Проблема оптимизации и экспертные методы принятия решений

Рассмотренные до настоящего времени задачи выбора заключались в том, чтобы в исходном множестве альтернатив найти оптимальные. Задача нахождения оптимальной альтернативы заключается в поиске экстремума заданного критерия эффективности. То есть считается, что исследователем сформирован критерий, который выступает в качестве способа сравнения вариантов решения. Предполагается также, что наряду с критерием имеются ограничения, которые также оказывают влияние на результат выбора. Причем следует иметь в виду, что при изменении ограничений при одном и том же критерии результат выбора может оказаться другой.

Идея оптимальности является центральной идеей кибернетики. Понятие оптимальности вошло в практику проектирования и эксплуатации сложных технических систем, получило строгое и точное представление в математических теориях, широко используется в административной практике. Данное понятие сыграло важную роль в формировании системных представлений. Осознавая ведущую роль оптимизационного подхода при решении задач выбора, следует остановиться на ряде ограничений, которые необходимо осознавать при применении данного подхода. Охарактеризуем их.

1. Оптимальное решение часто оказывается чувствительным к незначительным изменениям в условиях задачи. В результате изменения условий или предположений, при которых формировалась модель задачи принятия решений, могут получиться выводы, существенно отличающиеся друг от друга. В связи с этим в теории оптимальности развивается такое направление как исследование устойчивости решения, а также анализ результатов решения на чувствительность к изменению входных параметров, условий и предположений.

2. При решении практических задач оптимизации следует учитывать, что анализируемая система имеет взаимосвязи с другими системами, а зачастую она является подсистемой какой-либо гиперсистемы. В связи с этим требуется увязывать цели анализируемой системы с целями других систем и в особенности с глобальными целями гиперсистемы. В этом случае постановка задачи оптимизации для анализируемой системы может иметь подчиненное значение по отношению к постановкам задач для других систем. Тогда задача сведется к задаче локальной оптимизации. В этом случае локальная оптимизация может привести к результату, отличающемуся от того, который потребуется от системы при оптимизации целевых функций гиперсистемы. Отсюда следует вывод, что необходимо увязывать критерии анализируемой системы с критериями других систем и, в особенности, гиперсистемы.

3. При использовании оптимизационного подхода не следует отождествлять цели системы и критерии, с помощью которых решается задача выбора. Критерий и цель относятся друг к другу как модель и оригинал. Многие цели трудно или даже невозможно количественно описать. Количественный критерий является лишь приближением цели. Критерий характеризует цель лишь косвенно, иногда лучше, иногда хуже, но всегда приближенно.

4. В постановке задачи оптимизации наряду с критериями не менее важную роль играют ограничения. Даже небольшие изменения ограничений существенно сказываются на результате решения. Еще более разительный эффект можно получить, исключая одни ограничения и добавляя другие. Отсюда требуется сделать вывод о необходимости тщательного анализа всех условий, при которых решается задача выбора. Если при постановке задачи не проведен должным образом анализ условий и в результате не сформирован в полном объеме набор ограничений, это может наряду с оптимизацией критерия привести к непредвиденным сопутствующим эффектам.

Подводя итог сказанному, можно сформулировать отношение к идее оптимизации с позиций системного анализа. Оно состоит в следующем: оптимизация - это мощное средство повышения эффективности, но использовать его следует все более осторожно по мере возрастания сложности проблемы. Многие задачи системных исследований могут быть достаточно хорошо формализованы, сведены к математическим моделям, позволяющим ставить и решать оптимизационные задачи. Однако даже после преодоления сложностей формализации системотехнических проблем остаются некоторые особенности, которые сказываются на результате решения. А именно, это неустойчивость оптимальных решений, сильная чувствительность к изменению условий, и неоднозначность постановки многокритериальных задач. Меры преодоления данных обстоятельств состоят в проведении анализа решения на чувствительность, всяческое использование априорной информации с целью повышения уровня достоверности моделей, рассмотрение оптимальных альтернатив по нескольким различным сверткам критериев. При исследовании социотехнических систем, когда необходимо помимо чисто технических вопросов решать организационные и социальные проблемы, ситуация существенно усложняется. Учет подобного типа вопросов не поддается полной формализации. Следовательно, оптимизационные задачи, которые удается поставить при исследовании сложных систем, неизбежно являются заведомо приближенными, если относятся к системе в целом, либо имеют частичный, подчиненный характер, если описывают хорошо структурированные подсистемы. Ввиду этого оптимизация в системных исследованиях не конечная цель, а промежуточный этап работы. Чем сложнее система, тем осторожнее следует относиться к ее оптимизации. При исследовании сложных систем неизбежно возникают проблемы, выходящие за пределы формальных математических постановок задач. В ряде случаев, по мере необходимости обращаются к услугам экспертов, т.е. лиц, чьи суждения, опыт и интуиция могут помочь в решении проблемной ситуации.

Основная идея экспертных методов состоит в том, чтобы использовать интеллект людей, их способность искать решение слабо формализованных задач. При организации работы группы экспертов необходимо учитывать, что интеллектуальная деятельность людей во многом зависит от внешних и внутренних условий. Поэтому в методиках организации экспертиз и проведении экспертных оценок специальное внимание уделяется созданию благоприятных условий и нейтрализации факторов, неблагоприятно влияющих на работу экспертов.

Важную роль в организации работы экспертов играют факторы психологического характера. Прежде всего, эксперты должны быть освобождены от ответственности за использование результатов экспертизы. Дело не только в том, что лицо, принимающее решения, не должно возлагать ответственности на других, но и в том, что сама ответствен­ность накладывает психологические ограничения на характер выбора, а этого на стадии оценки альтернатив желательно избегать. Следует также принимать во внимание, что решение, принимаемое экспертом, может зависеть от межличностных отношений с другими экспертами, а также от того, известна ли его оценка другим лицам. На ход экспертизы могут повлиять и такие факторы, как личная заинтересованность эксперта, его необъективность, личностные качества. С другой стороны, сложность проблем, решаемых в задачах системных исследований, обычно выходит за рамки возможностей одного человека. В этих условиях коллективная деятельность открывает дополнительные возможности для взаимного стимулирования экспертов.

Поскольку взаимодействие между экспертами может как стимулировать, так и отрицательно сказываться на их деятельности, в разных случаях используют методики проведения экспертиз, имеющие различ­ные степень и характер взаимного влияния экспертов друг на друга. Известны следующие методы проведения экспертиз: анонимные и открытые опросы и анкетирование, совещания, дискуссии, деловые игры, мозговой штурм и т.п.

В последнее время с целью оказания помощи эксперту в принятии решения развиваются человеко-машинные системы, так называемые системы «искусственного интеллекта». Развитие систем такого типа идет по нескольким направлениям, а именно, разрабатываются базы знаний и экспертные системы и системы поддержки принятия решений. В системах такого типа лицу, принимающему решение, предоставляется помощь в поиске наилучшего решения. Математическое и программное обеспечение таких систем строится на базе набора формализованных процедур, которые лицо, принимающее решение, может использовать в любой момент и в любой степени.