Принятие решений в условиях риска

В условиях риска каждое решение приводит к одному из целого множества возможных результатов. Каждому результату соответствует вероятность его появления и эти вероятности известны ЛПР.

Критерий среднего выигрыша (принцип Байеса).Данный критерий предполага­ет задание вероятностей состояний обстановки Pj.Эффективность альтернатив оценивается как среднее ожидаемое значение (математическое ожидание) оценок эффективности по всем состояниям среды и выбирается максимальное (или минимальное, в зависимости от задачи) значение:

.

Если в приведенном примере задаться вероятностями применения противником программных воздействий P1 = 0,4, P₂ = 0,2, Р₃= 0,1, P₄ = 0,3, то получим следующие оценки систем:

K (а₁) = 0,4 • 0,1 + 0,2 • 0,5 + 0,1 • 0,1 + 0,3 • 0,2 = 0,21;

К(а₂) = 0,4 • 0,2 + 0,2 • 0,3 + 0,1 • 0,2 + 0,3 • 0,4 = 0,28;

К(а₃) = 0,4 • 0,1 + 0,2 • 0,4 + 0,1 • 0,4 + 0,3 • 0,3 = 0,25.

Оптимальное решение - система а₂.

Иногда каждой альтернативе ставят в соответствие не значение эффективности, а величину потерь, которая характеризует упущенные возможности.

Выводы

В данной главе раскрыты этапы общей процедуры системного анализа, рассматриваемой с точки зрения процесса принятия решений. Эта процедура включает базовые этапы, а также дополнительные – этапы, меняющиеся в зависимости от представлений исследователя, от специфики объекта и других факторов. Исходной точкой исследования является определение проблемы. Для сложных систем выявление проблемы часто представляет собой весьма непростую задачу. Оно требует знания определенных подходов, моделей и методик, позволяющих дать системное описание проблемы, определить ее структуру, идентифицировать проблему, выявить «проблемное поле». Весьма эффективными инструментами в исследовании сложных проблем являются ситуационный анализ и когнитивное моделирование.

Правильное определение проблемы позволяет адекватно поставить задачу для ее решения. Отыскание решения сложной проблемы представляет собой синтез системы. В зависимости от ситуации методы синтеза могут существенно различаться. В настоящее время в социально-экономических системах, являющихся объектом системного анализа, достаточно сложно встретить ситуацию, в которой возможен поиск оптимального решения. Как правило, ситуации характеризуются неопределенностью, наличием многих критериев. Это требует принятия соответствующих решений, носящих «компромиссный» характер (так называемые, «удовлетворяющие» решения). Для принятия таких решений используются различные классы методов. В главе представлены некоторые из характерных методов принятия сложных решений, в том числе, экспертная процедура многокритериального сравнения и выбора «Электра», а также методы принятия решений в условиях риска и неопределенности.

Вопросы и задания для самоконтроля

1. Каковы основные этапы системного исследования с точки зрения процесса принятия решений?

2. Что такое «удовлетворяющий» характер решения?

3. Чем характеризуется сложная проблемная ситуация?

4. Как можно представить модель проблемной ситуации?

5. Заполните матрицу информационной модели проблемной ситуации (табл.) для любой проблемы.

Таблица.

Информационная модель проблемной ситуации

Каждую из перечисленных характеристик необходимо рассмотреть в трех аспектах (измерениях) – статическом, динамическом, сравнительном. Статическое отражает содержательную сторону анализируемых процессов – номенклатуру, размер, мощность, уровень квалификации и т.д. Динамическое характеризует изменение анализируемых характеристик во времени. Сравнительное обеспечивает сопоставление характеристик с некоторыми аналогами (эталоном, образцом, например, аналогичной ПС).

6. Каковы признаки классификации проблем?

7. В чем смысл и возможности когнитивного моделирования?

8. Как формируется когнитивная карта?

9. В чем разница между системным и ситуационным подходом?

10. Каковы основные этапы ситуационного анализа?

11. Как можно классифицировать ситуации принятия решений?

12. Что такое «сложное» решение?

13. Что означает этап постановки задачи?

14. Как осуществляется «свертка» критериев (показателей) для оценки и выбора решения?

15. Каковы возможные способы многокритериального выбора альтернатив?

16. Что означает решение, эффективное по Парето?

17. Каковы основные задачи и этапы процедуры многокритериального сравнения объектов?

18. Как используется критерий «риска» в процедуре многокритериального сравнения?

19. Что означает ситуация неопределенности при принятии решений?

20. Каковы основные критерии выбора альтернатив в ситуациях неопределенности?

21. Какие критерии используются при выборе альтернатив в условиях риска?

Заключение

Мы закончили изложение основных положений теории систем и системного анализа, необходимых для понимания основ этих междисциплинарных наук. Очень много информации осталось за пределами изложенного. Но истинное знание системного анализа формируется не сразу. Как отмечает Рассел Акофф, системы – это больше, чем просто концепция. Это способ жизни, мироощущение, понятие о природе реальности и о том, как ее исследовать [1].

В заключение хотелось бы отметить следующие важные моменты.

Системное отношение к действительности является необходимым условием изучения окружающего мира, поскольку этот мир – системный, его целостные свойства усиливаются, и этот процесс будет продолжаться.

Системность окружающей нас реальности многогранна. Она проявляется во всем, в том числе, во взаимодействии между людьми и современными информационными системами. Это касается любых сфер деятельности. Умение видеть целостность, связь вещей можно и нужно развивать.

Методология системного анализа не противостоит другим научным методологиям, а, напротив, позволяет интегрировать их принципы и методы. Это может стать основой новых научных результатов.

Эффективные решения возможны только при системном подходе, ибо если по отношению к отдельным частям системы мы получаем оптимальные решения, то это не гарантирует оптимальности по системе в целом, поскольку сложные системы не аддитивны.

Библиографический список

1. Акофф Р. Акофф о менеджменте/пер. с англ. Л.А. Волковой. – СПб.: Питер, 2002.

2. Анфилатов В.С. Системный анализ в управлении: учеб. пособие/ В.С. Анфилатов, А.А. Емельянов, А.А. Кукушкин. – М.: Финансы и статистика, 2009.

3. Бажин И.И. Экономическая кибернетика: компакт-учебник. – Харьков: Изд-во «Консум», 2004.

4. Берталанфи Л. Общая теория систем: обзор проблем и результатов// Системные исследования: Ежегодник.- М.: Наука, 1969.

5. Бешелев С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок/ С.Д. Бешелев, Ф.Г. Гурвич. - М.: Статистика, 1980.

6. Бир Ст. Кибернетика и управление производством. - М.: Физматгиз, 1963.

7. Богданов А.А. Тектология: Всеобщая организационная наука: в 2-х кн. - М.: Экономика, 1989.

8. Волкова В.Н. Теория систем: учеб. пособие для студентов вузов / В.Н. Волкова, А.А. Денисов. - М.: Высш. школа, 2006.

9. Горохов В.Л. Современные методы когнитивной визуализации многомерных данных / В.Л. Горохов, А.А. Лукьянец, А.Г. Чернов. – Томск: Некоммерческий фонд развития региональной энергетики, 2007.

10. Дрогобыцкий И.Н. Системный анализ в экономике: учеб. пособие/И.Н. Дрогобыцкий. – М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2009.

11. Качала В.В. Основы теории систем и системного анализа: учебное пособие для вузов. - М.: Горячая линия – Телеком, 2007.

12. Клейнер Г. Системная парадигма и теория предприятия //Вопросы экономики. - № 10. – 2002.- С. 47-69.

13. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. – М.: Радио и связь, 1990.

14. Ланге О. Введение в экономическую кибернетику.– М.: Прогресс, 1968.

15. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах: учебник. – М.: Логос, 2002.

16. Литвак Б.Г. Экспертные технологии в управлении. – М.: Дело, 2004.

17. Малин А.С. Исследование систем управления: учебник/ А.С. Малин, В.И. Мухин. – М.: Издательский дом ГУ- ВШЭ, 2006.

18. Месарович М. Теория иерархических многоуровневых систем /М. Месарович, Д. Мако, И. Такахара – М.: Мир, 1973.

19. Мильнер Б.3. Теория организации. - М.: ИНФРА-М., 2006.

20. Миротин Л.Б. Системный анализ в логистике: учебник / Л.Б. Миротин, Ы.Э. Ташбаев – М.: Экзамен, 2004.

21. Могилевский В.Д. Методология систем: вербальный подход. – М.: Экономика, 1999.

22. Мотышина М.С. Системный анализ: учеб. пособие. – СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2007.

23. Мотышина М.С. Исследование систем управления: учеб. пособие. – СПб.: Изд-во В.А. Михайлова, 2006.

24. Новосельцев В.И. Теоретические основы системного анализа/ В.И. Новосельцев, Б.В. Тарасов, В.К. Голиков, Б.Е. Демин. Под ред. В.И. Новосельцева – М.: Изд-во «Майор», 2006.

25. Перегудов Ф.И. Введение в системный анализ: учеб. пособие для вузов/ Ф.И. Перегудов, Ф.П. Тарасенко – М.: Высшая школа, 1989.

26. Плотинский Ю.М. Модели социальных процессов: учебное пособие для вузов. – М.: Изд-во «Логос», 2001.

27. Подлесных В.И. Теория организации: учеб. пос. – СПб.: Бизнес-пресса, 2006.

28. Пригожин А.И. Дезорганизация. Причины, виды, преодоление. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2007.

29. Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса /пер. с англ. – М., 1986.

30. Робертс Ф. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам. - М., 1986.

31. Романов В.Н. Системный анализ для инженеров. – СПб.: Изд-во СЗГЗТУ, 2006.

32. Садовский В.Н. Основания общей теории систем. – М.: Наука, 1974.

33. Системный анализ и принятие решений: Словарь-справочник: учебное пособие для вузов /Под ред. В.Н. Волковой, В.Н. Козлова. – М.: Высшая школа, 2004.

34. Спицнадель В.Н. Основы системного анализа: учебное пособие. – СПб.: Бизнес-пресса, 2000.

35. Тарасенко Ф.П. Прикладной системный анализ: учебное пособие/ Ф.П. Тарасенко. – М.: КНОРУС, 2010.

36. Теория систем и системный анализ в управлении организациями: Справочник: учеб. пособие /под ред. В.Н. Волковой и А.А. Емельянова. – М.: Финансы и статистика, 2009.

37. Хакен Г. Синергетика /пер с англ. – М.: Мир, 1980.

38. Шумский А.А. Системный анализ в защите информации: учебное пособие/А.А. Шумский, А.А. Шелупанов – М.: Гелиос АРВ, 2005.

39. Экономико-математические методы и прикладные модели: учеб. пособие для вузов /под ред. В.В. Федосеева. – М.,: ЮНИТИ-ДАНА, 2005.

40. Экономическая кибернетика: учебное пособие. Ч.1. Основы теории хозяйственных систем. – Л.: ЛГУ, 1974.

41. Эшби У.Р. Введение в кибернетику.- М.: ИЛ, 1959.

Приложения

Приложение 1.