Основной задачей системы поддержки принятия решений является повышение эффективности принимаемых управленческих решений на основании специально проводимой информационной, оценочной и аналитической работы в процессе подготовки, принятия и реализации управленческого решения. Ее решение обеспечивают специально разрабатываемые технологии.
При использовании системы поддержки принятия решений создаются возможности для учета элементов прогнозирования ситуации, которая может сложиться к моменту реализации принятого решения. Этому способствуют определение динамики развития ситуации, установление закономерностей изменения показателей, характеризующих ситуацию принятия решения, разработка сценариев ее развития, экспертное прогнозирование и т. д.
Важной составляющей системы поддержки принятия решения является оценка ожидаемой эффективности действий, которые будут предприняты в соответствии с принимаемым управленческим решением. Ожидаемая ценность действия рассчитывается как сумма ожидаемых ценностей всех его последствий. В качестве окончательного решения предлагается выбирать то действие, которое обеспечивает наибольшую ожидаемую ценность. Форма реализации указанной парадигмы принятия решения известна как модель субъективной ожидаемой полезности [12].
Понимание процесса принятия решений, которое используется в модели субъективной ожидаемой полезности, идет в большей степени от того, как должны приниматься решения, чем от того, как они принимаются на самом деле. Тем не менее следует отметить достаточно широкую и нередко успешную применяемость модели субъективной ожидаемой полезности при решении многих задач практического управления. Очевидно, она содержит разумные предположения, которыми пользуется руководитель при принятии управленческого решения.
Одной из основных задач системы является уменьшение неопределенности при подготовке управленческого решения. В настоящее время для этого используются модели структуризации, характеризации и оптимизации.
При
Управленческая ситуация, как правило, характеризуется рядом признаков и свойств, каждый из которых имеет шкалу возможных значений. Совокупность всех возможных сочетаний значений признаков, характеризующих объект управления, описывает основные ее состояния.
При
После структуризации и характеризации объекта принятия решения становится возможным формирование эффективных альтернативных вариантов решений, из которых и осуществляется выбор наиболее предпочтительного, т. е. становится возможной
Проблемы постановки оптимизационных задач в ситуациях принятия решения в настоящее время остаются предметом изучения многих исследователей. Интерактивные человеко-машинные процедуры формирования оптимизационных моделей принятия решений могут включать:
• процедуры определения существенных ограничений на допустимые решения;
• процедуры построения области вариации показателей, характеризующих ситуацию принятия решения при системной оптимизации;
• процедуры выбора и формирования критериев оптимизационной задачи, с помощью которой определяются оптимальные значения показателей.
При этом предполагается, что ситуация принятия решения может быть достаточно сложной, включать несколько проблем, каждую из которых можно представить с помощью соответствующей оптимизационной модели. В связи с этим принятие решения в сложной управленческой ситуации может пониматься как процесс решения последовательности иерархически упорядоченных оптимизационных задач. Речь идет о распределенных процессах выработки и принятия управленческих решений.
Сопоставление и агрегирование решений частных проблем в сложной ситуации принятия решения осуществляется лицом, принимающим решения, которое определяет стратегию развития объекта управления.
Иногда приводят естественную парадигму принятия решений [16]. Она состоит в следующем. Сначала определяется список всех возможных альтернативных вариантов действий, затем производится оценка последствий каждого действия. Для оценки устанавливается вероятность наступления того или иного последствия, а также определяется степень его привлекательности либо непривлекательности для руководителя.