиск оптимального решения становится все более зат

руднительным с переходом от стандартных проблем к хорошо опре

деленным, слабо определенным и неопределенным. Поэтому отнесе

ние конкретно рассматриваемой проблемы к тому или иному типу

должно соответствовать ее истинной природе.

Неопределенные проблемы решаются частично количествен

нокачественными или эвристическими методами. Последние ин

тенсивно разрабатываются в настоящее время и широко применя

ются в современном бизнесе (методы экспертных оценок, метод

построения матрицы относительно важности факторов и др.).

177

3.1.4. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ

НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И РИСКА

Для принятия решений в условиях неопределенности и риска

важно знать математические основы этого процесса. В теме 3.2.,

посвященной функциональным решениям, будут приведены при

меры применения математического аппарата к решению конкрет

ных задач.

Понятия условий неопределенности и риска

Неопределенность — свойство объекта принятия решения, выра

жающееся в его неотчетливости, неясности, необоснованности, при

водящее к недостаточной возможности для лиц, принимающих ре

шение, осознания, понимания, определения его настоящего и буду

щего состояния.

Риск — возможная опасность, действие наудачу, требующее, с од

ной стороны, смелости в надежде на счастливый исход, с другой —

учета математического обоснования степени риска.

Практика принятия решений характеризуется совокупностью

условий и обстоятельств (ситуацией), создающих определенные от

ношения, обстановку, положение в системе принятия решений. Учи

тывая количественные и качественные характеристики информа

ции, находящейся в распоряжении лиц, принимающих решения, вы

деляют решения, принимаемые в условиях:

• определенности (достоверности);

• неопределенности (ненадежности);

• риска (вероятностной определенности).

В условиях определенности лица, принимающие решения, доста

точно точно определяют возможные альтернативы решения. Однако

на практике трудно оценить факторы, создающие условия для при

нятия решения, поэтому ситуации полной определенности чаще все

го отсутствуют.

Источниками неопределенности ожидаемых условий в развитии

предприятия могут служить поведение конкурентов, персонала ор

ганизации, технические и технологические процессы и изменения

конъюнктурного характера. При этом условия могут подразделяться

на социальнополитические, административнозаконодательные,

178

производственные, коммерческие, финансовые [141]. Таким обра

зом, условиями, создающими неопределенность, являются воздей

ствия факторов внешней и внутренней среды организации. Если

есть несколько вариантов будущего развития окружающей среды,

обусловливающих соответствующие экономические результаты, то

может возникнуть ситуация риска или неопределенности. В этом

случае можно, используя теорию вероятности, рассчитать вероят

ность того или иного изменения среды; в ситуации неопределеннос

ти значения вероятности получить нельзя. Неопределенность про

является в невозможности определения вероятности наступления

различных состояний внешней среды изза их неограниченного ко

личества и отсутствия способов оценки. Неопределенность учитыва

ется различными способами. Она уменьшается, если свести ее к ус

ловиям риска.

Снижение неопределенности, необходимой для принятия реше

ния, на практике обеспечивается:

• сбором информации, уменьшающей неопределенность ожида

ний;

• обработкой информации методами анализа, прогноза, сценария и

определения причин, форм и последствий неопределенности;

• разработкой моделей, адекватных складывающимся ситуациям, и

получением в результате моделирования значений целевых вели

чин, функциональных зависимостей состояний объекта управле

ния и окружающей его среды.

В рыночных условиях наряду с ситуациями неопределенности

и риска как следствие конкурентной борьбы возникает конфликт.

В такой ситуации одна из сторон выигрывает за счет проигрыша

другой. Конфликтная ситуация анализируется с использованием

теории игр. При принятии обоснованных решений необходимо

оценить уровень риска как объективную (количественную меру

возможности наступления случайного события) и субъективную

возможность потерь (устанавливаемую экспертным путем). С этой

целью используют аппарат теории вероятности: лемму Маркова,

неравенство Чебышева, модель равномерного распределения и

выборки, правило Бейеса к уточнению субъективных вероятнос

тей риска [17, 68]. Если есть несколько альтернативных состоя

ний внешней и внутренней среды предприятия, им отвечают со

ответствующие значения целевых функций. Если ни одна из

179

альтернатив не будет доминировать, то возникает задача выбора

решения с применением правил и критериев теории принятия ре

шений.

Приведем несколько общих критериев рационального выбора ва

риантов решений из множества возможных. Критерии основаны на

анализе матрицы возможных состояний окружающей среды и аль

тернатив решений. Матрица, приведенная в табл. 3.1, пригодна для

ситуации, когда:

• существует конечное количество рассматриваемых альтернатив

действий и состояний окружающей среды;

• имеет место функция результатов, причисляющая каждой альтер

нативе однозначный эффект в форме, например, стоимости капи

тала, доходов и т. п.;

• стоимость капитала будет единственно важной целевой вели

чиной.

Матрица содержит: А

— альтернативы, т. е. варианты действий,

один из которых необходимо выбрать; S

— возможные варианты сос

тояний окружающей среды; a

— элемент матрицы, обозначающий

значение стоимости капитала, принимаемое альтернативой j при сос

тоянии окружающей среды i. Альтернативы в описанных условиях

могут выбираться по одному из критериев, предлагаемых в работе,

согласно правилам принятия решений.

Пусть каждая альтернатива имеет однозначный эффект в форме

стоимости капитала. Далее будем использовать некоторые специфи

ческие термины.

180

Таблица 3.1

Матрица решений

Альтернатива S (состояние среды)

...

... ... ... ... ... ... ...

...