Интерактивные методы. Интерактивный метод смещенного идеала

В учебнике рассматриваются методы принятия управленческих решений в условиях различных проблемных ситуаций, возникающих в экономических системах. Приводятся основные понятия, классификация проблем и адекватных методов их разрешения, методы их структуризации и описания. Существенное внимание уделено автоматизированной поддержке процедур принятия решений и задачам в нечетких условиях. Особенностью издания является методика решения типовых задач с обоснованием методов выбора рационального решения.
Учебник подготовлен в соответствии с программой курса «Управленческие решения», входящего в специальность «Менеджмент организаций и государственных муниципальных образований». Предназначен для студентов экономических специальностей всех форм обучения, может быть полезен для всех интересующихся проблемами эффективного принятия решений в менеджменте, бизнесе и на производстве. Рекомендовано Советом Учебно-методического объединения вузов России по образованию в области менеджмента в качестве учебника по специальности «Менеджмент организации».

Общие проблемы принятия управленческих решений.
Научные основы теории принятия решения как раздела общей теории систем и системного анализа были заложены в период Второй мировой войны. Его родоначальниками считаются Дж. фон Нейман и О. Моргенштерн, которые в 1944 г. опубликовали материалы по новому направлению - теории игр. Позднее зарубежные специалисты Р. Акофф, Ф. Эмери, Ст. Оптнер, Р. Льюс, X. Райфа, Ст. Бир, Дж. Форрестер и др., а также отечественные - А. Г. Венделин, Д. М. Гвишиани, О. И. Ларичев, И. М. Сыроежин и другие внесли существенный вклад в развитие и обогащение этой теории.

Любая управленческая деятельность, в том числе в сфере экономики, менеджмента и маркетинга, тесно связана с принятием соответствующих решений по различным управленческим ситуациям.

Поэтому в общем случае под решением понимают набор управленческих воздействий (действий со стороны лица, принимающего решения (ЛПР)) на объект (систему, комплекс и т. д.) управления, позволяющий привести данный объект в желаемое состояние или достичь поставленной перед ним цели.

Процесс принятия решений (ПР) - это один из этапов управленческой деятельности, на котором происходит выбор наиболее предпочтительного решения из допустимого множества решений, или упорядочение множества решений по их важности.

Оглавление
Введение
Раздел 1. Общие проблемы принятия управленческих решений
Глава 1. Проблемы принятия решений в управлении экономическими системами
1.1. Общие проблемы принятия управленческих решений
1.2. Моделирование управленческих процессов
1.3. Модель представления информации в управлении экономическими системами
1.4. Модель информации в процессе принятия решения
1.5. Эффективность управления в современных условиях
1.6. Принятие решений в уникальных проблемных ситуациях
Глава 2. Основные понятия и категории теории принятия решений
2.1. Основные определения и постановка задачи принятия решений
2.2. Классификация задач принятия решений
2.3. Классификация управленческих решений
Глава 3. Технология принятия решений
3.1. Формирование и оценка решений
3.2. Подготовка к выбору решения
3.3. Технологический процесс принятия решений
3.4. Моделирование процедур принятия решений
Глава 4. Описание и анализ проблемной ситуации
4.1. Методы описания проблемной ситуации
4.2. Процедуры анализа проблемной ситуации
4.3. Задача измерения характеристик проблемной ситуации
4.4. Методы субъективных измерений характеристик
4.5. Критерии выбора: методы формирования интегрального критерия
Раздел 2. Методы принятия решений в структурированных проблемных ситуациях
Глава 5. Принятие решений в структурированных ситуациях
5.1. Методы решения задач типа/. Поиск оптимального решения
5.2. Аналитическое решение задачи линейной оптимизации (симплекс-метод)
5.3. Автоматизированное решение задачи линейной оптимизации (Excel)
5.4. Методы решения задач типа JА. Принцип гарантированного результата
5.5. Принцип оптимизма (максимакса)
5.6. Принцип Гурвица
5.7. Принцип Сэвиджа (минимаксного сожаления)
Глава 6. Групповой выбор для структурированных задач
6.1. Принятие решений в задачах тина G
6.2. Процедура выбора в структурированных задачах тина GA
Глава 7. Примеры решения структурированных задач
7.1. Пример 1
7.2. Пример 2
7.3. Компьютерное решение задачи выбора
Раздел 3. Методы решения сложных проблемных ситуаций
Глава 8. Решение многокритериальных задач
8.1. Постановка и виды многокритериальных задач
8.2. Методы решения многокритериальных задач с неструктурированными критериями
8.3. Методы аналитического построения метрики расстояния
Глава 9. Компьютерное решение неструктурированных задач многокритериального выбора
9.1. Обоснование метода выбора инвестиционного решения
9.2. Выбор наилучшего проекта с использованием лексикографического метода
9.3. Выбор проекта на основании метода смещенного идеала
9.4. Задача выбора оборудования
Глава 10. Методы решения многокритериальных задач со структурированными критериями
10.1. Метод дерева целей (метод анализа иерархий)
10.2. Решение задач методом анализа иерархии
Глава 11. Примеры компьютерного решения многокритериальных задач
11.1. Применение методов оптимизма, пессимизма, Гурвица, Сэвиджа
11.2. Применение метода «смещенного идеала»
11.3. Применение метода анализа иерархий
Глава 12. Примеры многокритериального выбора с иерархической группировкой критериев
12.1. Решение примера 1
12.2. Решение примера 2
Раздел 4. Методы принятия решений в неструктурированных ситуациях
Глава 13. Принятие решений в условиях риска и неопределенности
13.1. Задачи выбора в условиях риска и неопределенности
13.2. Классификация неопределенностей в задачах управления
13.3. Принятие решений в условиях вероятностной определенности (риска)
13.4. Методы анализа последствий событий и деревьев решения
13.5. Методы выбора в условиях полной или частичной неопределенности
Раздел 5. Экспертные (групповые) методы выбора в сложных задачах принятия решений
Глава 14. Задачи группового выбора: классификация и методы решения
14.1. Постановка и формализация групповых задач принятия решения (задачи типа G)
14.2. Классификация задач группового выбора
14.3. Методология проведения процедуры группового выбора
Глава 15. Методология решения задач группового выбора
15.1. Методы принятия решений группой экспертов
15.2. Виды группового согласования экспертных решений
Глава 16. Статистическая обработка экспертных оценок при групповом согласовании
16.1. Методы группового согласования при принятии решения
16.2. Модель групповой оценки объектов выбора
16.3. Модели согласования экспертных оценок
Глава 17. Примеры проведения экспертной оценки
17.1. Оценка степени компетентности эксперта
17.2. Пример решения задачи типа GA
Раздел 6. Автоматизация процедур принятия решений
Глава 18. Концепция систем поддержки процессов управления и принятия решений
18.1. Требования и назначение систем поддержки процессов принятия решений
18.2. Функции систем поддержки процессов принятия решений
18.3. Технология применения систем поддержки принятия решений
Глава 19. Экспертные системы в управлении
19.1. Особенности, характеристики и реализация экспертных систем
19.2. Работа с типовыми управленческими ситуациями (модуль стандартных ситуаций ЭС)
19.3. Логическая структура информационного фонда и алгоритм функционирования модуля БСС
19.4. Структура системы модельной поддержки.

Экономическая часть

В экономической части было произведено сравнение абонентского программного обеспечения по указанным критериям и определение лучшего из них, пользуясь теорией решения многокритериальных задач (МКЗ). Выбор лучшего пакета производился с точки зрения специалиста в области глобальных сетей и с точки зрения пользователя, никогда не имевшего дела с сетями.

Решение указанной задачи производилось методом "смещенного идеала". Этот метод, описанный в , предназначен для решения задач выбора наиболее предпочтительного объекта, в случае большого количества объектов и критериев сравнения

Метод "смещенного идеала" предполагает следующее.

Пусть множество А включает в себя конечное число многокритериальных объектов i=1...N Все критерии измеряются по шкале интервалов или отношений.

Идеальный объект формируем исходя из максимума по полезности значения критерия достигаемого на множестве А. То есть, если полезность многокритериального объекта возрастает при увеличениии критерия и, если полезность многокритериального объекта убывает при увеличениии критерия. Если идеальней объект принадлежит к множеству А, то он и будет решением многокритериальной задачи.

Cформируем также наихудий объект исходя из минимума по полезности значения критерия достигаемого на множестве А.

От обычных шкал измерения перейдем к шкалам нормированным в интервале

Можно интерпретировать, как расстояние многокритериального объекта по критерию от идеального объекта. При этом все для идеального объекта будут равны 0, а все для наихудшего объекта будут равны 1.

После этого лицам принимающим решения (ЛПР) следует предложить определить относительную важность критериев. В случае, когда ЛПР затрудняются задать точно,так как недостаточно уяснили цель принятия решения, необходимо использование энтропийного подхода к определению весов относительной важности критериев. Предпосылками этого подхода являются следующие утверждения.

Если разброс некоторого критерия у объектов, принадлежащих множеству А невелик или равен нулю, следовательно этот критерий не является информативным; его можно или вообще не учитывать или учитывать с небольшим весом. И наоборот, если разброс критериев велик, то это указывает на то, что именно на этот критерий при выборе лучшего объекта следует обратить особое внимание.

В качестве меры разброса единичных критериев обычно используют энтропию. Для рассматриваемого метода энтропия по каждому из критериев вычисляется по формуле

Поскольку ЛПР не сформировали для себя четко систему предпочтений, оценки могут иметь большие ошибки. Поэтому в качестве весов критериев берем.

В качестве метрики для сравнения объектов следует использовать выражение. При увеличении р уменьшается вклад в критериев, значения которых близки к наихудшим, и наоборот, резко увеличивается вклад критериев, значения которых близки к идеальным.

Метод "смещенного идеала" оперирует с характеристиками объектов выраженными в цифрах, поэтому качественные критерии сравнения объектов были переведены в цифры.

Оцифровка критериев была произведена следующим образом.

Таблица 1

Примечание: Оценка критерия "документация" производилась следующим образом: 0 (документация отсутствует), 1(имеется неполная документация, язык - английский), 2(имеется неполная документация, язык - русский), 3(имеется полная документация, язык - английский), 4(имеется полная документация, язык - русский).

Согласно таблице 1 характеристики каждого объекта исследований были переведены в цифровое выражение. Были также сформированы идеальный и наихудший объекты. В таблице 2 приведены цифровые характеристики всех объектов исследования, а также идеального и наихудшего объектов.

Таблица 2

Продолжение таблицы 2

Для получения объективной информации был произведен опрос сотрудников и абонентов сети Х-Атом. По результатам опроса были определены коэффициенты важности для каждого критерия.

В таблице 3 приведены коэфициенты относительной важности критериев, определенные в результате опроса сотрудников и абонентов сети Х-Атом.

Таблица 3

Для осуществления многокритериального выбора на языке С++ была написана программа экспертного выбора. Текст программы приводится в приложении 11.

Исходными данными для программы экспертного выбора служат: количество и названия объектов сравнения, количество и названия критериев сравнения, фактические значения критериев для каждого пакета абонентского программного обеспечения и коэффициенты относительной важности для каждого критерия сравнения. В результате вычислений программа определяет лучший пакет абонентского программного обеспечения и выводит его название на экран.

При помощи программы экспертного выбора из всех пакетов абонентского программного обеспечения были выбраны: лучший пакет с точки зрения специалиста и лучший пакет с точки зрения пользователя.

Были получены следующие результаты.

С точки зрения специалиста лучшим является пакет Ka9q. Это вполне соответсвует действительности, поскольку пакет Ka9q распространяется свободно вместе с исходными текстами и предоставляет пользователям практически все сетевые услуги. Наличие исходных текстов, дает возможность модификации пакета, а также использования его в качестве основы, для нового пакета абонентского программного обеспечения. Основным недостатком пакета является его очень плохой интерфейс и сложная настройка, но для специалиста это не очень важно.

С точки зрения пользователя лучшим является пакет абонентского программного обеспечения Minuet. Это также соответствует действительности, поскольку пакет Minuet предоставляет практически все сетевые услуги и имеет отличный пользовательский интерфейс. Его недостатком является отсутствие исходных текстов и, следовательно, невозможность модификации.

Хотя программа была написана для конкретного применения метода смещенного идеала, в ней предусмотрена возможность сравнения любых многокритериальных объектов методом смещенного идеала.

Элементы охраны труда и защиты информации

Пользователи решившиe подключить свой компьютер к сети должны обратить особое внимание на защиту информации. Строгие требования к защите информации связаны с тем, что подключенный к сети компьютер становится доступным из любой точки сети, и поэтому несравнимо более подвержен поражению вирусами и несанкциоированному доступу.

Так несоблюдение режима защиты от несанкционированного доступа может привести к утечке информации, а несоблюдение режима защиты от вирусов может привести к выходу из строя важных систем и уничтожению результатов многодневной работы.

Компьютеры работающие в многозадачных операционных системах (типа Unix, VMS) мало подвержены заражению вирусами, но их следует особо тщательно защищать от несанкционированного доступа. В связи с этим пользователи многозадачных операционных систем должны выполнять следующие требования.

Каждый пользователь должен иметь свое индивидуальное имя входа в Unix-сервер и пароль.

Установленный для него пароль пользователь не должен сообщать другим лицам.

Смену пароля пользователь должен производить не реже одного раза в квартал, а также во всех случаях утечки информации о пароле.

Администраторам и пользователям файл-серверов ЛВС NetWare необходимо также следовать приведенным выше требованиям в рамках своей ЛВС. Это связано с тем, что если в файл-сервере, подключенном к сети, загружена утилита Iptuunel, то файл-сервер также становится доступным из любой точки сети.

ПЭВМ работающие в однозадачных операционных системах (типа MS-DOS), достаточно защищены от несанкционированного доступа (в силу их однозадачности), но их следует особенно тщательно защищать от поражения вирусами.

Страница 1

АНАЛИЗ МЕДИЦИНСКИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ЛЕЧЕБНО-ПРОФИЛАКТИЧЕСКИХ УЧРЕЖДЕНИЙ САНАТОРНОГО ТИПА.

Информатизация деятельности учреждений здравоохранения уже давно стала насущной необходимостью. Обработка массивов финансовой, медицинской и статистической информации, что все время увеличиваются, стала возможна только с использованием современных информационных и компьютерных технологий. Вырос не только объем информации – повысились требования к скорости ее обработки. С каждым годом вышестоящие организации повышают требования к передаче так называемых “электронных отчетов” (то есть отчетов в электронном виде). Неуклонно растет роль электронного обмена данными между субъектами здравоохранения с применением электронной почты и Интернет.

В настоящее время каждое лечебно-профилактическое учреждение (ЛПУ) в той или иной мере охвачено информатизацией. В основной массе это локальные не взаимосвязанные между собой системы автоматизации разных направлений деятельности ЛПУ. Практически информатизация регионального здравоохранения охватывает лишь финансово-экономические службы ЛПУ: бухгалтерия, планово-экономический отдел, страховая медицина. Для повышения качества и доступности медицинской помощи в ЛПУ необходимо проведение комплексной автоматизации всех видов деятельности в учреждении.

Сегодня на рынке медицинских информационных систем (МИС) предлагаются достаточно разные решения в широком ценовом диапазоне и с различными функциональными возможностями. В процессе исследования нами было обследовано 30 медицинских информационных систем. Из них 12 является продуктами украинского производителя, 18 – российского. Большая часть систем, а именно 13, специализированно и для санаториев.

Целью нашего исследования было сравнение медицинских информационных систем для лечебно-профилактических заведений санаторного типа за общепринятыми критериями и определения оптимальной из них, пользуясь теорией решения многокритериальных заданий.

Выбор оптимальной системы проводился с точки зрения покупателя по данным доступным в открытой сети. Решение указанной задачи проводилось методом "смещенного идеала". Этот метод, описанный в , предназначен для решения заданий выбору оптимального объекта, в случае большого количества объектов и критериев сравнения.

Во время исследования проводилось сравнение 19 медицинских информационных систем, о которых найдено в открытых источниках наиболее детальная информация. Сопоставление систем проводилось за общепринятыми критериями сравнения. А именно:

· полнота функциональных возможностей системы;

· стоимость программы (за одно рабочее место);

· необходимость капиталовложений на приобретение системы управления базами данных (СУБД);

· стоимость СУБД;

· адаптация к законодательству Украины.

Метод "смещенного идеала" оперирует с характеристиками объектов, что выражаются в цифрах, потому качественные критерии сравнения систем были переведены в цифры (таб.1).

Таблица 1. Переведение критериев сравнения в цифровой вид.

Метод предназначен для выделения одного или подмно­жества наиболее предпочтительных объектов. Характерными особенностями метода являются:

наличие процедуры формирования "идеального" объекта (В + ), служащего своего рода целью, к которой надо стремиться. Такой “идеал”, как правило, не достижим и не существует реально, но его полезно иметь для понимания ЛПР своих целей;

на каждой итерации производится исключение объектов, не претендующих на наиболее предпочтительные, т.е. не выделяются "лучшие" объекты, а исключаются "худшие".

В общем виде алгоритм метода следующий (рис 2.2 ):сна­чала исключаются доминируемые объекты, так как среди них не может быть наиболее предпочтительного.

Формируется “идеальный” объект В +(1) из наиболее предпо­чтительных значений критериев и “антиидеальный” из наименее предпочтительных значений. Определяются расстояния от объектов из исходного множества до “антиидеала”, на основании которых выделяются “худшие” объекты. Среди таких объектов, как правило, есть объекты, имеющие одно наиболее предпочти­тельное значение (объектыВ 1 иВ 6 нарис 2.2 ).

После исключения “худших” объектов вновь переходим к этапу формирования “идеала”, и он изменяется (на рисунке этоВ +(2) ), приближаясь к реаль­ным объектам.

Процедура заканчивается, когда останется небольшое число объектов, которые и считаютсянаиболее предпо­чтительными.

Следует отметить, что при сравнении реально существу­ющих объектов с “идеалом” у ЛПР возникает неудовлетво­ренность, вызванная недо­ступностью сформированного “идеала”. Эту неудовлетворен­ность называютконфликтом перед решением .

После выбора наиболее предпочтительного объекта у ЛПР возникает неудовлетворенность, вызванная тем фактом, что выбран именно данный объект, а не другой. Такую неудовлет­воренность называют конфликтом после решения .

На первых итерациях метода превалирует конфликт перед решением. На последующих итерациях “идеал” приближается к реальным объектам и конфликт перед решением уменьшает­ся. Однако конфликт после решения может увеличиваться. Это свидетельствует о недостаточной изученности ЛПР решаемой задачи.

Рассмотрим подробно алгоритм метода, блок-схема которого приведена на рис.2.3 .

Пусть исходное множество объектов включает п объектов. Все критерииk j (j =l,…,m ) измеряются по шкале интервалов или отношений.

На первом этапе формируется “идеальный” объект
, где– максимальное по предпочтению значение критерия среди всех объектов, т.е.
, если предпочтение объекта возрастает при увеличенииk j , или
,если предпочтение объекта возрастает при уменьшении критерия. Если “идеал” принадле­жит множеству объектов, то он и будет наиболее предпо­чтительным. Но так как МКЗ обычно решается на множестве эффективных объектов, то “идеальный” объект не будет принад­лежать исходному множеству.

Наэтом же этапе формируется “наихудший” объект
из наименее предпочтительных значений.

На втором этапе осуществляется переход от физических единиц измерения критериев к относительным в соответствии с выражением:

В относительных единицах все критерии будут изменяться в интервале ,при этом, чем меньше, тем ближе объект по критериюk j к “антиидеальному”.

Первые два этапа выполняются автоматически без участия ЛПР. На третьем этапе ЛПР, исходя из своих суждений о важности критериев, задаёт веса критериев W j (j = 1,...,m ).

В случае затруднения ЛПР может воспользоваться информационным подходом к определению важности критериев, На следующем, четвёртом, этапе рассчитываются расстоя­ния объектов до “антиидеала”. В качестве метрики используется следующее выражение:

(2.2)

Используя в (2.2 )разныер , можно получить различные метрики. Так, при р= 1, получим аддитивный оператор, а при
(2.2 )переходит в
.Чем больше значение, тем дальше объект от “антиидеала” и ближе к “идеальному”.

Следует отметить, что в качестве метрики для сравнения объекта с “идеальным” можно использовать и другиеоператоры агрегирования .

На следующем, пятом, этапе, задавая различные значения р , ЛПР определяет разные метрики для сравнения с “идеаль­ным”. При каждомр , т.е. для каждой метрики, все объекты упорядочиваются по близости к “идеалу” по величине. ЛПР в диалоге, изменяя p ,исследует влияние различных метрик на упорядочение объектов.

Далее, на шестом этапе ЛПР принимает решение об исключении объектов, не претендующих на наиболее предпо­чтительный. Очевидно, что это те объекты, которые при различных метриках (разных р ) находятся в конце упорядо­ченных рядов. Действительно, если независимо от выбранной метрики объект далек от “идеала”, то есть все основания исключить его.

После исключения объектов начинается следующая итера­ция с формирования “идеального” объекта уже на оставшемся подмножестве объектов.

Заканчивается процедура, когда после очередного исключе­ния осталось небольшое число объектов, которые и будут наиболее предпочтительными.

Следует отметить, что на каждой итерации целесообразно анализировать разброс критериев. Дело в том, что среди исключаемых объектов, как правило, есть объекты, включаю­щие максимальные и минимальные значения критериев. Тем самым на каждой итерации уменьшается область изменения критериев и, значит, существенно изменяется их разброс. Тогда, используя информационный подход , можно выделить неинфор­мативные критерии и в целях упрощения задачи исключить такие критерии.

В заключение отметим, что данный метод наиболее эффективен при больших размерностях задачи.