книги / Методы принятия технических решений

102 Глава 7

AF(£\S, А/) результата F(£S), вызванное изменением А/. Наряду с одношаговыми существуют также и многошаговые

процессы принятия решения. Формирование процесса адапта­ ции выполняется с использованием известной в стохастической динамической оптимизации FB-стратегии (стратегии учета об­ ратной связи, см. 9.4.2). Специально для усвоения метода ав­ торы вводят понятие стохастической линейной программы

< b , х > 0 , Zi = c'x = max.

Цель Кофлера и Менга состояла в количественном согласо­ вании информации, характеризующей конкретную ситуацию, с возможными вариантами решения, что совпадает с постанов­ кой задачи в разд. 7.1, хотя критерии выбора различаются.

Метод КЛИ не содержит никаких конкретных указаний, как и откуда получать оговоренную выше кусочно-линейную ин­ формацию при наличии объективного описания существующей ситуации. Таким образом, степень объективности КЛИ оценить нельзя, что, конечно, серьезно ограничивает возможности широ­ кого применения адаптивного критерия.

Рассматривая вопросы, связанные с оценкой риска, анало­ гично рассуждениям, проведенным в разд. 7.1, и интерпретируя границы доверительных интервалов вероятностных оценок рас­ пределения параметров или полученные для них наиболее не­ благоприятные распределения параметров (см. разд. 6.4.1 и 6.4.2) как экстремальные точки и, соответственно, экстремаль­ ное распределение в смысле [22], получим одинаковые резуль­ таты решения как с использованием гибкого критерия (7.1), так и с использованием адаптивного критерия. Однако вычис­ лительные затраты, связанные с применением адаптивного кри­ терия, существенно выше. Экстремальные распределения или точки необходимо получать из систем неравенств, которые со­ ставляются на основании всей возможной информации о рас­ пределении внешних состояний. Риск, сопутствующий принятию решения по адаптивному критерию [22], не оценивается, тогда как использование гибкого критерия (7.1) предусматривает оценку и контроль величины допустимого риска. Гибкий крите­ рий принятия решения (7.1) характеризуется большой степенью общности с классическими критериями — при соответствующей оценке риска е* выбор варианта решения может выполняться, кроме выше описанных случаев, по S-критерию (разд. 3.3), а использование эмпирико-прогностического доверительного фактора способствует эффекту стабилизации выбора варианта решения при повторных случаях принятия решения в аналогич­ ной ситуации. Таким образом, область применения данного критерия значительно шире по сравнению с классическими и содержит элементы моделирования процесса с целью улучше­ ния качества решения.

8

СУБЪЕКТИВНО УСТАНАВЛИВАЕМЫЕ ПАРАМЕТРЫ

8.1. Проблематика

Несмотря на само собой разумеющееся требование — опре­ делять параметры настолько исчерпывающе, насколько это возможно, из объективных данных (например, на основе мате­ матических, физических или технических закономерностей или возможно более точных измерений и наблюдений), встречают­ ся, однако, ситуации, когда уровень имеющейся информации столь низок, что нельзя избежать субъективного установления параметров. Таким образом, в технике, как и в других областях деятельности, существует множество проблем, связанных с субъективным установлением параметров. Далее будут приве­ дены некоторые сведения и указания из этой области, причем прежде всего будет обращено внимание на недостатки и опас­ ность ошибок.

Прежде всего нужно подчеркнуть, что субъективное опреде­ ление параметров в технике не снискало себе доброй славы. Так, например, сплошь и рядом один и тот же специалист, оце­ нивая вероятности по различным дискретным реализациям ка­ кого-либо параметра, приходит к противоречивым выводам о его истинном значении. Оценки компетентных комиссий экс­ пертов также порой ведут к разочаровывающим результатам, так как за счет увеличения числа экспертов устраняются ско­ рее случайные, а не систематические ошибки, но зато возникают другие источники ошибок, такие, как взаимное влияние оценок.

Несмотря на это, субъективные оценки в проектно-конструк­ торских работах и промышленности часто присутствуют в не­ контролируемой форме. Они проявляются в произвольных, за­ частую лишь словесно описанных предположениях, которые, с одной стороны, нередко невыгодным образом ограничивают результат, а с другой, освобождают исследователя от анализа влияний различных факторов. Даже в стандартах встречаются такие субъективно установленные параметры, коэффициенты и допущения, не имеющие никакого серьезного обоснования.

Иногда вопрос о правильности таких предположений всплы­ вает через годы, и нет никакой возможности восстановить, на основании чего и как они были сформулированы. Понятно, что специалисты часто располагают информацией о технической

104 Глава 8

ситуации, которую нельзя выразить в фиксированной аналити­ ческой и количественной форме. Иногда можно сказать лишь то, что определенные комбинации состояний невозможны, дру­ гие — возможны, а третьи — в большей или меньшей степени ве­ роятны. Эти утверждения основываются на жизненном опыте, аналогичных суждениях о сходных процессах или приблизи­ тельных расчетах. Коль скоро нет более точной информации, разумно использовать и эти грубые предварительные знания в возможно более упорядоченной, обозримой и воспроизводимой форме.

Как уже указывалось выше, без субъективного определения параметров в технике не обойтись, несмотря на связанные с этим трудности. Это может стать необходимым, если нельзя измерить нагрузки, прочность, несущую способность или ресурс либо нужно выполнить требования к качеству приборов или установок. Необходимы такие оценки и при сетевом планиро­ вании.

Нужно делать различие между параметрами, которые долж­ ны быть оценены на основе прошлой информации — выбороч­ ных данных и результатов наблюдений, и такими параметрами, значения которых с большей или меньшей долей случайности должны реализоваться в будущем. В последнем случае нужно прежде всего оценить, останутся ли теперешние условия неиз­ менными в будущем, когда будут реализовываться прогнози­ руемые значения параметра. Если дальнейшее развитие зави­ сит от произвольных и необозримых решений, то информация из прошлых наблюдений может потерять значение и оценка в конце концов может вообще не состояться.

В заключение можно сформулировать такое основное поло­ жение относительно проблемы субъективных оценок: субъек­ тивные оценки допустимы только тогда, когда отсутствуют объ­ ективные возможности для получения требуемых данных. В том случае, когда субъективные оценки неизбежны, их необходимо осуществлять по единым проверенным правилам, следуя опре­ деленному образу действий, чтобы свести к минимуму влияние недостатка информации. Такие правила и образ действий будут описаны ниже.

8.2. Подготовка и проведение оценок

Здесь мы дадим общие рекомендации о том, как проводить подготовительный этап субъективных оценок. От конкретной ситуации зависит, в какой мере эти рекомендации могут быть учтены.

После определения подлежащего оценке объекта и тщатель­ ной проверки, что необходимые данные можно получить только субъективным путем, субъективную оценку целесообразно под­ готавливать по следующим этапам:

1)выбор области оценки;

2)изготовление формуляров для опроса и подведения

итогов;

3)организация (регистрация, план проведения, программа расчетов и т. д.) оценивания;

4)определение общего числа экспертов и персональный

выбор.

Кроме того, нужно учесть следующее.

Область оценки должна быть достаточно широкой, чтобы с самого начала не повлиять на результат оценки; при необходи­ мости следует предварительно провести специальную экспер­ тизу. Опросный лист отражает в сжатой и ясной форме задачу опроса и содержит далее интересующие организаторов вопросы, которые могут быть, например, даны и в форме таблиц, чтобы опрашиваемому достаточно было просто отметить вариант от­ вета. Иногда имеет смысл провести предварительно опрос в узком кругу специально не оповещенных заранее сотрудников, поскольку таким путем можно выявить неясности и нежелатель­ ные интерпретации вопросов, а также получить полезные ре­ комендации относительно дополнительных вопросов.

Организация оценивания тесно связана с конкретными дан­ ными, относящимися к задаче, так что общие указания здесь обычно не требуются. Важно установить соразмерное число опрашиваемых. В особых случаях, когда нет оснований боять­ ся ни случайных, ни систематических ошибок, достаточно узнать мнение единственного компетентного специалиста. В общем случае, когда прежде всего речь идет об усреднении случайных ошибок, правильную линию должна наметить связь, описывае­ мая формулой

N>q2(a)(D2/F>). (8.1)

В этом соотношении, основывающемся на центральной предель­ ной теореме теории вероятностей, символы обозначают: q(а) — квантиль порядка 1—а/2 стандартного нормального распределе­ ния; D2—дисперсия оценки; F —допустимое отклонение полу­ ченных оценочных значений от того значения, которое получи­ лось бы при бесконечном числе оценивающих; N — число экс­ пертов, при котором вероятность того, что ошибка оценки не превышает F, по меньшей мере равна 1—а.

Величину допустимого отклонения F и вероятность ошиб­ ки а задать относительно просто, после чего легко определить,

нужно знать дисперсию оценки, которая характеризует рассея­ ние отдельного оценочного значения и в свою очередь опреде­

Однако перед проведением оценки значения Xi неизвестны; кро­ ме того, в формулу для D2 входит N, которое как раз и нужно определить. Поэтому применение формулы (8.1) предполагает, что мы уже знаем величину дисперсии D2, например из преж­ них аналогичных оценок или предварительно проведенной в по­ рядке подготовки пробной оценки. В конкретных оцениваемых ситуациях можно, например, провести оценку в кругу наиболее компетентных лиц. При этом верхняя граница для N опреде­ лится практическими соображениями (допустимыми затратами

вышает N, то оценку можно считать справедливой и характе­ ризующейся вероятностью ошибки а и максимальным отклоне­ нием F.

В заключение следует добавить, что к субъективной оценке нельзя привлекать пристрастных лиц. Нельзя допустить, чтобы уже при постановке проблемы проявились предубежденность и заинтересованность опрашиваемых в определенном результате.

Точка зрения конструкторов, проектировщиков, изготовите­ лей и эксплуатационников технических устройств по определен­ ным вопросам может быть весьма типичной, ярко выраженной и резко различной для указанных групп. Желательно, чтобы эксперт обладал такими качествми, как:

— предварительные знания и профессионализм, достаточные для суждения об оцениваемом объекте;

—самостоятельность суждений, хорошая память, чтобы про­ межуток времени между заключением об оценке и мо­ ментом опроса не влиял на результат;

—наличие знаний о сходных случаях;

— логические способности для суждения об аналогичных, но не идентичных ситуациях.

Обычно эти качества очень трудно проконтролировать и нет каких-либо точных критериев для их распознавания. Руководи­ тель экспертного опроса должен в значительной степени пола­ гаться здесь на собственный опыт и интуицию. С другой сторо­ ны, отказываться от учета этих требований нельзя.

Субъективная оценка может касаться значения какой-то важной величины, границ интервала, в котором следует ожи­ дать появления или распределения этой величины. Не стоит, однако, ожидать очень уж хорошего согласия субъективно оце­ ненного распределения с истинным.

8.3.Обработка данных

8.3.1.Интерквартиль оцениваемой величины

Данные для оценки целесообразно обработать по методу интервалов [23]. При этом для искомой величины исходят из взятого с запасом диапазона и разбивают этот диапазон на ин­ тервалы (обычно одинаковые). Схема опросного листа приве­ дена в табл. 8.1. (Строго говоря, в такой таблице границы ин­ тервалов следовало бы указывать только раз. В противном слу-

Таблица 8.1. Схема опросного листа

чае в инструкции, указывающей, как маркировать ответы в опросном листе с дважды повторенными значениями границ, нужно определенно установить, следует ли отмечать левый, правый или оба интервала.) От опрашиваемых требуется от­ метить один или несколько интервалов, в которые должна, по их мнению, попасть величина. По методу интервалов из полу­ ченного ряда отметок выделяют центральную часть как оце­ ночный диапазон искомой величины. В психологии это так на­ зываемый интерквартильный диапазон [23], в который попада­ ет 50% оценок, группирующихся вокруг центра. Этот диапазон определяют следующим образом.

Сначала рассматривают закрытый слева и открытый справа диапазон [а, Ь), в котором предполагается наличие оценивае­

Далее в качестве оценки параметра можно использовать так на­ зываемую медианную оценку, т. е. 50%-й квантиль смешанного распределения, определяя ее по формуле:

и2J

В заключение определяют характерные значения оценки —так называемые модальные величины распределения. Это такие осо­ бые значения, которые имеют максимальную относительную частоту появления; поэтому иногда их называют предпочти­ тельными. Определяются они условием

МО= {weS : w =max br},

г

где МО — множество модальных величин.

Для наиболее часто встречающихся в прикладных задачах распределений медиана лежит между средним и модальным значениями. Практика подтверждает, что среднюю величину Ь и медиану ME по сравнению с модальной величиной МО нужно оценивать с двойным весом и вычислять, таким образом, оце­ ниваемую величину следующим образом:

6== — (26+2МЕ+МО).

5

\j(.4. Гибкий выбор при субъективной полезной информации

Описанный в гл. 7 гибкий критерий принятия решения ба­ зируется, как особенно ясно из условия G3 и последнего факто­ ра в G4 [ с м . формулы (7.4) и (7.5)], главным образом на мини­ максном (ММ) критерии. И разумно, и желательно, чтобы, на­ пример, при отсутствующих или ограниченных возможностях наблюдения, характеризующихся крайне малым объемом вы­ борки, пессимистический, т. е. ориентирующийся на наихудшие условия, ММ-критерий служил бы оптимальной страховкой при принятии решения. Однако в практике принятия решений часто встречаются также ситуации, в которых, несмотря на отсутст­ вующие или недостаточные возможности наблюдения, имеется полезная информация, которую нельзя обработать объектив­ ным путем. При объективизации процессов принятия решения такая субъективная информация неизбежно остается без вни­ мания. Поэтому возникает вопрос, нельзя ли обработать эту ин­ формацию, переводя ее субъективными взвешенными оценками или гипотетическими вероятностями £/, / = 1 ,..., п (п — общее число возможных состояний), в категорию, аналогичную часто­

те выборки, и применяя гибкий критерий, чтобы не исходить из ситуации, более пессимистической, чем фактически имеющаяся. При широкой возможности субъективных влияний нужно всегда учитывать опасность неконтролируемых умозаключений, воздей­ ствующих на результаты решения. Базу для модифицированной обработки обеспечивает G-критерий [разд. 4.3, формула (4.9)].

В этом случае гипотетические вероятности qj можно учесть в оценочной функции

ZG=max min i !

не прибегая к осторожности ММ-критерия. Вместо условия G3 (см. (7.4)] получаем теперь

ответствующие изменения должны претерпеть и доверительные факторы из разд. 6.4, например, для эмпирико-прогностического доверительного фактора (6.29) и соответственно (6.35) теперь получим:

в остальном соответствует описанному в разд. 7.1 способу.

8.5. Примеры

Описанные в разд. 8.3 методы оценки будут здесь проиллю­ стрированы на конкретных примерах. В рассматриваемом ниже примере речь идет об оценке числа расположенных амфитеат­ ром рядов в лекционном зале.