8101
УДК 519.816
АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ РАЗРАБОТКЕ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ С.С. Семенов ОАО «Государственное научно-производственное предприятие «Регион» Россия, 115230, Москва, Каширское шоссе, 13«А» E-mail: gnppregion@sovintel.ru
А.В. Полтавский Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН Россия,: 117997, Москва, Профсоюзная ул., 65 E-mail: lab-54@bk.ru
В.В. Маклаков Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН Россия,: 117997, Москва, Профсоюзная ул., 65 E-mail: lab-54@bk.ru
Крянев А.В. Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» Россия,: 115409, Москва, Каширское шоссе, 31 E-mail: avkryanev@mephi.ru
Ключевые слова: системный анализ, сложная техническая система, процедура принятия решений, методы принятия решений, лицо принимающее решение, альтернативный вариант (альтернатива), эффективность, критерии эффективности, сравнительный анализ Аннотация: С переходом нашей страны на рыночные отношения существенно возросла роль этапа принятия решений при создании высокотехнологичной продукции. В данной статье рассмотрена математическая модель принятия решений при создании сложной технической системы (СТС), позволяющая выбрать предпочтительные варианты реализации СТС из числа альтернативных. даны определения понятия «эффективность» СТС и основные критерии эффективности, приведены различные типы классификации методов принятия решений, основные свойства и проведен сравнительный анализ наиболее известных методов принятия решений, а также результаты сравнительного анализа различных методов принятия решений при оценке инновационных проектов.
1. Введение В нашей стране в период 70-90-х XX в. проблеме принятия обоснованных решений в самых различных областях – при проектировании сложных технических и организационных систем, при планировании развития городов, при выборе программ развития энергетики, освоения новых экономических районов и т. п. уделяли серьезное внимание. Затраты на осуществление решений, связанных с такими сложными объектами и процессами, непрерывно возрастают, а последствия неудачных решений становятся все XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ ВСПУ-2014 Москва 16-19 июня 2014 г.
8102
серьезнее. В современных условиях опыт и интуиция не всегда оказываются в состоянии обеспечить выбор наилучшего решения. В связи с этим стали интенсивно развиваться научные методы принятия решений, возникло новое научное направление – теория принятия решений. Появились целые научные школы по разработке методологии проектирования сложных технических систем (СТС) как в академических структурах, так и в профильных научных организациях, где важная роль отводилась теории принятия решений. Переход Российской Федерации на новые экономические отношения, происшедшие за последние 20 лет, когда возросла роль обоснования выделяемых денежных средств на разработку и производство продукции, а также выход нашей страны на мировой рынок торговли обострил проблему создания высококонкурентной продукции, что может быть обеспечено при усилении роли теории принятия решений. Основное назначение теории принятия решений – помочь лицу, принимающему решение, разобраться в своем отношении к возможным последствиям выбора Под принятием решений обычно понимается выбор наиболее предпочтительного решения (способа достижения поставленной цели) из множества допустимых альтернативных решений или вообще некоторое упорядочение этого множеств. Последствия выбора различных вариантов альтернативных решений характеризуются определенной степенью достижения цели выбора и оцениваются лицом, принимающему решение (ЛПР). У него имеются свои представления о достоинствах и недостатках отдельных исходов, свое собственное отношение к ним, а следовательно, и к соответствующим вариантам решений, т.е. существует система предпочтений. Поэтому человек заинтересован в выборе таких альтернативных вариантов, которые представляются ему наилучшими в соответствии с его системой предпочтений. Однако в сложных реальных ситуациях представления лица, принимающего решение, о задаче, обычно оказываются неполными и нечеткими. Эти обстоятельства не позволяют ему априори полностью проанализировать различные аспекты последствий сравниваемых вариантов решений, установить их существенность при выборе, сформировать целостное отношение к альтернативным вариантам, а значит, и сформулировать критерий выбора или целевую функцию1. Таким образом, система предпочтений лица, принимающего решение, является слабоструктуризованной [1]. Такой класс задач принятия решений присущ, как правило, при постановке задач выбора СТС, особенно на начальных этапах формирования технического облика систем. Для решения задач выбора разрабатываются математические модели, Использование модели позволяет провести объективный анализ и сравнение альтернативных вариантов с учетом различных аспектов их последствий, а также отношения ЛПР, к этим последствиям. структуризацию исходной содержательной задачи и сформировать критерий или, чаще всего, систему критериев выбора. В таком виде задача принятия решений становится многокритериальной. Бурное развитие компьютерных и информационных технологий привело к тому, что, начиная с 90-х годов XX в. на основе современного математического аппарата в области теории принятия решений в различных областях знаний и техники были созданы автоматизированные системы поддержки принятия решений (СППР). При этом сохраняется актуальность проблемы использования того или иного метода теории принятия решений, на базе которого создается СППР [2-10]. В данной статье рассмотрены классификация и особенности известных методов теории принятия решений, которые могут быть использованы при создании СТС, в том числе и при оценке их технического уровня.
XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ ВСПУ-2014 Москва 16-19 июня 2014 г.
8103
2. Математическое моделирование в процессе принятия решений при создании и модернизации объектов сложных технических систем 2.1. Особенности моделирования многокритериальных задач Характерной особенностью СТС является многокритериальность, которая означает, что степень совершенства системы, качеств выполнения ею своих функций зависит от нескольких выходных характеристик. Поэтому и при проектировании системы, и при сравнении альтернативных технических решений надо учитывать вклад каждой из этих характеристик. Практическое проектирование неизбежно приводит к появлению альтернативных технических решений. Они возникают, когда проектирование ведется на конкурсных началах разными коллективами, а также одним коллективом. Поэтому переход от проекта к разработке и к освоению системы в производстве настоятельно требует выбрать из имеющихся альтернатив предпочтительную. Многокритериальность системы вызывает трудность решения задачи выбора, если одна из альтернатив превосходит другую по одной группе критериев, но уступает ей по другой. Решение может считаться, наилучшим лишь для данного ЛПР, в соответствии с поставленной целью. Модель задачи принятия решений должна представлять эту задачу в упрощенном, очищенном от посторонних факторов, четко структурированном виде. Подробность и точность модельного описания задачи зависят от того, насколько глубоко лицом, принимающим решение, осознана суть стоящей задачи, изучены возможные аспекты последствий альтернативных вариантов, установлена существенность признаков, влияющих на конечный результат. Важной особенностью разработки многокритериальной модели задачи принятия решений является необходимость получения требуемой информации у людей – лица, принимающего решение, или экспертов, являющихся специалистами в определенной области знаний. Эта особенность, задач принятия решений требует специальной организации всей деятельности по разработке многокритериальной модели, ее исследованию, использованию формализованных методов сравнения вариантов решений. Организация процесса принятия решений является специфической деятельностью, требующей специальных знаний. Поэтому в процессе разработки и исследования многокритериальной модели наряду с ЛПР, и экспертами в тех областях знаний, с которыми связана исследуемая задача, как правило, участвует и консультант – специалист в области теории принятия решений. При постановке и решении многокритериальных задач чрезвычайно важную роль играет учет большого количества содержательных обстоятельств и представлений, которым трудно дать строгое математическое обоснование. Поэтому в математической модели при решении конкретных многокритериальных задач должны быть отражены как содержательные соображения, не поддающиеся строгой формализации, так и формализованные описания задачи. Только такой совместный подход может привести к практически полезным результатам. Основные положения, которые должны учитываться при построении многокритериальных моделей задач принятия решений следующие: 1) Модель создается исследователем для структуризации и уточнения предпочтений лица, принимающего решение, которое непосредственно участвует в ее разработке. 2) Модель должна быть логически непротиворечивой. 3) Модель должна содержать описание всех важнейших элементов задачи принятия решения, их свойств. XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ ВСПУ-2014 Москва 16-19 июня 2014 г.
8104
4) Модель должна давать возможность использования реальной информации о задаче, получаемой от экспертов и лица, принимающего решение. 5) Модель должна быть простой и удобной для анализа и использования лицом, принимающим решение.
2.2. Основные элементы модели Многокритериальная модель задачи принятия решений может быть представлена в следующем виде [11]: (1) < t, S , Х, К, X, f, Р, r >, где t – постановка (тип) задачи; S – множество решений; К – множество критериев; X – множество шкал критериев; f – отображение множества допустимых решений в множество векторных оценок; Р – система предпочтений лица, принимающего решение r – решающее правило. Рассмотрим содержательные определения элементов модели. Постановка задачи характеризует цели лица, принимающего решение. Совокупность решений, удовлетворяющих в каждой задаче определенным ограничениям и рассматриваемых как возможные способы достижения поставленной цели представлено множеством S. Элементы множества S называются также допустимыми решениями, вариантами решений, стратегиями, действиями, альтернативами, вариантами и т. п. Множество решений (конечное или бесконечное) либо задается, либо формируется в ходе исследования. Каждое решение оценивается по критериям K1, K2 , …, Kn. В качестве критериев могут быть показатели, которые: признаются лицом, принимающим решение, в качестве характеристик степени достижения подцелей поставленной цели; являются общими и измеримыми для всех допустимых решений; характеризуют общую ценность решений таким образом, что у лица, принимающего решение, имеется стремление получить по ним наиболее предпочтительные оценки (т. е., они не могут быть представлены в виде ограничений), Множество критериев (векторный критерий) в некоторых задачах бывает задано, но обычно оно формируется в процессе исследования. Для каждого из критериев должна быть задана или построена шкала, представляющая собой множество упорядоченных оценок. Шкалы Х1, Х2, ..., Хп, образующие множество X, могут быть числовыми и нечисловыми; числовые шкалы могут быть дискретными и непрерывными. Множество X может содержать шкалы различных типов. Каждое решение оценивается по шкалам Х1, Х2 ,..., Хп, т. е. каждому решению s из S ставится в соответствие n-мерная векторная оценка х = (x1, x2 ,..., xп), где хi – некоторое значение i-го критерия по шкале Xi. Таким образом, множеству допустимых решений S ставится в соответствие множество допустимых векторных оценок (исходов) A Y с помощью отображения f: S → A. В теории принятия решений предполагается, что каждое ЛПР, имеет некоторую систему предпочтений, из которой оно исходит при рациональных действиях. Под системой предпочтений ЛПР, будем понимать совокупность обычно не структурированных (тем более не формализованных) его представлений, связанных с достоинствами и недостатками сравниваемых решений. Предпочтения ЛПР структурируются, выявляются и формализуются (а иногда и окончательно формируются) обычно только в ходе специального исследования, направленного на построение модели. В многокритериальной модели система предпочтений описывается некоторой совокупностью Р некоторых множеств с отношениями предпочтения (например, множеств критериев, интервалов между оценками допустимых решений определенного вида и т.п). XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ ВСПУ-2014 Москва 16-19 июня 2014 г.
8105
Решающее правило (метод принятия решения) представляет собой принцип сравнения векторных оценок и вынесения суждений о предпочтительности одних из них по отношению к другим; оно может быть задано в виде аналитического выражения, алгоритма или словесной формулировки. Решающее правило должно приводить к такому упорядочению множества допустимых решений, которое соответствует содержательной постановке задачи и согласуется с принятыми в модели допущениями и системой предпочтений лица, принимающего решение. К принимаемым допущениям относятся допущения о полноте множества решений и набора критериев, об однозначности соответствия множества шкал множеству критериев, о достаточной точности оценки решений по шкалам критериев, о системе предпочтений, возможностях ее выявления и т. п. Основные проблемы, возникающие при построении различных моделей многокритериальных задач, связаны с трудностями получения информации, необходимой для разработки таких моделей. Как правило, при анализе конкретных многокритериальных задач оказывается, что: отсутствует полный перечень допустимых вариантов решений; неизвестен или не является полным перечень критериев, характеризующих качество решений; не построены все или некоторые шкалы критериев; не получены оценки всех вариантов решений по шкалам критериев; не сформировано решающее правило, позволяющее получить требуемое в задаче упорядочение.
2.3. Структурная схема процесса построения и использования модели Построение моделей многокритериальных задач принятия решений является сложной процедурой, состоящей из формализованных и неформализованных этапов. В процессе построения и исследования многокритериальной модели участвуют три группы лиц: лицо, принимающее решение, консультант и эксперты. На рис. 1 в качестве примера представлена одна из множества процедур принятия решения из 13 этапов при решении дискретной многокритериальной задачи. Результаты исследования модели позволяют получить упорядочение множества допустимых решений, согласованное с принятыми допущениями и используемой информацией. Возможно построение различных вариантов моделей, достоинства и недостатки которых могут быть выявлены только на основе их сравнительного анализа и практического использования. Рассмотрим теперь структурную схему итеративной диалоговой процедуры принятия решений. На первом этапе осуществляется постановка задачи, т.е. устанавливается вид требуемого упорядочения вариантов решений, формируется цель предстоящего исследования и содержательное значение понятия «вариант решения». На втором этапе формируется множество вариантов решений, проверяется возможность использования их для достижения поставленной цели, устанавливается смысл понятия «допустимость», разрабатывается способ проверки допустимости вариантов решений и выделяется их множество,
XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ ВСПУ-2014 Москва 16-19 июня 2014 г.
8106
Рис. 1. Структурная схема итеративной диалоговой процедуры принятия решений.
Затем (третий этап) проводится анализ возможных последствий реализации выделенных вариантов решений, определяется перечень показателей, характеризующих возможные последствия, и формируется набор критериев, достаточно полно характеризующих эти последствия. На четвертом этапе разрабатываются оценочные шкалы выделенного набора критериев. Реализация операций третьего и четвертого этапов, представляет собой сложную процедуру. Эти два этапа очень тесно связаны друг с другом. Пятым этапом является оценка допустимых вариантов решений по шкалам выделенных критериев. Построение решающего правила, приводящего к требуемому упорядочению вариантов решений, может проводиться в несколько этапов. На шестом этапе – получение некоторой информации о предпочтениях лица, принимающего решение. Эта информация характеризует оценку влияния различных изменений оценок по шкалам критериев на общее качество (полезность, ценность) решения. После этого на седьмом этапе информация используется для построения соответствующего решающего правила. На основе построенного решающего правила проводится сравнение и упорядочение вариантов решений (этап 8). Результаты упорядочения анализируются на этапе 9.
XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ ВСПУ-2014 Москва 16-19 июня 2014 г.
8107
В случае неудовлетворенности полученного упорядочения (этап 10) исследуются причины неудовлетворительности (этап 11). Такими причинами могут сказаться: неадекватность использованной информации или допущений интуитивным предпочтениям; исключение из анализа какого-либо допустимого варианта решения; неполнота набора критериев, используемых в модели; несоответствие шкал критериев возможностям оценки; неточности или ошибки при оценке некоторых допустимых вариантов; неточное определение понятия «допустимый вариант». В зависимости от причин, которые привели к неудовлетворительности проведеноого упорядочения вариантов решений, в рассматриваемую модель вносятся необходимые уточнения, дополнения или исправления (возможные коррективы указаны) и повторяются соответствующие этапы. Если упорядочение вариантов оказывается удовлетворительным (этап 10), то при использовании решающих правил, приводящих к частичному упорядочению векторных оценок, проверяется, соответствует ли его вид поставленной задаче (этап 12). В случае, когда упорядочение вариантов решений, полученное на некотором шаге, признается лицом, принимающим решение, удовлетворительным и отвечает поставленной задаче, это упорядочение выбирается в качестве окончательного (этап 13). Если лицо, принимающее решение, действует рационально, оно должно выбрать вариант решения в соответствии с полученным упорядочением2.
3. Эффективность и критерий эффективности системы В конечном итоге ЛПР, анализируя возможные альтернативные пути реализации достижения поставленной цели, выбирает наиболее эффективные. Эффективность есть обобщенное определяющее функциональное свойство системы, реализующее операцию, которое раскрывается через категорию цели (желаемый результат) и объективно выражается степенью достижения цели с учетом затрат ресурсов и времени на реализацию операции [12]. Формирование критерия оценки качества принимаемых решений является одной из основных задач в процессе управления любым объектом. Для нахождения оптимального (рационального) управления (решения) необходимо установить зависимость между выбранным критерием эффективности и факторами, влияющими на его величину. Нам известно, что критерий эффективности W в общем виде может быть записан следующим образом [7]: W Ф(U , S , C ), (2) где Ф – некоторый функционал; U – вектор управления: U (u1 , u 2 , , u n ), S – вектор, характеризующий внешнюю среду; С – вектор, характеризующий процесс (или систему). Вектор С можно представить в виде С ( K , P), где вектор K (k1 ,..., k m ) характеризует структуру системы, а вектор Pi ( pi ) является вектором параметров (или конкретных числовых характеристик системы). Широко известное выражение (2) можно рассматривать как математическую модель управляемого процесса (системы). С помощью этой модели можно искать наилучшее (рациональное) управление, структуру и параметры при заданной структуре. XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ ВСПУ-2014 Москва 16-19 июня 2014 г.
8108
Критерий эффективности может быть скалярным, т.е. характеризоваться одним единственным числом, или может быть векторным, характеризующимся совокупностью чисел. В соответствии с характером выбранного метода исследования и критерия принято различать однокритериальные и многокритериальные задачи принятия решений. Классификация критериев эффективности приведена в таблице 1. При выборе критерия эффективности операции всегда следует придерживаться согласованности цели, задачам операции и критерия эффективности. В случаях, когда определен требуемый результат операции, критерий наибольшей вероятностной гарантии лучше согласован с целью операции, чем критерий наибольшего среднего результата. Таблица 1. Классификация критериев эффективности. Критерии эффективности Критерий пригодности Критерии приемлемого результата: допустимой гарантии; допустимого гарантированного результата и др.
Критерий оптимальности Критерии наибольшего результата: наибольшего среднего результата; наибольшей вероятности гарантии; наибольшего гарантированного результата и др.
Критерий адаптивности Критерии селекции: свободы выбора решений; самоорганизации и др.
Критерий «эффективность-стоимость» широко используется в военном деле при анализе боевого применения оружия [13]. Рассмотрим соотношение между стоимостью и эффективностью системы оружия в решении поставленных задач. Обычно это соотношение выражается, как правило, графиком, показанным на рис. 2.
Рас. 2. Типовая кривая соотношения стоимости и эффективности систем оружия.
Если некую систему оружия можно представить точкой А на графике, то задачи этой системы явно превышают возможности бюджета. Тогда следует либо выбрать более скромные цели, либо вовсе отказаться от такой системы оружия, либо решиться на большие расходы и создать систему оружия с характеристиками, соответствующими точке В. Если у нас будет достаточно средств, то можно создать систему, соответствующую точке С. Однако здесь мы вкладываем в систему больше денег, чем это экономически целесообразно, и следует либо искать другие системы оружия, либо ставить более ограниченные задачи. Если по оценке исследователя и того, кто использует результаты его работы, альтернативы, признанные лучшими в анализе по модели, будут приемлемы, то процесс анализа на этом заканчивается. В противном случае следует продолжать поиск других лучших альтернатив или выбрать более скромные цели. Введение критерия «эффективность-стоимость» в виде отношения «эффективности» к «стоимости» позволяет ЛПР принимать обоснованные решения при создании СТС, Популярность данного критерия объясняется тем, что он очень прост и ясен. Отношение эффективности принимаемого решения к затратам на его реализацию показывает, с одной стороны, насколько оправданы производимые вложения, и, с другой стоXII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ ВСПУ-2014 Москва 16-19 июня 2014 г.
8109
роны, во что может обойтись неоправданное экономия средств. Однако заложенная в нем идеология не столь проста, как кажется на первый взгляд. Дело в том, что зависимость критерия от эффективности линейная, а зависимость его от стоимости гиперболическая (рис. 3). [7]. В силу этого он отдает явное предпочтение дешевым решениям (проектам), а в дорогих относится к затратам весьма "снисходительно".
а)
б)
Рис. 3. Зависимость отношения: а) – W
W
Э от эффективности (при С = const); б) – С
Э от стоимости (при Э = const). С
К достоинствам критерия «эффективность-стоимость» следует отнести простору и прозрачность, к недостаткам – зависимость критерия от эффективности линейная, а от стоимости гиперболическая. При обращении к критериям «эффективность-стоимость» пользователь должен внимательно относиться к тому, насколько критерий отвечает пользовательскому пониманию задачи, и корректировать его особенности путем ограничения области применения типа: «стоимость не выше, чем …», «эффективность не ниже, чем …».
4. Классификация возможных методов принятия решений Существует множество классификаций методов и моделей принятия решений, основанных на применении различных признаков [14]. При классификации каждый из элементов выражения (1) может служить ее признаком и характеризоваться следующими свойствами: 1) По виду отображения f. Отображение множества S и К может иметь детерминированный характер, вероятностный или неопределенный вид, в соответствии с чем задачи принятия решений могут быть разделены на задачи в условиях риска и задачи в условиях неопределенности. 2) По насыщенности множества K. Множество критериев выбора может содержать один элемент или несколько, что дает основание определить задачи принятия решений как задачи со скалярным критерием или задачи с векторным критерием (многокритериальное принятие решений), 3) По типу системы предпочтения Р. Предпочтения могут формироваться одним лицом или коллективом, и в зависимости от этого задачи принятия решений можно классифицировать на задачи индивидуального принятия решений и задачи коллективного принятия решений [15].
XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ ВСПУ-2014 Москва 16-19 июня 2014 г.
8110
Методы и модели индивидуального принятия решений при многих критериях можно разделить на следующие группы: Блоки первой группы лексикографические методы; аксиоматические методы многокритериальной теории полезности; методы сравнения многомерных альтернатив (методы доминирования, компенсации, порогов несравнимости); Блоки второй группы методы построения обобщенного критерия; вербальные методы; методы теории нечетких множеств; интеллектуальные методы. Методы принятия коллективных решений можно разделить на следующие группы: Блоки первой группа методы коллективного бесконфликтного выбора; методы группового выбора; методы кооперации (распределение затрат и прибыли); Блоки второй группы динамические методы коллективного выбора в конфликтных ситуациях; задачи о назначениях; методы формирования коллективного поведения. Краткая характеристика указанным методам приведена в монографии [15]. В таблице 1 приведена одна из возможных классификаций [16], признаками которой являются содержание и тип получаемой экспертной информации. Используемый принцип классификации позволяет наглядно, на наш взгляд, достаточно четко выделить четыре большие группы методов, причем три группы относятся к принятию решений в условиях определенности, а четвертая – к принятию решений в условиях неопределенности. Таблица 1. Классификация методов принятия решений. Содержание Тип информации информации 1. Экспертная информация не требуется 2. Информация о пред- Качественная информация почтениях па множестве критериев Количественная оценка предпочтительности критериев
Метод принятия решений
Метод доминирования Метод на основе глобальных критериев Лексикографическое упорядочение Сравнение разностей критериальных оценок Метод припасовывания Методы «эффективность-стоимость» Методы свертки на иерархии критериев Методы порогов Методы идеальной точки Количественная информация Метод кривых безразличия о замещениях Методы теории ценности 3. Информация предОценка предпочтительности Методы математического программирования почтительности альтер- парных сравнений Линейная и нелинейная свертка при интерактивнатив ном способе определения ее параметров 4. Информация о пред- Отсутствие информации о Методы с дискретизацией неопределенности почтениях на множестве предпочтениях: количесткритериев и о последст- венная и/или интервальная виях альтернатив информация о последствиях
XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ ВСПУ-2014 Москва 16-19 июня 2014 г.
8111
Содержание информации
Тип информации
Метод принятия решений
Качественная информация о Стохастическое доминирование предпочтениях и количест- Методы принятия решений в условиях риска и венная о последствиях неопределенности на. основе глобальных критериев Метод анализа иерархий Методы теории нечетких множеств Качественная (порядковая) Метод практического принятия решений информация о предпочтениях Методы выбора статистически ненадежных реи последствиях шений Количественная информация Методы кривых безразличия для принятия рео предпочтениях и последст- шений в условиях риска и неопределенности виях Методы деревьев решений Декомпозиционные методы теории ожидаемой полезности
Из множества известных методов и подходов к принятию решений наибольший интерес представляют те, которые дают возможность учитывать многокритериальность и неопределенность, а также позволяют осуществлять выбор решений из множеств альтернатив различного типа при наличии критериев, имеющих разные типы шкал измерения (эти методы относятся к четвертой группе). Иная схема классификации методов анализа сложных систем приведена на рис. 4, которые представлены двумя – неформальными с привлечением знаний и опыта специалистов и формальными методами, связанными с описанием проблемы на основе математических методов [17].
Рис. 4. Схема классификации методов анализа сложных систем.
Постановка любой задачи предназначена для перевода ее словесного (вербального) описания в формальное. Для рекомендации решения данного класса задач по формализованному методу должна быть разработана модель, адекватность которой подтверждается фундаментальным законом (основа модели) или экспериментом. Для решения слабоструктурированных задач и для задач с большой неопределенностью используются неформальные методы, классификация которых представлена в таблице 2.
XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ ВСПУ-2014 Москва 16-19 июня 2014 г.
8112
Таблица 2. Методы и модели анализа сложных систем (классификация). Название класса методов
Семантика методов
1. Мозговая атака или коллективная генерация идей (КГИ). Различают (по правилам):
На сессиях КТИ надо соблюдать определенные правила: – обеспечивать максимальную свободу мышления и высказывания новых идей всем участникам;
– прямую мозговую атаку;
– приветствовать любые идеи, пусть вначале они сомнительны или абсурдны;
– метод обмена мнениями; – методы комиссий, судов
давать оценку идеям обсуждать их только после окончания i высказываний;
Примечания К сессиям КГИ относятся: – различные совещания; – заседания ученых и научных советов; – специально создаваемые временные комиссии. При этом: – трудно обеспечить жесткое выполнение правил, т.е. создать
– не объявлять любую идею ложной;
атмосферу мозговой атаки на советах и т.п., так как мешает влияние должностной структуры организации;
– не прекращать высказывание ни одной идеи;
– мозговую атаку часто проводят в форме деловой игры
– не допускать критики;
– высказывать как можно больше идей (нетривиальных); – стараться создать как бы цепные реакции идей Сценарием называется подготовка и согласование представлений о проблеме или об объекте анализа, изложенная в письменной форме. Основная особенность сценариев
2. Метод сценариев (СЦН). Предлагаются методики:
– в них даются не только содержательные рассуждения, не упускающие детали, но и результаты количественного технико-экономического или статистического анализа с предварительными выводами
– подготовки СЦН на ЭВМ; – целевого управления подготовкой сценариев
3. Экспертные оценки (ЭКОЦ). Выбор форм и способов экспертных вопросов, подходов к обработке результатов и г.д. зависит от конкретной задачи и условий проведения экспертиз
Обоснование объективности ЭКОЦ: неизвестная характеристика исследуемого – случайная величина, отражение закона распределения которой – индивидуальная оценка специалиста-эксперта о достоверности и значимости того или иного события. При этом считается, что истинное значение исследуемой характеристики находится внутри диапазона оценок, получаемых от группы экспертов, а обобщенное коллективное мнение является достоверным
На практике с помощью СЦН разрабатывались прогнозы в отраслях промышленности. При этом: – группы экспертов, разрабатывающих СЦН, пользуются правом получения справок от предприятий и организаций; – специалисты по анализу систем должны всесторонне помогать (по системе) ведущим специалистам разных областей знаний ЭКОЦ – некоторая общественная точка зрения, зависящая от уровня ИТ-знаний общества о предмете исследования. Экспертный опрос – не одноразовая процедура, а способ получения информации о сложной проблеме с большой неопределенностью должен стать «механизмом» в сложной системе. Существуют исследования по представлению экспертной оценки как степени подтверждения гипотезы или как вероятности достижения цели
XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ ВСПУ-2014 Москва 16-19 июня 2014 г.
8113
Название класса методов 4. Метод Дельфи (Дел-метод) или Дельфийского оракула
5. Дерево целей (ДРЦ)
6. Морфологические методы (МФМ) были разработаны вистематизированном виде швейцарским астрономом Ф. Цвикки
Семантика методов
Примечания
Вначале Дел-процедуры применялись как итеративные для проведения мозговой атаки, а затем стали средством повышения объективности экспертных опросов с применением количественных оценок при результативности дерева целей и разработке сценариев. Средство повышения объективности Дел-использование обратной связи: ознакомление экспертов с результатами предыдущего тура опроса и зависимость от них оценки значимости мнений экспертов
В последние годы Дел-процедуры обычно сопутствуют другим методам анализа систем (морфологическому, сетевому и др.).
Метод предназначен для получения полной и относительно устойчивой структуры целей, т.е. структуры с небольшими изменениями за какой-то период времени при неизбежных изменениях в любой развивающейся системе. При создании вариантов структуры надо учитывать закономерности целеобразования и использовать принципы и методики формирования иерархических структур целей и функций (имеют важное значение для моделирования предпринимательских организаций и экономических объектов)
Термин дерево целей применяется для иерархических структур с отношениями строго древовидного порядка. Применяя ДРЦ для принятия решений, часто вводят термин «дерево решений», а при выявлении и уточнении функций управления – «дерево целей и функций». При структурировании тематики НИИ организаций применяется термин «дерево проблемы»; при прогнозировании – «дерево направлений развития» или «прогнозный граф»
Основная идея морфологического подхода – систематически находить максимальное количество решений поставленной проблемы или реализации системы комбинированием основных структурных элементов системы или их признаков. Система или проблема могут расчленяться на части различными способами и рассматриваться в разных аспектах
Кроме общих положении Ф. Цвикки предложил ряд морфологических методов:
Перспективна идея развития экспертных оценок путем сочетания целенаправленного многоступенчатого опроса с развитием проблемы во времени (реализуемо при алгоритмизации процедуры и на ЭВМ). Повышается результативность опросов и активность экспертов в сочетании метода Дельфи с элементами деловой игры
– метод систематического покрытия поля (МСПП); – метод отрицания и конструирования (МОК); – метод морфологического ящика (ММЯ); метода экстремальных ситуаций (МЭС); – метод сопоставления совершенного с дефектным (МССД); – метод обобщения (МОБ). Наиболее применимы три первых метода
XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ ВСПУ-2014 Москва 16-19 июня 2014 г.
8114
Название класса методов
Семантика методов
Назначение РЕМ – облегчить задачу получения от экспертов объективных и достоверных оценок влияния фундаменПредложен Г.С. Поспетальных НИР на проектирование сложловым для повышения ной системы (комплекса) достоверности эксДля этого вначале эксперты должны отпертных оценок ветить, какие направления исследований разделением проблемы могут быть полезны для создания систе(с большой неопредемы и определить относительные веса ленностью) на пробленаправлений, затем составить план ОКР мы и пошаговым полудля получения результатов по названным чением оценок направлениям и оценить 7. Метод решающих матриц (РЕМ).
их вклад, далее – определить программу и относительные веса прикладных НИР и, наконец, оценить влияние фундаментальных НИР на прикладные
Примечания РЕМ реализует одну из основных идей анализа систем большая неопределенность в начале решения проблемы как бы разделяется на более мелкие, лучше поддающиеся исследованию и оценке. В результате применения РЕМ оценка относительной важности сложной альтернативы сводится к последовательности оценок более частных альтернатив, которые эксперт способен выполнить Используется, например, при создании сложных производственных комплексов, АСУ и других сложных объектов: надо определить влияние на проектируемый объект фундаментальных НИР, чтобы запланировать прикладные НИР, их функционирование и ресурсы
Представленные методы характеризуют разные аспекты выявления и обобщения мнений экспертов, поэтому иногда эти методы называются опытными. Класс методов, которые основаны на непосредственном опросе экспертов, называется методом экспертных оценок (оценки в (баллах и рангах), поэтому их объединяют названием качественные. При определении перспективы развития техники и оценки технического уровня СТС классификация используемых методов можно представить в виде: методы, основанные на технико-экономическом прогнозировании технического уровня сложных систем; методы, основанные на статистическом прогнозировании технического уровня сложных систем; Экспертные методы прогнозирования и оценки технического уровня сложных систем; комплексный метод оценивания технического уровня сложных технических систем.
5. Сравнительный анализ известных методов принятия решений при создании сложных технических систем 5.1. Обзор известных методов принятия решений В области теории принятия решений за последние годы вышло много научных работ, посвященных как выбору вариантов при создании СТС [15, 18-20], так и непосредственно развитию методов теории принятия решений. Среди них можно отметить монографию [15], в которой изложены методы теории принятия решений, включающие методы анализа иерархий и аналитических сетей, методы, основанные на теории нечетких множеств, метод кластерного анализа н комбинаторно-морфологического анализа и синтеза систем, эвристические методы поиска новых решений, интеллектуальные методы и системы для поддержки процедур принятия стратегических решений и методы XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ ВСПУ-2014 Москва 16-19 июня 2014 г.
8115
теории полезности и теории игр. Особенности задач системного анализа и проблемы, связанные с решением многокритериальных задач рассмотрены в монографии [10], в которой изложены методы многовекторной оптимизации и многовекторного ранжирования. Анализ методической литературы по теории принятия решений и научнотехнической литературы по проектированию СТС показывает, что при выборе основных направлений развития объектов техники и создании СТС, в том числе при оценке их технического уровня могут быть использованы следующие методы принятия решений: методы свертки векторного критерия; метод минимизации уступок; метод оптимизации по доминирующему критерию; методы ранжирования (метод парных (бинарных) отношений), метод последовательных уступок); метод весовых коэффициентов; метод идеальной точки; метод ЭЛЕКТРА; метод анализа иерархий; статистические методы оценки уровня качества продукции (корреляционный анализ и регрессионный анализ); спектральный метод ранжирования альтернативных вариантов; метод анализа иерархий; метода нечеткого отношения предпочтения; метод предпочтения; метод решающих матриц; метод документаций; метод тестов; метод Парето; метод оценки непротиворечивости суждений, метод смешанной альтернативы, метод согласования оценок; экспертные методы (метод Дельфы, метод комиссий, метод суда, метод «мозговой атаки» или «мозгового штурма» или «коллективной генерации идей» и разновидности – индивидуальный «мозговой штурм», массовый «мозговой штурм», письменный «мозговой штурм», двойной «мозговой штурм», обратный «мозговой штурм»", конференция идей); метод взаимной оценки и самооценки, метод сложных экспертиз). Методы упорядочения могут использоваться в случаях, когда: затруднено использование вероятностных методов; из общего числа альтернатив или каких-либо характерных признаков (факторов) необходимо выделить наиболее важные; нужно сравнить некоторые количественные факторы, точные измерения которых связаны со значительными трудностями;. необходимо оценить какие-либо качественные факторы, которые нельзя точно измерить, но можно сопоставить степень обладания каждого из них этим качеством («лучше», «важнее», «полезнее»). Основные свойства метода ранжирования сведены в таблице 3. Таблица 3. Основные признаки метода ранжирования. XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ ВСПУ-2014 Москва 16-19 июня 2014 г.
8116
Наименование метода Метод ралнжирования
Сущность метода При ранжировании эксперт должен расположить объекты (факторы) в порядке, который представляется ему наиболее наиболее рациональным и приписать каждому из них числа натурального ряда (1, 2, 3, и т.д.)
Область применения На практике данный метод в чистом виде используется редко. Чаще всего он используется в сочетании с другим методом упорядочения, обеспечивающим более четкое различение сравниваемых объектов
Достоинства метода 1. Простота 2. Оперативность 3. Малые финансовые затраты
Недостатки метода 1. Зависимость точности и надежности ранжирования от количества объектов. 2. Субъективность оценки. 3. Метод не дает ответа на степень удаления одного объекта от другого.
Примечание Порядковая шкала получаемая в результате ранжирования должна удовлетворять условию равенства числа рангов числу ранжируемых объектов.
5.2. Сравнительная оценка методов принятия решений Для ЛПР при проектировании новых образцов техники или оценке их технического уровня всегда возникает вопрос целесообразности использования того или другого метода приятия решений. Еще более ответственная задача встает перед разработчиками СППР, когда они выбирают математический аппарат теории принятия решений, на базе которого разрабатывается в дальнейшем автоматизированный программно-аппаратный комплекс. Известны ряд работ, в которых приведены основные свойства популярных методов теории принятия решений и рекомендации по их использованию [5, 7, 16, 21, 22]. В таблице 4 приведены в кратком виде основные свойства известных методов принятия решения, которые широко используются на практике. Таблица 4. Сравнительный анализ известных методов принятия решений при оценке технического уровня сложных технических систем. Наименование метода 1. Метод суда
Сущность метода Работа коллектива экспертов осуществляется в соответствии с правилами ведения судебного процесса
Область применения Выбор наилучшей альтернативы при создании СТС
Достоинства метода Процедура рассмотрения обсуждаемого вопроса позволяет выявить слабые и сильные стороны каждой альтернативы
Недостатки метода Сложность организации процесса принятия решения по оценке альтернатив
XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ ВСПУ-2014 Москва 16-19 июня 2014 г.
Примечание Метод полезен при наличии нескольких подгрупп экспертов, каждая из которых отстаивает свою точку зрения
8117
Наименование метода 2. Метод комиссий
3. Метод Дельфи
Сущность метода Метод комиссий заключается в том. что на базе совокупных индивидуальных знаний экспертов находится самое объективное мнение по решению вопроса. Сначала эксперты выставляют оценку независимо друг от друга. После обсуждения независимых оценок эксперты вновь дают оценку каждому параметру качества Метод заключается в заполнении экспертами анкет с ответом на поставленными в них вопросами. Согласие между участниками опроса достигается путем ряда итераций, в процессе которых позиции экспертов сближаются
Область применения Выбор наилучшей альтернативы при создании СТС
Достоинства метода Метод позволяет выработать коллективное мнение относительно решения проблемы, избежать предубеждений и субъективизм отдельных экспертов
Недостатки метода 1. Значительное влияние авторитетов на мнение участников обсуждения. 2. Нежелание эксперта отказаться от публичного высказанных ранее мнений. 3. Трудности организации проведения экспертизы и по подбору ведущих специалистов
Выбор наилучшей альтернативы при создании СТС. Данный термин появился в 1959 г. Метод разработан О. Хемером и Т. Гордоном в 1964 г. (США). Метод Дельфи считается основным инструментом при оценке новых предложений в Институте будущего (США)
Сходимость оценки экспертов наблюдается после 3-5 сеансов обсуждения проблемы
. Необходимо иметь предварительные оценки для лучшего уяснения экспертами их задач. 2. Для осуществления процедуры с рядом итераций необходимы значительные затраты времени. 3. Может сложиться ситуация, когда эксперту требуется высказать суждения по вопросам, не относящимся к сфере его деятельности
XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ ВСПУ-2014 Москва 16-19 июня 2014 г.
Примечание
8118
Наименование метода 4. Метод мозговой атаки (мозгового штурма) или метод генерации идей
Сущность метода Суть метода заключается в генерировании идей, причем запрещается осуждение идей при выдвижении и в процессе обсуждения. Далее производится отбор. Число генераторов идей должно быть не более 812.
Область применения Применяется при решении не слишком сложных задач общего организационного характера, когда проблема хорошо знакома всем участникам заседания и имеется достаточная информация
5. Метод непосредственной оценки
Разрабатывается То же шкала, каждому интервалу которой присваивается оценка (балл) от 1 до 10. Величин интервала с точки зрения эксперта равные. Задача эксперта состоит в определении рассматриваемых объектов (факторов) в определенный оценкой интервал в соответствии со степенью обладания тем или иным свойством. либо с предпочтениями эксперта об их значимости.
Достоинства метода Выдвигаемые в процессе обсуждения идеи могут базироваться на идеях других участников или служить для них фундаментом, катализатором
Недостатки метода Могут быть ошибки в селекции идей – неизвестная или традиционная
Повышение точности оценки за счет использования шкалы измерения
Субъективность оценки
XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ ВСПУ-2014 Москва 16-19 июня 2014 г.
Примечание В течение нескольких совещаний необходимо синтезировать 400-500 идей для сравнительного анализа задачи. Эксперты должны быть одного и того же статуса. Модификации «метода: индивидуальный «мозговой штурм»; массовый «мозговой штурм»; метод письменного «мозгового штурма»; двойной «мозговой штурм» Различают шкалы: двухступенчатые – «да» – балл 1, – «нет» – балл 0. Трехступенчатые «очень важно» – балл 2, «важно» – балл 1, «не имеет значения» – 0.
8119
Наименование метода 6. Метод последовательных уступок
7. Метод парных сравнений
8. Метод весовых коэффициентов
Сущность метода Оценка альтернатив проводится по следующей процедуре: 1. Альтернативы располагаются в порядке в порядке их важности (как при ранжировании). Наиболее важной альтернативе присваивается оценка v1 равная единице. 3. Определяется будет ли альтернатива с оценкой 1 превосходить по важности все остальные альтернативы vi, взятые вместе. Если «да», оценка этой альтернативы v1 увеличивается так, чтобы выполнялось определенное условие Суть метода состоит в составлении матрицы парных сравнений. Каждый эксперт, заполняющий таблицу матрицы, должен проставить на пересечении факторов оценку …. В этом методе критерий эффективности представлен в виде суммы значений показателей с весовыми коэффициентами, которые также называются коэффициентами важности
Область применения На практике данный метод в чистом виде используется редко. Чаще всего он используется в сочетании с другим методом упорядочения, обеспечивающим более четкое различение сравниваемых объектов
Достоинства метода Повышение точности установления между сопоставляемыми альтернативами
Недостатки метода Ограниченные возможности метода. При наличии большого числа альтернатив (более семи) применение метода последовательных сравнений становится чрезмерно трудоемким.
Выбор наилучшей альтернативы
1. Возможность Сложность пропроведения оцен- цесса проведения ки при большом оценки числе альтернатив. 2. Достаточно высокая точность оценки.
Выбор наилучшего варианта среди альтернативных решений при создании СТС
1. Простота формализации. 2. Возможность учета предпочтений ЛПР о задаче при назначении весовых коэффициентов. 3. Ясный физический смысл.
1. Субъективность назначения весовых коэффициентов. 2. Отсутствие возможности учета зависимости весовых коэффициентов от значений показателей
XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ ВСПУ-2014 Москва 16-19 июня 2014 г.
Примечание
8120
Наименование метода 9. Метод идеальной точки
10. Метод корреляционного анализа
11. Матричный метод прогнозирования и планирования
Сущность метода Метод ранжирования до идеальной точки основан на концепции, по которой лучшие решения имеют наименьшее расстояние до положительноидеального решения и наибольшее расстояние до отрицательноидеаль-ного решения. Наилучшим из возможных является решение, при котором каждому из показателей будет достигнуто наилучшее значение Суть метода заключается в установлении усредненных связей между единичными показателями и последующим построением математической модели для уровня качества Матричный метод является обобщением и углублением метода «КВЕСТ». В основу рассматриваемого метода лежит идентификация различных взаимозависимых факторов, оказывающих влияние на достижение поставленных целей, группировки этих факторов по характеру вносимого ими вклада и выделение однородных комплексов
Область применения Выбор наилучшей альтернативы при создании СТС
Достоинства метода 1. Значимость показателей рассматривается с учетом совокупности системы показателей 2. Четкая формализованная постановка
Недостатки метода 1. Произвольный выбор метрики. 2. Непредставимость расстояний между двумя точками n-мерного пространства при 3.
По сравнению с методом «КВЕСТ» метод обладает большей универсальностью и гибкостью и может быть применен к широкому классу задач планирования
1. Сложность и трудоемкость метода. 2. Необходимость привлечения большого числа экспертов разных уровней и профессий для получения исходной информации
Исследование статистической зависимости между случайными величинами (между объектами, между обобщенными и единичными показателями качества объектов) Метод дает возможность: произвести анализ различных вариантов НИОКР; выявить наиболее важные области науки и техники, а также имеющихся технических средств; выбрать и обосновать оптимальное размещение ресурсов.
5.3. Пример сравнительного анализа методов принятия решений XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ ВСПУ-2014 Москва 16-19 июня 2014 г.
Примечание
8121
В монографии [22] на основе обзора методов теории принятия решений, используемых при оценке СТС и других объектов, и их сопоставительного анализа рекомендованы для практического анализа метод весовых коэффициентов, метод идеальной точки, метод ЭЛЕКТРА. В информационно-аналитической системе «Оценка и выбор» для оценки объектов имеется возможность применить два первых метода. Сопоставительный анализ различных методов принятия решений приведен в монографии [15]. На рис. 5 приведены результаты решения задач выбора рационального инновационного проекта, полученные разными методами: метод анализа иерархий [23], метод отношения предпочтения, нечеткий метод, аддитивная свертка, максимальная свертка. Заметим, что при оценка инновационных проектов возможно использование групповой экспертизы [24].
Несмотря на то, что исходная информация является последовательной и непротиворечивой, полученные результаты отличаются. Как отмечено в работе [15] несовпадение результатов, полученных разными методами, объясняется, с одной стороны, разными способами представления экспертной информации, с другой стороны, различием подходов к принятию решений. В основу метода анализа иерархий и метода отношений предпочтения заложен подход, основанный на попарных сравнениях объектов и нормированных весовых коэффициентов. Максимальная свертка использует подход, при котором лучшей считается альтернатива, имеющая минимальные недостатки по всем критериям. Аддитивная свертка предполагает подход, когда низкие оценки по критериям имеют одинаковый статус по сравнению с высокими. Нечеткий вывод реализует эвристический подход.
Рис. 5. Результаты сравнительного анализа, полученных различными методами принятия решений при оценке инновационных проектов.
На основе проведенного анализа вытекает вывод, что: каждый метод имеет свои ограничения и исследователь должен получить представление о методе перед тем, каким образом далее применить метод; основной проблемой многокритериального выбора из структур СТС является выбор критериев, а также возможные способы вычисления интегральных оценок; широкие возможности для представления информации дает эвристический подход.
6. Заключение 1) В ходе проведенных исследований: XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ ВСПУ-2014 Москва 16-19 июня 2014 г.
8122
показана значимость методов и моделей принятия решений при формировании новых направлений развития техники и технического облика СТС; рассмотрена одна из процедур и возможная математическая модель приятия решений при создании СТС; приведены понятия об эффективности СТС и основные критерии эффективности; рассмотрены различные типы классификации методов принятия решений; представлены основные свойства некоторых известных методов и моделей принятия решений. 2) Анализ источников по проблемам теории и практики принятия решений показал, что сопоставительный анализ методов принятия решений является важным фактором выбора рационального метода принятия решений для проведения конкретных практических работ и недостаточно представлен в научно-методической литературе в интересах оценки технического уровня СТС. 3) Для получения достоверных оценок о техническом уровне анализируемых объектах техники необходимо использовать новые методические подходы, основанные на комплексном моделировании и рациональном применении уже зарекомендовавших себя методов теории принятия решений.
Список литературы 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16.
Оптнер С.А. Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем. М.: Сов. Радио, 1969. 216 с. Лотов А.В., Бушенков В.А., Каменев Г.К. Компьютер и поиск компромисса. Метод достижимых целей. М.: Наука, 1997. 240 с. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998. 376 с. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Компьютерная поддержка изобретательства (методы, системы, примеры применения). М.: Машиностроение, 1998. 476 с. Тоценко В.Г. Методы и системы поддержки принятия решений. Алгоритмический аспект. Киев: Наукова думка, 2002. 382 с. Костогрызов А.И., Нистратов Г.А. Стандартизация, математическое моделирование, рациональное управление и сертификация в области системной и прикладной инженерии. М.: Изд-во ВПК и 3 ЦНИИ МО РФ, 2004. 396 с. Бомас В.В., Судаков В.А., Афонин К.А. Поддержка принятия многокритериальных решений по предпочтениям пользователя. СППР DSB/UTES. Под ред. В.В. Бомаса. М.: Изд-во МАИ, 2006. 172 с. Семенов С.С. Оценка технического уровня систем наведения управляемого авиационного оружия класса «воздух-поверхность» // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2006. № 8. С. 7-11; № 9. С. 13-23; № 10. С. 12-18. Лотов А.В., Поспелова И.И. Многокритериальные задачи принятия решений. Метод достижимых целей. М.: МАКС Пресс, 2008. 197 с. Сафронов В.В. Основы системного анализа: методы многовекторной оптимизации и многовекторного ранжирования. Саратов. Научная книга, 2009. 329 с. Гафт М.Г. Принятие решений при многих критериях. М.: «Знание», 1979. 64 с. Надежность и эффективность в технике: Справочник. Т.З. Эффективность технических систем / Под общ. ред. В.Ф. Уткина, Ю.В. Крючкова. М,: Машиностроение, 1988. 328 с. Квейд Э. Анализ сложных систем. Под ред. II.И. Ануреева, И.М. Верещагина. М., Сов. радио, 1969. 520 с. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах. М.: Логос, 2000. 296 с. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Системный анализ стратегических решений в инноватике. Математические, эвристические и интеллектуальные методы системного анализа и синтеза инноваций. М. Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2013. 304 с. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2000. 368 с.
XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ ВСПУ-2014 Москва 16-19 июня 2014 г.
8123
17. Разумов О.С. Благодатских В.А. Системные знания: концепция, методология, практика. М.: Финансы и статистика, 2006. 400 с. 18. Дубов Ю. А., Травкин С.И., Якимец В.Н. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем. М.: Наука, 1986. 296 с. 19. Айзерман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов. Основы теории. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. 237 с. 20. Березовский Б.А., Гнедин А.В. Задача наилучшего выбора. М.: Наука, 1984. 196 с. 21. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. М.: Мир, 1990. 208 с. 22. Семенов С.С., Харчев В.Н., Иоффин А.И. Оценка технического уровня образцов вооружения и военной техники. М.: Радио и связь, 2004. 552 с. 23. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1003.320 с. 24. Крянев А.В., Тихомирова А.Н., Сидоренко Е.В. Групповая экспертиза инновационных проектов с использованием байесовского подхода // Экономика и математические методы. 2013. Т. 49, № 2. С. 134-139.
1
Конструктор всегда работает в условиях альтернатив: и принимая решения на участие в конкурсе, и в ходе проектирования и разработки оружия. Конечно, случаются и озарения, когда первый вариант оказывается и единственно верным. Но это исключение из правил. Выход на качественно новый уровень в разработке конструкций обеспечивают все-таки альтернативные решения. Они требуют от конструктора решительности, точности в выборе наиболее оптимального и целесообразного варианта (Калашников М.Т. Записки конструктора-оружейника. М.: Воениздат, 1992. 300 с. С. 271). 2
Для выбора предпочтительной альтернативы между двумя вариантами СТС достаточно установить перечень частных критериев анализируемой системы (х1, х2, … , хn) и выбрать обобщенный критерий Х (целевую функцию) и установить аналитическую зависимость Х от частных критериев Х = Ф (х1, х2, … , хn). Затем определяется численное значение обобщенного критерия Х1 для системы варианта 1 и Х2 для системы варианта 2. Далее подставляется в выражение для обобщенного критерия численные значения частных критериев, содержащихся в проектах двух сравниваемых вариантов СТС. Предпочтительным является тот вариант, для которого обобщенный критерий имеет большую величину, Формирование обобщенных критериев на основе объективно существующих связей с частными критериями должно способствовать правильному выбору предпочтительной альтернативы (Брахман Т.Р. Многокритериальность и выбор альтернативы в технике. М.: Радио и связь, 1984. 288 с. С. 56).
XII ВСЕРОССИЙСКОЕ СОВЕЩАНИЕ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ ВСПУ-2014 Москва 16-19 июня 2014 г.