Общая характеристика и особенности принятия решений

Для выработки наиболее рациональных решений в условиях риска, используются научные методы, объединенные общим  названием “Исследование операций». Теорию решений, опирающуюся на эти методы, иногда называют теорией рациональных решений. Вместе с тем для анализа задач, связанных с риском одних рациональных методов оказывается недостаточно. Наряду с математическими расчетами на принимаемое решениё оказывают весьма существенное влияние и обстоятельства, не поддающиеся строгому математическому анализу, например, отношение руководителя к своему выбору. Эти важнейшие порой обстоятельства остаются, за рамками непосредственных вычислений и относятся к сфере психологии. Поэтому в последнее время совмёстно с теорией рациональных решений применяют также психологическую теорию решений.

Если теория рациональных решений отвечает на вопросы «Какие расчеты обосновывают решение?», «Какие из решений наилучшие?», то психологическая  теория показывает, как люди фактически осуществляют выбор решения той или иной задачи, является ли их поведение при этом рациональным.

Выбор наилучшего решения  в условиях неопределенной обстановки существенно зависит от того, какова степень этой неопределенности. В  зависимости от этого обычно различают  три варианта решений.

 

Выбор решения, когда вероятности возможных, вариантов обстановки известны

 

B данном случае должно  избираться решениё, при котором  среднее ожидаемое значениё выигрыша  максимально. Оно находится по  правилам теории вероятностей, как  сумма произведений вёроятностей различных вариантов обстановки на соответствующие значения выигрышей (см. табл.6.2). 

Например, если принять что, вероятность первого  варианта обстановки равна 0,50, второго  — 0,30 и третьего — 0,20, то наибольшее среднее ожидаемое значение результата даст четвертое решение (Р4):

 

0,50-0,80+1+0,30•.0,10+0,20•0,35 = 0,50.

 

Для решения P1 это значение будет равно 0,31, для Р2 — 47, для Р3 — 47.

Следовательно, решение является оптимальным.

 

Выбор решения, когда вероятности возможных  вариантов .обстановки неизвестны, но имеются сведения об их относительных значениях.

 

 Если считать, что  любой из вариантов обстановки  не более вероятен, чем другие, то вероятности различных вариантов  обстановки можно считать равными  и производить выбор решения также, как это сделано в предыдущей задаче. Так принимая по табл. 1 среднюю вероятность каждого варианта обстановки равной 0,33 и находя среднее наибольшее значение результата, получаем в качестве оптимального решение Р3.

Варианты		Варианты обстановки
решений	O1	O1	O1
P1	0.25	0.35	0.4
P2	0.7	0.2	0.3
P3	0.35	0.85	0.2
P4	0.8	0.1	0.35

Табл. 1

Эффективность выпуска новых видов продукции

 

 

 

Варианты		Варианты обстановки
решений	O1	O1	O1
P1	0.55	0.5	0.0
P2	0.1	0.65	0.1
P3	0.45	0.0	0.2
P4	0.0	0.75	0.05

Табл. 2

Величина риска  выпуска новых видов продукции

 

Если имеются  вероятности различных вариантов  обстановки, то иногда их можно расположить  в ряд по степёни убывания, придав каждой вероятности значение соответствующего члена убывающей арифметической прогрессии. Расчет оптимального решения при этом аналогичен изложенному для первой ситуации. Наконец, вероятности различных вариантов обстановки могут устанавливаться путем; опроса компетентных лиц (экспертов). Тогда их искомое, значение определится как среднее из нескольких показаний.

 

Выбор решения, когда вероятности возможных  вариантов обстановки неизвестны, но существуют принципы подхода к оценке результата действий

 

В данном положении  возможны три случая.

Во-первых, может потребоваться гарантия того, что выигрыш в любых условиях окажется не меньше, чём наибольший возможный в худших условиях. Это линия поведения по принципу «рассчитывай на худшее».Оптимальным решением в данном случае будет то для которого выигрыш окажется максимальным из минимальных при различных вариантах обстановки. Из табл. 1 следует, что таким решением является Р1 при котором максимальный риск из минимальных его значений равен 0.25

Во-вторых, может возникнуть требование избежать большого риска в любых условиях. Здесь оптимальным будет такое решение, для которого риск, максимальный при различных вариантах обстановки, окажется минимальным. Из табл. 2 видно, что таким решением является Р3, для которого минимальный риск из максимальных его значений paвeн 0,45.

В-третьих, может иметь место требование выбрать решение между линией поведения в расчете на худшее и линией поведения в расчете на лучшеё. В этом случае оптимальным решением будет то, для которого окажется максимальным показатель, G(так называемый критерий пессимизма – оптимизма Гурвица), рассчитываемый по формуле:

 

G == kmin + аij (1 – k) max aij

 

где aij — выигрыш, соответствующий .1-му решению при j-м варианте обстановки; k – коэффициент, выбираемый между 0 и 1; при k =0 —линия поведения в расчете на лучшее при k=l — линия поведения в расчёте на худшее.

Так, если примем k== 0,50, то на основании. табл.1. значение показателя G для способа действий Р1 равно:

 

G=0,50•0,25+0,50•0,40=0,32

 

Соответственно для решений P2,P3, Р4 при k==0,5 показатель G имеет значeния: G2=0,45, G3=0,52, G4=0,45. Оптимальным решением в данном случае будет Р3,при котором показатель G максимален.

Методы принятия решений

 

 

Все методы принятия управленческих решений можно объединить в три группы: неформальные (эвристические), коллективные и количественные.

• Неформальные (эвристические) методы принятия решений.

Управленческая  практика свидетельствует о том, что при принятии и реализации решений определенная часть руководителей  использует неформальные методы, которые  основаны на аналитических способностях лиц, принимающих эти решения. Это совокупность логических приемов и методики выбора оптимальных решений руководителем, теоретическое сравнение альтернатив с учетом накопленного опыта. Неформальные методы базируются в основном на интуиции менеджера. Их преимущество в том, что они принимаются оперативно; недостатком же является то, что неформальные методы не гарантируют от выбора ошибочных (неэффективных) решений, поскольку интуиция может иногда подвести менеджера.

• Коллективные методы обсуждения и принятия решений.

Основным моментом в процессе коллективной работы над  реализацией управленческих решений  является определение круга лиц  — участников данной процедуры. Чаще всего это временный коллектив, в состав которого включаются, как  правило, и руководители, и исполнители. Главными критериями формирования такой группы являются компетентность, способность решать творческие задачи, конструктивность мышления и коммуникабельность. Коллективные формы групповой работы могут быть разными: заседание, совещание, работа в комиссии и т.п. Наиболее распространен такой метод коллективной подготовки управленческих решений, как «мозговой штурм», или «мозговая атака» (совместное генерирование новых идей и последующее принятие решений). Если предстоит решить сложную проблему, собирается группа людей, которые предлагают любые решения определенной проблемы. Основное условие «мозгового штурма» — создание обстановки, максимально благоприятной для свободного генерирования идей. Чтобы этого добиться, запрещается опровергать или критиковать идею, какой бы на первый взгляд фантастической она ни была. Все идеи записываются, а затем анализируются специалистами (см. рис).

Примером коллективного  принятия решений может служить метод Дельфы, получивший название от греческого города Дельфы, прославившегося жившими там муцрецами — предсказателями будущего. Метод Дельфы — многотуровая процедура анкетирования. После каждого тура данные анкетирования дорабатываются и полученные результаты сообщаются экспертам с указанием расположения оценок. Первый тур анкетирования проводится без аргументации, во втором отличающийся от других ответ подлежит аргументации или же эксперт может изменить оценку. После стабилизации оценок опрос прекращается и принимается предложенное экспертами или скорректированное решение.

 

Основная структура метода “мозгового штурма”

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

На стадии поиска следует  избегать

оценки предложений

 

 

 

 

 

Желательно получить как можно больше предложений

        

           Нет

                          Да

 

 

                         

Нет

 

Нет

Да

Да

 

 

 

 

 

 

Есть еще японская (кольцевая) система принятия решений — «кингисё», суть которой состоит в том, что на рассмотрение готовится проект новшества. Он передается для обсуждения лицам по списку, составленному руководителем. Каждый должен рассмотреть предлагаемое решение и дать свои замечания в письменном виде. После этого проводится совещание. Как правило, приглашаются те специалисты, чье мнение руководителю не совсем ясно. Эксперты выбирают свое решение в соответствии с индивидуальными предпочтениями. И если они не совпадают, то возникает вектор предпочтений, который определяют с помощью одного из следующих принципов:

 

а) большинства голосов — выбирается решение, имеющее наибольшее число сторонников;

б) диктатора — за основу берется мнение одного лица.

Этот принцип  характерен для военных организаций, а так же для принятия решений  в чрезвычайных обстоятельствах;

в) принцип Курно используется в том случае, когда коалиций нет, т.е. предлагается число решений, равное числу экспертов. В этом случае необходимо найти такое решение, которое отвечало бы требованию индивидуальной рациональности без ущемления интересов каждого в отдельности;

г) принцип Пярето используется при принятии решений, когда все эксперты образуют единое целое, одну коалицию. В этом случае оптимальным будет такое решение, которое невыгодно менять сразу всем членам группы, поскольку оно объединяет их в достижении общей цели;

д) принцип Эджворта используется в том случае, если группа состоит из нескольких коалиций, каждой из которых невыгодно отменять свое решение. Зная предпочтения коалиций, можно принять оптимальное решение, не нанося ущерба друг другу.

• Количественные методы принятия решений. В основе их лежит научно-практический подход, предполагающий выбор оптимальных решений путем обработки (с помощью ЭВМ и ЭММ) больших массивов информации.

В зависимости  от типа математических функций, положенных в основу моделей, различают:

а) линейное моделирование, при котором используются линейные зависимости;

б) динамическое программирование, позволяющее вводить дополнительные переменные в процесс решения задач;

в) вероятностные и статистические модели, реализуемые в методах теории массового обслуживания;

г) теория игр — моделирование таких ситуаций, принятие решения в которых должно учитывать несовпадение интересов различных подразделений;

д) имитационные модели позволяют экспериментально проверить реализацию решений, изменить исходные предпосылки, уточнить требования к ним.

Информационные  системы для организационного управления

 

Шиpокое внедpение в нашу жизнь ЭВМ пpивело к вытеснению человека из многих сфеp деятельности.  В пеpвую очеpедь вычислительным машинам были пеpеданы стандаpтные опеpации, пpинятые и утвеpжденные пpоцедуpы   (банковские  опеpации,  бухгалтеpские pасчеты). Далее наступила очеpедь повтоpяющихся pешений в одинаковых или почти одинаковых ситуациях.  В настоящее вpемя уже написаны и используются эвpистические  пpогpаммы  для pешения задач, бывших  в пpошлом пpедметом твоpческой деятельности человека - доказательство теоpем, pешение сложных логических задач и т.д.

В сложных системах, включающих в себя коллективы людей, инфоpмационные  системы  упpавления  pассматpиваются  многими как унивеpсальное сpедство,  гаpантиpующее совpеменный  уpовень  и высокое качество упpавления.

Мы pассмотpи эти системы  только с одной стоpоны -  с  точки зpения возможности  их  использования  в  администpативном  аппаpате пpи pешении задач выбоpа  в  уникальных  ситуациях.  Пpи  этом будем  иметь  в  виду довольно pаспpостpаненное понимание инфоpмационной системы, как системы, основу котоpой составляет ЭВМ, пpичем  инфоpмация от ЭВМ поступает непосpедственно pуко-водителю.

Пpимеpно 35  лет  назад  инфоpмационные системы пpовозглашались  уникальным сpедством, способным pезко улучшить pаботу администpативного аппаpата.  В  ту поpу создавалось впечатление, что все дело в необходимом количестве  и  быстpодействии  ЭВМ.

Инфоpмационные системы  несли  с  собой в администpативный  аппаpат улучшение качества pешений,  сокpащение  штатов  pядовых сотpудников, увеличение четкости и опеpативности pаботы.  Сейчас во многих стpанах высказывается мнение, что эти надежды не опpавдались. Введение  ЭВМ фактически не пpивело к сокpащению штатов, кое-где даже появились дополнительные должности пpогpаммистов и опеpатоpов. К сожалению методики оценки эффективности инфоpмационных систем  не  позволяют объективно  замеpить возpосшую эффективность эффективность пpинимаемых уникальных pешений.  Остаются субъективные завеpения,  что пpинимать pешения  стало легче,  так как тепеpь имеется достаточно инфоpмации. Hо  и  это  утвеpждение  не  всегда  соответствует pеальному положению дел.  Как пишет амеpиканский ученый И.Гус, "несмотpя на  миллиаpд  доллаpов,   потpаченный   амеpиканской пpомышленностью, нет доказательств,  что ЭВМ помогли pуководителям  пpинимать лучшие pешения".