Модели процесса принятия решений.

Известна простая («идеальная») схема принятия решений, состоящая из последовательности четырех стадий: - появление проблемы -> выявление факторов и условий -> разработка решений -> оценка и принятие решений.

В реальных условиях процесс принятия решений зависит от количества возможных альтернатив, рассмотрение каждой из которых требует затрат времени, ресурсов и информации. Из-за этого часто принимается не лучшее, а подготовленное решение. Использование математического моделирования позволяет увеличить количество рассматриваемых альтернатив, улучшить качество решения, исключить ошибки. При моделировании учитываются более детальные этапы и процедуры поиска и принятия решений (рис. 15), для которых и составляются модели. С использованием программных средств может решаться как вся бизнес-задача, так и отдельные ее этапы.

Для составления логико-математических моделей, формирования алгоритмов анализа, моделирования регламентированных процедур функций бизнес-процессов используется методическое обеспечение теории принятия решений.

Методы принятия решений подразделяются на формализованные и неформализованные, традиционные и современные. Например, к традиционным формализованным методам можно отнести стандартные организационно-экономические процедуры, относящиеся к принятию шаблонных и повторяющихся решений; к современным формализованным методам — методы исследования операций и процедуры интеллектуального анализа данных. В ходе исследования операций рассматриваются существенно зависящие от предметной области методы использования экспертных оценок в подготовке решений, формализованные свойства задачи выбора, методы многокритериальной оптимизации.

Основные понятия теории принятия решений — альтернатива, решение, выбор, полезность (субъективная оценка эффективности), оптимизация. Теория решений исследует модели обоснования и принятия решений и доводит их до прикладных алгоритмов.

Математические задачи принятия решений разделяются на три направления: детерминированные задачи, вероятностные задачи (их также называют задачами в условиях риска), задачи для условий неопределенности (неопределенные задачи).

При отсутствии математического описания задачи принятия решений используются логико-математические модели, как правило, основанные на анализе знаний предметной области (метаданных). Важнейшей методикой получения таких моделей является исследование операций. Главный метод исследования операций – системный анализ целенаправленных действий (операций) и объективная сравнительная оценка результатов этих действий. В случае отсутствия возможности непосредственных измерений результатов используются количественные или порядковые экспертные оценки. Они основываются на суждении специалистов и поэтому для обработки информации, полученной таким образом, применяются специальные методы формирования и обработки данных экспертов (модели представления знаний, фреймы, семантические сети и т.д.).

Модель может быть сформулирована тремя способами: путем прямого наблюдения и изучения некоторых явлений действительности (феноменологический способ), вычленения подмножества объектов из более общей модели (дедуктивный способ), обобщения более частных моделей исследуемого объекта (индуктивный способ). Модели, в которых описывается моментное состояние объекта, называются статическими, те же, которые показывают развитие объекта моделирования – динамическими.

Существует большое число классификаций типов экономико-математических моделей, которые можно условно представить в виде элементов следующей классификационной схемы.

1. По способу отражения действительности: – аналоговая модель, – иконографическая (портретная) модель, – концептуальная модель, – структурная модель, – функциональная модель.

2. По предназначению (цели создания и применения) модели: – балансовая модель, – дескриптивная (описательная) модель, – имитационная модель, – информационная модель, – нормативная (прескриптивная) модель.

3. По способу логико-математического описания моделируемых систем: – аналитическая модель, – вероятностная (стохастическая) модель, –детерминированная модель, – дискретная модель, – линейная модель, – математико-статистическая модель, – матричная модель, – нелинейная модель, – непрерывная модель, – модель равновесия, – неравновесная модель, – регрессионная модель, – сетевая модель, – модель представления знаний, – эконометрическая модель.

4. По временному и пространственному признаку: – гравитационная модель, – динамическая модель, – модели с «бесконечным временем», – статическая модель, – точечная модель, – трендовая модель и др.

5. По уровню моделируемого объекта в хозяйственной иерархии: – глобальная модель, – макроэкономическая модель, – микроэкономическая модель.

6. По внутренней структуре модельного описания системы: – автономная модель, – закрытая модель, – комплекс моделей, – многосекторная (многоотраслевая, многопродуктовая) модель, – однопродуктовая модель, – открытая модель.

Основой для выбора класса модели является цель ее применения, оцениваемая некоторым критерием эффективности, и массивом исходной информации для выполнения процедур анализ данных. Процесс выбора типа модели зависит от особенностей решаемой задачи, а каждая модель классифицируется по каждому из указанных выше разделов.

В общем виде алгоритм формирования процедуры управления бизнес-процессом состоит из следующих основных этапов.

1. Построить структурную схему управления бизнес процессом.

2. Представить список моделей оценки состояния объекта с указанием содержания фактических, регламентированных и управляющих параметров.

3. Выполнить классификацию решений, принимаемых системой управления.

4. Выбрать методы управления бизнес-процессом и предложить способы их реализации.

5. Определить общее содержание информационных блоков на входе, выходе и при выборе управляющих воздействий.