Экспертные оценки и способы измерений

Любые изменения в условиях или результатах деятельности ор­ганизации (промышленного предприятия, торговой фирмы или банка), связанные с той или иной альтернативой управленческого решения, можно определить только тогда, когда существуют соответствующие показатели, которые можно измерить. Но речь идет не только о количественных измерениях в привычном для нас понимании, но и о качественных оценках, позволяющих судить о динамике происходящих изменений. Поэтому, говоря об оценках экспертов, мы понимаем под ними количественные или качественные измерения соответствующих показателей.

В зависимости от целей экспертизы эксперты могут оценивать стоимость недвижимости, ожидаемый уровень инфляции, измене­ния валютного курса, надежность эмитента ценной бумаги, рейтинг банка и т.д. Объекты оценки и оцениваемые показатели весьма разнообразны. Если при этом эксперт должен измерить значение количественного показателя (дать количественную оценку), он мо­жет указать конкретное числовое значение или интервал, в котором оно лежит. Если же эксперт должен определить значение показателя, который может быть оценен только качественно (дать качественную оценку), то он может использовать для этого вербально-числовые шкалы.

Итак, экспертная информация может носить как количествен­ный, так и качественный характер. Рассмотрим наиболее распространенные методы ее измерения отдельно для каждого из этих двух случаев.

Методы получения количественных экспертных оценок

• Непосредственная количественная оценка. Эксперт непосредственно указывает числовое значение показателя для оцениваемого объекта (альтернативы), например стоимость квартиры или земельного участка, предполагаемую емкость рынка и т.п. Если конкретное значение показателя указать трудно, эксперт может определить диапазон, в котором находится это значение.

Методы получения качественных экспертных оценок

•Экспертная классификация. Этот метод целесообразно использовать, когда необходимо определить принадлежность оцениваемых альтернатив к установленным и принятым классам, категориям, уровням, сортам и т.п., например оценка дегустаторами сортов чая или определение категории отеля. Если классы установлены заранее, то эксперту последовательно предъявляют альтернативные варианты и тот определяет, к какому классу принадлежит данная альтернатива. Если же классы не установлены, то эксперту предъявляют альтернативные варианты парами и просят определить, относятся они к одному классу или к разным. После чего альтернативы предлагаются для оценки последовательно и выясняется, можно ли каждую из них отнести к одному из образовавшихся классов или для нее надо образовать новый класс. Процедура повторяется до тех пор, пока не будут оценены (расклассифицированы) все альтернативы.

•Ранжирование альтернатив. Сущность этого метода заключает­ся в упорядочении сравниваемых альтернатив по степени предпочтительности определенного признака. Если таких альтернатив сравнительно немного (не более 20), то эксперту предъявляется- весь набор альтернативных вариантов и он указывает наиболее предпочтительный среди них. Затем эксперт определяет наиболее предпочтительный вариант из оставшихся и так далее, пока все оцениваемые альтернативы не будут проранжированы. Если же оцениваемых вариантов больше, то сначала производится их разбиение на упорядоченные по предпочтению группы с помощью метода экспертной классификации, а затем ранжирование внутри каждой группы.

•Метод экспертных кривых. Этот метод применяется, когда целями экспертизы является разработка прогнозов на основе анализа динамики изменения показателей, характеризующих объект экспертизы, например, темпов роста ВВП, инфляции, уровня безработицы и т.п. Использование данного метода предполагает построение на основе имеющихся статистических данных графика, отображающего тенденцию динамики анализируемого показателя. Затем при помощи экстраполяции эта тенденция продолжается в будущее, что дает возможность оценить значение данного показателя в прогнозируемом периоде. Однако использование экстраполяции может привести к существенным ошибкам, так как не учитывает возможность качественных изменений, приводящих к смене тенденции. Поэтому далее, на основе обобщенного мнения экспертов, на графике определяются точки, в которых следует ожидать смены тенденции изменения оцениваемого показателя, что позволяет наглядно представить возможные альтернативные сценарии развития ситуации.

Двум рассмотренным выше группам методов получения экспертных оценок соответствуют и два типа шкал:

•шкалы количественных измерений;

•шкалы качественных измерений.

Количественные шкалы

Абсолютная шкала. Если требуется определить количество мест в аудитории или количество работников, необходимых для выполнения определенной операции, то число, являющееся результатом подобных измерений, определяется однозначно и является единственным. В этом и заключается особенность абсолютной шкалы.

Шкала отношений. Предполагает возможность производить измерения в различных системах единиц. Так, например, если оценивать массу предмета в килограммах, получим одно числовое значение, в фунтах — другое и т.д. Однако какой бы системой измерений ни пользоваться, отношение масс любых двух предметов будет одинаково и при переходе от одной системы к другой не меняется. То же самое наблюдается и при измерении длины предметов. Это типичные примеры шкалы отношений, в которых отношения числовых оценок остаются неизменными.

Шкала интервалов. В шкале интервалов при переходе от одной системы измерений к другой отношения числовых значений оцениваемых альтернатив не сохраняются, однако сохраняется отношение разностей числовых оценок. Примером измерений в шкале интервалов является определение температуры, которую, как известно, можно измерять по разным шкалам: Цельсия, Фаренгейта и т.д. Каждый раз мы будем получать разные числа, так как в различных шкалах используются различные точки начала отсчета и различные единицы масштаба измерений. Но эти разные числовые оценки соответствуют одной и той же температуре объекта.

Шкала разностей. Если при переходе от одной числовой системы измерений к другой меняется лишь точка начала отсчета, такие шкалы называются шкалами разностей. Примером количественных оценок в шкале разностей являются системы летоисчисления, отличающиеся точкой начала отсчета (от рождества Христова, от сотворения мира или от переселения пророка Мохаммеда из Мекки в Медину).

Шкалы качественных измерений

Качественные измерения являются гораздо менее строгими, они носят субъективный характер и для них используются другие типы шкал, основными из которых являются следующие.

Номинальная шкала {шкала наименований). Суть измерений оцениваемых альтернатив в этой шкале — разбиение их на классы по определенному признаку. Всем альтернативам, попавшим в один класс, должно соответствовать одно и то же число. Примерами измерений в номинальных шкалах может служить разбиение студентов одного курса на группы, разделение изделий по уровням качества (сортам) и т.д.

Порядковая шкала. Эта шкала используется для ранжирования, т.е. определения порядка предпочтения альтернатив, выраженности того или иного свойства, например важности, срочности и т.п.

Довольно часто в ходе экспертизы возникает необходимость измерения показателей, оценки которых носят заведомо субъективный характер. Так, например, на знаниях и опыте специалистов основаны оценки степени риска при реализации того или иного инвестиционного проекта, конкурентоспособности определенного вида продукции, уровня компетентности кандидата на вакантную должность и т.п. В этих случаях используют особый тип порядковых шкал — вербально-числовые шкалы. Их особенность как раз и состоит в том, что они позволяют измерить степень интенсивности какого-либо свойства, имеющего субъективный характер. В состав вербально-числовой шкалы входят содержательное (словесное) описание выделенных градаций и соответствующие им (градациям) числовые значения.

Наиболее известна широко применяемая на практике шкала Харрингтона, имеющая следующий вид (табл. 4.1).

Приведенные в таблице числовые значения получены на основе статистического анализа большого массива данных, благодаря чему шкала Харрингтона имеет универсальное применение и может в соответствующих модификациях (например, в виде шкалы баллов) использоваться для оценки различных показателей качественного характера.

Подводя итоги изучения экспертных методов, следует отметить, что их значение состоит в том, что они усиливают элемент коллегиальности в процессе принятия сложных решений и, используя интуицию и коллективную генерацию идей, позволяют находить новые, оригинальные решения проблем, к которым нельзя прийти с помощью только логических рассуждений.

В то же время между всеми рассмотренными способами разработки и обоснования решений (методами моделирования и экспертными методами) на практике довольно трудно установить четкие границы, так как разрешение комплексных проблем со­временного менеджмента требует и комплексного использования различных логических, статистических, математических и эври­стических приемов. Поэтому не какая-то одна, а преобладающая группа способов и формирует тот или иной метод. Области применения методов принятия решений зависят в основном от характера решаемых проблем и условий принятия решений, что отражено на рис. 4.1.

4.5. Информационные технологии и системы поддержки принятия решений

Разработка и принятие решений в процессе управления организацией при постоянно меняющихся внешних и внутренних условиях ее функционирования требуют использования адекватных методов информационного обеспечения ЛПР и возможностей, предоставляемыхсовременными информационными технологиями.

Одним из научных направлений, связанных с расширением возможностей интеллектуальной деятельности человека, являются исследования, направленные на усиление аналитических возможностей человека в процессе выработки и принятия решений и приводящие к созданию интеллектуальных систем. Под интеллектуальными системами будем понимать системы, созданные в основном для расширения возможностей интеллектуальной деятельности человекав процессах принятия решений.

Зачем нужны интеллектуальные системы? Во многом благодаря их применению стал возможен качественный скачок в развитии управленческих технологий. Всеобщая компьютеризация, сделавшая доступным использование научных методов разработки и обоснова­ния решений, позволяет создавать автоматизированные информа­ционные системы, обеспечивающие качественно новые подходы к пониманию и осуществлению управленческой деятельности. А по­скольку управленческая деятельность — это прежде всего принятие решенийна уровне государства, региона, отрасли, концерна, организации, структурного подразделения и, наконец, отдельного paботника, становится понятным, насколько широк диапазон возможного применения интеллектуальных систем. Назначение их довольно разнообразно. Это могут быть сравнительно простые систе­мы массового применения, основная задача которых — предоставитьдоступ к знаниям и опыту экспертов специалистам менее высокой квалификации. А могут быть и весьма сложные, предназначенныедля проведения коллективной экспертизы при решении нестандартных проблем, требующих тщательного профессионально­го анализа и прогнозирования ситуации.

В зависимости от назначения и предоставляемых пользователю возможностей, можно выделить три типа интеллектуальных систем:

•экспертные системы (ЭС);

•системы поддержки принятия решений (СППР);

•автоматизированные системы экспертного оценивания (АСЭО).

Экспертные системы. ЭС относятся к числу интеллектуальных систем, предназначенных для массового использования, и выпол­няют две основные функции: консультанта, помогающего в реше­нии той или иной задачи, и эксперта, непосредственно эту задачу решающего. Они содержат значительный объем знаний в какой-либо предметной области — базу данных. Эти знания хорошо организованы, т.е. структурированы, закодированы, сопровождены системой правил логического вывода и готовы для использования в условиях конкретной ситуации, представляющей интерес для пользователя. В ответ на его запрос ЭС выдает диагноз ситуации, рекомендации и советы, по своему качеству вполне соответствующие уровню эксперта высокой квалификации. Таким образом, опыт, знания, логически объяснимые заключения, которые делает высококвалифицированный эксперт в определенной области деятельности, благодаря экспертным системам становятся достоянием широкого круга специалистов. Такие системы нашли применение в медицине и геологии, экономике и технике, сельском хозяйстве и т.д.

Важной особенностью ЭС является то, что любая рекомендация, выработанная ею, любое суждение могут быть объяснены при запросе пользователя. Успешность применения любой системы во многом зависит от степени доверия к результатам ее работы. Поэтому экспертная система в любой момент должна быть готова объяснить, почему сделано то или иное заключение, тот или иной вывод, и представить логическую цепочку рассуждений и фактов, приводящих к нему. Желание пользователя понимать то, что делает ЭС, и иметь возможность контролировать ход рассуждений вполне естественно и должно быть удовлетворено. Поэтому очень большое значение при создании экспертных систем кроме базы данных уделяется другому важнейшему их элементу — интерфейсу — организации диалога «пользователь — компьютер». Кроме того, структура ЭС содержит также подсистему накопления и обновления знаний. Таким образом, можно сделать вывод о том, что экспертная система — эффективный инструмент повышения обоснованности и качества решений менеджера за счет обращения к знаниям и опыту высококвалифицированных экспертов.

Системы поддержки принятия решений. СППР предназначены для информационной поддержки ЛПР (менеджера) в процессе принятия решений и могут быть определены как интерактивные, реализованные на компьютере системы, обеспечивающие простой доступ к моделям и информации, используемым для разработки альтернатив и выбора решений. Область применения СППР — прежде всего нестандартные ситуации и слабоструктурированные проблемы. Для них характерно наличие неопределенности, делающей практически невозможным отыскание единственной объективно наилучшей альтернативы решения. Процедура принятия решений в таких ситуациях требует механизма определения системы предпочтений ЛПР и более глубокого сравнительного анализа альтернативных вариантов. К основным принципам формирования и использования СППР можно отнести:

•обеспечение ЛПР необходимой информацией в максимально возможном объеме;

•возможность оперативного поиска информации;

•генерирование альтернативных вариантов решений;

•предоставление прогнозных оценок результатов реализации возможных альтернатив;

•постоянную эволюцию системы за счет наращивания ее возможностей.

Системы поддержки принятия решений могут использоваться для различных задач и на различных уровнях принятия решений. Так, например, они могут быть полезны при анализе и прогнозировании динамики конъюнктуры рынка, при разработке стратегии развития организации, при оценке потенциала предприятия и проектов его реконструкции или технического перевооружения, повышения качества выпускаемой продукции и т.д.

Нередки ситуации, когда принимать решения приходится в условиях активного взаимодействия нескольких ЛПР, каждый из которых помимо общей стремится к достижению собственных целей. Они характерны, например, при кооперации производства в рамках нескольких предприятий, при реализации сложных многосторонних коммерческих проектов или научно-технических программ и т.п. В этих случаях приходится принимать компромиссные решения с учетом интересов отдельных участников. Поэтому при создании СППР большое внимание уделяется не только проведению диалога «человек — компьютер», но и возможности организации диалога между различными участниками процесса выработки решения. Для этого применяются так называемые распределенные человеко-машинные системы, реализованные в виде локальной либо общей сети персональных компьютеров. Это позволяет сблизить различные точки зрения ЛПР, участвующих в процессе, и прийти к согласованному решению. Особое значение имеют распределенные системы принятия решений при управлении крупномасштабными объектами, такими, как, например, энергетические или транспортные системы. В таких случаях компетенция, функции и ответственность оказываются разделенными между несколькими ЛПР, находящимися на разных уровнях иерархии. Это означает необходимость использовать процедуры параллельной подготовки, обоснования и корректировки решений, а также обмена информацией, которой обладают различные участники данного процесса.

Еще одной отличительной особенностью СППР в сравнении с ЭС является более значительная и активная роль менеджера. Ему принадлежит право запрашивать информацию, относящуюся к любой области его деятельности, определять ее объем и глубину анализа, учитывать мнения и оценки тех экспертов, которые представляют для него наибольший интерес. Разумеется, за ним и окончательный выбор.

Автоматизированные системы экспертного оценивания. Эти системы предназначены для автоматизации сложных экспертных процедур и повышения эффективности использования высококвалифицированных специалистов в качестве экспертов при выработке управленческих решений. Основная задача АСЭО — решение сложных управленческих проблем на основе надежной, профессио­нально обработанной и корректно примененной информации. Укажем основные свойства АСЭО, отличающие ее от других типов интеллектуальных систем — ЭС и СППР:

1) АСЭО — сложная иерархическая система, позволяющая ор­ганизовать весь цикл проведения экспертизы от формирования це­лей исследуемого объекта до анализа полученного результата. При этом в АСЭО предусмотрено взаимодействие экспертов, аналитической группы и операторов;

2) в АСЭО предусмотрена оценка качеств каждого эксперта, в том числе оценка степени его профессионального знакомства с объектами экспертизы;

3) обязательным элементом АСЭО является развитая оценочная система с возможностью ее настройки на конкретный объект экспертизы. Так, например, для оценки эффективности деятельности фирмы используются одни критерии, для отдельного ее подразделения — другие, а для сотрудников — третьи;

4) в АСЭО предусматривается возможность коллективной оцен­ки сравниваемых альтернатив при использовании различных мето­дов организации и проведения экспертиз;

5) АСЭО предусматривает анализ результатов экспертизы, в частности возможность определения результирующей экспертной оценки, а также степени согласованности мнений экспертов.

Пример.

Новая компьютерная технология — визуально-интуитивное извлечение полезной информации (ВИ-технология)

Традиционная иерархическая система принятия решений, при которой информация по конкретному вопросу в максимальном объеме находится у основания «пирамиды» и по мере подъема вверх сжимается, превращаясь в несколько заготовленных специалистами альтернатив, из которых ЛПР производит выбор, страдает субъективизмом.

Попытка придумать инструмент, позволяющий работать с гигантскими объемами информации и доводить ее без потерь до первых лиц, принимающих управленческие решения, была предпринята в 90-х годах прошлого века. В результате сравнительно недавно появились ВИ-технологии, которые позволяют проанализировать громадный объем информации, пред- ставить ее в графическом виде и проследить динамику изменения пара­метров. Примером практической реализации такой технологии является компьютерная программа MineSet, разработанная компанией Silicon Graphics Ink. и применяемая в настоящее время в Министерстве экономического развития и торговли РФ.

Практическое использование данной технологии в процессах принятия решений позволяет решать три блока задач.

1.Информация во всем ее многообразии становится доступной лицам, принимающим решения. В частности, при изучении бюджета страны вместо длительного и утомительного чтения текста, огромного множества таблиц и графиков можно за 15 минут посмотреть его визуальную интерпретацию в виде бюджетного «дерева», на ветвях которого обозначены доходы (или расходы) по всем российским регионам. Изучение статистики, характеризующей социально-экономическое положение в стране (регионе, отрасли, крупной компании), занимает много часов. А просмотр с использованием новой технологии — несколько минут.

2.Возможность воспользоваться аналитическими средствами, заложенными в ВИ-технологии. При принятии решений крайне важны средства моделирования, позволяющие проигрывать разные сценарии и следить за тем, как ведут себя одни показатели при изменении других. Примером может служить анализ различных сценариев налоговой реформы, при которых демонстрируется уровень риска при разных масштабах и скорости изменения трех налогов: подоходного, НДС и налога на прибыль.

3.Возможность группового анализа, мозгового штурма, занимающего не более часа, вместо длительного изучения каждым членом группы многотомных исследований.

ВИ-технология позволяет принципиально изменить отношение и к научному анализу, и к восприятию информации, которое часто встречается у топ-менеджеров. Поскольку научный анализ не всегда нагляден и доступен для мгновенного восприятия индивидуальным или групповым ЛПР, степень его практического применения низка.

Широкое практическое использование ВИ-технологии может существенно повлиять на систему принятия решений, снизив влияние субъективного фактора.

Выводы

1.Для разработки и оптимизации управленческих решений менеджеры могут применять методы математического моделирования, основными из которых являются модели теории игр, теории очередей, управления запасами, модели линейного программирования.

2.Под технологией принятия решений понимается состав и последовательность процедур, приводящих к решению проблем организации, в комплексе с методами разработки и анализа альтернатив.

3.При разработке решений сложных проблем, не поддающихся количественному анализу, могут быть с успехом использованы экспертные технологии.

4.Сущность экспертных методов принятия решений заключается в получении ответов специалистов на заранее поставленные перед ними вопросы, обработке полученной информации с помощью специальных логических и математических процедур и преобразовании ее в форму, удобную для выбора наиболее предпочтительной альтернативы решения.

5.Среди методов экспертных оценок (различающихся процедурой организации экспертизы) основными являются метод комиссий, метод мозговой атаки, метод Дельфи и метод разработки сценариев.

6.В процессе формирования экспертной комиссии возникает про­блема оценки качеств эксперта — необходимость учитывать его профессиональные знания, опыт деятельности и результаты работы в предшествующих экспертизах.

7.Способы оценки качеств эксперта делятся на три группы: априорные (не учитывающие эффективность его участия в предыдущих экспертизах); апостериорные (основанные на реальных результатах участия специалиста в проведении экспертиз) и тестовые (предполагающие проведение специального испытания для потенциального эксперта).

8. Экспертная информация может носить как количественный, так и качественный характер. Для получения количественных оце­нок основными методами являются метод непосредственной количественной оценки и метод средней точки. Для получения качественных оценок используются экспертная классификация, ранжирование альтернатив и метод экспертных кривых. Этим двум группам методов получения экспертных оценок соответствуют и два типа шкал: шкалы количественных измерений и шка­лы качественных измерений.

9. Усилить аналитические возможности человека в процессах принятия решений помогают интеллектуальные системы, которые в зависимости от назначения и предоставляемых пользователю возможностей делятся на три типа: экспертные системы (ЭС), системы поддержки принятия решений (СППР) и автоматизированные системы экспертного оценивания (АСЭО).

Методы принятия решений используются в первую очередь для определения целей деятельности управляемой системы и поиска наилучших средств их достижения. Кроме того, они применяются для выбора моделей, критериев, последовательного дробления выявленной проблемы на составные части, определения взаимосвязей и взаимозависимостей между этими частями и определения приоритета отдельных целей, мероприятий, критериев и моделей [13].

Методы принятия решения в зависимости от степени использования формальных элементов подразделяются:

♦ на математические (формальные или нормативные), основанные на объективности;

♦ эвристические (неформальные или дискриптивные), субъективные по сути;

♦ комбинированные.

Разграничение между эвристическими и комбинированными методами в настоящее время условно, и математические приемы обработки исходных данных применяются почти во всех эвристических методах.

Применение математических методов при принятии решений направлено на [13]:

♦ нахождение численных значений показателей, характеризующих результаты функционирования управляемой системы;

♦ поиск лучших альтернатив для достижения запланированных результатов;

♦ обработку и анализ данных эвристического, неформализованного характера.

Математические методы подразделяются на статистические, многомерные, регрессионные и корреляционные, имитационные, детерминированные, гибридные [13, 55].

1. Статистические методы обработки информации подразумевают определение средних оценок, величины ошибок, степени согласованности мнений респондентов и экспертов. Они основываются на использовании информации о прошлом удачном опыте в какой-либо сфере деятельности для разработки и реализации управленческих решений. Статистические методы реализуются посредством сбора, обработки и анализа статистических данных, полученных в результате реальных действий или выработанных путем статистического моделирования с помощью средств вычислительной техники [12, 55].

Статистические методы применяются на стадии разработки и выбора решений (рис. 3.17).

На стадии разработки после создания проекта решения проводится обсуждение с экспертами, учитывается их положительный опыт. Далее принимается окончательное решение.

На стадии окончательного выбора у разработчиков уже имеется в наличии постоянно пополняемый набор управленческих решений. На стадии начальной разработки специалисты используют предыдущий положительный опыт и на его основании принимают окончательное управленческое решение.

2.Многомерные методы применяют для обоснования управленческих решений, в основе которых лежат многочисленные взаимосвязанные переменные. В первую очередь это факторный и кластерный анализ.

3.Регрессионные и корреляционные методы используются для установления взаимосвязей между группами переменных и параметров, которые описывают отдельные аспекты управляемой системы.

4.Имитационные методы весьма популярны там, где переменные, влияющие на ситуацию, не поддаются определению с помощью аналитических методов.

5.Методы статистической теории принятия решений применяются для стохастического описания параметров, которые необходимо учесть при разработке решений, для статистических испытаний гипотез о состоянии внешней среды. Это теория игр, теория массового обслуживания, стохастическое программирование.

6.Детерминированные методы применяются, когда имеется много взаимосвязанных переменных и надо найти оптимальное решение, например разработать вариант плана доставки разных видов продукции на разные рынки, обеспечивающий максимальную прибыль. При анализе социально-экономических систем в рамках этих методов в первую очередь применяются экономико-математические модели и методы.

Экономико-математической моделью называется выражение, состоящее из совокупности связанных между собой математическими зависимостями величин-факторов, которые имеют экономический смысл.

При рассмотрении экономико-математических моделей оперируют следующими понятиями: критерий оптимальности, целевая функция, система ограничений, уравнения связи, решение модели.

Критерием оптимальности называется показатель, имеющий экономическое содержание, служащий для формализации конкретной цели управления и выражаемый при помощи целевой функции через факторы модели. Он определяет смысловое содержание целевой функции.

Целевая функция математически связывает между собой факторы модели, и ее значение определяется значениями этих величин. Критерий оптимальности определяет содержательный смысл целевой функции.

Система ограничений определяет пределы, сужающие область допустимых решений и фиксирующие основные внешние и внутренние свойства объекта. Ограничения определяют область протекания процессов, пределы изменения параметров и характеристик объекта.

Уравнение связи является математической формализацией системы ограничений.

Именно критерий оптимальности и система ограничений определяют концепцию построения будущей математической модели, т. е. концептуальную модель, а их формализация — целевая функция и уравнения связи — представляет собой математическую модель.

Решением математической модели называется такая совокупность значений переменных, которая удовлетворяет уравнениям связи. Модели, имеющие много решений, называются вариантными, в отличие от безвариантных, имеющих одно решение. Среди решений вариантной модели, как правило, есть одно оптимальное, при котором целевая функция в зависимости от смысла модели принимает наибольшее или наименьшее значение.

Оптимизационными называются модели, в которых имеется целевая функция. Такие модели используются при разработке управленческих решений в муниципальном управлении. Приведем соответствующие примеры [211:

♦ размещение пунктов экстренных служб (милиция, пожарная охрана, скорая медицинская помощь). Для поиска оптимального решения используют задачу о покрытии множества;

♦ размещение предприятий по переработке твердых бытовых отходов;

♦ составление маршрутов транспортных средств, предназначенных для сбора и перевозки твердых бытовых отходов. Для поиска оптимального решения используют задачу коммивояжера;

♦ определение местоположения и вместимости автостоянок;

♦ распределение средств между различными работами но ремонту улиц (общестроительные работы, обновление дорожного покрытия, аварийный ремонт);

♦ минимизация загрузки улиц транспортом — как задача о светофорах;

♦ определение границ административных районов города, избирательных участков.

Гибридные методы подразумевают совместное использование детерминированных и вероятностных подходов. Это методы динамического и эвристического программирования.

Следует акцептировать внимание на том, что применение математического моделирования при принятии управленческих решений весьма затруднено. Это обусловлено [13J:

♦ сложностью объекта (социальной системы) исследования, нелинейностью управленческих процессов, временными лагами;

♦ эффектом взаимодействия управленческих переменных, таких как стиль управления, методы мотивации труда, тип организационной структуры;

♦ переменчивостью взаимосвязей, обусловленной непостоянством факторов внешней и внутренней среды;

♦ возможным непониманием между ЛПР и специалистами в области количественных методов.

В условиях быстрых многоуровневых изменений математические методы не в состоянии предсказать влияние многих факторов, которые изначально не были учтены в модели. В отличие от человека-эксперта, математическая модель не обладает достаточной «гибкостью», и, несмотря на рост значения математических методов в решении управленческих задач, нельзя считать, что они являются универсальным средством. В ситуации, когда необходимые данные об анализируемом процессе, явлении, результате отсутствуют, целесообразнее получить приблизительные ответы на важные вопросы, чем предпринимать попытки выработать точные ответы па вопросы, которые не полностью осмыслены.

Эвристические методы основываются на том, что методики, применяемые для разработки решения, не изложены в явной форме и неотделимы от лица, готовившего решение, а при разработке решения доминируют интуиция, опыт и творческий подход. К эвристическим в первую очередь относят методы социологических исследований и экспертные методы. Эксперты при проведении опроса основывают свои суждения на интуиции или используют причинно-следственные связи, данные статистики и расчетов [66).

Основное отличие методов социологических исследований от методики экспертных оценок заключается в том, что первые основываются на результатах опроса большого количества респондентов различной компетентности и квалификации, в то время как вторые ориентированы на ограниченное число специалистов-профессионалов. Однако и те и другие для обработки собранных данных используют одни и те же инструменты математической статистики.

При применении эвристических методов структура причинно-следственных связей, используемая разными экспертами, может различаться, а при использовании математических методов структура моделей устанавливается и проверяется экспериментальным путем, в условиях, поддающихся объективному наблюдению и измерению.

Характерной чертой эвристических методов является то, что эксперт при анализе ситуации использует информацию, основанную на его опыте и интуиции. Среди эвристических методов принятия решений наиболее известны: метод Дельфи, метод мозгового штурма, метод коллективного блокнота и метод синектики.

Метод Дельфи относится к методам групповых экспертных оценок и используется для прогнозирования развития явлений и событий, для которых отсутствует достаточная теоретическая база [66). Этот метод разработан в США и впервые применен в 1964 году сотрудниками научно-исследовательской корпорации РЭНД О. Хелмером и Т. Гордоном.

Метод Дельфипредполагает многоуровневую процедуру анкетирования экспертов из различных областей знаний, работающих анонимно, с целью получения данных, отражающих индивидуальные оценки экспертов, основанные на логическом анализе и интуиции. На каждом последующем этапе анкетирования используется информация и данные, полученные на предыдущем этапе.

Анкетирование основывается на следующих принципах сбора и обработки информации:

♦ вопросы в анкетах предполагают количественную оценку;

♦ опрос проводится в несколько туров, в каждом последующем туре уточняются ответы, полученные в предыдущем;

♦ эксперты знакомятся с результатами, полученными в предыдущем туре;

♦ если оценки и мнения отличаются от мнения большинства, то эксперт должен дать объяснение.

Результат метода Дельфи состоит в обнаружении преобладающего суждения экспертов по конкретной проблеме с учетом мнения всех участников опроса. При проведении опроса сохраняется анонимность, что позволяет исключить влияние конформизма (подавления мнений за счет научного авторитета или должностного положения) 166].

Технология проведения опроса с сообщением результатов после каждого тура обеспечивает лучшее согласование мнений, а возможность пересмотра и изменения прежних оценок на основе соображений других участников опроса побуждает экспертов учитывать факторы, которые до этого они игнорировали как несущественные.

Принципы применения метода Дельфи:

♦ стабильные и разумные по объему группы экспертов;

♦ временные периоды между турами опроса не должны превышать месяца;

♦ четкие формулировки вопросов в анкетах;

♦ число туров должно обеспечить экспертам возможность ознакомиться с причиной той или иной оценки;

♦ необходимо учитывать влияние общественного мнения на оценки экспертов.

Анализ эффективности метода Дельфи показал, что по мере проведения туров опроса разброс мнений экспертов сокращается, и обычно после четырех туров оценки экспертов стабилизируются, а опрос прекращается.

Метод Дельфи обладает следующими недостатками [66):

♦ длительность проведения опроса;

♦ необходимость обеспечения максимально точного и исчерпывающего изложения информации в анкетах за счет громоздкости стиля;

♦ иногда учитывается мнение некомпетентных людей;

♦ если оценка эксперта существенно отличается от мнения большинства, то она не принимается в качестве резюмирующей, несмотря на то, что может оказаться правильной.

Метод мозгового штурма — известный и широко применяемый метод генерирования новых идей на основе творческого сотрудничества группы специалистов, также известный как метод коллективной генерации идей (КГИ). Данный метод был предложен А. Осбориом в 1938 году как групповой метод решения проблем, активизирующий творческую деятельность.

Метод мозгового штурма представляет собой коллективное обсуждение проблемы с целью выработки новых идей и вариантов достижения цели [31, 66). Особенностью данного вида эвристических методов является творческий поиск принципиально новых решений в трудных ситуациях, когда известные пути и способы оказываются непригодными.

В процессе реализации метода участники выдвигают и развивают собственные идеи, идеи других участников, используют одни идеи для развития других, комбинируют их. Он требует строгого разграничения процесса выдвижения экспертами идей и процесса их обсуждения и оценки.

На первой стадии запрещается критиковать предлагаемые идеи, так как замечания прерывают творческий процесс и мешают выдвижению идей. Руководитель группы должен суметь активизировать творческое мышление участников заседания, обеспечить выдвижение как можно большего числа вариантов решения той или иной задачи. Предпочтение отдается их количеству, а не качеству.

Коллективная генерация идей должна осуществляться но определенным правилам в рамках достаточно формализованного алгоритма.

Стадии мозгового штурма включают [31, 66]:

♦ изложение проблемы: характеристика ситуации, цель работы, ограничения;

♦ высказывание идей: индивидуальная стадия, групповая стадия, мозговой штурм, «брожение» идей;

♦ отбор идей: просмотр, отбор идей для разработки;

♦ развитие решений: разработка решения.

Следует отметить факторы, способствующие и препятствующие мозговому штурму. Успешной реализации метода способствует безопасная и открытая атмосфера, поскольку в критической ситуации невозможно заставить людей генерировать новые идеи. Также факторами,способствующими успеху, являются:

♦ развитое воображение;

♦ переработка и соединение высказанных идей;

♦ сомнение в имеющемся решении;

♦ поиск аналогичных проблем, действий и их применение к данной ситуации;

♦ инициативность ведущего.

Препятствует мозговому штурму в первую очередь критика. Помимо нее появлению новых идей препятствуют чрезмерная формализованность, поиск «правильных решений», подробные разъяснения, бездействие ведущего.

Существует несколько разновидностей мозгового штурма [66).

Индивидуальный мозговой штурм осуществляется по тем же правилам, что и коллективный, но одним экспертом, который вырабатывает идеи, дает им оценку и критикует их, выступает в качестве руководителя — ведущего.

Массовый мозговой штурм проводится группой людей до нескольких сотен человек. На промежуточных этапах производится отбор предложенных решений. Участники разбиваются на группы до 8 человек. При образовании группы важно, чтобы непосредственное отношение к проблеме имел только руководитель, иначе существует угроза проявления амбиций специалистов и снижение эффективности реализации метода.

Письменный мозговой штурм организовывают, когда отсутствует возможность собрать экспертов вместе. Для проведения штурма создается комиссия из наиболее компетентных в решении поставленной задачи специалистов. Данный метод исключает возможность обмена идеями, что затрудняет появление инновационных решений, по способствует устранению психологических барьеров при генерировании альтернативных вариантов решения проблемы.

Двойной мозговой штурм объединяет процессы генерирования идей и их конструктивную критику. Участникам рассылаются приглашения, в которых указываются данные о цели проведения мероприятия. Численность участников — до 30 человек, продолжительность мероприятий — до 3 часов.

Обратный мозговой штурм основывается на критике высказываемых идей. В данном случае проводится всесторонний анализ слабых мест предложенного решения. Необходимым условием является свободное обсуждение. В результате составляется перечень основных недостатков. Перечень замечаний передается экспертам для оценки их объективности и правильности. Проводится отсев ошибочных замечаний и выводов. Затем осуществляется прямой мозговой штурм.

С помощью мозгового штурма успешно решают многие управленческие задачи, например [13]:

♦ определение вероятных траекторий развития прогнозируемого процесса;

♦ установление круга применяемых методов, если решение проблемы подразумевает многовариантность подходов;

♦ выявление факторов, которые необходимо принимать во внимание при формулировке окончательного варианта решения проблемы.

Один из основных недостатков метода — высокий уровень информационного шума, который является следствием тривиальных идей, спонтанного и стихийного характера их генерации.

Метод коллективного блокнота сочетает независимое выдвижение идей отдельными экспертами с коллективной оценкой и процессом выработки решения. Суть метода заключается в следующем: все участники опроса имеют блокнот, в котором записывают сущность проблемы и данные, позволяющие ориентироваться в проблеме. В течение некоторого периода времени (обычно месяца) каждый ежедневно фиксирует возникающие идеи и решения. Далее участники сдают свои блокноты руководителю для обобщения содержащихся в них идей и решений. После этого следует окончательное творческое обсуждение обобщенного материала всеми экспертами. Для выработки итогового решения используется мозговой штурм [66].

Метод синектики — метод стимулирования творческой деятельности, использующий принципы и приемы мозгового штурма, метода аналогий и ассоциаций [66]. Его суть заключается в поиске нужного решения за счет преодоления психологической инерции, вызванной стремлением решить проблему традиционным путем.

Метод синектики направлен на активизацию спонтанной деятельности мозга человека для исследования и решения проблем группой на основе аналогий. Считается, что умственная деятельность плодотворна в новой, незнакомой обстановке, а приверженность ранее принятым решениям ограничивает возможности специалиста по выдвижению новых идей. В рамках данного метода важно, чтобы члены группы перед началом обсуждения не знали сути рассматриваемой проблемы, так как это позволит им абстрагироваться от привычных стереотипов.

В процессе реализации метода решение ищет группа специалистов из разных сфер деятельности. Обсуждение начинается не с формулирования проблемы в целом, а с анализа отдельных ее частей, указанных руководителем.

Схема реализации метода синектики [66):

♦ формулировка проблемы;

♦ отсев очевидных путей, поскольку они дают лишь простое сочетание существующих решений;

♦ поиск аналогий, позволяющих выразить решаемую проблему в терминах, знакомых членам группы по опыту их работы;

♦ анализ основных трудностей и противоречий;

♦ формулировка перспективной идеи.

Таким образом, методы принятия управленческих решений применяются в следующих областях [13):

♦ установление перечня целей, способов и средств их достижения;

♦ оценка предпочтительности отдельных целей, средств, мероприятий, результатов;

♦ декомпозиция целей и планов на элементы;

♦ поиск оптимальных средств для достижения поставленных целей;

♦ определение критериев сравнения целей и средств их достижения;

♦ разработка моделей выбора целей и средств их достижения;

♦ анализ результатов функционирования отдельных подсистем.

Раздел 3 «Решение хорошо структурированных проблем.»