Вопрос 2. «Вербальный анализ решений»

Одним из новых и многообещающих направлений в теории принятия решений является вербальный анализ решений, отличительной чертой которого служит использование нечисловой (качественной) информации без каких-либо ее преобразований в числовую на всех этапах анализа и решения задачи выбора. Другие характерные особенности вербального анализа решений: получение информации от лица, принимающего решение (ЛПР) на привычном для него языке; проверка информации, полученной от ЛПР, на непротиворечивость; обеспечение для ЛПР возможностей поэтапного формирования предпочтений путем «проб и ошибок»; логическое обоснование вида решающего правила; возможность объяснения полученного решения.

Согласованность субъективных предпочтений ЛПР, обычно выражающаяся в транзитивности его суждений, постулируется во многих методах рационального выбора, в том числе и в вербальном анализе решений. Для выявления и устранения возможных противоречий в суждениях единственного ЛПР в методах вербального анализа решений предусмотрены специальные процедуры.

Вместе с тем существуют практические задачи, где возможна несогласованность информации, описывающей проблему. Так, в групповом принятии решений при наличии нескольких независимых ЛПР их индивидуальные суждения не обязаны совпадать. Несогласованность индивидуальных суждений обусловливается неоднозначностью понимания ЛПР решаемой задачи, различием оценок одних и тех же объектов, данных разными персонами, специфичностью знаний самих ЛПР, и многими другими обстоятельствами. В итоге появляются агрегированные решающие правила, основанные основанные на индивидуальных предпочтениях, среди которых могут быть одинаковые, сходные, различающиеся и противоречивые правила.

Другим источником несогласованности информации в ряде задач служит неоднозначность представления многопризнаковых объектов, которые могут существовать в нескольких экземплярах, имеющих, в частности, и противоречивые описания. При этом сами объекты должны рассматриваться и анализироваться как единое целое, а свертка значений признаков или невозможна, или математически некорректна.

В работе обсуждаются новые подходы к вербальному анализу решений, варианты которых характеризуются многими разнородными признаками и могут существовать в нескольких экземплярах с отличающимися и противоречивыми значениями признаков. Многопризнаковые объекты A_i, i=1,…,n обычно принято представлять как векторы или кортежи q_i=(,…,) в пространстве Q=Q₁…Q_m, где Q_s={} - непрерывная или дискретная шкала s-го признака, e_s=1h_s, s=1,…,m. Ситуация существенным образом усложняется, если одному и тому же объекту A_i может соответствовать не один, а несколько m-мерных векторов. В таких случаях объект A_i представляется в m-мерном пространстве Q группой, состоящей из k векторов {q_i⁽¹⁾,…,q_i^(k)} вида q_i^(j)=(,…,), j=1,…,k, которая должна рассматриваться как единое целое.

Введем вместо прямого произведения m шкал признаков Q=Q₁…Q_m обобщенную шкалу признаков — множество G=Q₁… Q_m, состоящее из m групп признаков, и представим объект в таком символическом виде:

A_i = {k_Ai(q₁¹)*q₁¹,…,k_Ai()*,…,k_Ai(q_m¹)*q_m¹,…, k_Ai()*},.

где число k_Ai() указывает, сколько раз признак Q_s встречается в описании объекта A_i, знак * обозначает кратность признака. Множество G характеризует свойства совокупности объектов A={A₁,…,A_n}. Такая запись объекта A_i представляет его как множество с повторяющимися элементами или мультимножество.

Представление многопризнаковых объектов с помощью мультимножеств позволяет значительно расширить круг рассматриваемых проблем и решать разнообразные задачи классификации, сортировки, ранжирования.

Принцип вербального анализа решений может быть сформулирован следующим образом: использование для описания проблемы определений и формулировок оценок вариантов решений в виде, естественном для ЛПР, его советников и активных групп, без какого-либо преобразования таких словесных формулировок в количественные значения.

Одной из важных характерных особенностей ВАР является применение вербальных оценок на порядковых шкалах критериев в качестве основного языка описания рассматриваемой проблемы.

Поиск решения проблемы требует сравнения альтернатив по критериям. Следовательно, необходимо определить способы измерения качества альтернатив по критериям.

Приведем в качестве примера возможную шкалу абсолютных оценок для критерия «Качество университетского образования».

Лучшая оценка. По набору преподаваемых дисциплин, а также программам курсов лекций и семинаров уровень обучения в вузе соответствует уровню лучших университетов мира, что подтверждается большим спросом на специалистов и признанием дипломов в других странах.

Средняя оценка. По набору преподаваемых дисциплин и программам курсов лекций подготовка специалистов находится на удовлетворительном уровне, хотя некоторые знания, необходимые для данной специальности, не даются при обучении. Имеется достаточный спрос на специалистов, хотя дипломы признаются лишь в своей стране.

Низшая оценка. Набор преподаваемых дисциплин явно не полой, программы курсов лекций имеют существенные изъяны по сравнению с программами в других университетах. Выпускники не пользуются спросом в качестве сотрудников организаций, получивших образование по данной специальности.

При описании всех параметров проблемы на подобном языке имеется договоренность между участниками обсуждения проблемы и возможными экспертами. Уточнение того, что хорошо и что плохо по данному критерию, создает почву для взаимного понимания. Использование порядковых шкал с оценками, сформулированными на естественном языке, является удобным и гибким инструментом для описания проблемы, позволяющим учесть все нюансы и субъективные предпочтения.

Важнейшей особенностью подхода ВАР является не только тщательная формулировка оценок на шкалах критериев, но и сохранение этого языка описания на всех этапах анализа и решения проблемы без каких-либо преобразований в числа.

Конечно, порядковые шкалы уступают числовым шкалам интервалов и шкалам отношений по точности измерений. При осуществлении измерений с помощью порядковых шкал можно использовать лишь два отношения между объектами: Е— отношение эквивалентности; Р — отношение превосходства.

При подходе ВАР на первое место ставится точность содержательного описания проблемы, а не точность количественного измерения параметров. Предположим, что мы используем для измерения того же параметра «Качество университетского образования» бальную шкалу, при которой лучшая оценка равна 10 баллам, а худшая — 1 баллу.

Однако наряду с этими возможностями появляются и существенные недостатки такого способа измерений. Прежде всего, теряется общее понимание градаций качества. Неоднократно отмечалось, что одно н то же число баллов может иметь разную значимость для человека, выполняющего измерения. Кроме того, для ЛПР возникает неоднозначность при анализе результатов измерений, т.к. балл качества несет для него существенно меньше информации, чем подробная, согласованная с ним вербальная оценка.

Итак, подход ВАР использует в качестве одного из основных принципов содержательный язык измерения параметров. Отметим, что в частных случаях такой язык может быть и количественным. Например, если ЛПР использует такой критерий, как стоимость, описание проблемы может включать интервалы стоимости. Поскольку человек не различает небольшие для него изменения стоимости, число таких интервалов может изменяться от двух (дорогие и дешевые объекты) до нескольких, значимых для него градаций. Могут также непосредственно использоваться как оценки стоимости объектов, так и любые привычные для `'ЛПР'' и активных групп количественные оценки.