1. Модели системного анализа и их классификация
Модели системного анализа (СА) используются для решения слабо структурированных проблем, характеризующихся существенной неопределенностью.
В соответствии с основной идеей СА, состоящей в сочетании в моделях и методах решения проблем формальных и неформальных представлений, модели СА делят на:
- формальные модели;
- эвристические, использующие обобщенный опыт и интуицию специалистов.
Методы имитационного моделирования применяются для:
· выбора из множества возможных вариантов построения производственной и организационных структур системы наилучшего в смысле достижения поставленных перед ней целей на основе вариантов расчетов;
· максимально близкого воспроизведения поведения систем и их звеньев на основе фактических данных;
· обоснования и выбора на основе воспроизведения существенных черт системы и целей ее развития стратегии ее деятельности;
· снижения степени неопределенности в моменты принятия решений.
Они получают наибольшее распространение в современных условиях динамично изменяющейся внешней и внутренней среды менеджмента.
Основу эврестических методов составляет методология творческого мышления. При этом используются следующие приемы:
1. аналогия - основан на переносе 1-го или нескольких свойств с известного явления на неизвестное.
2. метод мозговой атаки – используется с целью получения наибольшего количества нетрадиционных идей.
3. метод коллективного блокнота – дает возможность использовать коллективное мнение и рассмотреть большое кол-во вариантов.
4. инверсия – изменение обычного порядка или направления в методике решения проблемы.
5. морфологический анализ – основан на изучении закономерности изменчивости объекта, а также вариации отдельных его частей.
Метод мозговой атаки при дословном переводе с английского означает «мозгами атаковать проблему». Он был разработан в 1938 г. А.Ф. Осборном в результате большого недовольства ходом заседаний па конференциях.
Суть метода заключается в предоставлении каждому участнику группы права высказывать самые различные идеи по поводу вариантов решения проблемы независимо от их обоснованности, осуществимости и логичности. Чем больше будет разных предложений, тем лучше. С информацией о характере проблемы участники обсуждения знакомятся заранее. Все предложения воспринимаются без критики и оценки, а их анализ производится централизованно после завершения процесса заслушивания вариантов на основе сделанных записей.
В результате формируется список, в котором все представленные предложения структурируются по определенным параметрам-ограничениям, а также по их результативности.
При мозговой атаке мы имеем дело с неограниченной дискуссией, которая проводится преимущественно в группах по 4—10 участников. Возможна также мозговая атака в одиночестве. Чем больше разница между участниками, тем плодотворнее результат (ввиду разного опыта, темперамента, рабочих сфер).
2. Экспертная диагностика, ее роль в управлении организацией
Экспертная диагностика основана на исследовании характерных особенностей и закономерностей развития путем применения комплекса логических и математических процедур, направленных на получение от специалистов информации, ее анализ и обобщение.
История развития науки, техники и производства показывает, что одновременно с последовательным замещением функций человека функциями машин увеличивается его роль в сфере управления. Непрерывный рост объема затрат на развитие науки, на создание новой техники и совершенствование производства существенно повышает значимость решений, принимаемых на всех уровнях управления народным хозяйством. Будущее науки, техники и экономики в значительной мере зависит от качества и своевременности этих решений, а объективные тенденции научно-технического прогресса могут ускоряться или замедляться под их воздействием.
Особое значение в управлении сейчас приобретают методы оптимизации, основанные на применении формальных, чаще всего математических моделей, обеспечивающих экономию времени и средств при решении многих практических задач. Построение моделей помогает привести сложные и подчас неопределенные факторы, связанные с проблемой принятия решений, в логически стройную схему, определить, какие данные необходимы для оценки и выбора альтернатив.
В процессе управления возникает естественное стремление к отысканию решения, которое объективно является наилучшим из всех возможных. В качестве инструмента оптимизации сейчас широко используется математическое программирование. Успехи в применении математического программирования к решению различного рода хозяйственных, научных, технических и военных задач породили методологические воззрения, согласно которым кардинальное решение проблем управления возможно только тогда, когда все его аспекты отображаются в системе взаимосвязанных математических моделей.
Принимая решения, мы обычно предполагаем, что информация, используемая для их обоснования, достоверно и надежна. Но для многих экономических и научно-технических задач, являющихся по своему характеру качественно новыми и неповторяющимися, это предположение либо заведомо не реализуется, либо в момент принятия решения его не удается доказать.
Наличие информации и правильность ее использования в значительной степени предопределяют оптимальность выбранного решения. Кроме данных, состоящих из числовых статистических величин, информация включает в себя другие, не поддающиеся непосредственному измерению величины, например, предположения о возможных решениях и их результатах. Практика показывает, что основные трудности, возникающие при поиске и выборе деловых решений, обусловлены, прежде всего, недостаточно высоким качеством и неполнотой имеющейся информации.
В связи с этим одна из главных особенностей решения сложных проблем состоит в том, что применение расчетов здесь всегда переплетается с использованием суждений руководителей, ученых, специалистов. Эти суждения позволяют хотя бы частично компенсировать недостаток информации, полнее использовать индивидуальный и коллективный опыт, учесть предположения специалистов о будущих состояниях объектов. Закономерность развития науки и техники состоит в том, что новые знания, научно-техническая информация накапливаются в течение длительного периода времени. Нередко это накопление идет в скрытой форме в сознании ученых и разработчиков. Они, как никто другой, способны оценить перспективы той области, в которой работают, и предвидеть характеристики тех систем, в создании которых непосредственно участвуют.
Все это заставляет прибегать к комплектованию групп специалистов, представляющих в качестве экспертов различные области знаний. Применение групповой экспертизы позволяет не только рассмотреть множество аспектов и факторов, но и объединить различные подходы, с помощью которых руководитель находит наилучшее решение.
3. Источники информации для экспертной диагностики и обоснования решений
Методы получения информации от экспертов могут быть разными:
• по почте (опросные листы, анкеты, дневники наблюдений и т. п.);
• интервью;
• ответы на вопросы собирают и представляют на обработку специально назначенные работники;
• возможна на разных этапах комбинация трех предыдущих
методов.
Опрос – главный этап совместной работы группы управления и экспертов. Основным содержанием опроса является:
- постановка задачи и предъявление вопросов экспертам;
- информационное обеспечение работы экспертов;
- выработка экспертами суждений, оценок, предложений;
- сбор результатов работы экспертов.
Можно назвать три типа задач, которые решаются в процессе опроса:
- оценка качественная или количественная заданных объектов;
- построение новых объектов;
- построение и оценка новых объектов.
При коллективной экспертизе используются следующие основные виды опроса: дискуссия, анкетирование и интервьюирование, метод коллективной генерации идей, или мозговой штурм.
Анкетирование может проводиться с обратной связью или без нее. При анкетировании с обратной связью опрос экспертов производится в несколько этапов с доведением до сведения экспертов некоторых результатов опроса на предыдущем этапе, включая оценки отдельных экспертов и их аргументацию.
Главным в организации опроса является обеспечение максимума информации и максимума творческой активности, самостоятельности эксперта. Необходимо стремиться довести до каждого эксперта по возможности всю информацию, относящуюся к анализируемому явлению, которой располагают как эксперты, так и организаторы опроса, не лишая в то же время эксперта творческой самостоятельности и активности.
Однако возможности эксперта по переработке информации ограниченны. В результате эксперт может принять решение, не используя всей информации, имеющейся в его распоряжении. Кроме того, новая информация воспринимается человеком с определенным внутренним сопротивлением и не сразу влияет на уже сложившиеся субъективные оценки. Отношение к новой информации благожелательнее, а восприятие и использование ее полнее, если она представляется в доходчивой, яркой и компактной форме.
Из этих психологических особенностей следует необходимость предоставления экспертам возможностей для фиксации поступающей информации путем ведения записей, использования технических средств, а также необходимость предварительной обработки информации и представления ее экспертам в наиболее воспринимаемой форме.
Необходимо подчеркнуть противоречивость значения обмена экспертами информацией, так как получение такой информации таит опасность потери творческой независимости в построении модели объекта экспертом. Разрешение этого противоречия в полной мере невозможно, и при каждой экспертизе ее организаторы должны находить разумный компромисс, прежде всего, путем выбора вида опроса, формы и степени общения экспертов.
Каждый из видов опроса имеет свои достоинства и недостатки в построении обмена информацией между экспертами и в организации их независимого творчества.
Анкетирование является наиболее эффективным и самым распространенным видом опроса, ибо позволяет наилучшим образом сочетать информационное обеспечение экспертов с их самостоятельным творчеством.
4. Методы представления и предварительной обработки оценок экспертов
4.1 Порядковый метод ранжирования
Метод состоит в том, что эксперт располагает объекты (факторы, альтернативы) в порядке, который представляется ему наиболее рациональным и приписывает каждому из них порядковый номер — ранг. Он определяется на основе отношений «больше, чем»; «более предпочтителен»; «сильнее» и т. д. При этом ранг получает наиболее предпочтительная альтернатива, а ранг N — наименее предпочтительная (следовательно, число n объектов должно быть равно N).
Если эксперт не может указать порядок следования для двух или нескольких объектов либо он присваивает разным объектам один и тот же ранг, то в результате число рангов N не равно числу объектов n. В таких случаях в результате предварительной подготовки объектам приписывают стандартизированные ранги. Число стандартизированных рангов полагают равным n , а объектам, имеющим одинаковый экспертный ранг, приписывают новый — стандартизированный — ранг, равный среднему арифметическому номеров мест в порядке возрастания ранга, занятых объектами с равными рангами.
Когда в экспертизе участвует несколько экспертов (т), которые оценивают объект по нескольким факторам (п), обычно стремятся получить усредненную оценку (вес) для каждого объекта. Это особенно актуально, когда каждый эксперт использует свою шкалу оценок. Для этого рекомендуется следующая методика:
1. Составляется матрица «эксперты-факторы», в которой проставляются полученные от каждого эксперта оценки факторов по шкале от 1 до 10. Например, при проектировании системы автоматического управления было выделено 6 основных проблем: 1) устойчивость; 2) управляемость; 3) предотвращение критических ситуаций; 4) помехозащищенность; 5) согласованность управляемой части системы с приводом; 6) сложность реализации.
Число факторов = 6, а число шкальных оценок = 10, поэтому сумма оценок экспертов могут но совпадать (это 37 и 38), и тогда приходится вычислять относительные оценки каждого эксперта, а после этого — их обобщенную оценку.
Таблица1 - Пример
Эксперт |
Фактор |
Сумма |
i1 |
i2 |
i3 |
I4 |
i5 |
i6 |
|
1 |
10 |
7 |
9 |
3 |
4 |
35 |
38 |
2 |
8 |
6 |
10 |
4 |
2 |
7 |
37 |
2. Рассчитывается относительная значимость (Wij) всех факторов в отдельности для каждого эксперта. С этой целью оценки, полученные от каждого эксперта, суммируются (по горизонтали), а затем нормируются:
W11= 10/38; W21 = 8/37
W12= 7/38 W22= 6/37
W13=9/38; W23=10/37
и т. д.
3. Вычисляется усредненная оценка, данная всеми экспертами каждому фактору. Для этого нормированные оценки, полученные на предыдущем шаге, суммируются (по вертикали), а затем рассчитывается средняя арифметическая для каждого фактора:
W1 = (10/38 + 8/37) /2 = 0,240
W2 = (7/38 + 6/37) /2 = 0,173
и т. д.
4. На основе этих оценок получаются ранги факторов
Таблица 2.
|
Факторы
|
Усредн. оценка
|
0,240
|
0,173
|
0,254
|
0,093
|
0,080
|
0,160
|
Ранг
|
5
|
4
|
6
|
2
|
1
|
3
|
4.2 Метод последовательных сравнений
Недостаток показателей, получаемых на основе суммирования оценок, состоит в том, что малое значение одного из факторов можно компенсировать за счет другого большего, получая один и тот же результат при различной значимости факторов. Поэтому для повышения надежности подобных оценок весьма большое значение имеет выявление связей и установление зависимостей (по возможности количественных) между всеми значимыми факторами.
Для разрешения таких проблем был разработан метод последовательных сравнений (У. Черненом и Р. Акофом) и он состоит в следующем.
Эксперту предоставляется перечень факторов, которые необходимо оценить по их относительной важности и ранжировать.
При этом подходы к сравнительной оценке предлагаются разные.
Наиболее важному фактору придается оценка v1 = 1, а остальным факторам — оценки Vi между 0 и 1 в порядке их относительной важности.
Затем эксперт определяет, является ли фактор с оценкой 1 более важным, чем комбинация остальных факторов в совокупности. Если это так, то он увеличивает оценку V1, чтобы она была больше, чем сумма всех остальных, иначе он корректирует V1 так, чтобы она была меньше суммы всех остальных.
Далее для V2 повторяется та же процедура — определяется, является ли второй фактор наиболее важным, чем все остальные факторы, получившие более низкие оценки. Процедура последовательных сравнений продолжается вплоть до (n-1)-го фактора.
Таким образом, используемая здесь процедура состоит в систематической проверке оценок на базе их последовательного сравнения.
4.3 Метод парных сравнений
Трудности использования ранжирования, непосредственной оценки и метода последовательных сравнений при выявлении предпочтений для большого числа факторов можно в определенной степени уменьшить, если предложить экспертам произвести сравнение факторов попарно, с тем чтобы установить в каждой паре наиболее важный. В общем случае эксперт может установить равенство объектов или указать свои предпочтения на некоторой шкале.
Производить парное сравнение удобно не только тогда, когда число факторов велико, но и в тех случаях, когда различия между объектами по разным факторам настолько мало, что непосредственное ранжирование не обеспечивает разумного упорядочивания.
Таким образом, метод парных сравнений имеет некоторое преимущество перед другими методами упорядочения в случаях, когда факторов много или они трудно различимы.
Существует два основных подхода определения предпочтений по этому методу.
Первый состоит в том, что эксперт ограничивается простой констатацией того, что один фактор предпочтительнее другого — без указания на степень предпочтения. Тогда в матрице парных сравнений в ячейках записываются 0 или 1 — такая матрица известна как «турнирная таблица».
Таблица3- Пример матрицы парных сравнений одного эксперта
Фактор (объект)
|
А1
|
А2
|
Аз
|
А4
|
Сумма баллов
|
А1
|
—
|
1
|
1
|
1
|
3
|
А2
|
0
|
—
|
1
|
0
|
1
|
Аз
|
0
|
0
|
—
|
0
|
0
|
А4
|
0
|
1
|
1
|
—
|
2
|
Матрица парных сравнений всегда обратно симметрична относительно главной диагонали, потому что если А1 предпочтительнее, чем А3, т. е. элемент А13 = 1, то А3 менее предпочтителен, чем А1, и А31 = 0. Фактически эксперту нужно заполнять только половину матрицы. Сумма оценок каждого фактора может трактоваться как его ранг. Так что в примере ранги факторов записаны в последнем столбце.
Сначала каждый эксперт заполняет такую матрицу, определяются индивидуальные ранги, а затем они усредняются с учетом мнений всех экспертов (матрица А).
Таблица 4- Матрица А: число случаев, когда параметр i определяется как более важный, чем параметр j
Параметр i
|
Параметр j
|
А1
|
А2
|
Аз
|
А4
|
А1
|
—
|
4
|
4
|
8
|
А2
|
6
|
—
|
7
|
7
|
Аз
|
6
|
3
|
—
|
9
|
А4
|
2
|
3
|
1
|
—
|
На основе этого строится вторая матрица Р, показывающая процентное отношение случаев, когда фактор i оказывался более значимым, нежели фактор j, в общем числе полученных оценок.
Например, если оценки давали 10 экспертов, то таблица Р, построенная на их оценках, может выглядеть так.
Таблица 5- Матрица Р: доля случаев, когда параметр i определяется как более важный, чем параметр j
Фактор i
|
Фактор j
|
Сумма
|
Нормированная относительная важность
|
А1
|
А2
|
Аз
|
А4
|
А1
|
—
|
0,400
|
0,400
|
0,800
|
1,600
|
0,27
|
А2
|
0,600
|
—
|
0,700
|
0,700
|
2,000
|
0,33
|
Аз
|
0,600
|
0,300
|
—
|
0,900
|
1,800
|
0,30
|
А4
|
0,200
|
0,300
|
0,100
|
—
|
0,600
|
0,10
|
Итого
|
|
6,000
|
1,00
|
Так как экспертов было 10, то доля предпочтений считается путем деления числа в каждой ячейке таблицы А на число экспертов. В результате имеем таблицу Р.
Теперь можно применить простейший прием для ранжирования факторов: разделить суммарную относительную оценку каждого фактора на их сумму, получив нормированную относительную важность каждого фактора.
Второй способ. Применяется тогда, когда важно определить степень предпочтения одного фактора перед другим. Этот метод охватывает одинаково как те факторы, по которым возможно проведение определенных измерений, так и неосязаемые (качественные) факторы, по которым требуются суждения.
Для проведения субъективных парных сравнений используется шкала, которая оказалась эффективной во многих приложениях, ее правомочность теоретически доказана при сравнении с другими шкалами (табл. 1).
Как и в первом методе, сначала каждый эксперт производит парное сравнение факторов (свойств, последствий решения и т. п.) по предложенной шкале.
Как и в предыдущем методе, теперь нужно определить приоритеты, или ранги факторов. Это может быть получено любым способом нормирования рангов. Например, применяются следующие методы:
· эксперты совместно обсуждают свои оценки и в результате принимают единые оценки по каждому фактору, вырабатывая, таким образом, одну матрицу парных сравнений на всех;
· эксперты не могут выработать единого мнения, представляют свои таблицы парных сравнений, и на их основе каким-нибудь способом усреднения получают одну таблицу; в качестве способа усреднения могут применяться среднее геометрическое для каждой ячейки, среднее (арифметическое) взвешенное и другие.
При любом подходе получается обобщенная матрица парных сравнений факторов.
На следующем шаге обработки мнений экспертов необходимо оценить степень согласованности их мнений ИС — индекс согласованности.
Таблица 6 – Шкала относительной важности
Интенсивность относительной важности
|
Определение
|
Объяснения
|
1
|
Равная важность
|
Равный вклад двух видов деятельности в цель
|
3
|
Умеренное превосходство одного над другим
|
Опыт и суждения дают легкое превосходство одному виду деятельности перед другим
|
5
|
Существенное или сильное превосходство
|
Опыт и суждения дают сильное превосходство одному виду деятельности над другим
|
7
|
Значительное превосходство
|
Одному виду деятельности дается настолько сильное превосходство, что оно становится практически значительным
|
9
|
Очень сильное превосходство
|
Очевидность превосходства одного вида деятельности над другим подтверждается наиболее сильно
|
2,4,6,8
|
Промежуточные решения между двумя соседними суждениями
|
Применяются в компромиссном случае
|
Обратные величины приведенных выше чисел
|
Если при сравнении одного вида деятельности с другим получено одно из вышеуказанных чисел (например, 3), то при сравнении второго вида с первым получим обратную величину (т. е. 1/3)
|
|
4.4 Определение согласованности мнений экспертов
Групповая оценка может считаться достаточно надежной лишь при условии хорошей согласованности ответов опрашиваемых специалистов. Поэтому статистическая обработка информации, полученной от экспертов, должна включать в себя оценку степени согласованности мнений.
Оценки, полученные от экспертов, могут рассматриваться как случайная переменная, распределение которой отражает мнения экспертов о вероятности того или иного исхода события (фактора). Поэтому для анализа разброса и согласованности оценок экспертов применяются обобщенные статистические характеристики — средние и меры разброса. Для оценки меры сходства мнений каждой пары экспертов могут быть использованы самые разные методы: коэффициенты ассоциации, с помощью которых учитывается число совпадающих и несовпадающих ответов, коэффициенты противоречивости мнений экспертов, коэффициенты ранговой корреляции Кендалла и Спирмена. Все эти меры можно использовать либо для сравнения мнений двух экспертов, либо для анализа связи между рядами оценок по двум признакам. |