<<
>>

Эвристические методы принятия решений

При рассмотрении экспертных методов нельзя игнорировать принципиально важную разновидность эвристических методов, занимающих важное место в человеко-машинных системах. Дело в том, что эффективное решение особо сложных задач в условиях неполной и нечеткой информации невозможно ни экспертными, ни формализованными методами.

Методы решения сложных проблем, когда из-за недостаточности информации

нельзя точно очертить границы применения формализованных и экспертных методов, оценить допустимые ошибки, получили название эвристических.

Эвристические методы, в отличие от формализованных, базируются на изучении принципов переработки информации человеком и построении на этой основе особых компьютерных программ. Данный процесс называют эвристическим программированием.

Отличительной особенностью эвристических от формализованных, четко структурированных решений является процедура поиска взаимосвязанных элементов решения, начинающаяся в условиях отсутствия алгоритма и достоверных сведений о существовании решения.

По существу, в алгоритме эвристических методов повторяется вся история науки, развивавшейся по схеме: накопление и систематизация знаний — использование

интуиции (неосознанного мышления на основе позитивного опыта) — формализация процесса — создание алгоритма. Эвристическое программирование в ряде случаев обеспечивает более эффективное решение задач в условиях неопределенности потому, что в его основе лежит процедура человеко-машинного (компьютерного) поиска. Место эвристических решений в общей структуре процесса принятия решения представлено на рис. 8.2.

Рис. 8.2. Схема процесса формирования эвристических решений

Как видно из схемы, эвристические решения вытекают из абдуктивных и индуктивных решений.

Абдуктивные решения (от лат. abducere — отводить) занимают промежуточное (расплывчатое) положение, входя как в класс дедуктивных (строгих), так и в класс эвристических решений. В абдуктивных решениях широко используется прошлый опыт. Они представляют собой процесс выявления наиболее вероятных исходных утверждений (причин, посылок и пр.) из некоторого заключительного утверждения на основе обратных преобразований. Ошибочно отождествлять эвристические рассуждения со строгим доказательством или выдавать эвристическое рассуждение за строгое доказательство.

Индуктивные решения (от лат. inductio — наведение, побуждение) входят непосредственно в класс эвристических решений. Они свойственны мышлению человека, отличаются неопределенностью и связаны с процессом выявления наиболее вероятных закономерностей, механизмов действия, вытекающих из сопоставления исходных утверждений. В процессе индуктивных рассуждений выявляется оператор R по входным х, и выходным yi сигналам. Например, руководитель предприятия, поставив перед собой задачу осуществить реконструкцию при дефиците ресурсов х,-, предпринимает определенные действия (оператор ), чтобы добиться желаемого результата yt в условиях неопределенной информации внешней среды. ЛПР, имея позитивный практический опыт, умело распознавая ситуацию и оценивая риски, на основе интуиции генерирует идею-решение проблемы инвестиций путем перебора (на основе морфологического метода) всех возможных вариантов.

Существует еще одно чрезвычайно прогрессивное направление, связанное с так называемой эвристической самоорганизацией. Авторы работы [40, с. 10] подчеркивают:

Алгоритмы эвристической самоорганизации похожи на слоеный пирог: за эвристикой следует математическая обработка, за которой снова следует эвристика, и т.д. При помощи эвристических критериев и порогов человек непрерывно вмешивается (при помощи постановки критериев) в ход решения задачи и направляет его в нужную ему сторону, уменьшая действие «вредных» входных сигналов и повышая «вес» полезной информации.

А.Г. Ивахненко и другие авторы [40, с. 174] утверждают, что на основе алгоритмов эвристической самоорганизации можно принимать оптимальные решения, не чувствительные к выбору априорной информации. Эту важную задачу оптимизации основательно рассмотрел английский ученый Д. Габор. Он отмечает:

Управлять в данный момент времени нужно так, чтобы оставалась свобода выбора решений в последующий момент времени, когда будет приниматься следующее решение [26, с. 12].

Этот фундаментальный вывод принято называть принципом Габора (см. приложение 5).

<< | >>
Источник: Учитель Юрий Генрихович.. Разработка управленческих решений. 2007

Еще по теме Эвристические методы принятия решений:

  1. Эвристические правила принятия рискового решения
  2. 4.3.10. Эвристические методы и приемы решения творческих задач
  3. Методы принятия решений
  4. Методы принятия управленческих решений
  5. Методы принятия решений
  6. Методы принятия решений
  7. МЕТОД ТЕОРИИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
  8. 4.3. МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
  9. 10.2. Экономические методы принятия предпринимательских решений
  10. СРАВНЕНИЕ РАЗНЫХ МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИИ
- Антикризисное управление - Деловая коммуникация - Документоведение и делопроизводство - Инвестиционный менеджмент - Инновационный менеджмент - Информационный менеджмент - Исследование систем управления - История менеджмента - Корпоративное управление - Лидерство - Маркетинг в отраслях - Маркетинг, реклама, PR - Маркетинговые исследования - Менеджмент организаций - Менеджмент персонала - Менеджмент-консалтинг - Моделирование бизнес-процессов - Моделирование бизнес-процессов - Организационное поведение - Основы менеджмента - Поведение потребителей - Производственный менеджмент - Риск-менеджмент - Самосовершенствование - Сбалансированная система показателей - Сравнительный менеджмент - Стратегический маркетинг - Стратегическое управление - Тайм-менеджмент - Теория организации - Теория управления - Управление качеством - Управление конкурентоспособностью - Управление продажами - Управление проектами - Управленческие решения - Финансовый менеджмент - ЭКОНОМИКА ДЛЯ МЕНЕДЖЕРОВ -