При автоматизированном проектировании, в управленческой деятельности, в быту мы непрерывно сталкиваемся с ситуациями, когда требуется выбрать один из вариантов, каждый из которых по-своему хорош и по-своему плох. Примером может быть таблица оценки микроЭВМ (данные условные).

Эту задачу должен решать и рядовой покупатель, и представитель экспортно-импортной организации, и конъюнктурный отдел фирмы, производящей микроЭВМ.

Однако суть задачи не только в перечислении возможных вариантов решения, показателей, характеризующих различные стороны его эффективности, но и в оценке их значения, а также в указании в некоторой форме (например, наиболее важные, обычные, не важные) сравнительной значимости этих показателей. Имеются разнообразные средства, позволяющие неподготовленному пользователю ввести описанную информацию в виде таблицы.

Если бы после этого ЭВМ оперативно и с высокой степенью достоверности без вмешательства пользователя проранжировала введенные варианты по их комплексной эффективности, то это явилось бы эффективным средством для принятия обоснованных решений. Можно ли построить информационную систему, которая могла бы не только хранить, но и активно оценивать введенную в нее информацию? Для ответа на этот вопрос рассмотрим основные методы принятия решений.

Принятие решений в общепринятом понимании этого термина в исследовании операций и системном анализе отличается от оптимизации решений существенным наличием неопределенных факторов. Решить задачу оптимизации — это значит выбрать один из вариантов решения исходя из минимизации (или максимизации) однозначно определенного числового критерия, принять решение — выбрать его из допустимых вариантов в условиях целого ряда взаимно противоречивых критериев, значения которых зависят от не полностью определенных исходных данных, т. е. метод принятия решений во многом определяется положенным в его основу способом учета неопределенности (критериев и исходных данных).

С этой точки зрения можно выделить три группы методов. Первую группу составляют методы, в которых использован достаточно естественный способ учета неопределенности. В них участие лица, принимающего решение (ЛПР), минимально, поскольку ему нужно лишь выбрать метод, адекватный решаемой задаче, после чего наилучшее решение определяется автоматически.

8  основу этих методов положены принципы:

■    гарантированного результата (Вальда);

■    наименьшего «сожаления» (Севиджа);

■    крайнего оптимизма;

■    средней оценки (Лапласа) и метод STEM.

Методы просты для реализации на ПЭВМ, однако оставляют пользователя неудовлетворенным, так как у него нет уверенности, что применяемый метод адекватен конкретной задаче. Этот недостаток можно несколько ослабить, если предоставить пользователю результаты принятия решения его задачи по всем перечисленным методам. Но и тогда остаются сомнения по двум причинам:

•      что делать, если результаты различаются между собой;

•      чем обусловлен выбор именно такого набора методов принятия решения.

Вторую группу составляют методы, использующие ЛПР как источник субъективной информации и выявляющие в диалоге с ним способ учета неопределенности, адекватный (с точки зрения пользователя) решаемой им задаче. Сюда входят методы различной сложности:

•   принцип Гурвица;

9   принцип средневзвешенной оценки;

•      построение деревьев решений с оценкой вероятности Райфа;

•      мультипликативный метод;

•      построение кривых безразличия;

•      лексикографическое упорядочивание критериев;

•      метод уступок;

•    ВЫБОР;

•    ЗАПРОС;

•    ЭЛЕКТРА П;

•       метод последовательного построения эффективных вариантов. Примерами программных систем, реализующих указанные методы, являются ППП «Альтернатива» и «ДИСВО-2».

Эти методы сложны в алгоритмическом плане, однако могут быть реализованы на ПЭВМ. Они применяются при решении задач уникального выбора в организационно-технических системах, но, на наш взгляд, слишком трудоемки для типичного пользователя ПЭВМ и требуют от него дополнительной работы, связанной с выявлением предпочтений. У пользователя при этом возникает сомнение в объективности принятого решения и создается впечатление (иногда и небезосновательное), что, по-разному отвечая на вопросы системы, но в равной степени правдоподобно, он может прийти к любому заранее желаемому решению.

К третьей группе относится метод ПРИНН. Его реализация позволяет более точно решить задачу принятия решений, поскольку он не предполагает получения от пользователя дополнительной информации в процессе решения задачи. В этом метод схож с методами первой группы, однако имеет более высокий уровень обоснованности результата, так как используется не единственный способ учета неопределенности, а целый набор таких способов, которые с максимальной полнотой отражают любые допустимые способы учета неопределенности. Многообразие охватываемых способов учета неопределенности определяется тремя постулатами, положенными в основу их математического описания. Постулаты имеют характер требований, которым должны удовлетворять способы учета неопределенности.

Монотонность. Пусть при некотором допустимом способе учета неопределенности эффективность решения при одних условиях его реализации выше, чем при других. Тогда добавление к каждому из этих условий одинаковых новых условий не меняет характера этого соотношения. Пусть например имеются две партии деталей, и качество партии определяется качеством входящих в нее деталей. Правило расчета качества должно быть таким, чтобы при добавлении к каждой из сравниваемых партий деталей одного и того же набора деталей качество худшей партии оставалось худшим.

Устойчивость. Если в допустимом способе учета неопределенностей, не нарушая других требований, изменить результирующие значения на бесконечно малую величину, то получившийся при этом другой способ учета неопределенности также должен быть допустимым. Это требование продиктовано необходимостью применения допустимых способов учета неопределенности в инженерных расчетах, выполняемых с некоторой погрешностью.

Гладкость. Математические функции, используемые при задании допустимых способов учета неопределенности, непрерывны и дифференцируемы.

Математические вопросы метода изложены в книге Смирнова О. Л., Падалко С. Н., Пиявского С. А. «САПР: формирование и функционирование проектных модулей». — М.: Машиностроение, 1987.

Реализующий этот метод ППП ПРИНН получил применение при решении широкого спектра задач принятия решений:

■   формирование целевых научно-технических программ;

■   определение научно-технического уровня продукции с учетом мировых и отечественных аналогов;

■   выбор конструкций, технологий и оборудования;

■   многоаспектное распределение ресурсов;

■   сравнительная социально-производственная оценка организаций, подразделений и персонала;

■   многоаспектный информационный поиск.

Пакет позволяет неподготовленному пользователю ставить и решать задачи принятия решений, вести банк таких задач с их корректировкой и многократным решением, самообучаться работе с пакетом и, по желанию, основам теории принятия решений.

Процесс комплексной оценки вариантов решений максимально нагляден: на экране цветного монитора при вычислительном процессе меняется окраска строк в соответствии с различными вариантами решений. Наиболее эффективно включение ППП ПРИНН в АРМ различного назначения, поскольку при этом в процессе деятельности пользователя происходит накопление различных задач принятия решений и пакет может работать с базами данных, созданными стандартными средствами (ВАРИТАБ, SUPERCALC, dBaselll + и др.).