Технологии подготовки и реализации управленческих решений в условиях определенности

ЛПР не безразличны вопросы, связанные с оценкой рисков. Однако если даже риск мал, то есть если даже «механизм ситуации» детерминированный, то это еще не значит, что принять решение легко и просто. Здесь возникают методологические и технологические вопросы, которые требуют особого рассмотрения. Поставим в соответствие каждому из концептуальных исходов операции значения результатов для них. В силу влияния различных факторов шансы появления тех или иных исходов операции различаются, а потому, естественно, что будут различаться и шансы появления тех или иных результатов. Последнее обстоятельство, а именно - различие шансов появления тех или иных значений результатов, обязательно должно учитываться ЛПР при обосновании и принятии им решения. Схематично описанный механизм анализа будущих последствий каждого из возможных вариантов решения представлен на рисунке.

Рис. 1. Схема механизма анализа последствий вариантов решения

В данном случае задействование ЛПР предполагаемого варианта а решения схематично обозначено записью, помещенной внутрь треугольника; успешный исход операции обозначен через Z+, а неудачный - Z 0. С исходами связаны результаты у. Поскольку в общем случае результаты у - это векторные величины, каждая из компонентов которых отражает тот или иной частный аспект исхода, то для обозначения номера векторного результата будем использовать верхний индекс, а для обозначения номера частного компонента результата - нижний индекс. Шансы на получение тех или иных результатов y измеряются ЛПР величинами Ps.

Но как определить, каковы они эти компоненты у векторного результата операции? Как построить векторный результат операции?

Для того чтобы методически правильно решить эти вопросы, следует помнить, что любая операция проводится с целью получения определенного эффекта. При этом на получение эффекта обязательно нужно будет тратить какие-то активные ресурсы, что ресурсы, как правило, не могут быть задействованы мгновенно, а эффекты, как правило, не проявятся мгновенно даже после полного задействования ресурсов. Понимание перечисленных особенностей принятия решений позволило Воробьеву С.Н. в 1992-1994 гг. построить концептуальную модель гипотетического векторного результата операции. Эту концептуальную модель результата автор назвал иерархической семантической структурой (ИСС). С тех пор ИСС не раз успешно применялась на практике в качестве универсального шаблона для формирования конкретных векторных результатов при оценке исходов реальных операций в экономике. ИСС - это граф, отражающий результаты процесса углубленного проникновения в сущность предмета исследования (явления, объекта, понятия и др.). Вершины графа моделируют частные составляющие предмета исследования. Эти составляющие содержательно раскрываются в ходе декомпозиции свойств предмета при постепенном увеличении масштаба исследования. В соответствии со смыслом рассматриваемого частного аспекта предмета исследования ЛПР присваивает каждой вершине графа имя, которое далее рассматривается как имя обобщенной или частной характеристики. Останов процесса увеличения масштаба исследования и, следовательно, ветвления графа должен происходить в тот момент, когда ЛПР считает, что терминальная составляющая адекватно описана понятной, измеримой и интерпретируемой характеристикой - частным результатом операции. Предложенную иерархическую семантическую структуру следует считать графической моделью процесса применения системных принципов цели, декомпозиции и однозначной семантики (одинакового толкования понятий) к анализу проблемной ситуации. Структура может рассматриваться как шаблон для построения векторного результата или критерия для оценки предпочтительности альтернатив.

При обосновании решений, прежде всего, стремятся выяснить, нельзя ли свести исходную общую задачу к более простому, частному виду. Например, концептуальные частные критерии в ИСС могут иметь настолько сильное различие в важности, что, по сути, задача сводится к оценке вариантов решений только по одному из них. Иногда частные критерии эффекта, затрат и времени некоторым «естественным» образом агрегируются в скалярную функцию, либо исходная задача с векторным результатом может быть представлена как бы скалярной, если значения всех частных результатов, кроме одного, слабо варьируются по альтернативам. В подобной ситуации разумно задачу с векторным критерием аппроксимировать задачей со скалярным критерием.

Бывает, что информация об относительной важности частных критериев позволяет заранее определить способ решения задачи через какие-то вспомогательные скалярные критерии. Нередко множество альтернатив является дискретным, что также значительно упрощает поиск наилучшего решения.