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).
Еще по теме Эвристические методы принятия решений:
- Эвристические правила принятия рискового решения
- 4.3.10. Эвристические методы и приемы решения творческих задач
- Методы принятия решений
- Методы принятия управленческих решений
- Методы принятия решений
- Методы принятия решений
- МЕТОД ТЕОРИИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
- 4.3. МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
- 10.2. Экономические методы принятия предпринимательских решений
- СРАВНЕНИЕ РАЗНЫХ МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИИ