Требования, предъявляемые к технологии менеджмента, и важнейшие области принятия управленческих решений

1.3. ТРЕБОВАНИЯ, ПРЕДЪЯВЛЯЕМЫЕ

К УПРАВЛЕНЧЕСКИМ РЕШЕНИЯМ

Рассматривая процесс принятия решений как последовательность двух взаимосвязанных, но в то же время

самостоятельных стадий – разработки решения и его реализации – необходимо отметить в соответствии с этим две

модификации управленческого решения: теоретически найденного и практически реализованного. По отношению к первому

следует применять понятие «качество», а ко второму – эффективность. Таким образом, качество управленческого решения

возможно и необходимо оценивать еще на стадии его принятия, не дожидаясь получения фактического результата,

используя для этого совокупность характеристик, выражающих основные требования к решению. Другими словами,

качество управленческого решения – это степень соответствия параметров выбранной альтернативы решения определенной

системе характеристик, удовлетворяющая его разработчиков и потребителей и обеспечивающая возможность эффективной

реализации. К числу таких характеристик следует отнести:

− научную обоснованность;

− своевременность;

− непротиворечивость;

− адаптивность;

− реальность.

Рассмотрим их подробнее.

Научная обоснованность решения определяется прежде всего степенью учета как закономерностей функционирования

и развития объекта управления, так и тенденций развития экономики и общества в целом. Другим важнейшим фактором,

обусловливающим научную обоснованность управленческого решения, является компетентность лица, принимающего

решение (ЛПР). Менеджер может быть компетентным и в состоянии принять высококачественное решение, а также

реализовать его эффективно лишь в том случае, если он обладает специальными знаниями в той области деятельности,

которой руководит. Решение будет компетентным, если в нем достаточно полно отражены цели и задачи управления

конкретным объектом в сочетании со знанием природы и специфики этого объекта, а также тенденций его развития во

взаимодействии с окружающей средой. Кроме того, знание дела, конкретного объекта и решаемой проблемы должно

дополняться знанием менеджмента и, в частности, теории принятия решений.

Обоснованным может быть лишь то решение, которое принято на основе достоверной, систематизированной и научно

обработанной информации, что достигается использованием научных методов разработки и оптимизации решений.

Таким образом, научная обоснованность решения обеспечивается следующими основными факторами:

− учетом требований объективных экономических законов и закономерностей;

− знанием и использованием тенденций развития объекта управления;

− наличием полной, достоверной и научно обработанной информации;

− наличием специальных знаний, образования и квалификации у ЛПР;

− знанием и применением ЛПР основных рекомендаций менеджмента и теории принятия решений.

Научная обоснованность управленческого решения требует универсальности познаний ЛПР, что связано с нарастающей

сложностью и все более комплексным характером решаемых проблем и последствий принимаемых решений. Очевидно, что

удовлетворение этого требования приводит к все более широкому распространению коллегиальных форм принятия

решений.

Непротиворечивость. Единство управления современными сложными организациями, осуществляемого глубоко

специализированным аппаратом, не может достигаться иначе, чем последовательностью взаимодополняющих,

непротиворечивых частных решений, носящих целеполагающий, организующий, мотивирующий, контролирующий и

регулирующий характер. То, чем в действительности руководствуются исполнители, обычно есть их обобщенное

представление о решениях, заданиях, инструкциях и нормативах, доведенных до них разными органами управления и

менеджерами и в разное время. Положение осложняется тем, что прогнозные сценарии развития объекта управления, как

правило, отсутствуют, и аппарат управления реагирует только на текущие проблемы. Кроме того, каждый менеджер,

принимая решение, преследует и свои собственные цели и интересы, что требует оценки каждого из разрабатываемых

решений с позиции интересов организации в целом. Все это свидетельствует об огромной важности непротиворечивости и

согласованности управленческих решений. При этом следует различать внутреннюю непротиворечивость решения, под

которой понимается соответствие целей и средств их достижения, а также соответствие сложности решаемой проблемы и

методов разработки решения, и непротиворечивость внешнюю – преемственность решений, их соответствие стратегии,

целям организации и ранее принятым решениям (действия, необходимые для реализации одного решения, не должны

мешать выполнению других). Достижение сочетания этих двух условий и обеспечивает согласованность и

непротиворечивость управленческого решения.

Своевременность. Качество решения многих проблем очень часто определяется его своевременностью. Даже

оптимальное решение, рассчитанное на получение наибольшего экономического эффекта, может оказаться бесполезным,

если будет принято поздно. Более того, оно может даже принести определенный ущерб. Таким образом, фактор времени

оказывает существенное влияние на содержание управленческого решения.

Если необходимость обоснованности и непротиворечивости решения увеличивает время, затрачиваемое на его

разработку, то требование своевременности, оперативности, напротив, существенно ограничивает этот период.

Адаптивность. Фактор времени, существенно влияющий на процесс принятия решений, диктует необходимость

выполнения еще одного условия, определяющего качество управленческого решения, – адаптивности. Не следует забывать,

что решение всегда носит временный характер. Срок его эффективного действия может быть принят равным периоду

относительной стабильности проблемной ситуации, на разрешение которой оно направлено, и за пределами этого периода

решение может превратиться в свою противоположность – не способствовать разрешению проблемы, а обострять ее. В связи

с этим окончательное разрешение проблемы «раз и навсегда» не представляется возможными. Качество выбранной

альтернативы следует оценивать с учетом того, что через некоторое время, возможно, придется корректировать

действующее или принимать новое решение. Управлять нужно так, чтобы оставалась определенная свобода выбора решений

в будущем, когда ситуация изменится и будет разрабатываться новое решение. Между тем недостаток многих решений в том

и заключается, что они не учитывают необходимости подобной адаптации и носят излишне «жесткий» характер.

Реальность. Решение должно разрабатываться и приниматься с учетом объективных возможностей организации, ее

потенциала. Другими словами, материальные возможности, ресурсы организации должны быть достаточны для

эффективной реализации выбранной альтернативы.

Итак, управленческое решение может считаться качественным, если оно отвечает всем перечисленным выше

требованиям. Причем речь идет именно о системе условий, поскольку несоблюдение хотя бы одного из них приводит к

дефектам качества решения и, следовательно, к потере эффективности, трудностям или даже невозможности его реализации.__

8. Характеристика методов теории полезности

Декомпозиционные методы теории ожидаемой полезности получили наиболее широкое распространение среди группы аксиоматических методов принятия решений в условиях риска и неопределенности.

Основная идея этой теории состоит в получении количественных оценок полезности возможных исходов, которые являются следствиями процессов принятия решений. В дальнейшем на основании этих оценок можно выбрать наилучший исход. Для получения оценок полезности необходимо иметь информацию о предпочтениях лица, ответственного за принимаемое решение.

Парадигма анализа решения может быть сведена к процессу, включающему пять этапов [10].

Этап 1. Предварительный анализ. На этом этапе формулируется проблема и определяются возможные варианты действий, которые можно предпринять в процессе ее решения.

Этап 2. Структурный анализ. Этот этап предусматривает структуризацию проблемы на качественном уровне, на котором ЛПР намечает основные шаги процесса принятия решений и пытается упорядочить их в виде некоторой последовательности. Для этой цели строится дерево решений, (рис.1.3).

Рис. 1.3. Фрагмент дерева решений

Дерево решений имеет два типа вершин: вершины-решения (обозначены квадратиками) и вершины-случаи (обозначены кружочками). В вершинах-решениях выбор полностью зависит от ЛПР, в вершинах-случаях ЛПР не полностью контролирует выбор, так как случайные события можно предвидеть лишь с некоторой вероятностью.

Этап 3. Анализ неопределенности. На этом этапе ЛПР устанавливает значения вероятности для тех ветвей на дереве решений, которые начинаются в вершинах-случаях. При этом полученные значения вероятностей подлежат проверке на наличие внутренней согласованности.

Для получения значений вероятности привлекается вся доступная информация: статистические данные, результаты моделирования, экспертная информация и т. д.

Этап 4. Анализ полезности. На данном этапе следует получить количественные оценки полезности последствий (исходов), связанных с реализацией того или иного пути на дереве решений. На рис. 1.3 показан один из возможных путей - от начала до точки G.

Исходы (последствия принимаемых решений) оцениваются с помощью функции полезности фон Неймана - Моргенштерна [39], которая каждому исходу rk ставит в соответствие его полезность и(rk). Построение функции полезности осуществляется на основе знаний ЛПР и экспертов.

Этап 5. Процедуры оптимизации. Оптимальная стратегия действий (альтернатива, путь на дереве решений) может быть найдена с помощью вычислений, а именно: максимизации ожидаемой полезности на всем пространстве возможных исходов. Одно из условий постановки задачи оптимизации - наличие адекватной математической модели, которая связывает параметры оптимизации (в данном случае это альтернативные варианты действий) с переменными, входящими в целевую функцию (функция полезности). В методах теории полезности такие модели имеют вероятностный характер и основаны на том, что оценка вероятности ожидаемого исхода может быть использована для введения числовых оценок возможных вероятных распределений на конечном множестве исходов.

Задача выбора наилучшего решения в соответствии с аксиоматикой теории полезности [10] может быть представлена следующим образом:

где и(К) - многомерная функция полезности;

К- точка в критериальном пространстве;

f(K/A) - функция плотности условного от альтернативы А распределения критериальных оценок.

Построение функций полезности является основной и наиболее трудоемкой процедурой методов теории полезности, после этого с помощью такой функции можно оценить любое количество альтернатив.

Процедура построения функции полезности включает пять шагов.

^ Шаг 1. Подготовительный. Главная задача здесь - подбор экспертов и разъяснение им того, как следует выражать свои предпочтения.

Шаг 2. Определение вида функции. Функция полезности должна отражать представления ЛПР и экспертов об ожидаемой полезности возможных исходов. Поэтому множество исходов упорядочивается по их предпочтительности, после чего в соответствие каждому возможному исходу необходимо поставить предполагаемое значение ожидаемой полезности. На этом шаге выясняют, является ли функция полезности монотонной, убывающей или возрастающей, отражает ли она склонность, несклонность или безразличие к риску и т. п.

Шаг 3. Установление количественных ограничений. Здесь определяется интервал изменения аргумента функции полезности и устанавливаются значения функции полезности для нескольких контрольных точек.

Шаг 4. Подбор функции полезности. Необходимо выяснить, являются ли согласованными количественные и качественные характеристики, выявленные к данному моменту. Положительный ответ на этот вопрос равнозначен существованию некоторой функции, которая обладает всеми требуемыми свойствами. Если последует отрицательный ответ, то возникает проблема согласования свойств, что предполагает возврат на более ранние шаги.

Шаг 5. Проверка адекватности. Необходимо убедиться в том, что построенная функция полезности действительно полностью соответствует истинным предпочтениям ЛПР. Для этого применяются традиционные методы сравнения расчетных значений с экспериментальными.

Рассмотренная процедура соответствует задаче со скалярной функцией полезности. В общем случае последняя может быть векторной величиной. Это имеет место, когда ожидаемую полезность невозможно представить единственной количественной характеристикой (задача со многими критериями). Обычно многомерная функция полезности представляется как аддитивная или мультипликативная функция частных полезностей. Процедура построения многомерной функции полезности еще более трудоемка, чем одномерной.

Таким образом, методы теории полезности занимают промежуточное место между методами принятия решений в условиях определенности и методами, направленными на выбор альтернатив в условиях неопределенности. Для применения этих методов необходимо иметь количественную зависимость между исходами и альтернативами, а также экспертную информацию для построения функции полезности. Эти условия выполняются не всегда, что накладывает ограничение на применение методов теории полезности. К тому же следует помнить, что процедура построения функции полезности трудоемка и плохо формализуема.

В настоящее время методы теории полезности достаточно хорошо освещены в отечественной научной и учебной литературе [2, 8, 10, 11, 22]. Особого внимания заслуживают работы отечественных ученых: А. М. Дуброва, Б. А. Лагоши, Е. Ю. Хрусталева [40], а также Н. В. Князевского и В. С. Князевской [41]. На основе этих методов реализованы разнообразные компьютерные системы. Наибольшую популярность приобрела промышленная диалоговая система "Альтернатива - Ф", реализующая методы теории полезности и обеспечивающая решение задач многокритериального выбора в условиях определенности, риска и неопределенности [8].

С учетом сказанного в настоящем учебнике представлены наиболее универсальные и менее освещенные в отечественной учебной литературе подходы к принятию решений в условиях неопределенности. Наиболее подробно нами будут рассмотрены автоматизированные методы анализа иерархий и теории нечетких множеств, а также методология по их применению для решения экономических задач.