Формулировка цели. Основные трудности

Современные представления о расхождении целей и результатов деятельности связаны с именем российского философа Н.Н. Трубникова, который утверждал, что их причиной является “двойственность” используемых средств. Действительно, когда средства подбираются для реализации намеченной цели, например, определенная структура, технология, персонал и т.д., то, будучи еще не опробованными в реальной деятельности, они представляют собой идеальные средства, т.е. средства, лишь мысленно подходящие для достижения целей. А на практике они начинают проявлять себя как реальные предметы с такими свойствами, многие из которых заранее познать было невозможно. Ведь эти свойства проявляются лишь во взаимодействии с другими предметами; поэтому пока этого взаимодействия не было, пока средства не были “встроены” в реальные системы, они оставались абстрактными, идеальными, мысленными средствами. И как идеальные средства они, казалось, способны были бы обеспечить реализацию запланированных целей. Но когда они становятся реальными средствами, то дают результат, в чем-то не совпадающий с целями.

Каков же выход? Ставить лишь такие цели, для достижения которых используются лишь привычные средства в привычных сочетаниях? Но такие цели рассчитаны на скромный результат, не свойственный современному рынку, да и в целом, человечеству, рвущемуся к прогрессу. Если же делать ставку на совершенно новые средства, то результаты практически невозможно прогнозировать, в чем легко убедиться, вспомнив многие проблемы человечества в сфере политики, экономики, экологии и т.д.

Следует признать, что оптимален подход, синтезирующий, объединяющий оба. Не вдаваясь в детальное обоснование, опишем лишь конкретную методологию, позволяющую использовать изложенные представления на практике.

Системный анализ возник в США и, прежде всего в недрах ВПК. Кроме того, в США системный анализ изучался во многих государственных организациях. Он считался наиболее ценным побочным достижением в области обороны и изучения космического пространства. В обеих палатах конгресса США в 60-е гг. прошлого века были внесены законопроекты «о мобилизации и использовании научно-технических сил страны для применения системного анализа и системотехники в целях наиболее полного использования людских ресурсов для решения национальных проблем».

Системный анализ использовался также руководителями и инженерами в крупных предприятиях промышленности. Цель применения методов системного анализа в промышленности и в коммерческой области — изыскание путей получения высокой прибыли.

Примером использования методов системного анализа в США может служить система программного планирования, известная под названием «планирование — программирование — разработка бюджета» (ППБ), или сокращенно «программное финансирование».

Помимо применения системы ППБ в США используется целый ряд систем прогнозирования и планирования, в основе которых лежат методы системного анализа. В частности, для прогнозирования и планирования НИОКР применялась информационная система «ПАТТЕРН», для руководства космическим проектом «Аполлон» на всех этапах его разработки использовалась автоматизированная информационная система «ФЕЙМ», с помощью системы «КВЕСТ» достигалась количественная взаимосвязь между военными задачами и целями и научно-техническими средствами, необходимыми для их реализации, для тех же целей в промышленности служила система «СКОР».

Главной методической особенностью этих систем являлся принцип последовательного расчленения каждой проблемы на несколько задач более низкого уровня с целью построения «дерева целей».

Рассматриваемые системы позволяли определить сроки решения научных и технических проблем и взаимную полезность работ, способствовали повышению качества принимаемых решений за счет преодоления узковедомственного подхода к их принятию, отказа от интуитивных и волевых решений а также от работ, которые не могут быть выполнены в установленные сроки.

Вместе с тем практика управления в США последних десятилетий показывает, что термин «системный анализ» не так часто применяется, как это имело место ранее. Многие подходы к обоснованию сложных решений, которые с ним связывались, продолжали использоваться и развиваться достаточно интенсивно уже под новыми названиями — «программный анализ», «анализ политики», «анализ последствий» и т.д. В то же время «новизна» названных видов анализа заключается скорее в их названиях. Методологической и методической их основой продолжает оставаться системный анализ, идеология системного подхода.

Системная проблематика, по существу, сводится к ограничению аналитических процедур в науке, технике, технологии и образовании. Специализация сделала возможным быстрое увеличение знания, но ценой ослабления связей между учеными различных специальностей. Углубление исследований влечет за собой создание специальных приемов исследовательской техники и языков. Этот процесс привел к тому, что «мы оказались перед лицом такого же краха, как и строители Вавилонской башни, ибо наука перестала быть благородным поприщем, участники которого объединены в общих поисках истины, и превратились в пчелиные соты с изолированными одна от другой ячейками, каждая из которых занята лишь небольшим числом жильцов, способных понимать лишь друг друга».

Применение аналитических процедур как массового явления в современной науке требует выполнения двух условий:

— необходимо, чтобы взаимодействие между частями данного явления отсутствовало или было бы пренебрежимо мало для некоторой исследовательской цели; только при этом условии части можно реально математически или логически извлекать из целого, а затем собирать;

— отношение, описывающее поведение частей, должно быть линейным; только в этом случае имеет место отношение суммативности, т.е. форма уравнения, описывающего поведение целого, такова же, как и форма уравнения, описывающего поведение частей; наложение друг на друга частных процессов позволяет получить процесс в целом.

Для образований, называемых системами, т.е. состоящих из взаимодействующих частей, это условие не выполняется. Прототипом описания систем являются системы дифференциальных уравнений, в общем случае нелинейных. Методологическая задача теории систем состоит, таким образом, в решении проблем, которые носят более общий характер, чем аналитическо-суммативные проблемы классической науки. Системный метод — это метод восхождения от абстрактного к конкретному, это один из важнейших методов современного теоретического исследования.

Ещё раз, о содержании и значении системной проблематики в общем контексте. Другая ее сторона — необходимость принятия решений. Ведь личность человека характеризуется не только тем, что она делает, но и тем, как она это делает. В связи с этим исключительно важным становится умение принимать оптимальные решения, особенно в нестандартных ситуациях. При этом самое интересное заключается в том, что невозможно принять оптимальное решение в предметном знании. И в то же время наша высшая школа продолжает готовить только специалистов-предметников. Поэтому мы всегда жили и живем в обстановке совершенно некомпетентных решений, принимаемых некомпетентными людьми... Решать труднее, чем не решать. Поэтому решают далеко не все.

Продолжая подобную классификацию, можно и нужно рассмотреть довольно большое количество уровней и, следовательно, конкретных объектов и предметов исследования. Для каждого из них, соответствующего определенному конструкторско-технологическому ряду систем, подсистем и т.д., рекомендуется разрабатывать свои специфические системные (подсистемные) модели критерии и стремиться к их стандартизации, созданию предметных информационных баз. Только такое решение поставленных проблем позволит значительно повысить эффективность ПЖЦ ТС, а следовательно, и ускорить темпы НТП — глобальной задачи любой передовой в социально-экономическом развитии страны, отрасли, фирмы.

Таблица. 1

Некоторые ключевые понятия СА

Тема 3. Принятие решений в условиях неопределенности

Риск- это возможный негативный результат, который может произойти при определенном стечении обстоятельств, и который может быть количественно оценен.

Риск может быть:

n производственный;

n сбытовой;

n экологический;

n инвестиционный.

Риск непосредственно связан с неопределенностью, которая присутствует при принятии решений менеджером.

Как правило, большинство реальных инженерных задач содержит в том или ином виде неопределенность. Можно даже утверждать, что решение задач с учетом разного вида неопределенностей является общим случаем, а принятие решений без их учета - частным. Однако, из-за концептуальных и методических трудностей в настоящее время не существует единого методологического подхода к решению таких задач. Тем не менее, накоплено достаточно большое число методов формализации постановки и принятия решений с учетом неопределенностей. При использовании этих методов следует иметь в виду, что все они носят рекомендательный характер и выбор окончательного решения всегда остается за человеком (ЛПР).

Как уже указывалось, при решении конкретных задач с учетом неопределенностей инженер сталкивается с разными их типами. В исследовании операций принято различать три типа неопределенностей:

· неопределенность целей;

· неопределенность наших знаний об окружающей обстановке и действующих в данном явлении факторах (неопределенность природы);

· неопределенность действий активного или пассивного партнера или противника.

В приведенной выше классификации тип неопределенностей рассматривается с позиций того или иного элемента математической модели. Так, например, неопределенность целей отражается при постановке задачи на выборе либо отдельных критериев, либо всего вектора полезного эффекта.

С другой стороны, два другие типа неопределенностей влияют, в основном, на составление целевой функции уравнений ограничений и метода принятия решения. Конечно, приведенное выше утверждение является достаточно условным, как, впрочем, и любая классификация. Мы приводим его лишь с целью выделить еще некоторые особенности неопределенностей, которые надо иметь в виду в процессе принятия решений.

Дело в том, что кроме рассмотренной выше классификации неопределенностей надо учитывать их тип (или "род") с точки зрения отношения к случайности.

По этому признаку можно различать стохастическую (вероятностную) неопределенность, когда неизвестные факторы статистически устойчивы и поэтому представляют собой обычные объекты теории вероятностей - случайные величины (или случайные функции, события и т.д.). При этом должны быть известны или определены при постановке задачи все необходимые статистический характеристики (законы распределения и их параметры).

Примером таких задач могут быть, в частности, система технического обслуживания и ремонта любого вида техники, система организации рубок ухода и т.д.

Другим крайним случаем может быть неопределенность нестохастического вида (по выражению Е.С.Вентцель- "дурная неопределенность"), при которой никаких предположений о стохастической устойчивости не существует. Наконец, можно говорить о промежуточном типе неопределенности, когда решение принимается на основании каких-либо гипотез о законах распределения случайных величин. При этом ЛПР должен иметь в виду опасность несовпадения его результатов с реальными условиями. Эта опасность несовпадения формализуется с помощью коэффициентов риска.

Рассмотрим примеры и методы принятия решений с учетом указанных выше типов неопределенностей.