Выбор решения происходит чаще всего в условиях определенности, риска и неопределенности (рис. 7). Отличие между этими состояниями среды определяется объемом информации, степенью знаний ЛПР сущности явлений, условий принятия решений.
Рис. 7. Методы, используемые на фазе «Выбор альтернатив» цикла принятия решения Условия определенности представляют собой такие условия принятия решений (состояние знаний о сущности явлений), когда ЛПР заранее может определить результат (исход) каждой альтернативы, предлагаемой для выбора. Такая ситуация характерна для тактических краткосрочных решений. В этом случае ЛПР располагает подробной информацией, т. е. исчерпывающими знаниями о ситуации для принятия решения.
Условия риска характеризуются таким состоянием знания о сущности явления, когда ЛПР известны вероятности возможных последствий реализации каждой альтернативы. Условия риска и неопределенности характеризуются так называемыми условиями многозначных ожиданий будущей ситуации во внешней среде. В этом случае ЛПР должен сделать выбор альтернативы, не имея точного представления о факторах внешней среды и их влияния на результат. В этих условиях исход, результат каждой альтернативы представляет собой функцию условий — факторов внешней среды (функцию полезности), который не всегда способен предвидеть ЛПР. Для предоставления и анализа результатов выбранных альтернативных стратегий используют матрицу решений, называемую также платежной матрицей.
Условия неопределенности представляют собой такое состояние окружающей среды (знания о сущности явлений), когда каждая альтернатива может иметь несколько результатов, а вероятность возникновения этих исходов неизвестна. Неопределенность среды принятия решения зависит от соотношения между количеством информации и ее достоверностью. Чем неопределеннее внешнее окружение, тем труднее принимать эффективные решения. Среда принятия решения зависит также от степени динамики, подвижности среды, т. е. скорости происходящих изменений условий принятия решения. Изменение условий может происходить как вследствие развития организации, т. е. приобретения ею возможности решать новые проблемы, способности к обновлению, так и под влиянием внешних по отношению к организации факторов, которые не могут регулироваться организацией. Выбор наилучшего решения в условиях неопределенности существенно зависит от того, какова степень этой неопределенности, т. е. от того, какой информацией располагает ЛПР. Выбор наилучшего решения в условиях неопределенности, когда вероятности возможных вариантов условий неизвестны, но существуют принципы подхода к оценке результатов действий, обеспечивает использование следующих четырех критериев: максиминный критерий Вальда; минимаксный критерий Сэвиджа; критерий пессимизма-оптимизма Гурвица; критерий Лапласа или Байесов критерий.
При реализации решений применяют методы планирования, организации и контроля выполнения решений (рис. 8). Составление плана реализации решения предполагает получение ответа на вопросы «что, кому и с кем, как, где и когда делать?». Ответы на эти вопросы должны быть документально оформлены. Основными методами, применяемыми при планировании управленческих решений, являются сетевое моделирование и разделение обязанностей (рис. 9). Основными инструментами сетевого моделирования выступают сетевые матрицы (рис. 10), где сетевой график совмещен с календарно-масштабной сеткой времени.
Рис. 8. Методы, используемые на фазе «Реализация решений» цикла принятия решения Рис. 9. Схема матрицы распределения ответственности Рис. 10. Схема сетевой матрицы:
1—4 — номер операции К методам организации выполнения решения относят методы составления информационной таблицы реализации решений (ИТРР) и методы воздействия и мотивации.
Методы контроля выполнения решений подразделяют на контроль над промежуточным и конечным результатами и контроль над сроками выполнения (операции в ИТРР). Основное назначение контроля заключается в создании системы гарантий выполнения решений, системы обеспечения максимально возможного качества решения.
Заключение
Сегодня в области автоматизации управления анализ информации доминирует на предварительной стадии подготовки решений — обработки первичной информации, декомпозиции проблемной ситуации, что позволяет познать лишь фрагменты и детали процессов, а не ситуацию в целом. Для преодоления этого недостатка надо научиться строить базы знаний, используя опыт лучших специалистов, а также генерировать недостающие знания.
Использование информационных технологий в различных сферах человеческой деятельности, экспоненциальный рост объемов информации и необходимость оперативно реагировать в любых ситуациях потребовали поиска адекватных путей решения возникающих проблем. Эффективнейшим из них является путь интеллектуализации информационных технологий.
Под интеллектуальными информационными технологиями (ИТТ) обычно понимают такие информационные технологии, в которых предусмотрены следующие возможности:
наличие баз знаний, отражающих опыт конкретных людей, групп, обществ, человечества в целом, при решении творческих задач в определенных сферах деятельности, традиционно считавшихся прерогативой интеллекта человека (например, такие плохо формализуемые задачи, как принятие решений, проектирование, извлечение смысла, объяснение, обучение и т. п.);
наличие моделей мышления на основе баз знаний: правил и логических выводов, аргументации и рассуждения, распознавания и классификации ситуаций, обобщения и понимания и т. п.;
способность формировать вполне четкие решения на основе нечетких, нестрогих, неполных, недоопределенных данных;
способность объяснять выводы и решения, т. е. наличие механизма объяснений;
способность к обучению, переобучению и, следовательно, к развитию.
Технологии неформализованного поиска скрытых закономерностей в данных и информации Knowledge Discovery (KD) базируются на новейших технологиях формирования и структурирования информационных образов объектов, что ближе всего лежит к принципам обработки информации интеллектуальными системами.
Информационные технологии поддержки процесса принятия решений Decision Support (DS) представляют собой оболочки экспертных систем или специализированные экспертные системы, которые предоставляют возможность аналитикам определять отношения и взаимосвязи между информационными структурами в базах структурированной информации предприятия, а также прогнозировать возможные результаты принятия решений.
Список используемой литературы:
Бакут П.А., Шумилов ЮЛ. Информационные ресурсы — вопросы теории и практика // Информационные ресурсы России, 1999. № 3. С. 18—20.
Блюменау
Д.И. Информация и информационный сервис. Л.: Наука, 1989.
Громов Г. Р. Национальные информационные ресурсы: проблемы промышленной эксплуатации. М.: Наука, 1984.
Информационные системы и технологии в экономике: Учебник. 2-е изд., перераб. и доп. / Т. П. Барановская, В. И. Лойко, М. И. Семенов и др.; Под ред. В. И. Лойко. М.: Финансы и статистика, 2003.
Информационные технологии в экономике и управлении: Учеб.
метод. пособие/ Божко В. П., Гаспариан М. С., Лихачева Г. Н., Хрусталев Е. Ю. М.: МЭСИ, 2004.
Информационные технологии управления: Учеб.
практ. пособие / Под ред. Ю. М. Черкасова. М: ИНФРА-М, 2001.
Карпинский А.М., Несторов П. В. Информатизация бизнеса. М.: Финансы и статистика, 1997.
Кузнецов П. Г. Бюджет социального времени по ту сторону отчуждения (сборник политико-экономических гипотез). М.: Изд-во МГУ, 1992.
Лихачева Г. Н. Информационные технологии в экономике. М.: МЭСИ, 1998.
Николаева Т. П. Информационная экономика: тенденции развития зарубежом и в России. М.: Финансы и статистика, 1999.
Перспективные телекоммуникационные технологии. Потенциальные возможности / Под ред. Л. Д. Феймана, Л. Е. Варакина. М.: MAC, 2001.
Ракитов А. И. Философия компьютерной эволюции. М.: Политиздат, 1991.
Саак А.Э., Пахомов Е. В., Тюшняков В. Н. Информационные технологии управления: Учебник для вузов. — СПб.: Питер, 2005. — с.381
Томилов В.В., Еловенко ВТ., Тухаринов Л. Ю. Управление маркетингом информационных технологий. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 1999.
Трофимов В.В., Трофимова Л. А. Управленческие решения: методологические аспекты. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2000.
Урсул АД. Природа информации. М.: Политиздат, 1991.
Шумилов Ю., Бакутп П. Менеджмент информационных ресурсов// Информационные ресурсы России, 2001. № 3,4. С. 4—7.
Саак А.Э., Пахомов Е. В., Тюшняков В. Н. Информационные технологии управления: Учебник для вузов. — СПб.: Питер, 2005. — с.95
Шумилов Ю., Бакутп П. Менеджмент информационных ресурсов // Информационные ресурсы России, 2001. № 3,4. С. 4—7.
Карпинский А.М., Несторов П. В. Информатизация бизнеса. М.: Финансы и статистика, 1997.
Лихачева Г. Н. Информационные технологии в экономике. М.: МЭСИ, 1998.
Томилов В.В., Еловенко ВТ., Тухаринов Л. Ю. Управление маркетингом информационных технологий. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 1999.
Карпинский А.М., Несторов П. В. Информатизация бизнеса. М.: Финансы и статистика, 1997.
