Последствия принятия решений. Их взаимосвязь, взаимозависимость.

НЕГАТИВНЫЕ ПОСЛЕДСТВИЯ. Принятие управленческих решений во многих отношениях является искусством нахождения эффективного компромисса. Выигрыш в одном почти всегда достигается в ущерб другому. Решение в пользу более высококачественной продукции влечет за собой рост издержек; некоторые потребители будут довольны, другие перейдут на более дешевый аналог и т.д.

Подобные негативные последствия необходимо учитывать, принимая решения. Проблема процесса принятия решений состоит в сопоставлении минусов с плюсами в целях получения наибольшего общего выигрыша. Часто руководителю приходится выносить субъективное суждение о том, какие негативные побочные эффекты допустимы при условии достижения желаемого конечного результата. Однако некоторые негативные последствия никоим образом не могут быть приемлемыми для руководителей организации. К примеру, нарушение законов или этических норм. В таких случаях это буде трактоваться как ограничения.

Взаимозависимость решений. В организации все решения некоторым образом взаимосвязаны. Единичное важное решение может потребовать сотен решений менее значительных.

Крупные решения имеют последствия для организации в целом, а не только для сегмента, непосредственно затрагиваемого тем или иным решением. Если производственная фирма решает приобрести новое и более производительное оборудование для завода, то она должна также найти способ увеличения сбыта продукции. Таким образом решение отражается не только на производственном отделе, но и на отделе сбыта и маркетинга.

 

 

11. Классификация методов принятия решений (метод ИО, метод теории полезно­стей, метод анализа иерархий, метод принятия решений на основе теории нечет­ких множеств).

 

1. Метод исследования операций - научный метод выработки количественно обоснованных рекомендаций по принятию решений. Важность количественного фактора в ИО и целенаправленность вырабатываемых рекомендаций позволяют определить ИО как теорию принятия оптимальных решений. ИО способствует превращению искусства принятия решений в научную и притом математическую дисциплину.

Описание всякой задачи ИО включает задание компонент решения, налагаемых на них ограничений и системы целей. Всякая система компонент решения, удовлетворяющих всем ограничениям, называется допустимым решением. Каждой из целей соответствует целевая функция, заданная на множестве допустимых решений, значения которой выражают меру осуществления цели. Сущность задачи ИО состоит в нахождении наиболее целесообразных, оптимальных решений. Поэтому задачи ИО обычно называются оптимизационными.

Принятие решений происходит на основе информации, поступающей к принимающему решение субъекту. Поэтому задачи ИО естественно классифицировать по их теоретико-информационным свойствам. Если субъект в ходе принятия решения сохраняет своё информационное состояние, т. е. никакой информации не приобретает и не утрачивает, то принятие решения можно рассматривать как мгновенный акт. Соответствующие задачи ИО называется статическими. Напротив, если субъект в ходе принятия решения изменяет своё информационное состояние, получая или теряя информацию, то в такой динамической задаче обычно целесообразно принимать решение поэтапно ("многошаговые решения") или даже развёртывать принятие решения в непрерывный во времени процесс. Значительная часть теории динамических задач О. и входит в динамическое программирование.

Методы теории полезности.

Д. Сэдвиж разработал аксиоматическую теорию, позволяющую одновременно измерять полезность и субъективную вероятность. Это нашло отображение в модели субъективной ожидаемой полезности (СОП), где вероятность уже определяется как степень уверенности в свершении того или иного события. Достоинством модели СОП является возможность задним числом так подобрать параметры модели СОП, что она объясняет любой сделанный выбор.

СОП рассматривается и в работе Х. Райфа "Анализ решений: введение в проблему выбора в условиях неопределённости". Автором обоснован метод деревьев решений, суть которого состоит в разбиении задачи на ряд подзадач, а те, в свою очередь, на другие подзадачи, и так далее. В результате основная задача представляется в виде дерева решений (ДР). В части вершин ДР выбор осуществляется непосредственно ЛПР, в другой части - на основе субъективной вероятности свершения событий. ДР завершается исходами, каждому из которых приписывается определенная полезность. Вероятность каждого исхода подсчитывается как произведение субъективных вероятностей на пути, идущем от вершины ДР. Путем "сворачивания" ДР от конца к началу выбирается исход с наибольшей субъективной ожидаемой полезностью. Метод деревьев решений позволяет ЛПР, определить оптимальную последовательность действий (стратегию) с учетом личных оценок и предпочтений. Выбранная стратегия будет "лучшей" на данный момент из тех многих, которые имеются в распоряжении. "Лучшей", в смысле сравнения с множеством стратегий, которые стоило бы рассмотреть, стратегия будет в том случае, если она будет наиболее эффективной и рациональной в данной ситуации.

В основу многокритериальной теории полезности (МТП) положен научный труд Р. Кинни и Х. Райфа "Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения". Учеными делается предположение, что варианты решений имеют оценки по многим критериям. В качестве дополнительных к общим аксиомам выступают аксиомы (условия) независимости, на основании которых доказываются теоремы о виде функции полезности. Авторы доказали, что при выполнении условия строгой условной независимости по полезности, функция полезности имеет либо аддитивный, либо мультипликативный вид, причем

где:  - весовые коэффициенты критериев (0 ≤ К < 1);

 - функции полезности по i-му критерию;

U - общая функция полезности.

МТП, как и предыдущие методы, строится аксиоматическим способом. В качестве достоинства МТП отмечается детальная проработанность процедур выявления предпочтений ЛПР.

3. Метод анализа иерархий (МАИ). Часто используемый в последнее время метод принятия решений - МАИ, опирающийся на многокритериальное описание проблемы, был предложен и детально описан Саати Т. в своей работе "Принятие решений: метод анализа иерархий". В методе используется дерево критериев, в котором общие критерии разделяются на критерии частного характера. Для каждой группы критериев определяются коэффициенты важности. Альтернативы также сравниваются между собой по отдельным критериям с целью определения каждой из них. Средством определения коэффициентов важности критериев либо критериальной ценности альтернатив является попарное сравнение. Результат сравнения оценивается по бальной шкале. На основе таких сравнений вычисляются коэффициенты важности критериев, оценки альтернатив и находится общая оценка как взвешенная сумма оценок критериев.

Не смотря на то, что МАИ не имеет строгого научного обоснования и больше примыкает к эвристическим методам, этот метод нашел широкое практическое применение из-за своей простоты и наглядности. В ходе детального исследования МАИ были выявлены следующие существенные недостатки, такие как:

Рассогласование оценок, связанное с трудностями оценки отношений сложных элементов - 1-й вид рассогласования. Рассогласование 2-го вида, связанное с предложенной дискретной шкалой для оценки элементов. Резкое увеличение количества оценок с увеличением набора элементов. Не рекомендуется набор элементов больше 9. Пересчет отношений значимости элементов в их важность осуществляется приближенным методом.