Шпаргалка по "Системному анализу в экономике"

2. От структуры  к процессу.

В старой парадигме  мы понимаем процессы через существующие фундаментальные структуры, в которых действуют силы и которые порождают механизмы, через которые силы взаимодействуют. В новой парадигме каждая структура рассматривается как манифестация процесса внутри ее. Сама система с ее сетью взаимоотношений по своей природе динамична. Cдвиг в научном мышлении от структуры к процессу, например очень заметен в работах Ильи Пригожина, его классическая книга названа им "От существующего к возникающему.".

3. От объективных  к эпистемологическим наукам.

В старой парадигме научные описания признаны объективными, то есть независимыми от наблюдателя и от процесса знания. В новой мы признаем, что эпистемология - понимание процесса познания - должна быть подробно отражена в описании естественного феномена. Это признание вошло в обиход физики с Хейзенбергом и тесно связано с представлением физической реальности как сети взаимоотношений. Как только мы изолируем какой либо паттерн в этой сети и определяем его как часть или объект - как только мы проводим границы - мы отрезаем его важнейшие связи с остальными компонентами в сети. Как Хейзенберг заметил, "То что мы наблюдаем - это не сама природа, а только то, что нам представляется в результате рассмотрения его в определенном ракурсе." Этот вот метод рассмотрения, или другими словами эпистемология, становится неотъемлемой частью теории. В настоящее время наука не пришла к общему соглашению о том, что должно являться правильной эпистемологией, но есть соглашение, что эпистемология должна быть интегральной частью каждой научной теории.

4. От метафоры  знания как фундамента, к метафоре  знания как сети.

Метафора знания как фундамента, сооружения использовалась в западной науке и психологии тысячи лет. Есть фундаментальные законы, фундаментальные принципы, основные построительные единицы и так далее. Стройная система взглядов должна быть построена на твердом фундаменте. С тех пор как парадигма начала меняться, стало очевидно, что многие основы знания зашатались и в какой-то момент должны обрушиться. Это привело к величайшему беспокойству в умах и тревоге за науку, какой она тогда представлялась. В новой парадигме, метафора знания как сооружения, уступает метафоре знания как сети. Если мы воспринимаем реальность как сеть взаимоотношений, наши описания реальности тоже формируют взаимосвязанную сеть концепций и моделей, в которых нет оснований. Для большинства ученых эта метафора знания, как сети без твердых оснований чудовищно неудобна. Этот подход слишком непривычен для нашего традиционного способа мышления.

Когда представление  научного знания, как структуры концепций и моделей, в которой ни одна из частей ни является белее фундаменталоьной чем другая, применяется к науке, как к целому; хорошо видно, что физический уровень больше не может рассматриваться как самый фундаментальный. Поскольку в сети нет фундаментальных частей и четких оснований, описание феномена с помощью физики не более достоверно, чем описание его же с помощью, скажем, биологии или психологии. Они пренадлежат различным системным уровням, но ни один из этих уровней не более фундаментален, чем другие.

5. От истины  к приблизительному описанию.

Четыре критерия, изложенные выше взаимозависимы. Природа  рассматирвается как взаимосвязаная, динамическая сеть взаимоотношений, в  которой распознавание специфических  паттернов как объектов зависит от наблюдателя - человеческого ума, и самого процесса познания. Эта сеть взаимоотношений описывается в терминах соответствующей системы концепций и моделей, ни одна из которых ни является фундаментальнее других.

Этот новый  подход немедленно ставит важный вопрос. Если все взаимосвязано, как можно надеятся когда-нибудь во всем этом разобраться и что либо понять? Поскольку все естественные феномены окончательно взаимосвязаны, чтобы объяснить любой из них мы должны понять все остальные, что конечно же невозможно.

Здесь то и становится необходимым признать правомочность  приблизительного знания, таким образом  превращая системный подход в  научную теорию. Это прозрение  является ключевым и решающим в современной  науке. Старая парадигма основана на картезианском мышлении и вере в точность научного знания. В новой мы признаем, что все научные концепции и теории ограничены и приблизительны. Наука никогда не сможет привести полное и окончательное понимание. Ученые не имеют дело с истиной в смысле точного соответствия между описанием и описаным феноменом. Они имеют дело с ограничеными и приблизительными описаниями реальности.

 

Т.7.2. Охарактеризуйте основополагающие идеи для поиска решения 

проблем.

Методы принятия управленческих решений — это  конкретные способы, с помощью которых может быть решена проблема. Их существует довольно много, например:

декомпозиция  — представление сложной проблемы как совокупности простых вопросов;

диагностика —  поиск в проблеме наиболее важных деталей, которые решаются в первую очередь. Этот метод применяется при ограниченных ресурсах.

Следует различать  методы принятия управленческих решений  на основе математического моделирования  и методы, основанные на психологических  приемах работы в группах.

Методы принятия управленческих решений на основе математического моделирования

Экспертные  методы принятия управленческих решений. Эксперт — это человек, которого лицо, принимающее решение, или аналитическая  группа, проводящая экспертизу, считают  профессионалом достаточно высокого уровня в каком-то вопросе. Эксперты приглашаются для проведения экспертизы.

Экспертиза  — проведение группой компетентных специалистов измерения некоторых  характеристик для подготовки принятия решения. Экспертиза позволяет снизить  риск принятия ошибочного решения. Типичные проблемы, требующие проведения экспертизы: определение целей, стоящих перед объектом управления (поиск новых рынков сбыта, изменение структуры управления); прогнозирование; разработка сценариев; генерирование альтернативных вариантов решений; принятие коллективных решений и т.д.

Специалисты выделяют следующие основные этапы   экспертизы: :     формулировка цели экспертизы;

построение  объектов оценивания или их характеристик (этого этапа может и не быть, но это означает, что он уже просто выполнен);

формирование экспертной группы;

определение способа  экспертного оценивания и способа  выражения экспертами своих оценок;

проведение  экспертизы;

обработка и  анализ, ее результатов;

повторные туры экспертизы, если есть необходимость  уточнения или сближения мнения экспертов;

формирование  вариантов рекомендаций.

При проведении экспертиз используются экспертные оценки, которые бывают нескольких видов. Дадим краткую характеристику каждому виду экспертных оценок.

Количественное  выражение предпочтения (оценка) —  сравнение значений разных оценок по принципу: на сколько или во сколько раз одна оценка больше другой.

Используются  следующие шкалы: отношений (например, при сравнении соотношения марок  автомобилей с ценой); интервалов (например, признак «дата выпуска» или температура по разным температурным шкалам); разностей (например, летоисчисление); абсолютная (например, количество студентов в аудитории). Количественные оценки соответствуют, как правило, объективным измерениям объективных показателей.

Балльные оценки характеризуют субъективные мнения. Примером могут служить школьные оценки. Значения балльной шкалы — ограниченный ряд равноудаленных друг от друга чисел. Балльные оценки бывают двух видов. Оценки первого вида производятся по объективному критерию, по общепринятому эталону. К ним относятся оценю! в спортивном судействе или правила присвоения рабочих разрядов — это оценки по балльной шкале. Балльные оценки второго вида — оценки, производимые в случаях, если общепринятые критерии оценок отсутствуют. В таком случае говорят о порядковой (или ранговой) шкале. Оценки, произведенные по ранговой шкале, сравнивают только по отношению «больше — меньше». Ранговой шкалой пользуются н кулинарии, когда сравнивают вкус разных блюд.

Ранжирование  — упорядочивание объектов в соответствии с убыванием их предпочтительности. При этом допускается указание на равноценность некоторых объектов (например, определение призеров конкурса, определение лучших, надежных банков).

Попарное сравнение  — укалывание предпочтительного  объекта в каждой паре объектов. Иногда допускается объявление o6oirx объектов равноценными или несравнимыми (например, шоколад предпочтительнее мороженого, шоколад предпочтительнее пирожного, мороженое предпочтительнее пирожного)!

Вербально-числовые шкалы используются для получения и обработки количественными методами качественной экспертной информации.

Метод Дельфи —- свое название получил по названию греческого города Дельфы, жрецы которого славились умением предсказывать  будущее (дельфийские оракулы). Метод  характеризуется тремя основными  чертами: анонимностью, регулируемой обратной связью, групповым ответом. Анонимность достигается применением специальных опросников или другими способами индивидуального опроса. Регулируемая обратная связь осуществляется за счет проведения нескольких туров опроса. Результаты каждого тура обрабатываются с помощью статистических методов и сообщаются экспертам. Результатом обработки индивидуальных оценок являются групповые оценки. В основу метода положены следующие предпосылки:

поставленные  вопросы должны допускать ответы в виде чисел;

эксперты должны быть достаточно информированными;

каждый ответ  эксперта должен быть им обоснован.

Ниже приводится описание примерного использования  метода Дельфи.

Первый тур. Экспертам, которые не знают друг друга, раздается первая анкета. Она  может допускать любые ответы на поставленные в ней вопросы, связанные с решением проблемы. Цель данной анкеты — составление перечня событий для прогноза в какой-то области экономики или отрасли народного хозяйства, науки и техники и т.д. Организатор проведения экспертизы объединяет полученные прогнозы. Полученный объединенный перечень событий становится основой второй анкеты.

Второй тур. Эксперты оценивают сроки реализации событий и приводят соображения, по которым они считают свои оценки верными. По сделанным оценкам и их обоснованиям организатор экспертизы, иногда совместно с математиками, проводит статистическую обработку полученных данных, группирует мнения экспертов, изучает крайние точки зрения. Результаты этой работы организатора сообщаются экспертам, которые могут изменить свое мнение (работа экспертов проводится анонимно). Обычно мнение меньшинства экспертов (крайние точки зрения) доводится до мнения большинства. Большинство должно либо согласиться с этим решением, либо его опровергнуть.

Третий тур. Экспертам раздается третья анкета, которая содержит перечень событий, статистических характеристик, дат наступления событий, сводных данных (аргументов) о причинах более ранних или поздних оценок. Эксперты должны рассмотреть все аргументы; сформулировать новые оценки предполагаемой даты наступления каждого события; обосновать свою точку зрения при ее значительном отклонении от групповой; анонимно прокомментировать противоположные мнения. Пересмотренные оценки и новые аргументы возвращаются к организатору, который вновь их обрабатывает, суммирует все аргументы и подготавливает на этой основе новый прогноз.

Четвертый тур. Эксперты знакомятся с новым групповым  прогнозом, аргументами, критическими замечаниями и составляют новый  прогноз. Если группа все же не может  прийти к единому мнению и организатор  интересуется аргументами обеих сторон, то он может собрать экспертов для очного обсуждения.

В случае, если большинство несогласно с мнением  организато-ра, его аргументы передаются меньшинству и анализируются. Этот  процесс повторяется до тех пор, пока все эксперты не придут к одному мнению, либо выделятся группы, которые не меняют своего решения.

Неэкспертные  методы принятия управленческих решений. Метод  неспециалиста — метод, при котором вопрос решается лицами,  которые никогда не занимались данной проблемой, но являются специалистами в смежных областях.

Линейное программирование — метод, при котором решаются оптимизационные задачи, в которых  целевая функция и функциональные ограничения являются линейными  функциями относительно переменных, принимающих любые значения из некоторого множества значений. Одним из примеров задач линейного программирования является транспортная задача.

Имитационное  моделирование — способ формирования решения, при котором лицо, принимающее  решение, приходит к разумному компромиссу  в значениях различных критериев. При этом ЭВМ по заданной программе имитирует и воспроизводит течение изучаемого процесса при нескольких возможных вариантах управления, ему заданных, полученные результаты анализируются и оцениваются.

Метод теории вероятности  — иеэкспертный метод.

Метод теории игр  — метод, при котором задачи решаются в условиях полной неопределенности. Это означает наличие таких условий, при котором процесс выполнения операции является неопределенным или  противник противодействует сознательно, или отсутствуют ясные и четкие цели и задачи операции. Следствием такой неопределенности является то, что успех операции зависит не только от решений принимающих их люден, но и от решений или действий других людей. "Чаще нсего с помощью этого метода приходится разрешать конфликтные ситуации. Таким образом, теория игр — теория математических моделей принятия решений в условиях конфликта. К задачам, которые решаются с использованием метода теории игр, можно отнести следующие: торговые операции; анализ и проектирование иерархических структур управления и экономических механизмов; конкурентная борьба. Теория игр предназначена для получения решений в играх, которые играются только один раз. В том случае, если ситуация повторяется, целесообразнее использовать статистические методы.