Методы оценки вариантов при принятии решений в условиях неопределенности

Приведены примеры методов принятия решений в условиях неопределенности: метод системных (решающих) матриц, классические и комбинированные критерии принятия решений; экспертные оценки минимаксного метода и методов Байеса — Лапласа и Сэвиджа.

Метод системных (решающих) матриц и экспертные оценки в пространстве «варианты — условия» .

Как было отмечено выше, теория и методы принятия решений используются, как правило, когда имеет место неопределенность — отсутствует полная информация о ситуации, явлении, модели объекта и существует риск принятия ошибочного решения. Часто принятие решений осуществляется в условиях неполной информации, когда формулируется некоторая экстремальная задача с ограничениями. В этом случае при корректной постановке задачи и условии использования адекватной постановки проблемы решение принимается с нулевым риском.

Выбор решения из множества допустимых решений осуществляется на основе регулярной процедуры. Поэтому необходимо выделить особенности методов и теории принятия решений, классификация которых использует следующие варианты неопределенности.

• 1. Отсутствует информация о полной совокупности характеристик и оценок вариантов, а известен только дискретный ряд оценок в пространстве «варианты — условия» , что означает принятие решений, если задано дискретное (обычно конечное) множество оценок вариантов при различных условиях. Для принятия решений в этой ситуации используется " метод системных матриц" , сущность которого состоит в применении различных алгоритмов обработки этих матриц, состоящих из оценок вариантов.
• 2. Заданы вероятностные или статистические характеристики (оценки) явления, процесса, совокупности, и требуется минимизировать вероятность неправильного решения. В подобной ситуации используются методы минимизации риска, причем модели риска строятся на основе вероятных моделей случайных событий и функций от случайных аргументов.
• 3. Заданы " графовые предпочтения" между вариантами, что требует преобразования графа с целью линейного упорядочения, когда выбор решения тривиален. Для принятия решений в данной ситуации используются методы комбинаторной аппроксимации.
• 4. Неопределенность задана в виде чисел и множеств, требуется создание адекватного исчисления нечетких чисел и множества для преобразования задачи принятия решений к задаче линейного упорядочения. К задачам с нечеткими переменными относятся задачи с лингвистическими переменными, для которых введены нечеткие числа.
• 5. Неопределенность задана вероятностно или статистически, а для принятия решений используется проверка вероятностно-статистических гипотез.

Основные методы теории принятия решений базируются на том или ином принципе обработки оценок, согласованном с техническим критерием выбора варианта. Мотивация выбора варианта позволяет в условиях наличия риска принять верное решение и определяет принцип выбора.

Примеры таких мотиваций часто носят качественный характер. Например, методы системных матриц используют минимаксный критерий, критерий Байеса — Лапласа и другие при обработке матриц. Эти критерии определяют оптимистические, пессимистические стратегии, стратегии нейтралитета или уравновешенного типа. Изучение методов получения оценок (па основе методов системного анализа) и методов обработки оценок (методов принятия решений) позволяет сформировать необходимые методы.

Основные принципы и определения

В разных областях науки и техники существуют ситуации, когда необходимо принимать решения в условиях неопределенности, т. е. в условиях неполного знания о параметрах. В связи с этим, а также в связи с весомостью последствий от принятия тех или иных решений требуется определенная технология принятия решений. Для повышения надежности принятия правильного решения следует сформулировать ряд принципов, которыми целесообразно пользоваться:

• — принцип формализации в условиях полной определенности на основе экстремальных методов системного анализа предполагает строгую формулировку целей, условий и ограничений экстремальных задач при принятии решений. Адекватная формализация является определяющим фактором при решении детерминированных прикладных задач;
• — принцип объективной неопределенности предлагает адекватное описание совокупности неизвестных факторов, образующих класс неопределенности. Определение класса неопределенности в сложных системах позволяет принимать решение на основе адекватных методов и алгоритмов для заданного класса неопределенности, отличающихся от " субъективно эффективных методов и алгоритмов" ;
• — принцип руководящих критериев позволяет осознанно решать проблему принятия решений. Практически данный принцип не исключает принятия решений на основе интуиции проектировщика или исследователя;
• — принцип формализации в условиях неопределенности основан на методах и алгоритмах принятия решений в различных условиях на основе адекватного описания неполной информации о классе неопределенности в рамках обобщения логических заключений о критериях выбора решения на основе формализованной постановки задачи принятия решений в условиях объективно существующей неопределенности;
• — принцип минимизации риска применительно к проблеме принятия решений предполагает минимизацию опасности, угрозы, связанных с принятием решений. Первоначально термин «риск» использовался в коммерции, и с ним связывалась неудача в каком-либо предприятии и величина потерь или выигрыша.

Постепенно, по мере психологической готовности, понятие риска стало привычным и получило объективные количественные характеристики, дифференцированные для каждой из задач. Минимизация риска является одним из методов принятия решений.

Многие прикладные задачи (особенно неформализованные) имеют много факторов, расстановка которых первоначально не является однозначной. Руководствуясь перечисленными принципами, можно в первом приближении ?", осознанно подойти к постановке задачи принятия решений.