Разработка управленческого решения. Машунин Ю.К. - 40 стр.

                                                                                              40

2.3.4. Классификация задач
        В научной литературе предложено несколько классификаций задач принятия решений, осно-
ванных на различных системах признаков. Наиболее общими и существенными признаками класси-
фикации, встречающимися в большинстве работ, являются:
        • степень определенности информации;
        • использование эксперимента для получения информации;
        • количество лиц, принимающих решения;
        • содержание решений;
        • значимость и длительность действия решений.
        Определенность информации характеризуется полнотой и достоверностью данных, необхо-
димых для принятия решений. По признаку степени определенности информации задачи принятия
решений классифицируются на три группы:
        • задачи в условиях определенности;
        • задачи в условиях вероятностной определенности;
        • задачи в условиях неопределенности.
        Принятие решений в условиях определенности производится при наличии полной и досто-
верной информации о проблемной ситуации, цепях ограничениях и последствиях решений. Для дан-
ного класса задач нет необходимости доопределять проблемную ситуацию гипотетическими ситуа-
циями. Цели и ограничения формально определяются в виде целевых функций и неравенств (ра-
венств). Функция предпочтения в случае одной цели совпадает с целевой функцией, а в случае мно-
жества целей с некоторой функциональной зависимостью целевых функций. Критерий выбора опре-
деляется минимумом или максимумом целевой функции. Наличие перечисленной информации по-
зволяет построить формальную математическую модель задачи принятия решений и алгоритмически
найти оптимальное решение. Для решения задач принятия решений применяются различные методы
оптимизации, например методы математического программирования: линейного, нелинейного, дина-
мического.
        В настоящее время сформулированы типовые задачи, в основном производственно-
экономического характера, для которых разработаны алгоритмы принятия оптимальных решений,
основанные на методах математического программирования. К числу таких задач, например, отно-
сятся задачи размещения ресурсов, назначения работ, управления запасами, транспортные задачи и т.
п. Роль человека в решении задач данного класса сводится к приведению реальной ситуации к типо-
вой задаче математического программирования и утверждению получаемого формально оптимально-
го решения.
        Принятие решения в условиях вероятностной определенности базируется на теории статисти-
ческих решений. В этой теории неполнота и недостоверность информации в реальных задачах учи-
тываются путем рассмотрения случайных событий и процессов. Описание закономерностей поведе-
ния случайных объектов осуществляется с помощью вероятностных характеристик. Сами вероятно-
стные характеристики являются уже неслучайными, поэтому с ними можно производить операции по
нахождению оптимального решения так же, как с детерминированными характеристиками. Неполно-
та и недостоверность информации находят свое отражение в вероятностных характеристиках. Общим
критерием нахождения оптимального решения в теории статистических решений является средний
риск, поэтому часто в литературе задачи данного класса называются задачами принятия решений в
условиях риска.
        Роль человека в решении задач методами теории статистических решений заключается в по-
становке задачи, т. е. приведении реальной задачи к типовой математической задаче, утверждении
получаемого оптимального решения, а также (при отсутствии статистических данных) в определении
субъективных вероятностей событий. Субъективные вероятности представляют собой мнение чело-
века о достоверности случайных событий. Получение оптимального решения в задачах данного клас-
са осуществляется формально, без участия человека.
        Математические модели, рассматриваемые в задачах принятия решений в условиях опреде-
ленности и вероятностной определенности, описывают простейшие ситуации, характерные для
функционирования технических и экономических систем. Поэтому задачи данного класса широко
применяются для синтеза управления в автоматических системах и имеют ограниченное применение
для управленческих решений в социально-экономической области.
        Задачи принятия решений в условиях неопределенности непосредственно связаны с управ-
ленческими решениями. Для этих задач характерна большая неполнота и недостоверность информа-