Методы вербального анализа принятия решений

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 07 Января 2014 в 19:25, курсовая работа

Краткое описание

Принимаемые людьми решения предопределяют и жизнь отдельного человека, и судьбы человеческих цивилизаций. Жизнь великих полководцев, императоров, царей, ханов предстает в учебниках истории как последовательность успешных или ошибочных решений. Так, например, судьба России в двадцатом веке определилась неудачным решением о начале войны с Японией (1905 г.) и о вступлении
в I мировую войну.

Содержание

Введение………………………………………………………………………...…2
Глава 1.Основные задачи принятия решений………………………………..… 3
Глава 2.Вербальный анализ решений……………………………………..….....4
Глава 3.Краткая характеристика вербальных методов.......................................7
3.1. Метод ОРКЛАСС……………………………………………………9
3.2. Метод ШНУР………………………………………………...….…..12
3.3. Метод ЗАПРОС……………………………………………………..17
3.4. Метод ВЕРБА……………………………………………………… .32
Заключение………………………………………………………………….……36
Список литературы…………………………………………………

Прикрепленные файлы: 1 файл

Оглавление.docx

— 155.68 Кб (Скачать документ)

Оглавление.

Введение………………………………………………………………………...…2

Глава 1.Основные задачи принятия решений………………………………..… 3

Глава 2.Вербальный анализ решений……………………………………..….....4

Глава 3.Краткая характеристика вербальных методов.......................................7

            3.1. Метод ОРКЛАСС……………………………………………………9

            3.2. Метод ШНУР………………………………………………...….…..12

            3.3. Метод ЗАПРОС……………………………………………………..17

            3.4. Метод ВЕРБА……………………………………………………… .32

Заключение………………………………………………………………….……36

Список литературы………………………………………………………..……..37

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение.

 

      Принимаемые людьми решения предопределяют и жизнь отдельного человека, и судьбы человеческих цивилизаций. Жизнь великих полководцев, императоров, царей, ханов предстает в учебниках истории как последовательность успешных или ошибочных решений. Так, например, судьба России в двадцатом веке определилась неудачным решением о начале войны с Японией (1905 г.) и о вступлении

в I мировую войну.

       Главная трудность в принятии решения - выбор лучшего варианта, лучшей альтернативы. Важно, что выбор обычно происходит в условиях неопределенности. Можно строить правдоподобные догадки о будущем, но нельзя точно знать, к чему приведет выбор того или иного варианта. Кроме того, каждый из вариантов решений имеет, как правило, свои привлекательные стороны. Сравнение достоинств и недостатков различных вариантов, их оценок по различным критериям - всегда сложная задача для лица, принимающего решения (ЛПР).

      Итак, неопределенность и многокритериальность являются основными трудностями при принятии решений. Можно ли помочь человеку, ЛПР, в преодолении этих трудностей? Могут ли научные методы и компьютерные системы повысить шансы выбора человеком удачных вариантов решений?

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава 1.Основные задачи принятия решений.

 

В современной науке о  принятии решений центральное место  занимают многокрите- риальные задачи выбора. Считается, что учет многих критериев приближает постановку задачи к реальной жизни. Традиционно принято различать три основные задачи принятия решений . 
 
      1. Упорядочение альтернатив. Для ряда задач представляется вполне обоснованным требование определить порядок на множестве альтернатив. Так, члены семьи упорядочивают по степени необходимости будущие покупки, руководители фирм упорядочивают по прибыльности объекты капиталовложений и т.д. В общем случае требование упорядочения альтернатив означает определение относительной ценности каждой из альтернатив.  
        2. Распределение альтернатив по классам решений. Такие задачи часто встречаются в повседневной жизни. Так, при покупке квартиры или дома, при обмене квартиры люди обычно делят альтернативы на две группы: заслуживающие и не заслуживающие более подробного изучения, требующего затрат сил и средств. Группы товаров различаются по качеству. Абитуриент делит на группы вузы, в которые он стремится поступить. Точно так же люди часто выделяют для себя группы книг (по привлека- тельности для чтения), туристские маршруты и т.д. 
       3. Выделение лучшей альтернативы. Эта задача традиционно считалась одной из основных в принятии решений. Она часто встречается на практике. Выбор одного предмета при покупке, выбор места работы, выбор проекта сложного технического устройства — эти примеры хорошо знакомы. Кроме того, такие задачи распространены в мире политических решений, где альтернатив сравнительно немного, но они достаточно сложны для изучения и сравнения. Например, необходим лучший вариант организации обмена денег, лучший вариант проведения земельной реформы и т.д. Заметим, что особенностью многих задач принятия политических решений является конструирование новых альтернатив в процессе решения проблем.

 

Глава 2.Вербальный анализ решений.

 

       Большинство исследователей в области принятия решений признают глубокие противоречия между требованиями нормативных методов и возможностями человеческой системы переработки информации. Попыткой преодоления этих противоречий является подход вербального (порядкового) анализа решений;1 Методы, основанные на этом подходе, имеют научное обоснование. Это обоснование многодисциплинарное, при этом основными   являются   психологические критерии.

При подходе вербального  анализа решений к методам  принятия решений предъявляются следующие требования.

• Естественный язык описания проблемы, используемый лицом, принимающим решения и его окружением должен сохраняться на всех этапах ее анализа без каких-либо преобразований в числах. Это означает, что человек должен работать только с информацией из его предметной области. Информация о числовой важности критериев, значениях порогов предпочтения и безразличия и т.д. не являются таковой.

• Способы получения информации от людей должны соответствовать  возможностям человеческой системы переработки информации, согласно данным психологических исследований. Это означает, что от человека не должно требоваться никаких искусственных промежуточных числовых данных вроде вероятностей, числовой важности критериев и т.д.

• Логические операции преобразования словесных переменных (оценок альтернатив по критериям) должны быть математически корректны. Они определяют тот или иной вид решающего правила.

• В методах принятия решений должны быть предусмотрены  средства проверки информации ЛПР на непротиворечивость. При получении информации от ЛПР следует помнить о возможности случайных ошибок, об этапах обучения ЛПР. В связи с этим, необходимы процедуры проверки информации на непротиворечивость в ходе

ее получения. Кроме того, необходимы методы поиска противоречий

в информации ЛПР и исключения этих противоречий. Рассмотрим, как можно построить методы принятия решений, удовлетворяющие этим требованиям. Корректные измерения. Использование количественных измерений в методах принятия решений было связано с надеждами, что эти измерения близки к измерениям в естественных науках. «Даже если сегодня полезности выглядят неколичественными, история с теорией тепла может повториться и, на этот раз, c неожиданными последствиями».2 На мой взгляд, принятие решений в неструктуризованных проблемах относится к тем областям человеческой деятельности, где количественные,

а, тем более, объективные  способы измерений не разработаны  и вряд ли они появятся в будущем. Следовательно, необходимо оценить возможности осуществления надежных качественных измерений. Следуя Р. Карнапу , обратимся к способам измерения физических переменных, применявшихся до появления надежных количественных способов измерений. Использовались два отношения:

Е - отношения эквивалентности  и L - отношения превосходства. При  этом

существуют четыре условия, которым должны удовлетворять Е и L:

• Е и L – исключают  друг друга,

• L – транзитивно, то есть из А лучше В и В лучше С, следует А лучше

С,

• Для двух предметов А и В либо: А Е В, либо А L В, либо В L А.3

 

         Ясно, что построенная таким образом порядковая шкала не может иметь много значений, так как они станут плохо различимыми для лиц, производящих измерения. Чтобы легче договориться, надо выделить всем понятные, одинаково ощущаемые точки на этой шкале и подробно объяснить, что они означают. Поэтому, на таких шкалах должны быть детальные словесные формулировки оценок - градаций качества. Кроме того, эти определения (градации качества) выделяют лица, строившие шкалу (например, их интересовали только очень горячие и очень холодные предметы).

      Таким образом, оценки на порядковой шкале определяются как потребностями лиц, нуждающихся в тех или иных измерениях, так и различимостью оценок, возможностью их описания в понятном для всех виде. Именно такие шкалы можно использовать для измерения субъективных факторов, таких как известные организации, научный задел исполнения работ, новизна фасона одежды и других, типичных для слабоструктуризованных проблем.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава3. Краткая характеристика вербальных методов. 

Методы вербального анализа  решений учитывают когнитивные и поведенческие аспекты поведения ЛПР (лицо, принимающее решение). 

Лицо, принимающее решение (ЛПР) в теории принятия решений, исследовании операции, системном анализе — субъект решения (менеджер), наделённый определёнными полномочиями и несущий ответственность за последствия принятого и реализованного управленческого решения.4 

Во-первых, качественные измерения  позволяют получить описание неструктурированной  проблемы, близкое к реальному. 
 
Во-вторых, использование способов построения решающего правила, соответствующих возможностям человеческой системы переработки информации, позволяет обосновать методы с психологической точки зрения. 
 
В-третьих, специальные процедуры проверки информации на непротиворечивость обеспечивают надежность получаемой информации и создают для ЛПР возможности постепенной выработки решающего правила. 
 
В-четвертых, возможность получения объяснений увеличивает шансы на успешное практическое применение. 
Задачи ранжирования альтернатив по качеству и выбора лучшей альтернативы являются близкими в том смысле, что последовательное выделение лучших альтернатив из заданного множества позволяет осуществить их ранжирование. Однако, задача выделения лучшей альтернативы является в общем случае более простой и заслуживает специального внимания. Задача выбора наилучшей из заданного множества альтернатив, имеющих оценки по многим критериям, является одной из наиболее распространённых на практике задач принятия решений. Такие задачи встречаются как в деятельности организаций, так и личной жизни людей. Выбор плана проведения реформы, реорганизации фирмы, плана перестройки здания являются примерами деловых проблем такого типа. Примерами личных проблем являются выбор профессии, дорогостоящая покупка и т.д. Во многих случаях при выборе наилучшей альтернативы используется попарное сравнение альтернатив и исключение доминируемых в паре. Прежде всего, отметим, что такой подход типичен для людей, делающих выбор в повседневной жизни без использования компьютеров. О.Свенсон и  Г.Монтгомери предложили психологическую теорию поиска доминантной структуры, имеющую дескриптивный характер. Согласно этой теории, Лицо, Принимающее Решения (ЛПР), хочет путем попарного сравнения альтернатив найти наилучшую, которая превосходила бы каждую из остальных. В соответствии с теорией поиска доминантной структуры, ЛПР как бы «охватывает взглядом» все заданные альтернативы и выбирает из них ту, которая (по первому впечатлению) могла бы оказаться доминирующей. Затем он попарно сравнивает с ней все остальные. Если при всех сравнениях выбранная альтернатива побеждает, то доминантная структура построена. Если при каком-то сравнении иная альтернатива окажется лучшей, то уже она рассматривается как потенциально доминирующая, и с ней сравниваются все прочие. 
В тоже время отмечалось, что задача выделения лучшей из многокритериальных альтернатив является достаточно сложной для человека. Так, при выделении подмножества лучших альтернатив, субъекты могут удалять доминирующие альтернативы и оставлять доминируемые. Попарное сравнение альтернатив привлекало исследователей и как нормативный способ принятия решений. Первым его предложил еще в 18 веке Б. Франклин в письме к другу. Известным недостатком попарного сравнения альтернатив является возможность появления циклов на множестве сравниваемых альтернатив.5

 

3.1.МетодОРКЛАСС 
Наряду с задачами многокритериального выбора, люди сталкиваются с задачами многокритериальной классификации. Основной чертой таких задач является то, что не нужно строить отношение порядка между альтернативами, а только разбить их на некоторое небольшое число классов решений. Очень часто такие группы (или классы) могут быть упорядочены по качеству. Это означает, что альтернативы, отнесенные к первому классу, лучше, чем отнесенные ко второму, и так далее. Такие задачи можно назвать задачами ординальной классификации. 
 
Одним из первых методов и систем поддержки принятия решений, решающих задачу ординальной классификации, является метод ОРКЛАСС (Ординальная КЛАССификация). 
 
Возможности и ограничения человеческой системы обработки информации в задачах многокритериальной классификации были изучены Ларичевым О. И.. Были определены пределы возможностей человека в решении задач классификации с небольшим количеством ошибок (противоречий). Метод ОРКЛАСС направлен на помощь ЛПР в решении задач многокритериальной классификации. ОРКЛАСС и основанная на нем СППР используют вербальное описание задачи на языке ЛПР в его предметной области и обеспечивают проверку получаемой от ЛПР информации на непротиворечивость. 
 
Основная задача ОРКЛАСС - создание решающего правила для отнесения любой альтернативы к одному из упорядоченных классов решений. Поэтому правило создается с учетом всех возможных комбинаций оценок по всем критериям.

 

 

 

Изложим кратко основные идеи метода ОРКЛАСС.  
 
Обозначим вектора с наилучшим и наихудшим сочетаниями оценок, как        и   
соответственно. Естественным образом,  и  .  
 
В среднем слое Mкритериального пространства^ Y выбирается вектор y, связанный отношением доминирования с наибольшим количеством еще не классифицированных векторов. Он предъявляется ЛПР, который определяет принадлежность найденного вектора к одному из классов. В зависимости от выбора ЛПР находятся граничные элементы классов на цепях, проходящих через вектора  и/или  . Под цепью здесь понимается упорядоченная последовательность векторов <x1, x2, …, xd>, где (xi+1, xi)  P и вектора xi+1 и xотличаются на единицу по одной из компонент.  
 
Поиск граничных элементов на цепях между векторами p и q производится следующим образом:  

-в множестве векторов, находящихся на цепях, проходящих через p и q, и равноудаленных от этих векторов, выделяется пара r и s наиболее удаленных друг от друга векторов; 

-каждый из векторов r и s предъявляется ЛПР для классификации; 

-в зависимости от ответов ЛПР производится поиск граничных элементов на цепях, проходящих через вектора r, p и/или r, q, а также s, p и/или s, q; 

-если окажется, что расстояние между парой векторов равно 1 (то есть оценки векторов ровно по одному критерию отличаются на 1), то эти вектора считаются отнесенными к границам соответствующих смежных классов; 

-после построения полной классификации происходит выделение парето-оптимальных элементов границы.

 
После каждого предъявления вектора  ЛПР производится распространение  по доминированию, т.е. переопределение  верхнего допустимого класса для  всех векторов, доминируемых данным, и нижнего допустимого класса для всех векторов, доминирующих данный. Это позволяет косвенно классифицировать большую часть критериального пространства и, таким образом, значительно уменьшить количество обращений к ЛПР. Кроме того, процедура гарантирует отсутствие противоречий в построенной классификации, так как производится проверка ответов ЛПР на непротиворечивость, и если ЛПР допускает ошибку в классификации, ему предлагается изменить один или несколько из своих ответов, чтобы устранить противоречие.  
В случае возникновения противоречий в ответах ЛПР выполняется следующая процедура. Так как ошибка могла быть допущена как при классификации последнего вектора состояния, так и при классификации одного и более из предыдущих векторов, то производится попарное сравнение всех непосредственно классифицированных ЛПР векторов; в случае выявления противоречия соответствующая пара векторов предъявляется ЛПР с предложением изменить класс принадлежности одного или обоих состояний. После чего процедура устранения противоречий производит изменения в пространстве векторов, отвечающие новой классификации. Процедура повторяется до тех пор, пока все классифицированные ЛПР вектора не будут удовлетворять условию непротиворечивости.6

 

 

 

 

 

3.2.Метод ШНУР

 

Представленный далее  новый метод выбора лучшей из группы альтернатив, метод ШНУР (Шкала Нормированных  Упорядоченных Различий), имеет следующие  особенности. Прежде всего, в нем  активно используются возможности  компьютера, который без участия  ЛПР проводит по определенным правилам попарные сравнения всех альтернатив, анализируя их сходства и различия. При этом компьютер подготавливает наиболее эффективный процесс опроса ЛПР, что создает возможности для анализа большой группы альтернатив. Во-вторых, некоторые количественные критерии (например, стоимость) также могут рассматриваться как естественный и удобный язык выражения предпочтений ЛПР. Следовательно, метод позволяет работать как с качественными, так и с количественными оценками альтернатив по критериям. Таким образом, новый метод расширяет и дополняет возможности других методов вербального анализа решений.

Информация о работе Методы вербального анализа принятия решений