1. История развития системных идей

Вид материала

Содержание

53. Качественные методы оценивания систем. Метод дерева целей. Метод «Дельфи».
54. Методы экспертных оценок. МАИ. Этапы МАИ. Характеристика I - V этапов МАИ.
55. Характеристика VI-VIII этапов МАИ.
56. Сравнения в системном экономическом анализе.
57. Понятие и виды организационных структур управления предприятием.

Подобный материал:

1 ... 13 14 15 16 17 18 19 20 21

53. Качественные методы оценивания систем. Метод дерева целей. Метод «Дельфи».

Качественные методы оценивания систем

Методы оценивания систем разделяются на качественные и количественные.

Качественныеметоды используются на начальных этапах моделирования, если реальная система не может быть выражена в количественных характеристиках, отсутствуют описания закономерностей систем в виде аналитических зависимостей. В результате такого моделирования разрабатывается концептуальная модель системы.

Количественныеметоды используются на последующих этапах моделирования для количественного анализа вариантов системы.

Между этими крайними методами имеются и такие, с помощью которых стремятся охватить все этапы моделирования от постановки задачи до оценки вариантов, но для представления задачи оценивания привлекают разные исходные концепции и терминологию с разной степенью формализации.

Такие методы позволяют разрабатывать как концептуальные, так и строго формализованные модели, обеспечивающие требуемое качество оценки систем.

Во всех методах смысл задачи оценивания состоит в сопоставлении рассматриваемой системе (альтернативе) вектора из критериального пространстваКт,координаты точек которого рассматриваются как оценки по соответствующим критериям.

Метод дерева целей

Идея метода дерева целей впервые была предложена У. Черменом в связи с проблемами принятия решений в промышленности.

Термин «дерево» подразумевает использование иерархической структуры, полученной путем разделения обшей цели на подцели, а их, в свою очередь, на более детальные составляющие, которые можно называть подцелями нижележащих уровней или, начиная с некоторого уровня, — функциями. Как правило, термин «дерево целей» используется для иерархических структур, имеющих отношения строго древовидного порядка, но сам метод иногда применяется и в случае «слабых» иерархий. Поэтому в последнее время все большее распространение получает предложенный В.М. Глушковым термин «прогнозный граф», который может представляться и в виде древовидной иерархической структуры, и в форме структуры со «слабыми» связями.

При использовании метода «дерево целей» в качестве средства принятия решений часто вводят термин «дерево решений». При применении «дерева» для выявления и уточнения функций управления говорят о «дереве целей и функций». При структуризации тематики научно-исследовательской организации удобнее пользоваться термином «дерево проблемы», а при разработке прогнозов - термином «дерево направлений развития (или прогнозирования развития)» или упомянутым выше термином «прогнозный граф».

Метод «дерева целей» ориентирован на получение полной и относительно устойчивой структуры целей, проблем, направлений, т.е. такой структуры, которая на протяжении какого-то периода времени мало изменялась при неизбежных изменениях, происходящих в любой развивающейся системе. Для достижения этого при построении вариантов структуры следует учитывать закономерности целеобразования и использовать принципы и методики формирования иерархических структур целей и функций.

Метод «Дельфи»

Метод «Дельфи», или метод «дельфийского оракула», первоначально был предложен О. Хелмером и его коллегами как итеративная процедура при проведении мозговой атаки, которая способствовала бы снижению влияния психологических факторов при повторении заседаний и повышении объективности результатов. Однако почти одновременно «Дельфи»-процедуры стали средством повышения объективности экспертных опросов с использованием количественных оценок при оценке «дерева цели» и при разработке «сценариев».

Основные средства повышения объективности результатов при применении «Дельфи»-метода — использование обратной связи, ознакомление экспертов с результатами предшествующего тура опроса и учет этих результатов при оценке значимости мнений экспертов.

В конкретных методиках, реализующих процедуру «Дельфи», это средство используется в разной степени. Так, в упрощенном виде организуется последовательность итеративных циклов мозговой атаки. В более сложном варианте разрабатывается программа последовательных индивидуальных опросов с помощью анкет-вопросников, исключающих контакты между экспертами, но предусматривающих ознакомление их с мнениями друг друга между турами. Вопросники от тура к туру могут уточняться. Для снижения таких факторов, как внушение или приспособление к мнению большинства иногда требуется, чтобы эксперты обосновали свою точку зрения, но это не всегда приводит к желаемому результату, а напротив, может усилить эффект приспособляемости. В наиболее развитых методиках экспертам присваивают весовые коэффициенты значимости их мнений, вычисляемые на основе предшествующих опросов, уточняемые от тура к туру и учитываемые при получении обобщенных результатов оценок.

В силу трудоемкости обработки результатов и значительных временных затрат первоначально предусматриваемые методики «Дельфи» не всегда удается реализовать на практике. В последнее время процедура «Дельфи» в той или иной форме обычно сопутствует любым другим методам моделирования систем — морфологическому, сетевому и т.д. В частности, весьма перспективная идея развития методов экспертных оценок, предложенная в свое время В.М. Глушковым, состоит в том, чтобы сочетать целенаправленный многоступенчатый опрос с «разверткой» проблемы во времени, что становится вполне реализуемым в условиях алгоритмизации такой (достаточно сложной) процедуры и использования компьютерной техники.

Для повышения результативности опросов и активизации экспертов иногда сочетают процедуру «Дельфи» с элементами деловой игры: эксперту предлагается проводить самооценку, ставя себя на место конструктора, которому реально поручено выполнять проект, или на место работника аппарата управления, руководителя соответствующего уровня системы организационного управления и т.д.

54. Методы экспертных оценок. МАИ. Этапы МАИ. Характеристика I - V этапов МАИ.

Изучению возможностей и особенностей применения экспертных оценок посвящено много работ. В них рассматриваются формы экспертного опроса (разные виды анкетирования, интервью), подходы к оцениванию (ранжирование, нормирование, различные виды упорядочения и т.д.), методы обработки результатов опроса, требования к экспертам и формированию экспертных групп, вопросы тренировки экспертов, оценки их компетентности (при обработке оценок вводятся и учитываются коэффициенты компетентности экспертов, достоверности их мнений), методики организации экспертных опросов. Выбор форм и методов проведения экспертных опросов, подходов к обработке результатов опроса и т.д. зависит от конкретной задачи и условий проведения экспертизы. Однако существуют некоторые общие проблемы, которые нужно помнить специалисту по системному анализу. Остановимся на них подробнее.

Возможность использования экспертных оценок, обоснование их объективности обычно базируется на том, что неизвестная характеристика исследуемого явления трактуется как случайная величина, отражением закона распределения которой является индивидуальная оценка специалиста-эксперта о достоверности и значимости того или иного события. При этом предполагается, что истинное значение исследуемой характеристики находится внутри диапазона оценок, получаемых от группы экспертов, и что обобщенное коллективное мнение является достоверным.

Однако в некоторых теоретических исследованиях это предположение подвергается сомнению. Например, предлагается разделить проблемы, для решения которых применяются экспертные оценки, на два класса. К первому классу относятся проблемы, которые достаточно хорошо обеспечены информацией и для которых можно использовать принцип «хорошего измерителя», считая эксперта хранителем большого объема информации, а групповое мнение экспертов — близким к истинному. Ко второму классу относятся проблемы, в отношении которых знаний для уверенности в справедливости названных предположений недостаточно; экспертов нельзя рассматривать как «хороших измерителей», и необходимо осторожно подходить к обработке результатов экспертизы, поскольку в этом случае мнение одного (единичного) эксперта, больше внимания уделяющего исследованию малоизученной проблемы, может оказаться наиболее значимым, а при формальной обработке оно будет утрачено. В связи с этим к задачам второго класса в основном должна применяться качественная обработка Результатов. Использование методов осреднения (справедливых для «хороших измерителей») в данном случае может привести к существенным ошибкам.

Задачи коллективного принятия решений по формированию целей, совершенствованию методов и форм управления обычно можно отнести к первому классу. Однако при разработке прогнозов и перспективных планов целесообразно выявлять «редкие» мнения и подвергать их более тщательному анализу.

Другая проблема, которую нужно иметь в виду при проведении системного анализа, заключается в следующем: даже в случае решения проблем, относящихся к первому классу, нельзя забывать о том, что экспертные оценки несут в себе не только узко субъективные черты, присущие отдельным экспертам, но и коллективно-субъективные черты, которые не исчезают при обработке результатов опроса (а при применении Дельфи-процедуры даже могут усиливаться). Иными словами, на экспертные оценки нужно смотреть как на некоторую «общественную точку зрения», зависящую от уровня научно-технических знаний общества относительно предмета исследования, которая может меняться по мере развития системы и наших представлений о ней. Следовательно, экспертный опрос — это не одноразовая процедура. Такой способ получения информации о сложной проблеме, характеризующейся большой степенью неопределенности, должен стать своего рода «механизмом» в сложной системе, т.е. необходимо создать регулярную систему работы с экспертами.

Следует обратить также внимание на то, что использование классического частотного подхода к оценке вероятности при организации проведения экспертных опросов бывает затруднительным, а иногда и невозможным (из-за невозможности доказать правомерность использования представительности выборки). Поэтому в настоящее время ведутся исследования характера вероятности экспертной оценки, базирующиеся на теории, размытых множеств Заде, на представлении об экспертной оценке как степени подтверждения гипотезы или как вероятности достижения цели. Одной из разновидностей экспертного метода является метод изучения сильных и слабых сторон организации, возможностей и угроз ее деятельности - метод SWOT-анализа. Метод анализа иерархий- это систематическая категория для иерархического представления элементов, определяющих сущность любой проблемы.

Метод состоит в декомпозиции проблемы на все более простые составляющие части, и дальнейшей обработке последовательности суждений ЛПР по парным сравнениям.

В результате определяется относительная важность и интенсивность взаимодействия элементов в иерархии. Эти суждения выражаются численно.

Этапы МАИ:

I. Очерчивается проблема и определяется, что необходимо узнать

II. Строится иерархия , начиная с вершины( цели) через промежуточные уровни(критерии) к самому нижнему уровню(перечню альтернатив)

III. Строится множество матриц парных сравнений, по одной матрице для каждого элемента, примыкающего с верхним уровнем

IV. Проводятся сравнения

V. Определяется вектор приоритета (собственный столбец)

VI. Вычисляются максимальные собственные значения каждой матрицы

VII. Индекс согласованности и отношение согласованности

VIII. Выявляются глобальные обобщенные приоритеты путем применения синтеза I. Очерчивается проблема и определяется, что необходимо узнать

Проблема: покупка дома.

Необходимо выбрать лучший дом из 3х предложенных.

II. Строится иерархия , начиная с вершины( цели) через промежуточные уровни(критерии) к самому нижнему уровню(перечню альтернатив)

цель

|

критерии

|

альтернативы

Критерии:

1. размер дома (комнат, кладовых итд)

2. удобство автобусных маршрутов

3. окрестности

4. дата постройки

5. двор

6. современное оборудование

7. общее состояние(крыша, водопровод)

8. фин условия (условия продажи)

III. Строится множество матриц парных сравнений, по одной матрице для каждого элемента, примыкающего с верхним уровнем

Этот элемент называется направляемым по отношению к элементу, находящемуся на нижнем уровне. Элементы любого уровня сравниваются др с др относительно их воздействия на направляемый элемент.

Получается квадратная матрица суждений. (8*8)-кол-во критериев

В матрице записываются суждения экспертов в соответствии со шкалой относительной важности.

Шкала относительной важности

Интенсивность – Определение - Объяснение

1 - равная важность - равный вклад 2х видов деятельности в цель

3 - умеренное превосходство - опыт и суждения дают легкое превосходство одному виду деятельности над другим

5 - существенное превосходство - дается сильное превосходство одному из видов деятельности

7 - значительное превосходство - превосходство настолько сильное, что практически неоспоримо

9 - очень сильное превосходство - очевидность не стоит даже подтверждать

2,4,6,8 - промежуточные решения между 2мя соседними суждениями - применяются в компромиссных случаях

Обратные величины - если при сравнении первого вида со вторым получено одно из выше указанных чисел, то при сравнении второго вида с первым получим обратную величину.

IV. Проводятся сравнения

Используется термин доминирования одного из элементов над другим. Эти суждения выражаются в целых числах. Если элемента А доминирует над элементов Б, то клетка соответствующая строчке А и столбцу Б заполняется целым числом, а клетка соответствующая строке Б и столбцу А обратным к нему числом. Если А и Б одинаковы, то ставится 1.

V. Определяется вектор приоритета (собственный столбец)

Способ расчета вектора приоритета:

1. Суммируем элементы каждого столбца

2. Делим элементы на их сумму

3. Складываем элементы каждой строки вновь полученной матрицы и записываем результаты в столбец

4. Делим каждый из элементов последнего столбца на порядок исходной матрицы.

55. Характеристика VI-VIII этапов МАИ.

VI. Вычисляются максимальные собственные значения каждой матрицы

Идеальная матрица сравнений – это обратно-симметричная и согласованная.

Положительная обратно-симметричная матрица является согласованной только тогда, когда порядок матрицы и ее наибольшее собственное значение совпадают.

Если , то в качестве степени отклонения положительной обратно-симметричной матрицы от согласованной берется показатель называемый индексом согласованности.

Находим вектор Y(промежуточная величина). Умножаем первоначальную(исходную) матрицу на вектор X.

VII. Индекс согласованности и отношение согласованности

Елси индекс согласованности не превышает 0,1, то можно быть удовлетворенными степенью согласованности суждений. Если же нет, то необходимо вернуться и пересмотреть суждения.

Отношение согласованности – показывает приемлемость суждений. Для его расчета берутся средние согласованности для случайных матриц разного порядка.

Отношение согласованности может быть до 0,2.

VIII. Выявляются глобальные обобщенные приоритеты путем применения синтеза

На 3 уровне строится N матриц с порядком M. Для каждой из них рассчитывается собственный вектор, , ИС и ОС. А потом вектор приоритетов матрицы 2 уровня и N векторов приоритетов матриц 3 уровня заносят в общую таблицу для расчета глобального приоритета, по которому отдаются предпочтение одной из альтернатив.

56. Сравнения в системном экономическом анализе.

Сравнение-сопоставление объектов с целью выявления черт сходства и различия между ними.

С точки зрения эк анализа это совместное рассмотрение показателей с целью извлечения дополнительной информации об эк величине.

Предметом сравнения является измеренные значения эк величин.

Причинами несравнимости могут быть различия условий, в которых находятся исследуемые явления; различия в методах сбора и обработки информации;

различия в методах исчисления статистических показателей; разные ступени развития исследуемых объектов; различия в единицах измерения;

отнесение данных к различным моментам времени; различия в расчетах цены

Сравнимые величины - это однородные величины.

Однородность: примерная одинаковость выполнения одинаковых функций, равенства в системе отношений.

Однородными можно считать эк величины, описывающие одну и ту же системную характеристику либо в разных измерениях для одного объекта либо в одном измерении для разных однородных объектов.

Однородные объекты - это объекты с одинаковыми масштабами, структурой, функцией и другими системными характеристиками.

Сравнение разноименных, разнородных эк величин может осуществляться путем построения сложных показателей; заменой размерных показателей безразмерными.

Выбор базы сравнения определяется целью ради которой это сравнение производится.

Функция сравнения - это получение новой информации об объекте.

Выделяют 4 типа характеристик объектов, которые можно считать базовыми для сравнения:

1. фактические знания , показателей нек. др объекта

цель: выявить предпочтения.

2. Фактические знания показателей данного объекта в разные моменты или периоды времени. Это динамическое измерение

цель: определение динамики развития объекта.

3. ожидаемые знания показателей для данного объекта

Это прогнозное измерение

Цель: проверка методов прогнозирования, сетевых методов.

4. точно установленные знания показателей, в том числе лучшие знанияпредшествующих периодов, либо средне эталонные или плановые знания показателей.

Цель: оценка объекта

57. Понятие и виды организационных структур управления предприятием.

Развитию систем и структур управления в первую очередь способствовало изменение внешнего окружения предприятия.

Первоначально были разработана политика и процедуры деятельности — результаты издавались в виде руководств внутреннего пользования, которые и сегодня встречаются на многих предприятиях.

На ранней стадии были организационно оформлены материально-вещественная и управленческая функции, что получило воплощение в организационной структуре. Первой почти повсеместно распространившейся формальной организационной структурой было объединение однородной деятельности, позволявшее получать экономию от масштаба и специализации. Эта структура, появившаяся примерно в 1910г., получила название функциональной, в дальнейшем последовало множество альтернативных организационных структур: дивизиональная, многонациональная, матричная, инновационная.

Компонентами (элементами) системы управления являются: информация, реализация, контроль, финансовое планирование, программирование, принятие решений. Они предопределяют характер практической системы управления. Для выбора системы управления важно учитывать сбалансированность ее компонентов. Сбалансированность компонентов системы означает, что они являются взаимно соответствующими и взаимообеспечивающими.

Процесс выбора системы управления для конкретного предприятия состоит из двух этапов:

На первом этапе необходимо определить, какой системой управления предприятие обладает сегодня. Необходимо отметить, что кроме системы аномального долгосрочного планирования все известные практические системы управления сбалансированы. Как правило, выбор системы зависит от четырех условий: уровень изменений, внешнее окружение, решенные проблемы, вклад в управление.

На втором этапе определяется система управления, которая в соответствии с условиями обеспечит в наибольшей степени удовлетворение потребностей предприятия в ближайшем будущем. Также необходимо отметить, что предприятие может выбрать для отдельных подразделений несколько отличную от других систему управления.

Организационная структура является одним из элементов, определяющих реакцию предприятия на требования внешнего окружения. Соответственно этому тезису выбор организационной структуры необходимо начинать с определения предпочтительной реакции.

Системный подход предполагает организацию работы в виде многоуровневой структуры

1 уровень: общая характеристика состояния и тенденций развития предприятия на базе расчета и анализа интегрируемых оценок

2 уровень: установление факторов, повлекших снижение оценок результатами деятельности

3 уровень: выявление основных проблем

4 уровень: определение причин влияния установленных факторов

Уровни отличаются др от др глубиной, количеством анализируемых показателей, детальностью, необходимым временем, конкретностью выводов