3. Модели и методы принятия решений, основанные на парном сравнении альтернатив

При принятии управленческих решений руководитель предприятия должен не только полагаться на свой опыт и интуицию, но и обращаться к хорошо разработанным в настоящее время математическим моделям поддержки принятия решений, позволяющих корректно выбирать наиболее лучшие альтернативы из имеющихся. От того, насколько грамотно, квалифицированно осуществляется поддержка принятия управленческих решений, зависит успешность развития всего предприятия в целом [36, 39, 56, 65, 66, 75, 80, 84, 113].

Многочисленные исследования показывают, что лица, принимающие решения без дополнительной аналитической поддержки, используют упрощенные, а иногда и противоречивые решающие правила [1, 2, 12, 14, 29, 53, 59, 67, 74, 92]. Поддержка принятия решения требуется во всех без исключения областях прикладной деятельности человека [4, 13, 15, 19, 50, 56, 58, 59, 62, 64, 65, 68, 74, 85, 91, 101, 108, 115, 118], что связано с увеличивающимся объемом информации, необходимостью учитывать большое количество противоречивых факторов, объективных и субъективных составляющих при принятии решений.

3.1. Классификация моделей и методов принятия решений

Приведем классификацию моделей и методов принятия решений. Модель задачи принятия решений в [25] представляется в виде: , где t - постановка задачи (например, выбрать одну наилучшую в некотором смысле альтернативу или упорядочить всё множество альтернатив); - множество допустимых альтернатив; R - множество критериев оценки степени достижения поставленных целей; - множество шкал измерения по критериям (шкалы наименований, порядковые, интервальные, отношений); F - отображение множества допустимых альтернатив в множество критериальных оценок; G - система предпочтений решающего элемента; D - решающее правило, отражающее систему предпочтений. Классификация моделей задач принятия решений в [25] проводится в соответствии со следующими признаками:

1) по виду отображения F - детерминированное, вероятностное или неопределенное, можно выделить соответственно: ЗПР в условиях определенности, ЗПР в условиях риска, ЗПР в условиях неопределенности. Аналогичным образом, по полноте описания исследуемого объекта классифицируются и ЗПР в [80];

2) по мощности множества R - одноэлементное множество или состоящее из нескольких критериев, выделяются соответственно: ЗПР со скалярным критерием, ЗПР с векторным критерием (многокритериальные задачи);

3) по типу системы G - отражает предпочтения одного лица или коллектива

в целом, выделяются задачи индивидуального ПР, задачи группового ПР.

В [27] под моделью выбора понимается пара (X R), состоящая из множества альтернатив X и бинарного отношения R на нем. В [8] при определении модели ПР предполагается, что рассматривается некоторое множество исходных структур предпочтений и исследуется определенная ЗПР, процесс решения которой понимается как оптимальный выбор метода обработки исходной структуры из некоторого базового класса методов. При этом можно считать, что на множестве исходных структур задана модель решения поставленной ЗПР, если указан некий принцип или правило, согласно которому произвольному отношению ставится в соответствие некоторый набор методов. Конкретные модели ориентированы на соответствие тех или иных методов принятия решений определенным базовым структурам.

В [25] приведена классификация методов ПР по таким признакам, как содержание экспертной информации, тип получаемой информации, на основе которой можно определить группу методов ПР в условиях неопределенности (рис. 3.1).

В монографии рассматривается возможность анализа различных вопросов управления методами принятия решений в условиях неопределенности. Это связано с тем, что при исследовании экономических, социальных и других систем, в функционировании которых участвует человек, значительное количество информации может быть получено от людей, имеющих опыт работы с данной системой и знающих ее особенности, от людей, имеющих представление о целях функционирования системы. Эта информация носит субъективный характер, и ее представление в естественном языке содержит неопределенности, которые не имеют аналогов в языке традиционной математики. В этом случае лучше рассматривать задачи оптимального управления с позиций методов, учитывающих неопределенность описания модели исследуемого объекта.

Таким образом, возникающие в процессе управления предприятием проблемы, которые обладают признаками неструктурированных задач ПР, возможно всесторонне проанализировать методами, учитывающими неопределенность [10, 25, 26, 31, 36, 37, 49, 51, 56, 57, 58, 68, 70, 77, 78, 81, 86, 89, 96, 113].

Рис 3.1. Классификация методов ПР на основе содержания экспертной информации

При этом под неопределенностью будем понимать явления, не поддающиеся анализу и измерению со сколь угодно большой точностью [78]. В [80] приводится классификация неопределенностей, в которой, в частности, выделяются «неопределенности, связанные с ближайшим окружением фирмы, менеджер которой занимается прогнозированием: неопределенности, связанные с деятельностью участников экономической жизни (прежде

всего партнеров и конкурентов фирмы), в частности, с их деловой активностью, финансовым положением, соблюдением обязательств; неопределенности, связанные с социальными и административными факторами в конкретных регионах, в которых фирма имеет деловые интересы».