3) Участник активной группы - человек, входящий в некоторую группу людей, имеющих общие интересы и старающихся оказать влияние на процесс выбора и его результаты.

4) Эксперт - профессионал в той или иной области, к которому обращаются за оценками и рекомендациями люди, включенные в процесс принятия решений.

2. Альтернативы и критерии принятия решения

Варианты действия принято называть альтернативами. Альтернативы - неотъемлемая часть проблемы принятия решения: если не из чего выбирать, то нет и выбора.

Задачи принятия решения и методы их решения существенно различаются в зависимости от того, сколько имеется альтернатив, и насколько четко они определены. По этим критериям можно выделить следующие варианты:

1) Две или несколько четко заданных альтернатив. Задача принятия решения заключается в выборе одной из альтернатив.

2) Две или несколько альтернатив с неясными исходами. Задача принятия решения заключается в дальнейшем сборе информации, анализе, прояснении последствий, и лишь затем в принятии решения.

3) Множество альтернатив, как правило, с достаточно неясными последствиями. Задача принятия решения заключается в сборе информации, анализе, выборе критериев для уменьшения альтернатив, и лишь на заключительном этапе выбор из небольшого их количества.

4) Альтернативы не заданы или заданы не все альтернативы. В этом случае необходим анализ проблемы с целью выявления наиболее важных альтернатив и только затем переход к процессу принятия решения по одному из вышеперечисленных вариантов.

Варианты решений характеризуются различными показателями их привлекательности для ЛПР. Эти показатели называются критериями (а также признаками, факторами, атрибутами и т.д.).

В профессиональной практике выбор критерия определяется опытом и практикой. Если же человек принимает решение в малознакомой ситуации, то необходима работа по выбору наиболее значимых критериев.

Сложность задачи принятия решения зависит от количества критериев. При небольшом их количестве (два-три) задача может быть оценена относительно просто и с высокой степенью точности.

При большом количестве критериев (многокритериальные задачи) задача чаще всего не может быть решена единственным способом, и для принятия однозначного решения необходимы дополнительные предположения. Собственно, на этом этапе заканчивается математика и начинается работа ЛПР, которая может быть формализована лишь частично.

Процесс принятия решения представляет собой не одномоментный акт, как это обычно принято считать, а достаточно длинную и сложную процедуру. Выделяют три этапа этого процесса: поиск информации, поиск и анализ альтернатив и выбор лучшей альтернативы.

На первом этапе собирается вся доступная на момент принятия решения информация: фактические данные, мнения экспертов. Там, где это возможно, строятся математические модели отдельных составляющих ситуации или ситуации в целом; проводятся социологические опросы; определяются взгляды на проблему со стороны активных групп, влияющих на ее решение.

Второй этап связан с определением того, что можно, а чего нельзя делать в имеющейся ситуации, т.е. с определением вариантов решений (альтернатив). И уже третий этап включает в себя выбор наилучшего варианта или вариантов принятия решения.

В случае сложных ситуаций этот процесс может быть итерационным (возврат к предыдущему этапу с учетом уточненных выводов), отдельные этапы могут быть совмещены во времени и т.д.

Принято различать три основные задачи принятия решений.

1) Упорядочение альтернатив. Такое упорядочение можно проводить по двум параметрам:

а) по критериям принятия решения. При этом одна и та же альтернатива с точки зрения различных критериев может иметь совершенно различную привлекательность. Собственно, в этом и заключаются проблемы многокритериального подхода к решению проблем.

б) по мнениям отдельных лиц, принимающих решение (Например, если решение принимается в семье, совете, коллегиально, с учетом мнений экспертов и т.д.). В этом случае необходим механизм согласования отдельных мнений.

в) по совокупности критериев и мнений.

2) Распределение альтернатив по классам решений. Например, деление альтернатив на группы наиболее важных и заслуживающих самого пристального изучения, средней степени важности, для которых достаточно простой процедуры анализа, и неперспективных, которые можно далее не анализировать.

3) Выделение лучшей альтернативы. Собственно, это заключительная стадия принятия решения и ее чаще всего связывают с принятием решений.

4. Понятие рационального выбора

Задача выбора является центральной в теории и практике принятия решений. Например, в экономике покупатель и производитель постоянно вовлечены в процессы выбора. Покупатель решает, что покупать и за какую цену. Производитель решает, во что вкладывать капитал, какие товары следует производить.

Одно из основных предположений экономической теории состоит в том, что человек делает рациональный выбор. При этом предполагается существование некоей функции от принимаемых решений и называемой полезностью. В общем виде под полезностью понимается воображаемая мера психологической и потребительской ценности различных благ. В частном случае полезность можно понимать как максимальный выигрыш (или проигрыш) в денежном отношении.

Вообще говоря, в общем случае определить численное значение для функции полезности практически невозможно. В связи с этим известным математиком Дж. фон Нейманом был введен ряд упрощающих предположений о специфике выбора человеком того или иного решения. При выполнении этих предположений мы можем по алгоритмически определенной процедуре рассчитать функцию полезности для различных выборов и их последовательностей.

Эти предположения называют аксиомами рационального выбора. Аксиомы довольно просты и суть их сводится к тому, что мы можем единственным образом упорядочить различные выборы или их наборы, причем это упорядочение может быть выражено как численным образом, так и качественно (лучше/хуже).

При условии выполнения этих аксиом была доказана теорема о существовании численной функции U, определенной на множестве возможных исходов, такой, что

U(x,p,y) = pU(x) + (1- p)U(y) ( 19.1 ),

где х,у - варианты событий, р - вероятность осуществления событий. Функция U(x) единственная с точностью до линейного преобразования (т.е., мы можем умножить все слагаемые уравнения (1) на произвольное число).

5. Деревья решений

Графически многоэтапный и многовариантный процесс выбора решений может быть представлен в виде дерева решений (рис.19.1).

На этом дереве квадратик означает место, где решение принимает человек, а кружок - место, где события могут пойти по различным вариантам независимо от человека, причем мы знаем вероятность этих событий. На ветвях дерева наносятся значения вероятностей различных событий, а справа от них - численное значение функции полезности.

Рациональный выбор при использовании дерева решений, это такой выбор, при котором мы получаем максимальную функцию полезности. Например, на рис.19.1. мы имеем два варианта. Согласно уравнению (19.1), функция полезности для них рассчитывается следующим образом:

1-ый вариант U1 = 0,7*350 - 0,3*50 = 230

2-ой вариант U2 = 0,3*500 - 0,7*100 = 80

Таким образом, мы получаем, что первый вариант приводит к большему значению функции полезности и поэтому является предпочтительным.

Во многих случаях задачи выбора являются многоэтапными и многовариантными. Для них расчеты вариантов (функции полезности) проводятся по той же схеме, с оценкой различных подветвей дерева решений. Однако в этом случае формулы несколько сложнее, и мы должны учитывать условную вероятность выпадения более ранних узлов на дереве решений.

Теория рационального выбора является общепринятой в западной экономической науке, и многие закономерности в рамках экономикс и эконометрики выводятся и объясняются на основании теории рационального выбора. Однако с конца 70-х годов эта теория подвергается пересмотру, показано, что она недостаточна по крайней мере по двум причинам:

- человек далеко не всегда может оценить вероятность будущих событий, следовательно, он принимает решения на основании других принципов, а не вероятности событий;

- даже зная вероятности событий, человек, тем не менее, делает свой выбор с существенными отклонениями от теории рационального выбора. Такое поведение названо нерациональным. Рассмотрим его подробнее.

6. Нерациональное поведение

Психологи и экономисты обнаружили ряд парадоксов, показывающих, что поведение человека отличается от рационального. Экспериментальным путем обнаружен ряд принципов (эвристик), на которые опирается человек при принятии решения. Наиболее важные из них следующие:

1) Суждение по представительности. Человек судит о том, что предмет А (или событие) относится к классу В лишь на основании сходства по какому-либо параметру с типичным представителем класса В, но не на основании всего комплекса параметров. При этом также игнорируются вероятности отнесения к тому или иному классу и размер выборки.

2) Суждение по встречаемости и субъективной важности. Люди часто определяют вероятность событий по тому, как часто они сами сталкивались с этими событиями и насколько важными для них были эти встречи.

3) Суждение по точке отсчета. Если при определении вероятностей используется начальная информация как точка отсчета, то она существенно влияет на результаты. Например, человек лишь частично исправит завышенные или заниженные начальные значения.

4) Сверхдоверие. Люди склонны переоценивать свои суждения, например, о вероятности редких событий.

5) Стремление к исключению риска. Многочисленные работы показывают, что как в экспериментах, так и в реальных ситуациях, люди стремятся избежать развития событий, связанного с риском. Они выбирают средние и хуже средних альтернативы, только, чтобы не возникли ситуации, где хотя бы при очень малых вероятностях возможны большие потери.

Насколько важен учет нерационального поведения человека при объяснении и моделировании ситуаций? Это зависит от задач, которые стоят перед объясняющим. Например, если мы рассматриваем уже прошедшие события, например, насколько раскупается тот или иной товар, то нам неважно, на основании каких побуждений этот товар раскупается. Здесь важна цифры типа, какой процент населения покупает данный товар и т.п.

Если же мы хотим предсказать будущие события (как будет раскупаться товар), то здесь мы уже должны знать, чем руководствуется человек при его покупке, в том числе и нерациональные с точки зрения теории рационального выбора мотивы.

7. Понятие о многокритериальности в принятии решений

В середине прошлого столетия для решения военных, производственных и социально-экономических задач широкое распространение получили методы исследования операций. Основными этапами решения любой задачи в исследовании операций являются:

а) построение модели;

б) выбор критерия оптимальности;

в) нахождение оптимального решения.

Для этого подхода характерны следующие особенности.

1) Предполагается, что модель, правильно отражающая действительность, при данном критерии оптимальности приводит к единственному решению.

2) По заказу руководителя аналитики исследуют организацию, внешнюю среду и строят адекватную модель. В этой работе сам ЛПР чаще всего не нужен, аналитики самостоятельно находят удачное решение.

3) Существует объективный и единственный критерий успехов в применении методов исследования операций. Если проблема, требующая решения, ясна и критерий определен, то аналитический метод однозначно показывает, насколько новое решение лучше старого.

Примеры задач этого типа: обобщенная транспортная задача (оптимизация множества маршрутов), задача о назначениях - поручение работы при выполнении сложной задачи и т.д.

Методы исследования операций работают хорошо, когда имеется единственный критерий. Когда же критериев несколько, ситуация существенно изменяется. Например, в случае обобщенной транспортной задачи. Пусть некая авиакомпания хочет минимизировать издержки при условии максимума прибыли и максимума удобств для пассажиров. Как согласовать эти критерии? В рамках самой задачи невозможно найти оптимальное решение, для уточнения соотношений между критериями необходима дополнительная информация о возможных соотношениях этих критериев, и эта информация может быть получена только от ЛПР этой компании.

Вообще многокритериальные задачи, возникшие в идеологии методов исследования операций, имеют одну общую особенность: модель, описывающая множество допустимых решений, объективна, но качество решения оценивается по многим критериям. Для выбора наилучшего варианта решения необходим компромисс между оценками по различным критериям. В условиях задачи отсутствует информация, позволяющая найти такой компромисс, т.е., невозможно аналитическим путем найти соотношение между критериями.

Рассмотрим постановку решения классической задачи при двух критериях, когда в качестве критериев используются стоимость и эффективность какого-либо проекта, например, системы противоракетной обороны, транспортной системы города и т.п.

Такого рода модели состоят из двух частей: модели стоимости и модели эффективности. Например, для системы противоракетной обороны модель стоимости представляет зависимость общей стоимости проекта от количества ракет (линейная зависимость), а модель эффективности - зависимость вероятности поражения от количества ракет (нелинейная зависимость, выходит на насыщение). Обе модели можно рассматривать как объективные: они строятся на базе фактических данных, надежного статистического материала. Однако выходные параметры этих моделей не могут быть объединены аналитически, для этого необходимо суждение руководителя, который определяет значения стоимости и эффективности.

Существует несколько эвристических приемов, позволяющих сделать более обоснованный вывод в такой ситуации.

В первом случае мы (ЛПР) задает предельно допустимые значения для всех критериев, кроме одного, по которому и проводится оптимизация. Например, в случае пары критериев «эффективность-стоимость» ЛПР задает предельное значение стоимости, и в этом случае стоимость из разряда критериев переходит в разряд ограничений. Решение ищется для эффективности при учете ограничений на стоимость. Как правило, такой метод (перевод части критериев в ограничения) возможен лишь при небольшом количестве критериев, четко и однозначно описывающих ситуацию.

В более сложных случаях (большое количество критериев, неясные последствия и т.д.) в качестве предварительного шага для выбора соотношения критериев используется метод построения множества Эджворда-Парето (или просто множества Парето). Это множество представляет собой область максимально возможных значений параметров, включая различные соотношения между параметрами.

Например, для задачи «эффективность-стоимость» множество Эдворда-Парето может быть представлено в виде следующей зависимости (рис.2.):

В данном случае линия на графике представляет собой множество Эдворда-Парето, являющееся, по сути, различными вариантами соотношений между критериями оптимальности задачи. Любое из перечня оптимальных решений лежит на этой линии и задача ЛПР состоит в том, чтобы выбрать некоторую точку на этой линии.

В случае большего количества критериев линия превращается в многомерную область Парето, но и в этом случае сохраняется ее основное свойство - обозначать область наиболее эффективных решений. Таким образом, максимум, на что способны классические методы исследования операций - это нахождение области Парето, а уже в пределах этой области решение должен выбирать ЛПР. Вообще говоря, это тоже очень непростая задача, в связи с чем разработан ряд методов для увеличения обоснованности принятого решения.

9. Методы поиска решений в многокритериальных задачах

Разработано множество методов согласования критериев в многокритериальных задачах. Их можно разделить на несколько больших групп:

1) Метод весовых коэффициентов важности критериев. Этот подход основан на получении дополнительной информации от ЛПР и приданием на основе этой информации численных значений важности критериев. Задача при этом сводится к объединению многих критериев в один глобальный критерий, вычисляемый по формуле:

( 19.2 ),

где Ci - частные критерии (i= 1,…,N); wi - веса (коэффициенты важности критериев, их сумма равна единице.

2) Метод представления решения многокритериальной задачи в виде векторов. В основе этого метода лежит предположение, что ЛПР может непосредственно сравнивать решения, предъявляемые ему в виде векторов в критериальном пространстве, и систематически искать в этом пространстве наилучший вектор. Одной из наиболее известных разновидностей этого метода является компьютерное представление на экране дисплея в виде различных попарных сочетаний критерий, и выбора наилучшего сочетания критериев путем их последовательного попарного сравнения.

3) Методы дальнейшего исследования предпочтений ЛПР и расчет их наилучшего сочетания той или иной методики, например, с помощью метода анализа иерархий. Эту группу методов мы рассмотрим подробнее в последующих лекциях

ТЕМА 7: МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ ЗАДАЧ

1. Типы задач принятия решений при многих критериях

В этой лекции мы рассмотрим принципы поиска решений в многокритериальных задачах. При таком поиске основной проблемой является то, что критерии, описывающие цели, противоречивы. Максимизируя решения по одному критерию, мы одновременно ухудшаем его по остальным критериям. Поэтому задача поиска оптимального решения сводится в первую очередь к поиску оптимальных соотношений между критериями. В рамках самой задачи не содержится информация об оптимальных соотношениях, поэтому необходимо получение дополнительной информации. К такой дополнительной информации относятся предпочтения ЛПР и оценки экспертов (специалистов). Как правило, эта информация задана в качественном виде - в виде предпочтений, соотношений лучше-хуже, или системой рангов. И ключевым моментом в поиске оптимального решения является анализ этой информации, заданной на качественном уровне.

1) Заданы все альтернативы и описывающие их критерии. Задача формулируется следующим образом: имеется группа из n альтернатив-вариантов решения проблемы и N критериев, предназначенных для оценки альтернатив; каждая из альтернатив имеет оценку (качественную или количественную) по каждому из критериев.

2) Задана группа из N критериев, описывающих качество решения; альтернативы либо заданы частично, либо формулируются после построения решающих правил.

1) Многокритериальная теория полезности (MAUT - Multi-Attribute Utility Theory).

2) Метод аналитической иерархии (AHP - Analytic Hierarchy Process).

3) Отношения превосходства по качеству (ELECTRE).

2. Многокритериальная теория полезности

Решение многокритериальной задачи этим методом основано на следующей идеологии:

- построение некоторой функции полезности, имеющей аксиоматическое (т.е., математическое) обоснование;

- диалог с ЛПР для проверки применимости условий функции полезности, и в случае необходимости переформулировка задачи;

- решение задачи, обычно второго типа; после чего полученные результаты используются для оценки заданных альтернатив.

Основные этапы решения задачи:

1) Разработать перечень критериев.

2) Построить функцию полезности по каждому из критериев.

3) Проверить условия, определяющие вид общей функции полезности.

4) Построить зависимость между оценками альтернатив по критериям и общим качеством альтернативы (мнокритериальная функция поолезности).

5) Оценить все имеющиеся альтернативы и выбрать наилучшую.

Аксиомы относительно функции полезности сводятся к двум основным положениям:

при (1)

при (2)

где Ui - функции полезности, изменяющиеся от от 0 до 1; wi - коэффициенты важности (веса) критериев, причем 0< wi < 1; коэффициент k > 1. Таким образом, многокритериальную функцию полезности можно определить, если известны значения коэффициентов wi, k, а также однокритериальные функции полезности Ui(x).

- необходимость получения от ЛПР большого количества коэффициентов его предпочтений, в то время как он их может просто не знать с приемлемой точностью;

Еще один источник ошибок (впрочем, он характерен для всех методов такого типа), предположение, что соотношения альтернатив одни и те же на всем множестве значений аргументов. В то же время, как легко понять на примере моделей системной динамики (Powersim), это далеко не всегда выполняется, и при разных значениях исходных параметров могут быть лучшими различные альтернативы.

3. Метод аналитической иерархии

Этот метод предназначен для решения задач первого типа, т.е., когда заданы критерии оценки и сами альтернативы; альтернатив, как правило, немного, и все они четко определены. Решение сводится к поиску наилучшей альтернативы и включает следующие этапы:

- перечень критериев достижения цели С1, С2…Сn;

- перечень возможных альтернатив А1, А2, Аm.

Компоненты собственного вектора Wi находятся по формуле:

(3)

(4)

На следующем этапе аналогичным образом находится относительная важность альтернатив по отдельным критериям. Общий вид значений попарных сравнений приведен в таблице 3.

Таблица 3

(5)

4. Пример использования метода аналитической иерархии

Выберем в качестве примера выбор места постройки аэропорта. Предположим, что созданная с этой целью комиссия отобрала из нескольких возможных три варианта: А1, А2 и А3, а также отобрала критерии для оценки каждой из альтернатив:

Численные значения критериев в приведенной таблице выбираются ЛПР (или комиссией), а значения собственных векторов и весов критериев рассчитываются по формулам (3) и (4) соответственно.

Далее записываем таблицу значений альтернатив по каждому критерию и рассчитываем важность альтернатив по каждому из критериев.

S1 = 0,65*0,69 + 0,22*0,07 + 0,13*0,68 = 0,552

S2 = 0,65*0,19 + 0,22*0,65 + 0,13*0,09 = 0,278

S3 = 0,65*0,12 + 0,22*0,28 + 0,13*0,23 = 0,170

Как показывают расчеты, показатель качества для первой альтернативы наиболее высокий, т.е. эта альтернатива является наилучшей.

ТЕМА 8: СИТУАЦИОННЫЕ КОМНАТЫ И ЦЕНТРЫ

1. Ситуационные комнаты и центры как развитие концепции СППР

Ситуационные комнаты - это специальное рабочее место для одного или группы специалистов, специально оборудованное для оперативного построения и «проигрывания» сценариев, быстрой оценки проблемной ситуации на основе использования специальных методов обработки больших объемов знаний и информации. В редуцированном виде ситуационные комнаты - это совсем не обязательно компьютеризованное помещение. Известные комнаты для «мозгового штурма» со столом, классной доской и мелом - это тоже ситуационные комнаты. Главное в ситуационной комнате - правильно подобрать информацию и организовать интеллектуальную активность специалистов.

Ситуационные комнаты и центры (СЦ) аккумулируют средства сбора и анализа информации, инструменты прогнозирования и построения возможных моделей развития и визуального представления результатов, причем в виде, который будет максимально удобен и полезен для первых лиц компании. Это инструмент для тех, кто не может и не должен копаться в многочисленных сводках и отчетах, но обязан видеть картину подчиненного ему хозяйства в целом, уметь оценить текущую ситуацию и принять оптимальное решение. Для Украины ситуационные центры пока экзотика. Однако, именно украинские предприятия в большой степени нуждаются сегодня в таком инструменте, поскольку нестабильность экономической ситуации и изменчивость окружающей среды - законодательной базы, технологий, условий рынка - не дают руководителю расслабиться, заставляют его постоянно держать ситуацию под контролем, выполняя часто роль антикризисного менеджера. В таких условиях изощренные механизмы анализа и прогноза, предоставляемые ситуационным центром, помогут компании не только пережить сложную ситуацию, но и заработать на ней и создать задел для будущего успешного развития.

2. Основные характеристики ситуационной комнаты (центра)

Ситуационная комната (центр) имеет четыре базовые характеристики, отличающие его от других систем поддержки принятия решений для менеджеров более низкого ранга и тем более от систем сбора и регистрации корпоративной информации, которые принято называть системами управления предприятием.

Первое. СЦ предоставляет руководителю обобщенную информацию. Учетные данные сами по себе ничего не говорят первому лицу компании. Директор предприятия или владелец оптово-розничной сети, как правило, контролирует подчиненное ему хозяйство по 5-10 ключевым параметрам, таким, например, как размер складского запаса или торговая наценка. Эти параметры необходимо получить из того обилия голых цифр, которые поставляет система корпоративного управления. Анализ таких агрегрированных данных позволяет руководителю выявить важные показатели развития компании - выделить лучшие группы товаров, лучшего поставщика, определить, насколько затоварен склад и т.д.

Второе. СЦ позволяет не только проанализировать статическую картину компании, но выявить тенденции ее развития, иначе говоря, дает руководителю средства прогнозирования. Топ-менеджер сможет понять, к чему он придет в будущем, если не произойдет каких-либо кардинальных изменений, и решить, например, стоит ли ему через два месяца открывать новый магазин или менять ассортимент выпускаемой продукции. Существует порядка 200 различных алгоритмов прогноза, и при создании СЦ необходимо разрабатывать дополнительные механизмы, которые подскажут, сможет ли данный алгоритм работать в конкретной ситуации.

Третье. Главная «изюминка» ситуационного центра, которая и определила его название - это ситуационное (динамическое) моделирование или возможность получить ответ на вопрос «что будет, если». Прогнозирование позволяет получить сценарий развития на основе анализа текущей ситуации (мы знаем, как сейчас растет прибыль и можем попытаться узнать, как она будет расти через полгода, если ничего не изменится). Моделирование позволяет вносить возмущение и определять возможные последствия: «что будет, если я сделаю так» или «что будет, если произойдет такое-то событие...». Моделирование означает наличие в буквальном смысле «рычажков» - на экране компьютера или зала ситуационного центра, с помощью которых руководитель может менять те или иные параметры и получать возможную модель состояния компании.

Четвертое. СЦ помогает руководителю выбрать оптимальное решение, дате рекомендации по выбору одного из многих вариантов. Алгоритмы поиска наилучшего решения - это тяжелые вычислительные задачи, поэтому обычно проблема локализуется и ищется наилучшее решение для определенного набора условий. Для этого используются специальные методы из новых областей науки: artifical life и генетические алгоритмы. Здесь надо отметить один важный психологический момент - руководитель привык полагаться только на свою интуицию и уверен в правильности выбора. Он может вообще отказаться от системы, если она, не дай бог, укажет выход совсем в другой стороне. Поэтому алгоритмы оптимизации должны быть не только умными и быстрыми, но и иметь способность иногда подстраиваться под то, какого рода решения от них ждет руководитель. СЦ дает возможность проводить оценку рисков, оценивая шансы реализации прогноза. Эти расчеты основываются на специальном разделе математики - актуарной математике.

Ситуационный центр - не коробочный продукт, а сложный проект, который всякий раз потребует от разработчиков тщательного изучения предприятия и стиля работы его высших менеджеров. Но, как прикладное решение, СЦ имеет определенную инвариантную структуру - это многоуровневая система, в основе которой хранилище данных предприятия. Агрегированные данные в хранилище получаются из данных оперативной транзакционной системы управления предприятием. Если такой системы нет, развернуть ситуационный центр будет невозможно, поэтому совсем не случайно, что первые ситуационные центры, например, в России появляются у компаний, которые либо сами создают системы управления («Парус», «Галактика»), либо активно занимаются внедрением и адаптацией к российским условиям западных разработок. Типовая структура информационного центра приведена на рис.8.1.

Размещено на http://www.allbest.ru/

ТЕМА 9. МЕТОДЫ ПОИСКА РЕШЕНИЙ В СЛОЖНЫХ СИТУАЦИЯХ У ЛЮДЕЙ

1. Классы ситуаций принятия решений

На принятие качественного решения оказывает влияние целый ряд факторов, важнейшими из которых являются:

- степень полноты информации о ситуации и ее участниках;

- уровень авторитарности при принятии решения (т.е. принимается ли решение единолично руководителем или группой заинтересованных лиц);