<<

Классификация методов обоснования решений

При обосновании управленческих решений могут использоваться различные рациональные методы, которые можно разделить на две группы (см. рис.11.2): 1)

формализованные или алгоритмы; 2)

неформализованные или эвристики, которые будут рассмотрены в следующем параграфе.

Такое разделение является достаточно условным, поскольку при использовании формализованных методов всегда остается место для творчества, а в использовании эвристических методов всегда можно выделит формализованные процедуры.

Формализованные методы обоснования решений. В зависимости от полноты имеющейся информации формализованные методы обоснования решений подразделяются на детерминантные и недетерминантные [3].

Детерминантные методы применяются в тех случаях, когда известны все условия проблемной ситуации, т.е. стоящая перед руководителем задача не имеет неопределенностей. Данные методы подразделяются на •

прямые (или методы прямого счета), которые призваны ответить на вопрос “Что будет, если принять какую-либо альтернативу из всего множества альтернатив?”; •

обратные, которые призваны ответить на вопрос “Какую альтернативу из всего множества альтернатив необходимо принять для того, чтобы критерий эффективности принял свое экстремальное (минимальное или максимальное значение)?”.

Используя математическую символику можно сказать, что прямые методы позволяют определить чему будет равен показатель эффективности W при принятии некоторого решения x?X, где X- множество альтернатив, а обратные методы позволяют найти x?X, при котором показатель эффективности W принимает экстремальное (минимальное или максимальное) значение.

Среди обратных методов выделяют: •

перебор, используемый в тех случаях, когда множество альтернатив невелико и для каждого x?X сначала вычисляются значения W, а затем сравниваются полученные результаты, выбирая наилучший; •

линейные методы, когда зависимость W=W(a,x) имеет вид линейной функции, при этом а - множество условий проблемной ситуации, известных руководителю; •

нелинейные методы, когда зависимость W=W(a,x) имеет вид нелинейной функции; •

динамические методы, применяемые для принятия решений в многоэтапных проблемных ситуациях.

Однако, в большинстве задач, реально стоящих перед руководителями помимо известных условий а и элементов решения x еще присутствуют некоторые неизвестные ему факторы ?. Именно для решения задач такого типа и предназначены недетерминантные методы обоснования решений, которые подразделяются на: •

стохастические; •

адаптивные; •

компрамиссные; •

методы экспертных оценок.

При применении недетерминантных методов следует считать, что поскольку критерий эффективности зависит от неизвестных параметров, то он в принципе не может быть вычислен. Поэтому недетерминантные методы в принципе не позволяют находить оптимальные решения и речь может идти только о нахождении альтернатив, дающих решения в той или иной степени близкие к оптимальным. Иначе можно сказать, что эти методы способны давать плохие ответы на практические вопросы в тех ситуациях, когда другие методы дают еще худшие ответы [11].

Основным критерием выбора недетерминантных методов является природа неизвестных факторов ?. Наиболее простой случай имеет место тогда, когда факторы ? представляют собой случайные величины, вероятностные характеристики которых известны. При этом под вероятностными характеристиками понимаются математическое ожидание, дисперсия и закон распределения.

В этом случае используются стохастические методы обоснования решений, которые подразделяются на стохастические методы без ограничений и на стохастические методы с ограничениями.

Наиболее простыми являются стохастические методы без ограничений, которые применяются в тех случаях, когда ситуация позволяет заменить случайные величины их математическими ожиданиями. Например, если необходимо определить минимальное количество машин таксопарка, работающего по вызову, то в качестве критерия эффективности можно рассматривать математическое ожидание времени приезда по звонку клиента. Пусть оно равно 20 мин. В этом случае, с точки зрения таксопарка, ничего страшного не произойдет, если к одному из них машина приедет через 10 мин., а к другому - через полчаса.

Совершенно иная ситуация возникает в том случае, если необходимо определить количество машин скорой помощи. Здесь уже недостаточно в качестве критерия эффективности рассматривать математическое ожидание, равного, например, 15 мин., поскольку ранний приезд к одному больному не может компенсировать 30-минутное опоздание к другому. И в этом случае еще вводится ограничение, т.е. при математическом ожидании в 15 мин. наиболее позднее время приезда должно составлять, например, 20 мин. И методы, решающие такие задачи являются стохастическими методами с ограничениями.

При использовании стохастических методов необходимо иметь в виду, что они могут быть применимы только в условиях повторяющихся ситуаций. Но их нельзя применять, если случай в каком-то смысле является уникальным. Не имеет смысла говорить о средней прибыльности какой-либо коммерческой операции, если в данном конкретном случае она может разорить вполне определенного человека. Если у предпринимателя есть, например $100, то он может позволить себе вложить $10, если он знает, что в среднем операция прибыльна, т.е. неудача в одной сделке компенсируется доходами от других. Но информации о средней прибыльности будет явно недостаточно, если ему предложат вложить $90. В этом случае неопределенность уже не носит случайного характера. При неслучайной неопределенности некоторую помощь могут оказать адаптивные и компромиссные алгоритмы.

Суть адаптивных методов [13] заключается в возможности определить те элементы рассматриваемых альтернатив, которые в течении некоторого времени могут оставаться неизменными или общими для всех альтернатив. Это делается для того, чтобы в последующем, при реализации решения целенаправленно придавать свободным элементам определенные значения, которые позволяют увеличивать эффективность решения.

Компромиссные методы обоснования решений заключаются в нахождении альтернатив не столько приводящих к оптимальному решению, сколько позволяющих удовлетворить все имеющиеся ограничения.

Метод экспертных оценок применяется в том случае, когда суждениям отдельных людей (экспертов) необходимо придать цифровое выражение.

Эвристические методы в принятии решений. В настоящее время большинство решений по управлению субъектами экономических отношений принимается в условиях неопределенности. По этой причине единственной базой обоснования подавляющего большинства организационно-экономических решений остается интуиция руководителя и его умение обрабатывать неструктурированную информацию, т.е. принятие таких решений все в большей степени становится искусством.

Как и в любом виде искусства, здесь можно выделить две составляющих: ремесло и вдохновение. Если ремеслу, при желании, можно научиться, то вдохновение при принятии управленческих решений может прийти только путем: •

во-первых, осознания руководителем необходимости совместной коллективной деятельности для достижения цели, •

во-вторых, принятия им на себя ответственности за результаты этой деятельности; возможно именно этим искусство управления отличается от других видов искусств.

Синтез ремесла и вдохновения при принятии управленческих решений находит свое выражение в эвристических методах или эвристиках. Под эвристическим методом понимается последовательность предписаний и процедур обработки и выработки новой информации, целенаправленно выполняемых для поиска новых, более рациональных альтернатив и выбора наилучших из них.

При этом применение одного и того же эвристического метода разными людьми при наличии одной и той же информации может привести к обоснованию и принятию разных решений. Т.е. данные методы не позволяют вырабатывать оптимальных решений. Но это нельзя отнести к их недостаткам, поскольку в условиях неопределенности доказать или опровергнуть оптимальность принятого решения просто невозможно. Можно отметить, что в каждой, требующей творческого начала, области человеческой деятельности, например конструирование [1] и математика [10], существует свой набор успешно применяемых эвристических методов.

Свой набор эвристических методов (эвристик) для обоснования решений имеет каждый, творчески подходящий к делу, руководитель. Хотя далеко не каждый из них использует такие методы осознано. Пополнение собственного набора эвристик происходит в случае столкновения с проблемой, которую руководитель не в состоянии решить известными ему методами.

Сами проблемы при этом можно разделить на три основных типа [12]:

1) аналитические или причинные (почему автомобиль не заводится?);

2) синтетические или проблемы мер (как я попаду на работу, если автомобиль не заводится?);

3) проблемы выбора (каков наиболее быстрый способ добраться до работы?).

Действия руководителя при этом могут быть представлены в виде алгоритма (см. рис.11.3), анализируя который нужно отметить, что наиболее сложными и требующими максимальной творческой активности являются непосредственно взаимосвязанные этапы изобретения нового эвристического метода и разрешения с его помощью проблемы.

<< |
Источник: Vse-uchebniki.com. Конспект лекций. Основы менеджмента.. 2012

Еще по теме Классификация методов обоснования решений:

  1. 3.3. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ ДЛЯ ОБОСНОВАНИЯ РИСКОВАННЫХ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКИХ РЕШЕНИЙ
  2. 8.3.1. Общая характеристика методов принятия управленческих решений, их классификация
  3. 3.1. Понятие и классификация методов разработки принятия решений
  4. 3.1. Понятие и классификация методов разработки и принятия решений
  5. 7.2. Проблема классификации методов выработки управленческих решений
  6. 2.3. МЕТОДОЛОГИЯ РЕШЕНИЯ БАЗОВЫХ ЗАДАЧ ОБОСНОВАНИЯ РЕШЕНИЙ
  7. 2.1. СОДЕРЖАНИЕ ПРОЦЕССА ОБОСНОВАНИЯ РЕШЕНИЙ
  8. 9.3. ПРИНЦИПЫ ОБОСНОВАНИЯ РЕШЕНИЙ
  9. Статья 195. Законность и обоснованность решения суда
  10. Б. Обоснование общего решения 1. Посягательства на социалистическую и личную собственность
  11. ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ. МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В ЗАДАЧАХ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИИ.
  12. ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ. ЭКСПЕРТНЫЕ МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ