7.1. Человеческие системы переработки информации для принятия решений

7.2. Этапы переработки информации и типы памяти

7.3. Мышление человека и его виды

7.4. Поведение человека в процессе принятия решений

7.5. Феномены поведения человека в процессе принятия решений

7.6. Специфика и феномены индивидуальных решений

7.7. Специфика и феномены групповых решений

Человеческие системы переработки информации (ЧСПИ) – предмет когнитивной психологии.

Первоначально задача когнитивной психологии заключалась в изучении преобразований сенсорной информации от момента попадания стимула на рецепторные поверхности до получения ответа (Д. Бродбент, С. Стернберг). Исследователи исходили из допущения, что существует аналогия между процессом переработки информации у человека и в вычислительном устройстве. При таком допущении были выделены следующие структурные составляющие (блоки) познавательных и исполнительных процессов:

? сенсорная память (стек– или кэш-устройства ввода);

? кратковременная память (оперативное запоминающее устройство);

? долговременная память (постоянное запоминающее устройство или носитель на магнитном диске с саморегулирующейся четкостью записи информации, когда неиспользуемая информация теряет четкость и в итоге «забывается»);

? мышление (операции, производимые процессором в ЭВМ).

Вопрос о том, что было первопричиной – модель мыслительного аппарата человека была объяснена через аналогию работы ЭВМ или же сама архитектура ЭВМ построена по принципу работы мыслительного аппарата человека, кажется абсурдным, как вопрос о «курице и яйце». Однако сходные принципы функционирования нервной системы человека и ЭВМ позволяют говорить о том, что все-таки именно представление о ЧСПИ стало прообразом современных ЭВМ. И далее совершенствование ЭВМ начало влиять на человека, формируя «дисциплину ума» и образ мышления, аналогичный строгой компьютерной системе.

Памятью называют процессы организации и сохранения прошлого опыта, делающие возможным его повторное использование в деятельности или возвращение в сферу сознания.

В классической психологической теории память человека условно разделяется на три уровня: сенсорная память, кратковременная и долговременная память.

Кратковременная память – подсистема памяти, обеспечивающая оперативное удержание и преобразование данных, поступающих из органов чувств и из долговременной памяти. Информация из сенсорной памяти в кратковременную переводится, когда акцентируют внимание на субъекте. В кратковременной памяти может храниться ограниченное количество единиц информации (не более 72).

Долговременная память – подсистема памяти, которая обеспечивает продолжительное (часы, годы, десятилетия) удержание информации и навыков. Долговременная память характеризуется огромным объемом сохраняемой информации. Механизмом перевода вербальных или легко вербализуемых данных из кратковременной памяти в долговременную считается повторение, осуществляемое на уровне кратковременной памяти.

Взаимосвязи между различными видами памяти представлены на рис. 7.1.

Сенсорная память (лат. sensus – чувство, ощущение) – подсистема памяти, обеспечивающая удержание в течение очень короткого времени (менее 1 с) результатов сенсорной переработки информации, поступающей в органы чувств.

Трехуровневая модель памяти человека не объясняет ряд феноменов, присущих обработке информации человеком. Например, тот факт, что при удалении или поражении части головного мозга полностью сохраняется информация, лишь теряя «четкость».

Это объясняется тем, что целостные отрезки информация не имеют своего физического места, а распределены по всему мозгу человека. В нейрофизиологии известно свойство распределения нейрофизиологических сетей, которое описывается двумя законами: 1) законом массового действия, согласно которому ухудшение обучаемости находится в прямой связи с количеством (массой) разрушенной кортикальной мозговой ткани; 2) законом эквипотенциальности, который гласит, что это ухудшение не зависит от расположения места повреждения.

Голографическая модель работы мозга была впервые сформулирована в исследованиях американских нейропсихологов К. Прибрама и Ф. Вестлейка.

Предложенная Вестлейком модель функционирования мозга основана на аналогии с оптическими голографическими процессами, которым присуще свойство распределенности. По любой малой части голограммы можно полностью восстановить записанную на ней исходную картину, это означает, что каждая часть голограммы хранит образ, но при этом его «насыщенность» (многоаспектность) зависит от размера голограммы. Необходимо отметить, что голография – единственный известный способ, использующий распределенные характеристики.

Принципы голограммы выступают как основа моделирования познавательной функции коры больших полушарий мозга человека, так как волновой принцип голографии позволяет представить механизм, способный практически мгновенно извлекать из хранилища информацию, закодированную с помощью такого волнового процесса.

Подобная модель человеческой системы переработки информации объясняет природу возникновения образов в сознании человека и их запоминание в памяти.

7.3. Мышление человека и его виды[23]

Мышление – процесс познавательной деятельности индивида, характеризующийся обобщенным и опосредованным отражением действительности.

Мышление интуитивное – это один из видов мышления, характеризующийся быстротой протекания, отсутствием четко выраженных этапов, минимальной осознанностью.

Мышлениенаглядно-действенное – одиниз видов мышления, характеризующийся тем, что решение задачиосуществляется с помощью реального физического преобразования ситуации, опробования свойств объектов. Элементарные формы мышления наглядно-действенного, наблюдаемые у высших животных, изучались И. П. Павловым, В. Келером, Н. Н. Ладыгиной-Коте и другими учеными. У ребенка мышление наглядно-действенное образует первую ступень развития мышления. У взрослого человека мышление наглядно-действенное сосуществует с наглядно-образным и словесно-логическим мышлением.

Мышление наглядно-образное – один из видов мышления, связанный с представлением ситуаций и изменений в них. С помощью мышления наглядно-образного наиболее полно воссоздается все многообразие различных фактических характеристик предмета. В образе может быть зафиксировано одновременно видение предмета с нескольких точек зрения. Важная особенность мышления наглядно-образного – установление непривычных, «невероятных» сочетаний предметов и их свойств. В этом качестве мышление наглядно-образное практически неразличимо с воображением. Мышление наглядно-образное – один из этапов онтогенетического развития мышления.

Особую роль в процессе мышления играет понимание. Психологи выделяют следующие основные формы понимания.

1. Узнавание – это самая простая форма понимания, заключающаяся в умении отнесения предмета, явления или отношения к какой-либо группе или категории.

2. Выявление причины – это более сложное умение выявить мотивы, определить связи между событиями, предпосылки поведения людей.

3. Определение следствий – основано на предпосылке, являющейся сутью детерминизма, что знания действий (следствия) зависят от знания причины; форма понимания, основанная на определении причинно-следственных связей между явлениями или процессами.

4. Выявление устройства – определение состава объекта, его структуры и функциональных связей.

7.4. Поведение человека в процессе принятия решений[24]

Теория поиска доминантной структуры. При выборе наилучшей альтернативы ЛПР путем парного сравнения выбирает альтернативу, отвечающую следующим требованиям:

? предпочтительнее каждой из общего множества хотя бы по одному критерию;

? обладает менее существенными недостатками по сравнению с прочими;

? приемлема с философией организации и соответствует ее целям.

Процесс выбора основан на принципе интуитивного определения лучшей альтернативы и последующего сравнения с ней оставшихся. В том случае, если какая-либо альтернатива в процессе сравнения оказывается доминирующей, то последующие сравнения проводятся уже с ней.

Теория конструирования стратегий. Данная теория предполагает, что в процессе многокритериального выбора альтернативы используется не одна, а несколько стратегий и эвристик выбора. Это означает, что в процессе выбора человек может менять правила в силу различных субъективных обстоятельств, например, из-за сложности сравнения некоторых альтернатив по тем критериям, по которым проводились предыдущие сравнения. Такое поведение присуще малоопытным ЛПР, не выработавшим свои, устоявшиеся правила выбора.

Современная теория принятия решений включает нормативную и дескриптивную теории. Психологической теории принятия решений отводится описательная роль, заключающаяся в выявлении закономерностей поведения людей при решении задач выбора.

Нужно отметить, что принцип целеследования (целевой характер решения) вытекает из процесса осуществления выбора, т. е. необходимость выбора возникает в том случае, когда появляется разграничение между желаемым и нежелаемым и, соответственно, противоречие, определяющее сущность, истинную причину этого разрыва. В противном случае не было бы задачи выбора, иначе говоря, было бы все равно, что делать и как. Само возникновение подобной ситуации – это нонсенс, так как все процессы и явления, происходящие во Вселенной, обусловлены действием законов мироздания. Например, закон стремления системы к равновесию гласит, что развитие любой системы будет происходить до тех пор, пока она не достигнет состояния равновесия. А так как равновесие любой системы временно, т. е. практически не существует вечного равновесия какой-либо из известных на данный момент систем (происходит их постоянное развитие), то задача выбора будет существовать всегда.

Если нормативная теория решений основана на концепции максимизации полезности, то психологическая теория – на концепции ограниченной рациональности. Суть концепции ограниченной рациональности заключена в том, что человеку свойственно рассматривать альтернативы до того момента, пока не будет найдено решение, удовлетворительное по ряду критериев, причем это решение не обязательно будет оптимальным, оно должно лишь обеспечивать требуемую эффективность.

Психологическая теория решений рассматривает принятие решения как сложный психический процесс. В рамках данной теории разрабатываются описательные модели принятия решений, объясняющие, как ведет себя человек, и позволяющие предсказывать его поведение в сложных ситуациях выбора.

С одной стороны, психологическая особенность человека – способность принимать решения, трудносопоставимые по совокупности критериев в условиях неопределенности и ограниченности времени. При этом ответственность за принятые решения – мотивационный фактор рационального выбора. С другой стороны, человеку присущи ограничения, связанные со свойствами человеческой системы переработки информации, а также ряд психологических ловушек, в которые может попадать человек в процессе осуществления выбора.

Один из таких феноменов – феномен Ф. Ирвина, суть которого заключается в завышении значимости и вероятности наступления желаемого результата.

Существует также феномен, обнаруженный при принятии групповых решений, – это так называемый феномен позитивного сдвига риска (Р. Стоунер). Он заключается в том, что группе, принимающей решение, свойственно принятие более рискованного решения, чем ЛПР. Уточнение к данному феномену конкретизирует и объясняет, почему так происходит: группа, принимающая решение, осуществляет свой выбор, полагаясь на суждение члена группы, предложившего наиболее рискованную альтернативу. Данный феномен можно назвать феноменом следования за авантюристом, если рассматривать крайний случай, когда принимается решение, сулящее сверхвыгоды, но при этом не адекватное условиям, в которых оно принимается. Необходимо отметить, что в большинстве случаев группа все же меняет свою позицию относительно такого выбора при детальном рассмотрении альтернатив, однако если подобное решение не имеет четко выраженной утопичности, группа может «пойти на поводу» у «провокатора», и тогда может быть принято слишком рискованное решение, не оправданное с позиции достижения целей.

Известны также феномены «поглощения проблемой» и «универсальной альтернативы». Феномен «поглощения проблемой» заключается в доминировании процесса над целью, когда на сбор и анализ информации тратится неоправданно много времени, и ЛПР или ГПР превращает процесс решения в самоцель. Феномен «универсальной альтернативы» заключается в том, что ЛПР, следуя правилу «самая короткая дорога та, которую знаешь», либо в силу ограниченности кругозора, либо времени, а также из-за боязни принимать новые решения в новой ситуации осуществляет выбор по шаблону, придерживаясь стереотипов.

Рассмотрим более подробно феномены индивидуальных и групповых решений.

Индивидуальным решением называется процесс выбора способа действия из множества возможных решений лицом, принимающим решение.

Специфика индивидуальных решений заключается в том, что ЛПР осуществляет выбор и несет ответственность за него единолично, руководствуясь личными предпочтениями. При этом анализ ситуации и разработка альтернатив, а также их оценка могут выполняться специалистами (работниками организации, в том числе аналитиками и экспертами).

Феномены индивидуальных решений обусловлены особенностями человеческой системы переработки информации и приводят к отклонению поведения человека от рационального.

Психологические феномены, имеющие место при разработке как индивидуальных, так и групповых решений, подробно рассмотрены в учебном пособии,[25] мы остановимся на описании ключевых особенностей, характеризующих тот или иной феномен.

Одна из групп феноменов – группа феноменов оценки вероятностей случайных событий. Необходимо отметить, что оценки исходов случайных событий и их вероятностей всегда носят субъективный эвристический характер. Применение эвристик (упрощенных правил анализа ситуации, а также разработки и оценки альтернатив) позволяет уменьшить затраты ресурсов при разработке решения. Так как ЛПР стремится принять пусть не оптимальное, но, по крайней мере, наилучшее решение, то принятое решение чаще оказывается приемлемым, обеспечивающим требуемую эффективность, т. е. обеспечивается эффективность операции от единицы и выше до некоего оптимального значения, которое в случае применения эвристик не определяется.

Использование эвристик позволяет разработать и осуществить выбор приемлемого решения, но вместе с тем их применение может приводить к серьезным ошибкам.

Сущность феномена репрезентативности заключается в завышении оценок исходов и (или) вероятностей тех случайных событий, которые соответствуют опыту ЛПР или сложившимся стереотипам. Рассмотрим несколько проявлений феномена репрезентативности.

Первое проявление – завышение оценок частных и конкретных событий по сравнению с общими и абстрактными. Если событие A – частный случай события[26] B, то данный феномен проявляется в том, что вероятность события A оценивается выше, чем события B, что противоречит основным принципам теории вероятности.

Например, событие «банкротство предприятия» может быть признано менее вероятным, чем событие «банкротство предприятия в результате ошибочно принятого решения», хотя второе событие явно частный случай первого события, вероятность которого выше. Однако наличие дополнительного фактора (ошибочно принятое решение) создает иллюзию более высокой степени определенности.

Второе проявление – ошибочное представление о том, что последовательности случайных событий «локально репрезентативны», а это означает, что небольшие выборки исходов события непременно будут обладать свойствами больших выборок. Например, утверждение о том, что чередование орла (О) и решки (Р) при подбрасывании монеты ОРОРОРРО более вероятно, чем ООООРРРР – ложно, тем не менее при первом рассмотрении создается иллюзия обратного, на самом деле вероятности выпадения первой и второй комбинаций одинаковы.

Аналогична вышеописанным случаям ситуация «ошибки игрока», заключающаяся в иллюзии, что за серией проигрышей обязательно последует выигрыш. Хотя в действительности появление выигрыша никак не связано с предыдущими исходами. Разновидность феномена «ошибки игрока» – феномен «везения», когда серия удачных исходов формирует ошибочное представление о том, что следующий исход будет обязательно или вероятнее всего удачным.

Итак, третье проявление – ошибочное представление о том, что частота повторяющегося исхода события определяет вероятность его появления. Например, если миллион раз Земля циклически обошла Солнце по своей орбите, то в миллион первый раз произойдет то же самое. Или, например, если руководитель принял 100 перспективных, приемлемых решений, то скорее всего в 101 раз он ошибется или, наоборот, вновь примет верное решение, однако процесс разработки решения не является случайным событием и обусловлен рядом объективных факторов.

Сущность феномена доступности заключена в завышении или занижении вероятностей тех событий, которые отчетливее закреплены в памяти субъекта РУР (ЛПР). Например, могут завышаться вероятности событий, которые реально происходят редко, однако закреплены в памяти посредством периодического опубликования сведений о них средствами массовой информации и, соответственно, занижаться вероятности событий, информация о которых недоступна, редка, подается в непривлекательной форме и т. п., т. е. не оставляет яркого образа в памяти субъекта.

Другим примером может служить ситуация, когда какая-либо альтернатива обсуждается дольше остальных и воспринимается как наиболее приемлемая в силу большей определенности исходов (т. е. конкретная приемлемая альтернатива воспринимается предпочтительнее, чем, возможно, более предпочтительная, но содержащая неопределенность) или мнимой большей определенности исходов, поскольку она «знакома», вселяет уверенность, что не содержит неопределенности.

Феномен иллюзии контроля – ошибочное представление о вероятности события, основанное на ложной уверенности субъекта (ЛПР) в подконтрольности события. При этом возможно как завышение вероятности желаемого события, так и занижение вероятности нежелаемого события. Необходимо отметить, что в действительности уверенность ЛПР в подконтрольности события может быть объективно верной и подкрепленной реальным положением дел, состоянием организации, проблемной ситуацией и факторами среды. В данном случае имеется в виду именно ложная уверенность, основанная на склонности рисковать ради получения какого-либо особенно предпочтительного исхода, оправдывая риск иллюзорным представлением о том, что события не могут выйти из-под контроля.

Иллюзия контроля возникает, например, в случаях, когда субъекту предлагается совершить какое-либо действие самому. Примером может служить трюк, применяемый в игре в наперстки, когда ведущий предлагает выбрать один из наперстков (в котором, как полагает игрок, находится шарик) и положить на него руку, дабы исключить замену (изъятие шарика). Естественно, шарика под рукой нет, но уверенность игрока может привести к росту ставок и ощутимым потерям с его стороны, поскольку он уверен, что контролирует ситуацию.

Феномен валентности, или положительной или отрицательной оценки события, ЛПР заключается в завышении вероятности исхода наиболее значимого события (например, с положительным исходом) или преуменьшении вероятности исхода менее значимого события (например, события с отрицательным, нежелательным исходом). Вышерассмотренная ситуация возможна при неоправданно оптимистическом настрое ЛПР, если же ЛПР настроено пессимистично, то происходит обратный эффект – вероятность событий с отрицательными исходами завышаются, а вероятности событий с положительными исходами занижаются.

Объяснение данного феномена заключено в том, что информация, больше соответствующая ожиданиям ЛПР, быстрее переводится в кратковременную память и становится более доступной, а неожидаемая информация, не соответствующая настрою ЛПР, вытесняется в долговременную память.

Феномен сложных событий основан на свойствах сложных событий. .[27] Первое свойство – сложное событие как произведение простых заключается в том, что событие C наступает тогда и только тогда, когда наступает и событие A, и событие B. Записывается это так: C = AB. Например, событие «абсолютная посещаемость лекций студентами в течение семестра» наступит тогда и только тогда, когда наступят все события, связанные с посещением каждого студента каждый день в течение семестра, и если хотя бы один из студентов пропустит хотя бы одно занятие, то рассматриваемое сложное событие не наступит.

Второе свойство – сложное событие как сумма простых заключается в том, что событие C наступит тогда, когда наступит любое из составляющих его событий. Сумма событий записывается так: C = A + B. Например, событие «посещение студентами лекции» состоится, если произойдет посещение лекции хотя бы одним (любым) студентом.

Сущность феномена сложных событий заключается в ошибочном завышении вероятности произведения простых событий и занижении вероятности их суммы. Особенность данного феномена – то, что величина ошибки при арифметическом увеличении числа событий возрастает в геометрической прогрессии.

Например, в эксперименте, описанном в пособии, испытуемых попросили определить вероятность выигрыша в лотерее, состоящей из двух этапов, с равной вероятностью выигрыша и проигрыша на каждом этапе. В среднем испытуемые оценивали вероятность выигрыша в лотерее как 45 % (вероятность выигрыша в такой лотерее равна 0,5 ?·0,5 = 0,25 или 25 %), а вероятность выигрыша хотя бы на одном этапе была оценена в 50 % (объективно она равна 1–0,5 ?·0,5 = 0,75). С увеличением этапов до восьми вероятность выигрыша уменьшается до (1/8)⁸ = 0,6 ?·10^-7, при этом испытуемые оценивали вероятность выигрыша в такой лотерее как 5 %.

Избежать подобных ошибок позволяет использование теории вероятностей. Для определения вероятности сложного события его разбивают на простые, а затем, применяя правила умножения и сложения, разработанные в рамках теории вероятностей как для простых независимых, так и для зависимых событий, определяют вероятность сложного события.

«Якорный» эффект возникает в случае влияния на оценки вероятностей событий и (или) их значимостей каких-либо качественных или количественных «якорей», к которым привязывается мышление в результате запечатления в памяти каких-либо значений, которые актуализируются в момент проведения оценок.

Примером такого эффекта можно считать детскую игру, когда ведущий задает вопросы, в которых ответом фиксируется красный цвет («якорь»). Например, что является символом Красной армии? На какой площади находится мавзолей Ленина? Когда человек порежется – что у него течет из пореза? После этого задается вопрос: на какой сигнал светофора можно переходить дорогу? Получаем ответ: на красный. Нетрудно предположить, что может произойти, случись получить подобный «якорь» при переходе проезжей части или принятии решения – какого цвета автомобили будут пользоваться большим спросом: зеленые или красные?

«Якорями» при разработке управленческих решений могут служить совершенно разнородные явления, например, опыт конкурирующей организации, события, происходившие в данной организации, и т. п. Характерный пример «якорного» эффекта – метод ценообразования, основанный на сравнении цен конкурентов и установлении цен на базе такого сравнения.

Иллюзия достаточности первых операций возникает, с одной стороны, вследствие ограниченности человеческой системы переработки информации, а с другой стороны – ошибочного представления о том, что некоторая доля из общего числа операций способна характеризовать явление или процесс. Например, когда испытуемых попросили оценить, какой толщины будет лист бумаги, сложенный в 100 раз, называлась величина, не превышающая нескольких метров, хотя на самом деле (при толщине бумаги 0,1 мм) толщина такого пакета будет равна 1,27 ?·10²³ км. Очевидно, что испытуемые выполняли лишь несколько первых математических операций, например умножение на 2 и 100.

Эффект отношнения к риску наблюдается в условиях добровольного или принудительного выбора. В первом случае склонность к риску у ЛПР может возрастать, во втором – наоборот, уменьшаться. Так, если решение принимается в соответствии с целями, установленными ЛПР, то вероятнее всего он будет склонен принять решение, сопряженное с риском, чем в том случае, если бы директива о необходимости принять решение исходила от вышестоящего руководства. По тем же причинам менее вероятен выбор рискованного решения по поводу проблем, не относящихся к полномочиям ЛПР, например в случае замены ЛПР во время его болезни, отсутствия по иным обстоятельствам и т. п. (рис. 7.2).

На рисунке показано, как изменяется склонность принятия более рискованных решений в зависимости от состава субъектов целеполагания, уровня решения (масштаба проводимых изменений) и степени ответственности за его последствия.

Феномен доминирования первой альтернативы заключается в переоценке значимости альтернативы, которая была разработана и рассматривалась первой. При этом возможна ситуация отказа от рассмотрения других альтернатив или оценка других альтернатив с позиции оценок первой. Данный феномен также проявляется в отказе изменять оценки как значимости альтернативы, так и вероятности события, даже в том случае, если была получена дополнительная информации.

Феномен реактивного сопротивления проявляется в бурной ответной реакции человека на внешнее давление, выражающееся в ограничении свободы действий или выбора. Реакцией человека при этом может быть как действие или принятие именно такого решения, на которое накладывается запрет или ограничение, так и неприятие, нежелание принимать решение, к которому его принуждают или «подталкивают». Частный случай данного феномена – укрепление значимости существующих альтернатив в результате реактивного сопротивления вновь предложенным как механизма защиты от их навязывания. В частности, как отметил О. А. Кулагин, данный феномен может быть использован для преднамеренного укрепления альтернатив путем предложения дополнительных, которые по замыслу неминуемо вызовут реактивное сопротивление.

Феномен неадекватной оценки качества альтернатив или решения – следствие либо преувеличения, либо преуменьшения качества альтернатив. При этом важную роль играет настрой ЛПР (позитивный, или оптимистический, или негативный – пессимистический). Степень адекватности оценки может быть определена в условиях эксперимента, который заключается в следующем: испытуемым задают около 100 вопросов с заведомо известными правильными ответами и предлагают оценить точность своих ответов. Далее определяют реальную точность ответов и, сравнивая определенную точность с заявленной испытуемым, выявляют степень адекватности самооценки испытуемого.

Переоценка принятого решения происходит из-за стремления ЛПР к подтверждению правильности не всегда объективными аргументами или, возможно, неверно интерпретируемыми фактами.

Феномен подтверждения – частный случай феномена неадекватной оценки. Он основывается на не подтвержденной реальными обстоятельствами уверенности ЛПР в правильности выбора. Случается, что ЛПР настолько уверен в правильности своей позиции, что во всех явлениях, даже не имеющих отношения к решаемой проблеме, «видит» подтверждение того, что его оценка правильна. Причиной данного феномена могут являться латентные самоустановки или установки, сформированные профессиональными психологами в целях манипулирования решениями, принимаемыми в организации и конкретно ЛПР. Как правило, в таких случаях ЛПР не может доходчиво объяснить, чем мотивирован тот или иной выбор, и приводит второстепенные малозначительные доводы в подтверждение своей позиции.

Феномен «якоря» компетентности заключается в том, что на начальном этапе решения задачи ЛПР оценивает свою компетентность относительно предполагаемой сложности задачи. Если задача оказывается менее сложной, чем ожидалось, то уверенность ЛПР в правильности принятого решения будет несколько заниженной относительно реального качества решения. Если же, наоборот, задача оказывается сложнее, чем предполагалось, то ЛПР склонен переоценивать качество решения относительно объективной оценки. В данном случае самооценка компетентности играет роль «якоря», относительно которого происходит искажение объективной оценки качества решения.

Феномен когнитивного резонанса проявляется как некоторое противоречие между знаниями, убеждениями, мнениями и установками ЛПР. Подобное противоречие возникает, например, в случае, когда принимается компромиссное решение и ЛПР приходится поступиться частью своих убеждений, интересов, принципов, т. е. в такой ситуации, когда решение принимается как бы «против себя», или, другими словами, принимается решение, противоречащее убеждениям ЛПР.

Если окончательное решение еще не принято, то его можно изменить, доработать или разработать вновь, в случае же, если решение принято, то явление диссонанса можно уменьшить тремя способами:

1) пересмотреть уже принятое решение;

2) ЛПР может изменить свою позицию относительно данного решения;

3) ЛПР может сформировать новую компромиссную позицию, не входящую в противоречие (снижающее его) ни с принятым решением, ни с убеждениями.

После того как решение принято, также возможно явление диссонанса, характеризуемое мнением, что принятое решение по-своему неудачно, но оно принято, а отвергнутые решения по-своему хороши, но они отвергнуты.

Когнитивный диссонанс такого рода преодолевается (снимается или ослабляется) посредством убеждения или самоубеждения ЛПР в том, что выбранная альтернатива предпочтительнее остальных, для чего могут усиливаться оценки по некоторым критериям привлекательности выбранной альтернативы и ослабляться оценки привлекательности других альтернатив по этим или иным критериям. При этом возникает опасность возникновения феномена репрезентативности и доступности, а также «любимой альтернативы».

Групповым принятием решений называется осуществляемый ГПР выбор из множества альтернатив в условиях взаимного обмена информацией и взаимодействия между ее членами при решении одной задачи.

Основное отличие групповых решений от индивидуальных – наличие сложной системы влияний участников процесса разработки решения вследствие их непосредственного взаимодействия. Особенность групповых решений состоит в том, что они не сводятся к сумме индивидуальных, а являются специфическим продуктом группового взаимодействия.

Д. Янис в ходе исследований особенностей групповых решений установил существование феномена «GroupThink», что в переводе с английского языка означает «групповое мышление». Данный феномен объясняет, как деформируется мышление индивидов под влиянием группы. Содержание данного феномена включает следующие симптомы:

? необоснованный оптимизм, построенный на иллюзии неуязвимости, которую разделяет большинство членов группы, следствием чего является излишний и повышенный риск;

? стремление дать рациональное объяснение порой невыполнимому решению, чтобы только не разрушить иллюзию правоты большинства;

? навязывание группой каждому индивиду норм поведения, побуждающих ее членов игнорировать моральные последствия принимаемых решений;

? восприятие других групп как соперников (людей слабых, глупых или недостойных), что устанавливает барьеры взаимодействия с ними или ведет к конфронтации;

? давление на членов группы, выдвигающих объективные возражения и аргументы против групповых стереотипов («кто не с нами, тот против нас»);

? самоподавление инициативы индивидов группы – их готовность отбросить или преуменьшить собственные возражения, предложения даже конструктивного характера, касающиеся групповых решений (нежелание оказаться белой вороной);

? комплекс согласия с мнениями и оценками, соответствующими точке зрения большинства (все думают так, стало быть, это верно);

? появление покровителей «группового духа» – членов группы, которые защищают ее от неблагоприятной информации, способной нарушить испытываемое чувство удовлетворенности от принимаемых решений.

Для того чтобы избежать появления данного феномена и снизить его влияние на качество коллективных решений, рекомендуется принимать следующие меры:

1) лидеры группы должны поощрять объективную критику, в том числе и своего мнения и оценок;

2) должны также пресекаться «давление авторитетом» и закрепление чьих-либо позиций, образующие «якоря» группового суждения и препятствующие креативному мышлению (в частности, можно установить очередность высказывания идей, мнений, суждений в порядке от младшего к старшему);

3) возможно разделение группы на подгруппы, занимающиеся решением проблемы независимо друг от друга;

4) ознакомление с решаемой проблемой желательно проводить до коллективного обсуждения;

5) целесообразно привлечение к процессу обсуждения независимых экспертов, а также консультантов, имеющих опыт в проведении групповой работы (в частности, может быть официально назначен «адвокат дьявола», т. е. лицо, участник групповой работы, отстаивающий мнения, не совпадающие с позицией группы).

Феномен групповой поляризации, противоположный феномену групповой нормализации,[28] заключается в формировании противоположных позиций, исключающих любые компромиссы в ходе групповой дискуссии на основе разнородных мнений и суждений. При разработке управляющих решений группой возможна поляризация суждений по различным показателям, например по риску. В этом случае принятое решение может оказаться более рискованным (эффект «сдвига к риску») или менее рискованным (эффект «сдвига к осторожности») относительно усредненных суждений группы, которые появились до начала обсуждения. В крайней форме феномен групповой поляризации приводит к внутригрупповому конфликту.

Феномен социальной фасилитации [29] заключается в том, что в группе легче работать и принимать решения, чем в одиночестве. Однако положительный эффект при работе в группе возможен лишь при решении относительно простых задач в знакомом контексте, в случаях решения сложных задач ЛПР действует гораздо продуктивнее один, присутствие группы может мешать процессу поиска решения.

Уменьшение четкости связи между личным вкладом каждого в общий результат поиска решения, а также снижение чувства ответственности за конечный результат решения приводят к обратному эффекту – «социальной лености», ситуации, когда производительность участников группы уменьшается.

Феномен неадекватной оценки собственного участия заключается в преувеличении позиции участника над позицией группы или, наоборот, в принятии и закреплении мысли о невозможности повлиять на мнение группы. Этот феномен также называют феноменом «выученного диссонанса», а субъективное завышение своих собственных мнений и оценок – «асимметрией в оценке адекватности собственных и чужих аргументов».[30]

Эффект численности проявляется в том, что продуктивность работы группы имеет нелинейную зависимость от численности ее участников. Так, с увеличением числа участников группы продуктивность ее работы вначале возрастает, достигает критического уровня, а затем снижается. Данный феномен объясняется тем, что малая по числу участников группа может не обладать достаточным количеством информации для решения поставленных задач, а большие группы тяжело, порой практически невозможно контролировать. Величина оптимальной численности участников группы непостоянна и зависит от решаемой задачи, но обычно число участников находится в интервале от четырех до восьми человек.

Эффект состава – это влияние на качество решения степени однородности – оптимальности – неоднородности группы, при этом оптимальной по составу считается не слишком однородная и не слишком разнородная группа, в которой обеспечивается одновременно и широта позиций участников, и возможность их совмещения и согласования.

Феномен статусного доминирования заключается в непропорциональной дифференциации влияния (давления или поддержки), оказываемого на каждого члена группы в зависимости от его статуса. В большинстве случаев группе тяжелее повлиять на суждение руководителя, нежели на суждение рядового работника или менеджера среднего звена. Руководитель редко меняет свое мнение и способен в большей степени влиять на мнение группы в целом, чем рядовые ее участники.

Феномен идиосинкразического кредита заключается в «выдаче» группой разрешений на девиантное (отклоняющееся от общепринятых норм) поведение некоторым членам группы, пропорционально их прошлому вкладу, заслугам и статусу, занимаемому в организации. Чем выше статус члена группы, тем большей свободой поведения (высказывания суждений, выдвижения идей) он обладает. В условиях, когда требуется оригинальное решение, выходящее за рамки сложившихся стереотипов, данный феномен может играть позитивную роль, и в таком контексте его можно рассматривать как инструмент разработки неординарных управленческих решений.

Феномен неадекватности суждения действительному убеждению обусловлен либо пассивной позицией членов группы, зависимой от занимаемого статуса, либо стремлением выделиться, утвердить свою значимость. Он выражается либо в соглашательстве с лидером или большинством, вопреки личным убеждениям, принципам, моральному кодексу и здравому смыслу, либо в демонстративном несогласии, пусть даже с очевидным объективным суждением или идеей.

Феномен сдвига компетентординации [31] обусловлен либо патерналистскими ожиданиями (выражается в отсутствии инициативы по принятию решения, отказе от принятия ответственности и ожидании, что кто-то «придет и решит проблему»), либо завышением роли группы в решении задачи, действительно находящейся в области компетенции группы, или необоснованным расширением группы своих полномочий.

Феномен конформизма [32] проявляется как следование за большинством в вынесении суждений, высказывании мнений и идей. Основан на свойстве конформности, т. е. податливости человека реальному или воображаемому давлению группы, проявляющемуся в изменении его поведения и установок в соответствии с первоначально не разделявшейся им позицией большинства. Феномен разделяется на действительную конформность и мнимую. Мнимая конформность проявляется как демонстративное подчинение мнению большинства с целью избежания порицания, санкций, заслужить одобрение со стороны группы. Действительная конформность – это преобразование внутренних установок в результате пересмотра своей позиции и принятия позиции большинства.

8.1. Алгоритм анализа информации

8.2. Метод экспертного оценивания

8.3. Методы оптимизации решений

8.4. Методы моделирования и формализации проблемной ситуации

8.5. Модели систем

8.6. Единство анализа и синтеза как метод познания

8.7. Подход к исследованию операций

8.8. Аналитический метод РУР

8.9. Статистический метод РУР

8.10. Метод математического программирования РУР

8.11. Матричный метод РУР

8.12. Исследование решений на множестве Парето

Алгоритм (латинская транскрипция имени крупнейшего ученого Средневековья Аль-Хорезми Algorizmi) – математическая система операций (например, вычислений), применяемых по строго определенным правилам, которая после последовательного их выполнения приводит к решению поставленной задачи.

Анализ (гр. analysis – разложение, расчленение) – 1) метод научного исследования, состоящий в мысленном или фактическом разложении целого на составные части; 2) разбор, рассмотрение чего-либо.

Информация – 1) сообщение о чем-либо; 2) сведения, являющиеся объектом хранения, переработки и передачи; 3) в математике, кибернетике – количественная мера устранения неопределенности (энтропии), мера организации системы.

«Информация – это совокупность сведений об объекте, которая может быть представлена фактическими данными и зависимостью между ними».[33]

Информация – сообщение о событии, принятое, понятое и оцененное как полезное.

На основе вышеприведенных определений синтезируем следующее определение.

Алгоритм анализа информации – это последовательность операций, применяемая по определенным правилам, направленная на разложение сведений, уменьшающих неопределенность, с целью их изучения, систематизации и генерирования знания как для решения задач организации, так и для формирования коллективного знания организации, как, что, кто, когда и почему (зачем) должен делать.

«Управление экономическими системами принимает все более информационный характер. Современный менеджмент имеет дело не столько с реальными экономическими объектами, сколько с их информационными моделями. Тем не менее ответственность за принятие решений на основании информации, получаемой с помощью технических средств, возлагается только на человека». [34] Иначе говоря, человек как естественная биологическая система, наделенная интеллектом, – одновременно и объект, и субъект информационного пространства.

Оперируя информацией, полученной из различных источников, основываясь на жизненном опыте и знаниях методов обработки информации, человек, выделяя только те сведения об объекте, которые необходимы (на его взгляд, и уже тут присутствует субъективность) для принятия решений и управления системами осуществляетосознанный выбор методов воздействия на систему (т. е. принимает решение).

«В теории менеджмента положен принцип приоритета “человеческого” интеллектуального капитала – не труд (в классическом понимании, физическая составляющая) и капитал (финансы), а знания и информация, порождающие новые технологии, являются объектом управления».[35] Нельзя не согласиться, что современная теория управления затрагивает не только управление такими искусственными системами, как организации, но и знаниями как одной из ее подсистем.

«Определяющим фактором развития самоорганизующихся систем является информация». [36] А вот это утверждение несколько неадекватно реальности, ведь сама по себе информация, сколь бы полной, достоверной и структурированной она ни была, не содержит готового решения проблемы. Она лишь структурированный набор необходимых данных, т. е. параметров управляемой системы.

Для того чтобы структурированный набор данных был полезен, должны быть также определены функциональные зависимости, причинно-следственные связи, конфликты функций, целей и приоритетов, что в большинстве случаев фиксирует проблему и уже содержит ее причину и как следствие в какой-то мере определяет точку приложения усилий по ее решению. А далее обобщенный опыт, полученный в процессе решения задач управления реальной действительностью (в некоторой ее части), позволяет генерировать информационные модели компонентов действительности, часть из которых, будучи проверенными на практике и став общепризнанными, – определяющие факторы поведения человека, называемые знаниями. Людей, являющихся носителями уникального подсознательного (интуитивного) знания, основанного на опыте, называют экспертами. Разница между ученым и экспертом состоит в том, что ученый на основе теоретических обобщений опыта (как своего, так и чужого) способен генерировать теории, которые, будучи проверенными на практике и общепризнанными, становятся новым знанием и формируют общественное устройство.

Персонал организации, являющийся носителем исключительного знания (так как это пока еще не обобщенное знание и относится к какой-то конкретной организации), – ее главная стержневая компетенция.

Но любое знание со временем «устаревает», изменяется внешнее окружение организации, из организации выбывают кадры, приходят новые, с новыми знаниями и новым опытом. Управление (с позиции теории систем) есть функция управляющей системы в отношении управляемой, заключающаяся в оказании воздействий, направленных на обеспечение требуемой функциональности управляемой системы. Управление изменениями в организациях с этой позиции – управление знаниями организации как определяющей нематериальной компонентой ее функционирования и развития. Именно управление знаниями организации позволяет разрешить противоречие между стремлением организации к пассивной устойчивости и необходимостью ее развития как реакцию на изменяющиеся параметры окружения.

Если данные – это неупорядоченное множество параметров системы и куча, то под информацией понимают взаимосвязанные отношениями структурированные данные, представляющие собой систему данных, связанную отношениями с другими элементами и подсистемами организации.

Специфика информации заключается в том, что в момент ее анализа и обработки она, будучи компонентом управляемой системы, отражающим ее состояние, трансформируется в систему элементов, оперируя которой с использованием научных методов получают модель состояния системы. Проецируют модель на цель, определяют отклонения ее параметров (патологию), производят изменения в этой системе (синтез нового знания), а затем новую модель вновь трансформируют в информацию и по каналам прямой связи данная информация «доносит» знание до управляемой системы.

Для того чтобы данные можно было считать информацией, они должны соответствовать некоторым требованиям, заключенным в вышеприведенных определениях. Итак, информация должна:

1) снимать или уменьшать неопределенность;

2) храниться;

3) быть адекватной реальной действительности;

4) быть непротиворечивой;

5) быть достаточной;

6) быть понятной;

7) быть связанной отношениями хотя бы с одним элементом управляемой системы и одним элементом управляющей (иметь «отправителя» и «получателя»);

8) быть структурированной или подвергаться структурированию.

В результате анализа информации, полученной из различных источников, происходит генерирование знания: как, кто, что, когда и почему должен делать для достижения целей личных, целей подразделений и целей организации. Ответ на вопрос почему может показаться лишним, но именно он определяет цели субъектов в контексте целей организации (персонал организации в таком случае не остается в неведении по поводу своей функции и получает естественную мотивацию простым объяснением своего вклада в осуществление миссии организации). В свою очередь информация – также «транспорт» знания и выполняет функцию связи, обеспечивающую передачу управляющих воздействий от управляющей системы к управляемой.

Таким образом, для управления системой (например, системой менеджмента или одной из ее подсистем – подсистемой функциональных стратегий) необходимы и достаточны три информационных канала связи: прямой, обратной и с внешней средой. По каналам обратной связи и связи с внешней средой информация поступает в управляющую систему, затем анализируется и далее по каналу прямой связи в управляемую систему направляется управляющая информация, цель которой – изменение параметров системы в соответствии с целями организации.

Движение информации по каналу связи называется информационным потоком. Модель информационных потоков организации приведена на рис. 8.1.

По каналу обратной связи в управляющую подсистему (систему менеджмента) кроме информации о состоянии управляемых подсистем также поступает информация о воздействиях ближней внешней среды (поставщики, потребители, конкуренты) на различные подсистемы организации.

На рис. 8.1 показано, что анализ информации – одна из подфункций всех функций менеджмента (планирования, организации, мотивации и контроля), обеспечивающая их выполнение.

Общий алгоритм анализа информации может выглядеть так, как это показано на рис. 8.2. До тех пор пока исходные данные не будут проверены на соответствие перечисленным выше требованиям, их нельзя считать достоверными.

После того как данные признаются информацией, на их основе строятся модели организации, ее подразделений, иных систем или подсистем; проблемной ситуации, ситуации кризиса и т. п. событий. Вначале строится модель «черного ящика», затем модель состава, модель структуры и в финале модель «структурной схемы». Построенные модели проверяют на то, снимает ли получившаяся информационная модель неопределенность. Если модель не снимает неопределенность, то необходима дополнительная информация; если снимает, то сравнивают контрольные параметры системы с требуемыми; если расхождение в допустимых пределах, то это означает, что управляемая система не нуждается в воздействии управляющей.

Если обнаруживается расхождение параметров, то определяют, какие управляющие параметры влияют на параметры, по которым обнаружено отклонение, и разрабатывают мероприятия по необходимым управляющим воздействиям.

Метод экспертного оценивания относится к инструментарию количественной оценки качества альтернатив в условиях слабоформализуемой проблемной ситуации.

Сущность метода экспертных оценок заключается в логико-интуитивном анализе внутренней и внешней среды организации, разработке альтернатив и количественной оценке их качества. Обобщенное мнение экспертов служит основанием для осуществления выбора.

Комплексное использование интуитивного и логического мышления, а также формальной обработки количественно выраженных суждений экспертов позволяют получить показатели качества альтернатив при решении слабоформализуемых задач выбора. Эксперты при этом выступают в роли «измерительных приборов», позволяющих определить их относительную погрешность (по разбросу суждений) и оценки, интерпретация которых дает требуемый результат.

Экспертные суждения – это содержательные высказывания (определяющие состав, структуру, функциональность исследуемой системы, сущностей и их атрибутов), количественная или качественная оценка какой-либо сущности (т. е. определение количественных и качественных атрибутов и их значений).

Типовые задачи, решаемые методом экспертного оценивания, следующие:

? определение состава возможных событий в какой-либо системе в конкретном интервале времени;

? установление вероятностей событий и временных интервалов в множестве событий;

? структурирование проблемного поля организации и определение приоритетности решения проблем;

? дифференциация целей управления до задач и определение приоритетности их решения;

? генерирование альтернатив; фильтрация множества альтернатив и оценка их предпочтительности.

Этапы экспертизы. Процесс экспертизы в общем случае условно может быть разбит на следующие этапы, последовательность и содержание которых могут варьироваться в зависимости от реальных условий и ограничений:

1) определение задач экспертизы;

2) формирование аналитической группы;

3) отбор экспертов и формирование эксперт-группы;

4) организация и проведение опроса;

5) анализ и обработка эксперт-информации;

6) интерпретация полученных результатов и представление их в форме, пригодной для осуществления выбора ЛПР.

Первые три этапа относятся к подготовке экспертизы. При подготовке экспертизы важно сформулировать ее задачи, т. е., основываясь на информации о проблемной ситуации, определить, какие проблемы требуется решить и какой ожидается результат. На основе сформулированных задач формируется аналитическая группа, в задачи которой входит:

? разработка методов опроса;

? отбор экспертов и формирование эксперт-группы;

? проведение опроса экспертов;

? анализ результатов опроса и их интерпретация.

Аналитическая группа, в зависимости от сложности и специфики проблемной ситуации, может быть сформирована на первом этапе. В этом случае помимо перечисленных задач на нее возлагается также определение задач экспертизы.

В случаях особенной сложности проблемной ситуации, неопределенности среды и большого масштаба требуемых изменений, что характерно при решении стратегических проблем, может потребоваться привлечение к организации процесса экспертизы внешних консультантов по управлению.

Субъекты и объекты экспертизы. Модель «черного ящика» процесса экспертной оценки представлена на рис. 8.3. На входе процесса экспертного оценивания в случае, когда принимается стратегическое решение, кроме параметров внутренней среды, характеризующих проблемную ситуацию и ресурсы организации, также включаются параметры внешней среды. Необходимость включения параметров внешней среды в таком случае объясняется спецификой стратегических управленческих решений.

Персонал организации – ее важнейший ресурс, представляющий ее стержневые компетенции, – основной источник субъектного состава процесса оценивания. В случаях, когда кадровый потенциал не позволяет привлечь к процессу оценивания работников организации (либо по причине низкого интеллектуального потенциала, либо в силу занятости в производственных и иных процессах), можно воспользоваться услугами сторонних экспертов, что сопряжено, впрочем, с рядом барьеров.

Тем не менее привлечение сторонних экспертов – единственный выход для обеспечения проведения экспертизы в случаях, когда работники предприятия не могут быть привлечены к процессу оценивания. Кроме того, привлечение сторонних экспертов (при обеспечении их информированности) позволяет значительно повысить объективность оценок. Тут возникает противоречие: с одной стороны, кто, как не работники организации обладают требуемой для проведения оценки информацией, а с другой, независимые сторонние эксперты способны наиболее объективно проводить экспертную оценку.

Данное противоречие решается путем привлечения к процессу оценивания консультантов по управлению, одна из задач которых – организация взаимодействия участников процесса, в результате которого происходит взаимное информирование сторонних и внутренних экспертов.

Субъектный состав экспертизы. Как система процесса оценки он может быть получен из круга решаемых задач и условий, в которых происходит процесс РУР.

В общем случае субъектный состав процесса экспертной оценки следующий (рис. 8.4):

? субъект (лицо или группа лиц), принимающий решение, – в этом случае в данное понятие включается не только лицо или группа, осуществляющая выбор, но и участники активной группы, т. е. лица, заинтересованные в решении;

? информаторы – это все те люди – источники информации, непосредственно связанные с процессами переработки ресурсов или управления;

? эксперты – это специалисты в конкретных областях функционирования организации (владеющие технологией переработки ресурсов) или в области управления ею (владеющие технологией управления), обладающие необходимыми процедуральными знаниями и способные на основе вновь поступившей информации выносить суждения, рекомендации и заключение по объекту экспертизы в пределах своей компетенции;

? консультанты по управлению – специалисты в области организации процессов выявления проблем, определения видения, миссии, целей, разработки критериев, генерирования альтернатив и их оценки, владеющие специальными инструментами и технологией разработки управленческих решений;

? аналитики – специалисты в какой-либо узкой области знаний, способные проводить анализ в областях решаемых проблем и владеющие специальными инструментами анализа и технологией их применения.

Объектный состав процесса экспертного оценивания. Представляет собой информационные модели действительного и желаемого состояний организации, а также условий среды, в которых она функционирует (рис. 8.5). Кроме этого в объектном составе могут присутствовать базы знаний, образованные путем анализа и систематизации как внутреннего опыта организации, так и внешнего (опыта других организаций).

В качестве объектов оценивания обычно выступают альтернативы решения проблем, генерируемые на основе контекста, в котором происходит разработка решения. При этом в функции эксперт-группы входит как генерация альтернатив, так и их оценка с выработкой рекомендаций по решению проблем.

Рассмотрим подробнее методы формирования эксперт-групп, методы сбора и обработки информации, получаемой от экспертов, и расширения метода экспертных оценок.

По объекту исследования экспертная информация может быть разделена на следующую информацию о:

? миссии и целях системы (в том числе рангах целей);

? функциях системы;

? составе системы;

? связях между элементами системы;

? тенденциях развития системы (прогнозе развития при различных факторах среды);

? возможных вариантах изменения системы (альтернативах);

? весах (рангах, значимости) элементов системы и их функциях.

На точность результатов экспертизы существенно влияет состав эксперт-группы. Одна из задач процедуры отбора – формирование системы характеристик эксперта. А. С. Малинин и В. И. Мухин предлагают для описания экспертов, с точки зрения оценки качества решения проблемы, использовать следующие характеристики: компетентность, креативность, конформность, аналитичность, широту и глубину мышления, самокритичность и др.

Под компетентностью понимают степень квалификации эксперта в определенной области знаний, обладание компетенцией (компетенция – круг вопросов, для решения которых лицо обладает необходимыми знаниями и умениями).

Креативность (англ. сreate – создавать) – это способность видеть контекст (существенные по отношению к данной проблеме обстоятельства) и создавать на его основе модели необходимых изменений, т. е. разрабатывать альтернативы.

Конформность – с одной стороны, способность личности к действительному преобразованию индивидуальных установок в результате внутреннего принятия позиции окружающих, которая оценивается как более объективная и обоснованная (обычно играет положительную роль), а с другой стороны, неустойчивость мнения, подверженность влиянию более авторитетных членов группы (играет отрицательную роль).

Аналитичность – в широком смысле способность эксперта к анализу и самоанализу, в узком смысле – способность анализировать проблемную ситуацию, т. е. выделять в ней элементы, определять связи между ними и функциональные зависимости, что позволяет находить место рассогласования в системе и разрабатывать модели требуемых изменений.

Широта мышления – это способность эксперта представлять исследуемую сущность не только в общем контексте, но и в других контекстах, формирующих новый аспект исследуемой сущности.

Глубина мышления – это способность эксперта представлять максимально возможное множество аспектов исследуемой сущности именно в данном контексте.

Самокритичность – способность эксперта абстрагироваться от эмоционального контекста и объективно оценивать собственную позицию.

Компетентность экспертов оценивается определением коэффициента компетентности k по простой и полной методике. Коэффициент компетентности k вычисляется на основе суждений эксперта о степени своей информированности по решаемой проблеме с указанием источников аргументации своих суждений:

где k_u – коэффициент информированности, получаемый на основе самооценки эксперта по 10-балльной шкале, умножаемый на 0,1;

k_a – коэффициент аргументации, получаемый в результате суммирования баллов по табл. 8.1.

Эксперт заполняет таблицу без значений степеней влияния, оценивая влияние источников по качественной шкале: высокая – средняя – низкая. Затем качественные оценки заменяются их количественными показателями и подсчитывается (суммированием значений) количество баллов по всем источникам.

При этом должны выполняться условия: 0 ? k_a ? 1, 0 ? k_u ? 1 и соответственно 0 ? k ? 1.

Источник: Малин А. С., Мухин В. И. Исследование систем управления: Учебник для вузов. – Изд. 2-е. М.: ГУ ВШЭ, 2004. – С. 340

Анкетирование считается наиболее эффективным и самым распространенным видом опроса и заключается в заполнении экспертами опросных листов-анкет.

«Анкета – это определенным образом организованный набор вопросов, ответы на которые позволяют получить информацию об объекте экспертизы, необходимую для проведения управленческого анализа».[37]

По мнению Т. Гавриловой, анкетирование – наиболее жесткий метод сбора экспертной информации, поскольку он наиболее стандартизирован – аналитик заранее составляет вопросник или анкету, размножает ее и использует для опроса нескольких работников компании.[38]

В зависимости от того, какие задачи ставятся перед экспертами и, соответственно, какую информацию требуется собрать в результате проведения анкетирования, целесообразно рассмотреть следующие типы анкет.

Фактографические анкеты позволяют собрать объективную информацию об анализируемом объекте и получить, таким образом, систематизированную информационную модель объекта анализа (например, информационную модель внешней среды).

Тематические анкеты – анкеты, позволяющие собрать информацию по определенной тематике (например, о работе кадровой подсистемы, подсистемы маркетинга или управления).

Анкеты альтернатив – анкеты, предназначенные для разработки альтернатив.

Оценочные анкеты – анкеты, предназначенные для оценки объектов экспертизы или элементов оцениваемой системы, в том числе альтернатив. Другими словами, все перечисленные выше типы анкет могут быть оценочными помимо обозначенных особенностей в случае, когда в анкете предусмотрены поля для вынесения суждений.

Вопросному составу анкеты и структуре вопросов следует уделять пристальное внимание, результаты анкетирования должны обеспечивать ЛПР максимально полной и достоверной информацией, необходимой для принятия решения.

Типология вопросов, применяемых при составлении анкет, представлена в табл. 8.2.

Источник: Малин А. С., Мухин В. И. Исследование систем управления. – С. 343

Окончательный вопросный состав анкеты формируется после ее пилотажа, т. е. апробации опроса экспертов с целью выявления некорректных, неясных вопросов, вызывающих дополнительные (со стороны экспертов) вопросы, и т. п. Кроме анкет-опросников экспертам предоставляется пояснительная записка, объясняющая исходные условия (цель и задачи опроса, объект экспертизы, сведения о проблемной ситуации, т. е. ее модель) и правила по заполнению анкет.

Анкетирование как процесс сбора информации может быть очным и заочным.

Очное анкетирование – это непосредственный контакт опрашивающего и опрашиваемого, предполагающий разъяснения по ходу опроса со стороны первого (недостаток – субъективное влияние опрашивающего на ответы опрашиваемого, достоинство – возможность уточнения и разъяснения вопросов).

Заочное анкетирование не требует непосредственного контакта опрашиваемого и опрашивающего и позволяет привлекать к процессу оценивания территориально разделенных экспертов (например, из разных городов или структурных подразделений организации) без их отрыва от выполняемых функций (недостаток – невозможность уточнения вопросов, проблемной ситуации и правил по заполнению анкет).

Экспертное ранжирование.Рангом называется степень отличия по какому-либо признаку, а ранжированием – процесс определения рангов, относительных количественных оценок степеней отличий по качественным признакам (например, расположение факторов в порядке их существенности, значимости в данном исследовательском контексте).

Ранжирование применяется в случаях, когда невозможна или нецелесообразна непосредственная оценка. При этом «ранжирование объектов содержит лишь информацию о том, какой из объектов более предпочтителен, и не содержит информацию о том, насколько или во сколько раз один объект предпочтительнее другого. Объект, расположенный в ранжировании эксперта, скажем, на третьем месте, может превосходить объект, расположенный на четвертом месте, в 1,01 раза, а может превосходить и в 101 раз».[39]

Метод простой ранжировки[40] заключается в том, что эксперты располагают объекты ранжирования (например, критерии) в порядке убывания их значимости (для альтернатив это убывание предпочтительности). Ранги обозначаются цифрами от 1 до n, где n – количество рангов. Сумма рангов S_n при этом будет равна сумме чисел натурального ряда:

Так, при n = 6 последовательность рангов альтернатив A_n может выглядеть следующим образом: 2, 4, 1, 3, 6, 5, что означает, что ранг альтернативы A₃ равен единице (R_A3 = 1) и она наиболее предпочтительна из всех шести альтернатив (наименее предпочтительна альтернатива A₅, так как R_A5 = 6).

При ранжировании n объектов m экспертами ранжирование проводят следующим образом.

1. Каждый эксперт выносит суждения о рангах объектов.

2. Для каждого объекта подсчитывают сумму рангов, полученных от всех экспертов, т. е.

где S_n – представляет собой результирующий ранг n-го объекта;

???? – суждение m-го эксперта о ранге n-го объекта.

3. Определяют ранги объектов (от 1-го до n), начиная от наименьшего до наибольшего результирующего рангов.

Метод непосредственной оценки заключается в отнесении объекта оценки к определенному значению по оценочной шкале (т. е. в присвоении объекту оценки балла в определенном интервале). Например, оценка от 0 до 10 в соответствии с предпочтением по какому-либо признаку или их группе (например, альтернативы, по предпочтению, критерии – по значимости, факторы внешней среды – по оказываемому влиянию, проблемы – по приоритетности решения).

Для дальнейшей обработки полученные оценки могут быть пронормированы, т. е. их сумма может быть приведена к единице путем деления каждой оценки на их общую сумму.

Для наглядности и удобства обработки (например, осуществление выбора ЛПР) оценки могут быть переведены в ранги. Максимальной оценке при этом соответствует наивысший ранг, т. е. 1, а минимальной – n (при n – количестве объектов оценки).

При оценке объекта по нескольким параметрам (например, при оценке альтернатив по нескольким критериям) cуммарная оценка объекта проводится следующим образом.

1. Эксперты выносят суждения о весах параметров (например, о весах критериев) и оценках объекта по множеству параметров (например, оценки альтернатив по критериям).

2. Аналитики обрабатывают полученные оценки: вычисляют нормализованные веса параметров (например, критериев) по формулам арифметического среднего, геометрического среднего или средневзвешенного. Так, методом вычисления средних арифметических веса находятся следующим образом:

? нормализуют оценки весов параметров отдельно по каждому эксперту (табл. 8.3, стр. 2–4)

? находят средние арифметические весов параметров (см. стр. 5 табл. 8.3);

? подсчитывают оценки объектов по параметрам, вычисляемым аналогично вычислению весов параметров, и определяют комплексные оценки объектов по следующей формуле:

где R_i – комплексная оценка i-го объекта (i = 1…n, где n – количество объектов оценки);

k_j – нормализованный весовой коэффициент j-го параметра;

r_ij – нормализованная оценка i-го объекта по j-му параметру;

m – количество параметров.

Затем комплексные оценки нормализуют.

Метод парных сравнений. Метод парных сравнений заключается в определении предпочтений элементов, расположенных в левом столбце, над элементами, расположенными в верхней строке. При этом составляется матрица, по строкам и столбцам которой располагают сравниваемые объекты (табл. 8.4).

В табл. 8.4 в ячейке A₁₂ вписана единица, это означает, что элемент A₁ получает бoльшую оценку, чем элемент A₂, соответственно в ячейке A₂₁ пишут 0, а затем, суммируя значения по строкам, получают ранги объектов.

Оптимальным считается решение, обеспечивающее максимальную эффективность. Оптимизация решения – поиск оптимального множества факторов, влияющих на его результат.

Р. А. Фатхутдинов называет следующие методы, применяемые для оптимизации решений.

? Анализ (гр. analysis – разложение, расчленение) – метод научного исследования, состоящий в мысленном или фактическом разложении целого на составные части.

? Синтез (гр. syntesis – соединение, сочетание, составление) – метод научного исследования какого-либо предмета, явления, состоящий в познании его как единого целого, в единстве и взаимной связи его частей.

? Прогноз (гр. prognosis – предвидение, предсказание) – научно обоснованная гипотеза о вероятном будущем состоянии экономической системы и экономических объектов и характеризующих это состояние показателей.[41] Прогнозирование – процесс разработки, составления прогноза.

? Моделирование (фр. мodelle, от лат. modulus – мера, образец) – воспроизведение экономических объектов и процессов в ограниченных, малых, экспериментальных формах, в искусственно созданных условиях.

Описание системы (будь то проблемная ситуация, подсистема маркетинга, учета или организация как система в целом) на любом языке отражает лишь некоторые стороны явлений и никогда не бывает абсолютно полным.

Под моделью понимают описание, охватывающее и отображающее атрибуты (свойства, показатели, параметры, принимаемые формы) сущности, интересующие исследователя с позиции получения результатов по проблеме исследования, т. е. с позиции достижения его (исследования) целей. Под сущностями в данном контексте понимают явления, процессы, системы различной природы, что-то иное, поддающееся описанию. Из приведенного определения ясно, что все модели субъективны. Еще одна особенность моделей заключается в том, что сущности могут быть смоделированы на различных языках описания.

Моделирование условно можно разделить на образное, логическое, физическое, экономико-математическое и ассоциативное.

Образная модель – это модель, возникающая в сознании человека, представляющая собой зрительный, слуховой, осязательный или обонятельный отпечаток, некий образ явления действительности. Образная модель представляет собой фрагмент действительности (то, что Дж. Миллер назвал чанком, вкладывая в это понятие «отрезок запоминаемой человеком информации»).[42]

Следует отметить, что образ – это еще не информация (см. тему 7). Приближенно образную модель можно считать кучей атрибутов сущности. Сама сущность объективируется в некоторой своей части в процессе возникновения ассоциативных связей между образом и человеческой системой переработки информации (в части ее долговременной памяти) в процессе мышления и дальнейшем распознавании элементов и компонент, а также систематизации образной модели. Систематизация при этом характеризуется возникновением, генерированием основных связей между элементами и компонентами системы.

Приведем пример. Исследователь видит станки (1), слышит шум работающих машин и механизмов (2), видит поступательное движение трансформируемых и приобретающих различную форму (например, усложняющихся) металлических объектов (3), видит как минимум две категории персонала (рабочие (4) и управляющие (5), слышит их голоса (6), чувствует запах смазки и окисляющегося металла (7).

Зададимся рядом вопросов и попытаемся на них ответить.

? Почему глаголы «видит» и «слышит» чередуются? Потому что внимание человека носит избирательный характер.

? Почему именно в такой последовательности? Потому что после получения некоторой зрительной информации в случае, когда идентификация объекта невозможна только по зрительному образу, внимание человека переключается на поиск дополнительных идентификаторов (слуховых, обонятельных и осязательных).

? Почему наблюдатель остановился на запоминании лишь семи атрибутов сущности? Потому что количество ячеек кратковременной памяти (чанков) равно 72, а это означает, что человек может удерживать в кратковременной памяти от пяти до девяти информационных отрезков.

Далее происходит процесс идентификации элементов, определения связей между ними и синтез модели системы: функции системы, ее элементов, подсистем, а также структуры системы.

В итоге в сознании формируется образная модель системы промышленного производства. В процессе синтеза модели может потребоваться дополнительная информация в зависимости от цели наблюдения. Если, например, исследователь задался целью сформировать модель системы управления производством, то по форме одежды, действиям и поведению работников он может классифицировать их на управленческий персонал, рабочих, а также служащих. Далее в процессе интервью (вербальной коммуникации) он может определить их функции, возрастной состав, уровень профессионализма, степень удовлетворенности условиями труда и т. п.

Вербальная модель системы – модель системы, выраженная в языковой знаковой системе (словами). Особенность таких моделей состоит в том, что они уже не образы в мышлении, а информация, или, точнее, информационная модель исследуемой сущности. Такая модель может быть в устной или письменной форме. В первом случае эти модели представляют собой временной последовательный информационный поток, кодированный в звуковых колебаниях определенных тембров, пауз и интонаций. Во втором – массив символов, последовательное воспроизведение которых (вслух или мысленно) приводит к восстановлению образной модели в сознании человека.

Необходимо отметить, что вообще процесс принятия решения – это мыслительная работа ЛПР, происходящая в его сознании над образной моделью проблемной ситуации, с применением средств, лишь помогающих ему принять оптимальное решение, т. е. так изменить модель реального объекта, процесса, явления (т. е. сущности), чтобы была достигнута цель – разработка управляющего решения.

Перенос изменений из модели на реальный объект осуществляется уже в процессе реализации УР, а контроль за его исполнением подразумевает сравнение разработанной модели с реальным объектом и выявление отклонений реальных показателей от запланированных.

Для передачи, хранения, исследования, совершенствования и практического использования многоаспектных образных моделей применяют различные «разрезы» или виды моделей. Например, при разработке стратегических решений требуется построение как вербальной модели решения (кто, что, когда и с использованием каких средств должен делать), так и математической (для того, чтобы можно было отслеживать процесс изменений в организации и вовремя производить корректировку стратегии).

Оперативные проблемы (например, смена производственной линии) требуют формализации до математической модели в процессе их решения и трансформации (интерпретации математических вычислений) в вербальные модели (например, передача указания работникам: какое оборудование, куда и в какие сроки необходимо установить).

Примером логического моделирования может служить процесс составления дерева решений (рис. 8.6).

Физические модели представляют собой пропорционально уменьшенные натуральные объекты, изготовляемые из различных материалов (пластилин, дерево, пластмасса, пенопласт и т. п.). Такие модели позволяют исследовать параметры натуральных объектов, не прибегая к дорогостоящему процессу их создания в натуральную величину.

Экономико-математическое моделирование – это процесс создания экономико-математической модели. Экономико-математическая модель – абстрактное представление экономического явления, процесса или объекта с использованием научной абстракции и числовых величин, отражающих (показывающих) необходимые свойства объекта и позволяющие производить математические операции с различными свойствами явлений, процессов или объектов.

Абстрактное моделирование предполагает создание модели процесса, объекта, явления в форме, содержащей интересующие исследователя свойства, например, сохраняющие состав, структуру, отношения между элементами, принципы функционирования.

Так, когда исследуют эффективность УР, не принимают во внимание, из каких этапов состоит реализация УР, кто его будет реализовывать и контролировать процесс реализации. Принимаются во внимание лишь показатели эффективности решения (такая модель называется моделью эффективности УР).

Необходимо отметить, что модель – всегда абстракция, поскольку если модель совпадает с реальным объектом, явлением или процессом, то это уже его копия. В контексте конкретного исследования не принимаются во внимание какие-либо свойства натурального объекта явления или процесса. Например, если строится модель автомобиля в натуральную величину, для изучения его аэродинамических характеристик и совершенствования формы кузова, то нецелесообразно оснащать такую модель двигателем. Исследователя интересует в данном исследовательском контексте лишь влияние формы автомобиля на его аэродинамические характеристики. Более того, если уменьшение размеров модели не вносит ощутимых искажений в исследуемый процесс обтекания автомобиля воздушными потоками, то для исследователя гораздо удобнее и дешевле создание уменьшенной модели.

Ассоциативное моделирование предполагает изображение трудно представимых категорий в категориях легко представимых или представимых в тех категориях, которые необходимы исследователю для исследования объекта процесса или явления в данном проблемном контексте.

Например, механические часы – это механическая циклическая модель времени, электронные – электронная модель времени, песочные – физическая модель времени.

Перечислим требования, которым должна удовлетворять модель.

1. Адекватно отражать те аспекты объектов, явлений и процессов, которые необходимы исследователю.

2. Обладать достаточностью и одновременно неизбыточностью необходимых для исследования параметров.

3. Соответствовать по форме тем методам, которые предполагается применять в процессе исследования, операциям, проводимым с моделью (испытаниям, сравнениям, выявлением свойств и зависимостей между ними, значениям параметров при определенных условиях и т. п.).

Простейшая модель системы – модель «черного ящика». Такая модель не отражает состав, отношения между элементами системы (структуру) и их функциональное назначение (включая функциональные зависимости). Она лишь определяет миссию системы, т. е. ее предназначение, роль в надсистеме (системе высшего порядка по отношению к исследуемой). Обычно такие модели отображают, какие компоненты входят в систему и какие выходят из нее. Например, в часы входит труд, затрачиваемый для завода пружины, а выходит информационная механическая модель времени.

Примером модели «черного ящика» может служить графическая модель электронного элемента 2И-НЕ (рис. 8.7).

Приведенная модель системы обозначает, что система имеет два логических входа A и B и один выход. Элемент осуществляет операцию конъюнкции двух сигналов и операцию отрицания. Известны состояния выхода при различных комбинациях состояний входов, отражаемые знаковой моделью и представленной таблицей истинностей (табл. 8.5).

Вербальная модель логической системы в таком случае звучит так: «Имеется логическая система с двумя входами и одним выходом, выполняющая функцию конъюнкции сигналов входов и отрицание результата, заключающуюся в том, что ложное состояние выхода обеспечивается тогда и только тогда, когда состояния двух входов истинны, в противном случае (при иных комбинациях состояний входов) состояние выхода истинно. Состояние неопределенности не возникает ни при каких комбинациях состояний входов». При этом исследователя не интересует элементный состав и структура, а также принцип преобразования сигналов, ему важно лишь, какую функцию выполняет система, для чего она служит.

Анализ и синтез – два взаимосвязанных метода, позволяющих определить элементный состав системы, ее структуру и функциональные зависимости между элементами.

Единство анализа и синтеза легко представить, если рассмотреть его на примере дерева эффективности управляющего решения (рис. 8.8).

На нулевом уровне дерева показатель эффективности УР выражается отношением эффекта от его реализации к сумме затрат на разработку и реализацию.

Анализ эффекта от реализации УР, а также затрат на разработку и реализацию УР дает исследователю состав системы, структура формируется с применением синтеза и позволяет построить математическую модель с использованием весов, входящих в перечисленные категории элементов. Это значит, что если в качестве эффекта от реализации использовать степени достижения целей УР, выраженные количественно и проранжированные по значимости и разделить на сумму затрат ресурсов, то в результате будет синтезирована математическая модель эффективности УР. При этом затрачиваемые ресурсы тоже могут быть проранжированны по принципу приоритетности использования. Например, человеческие ресурсы могут быть в наличии, а вот финансовые придется изыскивать, «перебрасывать» из других источников возникновения затрат, что может привести к появлению новых проблем. Таким образом, можно получить относительные коэффициенты эффективности УР, позволяющие сравнивать альтернативы.

Под операцией понимают любое целенаправленное действие. Цель (или цели) операции при этом формируются субъектами целеполагания. Под исследованием операций (ИО) понимают обоснование решений, принимаемых во всех областях целенаправленной деятельности человека, путем применения математических количественных моделей и методов.

Задача ИО состоит в том, чтобы найти оптимальный способ достижения цели или целей. Ю. Б. Геймер ввел новый термин «теория исследования операций» для того, чтобы подчеркнуть необходимость и объективное существование концепций теории и общей методологии при решении задач выбора различной природы.

Несмотря на то что теория ИО широко использует математические методы, главное содержание дисциплины – сложные задачи выбора, их математическая формализация.

О. И. Ларичев приводит две классические задачи, решаемые методами исследования операций, со ссылкой на первоисточник.[43] Еще более обобщим приведенные задачи.

Задача 1. Постановка обобщенной транспортной задачи.

Дано. Транспортная компания, занимающаяся перевозками пассажиров по разным маршрутам. Известны потоки пассажиров между различными пунктами и общее число имеющихся транспортных средств разных типов.

Найти. Сколько транспортных средств и какой вместимости должно обслуживать различные маршруты так, чтобы расходы на их обслуживание были минимальны?

Задача 2. Постановка задачи о назначениях.

Дано. Число работ; стоимость выполнения каждой из работ каждым исполнителем.

Найти. Распределение работ так, чтобы суммарная стоимость их выполнения была минимальной и при этом каждый исполнитель выполнял одну работу.

Рассмотрим процесс оптимизации системно, определив модель «черного ящика» и далее модели состава (методы) и функциональные модели (в какой последовательности и как применяются методы).

На входе в систему ИО должны быть:

? цель операции;

? запас активных средств, доступных для проведения операции;

? множество альтернатив (способов использования ресурсов);

? критерий (количественно выраженная цель, на соответствие которой сначала проверяются альтернативы – это фильтрация, и по которой затем сравниваются – это оценка);

? совокупность всех ограничений и условий.

Изучение операции проводится исследователем с позиции его информированности с учетом возможного обновления информации, которая предоставляется оперирующей стороной.

На выходе системы исследования операций (СИО) – модель поведения, в результате следования которой цель операции будет достигнута с минимальными или максимальными показателями по критерию оценки (например, минимизация убытков или максимизация прибыли; минимизация издержек или максимизация показателя качества товара и т. п.).

Нетрудно заметить, что в приведенном выше примере минимизация издержек и максимизация качества товара – взаимоисключающие критерии оценки. Это означает, что одновременная оптимизация УР по данным критериям невозможна и увеличение одного показателя требует уменьшения другого. Возникает вопрос: какое соотношение между оценками по критериям наилучшее, отвечающее максимальной степени достижения целей?

Ответ на вопрос, какое приращение себестоимости оправдывает приращение качества выпускаемого товара, может быть дан лишь экспертами (людьми, обладающими уникальным процедуральным знанием) на основе их интуиции, т. е. опыта, носящего подсознательный характер. Наличие слабоформализуемых или неформализуемых факторов, порой скрытых, поскольку эксперт и сам не знает, на основании чего ставит ту или иную оценку, позволяет говорить о математических моделях и методах оптимизации УР как о методах поддержки принятия решений, а не как о методах их безусловного выбора.

Всегда существуют условия, не учтенные в модели, например при двух критериях – себестоимость и качество в случае, если предприятие придерживается стратегии минимизации издержек, то будут доминировать альтернативы с более высокими оценками по критерию себестоимости (обеспечивающие более низкую себестоимость), при этом небольшая потеря в качестве будет приемлема. Если предприятие придерживается стратегии фокусирования на элитном клиенте, то даже значительное увеличение себестоимости продукции приемлемо, если при этом будет обеспечиваться ее наивысшее качество.

Методы ИО достаточно подробно описаны в специальной литературе. Мы остановимся на трех главных направлениях теории ИО, выделяемых коллективом авторов, соответствующих трем этапам РУР и всегда присутствующих в исследовании.

Этап 1. Построение модели. Описание процесса языком чисел. При этом одна и та же модель может описывать различные по предметному содержанию (элементному составу) операции, укладывающиеся по структурному и функциональному содержанию в математическую модель.

Этап 2. Постановка задачи операции. Данный этап характеризуется как задача формализованной постановки проблемы и предполагает формирование ее целей и их формализацию, т. е. количественное выражение в виде числовой модели. В общем случае задачей ИО может быть:

? анализ неопределенностей и ограничений;

? формирование задачи оптимизации, выраженной проблемой поиска таких значений переменных, входящих в математическую модель, которые обеспечивали бы максимальную эффективность операции или, говоря языком математики, максимумов некоторой функции, отражающей исследуемое явление или процесс.

Этап 3. Собственно оптимизация. Поиск максимумов функции f(x) с применением математических методов. В некоторых случаях использование лишь математического аппарата оказывается неприемлемым в силу невозможности формализации некоторых параметров проблемной ситуации. В таких случаях комбинируют математические методы и эвристические и говорят о системе поддержки РУР методами ИО (рис. 8.9). Таким образом, эксперты и аналитики представляют собой подсистему поддержки РУР, обеспечивая ЛПР требуемой для принятия решения информацией.

Напомним основные этапы решения задачи в исследовании операций.[44]

1) построение модели исследуемого объекта, явления или процесса;

2) выбор критерия оптимальности;

3) нахождение оптимального решения.

Особенности подхода исследования операций заключаются в следующем.

1. Применение подхода ИО при условии объективности модели позволяет получить оптимальное и единственно возможное решение.

2. Несмотря на то что окончательный выбор осуществляет ЛПР, в процессе РУР ему отводится роль заказчика решения и информатора. Поиском оптимального решения занимаются аналитики.

3. Объективная модель проблемной ситуации, целевая ориентация процесса разработки УР и поиска оптимального решения с опорой на научные методы анализа ситуации и синтеза решения позволяют говорить о существовании «объективного критерия успехов в применении методов исследования операций».

Аналитический метод РУР основан на использовании в качестве модели проблемной ситуации математических или логических зависимостей в виде формул, графиков, таблиц, статей уставных документов и законодательных актов. Другими словами, в качестве исходной принимается такая информация, на основе которой можно осуществить точный выбор решения и разработать правила и инструкции УР. Основой для РУР служит ситуация, описанная формальными документами, отражающими реальную ситуацию.

Аналитический метод РУР применяется в тех случаях, когда проблемная ситуация структурирована, например, обнаружена ошибка бухгалтерского учета – требуется привлечь аудиторов для проведения проверки. Процесс принятия решения в таком случае выглядит так, как изображено на рис. 8.10.

Регламентирующие условия, таким образом, либо уже содержат альтернативы, как правило, единственное решение, либо определяют правила выбора, согласно которому принимается решение.

Э. А. Смирнов определяет следующие условия применения данного метода:

? неограниченный штат работников организации или ее подразделений;

? неограниченное время РУР;

? высокая достоверность и эффективность математических или логических зависимостей, а также большое доверие к ним со стороны руководителя;

? подготовка и реализация типовых УР.

Статистический метод РУР предполагает использование в качестве модели решения информацию о прошлом удачном опыте каких-либо организаций при подготовке и реализации УР.

Данный метод используется на стадии разработки и предполагает, по существу, анализ опыта, представленного в различных формах (например, электронные публикации, интервью с управляющими предприятий и др.). Всевозможные симпозиумы, конференции, собрания (формальные мероприятия), а также рыбалка, баня, охота, иные виды совместного отдыха (неформальные мероприятия) создают специфическую атмосферу для обмена так называемым экспертными знаниями в области управления вообще и РУР в частности. Процесс РУР при этом может выглядеть так, как показано на рис. 8.11.

Метод математического программирования выделен как самостоятельный из числа аналитических методов в силу его значимости при разработке обоснований для стратегических УР.

Метод включает систему формул и правил расчетов для нахождения условных экстремумов при анализе экономических процессов. Такие процессы описываются в виде системы уравнений. Процедура расчетов носит название математического программирования. Суть данного метода заключается в формализации исследуемых процессов и построении математической модели в виде системы уравнений и неравенств. Схематично процесс РУР методом математического программирования можно представить так, как это показано на рис. 8.12.

Особенность этого метода состоит в том, что он применим только в случаях, когда возможна формализация проблемной ситуации. Но даже в этом случае данному методу отводится вспомогательная роль, а решение принимается с учетом расчетов, которые лишь помогают ЛПР обосновать тот или иной выбор.

Принятие решения на основе матричного метода сводится к осуществлению выбора с учетом интересов всех заинтересованных сторон. Схематично процесс РУР при этом выглядит так, как это показано на рис. 8.13.

На рисунке 8.13 показано, что существует некоторое множество решений, удовлетворяющих все стороны-участники. Отказ сторон-участников от части своих интересов позволяет принять компромиссное решение, которое возможно только при достижении консенсуса (общего согласия по спорным вопросам). Принятие конфликтных решений, не учитывающих и попирающих интересы других заинтересованных лиц, ведет к обострению деловых отношений и конфронтации. Лучшее соотношение интересов достигается проведением опросов, интервью, референдумов, совещаний и деловых встреч, рассмотрением мнений сторон, писем, жалоб и т. п.

Идея построения множества Парето (рис. 8.14) возникла при появлении многокритериальных задач выбора. Визуализация множества предоставляет ЛПР возможность сравнивать предпочтительность альтернатив A₁,…, A_n, в данном случае n = 3 (сравниваются четыре альтернативы), по двум критериям C₁ и C₂. Альтернатива A₃ называется доминируемой всеми альтернативами, поскольку она хуже других хотя бы по одному критерию. Альтернативы A₁ и A₂ – доминирующие соответственно и при этом равнозначные (равные по предпочтительности) при прочих равных условиях. Выбор одной из альтернатив A₁ или A₂ осуществляется по дополнительному критерию; исходя из личных предпочтений; исходя из существующих ограничений.