Исследования в современном управлении
Предпосылки исследования систем управления и системного анализа. Модель механизма управления и эволюция живой природы. Формирование целей системного анализа и его структуризация. Методы экспертного оценивания. Количественный анализ деревьев взаимосвязей.
| Рубрика | Менеджмент и трудовые отношения |
| Вид | курс лекций |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 20.02.2011 |
| Размер файла | 1,4 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Метод структуризации улучшает качество управленческих решений, принимаемых по разнообразным вопросам, поскольку его применение способствует конкретизации целей деятельности предприятия (фирмы, концерна, АО), что является одним из важнейших этапов в процессе подготовки решений.
Более ограниченными являются возможности применения в практической работе количественных оценок коэффициентов относительной важности (КОВ), поскольку во многих случаях в основу КОВ положены экспертные оценки. Однако преимущества количественных оценок при анализе систем неоспоримы и поэтому в следующих главах будут рассмотрены основные методы экспертного оценивания и их применения для расчета различных весовых коэффициентов, в том числе и КОВ.
Можно выделить следующие направления применения метода структуризации при принятии решений.
Во-первых, для ранжирования и определения приоритетности порядка и сроков разработки, внедрения, использования отдельных проектов, программ, мероприятий, задач и т.д.
Во-вторых, для выбора наилучших работ с точки зрения обеспечения выполнения целей, стоящих перед каким-либо экономическим объектом того или иного уровня.
В-третьих, для построения организационных структур управления различными экономическими объектами.
В-четвертых, в программно-целевом планировании для выявления проблем, решать которые целесообразно путем разработки комплексных программ, и определения их содержания.
Использование метода структуризации помогает при составлении программ и планов сконцентрировать ресурсы на выполнении мероприятий, самых эффективных для достижения поставленных целей.
Важным вопросом практической реализации метода структуризации является соответствие дерева “цели - средства” иерархической организационной структуре, в рамках которой осуществляется выполнение поставленных задач. Однако на практике осуществить такую привязку трудно. Действительно, поставить в соответствие каждому элементу дерева “цели - средства” организационный элемент не всегда возможно. Здесь практически всегда нарушается принцип однозначного соответствия, т.е. различные задачи, вытекающие из разных элементов дерева целей, выполняются в одном организационном подразделении или, наоборот, одна задача реализуется в нескольких подразделениях различных организационных структур, а интеграция их деятельности происходит на более высоком уровне управления. Поэтому говорить о реальном содержании такого однозначного соответствия не имеет смысла.
В этом отношении, видимо, более правильным будет говорить о таком соответствии для дерева мероприятий, а не для дерева целей.
Действительно, каждое мероприятие должно иметь строгую адресную привязку, что нельзя сказать о функциональных целях. Обеспечить строгое взаимно - однозначное соответствие между данной целью и определенным элементом организационной структуры управления вряд ли возможно. Правда, эта задача решается проще, если цель получена в результате использования предметного принципа классификации и сформулирована достаточно конкретно. Например, “увеличить производство верхнего трикотажа”. За выполнение такой цели должен нести ответственность определенный орган управления.
Дерево “цели - средства” является статической моделью, в то же время реальные экономические процессы носят динамический характер. Можно предложить два подхода к учету динамического характера реальных экономических процессов в методе структуризации.
Первый подход заключается в построении для каждого временного интервала, на который делится какой-то рассматриваемый период времени, своего дерева “цели-средства”, в котором предусматривается изменение состава целей и средств их достижения, а также их относительной важности.
Второй подход предполагает внесение корректировок в раннее построенное для определенного временного интервала дерево “цели-средства” в соответствии с постановкой новых целей и изменением условий их реализации. В связи со значительной трудоемкостью этой работы ее нецелесообразно проводить очень часто, например, при составлении каждого годового плана. В то же время частота корректировок должна обеспечивать выявление и своевременное включение в дерево “цели - средства” новых целей и задач, учет последних достижений науки и техники, изменений потребностей, области применения выпускаемой продукции и многое другое.
Близкими с точки зрения используемых методов построения к деревьям “цели - средства” являются сетевые модели. Однако сходство между ними носит внешний характер, поскольку по своей сути и области применения это различные методы. Деревья “цели - средства” строятся для одного определенного момента времени, в то время как сетевые модели характеризуют процесс выполнения комплекса каких-то мероприятий, направленных на достижение определенных целей во времени. Ребра между вершинами в дереве “цели - средства” характеризуют отношения вида “входит в состав...”. Дуги между вершинами в сетевых моделях планирования и управления характеризуют процессы, направленные на описание последовательности реализации определенных мероприятий.
В отличие от дерева “цели - средства” сетевой график позволяет отобразить технологическую взаимосвязь всего комплекса работ в целом и его отдельных элементов, увязать входные и выходные параметры каждого элементы структурируемого мероприятия, учитывая их соподчиненность, определить продолжительность каждого этапа и всего мероприятия в целом.
Сетевые модели планирования и управления следует использовать после построения дерева “цели - средства”, когда определены и проанализированы цели и мероприятия по их достижению. Те мероприятия, которые на основе использования метода структуризации были включены в планы, в дальнейшем детализируются с помощью сетевой модели. Таким образом, сетевые модели дополняют дерево “цели - средства”, позволяют детально проработать плановые задания. Для целей планирования они помогают ответить на вопросы: “что нужно сделать”, “когда работа будет выполнена”, “кто в ней участвует”.
Чисто внешнее сходство дерево “цели - средства” имеет и с деревом решений, имеющим также древовидную структуру. Однако в этой структуре узлы обозначают точки принятия решений, а ребра - различные альтернативные варианты решений или условий внешней среды. Дерево решений применяется для выбора наилучшего варианта решения из ряда альтернативных вариантов с учетом вероятностей реализации различных условий внешней среды. Дерево решений может дополнять дерево цели - средства и использоваться для выбора лучшего варианта мероприятий достижения поставленной цели из числа альтернативных, для того чтобы лучший вариант включить затем в дерево “цели - средства”. Если дерево мероприятий (с полным набором альтернативных вариантов) рассматривать как средство оценки и выбора более эффективной цепочки мероприятий, то такое дерево, по существу, является деревом решений. В основе применения дерева решений лежат формальные методы динамического программирование и теории статистических решений.
Методу структуризации присущи также определенные недостатки. Известное недоверие к методу структуризации объясняется и тем, что деревья “цели - средства”, как правило, системные аналитики строят самостоятельно, без привлечения руководителей исследуемого объекта. Необходимо, как это уже указывалось, привлекать к работе по практическому применению метода структуризации и лиц, принимающих решения, и экспертов для получения количественных оценок различных аспектов анализируемой проблемы.
6.5 Вопросы для самопроверки
Основное назначение метода структуризации.
Понятие "дерево взаимосвязей". Назначение дерева взаимосвязей.
Общий вид дерева взаимосвязей. Основные обозначения.
Основные принципы детализации деревьев взаимосвязей.
Предметный и функциональный принципы. Их определение.
Принцип адресности при детализации деревьев взаимосвязи.
Методика построения деревьев взаимосвязей и порядок применения основных принципов.
Распределение и назначение элементов дерева взаимосвязей в зависимости от уровней дерева.
Дерево целей и порядок его построения.
Метод структуризации и деревья взаимосвязей в задачах принятия решений.
Основные направления применения метода структуризации при принятии решений
7. МЕТОДЫ ЭКСПЕРТНОГО ОЦЕНИВАНИЯ
Основной целью данной главы является рассмотрение методов количественной оценки локальных подпроблем (подпроцессов), полученных в результате структуризации проблем. Поскольку речь идет об анализе компонент сложных проблем (систем), имеющих, как правило, качественное описание, то для количественной оценки этих компонент используются методы и технологии экспертного оценивания. Рассматриваемые в главе процедуры экспертного оценивания могут быть использованы и непосредственно на этапах структуризации проблемы (формирование локальных проблем и их качественное описание).
7.1 Некоторые особенности экспертных оценок
Практический опыт использования методов системного анализа показал, что предпочтение, где такое возможно, следует отдавать достаточно простым методам. Это положение относится и к экспертным методам. Экспертные методы широко используются при определении коэффициентов относительной важности (КОВ) в деревьях взаимосвязей и, вообще, когда необходимо из указанного множества свойств и взаимосвязей отобрать лишь существенные, наиболее важные. Приходиться также прибегать к помощи экспертов, чтобы проранжировать рассматриваемые свойства и взаимосвязи по степени их важности и существенности. В данной главе будут рассмотрены некоторые из методов экспертных оценок, которые могут быть использованы как при построении деревьев взаимосвязей и выборе предпочтительных управленческих решений, так и при разрешении других проблем с помощью аппарата системного анализа.
Следует отметить, что при анализе сложных систем некоторые из существенных свойств и взаимосвязей либо вообще не допускают количественного описания, либо не представляется возможным в рассматриваемый момент времени получить о них количественные данные. Поэтому в этих случаях необходимо с помощью экспертов получить информацию качественного характера, основанную на опыте и интуиции специалистов. Такие качественные оценки носят название экспертных оценок.
Более того, выработка сложных решений в ситуациях неопределенности требует участия не одного эксперта, а группы эрудированных специалистов, хорошо осведомленных во многих областях знаний. Основное преимущество групповой оценки как раз и заключается в возможности разностороннего анализа количественных и качественных аспектов таких проблем. Кроме того, существуют проблемы, где без участия группы специалистов просто невозможно обойтись. Таковы прогнозы в области политики, науки и техники, а также задачи выбора предпочтительной альтернативы с учетом комплекса качественно различных факторов.
При использовании мнений группы экспертов предполагается, что организованное взаимодействие между специалистами позволит компенсировать смещения оценок отдельных членов группы и что сумма информации, имеющейся в распоряжении группы экспертов, будет больше, чем информация любого члена группы. Кроме того, очевидно, что сумма факторов, которые имеют отношение к данной проблеме и могут быть рассмотрены группой специалистов, как правило, больше или, по крайней мере, так же велика, как сумма факторов, которые может учесть отдельный эксперт. Анализ прогнозов, выполненных отдельными специалистами и оказавшихся неверными, показал, что одна из наиболее распространенных ошибок заключалась в том, что принимались во внимание факторы, которые впоследствии оказались малозначащими, и, наоборот, упускались наиболее существенные факторы.
В общем случае предполагается, что мнение группы экспертов надежнее, чем мнение отдельного индивидуума, т.е. что две группы одинаково компетентных экспертов с большей вероятностью дадут аналогичные ответы на ряд вопросов, чем два индивидуума. Предполагается, что коллективная ответственность позволяет специалистам принимать более рискованные решения и что интервал оценок, полученных от группы экспертов, включает в себя “истинную” оценку.
Однако групповым оценкам присущи известные недостатки. Xотя правило “ум хорошо, а два лучше” и служит одной из основных предпосылок организации групповых экспертиз, существует много трудностей, припятствующих получению надежной и согласованной групповой оценки.
Существенные затруднения связаны с решением проблемы соизмерения и объединения оценок экспертов, входящих в группу. Вопрос о возможности соизмерения и объединения индивидуальных оценок правомерен даже в тех случаях, когда все признаки, характеризующие рассматриваемые объекты, измерены с помощью одной и той же шкалы. Традиционные способы получения групповой оценки с помощью средних величин оказываются применимы только тогда, когда коллектив экспертов однороден в смысле характера ответов. В случае неоднородности коллектива средние оценки теряют содержательный смысл и могут оказаться в определенном смысле “хуже”, чем индивидуальные оценки, на основе которых они получены. Значительные трудности возникают и из-за различной “чувствительности” экспертов к предпочтениям. Имеются и другие проблемы при групповой экспертизе. И все же практика показывает, что экспертные методы дают более надежные результаты, чем любые другие методы групповых решений.
Для рационального использования информации, полученной от экспертов, необходимо преобразовать ее в форму, удобную для дальнейшего анализа. Возможности формализации информации зависят от особенностей объекта анализа, надежности и полноты имеющихся данных.
Важным для формализации информации является наличие у эксперта системы предпочтений, что означает способность эксперта сравнивать и оценивать возможные значения признаков объекта анализа путем приписывания каждому признаку определенного числа. В зависимости от того, по какой шкале заданы эти предпочтения, экспертные оценки содержат больший или меньший объем информации.
При использовании экспертов для анализа предметной области вводится понятие фактора, которым определяются свойства, характеристики и признаки объектов или взаимосвязи между ними. Условно факторы можно разделить на дискретные и непрерывные. Под дискретными понимают факторы с определенным (обычно небольшим) числом уровней. Если уровни образуют непрерывное множество, такие факторы рассматриваются как непрерывные. При формализации экспертной информации используются различные шкалы: порядковые, шкалы отношений, номинальные и др.
Наиболее распространенными в практике экспертных оценок являются анкетные методы и методы групповой экспертизы. К анкетным методам относятся ранжирование и нормирование, а также метод парных сравнений. Наиболее перспективными при групповой экспертизе являются метод Дельфы и некоторые его модификации.
7.2 Анкетные методы
Достоинством этих методов является простота, относительно малая стоимость, возможность одновременного охвата больших групп экспертов, возможность получения количественных результатов на основе статистического анализа экспертных данных. Недостатки этих методов следующие:
незнание отношения опрашиваемого (серьезное или нет, заинтересованность в результатах и т.п.);
неуверенность в том, правильно ли были поняты вопросы, поставленные в анкете;
субъективность интерпретации вопросов;
неполнота и возможность частичных ответов на вопросы.
Применительно к построению дерева взаимосвязей анкетными методами можно оценить коэффициенты относительной важности (КОВ) одного уровня дерева, так как по существу нужно упорядочить элементы (цели, подцели) по важности с точки зрения обеспечения цели верхнего уровня.
Метод ранжирования. Наиболее распространенными из анкетных методов являются ранжирование и нормирование. Метод ранжирования состоит в том, что эксперту предлагается присвоить числовые ранги каждому из приведенных в анкете факторов. Ранг, равный единице, приписывается наиболее важному, по мнению эксперта, фактору, ранг, равный двум, присваивается следующему по важности фактору и т.д.
Порядковая шкала, получаемая в результате ранжирования, должна удовлетворять условию равенства числа рангов N числу ранжируемых элементов. Иногда возникает ситуация, когда эксперт затрудняется провести четкое разграничение между некоторыми элементами. В этом случае вводятся так называемые стандартизованные или связанные ранги (Rсв).
Например, эксперту предлагается проранжировать по важности факторы, используемые в отделе труда и заработной платы предприятия (см. таблицу 7.1). Факторам 3 и 5, поделившим между собой второе и третье места приписывается связанный ранг
Rсв = (2 + 3)/2 = 2.5,
а факторам 2,4 и 6, поделившим соответственно 4,5 и 6 места, приписывается
Rсв = (4 + 5 + 6)/3 = 5.
В итоге получается следующая ранжировка (последний столбец таблицы).
Сумма рангов Sn, полученная в результате ранжирования n факторов, равна сумме чисел натурального ряда:
Sn = n * (n + 1)/2.
При большом числе оцениваемых факторов их “различимость”, с точки зрения эксперта, уменьшается. Поэтому число факторов не должно быть более 20, а наибольшая надежность процедуры ранжирования обеспечивается при n < 10.
Известно, что одним из недостатков анкетных методов является значительная субъективность экспертной оценки, поэтому для повышения степени ее объективности обычно проводят анкетирование нескольких экспертов. В случае, если ранжирование производится несколькими экспертами, то наивысший ранг присваивается фактору, получившему наименьшую сумму рангов, и наоборот, фактор, собравший наибольшую сумму рангов, получает самый низкий ранг N. Для формализации этой процедуры удобно воспользоваться относительными весами факторов, которые можно вычислить путем следующей обработки анкет.
Результаты опроса m экспертов относительно n факторов сводятся в матрицу размерности m*n (см. таблицу 7.2), которая называется матрицей опроса. Здесь Aij - ранг j-го фактора, данный i-м экспертом. При обработке матриц опроса переходят к преобразованным рангам по формуле
Sij = Amax - Aij.
При этом матрица опроса преобразуется в матрицу преобразованных рангов (Таблица 7.3), для каждого столбца которой определяется сумма
По данным таблицы 7.3 определяется относительный вес каждого фактора по всем экспертам:
, где
Для примера рассмотрим ситуацию: четыре эксперта проранжировали по важности три фактора из таблицы 5.1. Матрица опроса приведена в таблице 7.4.
Полученная согласно приведенным выше формулам матрица преобразованных рангов приведена в таблице 7.5. Найдем суммарный вес каждого фактора (по всем экспертам) Rj, после чего вычислим относительный вес факторов и запишем их в последней строке этой же таблицы.
Таким образом, самый большой относительный вес имеет третий фактор (0.317), который и получает наивысший ранг R=1, а наименьший ранг R=6 получит шестой фактор с самым низким весом (0.033).
При анализе оценок, полученных от экспертов, часто возникает необходимость выявить конкордацию - согласованность их мнений по нескольким факторам. Для этого используют коэффициент конкордации, который является числовым критерием согласованности мнений экспертов в рассматриваемой группе. Коэффициент конкордации определяется по формуле
V=S/Smax,
где S - сумма квадратов разностей рангов (отклонений от среднего), определяемая по формуле
Smax-максимальное значение S, которое имеет место в случае, когда все эксперты дают одинаковые оценки.
Можно показать, что суммарное квадратичное отклонение от их среднего значения для суммарных (по всем экспертам) рангов факторов при наилучшей согласованности будет определяться значением
В приведенных формулах, как и ранее, m - число экспертов в группе, n - число факторов. Величина коэффициента конкордации может меняться в пределах от 0 до 1, причем его равенство единице означает, что все эксперты дали одинаковые оценки, а равенство нулю означает, что связи между оценками, полученными от разных экспертов, не существует. Коэффициент конкордации удобно рассчитывать по формуле, предложенной Кендаллом:
В случае V < 0.2 - 0.4 говорят о слабой согласованности экспертов, а большие величины V > 0.6 - 0.8 свидетельствуют о сильной согласованности экспертов. Слабая согласованность обычно является следствием следующих причин:
- в рассматриваемой группе экспертов действительно отсутствует общность мнений;
- внутри группы существуют коалиции с высокой согласованностью мнений, однако, обобщенные мнения коалиций противоположны.
В рассмотренном выше примере для m=4, n=3 (таблица 7.4) найдем сумму квадратов отклонений в соответствии с приведенной выше формулой:
S = (11 - 8)2 + (8 - 8)2 + (5 - 8)2 = 18,
в этой формуле среднее значение определяется как m(n+1)/2 = 8.
Полученная величина коэффициента конкордации V = 0.56 показывает среднюю степень согласованности мнений экспертов.
Для определения степени согласованности мнений двух экспертов удобно пользоваться коэффициентом ранговой корреляции (по Спирмену):
где xj и yj - ранги, установленные двумя экспертами; n - число факторов.
Величина коэффициента ранговой корреляции принимает значения в интервале от -1 до 1. В случае наименьшей зависимости между двумя рядами номеров рангов величина коэффициента корреляции будет малой (близкой к нулю).
Метод нормирования. Метод нормирования или последовательного сравнения сводится к следующему. Факторы Ф1 - Фn, подлежащие экспертной оценке, выписываются напротив шкалы, размеченной в процентах или относительных величинах от 0 до 1. Эксперту предлагается соединить линией каждый фактор с требуемой (по мнению эксперта) точкой шкалы. Допускается проводить к одной точке шкалы несколько линий (см. рис. 7.1)
Результаты опроса нескольких экспертов сводятся в матрицу опроса (таблица 7.6), на основании которой производятся вычисления следующих величин:
сумма весов, даваемых i-м экспертом всем факторам,
относительный вес j-го фактора на основании оценки i-го эксперта
wij=bij/Bi;
результирующий вес j-го фактора
Рассмотрим расчет результирующих весов на небольшом примере. В таблице 7.7 приведены результаты опроса четырех экспертов по двум факторам.
После расчета сумм весов, даваемых i-м экспертом всем факторам получим таблицу 7.8
Далее рассчитываем относительные веса всех факторов по всем экспертам и результирующие веса каждого фактора. Все расчеты сведены в таблицу 7.9
7.3 Метод Дельфы
Метод Дельфы является одним из наиболее перспективных методов формирования групповой оценки экспертов. Этот метод получил название от древнегреческого города Дельфы и мудрецов, славившихся предсказаниями будущего. Метод представляет собой ряд последовательно осуществляемых процедур, направленных на формирование группового мнения экспертов. Для этого метода характерны следующие три основные черты:
- анонимность;
- регулируемая обратная связь;
- групповой ответ.
Анонимность предполагает использование специальных вопросников и других средств индивидуального опроса, в частности диалоговых средств персональных компьютеров.
Регулируемая обратная связь осуществляется путем проведения нескольких туров опроса, причем обработка результатов каждого тура осуществляется с помощью статистических методов и результаты ее сообщаются экспертам.
Применение статистических методов обработки группового ответа позволяет уменьшить статистический разброс индивидуальных оценок (снижение в знаниях неопределенности вероятностного характера) и получить групповой ответ, в котором наиболее верно отражено мнение каждого эксперта.
Следовательно, анонимность опроса позволяет ослабить влияние отдельных "доминирующих" экспертов, а регулируемая обратная связь снижает влияние индивидуальных и групповых интересов, не связанных с решаемыми задачами, т.е. обратная связь повышает объективность и надежность групповой оценки. Таким образом, итеративная процедура проведения опросов в несколько туров (с информированием экспертов о результатах предыдущих этапов опроса и предложениями, в ряде случаев, обосновать свое мнение) приводит к уменьшению разброса в индивидуальных ответах и создает несомненные преимущества дельфийского метода по сравнению с "простым" статистическим объединением индивидуальных мнений при обработке экспертных данных анкетными методами.
При обработке результатов опроса на каждом туре полученные экспертные оценки Ki (i=1,2,...,n) упорядочиваются, например, в порядке убывания и определяются характеристики положения и разброса. При этом в связи с тем, что обычно используют незначительное число экспертов, вместо традиционных числовых характеристик в виде математического ожидания и среднеквадратического отклонения предпочтительно в качестве характеристик положения и разброса использовать более устойчивые - медиану и квартили.
Медиана служит характеристикой группового ответа, предпочтительный интервал квартилей - показателем разброса индивидуальных оценок. За медиану Me принимается член ряда, по отношению к которому число экспертных оценок с начала и конца ряда (справа и слева от медианного значения) будет одинаковым (см. рис. 7.2). Затем определяется верхний и нижний квартили, представляющие собой интервалы, в каждый из которых попадает 25% значений ряда. Средние квартили, расположенные слева и справа от медианы, считаются предпочтительными как характеристики разброса. (Qн-Qв).
Qн Ме Qв
K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 К
Рис. 7.2
На следующем туре каждому эксперту сообщаются значения полученных характеристик. Экспертов, чьи оценки оказались в крайних квартилях (справа от Qв или слева от Qн), просят обосновать их мнения и причины расхождения с групповым мнением. Так как ответы экспертов анонимны, они имеют возможность пересмотреть свои мнения, данные на предыдущем туре, и при желании исправить оценки. Такая процедура позволяет всем экспертам принять в расчет обстоятельства, которые они могли случайно пропустить или которыми они пренебрегли в предыдущих турах. После получения новых оценок определяются новые медиана и квартили. Процедура может повторяться 3-4 раза.
Такая итеративная процедура позволяет после каждого тура эффективно уменьшать разброс индивидуальных экспертных оценок. При этом средняя оценка экспертов, изменивших свое мнение, сдвигается по направлению средней оценки группы (медианы), а эксперты, не изменившие свои оценки, дают более точное и строгое их обоснование.
Экспериментально установлено, что при использовании метода Дельфы наличие в группе менее знающих экспертов оказывает более слабое влияние их на групповую оценку, чем при простом усреднении оценок, поскольку итерация помогает этим специалистам улучшить свои оценки за счет использования информации от более компетентных специалистов.
7.4 Вопросы для самопроверки
Какое место занимает экспертное оценивание в методах системного анализа? Какие оценки называются экспертными?
В каких случаях используются экспертные оценки?
Какие методы экспертного оценивания используются наиболее часто ? Достоинства и недостатки анкетных методов экспертного оценивания.
Основные этапы экспертного оценивания методом ранжирования.
Основные расчетные соотношения, используемые при обработке экспертных оценок в методе ранжирования.
Как производится оценивание степени согласованности мнений группы экспертов?
Основные соотношения метода нормирования в экспертном оценивании.
Основные отличительные черты метода Дельфы.
Технология экспертного оценивания в методе Дельфы.
Понятие медианы и квартилей в методе Дельфы.
8. КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ ДЕРЕВЬЕВ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ
Целью данной главы является демонстрация на конкретных примерах методов количественной оценки компонент различных деревьев взаимосвязей. Наличие таких численных оценок (коэффициентов относительной важности) позволяет проводить достаточно полный количественный анализ как деревьев взаимосвязей, так и проблем и задач, которые эти деревья представляют в структурированном виде.
8.1 Дерево целей
8.1.1 Построение дерева целей
В отличие от предыдущих глав рассмотрим построение и расчет деревьев взаимосвязей на простых и достаточно понятных примерах.
Допустим, перед нами стоит приятная проблема (бывают и такие) связанная с планированием и организацией своих действий на период рождественских праздников (каникул). Хотя, таковое понятие только входит в наш обиход, мы, тем не менее, должны ничего не забыть и учесть все, что необходимо сделать в этот период. Для этого мы вначале построим и проанализируем дерево целей. На рисунке 8.1 представлен один уровень такого дерева. При построении этого уровня использовался принцип полного охвата всех сторон данной проблемы. Мы исходили из того, что период рождественских праздников включает три основных этапа, отраженных в виде подцелей.
Первая подцель требует для своей реализации наших действий связанных с поздравлением друзей и знакомых католиков (приобретение подарков, отправление почтовых и других поздравлений, возможные посещения друзей и праздничных мероприятий и т.п.).
Вторая и третья подцели прописаны для тех, кто чтит православные праздники. Если в данном дереве мы не проводим дальнейшей детализации подцелей первого уровня, то мы можем далее строить в нашем дереве уровень дерева мероприятий. Здесь мы поступим следующим образом: вначале определим коэффициенты относительной важности (КОВ) для всех подцелей дерева целей. Затем для подцели, которая будет иметь наибольший вес, построим дерево мероприятий и также рассчитаем для него КОВ и определим наиболее приемлемый вариант мероприятий для достижения данной подцели.
8.1.2. Расчет коэффициентов относительной важности
Для расчета КОВ используем методы экспертного оценивания, рассмотренные в предыдущей главе. Ниже приведен вариант расчетов с использованием метода ранжирования. Следует сказать, что все эти расчеты достаточно просты и легко реализуются в любом табличном процессоре, например EXCEL. Ниже приведены таблицы с расчетами, выполненными в Excel.
Последовательность расчетов следующая (см. п.7.2 предыдущей главы):
опрос экспертов и формирование матрицы опроса,
расчет матрицы преобразованных рангов,
определение удельных весов (коэффициентов относительной важности).
Очень важное замечание. При расчете КОВ для разных уровней дерева целей мы должны обеспечить выполнение следующих условий:
сумма КОВ подцелей одного уровня должна составлять 1;
сумма КОВ подцелей должна быть равна КОВ вышестоящей цели, которая расчленяется на эти подцели (поскольку при детализации цели (подцели) подлежит разбиению и ее КОВ).
Первое условие объясняется тем, что достижение всех подцелей любого уровня означает полное (100 процентное) достижение главной (глобальной) цели. По существу, коэффициент относительной важности (независимо от уровня) должен показывать вклад данной подцели в достижение общей глобальной цели. Как мы видим, из проведенных выше расчетов, для первого уровня это условие выполняется всегда. При переходе на низшие уровни дерева целей мы должны следить за выполнением второго условия, т.к. его выполнение будет гарантировать нам выполнение и первого условия.
При оценке КОВ с помощью экспертов возникают два варианта опроса:
мы предъявляем экспертам все подцели уровня и просим проранжировать их с точки зрения важности для достижения глобальной цели;
экспертов просят последовательно проранжировать подцели подчиненные одной цели (подцели) вышестоящего уровня.
Для многоуровневых деревьев с высокой степенью детализации первый вариант будет практически невыполним, т.к. не удастся соблюсти оба условия. Очевидно, второй вариант более предпочтителен, т.к. эксперту проще анализировать подцели данного уровня соизмеряя каждую из них с подцелью предыдущего уровня, т.е. с той подцелью, составной частью которой они являются. В этом случае можно полностью следовать последовательности расчетов КОВ, приведенной выше (когда сумма КОВ подцелей равна единице), а затем выполнять операцию нормировки для получения окончательных КОВ, удовлетворяющих второму условию. Рассмотрим это на примере. Для простоты не будем в дереве примера прописывать содержательные формулировки подцелей, а рассмотрим это на структурном уровне. Допустим, в нашем дереве мы продолжили детализацию и получили еще один уровень подцелей и стоит задача определения КОВ для этого уровня. Теперь дерево выглядит следующим образом:
На втором уровне появились подцели П21 - П28, которые детализируют подцели первого уровня. Используя методику расчета КОВ, которую мы применяли при определении КОВ подцелей первого уровня, рассчитаем коэффициенты относительной важности для подцелей П21 - П28. Результаты расчета приведены ниже.
Чтобы получить окончательные значения КОВ, отвечающие сформулированным выше условиям необходимо выполнить операцию нормировки, которая заключается в следующем: мы умножаем полученные КОВ подцелей на КОВ той подцели вышестоящего уровня, составной частью которой они являются. Это обеспечит выполнение в первую очередь второго условия и затем соответственно и первого. Для подцелей П21 - П22 соответственно получаем следующие значения КОВ 0.3 * 0.11 = 0.033, 0.7 * 0.11 = 0.077 и т.д.
После выполнения операции нормировки получим следующие КОВ для подцелей второго уровня дерева целей.
Как видим, для полученных КОВ выполняются оба условия. Таким образом, предложенная схема расчетов КОВ первого уровня дерева целей является общей и при расчете КОВ подцелей последующих уровней она дополняется только достаточно простой операцией нормировки.
8.2 Дерево мероприятий
8.2.1. Особенности построения дерева мероприятий
Дерево мероприятий, как мы уже говорили выше, может быть продолжением дерева целей (его следующим уровнем) или строиться как самостоятельное дерево, но после построения дерева целей. С помощью дерева мероприятий может быть решена достаточно сложная проблема, связанная с принятием решения по выбору конкретной стратегии достижения поставленной цели. Причем, детализация этой стратегии (комплекса мероприятий и работ) становится более подробной по мере того, как ветвление дерева мероприятий продвигается вниз по уровням. В верхних уровнях отражаются предварительные или промежуточные мероприятия и только на самом нижнем уровне мы выходим на конкретные работы и операции по реализации данной стратегии (пути) достижения цели. Конкретный путь (стратегия) определяется, конечно, в контексте всей ветви (начиная от верхнего уровня).
Существенным отличием дерева мероприятий от дерева целей является то, что в деревьях мероприятий используется логика ИЛИ (дизьюнкция), т.е. детализация сводится к вычленению альтернативных вариантов действий (нужно принять одно ИЛИ другое ИЛИ третье ИЛИ и т.д.). Следует отметить, что дерево мероприятий имеет много общего (а в некоторых случаях полностью совпадает) с деревом решений, так как каждое ветвление есть принятие решения по выбору той или иной альтернативы действий при решении задачи формирования пути (мероприятия) по достижению цели.
На рис. 8.2 представлено дерево мероприятий для подцели “Встреча Нового года”. Вершины (элементы) этого дерева пронумерованы (цифры слева внизу прямоугольника вершины) и далее веточки альтернатив и сами вершины мы будем рассматривать, используя эти обозначения. Детализацию элементов этого дерева вполне можно продолжать и далее. Например, в элементах дерева 3.1 и 3.2 можно детализировать каких гостей следует пригласить, в 3.5 и 3.6 - кого бы мы хотели (или кого необходимо) пригласить, в 3.7 и 3.8 - указать цель путешествия и т.д. Вот только для решения 3.4, пожалуй, трудно найти дальнейшую детализацию.
Такое дерево дает отличный обзор всего поля альтернативных мероприятий и обеспечивает проверку его полноты. Существует столько вариантов достижения нашей подцели, сколько ветвей в дереве. Основной вопрос состоит в том, как получить такой отличный обзор, если, конечно, поле мероприятий вообще можно представит подобным образом?
Очевидно, для решения такой задачи нужно строить цепочки мероприятий, в которых общность должна снижаться по мере перехода к более низким уровням иерархии. Следовательно, в перечне беспорядочно собранных вариантов мероприятий (первый шаг) неявно уже должна быть заключена некоторая иерархическая система, которую нам надлежит отыскать. Надо в таком ещё беспорядочном наборе образовать группы, классы или найти общие черты, которые можно обнаружить при обобщении понятий. Если при всех стараниях это не получается, значит, задача непригодна для подобного представления.
8.2.2 Семейства в дереве мероприятий
Итак, в общем виде дерево мероприятий представляет обозримый набор множества вариантов достижения поставленной цели. Интересной представляется задача оценки дерева мероприятий для отыскания наилучшего варианта (веточки дерева) набора мероприятий.
Мы уже знаем, что дерево мероприятий (как частный случай дерева взаимосвязей) состоит из элементов (вершин графа) и ветвей (рёбра графа). Теперь мы введём понятие семейства. Семейство дерева мероприятий охватывает какой-нибудь известный элемент и непосредственно с ним связанные элементы нижнего уровня.
В нашем примере о праздновании Нового года имеется 8 семейств (перечисляем вершины):
|
Номер семейства |
Коды вершин |
|
|
1 2 3 4 5 6 7 8 |
0, 1.1, 1.2 1.1, 2.1, 2.2 1.2, 2.3, 2.4, 2.5 2.1, 3.1, 3.2 2.2, 3.3, 3.4 2.3, 3.5, 3.6 2.4, 3.7, 3.8 2.5, 3.9 |
На верхнем уровне надо оценить для каждого семейства “дочерние” элементы, сравнив их с “материнскими”. Для семейства 1 это означает оценить два основных варианта решений: встречать ли Новый год дома или уехать куда-нибудь. Остальные детали не принимаются во внимание.
Для семейства 2 этот вопрос выглядит следующим образом: Как оцениваются альтернативы “с гостями” и “без гостей”, если принято решение остаться дома? Для семейства 3 надо оценить варианты: посещение родных или знакомых, поездку через бюро путешествий и посещение мест общественных увеселений, причём факт самого отъезда следует рассматривать как заданный. Таким же образом продолжается сравнительная оценка оставшихся вариантов.
При оценке предпоследнего семейства исходят из того, что выбрана поездка через бюро путешествий и остается сравнить между собой два возможных варианта (с выездом за рубеж или в пределах родины).
Последнее семейство представляет особый случай. Здесь больше нет разветвлений, значит, нет и необходимости в оценке. Элемент 3.9 практически не отличается от элемента 2.5 и введён только для того, чтобы довести все ветви до одного уровня (исключаем эффект зависания).
8.2.3 Численная оценка дерева мероприятий
Для получения количественных оценок дерева мероприятий необходимо рассматривать различные альтернативы с учетом различных факторов, влияющих на оценку различных мероприятий. Такие факторы, по существу можно трактовать как критерии выбора того или иного варианта. Без этого эффект данного метода пропадает. Здесь можно одновременно учитывать не один, а несколько критериев, причём различного характера. Лучше всего сначала, не выбирая, записать все критерии, определяющие выбор в данной задаче, а затем упорядочить этот список, приписывая каждый набор критериев соответствующему семейству. Как обычно поступают при выборе варианта встречи Нового года? Рассматривают следующие критерии:
- денежные расходы;
- затраты времени на подготовку;
- степень новизны;
- ожидаемые впечатления;
- возможные отрицательные последствия;
- пожелания гостей;
- собственные склонности;
- встречи (желательные или нежелательные).
Конечно, есть множество и других обстоятельств. Быть может, кое-кто захочет уточнить или исключить тот или иной критерий. Оставим, однако, их в указанном виде.
Было бы, наверное, нецелесообразно и слишком накладно применять все 8 критериев для всех 7 семейств нашего дерева. В дальнейшем мы будем использовать не более 4 критериев одновременно, приспосабливая их к особенностям каждого семейства. Рассматриваемый метод обладает требуемой гибкостью.
Ниже приведен набор таблиц для каждого семейства. В этих таблицах в первом столбце выписаны выбранные для данного семейства критерии, во втором, обозначенном буквой КВ, - весовые коэффициенты, учитывающие важность того или иного критерия для оценки альтернатив данного семейства. Сумма чисел этого столбца должна быть равной единице, то есть весовые коэффициенты критериев должны быть долями единицы. Последующие столбцы содержат оценки предпочтительности для альтернативных вариантов мероприятий (решений) при оценке по каждому критерию. В этих клетках записываются значения оценок, причём сумма по горизонтали должна равняться единице. Это значит, что предпочтение делится между элементами таким образом, что их сумма образует единицу. Более предпочтительные (с точки зрения данного критерия) варианты оцениваются высоко, менее предпочтительные - низко.
Нетрудно видеть, что количественные оценки для рассматриваемых критериев (КВ) и оценки альтернатив по каждому критерию можно получить используя, например, метод экспертных оценок, рассмотренный в предыдущей главе и уже примененный нами для дерева целей.
Рассмотрим более подробно технологию расчета для таблиц семейств, приведенных ниже. Последовательность расчетов можно разбить на следующие этапы:
формирование с помощью экспертов набора критериев (факторов) для оценки альтернатив в предлагаемом дереве взаимосвязей;
выбор с помощью экспертов отдельных групп критериев для конкретных семейств дерева (из сформированного на предыдущем этапе набора);
получение с помощью экспертного опроса коэффицентов важности (КВ) критериев для каждого семейства;
получение с помощью экспертного опроса оценок альтернатив семейства по каждому критерию;
заполнение расчетной таблицы семейства и получение обобщенных численных оценок альтернатив дерева мероприятий.
Первые два этапа связаны с генерацией набора критериев и их анализом. Здесь можно применить технологии экспертного оценивания типа “мозгового штурма”. Дальнейшие этапы требуют уже применения методов экспертного оценивания, позволяющих получить количественные оценки. Мы будем для этих целей продолжать использовать метод ранжирования. При оценке КВ для набора критериев этот метод полностью подходит, так как он позволит получить удельные веса критериев, которые и есть коэффициенты важности или весовые коэффициенты.
Не останавливаясь на этапах формирования набора критериев и их привязки к семействам, рассмотрим порядок расчетов при выполнении остальных этапов. Ниже приведены таблицы расчетов, полученные с помощью Microsoft Excel.
Повторяя эти расчеты для всех критериев и семейств, мы получаем данные для заполнения расчетных таблиц по семействам, которые позволяют получить итоговые веса альтернатив, учитывающие все критерии данного семейства. Ниже приведены таблицы для всех семейств дерева.
Таблица семейства 1
|
Критерии |
КВ |
1.1 |
1.2 |
Сумма |
|
|
Затраты времени на подготовку |
0.4 |
0.3 |
0.7 |
1 |
|
|
Денежные расходы |
0.2 |
0.6 |
0.4 |
1 |
|
|
Ожидаемые впечатления |
0.1 |
0.1 |
0.9 |
1 |
|
|
Возможные контакты с родными и знакомыми |
0.3 |
0.6 |
0.4 |
1 |
|
|
Итоговые оценки |
0.43 |
0.57 |
1 |
Таблица семейства 2
|
Критерии |
КВ |
2.1 |
2.2 |
Сумма |
|
|
Затраты времени на подготовку |
0.3 |
0.2 |
0.8 |
1 |
|
|
Денежные расходы |
0.2 |
0.2 |
0.8 |
1 |
|
|
Возможные контакты с родными и знакомыми |
0.5 |
1.0 |
0.0 |
1 |
|
|
Итоговые оценки |
0.60 |
0.40 |
1 |
Таблица семейства 3
|
Критерии |
КВ |
2.3 |
2.4 |
2.5 |
Сумма |
|
|
Степень новизны |
0.3 |
0.1 |
0.7 |
0.2 |
1 |
|
|
Денежные расходы |
0.2 |
0.6 |
0.1 |
0.3 |
1 |
|
|
Ожидаемые впечатления |
0.2 |
0.1 |
0.7 |
0.2 |
1 |
|
|
Возможные контакты с родными и знакомыми |
0.3 |
0.8 |
0.1 |
0.1 |
1 |
|
|
Итоговые оценки |
0.41 |
0.40 |
0.19 |
1 |
Таблица семейства 4
|
Критерии |
КВ |
3.1 |
3.1 |
Сумма |
|
|
Собственные желания |
0.2 |
0.2 |
0.8 |
1 |
|
|
Денежные расходы |
0.2 |
0.4 |
0.6 |
1 |
|
|
Последствия |
0.2 |
0.2 |
0.8 |
1 |
|
|
Предполагаемые желания гостей |
0.5 |
0.7 |
0.3 |
1 |
|
|
Итоговые оценки |
0.49 |
0.51 |
1 |
Таблица семейства 5
|
Критерии |
КВ |
3.3 |
3.4 |
Сумма |
|
|
Склонности |
0.8 |
0.6 |
0.4 |
1 |
|
|
Денежные расходы |
0.1 |
0.2 |
0.8 |
1 |
|
|
Последствия |
0.1 |
0.2 |
0.8 |
1 |
|
|
Итоговые оценки |
0.52 |
0.48 |
1 |
Таблица семейства 6
|
Критерии |
КВ |
3.5 |
3.6 |
Сумма |
|
|
Желания гостей |
0.6 |
0.7 |
0.3 |
1 |
|
|
Денежные расходы |
0.1 |
0.5 |
0.5 |
1 |
|
|
Последствия |
0.3 |
0.2 |
0.8 |
1 |
|
|
Итоговые оценки |
0.53 |
0.47 |
1 |
Таблица семейства 7
|
Критерии |
КВ |
3.7 |
3.8 |
Сумма |
|
|
Степень новизны |
0.4 |
0.3 |
0.7 |
1 |
|
|
Денежные расходы |
0.2 |
0.8 |
0.2 |
1 |
|
|
Ожидаемые впечатления |
0.4 |
0.8 |
0.9 |
1 |
|
|
Итоговые оценки |
0.40 |
0.60 |
1 |
Рассмотрим несколько примеров из этих таблиц:
Семейство 1. Критерий “впечатления” по сравнению с другими критериями имеет наименьший вес (КВ=0.1). Решение 1.1 (“встречать Новый год дома”) дает гораздо меньше оснований ожидать новых впечатлений, чем решение 1.2 (“уехать”). Поэтому для 1.1 получается вес (количественная оценка) 0.1, а для 1.2 - 0.9.
Семейство 2. Критерий “встреча с родственниками и знакомыми” по мнению экспертов наиболее важный из трёх. Поскольку решение 2.2 (“без гостей”) однозначно исключает какие-либо визиты, в соответствующей клетке получается 0. И в этом случае вариант 2.1 логично оценивается единицей.
Семейство 3. Критерий “денежные расходы” (КВ=0.2) менее важен, чем степень новизны и возможные контакты с родными и знакомыми, и располагается на одном уровне с критерием “впечатления”.
Для трёх вариантов 2.3, 2.4 и 2.5 расходы оцениваются соответственно в отношении 1:6:2.
Поездка, организованная бюро путешествий, стоит дороже всего. Однако веса в соответствующих клетках имеют значения 0.6, 0.1 и 0.3. Почему? Да потому, что высокие цены надо рассматривать как недостаток данного варианта, они характеризуют его отрицательно и весовые коэффициенты должны быть низкими. Отсюда проистекает обратный характер зависимости, которая в точности соответствует приведенной выше пропорции (мы уже обращали внимание на то, что в некоторых случаях коэффициенты и сами значения критериев обратны).
Теперь надо рассмотреть последнюю строку оценочной таблички семейства 1, строку сумм. Итоговые оценки для альтернатив 1.1 и 1.2, учитывающие оценки по всем критериям, образуются в результате сложения произведений из оценок альтернатив и весовых коэффициентов соответствующих критериев. По существу, эта итоговая оценка получается как взвешенная сумма..
Итоговая оценка альтернативы 1.1 вычисляется так:
0.4*0.3+0.2*0.6+0.1*0.1+0.3*0.6=0.43.
Для альтернативы 1.2 надо подсчитать следующую сумму
0.4*0.7+0.2*0.4+0.1*0.9+0.3*0.4=0.57.
Сумма по горизонтали в строке итоговых оценок, как и в вышерасположенных строках получается равной 1, что свидетельствует о корректности расчетов..
После того как для всех семейств оценочные таблички будут заполнены, числа, образовавшиеся в строке итоговые оценки альтернатив, надо выписать возле соответствующего элемента на графическом изображении дерева решений. На этом заканчивается первый этап алгоритма оценки. На следующем, втором, этапе остаётся перемножить оценки, стоящие возле элементов дерева и относящиеся к каждой ветви (различные пути от элемента 0 до элементов нижнего уровня, в нашем примере - до элементов 3.1, 3.2, ..., 3.9).
Если при построении дерева решений принять, что каждый элемент (кроме 0) имеет лишь один подчинённый элемент, то есть исключить какие бы то ни было горизонтальные связи, то дерево решений будет иметь ровно столько ветвей, сколько элементов на последнем уровне:
Ветвь 1 (0 - 3.1): 0.43*0.60*0.49 = 0.126
Ветвь 2 (0 - 3.2): 0.43*0.60*0.51 = 0.132
Ветвь 3 (0 - 3.3): 0.43*0.40*0.52 = 0.089
Ветвь 4 (0 - 3.4): 0.43*0.40*0.48 = 0.083
Ветвь 5 (0 - 3.5): 0.57*0.41*0.53 = 0.124
Ветвь 6 (0 - 3.6): 0.57*0.41*0.47 = 0.110
Ветвь 7 (0 - 3.7): 0.57*0.40*0.40 = 0.091
Ветвь 8 (0 - 3.8): 0.57*0.40*0.60 = 0.137 Максимум!
Ветвь 9 (0 - 3.9): 0.57*0.19*1.00 = 0.108
Сумма = 1.000
По этим результатам можно непосредственно увидеть ранжированную (по степени важности) последовательность вариантов решений. Наибольшую величину произведения мы находим у элемента 3.8 - поездка за границу, затем следуют:
3.2 - встречать Новый год дома с гостями без танцев;
3.1 - встречать Новый год дома с гостями и танцами;
3.5 - встречать Новый год у родственников или знакомых с танцами;
3.6 - встречать Новый год у родственников или знакомых без танцев;
3.9 - посетить увеселительные заведения;
3.7 - путешествие по своей стране, организованное бюро путешествий;
3.3 - встречать Новый год дома без гостей;
3.4 - тихо в собственной постели во сне “вползти” в Новый год.
На этом заканчивается второй этап этого метода оценки вариантов и дерево мероприятий выполнило поставленную перед ним задачу. Оценки альтернатив, очевидно, можно выразить и в процентах, поскольку их сумма составляет 1.0. Для этого достаточно соответствующие десятичные дроби умножить на 100.
На первый взгляд, этот метод оценки выглядит весьма основательным. К сожалению, это не совсем так. Чтобы результаты в итоге были действительно сравнимы, метод должен непременно удовлетворять следующим двум условиям:
Подобные документы
Анализ и синтез как методы исследования. Задачи и принципы анализа и синтеза систем управления. Принцип целостности, системности, динамичности. Роль системного подхода в исследовании систем управления. Стремление системы к достижению соразмерности.
реферат [30,1 K], добавлен 29.05.2013Понятие организационной системы, ее признаки и структурные элементы. Рассмотрение проблемы повышения эффективности работы коммерческого банка с помощью методов системного анализа. Построение деревьев мероприятий по достижению целей всех уровней.
курсовая работа [100,7 K], добавлен 07.10.2013Классификация направлений исследований систем управления. Этапы общей процедуры прогнозирования. "Дерево целей" как процедура системного анализа. Формирование экспертной и рабочих групп. Основные методы экспертных оценок. Трудности проведения наблюдения.
контрольная работа [53,7 K], добавлен 24.02.2010Содержание системного анализа и область его применения, этапы, причины возникновения, признаки системности. Развитие системных представлений. Моделирование как метод познания. Типы систем в задачах управления экономикой. Эффективность принятия решений.
курс лекций [910,6 K], добавлен 16.10.2010Теоретический опыт науки управления. Процесс исследования систем управления. Виды познавательных моделей реальности. Загадка системного подхода и его теоретическая и практическая экспансия. Связь познавательных моделей реальности и системного подхода.
реферат [29,2 K], добавлен 20.07.2009Структуризация методов исследования систем управления, использование знаний и интуиции специалистов. Методы формализованного представления систем управления, исследование информационных потоков. Современные рыночные условия для системы управления.
реферат [38,1 K], добавлен 17.09.2010Определение системного анализа. Основные аспекты системного подхода. Процедура принятия решений. Разработка управленческого решения создания службы управления персоналом в соответствии с технологией применения системного анализа к решению сложных задач.
курсовая работа [46,5 K], добавлен 07.12.2009Состав и характеристика элементов и подсистем системы управления. Теоретические, эмпирические, теоретико-эмпирические методы исследования. Структуризация методов исследования систем управления по способу и источнику получения информации об объектах.
курсовая работа [35,1 K], добавлен 08.12.2009Понятия и направления системных исследований. Основные характеристики, типология, стадии и этапы исследования систем управления. Сущность основных направлений системных исследований: общей теории систем, системного подхода и системного анализа.
курсовая работа [44,8 K], добавлен 31.10.2008Характеристика исследования систем управления организациями, их роль в научной и практической деятельности человека. Основные понятия и принципы системного подхода к исследованию систем управления, разработка и содержание соответствующей концепции.
курсовая работа [65,1 K], добавлен 13.12.2013
