Методы принятия решений

Практически любой метод принятия решений, используемый в управлении, можно технически рассматривать как разновидность моделирования. В дополнение к моделированию имеется ряд методов, способных оказать помощь руководителю в поиске объективно обоснованного решения по выбору из нескольких альтернатив той, которая в наибольшей мере способствует достижению целей. Под заголовок попадают платежная матрица и дерево решений, описанные ниже. Для облегчения использования этих методов и вообще повышения качества принимаемых решений руководство пользуется прогнозированием.

Суть каждого принимаемого руководством решения – выбор наилучшей из нескольких альтернатив по конкретным установленным заранее критериям.

Платежная матрица – это один из методов статистической теории решений, метод, который может оказать помощь руководителю в выборе одного из нескольких вариантов. Он особенно полезен, когда руководитель должен установить, какая стратегия в наибольшей мере будет способствовать достижению целей.

По словам Н. Пола Лумбы: «Платеж представляет собой денежное вознаграждение или полезность, являющиеся следствием конкретной стратегии в сочетании с конкретными обстоятельствами. Если платежи представить в форме таблицы (или матрицы), мы получаем «платежную матрицу». Слова «в сочетании с конкретными обстоятельствами» очень важны, чтобы понять, когда можно использовать платежную матрицу, и оценить, когда решение, принятое на ее основе, скорее всего будет надежным. В самом общем виде матрица означает, что платеж зависит от определенных событий, которые фактически свершаются. Если такое событие или состояние природы не случается на деле, платеж неизбежно будет иным.

В целом платежная матрица полезна, когда:

1. Имеется разумно ограниченное число альтернатив или вариантов стратегии для выбора между ними.

2. То, что может случиться, с полной определенностью неизвестно.

3. Результаты принятого решения зависят от того, какая именно выбрана альтернатива и какие события в действительности имеют место.

Кроме того, руководитель должен располагать возможностью объективной оценки вероятности релевантных событий и расчета ожидаемого значения такой вероятности. Руководитель редко имеет полную определенность. Но также редко он действует в условиях полной неопределенности. Почти во всех случаях принятия решений руководителю приходится оценивать вероятность или возможность события. Вероятность варьирует от 1, когда событие определенно произойдет, до 0, когда событие определенно не произойдет.

Выбор ее значения может опираться на прошлые тенденции или субъективную оценку руководителя, который исходит из собственного опыта действий в подобных ситуациях.

Если вероятность не была принята в расчет, решение всегда будет соскальзывать в направлении наиболее оптимистических последствий. Например, если исходить из того, что инвесторы на удачной кинокартине могут иметь 500 % на инвестированный капитал, а при вложении в торговую сеть – в самом благоприятном варианте всего 20 %, то решение всегда должно быть в пользу кинопроизводства. Однако если взять в расчет, что вероятность большого успеха кинофильма весьма невысока, капиталовложения в магазины становятся более привлекательными, поскольку вероятность получения указанных 20 % очень значительна.

Вероятность прямо влияет на определение ожидаемого значения – центральной концепции платежной матрицы. Ожидаемое значение альтернативы или варианта стратегии – это сумма возможных значений, умноженных на соответствующие вероятности. К примеру, если вы считаете, что вложение средств (как стратегия действий) в открытие ресторана с вероятностью 0,5 обеспечит вам годовую прибыль 50 000 долл., с вероятностью 0,2 – 100 000 долл. и с вероятностью 0,3 – 80 000 долл., то ожидаемое значение составит

50000 (0,5) + 100000 (0,2) + 80000 (0,3) = 69000 долл.

Определив ожидаемое значение каждой альтернативы и расположив результаты в виде матрицы, руководитель без труда может установить, какой выбор наиболее привлекателен при заданных критериях. Он будет, конечно, соответствовать наивысшему ожидаемому значению. Исследования показывают: когда установлены точные значения вероятности, методы дерева решений и платежной матрицы обеспечивают принятие более качественных решений, чем традиционные подходы.

Дерево решений – еще один метод науки управления, используемый для выбора наилучшего направления действий из имеющихся вариантов. Дерево решений – это схематичное представление проблемы принятия решений. Как и платежная матрица, дерево решений дает руководителю возможность учесть различные направления действий, соотнести с ними финансовые результаты, скорректировать их в соответствии с приписанной им вероятностью, а затем сравнить альтернативы. Концепция ожидаемого значения является неотъемлемой частью метода дерева решений.

Методом дерева решений можно пользоваться в ситуациях, подобных описанной выше, в связи с рассмотрением платежной матрицы. В этом случае предполагается, что данные о результатах, вероятности и т. п. не влияют на все последующие решения. Однако дерево решений можно построить под более сложную ситуацию, когда результаты одного решения влияют на последующие решения. Таким образом, дерево решений – это полезный инструмент для принятия последовательных решений.

До принятия решения руководитель собирает релевантную информацию об ожидаемых выигрышах в случае тех или иных вариантов действий и о вероятности соответствующих событий. Эта информация представляется на дереве решений.

К методам коллективного принятия решений относят метод «лягушка в сметане» и метод Дельфи.

Метод «лягушка в сметане» применяется при необходимости поиска нестандартного решения (обычно в экстремальной ситуации) под названием «мозговой штурм» (brainstorming), или «метод мозговой атаки». Метод стимулирует интуицию, нетривиальный взгляд на ситуацию, коллективное творчество (предложен и эффективно применен Алексом Осборном). Суть его в следующем: созывается совещание компетентных специалистов, знакомых с проблемой, и предлагается высказывать любые идеи, способствующие решению поставленной задачи. Специально запрещается всякая критика выдвигаемых идей, т. к. цель совещания не качество, а количество выдвигаемых предложений. Неразумные идеи легко исключаются последующим разбором, поскольку компетентную критику получить проще, чем плодотворное творчество. Результат работы такой группы оказывается чаще более плодотворным, чем размышления над проблемой тех же специалистов, работающих порознь, вследствие того, что идея одного может вызвать разумные ассоциации у другого.

Метод Дельфи. Алгоритм работы данного метода кратко описывается следующим образом:

1. Формируется группа (как правило, из экспертов), причем эти люди не общаются друг с другом лицом к лицу.

2. Каждый член группы анонимно высказывает соображения относительно проблемы, по которой должно быть принято решение.

3. Затем каждый член группы получает сводный отчет о высказанных предположениях.

4. На основании полученного отчета участникам снова предлагается высказать свои соображения.

Эти циклы повторяются либо в течение установленного срока, либо до тех пор, пока перестанет изменяться сводный отчет, что будет означать, что каждый из членов группы остается при своем мнении.

Причина успеха данного метода – в анонимности опроса, что снимает некоторые напряженные моменты, сопутствующие очному групповому обсуждению проблемы. Однако он требует много времени
и средств и не имеет научной базы.