| Системы поддержки принятия решений |
| Конспект лекций |
Поддержка принятия решений – актуальная сфера информационных приложений. Это направление интенсивно развивается как в форме легко интегрируемых обособленных программных решений, так и в форме внутрисистемных информационных средств. Благодаря использованию систем поддержки принятия решений, обеспечивается потребность на практике переходить от задач автоматизации учёта к задачам поддержки принятия управленческих решений на основании накапливаемых при автоматизированном учёте данных. Выбор на конкретном предприятии вида и формы данной системы во многом определяется реальными внешними и внутренними условиями. В рамках данного курса особое внимание уделяется наиболее распространенным принципам использования систем поддержки принятия решений. Кроме того, акцентируется внимание на обеспечивающих поддержку принятия решений инструментариях современного программного обеспечения в форме предметно-ориентированных информационных систем, предназначенных для автоматизации учёта и управления.
Таким образом, можно утверждать, что, с одной стороны, в поддержке принятия управленческих решений хороши все средства, обеспечивающие адекватные реальности прогнозы и основанные на них решения, согласующиеся в дальнейшем с тем, что происходит на практике, помогающие получать дополнительные сведения о природе исследуемых явлений, и, как следствие, нужные в принятии управленческих решений из-за рыночной конкуренции. С другой стороны, приложения формата систем поддержки принятия решений должны быть достаточно стандартизованы (как логически, так и функционально), для того, чтобы актуально развивать подобные проекты в дальнейшем, применять их с учетом отраженного в стандартах опыта предшествующих аналогичных приложений.
Реальные ситуации, складывающиеся в общественной жизни любой страны, и, в частности, в экономической сфере, отличаются возрастающей сложностью задач, непрерывным изменением и неполнотой данных об экономической конъюнктуре, высокой динамичностью процессов. В этих условиях интеллектуальные возможности человека могут войти в противоречие с объемом информации, который необходимо осмыслить и переработать в ходе управления разнообразными технологическими и социальными процессами. Вследствие этого возрастает опасность срыва управления.
Основой управления, как известно, является решение. НТР настолько повысила уровень энерговооруженности лиц, принимающих решения (ЛПР), что ошибки от неверно принятых решений могут привести не только к экономической катастрофе для отдельного предпринимателя или отрасли, но и к глобальной катастрофе для человечества.
Действенным способом повышения эффективности и качества управления является овладение менеджерами всех уровней методологии системного анализа и принятия решений на основе математических методов. При этом в роли интеллектуального помощника человека выступает компьютер. Чтобы наделить компьютер “интеллектуальными” способностями, необходимо реальную экономическую или управленческую задачу заменить ее математическим аналогом, а опыт и интуицию человека – его моделями предпочтений. Именно эти вопросы составляют предмет математической теории принятия решений.
Математическая теория принятия решений в сложных ситуациях, которую часто называют теорией принятия решений (ТПР), занимается разработкой общих методов анализа ситуаций принятия решений. При помощи этих методов вся информация о проблеме, включая сведения о предпочтениях ЛПР и его отношении к риску, а также суждения ЛПР о возможных реакциях других субъектов на принятые им решения, используется для получения вывода о том, какой из вариантов решения является наилучшим.
Методологическую основу ТПР составляют элементы научной базы системного подхода. Системный подход обобщает теоретические посылки и методы социально-прикладных и технических наук, а его концепции и принципы составляют основу для дальнейшего уточнения и конкретизации в других науках. Принципы системного подхода практически реализуются в элементах научной базы системного анализа.
Сам системный анализ – это совокупность конкретных, имеющих практическую направленность методических подходов, практических методов и алгоритмов, позволяющих реализовать теоретические концепции и главные идеи системного подхода в рамках социально-экономических и технических проблем. Системный подход и системный анализ составляют базу таких научных дисциплин, как теория управления и ее социально-прикладная форма – менеджмент.
Теория принятия решений ориентируется на разработку и поиск оптимальных результатов по достаточно сложным проблемам, со значительным количеством связей и зависимостей, ограничений и вариантов решений. В связи с этим, использование системного подхода в качестве методологической базы разрешения подобных проблем является совершенно необходимым.
Принципиальная особенность системного подхода состоит в рассмотрении объекта управления как сложной системы с многообразными внутрисистемными связями между ее отдельными элементами и внешними связями с другими системами.
Достоинством системного подхода является возможность учета неопределенности поведения элементов и системы в целом, а также обеспечение согласованности множества целей при принятии решения, в частности, целей элементов подсистем с общими целями системы (например, целей заводов и цехов, участков).
Цель системного анализа заключается в выяснении реальных целей принимаемого решения, возможных вариантов достижения этих целей, установлении условий появления проблемы, ограничений и последствий решения. Логический системный анализ дополняется математическим анализом системы.
Характерными признаками системного анализа являются следующие:
· решения принимаются, как правило, относительно отдельных элементов системы, поэтому необходимо учитывать взаимосвязь элемента с другими и общую цель системы (т.е. реализовывать системный подход);
· анализ осуществляется по принципу – от общего к частному, сначала для всего комплекса проблем, а далее для отдельных составляющих;
· первостепенное значение имеют такие факторы, как: время, стоимость, качество работы;
· нередко данные анализа ориентируют на выбор соответствующего решения;
· по отношению к логическим суждениям системный анализ является вспомогательным элементом;
· системный анализ позволяет выделить области, где принимаются логические суждения и определить значение каждого из возможных вариантов решения;
· широкое использование компьютеров на всех стадиях анализа проблемы и процесса принятия соответствующего решения.
При решении практических задач управления, в частности, задач принятия решений, ЛПР постоянно использует анализ и синтез, системный подход и конкретно-формальные методы.
Функции, выполняемые ЛПР по организации разработки (принятия) решения, заключаются в следующем:
· управление процессом выработки решения;
· определение задачи, участие в ее конкретизации и выборе критериев оценки эффективности решения;
· окончательный выбор из имеющихся вариантов решения и ответственность за него;
· организация реализации разработанного решения исполнителями.
В разработке сложных решений, требующих использования системного анализа, принимают участие специалисты – системные аналитики (системотехники).
Кратко изложим функции системных аналитиков и руководителей в процессе выработки решений.
Системные аналитики
· выявляют цели, в том числе посредством количественных методов;
· составляют перечень возможных целей и представляют его руководителю;
· определяют подходы к решению проблемы;
· выявляют и оценивают альтернативы решения проблемы;
· устанавливают причинно-следственные связи между факторами;
· выявляют тенденции изменений в развитии объектов;
· осуществляют выбор альтернатив и критериев оценки;
· проводят необходимые расчеты.
Руководитель (ЛПР)
· рассматривает состав целей (уточняет старые и оценивает новые);
· участвует в постановке задачи, выборе способов решения;
· учитывает объективные и субъективные факторы, влияющие на решение проблем;
· участвует в оценке степени риска при принятии решения;
· рассматривает данные анализа;
· контролирует своевременность подготовки решения.
Таким образом, несмотря на определяющую роль ЛПР в процессе выработки решения, в данном процессе часто задействована большая группа специалистов.
Объектом исследования ТПР является ситуация принятия решений, или так называемая проблемная ситуация (ПС), то есть в качестве объекта исследования ТПР выступают общие закономерности выработки решений в проблемных ситуациях, а также закономерности, присущие процессу моделирования основных элементов проблемной ситуации.
Основным назначением ТПР является разработка для практики научно обоснованных рекомендаций по организации и технологии построения процедур подготовки и принятия решений в сложных ситуациях с применением современных методов и средств (в первую очередь, компьютеров и компьютерных систем).
В основе современной ТПР лежит комплексная концепция принятия решений, которая требует учета всех существенных аспектов проблемной ситуации и рациональной интеграции как логического мышления и интуиции человека, так и математических и технических средств. Согласно этой концепции, принятие решения – это сознательный выбор из ряда вариантов (альтернатив). Этот выбор производит лицо, принимающее решение. В роли ЛПР выступает человек или коллектив, обладающие правами выбора решения и несущие ответственность за его последствия.
Суть концепции принятия решений состоит в том, что вначале ЛПР (а при необходимости и специалисты по проблемам принятия решений) содержательно анализирует возникшую социальную, экономическую или др. проблему. В итоге этой творческой логической деятельности и на основе личной интуиции ЛПР формулирует цель, достижение которой, по его мнению, разрешит проблему. Подробно разобравшись в существе цели и собственных предпочтениях, ЛПР формирует способы достижения цели и, наконец, принимает решение о том, какой из возможных способов, по его мнению, наилучший, то есть осуществляет обоснованный выбор.
Для принятия решения на научной основе широко используются методы такой прикладной научной дисциплины, как исследование операций. Однако применение формальных методов исследования операций может быть начато только после формулировки цели. В этом и состоит существенное различие в предмете исследования этих двух наук. Теория принятия решений в качестве объекта исследования берет проблему и начинает с формулирования цели. Промежуточными этапами являются выбор наилучшего решения и интерпретация его для практики. ТПР заканчивает применение своего аппарата только после изучения степени разрешения стоявшей перед ЛПР проблемы и фиксации практического опыта.
Применение же аппарата исследования операций начинается только после того, как цель задана, и заканчивается отысканием оптимального решения, которое максимизирует (или минимизирует) целевую функцию, моделирующую степень предпочтительности в смысле достижения цели.
Предпочтительность того или иного исхода операции оценивают величиной специальной числовой функции, называемой критерием. Оптимальным считается такой вариант проведения операции, который обеспечивает наилучшее значение критерия или наилучшее (компромиссное) сочетание значений всех критериев (если их несколько).
Существует круг задач, для которых построены отработанные математические модели, позволяющие находить решение без участия ЛПР. Это задачи распределения ресурсов, транспортные задачи, задачи массового обслуживания, управления запасами и ряд других.
Однако имеется широкий круг задач, не укладывающихся в рамки перечисленных разделов исследования операций. Прежде всего – это многокритериальные задачи, решаемые в сложных ситуациях. Таким образом, сложными будем считать ситуации, которые отличаются наличием нескольких критериев, или действием неопределенных факторов, или необходимостью учета мнения нескольких лиц, а также другие “нестандартные” ситуации.
Многокритериальность объясняется тем, что при оценке действительно сложных ситуаций редко удается обойтись одним критерием.
Например, при оценке деятельности торгового предприятия рассматриваются такие важные частные результаты, как объем продаж, издержки хранения товаров, прибыль, оборачиваемость средств и др. Именно на значениях этих результатов чаще всего строят критерии. Одни из них (например, прибыль) желательно максимизировать, другие (например, издержки хранения) – минимизировать. Как правило, в этом смысле критерии эффективности решения всегда противоречивы. В результате оказывается, что не существует решения, наилучшего одновременно по всем критериям. Например, фирма не может получить максимальный доход при минимальных издержках.
Наличие неопределенных факторов, особенно в сочетании с многокритериальностью, существенно осложняет принятие решений. Даже если действует наиболее изученный в теоретическом отношении фактор – случайность и даже если задача однокритериальная, то принять решение не просто, так как нужно учитывать отношение ЛПР к риску, к возможности понести потери или убытки из-за неблагоприятного стечения обстоятельств.
Для случая с иными по своей природе неопределенностями (поведенческой, природной) ситуация принятия решения еще более осложняется. Например, доля в рынке сбыта, на которую может рассчитывать ЛПР, часто не определена. На “сопредельных” сегментах рынка конкуренты, как правило, преследуют собственные цели, часто неизвестные ЛПР, что делает процесс выработки решения чрезвычайно сложным.
Одним из важнейших исходных положений ТПР является тезис о том, что не существует абсолютно лучшего решения. Наилучшим решение может считаться лишь для данного ЛПР, в отношении поставленных им целей, только в данном месте и на данный момент времени. Основная задача ТПР состоит не в том, чтобы заменить человека в процессе выработки решения, а в том, чтобы помочь ему разобраться в существе сложной ситуации.
Системы поддержки принятия решений и соответствующая им информационная технология появились усилиями в основном американских ученых в конце 70-х — начале 80-х гг., чему способствовали широкое распространение персональных компьютеров, стандартных пакетов прикладных программ, а также успехи в создании систем искусственного интеллекта.
Главной особенностью информационной технологии поддержки принятия решений является качественно новый метод организации взаимодействия человека и компьютера. Выработка решения, что является основной целью этой технологии, происходит в результате итерационного процесса (рис. 1), в котором участвуют:
1. Система поддержки принятия решений в роли вычислительного звена и объекта управления.
2. Человек, как управляющее звено, задающее входные данные и оценивающее полученный результат вычислений на компьютере.
Рисунок 1 — Система поддержки принятия решений как итерационный процесс
Окончание итерационного процесса происходит по воле человека. В этом случае можно говорить о способности информационной системы совместно с пользователем создавать новую информацию для принятия решений.
Дополнительно к этой особенности информационной технологии поддержки принятия решений можно указать еще ряд ее отличительных характеристик:
- ориентация на решение плохо структурированных (формализованных) задач;
- сочетание традиционных методов доступа и обработки компьютерных данных с возможностями математических моделей и методами решения задач на их основе;
- направленность на непрофессионального пользователя компьютера;
- высокая адаптивность, обеспечивающая возможность приспосабливаться к особенностям имеющегося технического и программного обеспечения, а также требованиям пользователя.
Информационная технология поддержки принятия решений может использоваться на любом уровне управления. Кроме того, решения, принимаемые на различных уровнях управления, часто должны координироваться. Поэтому важной функцией и систем и технологий является координация лиц, принимающих решения как на разных уровнях управления, так и на одном уровне.
Рассмотрим структуру системы поддержки принятия решений (рис. 2), а также функции составляющих ее блоков, которые определяют основные технологические операции.
Рисунок 2 — Основные компоненты системы поддержки принятия решений
В состав системы поддержки принятия решений входят три главных компонента:
· база данных;
· база моделей;
· программная подсистема.
Последняя состоит из системы управления базой данных (СУБД), системы управления базой моделей (СУБМ) и системы управления интерфейсом между пользователем и компьютером.
База данных. Она играет в информационной технологии поддержки принятия решений важную роль. Данные могут использоваться непосредственно пользователем для расчетов при помощи математических моделей.
Рассмотрим источники данных и их особенности:
· часть данных поступает от информационной системы операционного уровня. Чтобы использовать их эффективно, эти данные должны быть предварительно обработаны. Для этого имеются две возможности:
1) использовать для обработки данных об операциях фирмы систему управления базой данных, входящую в состав системы поддержки принятия решений;
2) сделать обработку за пределами системы поддержки принятия решений, создав для этого специальную базу данных. Этот вариант более предпочтителен для фирм, производящих большое количество коммерческих операций. Обработанные данные об операциях фирмы образуют файлы, которые для повышения надежности и быстроты доступа хранятся за пределами системы поддержки принятия решений.
· помимо данных об операциях фирмы, для функционирования системы поддержки принятия решений требуются и другие внутренние данные, например, данные о движении персонала, инженерные данные и т.п., которые должны быть своевременно собраны, введены и поддержаны.
· большое значение, особенно для поддержки принятия решений на верхних уровнях управления, имеют данные из внешних источников. В числе необходимых внешних данных следует указать данные о конкурентах, национальной и мировой экономике. В отличие от внутренних данных, внешние данные обычно приобретаются у специализирующихся на их сборе организаций.
· в настоящее время широко исследуется вопрос о включении в базу данных еще одного источника данных — документов, включающих в себя записи, письма, контракты, приказы и т.п. Если содержание этих документов будет записано в памяти и затем обработано по некоторым ключевым характеристикам (поставщикам, потребителям, датам, видам услуг и др.), то система получит новый мощный источник информации.
Система управления данными должна обладать следующими возможностями:
· составление комбинаций данных, получаемых из различных источников, посредством использования процедур агрегированиям фильтрации;
· быстрое прибавление или исключение того или иного источника данных;
· построение логической структуры данных в терминах пользователя;
· использование и манипулирование неофициальными данными для экспериментальной проверки рабочих альтернатив пользователя;
· обеспечение полной логической независимости этой базы данных от других операционных баз данных, функционирующих в рамках фирмы.
База моделей. Целью создания моделей являются описание и оптимизация некоторого объекта или процесса. Использование моделей обеспечивает проведение анализа в системах поддержки принятия решений. Модели, базируясь на математической интерпретации проблемы, при помощи определенных алгоритмов способствуют нахождению информации, полезной для принятия правильных решений.
Пример. Модель линейного программирования дает возможность определить наиболее выгодную производственную программу выпуска нескольких видов продукций при заданных ограничениях на ресурсы.
Использование моделей в составе информационных систем началось с применения статистических методов и методов финансового анализа, которые реализовывались командами обычных алгоритмических языков. Позже были созданы специальные языки, позволяющие моделировать ситуации типа "что будет, если ?" или "как сделать, чтобы?". Такие языки, созданные специально для построения моделей, дают возможность построения моделей определенного типа, обеспечивающих нахождение решения при гибком изменении переменных.
Существует множество типов моделей и способов их классификации, например, по цели использования, области возможных приложений, способу оценки различного рода переменных и др.
По цели использования модели подразделяются на оптимизационные, связанные с нахождением точек минимума или максимума некоторых показателей (например, управляющие часто хотят знать, какие их действия ведут к максимизации прибыли или минимизации затрат), и описательные, описывающие поведение некоторой системы и не предназначенные для целей управления (оптимизации).
По способу оценки модели классифицируются на детерминистские, использующие оценку переменных одним числом при конкретных значениях исходных данных, и стохастические, оценивающие переменные несколькими параметрами, так как исходные данные заданы вероятностными характеристиками.
Детерминистские модели более популярны, чем стохастические, потому что они менее дорогие, их легче строить и использовать. К тому же часто с их помощью получается вполне достаточная информация для принятия решения.
По области возможных приложений модели разбиваются на специализированные, предназначенные для использования только одной системой, и универсальные — для использования несколькими системами.
Специализированные модели более дорогие, они обычно применяются для описания уникальных систем и обладают большей точностью.
В системах поддержки принятия решения база моделей состоит из стратегических, тактических и оперативных моделей, а также математических моделей в виде совокупности модельных блоков, модулей и процедур, используемых как элементы для их построения.
Стратегические модели используются на высших уровнях управления для установления целей организации, объемов ресурсов, необходимых для их достижения, а также политики приобретения и использования этих ресурсов. Они могут быть также полезны при выборе вариантов размещения предприятий, прогнозировании политики конкурентов и т.п. Для стратегических моделей характерны значительная широта охвата, множество переменных, представление данных в сжатой агрегированной форме. Часто эти данные базируются на внешних источниках и могут иметь субъективный характер. Горизонт планирования в стратегических моделях, как правило, измеряется в годах. Эти модели обычно детерминистские, описательные, специализированные для использования на одной определенной фирме.
Тактические модели применяются управляющими среднего уровня для распределения и контроля использования имеющихся ресурсов. Среди возможных сфер их использования следует указать: финансовое планирование, планирование требований к работникам, планирование увеличения продаж, построение схем компоновки предприятий. Эти модели применимы обычно лишь к отдельным частям фирмы (например, к системе производства и сбыта) и могут также включать в себя агрегированные показатели. Временной горизонт, охватываемый тактическими моделями, — от одного месяца до двух лет. Здесь также могут потребоваться данные из внешних источников, но основное внимание при реализации данных моделей должно быть уделено внутренним данным фирмы. Обычно тактические модели реализуются как детерминистские, оптимизационные и универсальные.
Оперативные модели используются на низших уровнях управления для поддержки принятия оперативных решений с горизонтом, измеряемым днями и неделями. Возможные применения этих моделей включают в себя ведение дебиторских счетов и кредитных расчетов, календарное производственное планирование, управление запасами и т.д. Оперативные модели обычно используют для расчетов внутрифирменные данные. Они, как правило, детерминистские, оптимизационные и универсальные (т.е. могут быть использованы в различных организациях).
Математические модели состоят из совокупности модельных блоков, модулей и процедур, реализующих математические методы. Сюда могут входить процедуры линейного программирования, статистического анализа временных рядов, регрессионного анализа и т.п. — от простейших процедур до сложных ППП. Модельные блоки, модули и процедуры могут использоваться как поодиночке, так и комплексно для построения и поддержания моделей.
Система управления базой моделей должна обладать следующими возможностями:
· создавать новые модели или изменять существующие;
· поддерживать и обновлять параметры моделей;
· манипулировать моделями.
Система управления интерфейсом. Эффективность и гибкость информационной технологии во многом зависят от характеристик интерфейса системы поддержки принятия решений. Интерфейс определяет: язык пользователя; язык сообщений компьютера, организующий диалог на экране дисплея; знания пользователя.
Язык пользователя — это те действия, которые пользователь производит в отношении системы путем использования возможностей клавиатуры; электронных карандашей, пишущих на экране; джойстика; "мыши"; команд, подаваемых голосом, и т.п. Наиболее простой формой языка пользователя является создание форм входных и выходных документов. Получив входную форму (документ), пользователь заполняет его необходимыми данными и вводит в компьютер. Система поддержки принятия решений производит необходимый анализ и выдает результаты в виде выходного документа установленной формы.
Значительно возросла за последнее время популярность визуального интерфейса. С помощью манипулятора "мышь" пользователь выбирает представленные ему на экране в форме картинок объекты и команды, реализуя таким образом свои действия.
Управление компьютером при помощи человеческого голоса — самая простая и поэтому самая желанная форма языка пользователя. Она еще недостаточно разработана и поэтому малопопулярна. Существующие разработки требуют от пользователя серьезных ограничений: определенного набора слов и выражений; специальной надстройки, учитывающей особенности голоса пользователя; управления в виде дискретных команд, а не в виде обычной гладкой речи. Технология этого подхода интенсивно совершенствуется, и в ближайшем будущем можно ожидать появления систем поддержки принятия решений, использующих речевой ввод информации.
Язык сообщений — это то, что пользователь видит на экране дисплея (символы, графика, цвет), данные, полученные на принтере, звуковые выходные сигналы и т.п. Важным измерителем эффективности используемого интерфейса является выбранная форма диалога между пользователем и системой. В настоящее время наиболее распространены следующие формы диалога: запросно-ответный режим, командный режим, режим меню, режим заполнения пропусков в выражениях, предлагаемых компьютером.
Каждая форма в зависимости от типа задачи, особенностей пользователя и принимаемого решения может иметь свои достоинства и недостатки. Долгое время единственной реализацией языка сообщений был отпечатанный или выведенный на экран дисплея отчет или сообщение. Теперь появилась новая возможность представления выходных данных — машинная графика. Она дает возможность создавать на экране и бумаге цветные графические изображения в трехмерном виде. Использование машинной графики, значительно повышающее наглядность и интерпретируемость выходных данных, становится все более популярным в информационной технологии поддержки принятия решений.
За последние несколько лет наметилось новое направление, развивающее машинную графику,— мультипликация. Мультипликация оказывается особенно эффективной для интерпретации выходных данных систем поддержки принятия решений, связанных с моделированием физических систем и объектов.
Пример. Система поддержки принятия решений, предназначенная для обслуживания клиентов в банке, с помощью мультипликационных моделей может реально просмотреть различные варианты организации обслуживания в зависимости от потока посетителей, допустимой длины очереди, количества пунктов обслуживания и т.п.
В ближайшие годы следует ожидать использования в качестве языка сообщений человеческого голоса. Сейчас эта форма применяется в системе поддержки принятия решений сферы финансов, где в процессе генерации чрезвычайных отчетов голосом поясняются причины исключительности той или иной позиции.
Знания пользователя—это то, что пользователь должен знать, работая с системой. К ним относятся не только план действий, находящийся в голове у пользователя, но и учебники, инструкции, справочные данные, выдаваемые компьютером.
Совершенствование интерфейса системы поддержки принятия решений определяется успехами в развитии каждого из трех указанных компонентов. Интерфейс должен обладать следующими возможностями:
· манипулировать различными формами диалога, изменяя их в процессе принятия решения по выбору пользователя;
· передавать данные системе различными способами;
· получать данные от различных устройств системы в различном формате;
· гибко поддерживать (оказывать помощь по запросу, подсказывать) знания пользователя.
1. В чем суть теории принятия решений?
2. Каковы характерные признаки системного анализа?
3. Кто является основными участниками процесса принятия решения?
4. Что является объектом теории принятия решений?
5. Каковы основные компоненты систем поддержки принятия решений?