Выбор объективных условий сравнения альтернатив

Оптимизация решения – это процесс перебора множества предъявления (факторов, свойств, ограничений, признаков, символов, критериев, показателей, особенностей и т.п.), влияющего на результат. Требуется найти функцию выбора, упорядочивающую элементы множества предъявления в соответствии с предпочтениями лица, принимающего решение. То есть решается задача логического моделирования предпочтений, когда решателю предлагают сравнить элементы множества предъявления по определённым правилам.

Под предпочтением понимается вполне субъективное мнение (элементарное суждение) конкретного человека, выраженное для вполне определенной цели и во вполне объективных условиях. Из отдельных предпочтений формируется система предпочтений – система личных внутренних психологических установок решателя, заставляющих его совершать определённый поступок, связанный с уверенным выбором из множества предъявления альтернатив либо одного лучшего решения по сравнению со всеми другими, либо нескольких равнозначных, не обладающих преимуществами друг перед другом.

Техническая разработка модели начинается с определения цели и задач моделирования. Цель задаёт общий характер входной и выходной информации, определяет назначение модели. После этого цель декомпозируют, превращая её в набор обозримых и понятных задач моделирования. Каждая из этих задач отражает определённый элемент достижения цели с привязкой к временным и ресурсным фрагментам её достижения, к объектам приложения усилий и исполнителям.

На следующем этапе процесса моделирования уточняют объект и предмет исследования, дополняют модель, внося в неё большее число факторов и измеряя их характеристики в шкалах промежуточной степени совершенства. Данный этап отражает «средний масштаб» исследования.

Затем, когда пользователь настолько определился в объекте и предмете моделирования, что выделил конкретный элемент из реальной действительности и решил, какие именно закономерности воспроизвести во всех деталях, проводят детальное моделирование с использованием наиболее совершенных количественных шкал. Это завершающий этап процесса моделирования. Он характеризуется как самый «крупный масштаб» исследования. Именно здесь целесообразно применять оптимизационные математические модели для поиска наилучших решений и игровые модели (семинары, конференции, деловые беседы, организационно-деятельностные игры, исследовательские игры и т. п.).

Ниже приводится ряд списков разнородных множеств предъявления, из которых можно сформировать нужное (необходимое и достаточное) число матриц предпочтений для отбора наиболее значимых элементов множества и их использования в последующей оценке и выборе лучшей альтернативы принятия решения.

Параметры качества информации при принятии управленческих решений:

- четкость (С₁);

- ясность (С₂);

- достаточность (С₃);

- актуальность (С₄);

- своевременность (С₅);

- полезность (С₆);

- комплексность системы информации (С₇);

- многократное использование (С₈).

Параметры качества информации при выполнении управленческих решений:

- адресность (С₁);

- достоверность (С₂);

- организация информационных потоков (С₃);

- полнота использования информационных ресурсов (С₄);

- применение программного обеспечения (С₅);

- использование новейших технологий (С₆);

- обновление баз данных (С₇);

Факторы обеспечения высокого качества и эффективности информации при принятии управленческих решений:

- надежность (С₁);

- правовая корректность (С₂);

- высокая скорость обработки (С₃);

- возможность кодирования (С₄);

- автоматизация процесса сбора и обработки информации (С₅);

- построение дерева целей (С₆);

- нововведения (С₇);