Наука управления. Теория и практика

Использование инструментария системы поддержки принятия решений при сравнении альтернативных вариантов управленческих решений позволяет оценить качественные и количественные показатели, характеризующие объект управления и управленческую ситуацию. Определяются единственный наиболее предпочтительный вариант либо несколько лучших альтернативных вариантов, осуществляется полное либо частичное упорядочение по предпочтительности альтернативных вариантов, производится их разбиение на классы.

Большое значение имеет выбор конкретных процедур, используемых при подготовке альтернативных вариантов решений. Если для формализации исходных задач принятия решения используются математические модели, то должны учитываться их структуризация, уровень формализации, а также качество алгоритмического и программного обеспечения.

При использовании системы поддержки принятия решений могут создаваться специализированные банки данных о проблемных ситуациях. Подготовка альтернативных вариантов решений связана с применением формализованных методов математической обработки информации. Сочетание неформализованных и формализованных методов позволяет получить более точное видение ситуации принятия решения управленцем.

Для лица, принимающего решения, должна «настраиваться» оценочная система модели, с тем чтобы она достаточно точно отражала его систему предпочтений, на основании которой осуществляется оценка альтернативных вариантов решений. Формирование оценочной системы с использованием опыта принятых в прошлом решений может быть отнесено к подходу, получившему название «натягивание сапога» (bootstrapping). На основе анализа определяются как набор факторов, характеризующих сравнительную привлекательность либо непривлекательность того или иного альтернативного варианта действий руководителя, так и сравнительная весомость каждого из выявленных факторов при его оценке.

Система поддержки принятия решений предоставляет организации возможность проведения диалога между различными участниками процесса выработки и принятия управленческого решения и диалога «пользователь – ЭВМ».

В настоящее время разработаны технические средства, позволяющие эффективно реализовать диалоговые человеко-машинные процедуры принятия решения, все большее внимание уделяется применению распределенных человеко-машинных систем, реализованных в виде локальной либо общей сети персональных компьютеров. Их применение позволяет расширить возможности при выработке компромиссных решений и согласовании различных точек зрения управленцев, участвующих в процессе принятия решения. Особое значение распределенные системы принятия решений, работающие, например, в режиме видеоконференции, приобретают при управлении развитием крупномасштабных объектов. К числу таких объектов можно отнести топливно-энергетический комплекс, производственные и транспортные системы и т. д.

В системе поддержки принятия решений можно предусмотреть непрерывно действующий мониторинг, отражающий основные характерные моменты изменяющейся ситуации принятия решения. Успешность реализации принимаемых решений во многом зависит от их своевременности. Следует обратить особое внимание на оценку вероятности наступления того или иного события при развитии ситуации и степени риска.

Системы поддержки принятия решений должны быть снабжены достаточно мощными базами данных, обеспечивающими информационную поддержку процесса управления как при индивидуальном, так и при коллективном принятии управленческого решения.

Технологии разработки и использования экспертных систем обеспечивают возможность формирования информации относительно предметной области, базирующейся на знаниях и опыте ведущих экспертов. Цель формирования информации – способствовать выработке управленческих решений в конкретной предметной области и управленческой ситуации.

В экспертную систему включаются алгоритмы логического вывода, позволяющие получить типовые рекомендации специалистов о действиях в той или иной сложившейся управленческой ситуации.

Экспертные системы включают базу знаний, машину вывода, модуль извлечения знаний и систему объяснений. База знаний обладает более широкими возможностями, чем обычная база данных. В ней, помимо дополнительных содержательных возможностей, имеются дополнительные возможности активного пополнения. Для ее формирования привлекаются когнитологи, проводящие работу с экспертами по наполнению базы знаний и ее актуализации. От качества формирования базы знаний экспертной системы во многом зависит качество получаемых с ее использованием рекомендаций.

В экспертных системах используются прямые и обратные цепочки рассуждений. При прямой цепочке рассуждения ведутся от данных к выдаваемым рекомендациям, а при обратной – наоборот.

Появилась возможность анализировать так называемые нечеткие данные, что расширяет возможности получения и анализа информации о ситуации принятия решения.