Критерии принятия решений и их шкалы

из "Управленческие решения Изд4 "

Заметим, что с философских позиций критерий и оценка критерия — это одно из проявлений категорий качества и количества. Качество как совокупность свойств, отделяющих (выделяющих) один объект от другого, неотрывно от объекта. Количество же можно изучать отдельно, не привязываясь к конкретному объекту. В процессе измерения происходит как бы объединение полезных свойств качества и количества. Известно [21], что измерение — это процесс приписывания объектам таких символов, чтобы можно было, сравнивая символы по их значениям, делать выводы о свойствах связей объектов между собой. Для ТПР это означает следующее. Если какая-то альтернатива предпочтительнее другой, то у более предпочтительной альтернативы оценка по выбранному критерию должна принимать более предпочтительное значение. Тогда логично предположить, что, выбрав альтернативу с наилучшим значением оценки критерия, ЛПР тем самым выберет наилучшую альтернативу . [c.85]
Соотношение (1.2.1) следует понимать так если какая-то альтернатива не хуже какой-то другой, то значение оценки полезности для более предпочтительной альтернативы должно быть не ниже, чем Для менее предпочтительной. В нашем случае альтернатива а не менее предпочтительна, чем альтернатива Ь, следовательно, функция полезности u(W) должна иметь значение u(W(a)) не меньше, чем u(W(b)). Обратим особое внимание на знак двойной импликации — тогда и только тогда — в выражении (1.2.1). Это очень важно. Так вот, следуя этой особенности в записи выражения для функции полезности, мы обязательно будем полагать, что и обратное всегда верно. Именно обязательность и возможность обратного прочтения выражения (1.2.1) позволит нам сделать технологический прорыв во внедрении теории ТПР в практику управления. [c.86]
Идея всех технологий отыскания наилучшего решения в этом случае оказывается на удивление простой. Стоит только найти альтернативу, обладающую максимальной полезностью, и она, скорее всего, с точностью до построенной модели u(W) предпочтений окажется действительно наилучшей для реализации в операции. Заметим, что с позиций чистой математики наилучших альтернатив может быть несколько, так как максимум функции полезности может, в принципе, достигаться на нескольких элементах множества определения. В такой ситуации только интерпретации помогут ЛПР выбрать лучшее решение из наилучших альтернатив . [c.86]
Схема принятия ЛПР частных решений относительно формы критерия графически представлена на рис. 1.2.2. [c.88]
Разработаны и широко используются разнообразные по своим свойствам шкалы для измерения значений критериев. Эти шкалы позволяют в наибольшей степени обеспечить требование высокой информативности при решении задачи и одновременно добиться необходимой простоты и экономии средств при измерениях. Например, если цель измерения — разделить объекты на классы по заданному признаку (например, пригодны — не пригодны ), то используют так называемые номинальные, или классификационные шкалы. При этом приемлемыми являются любые формы представления оценок, которые позволят отделить объекты из разных классов друг от друга. Так, ЛПР может допустить считать, все что пригодно — это единица, а все, что не пригодно — это ноль. Над значениями оценок в номинальных шкалах можно производить любые взаимно-однозначные преобразования, и при этом смысл высказываний, задаваемых выражением (1.2.1), сохраняется. [c.89]
Если целью измерения будет упорядочение объектов одного класса в соответствии с интенсивностью проявления у них какого-то одного общего свойства, то наиболее выразительной и экономной будет ранговая шкала. Например, если общим для характеристики экономической ситуации будет признак Рост производительности труда , то ЛПР может упорядочить разные способы повышения производительности труда, например, в порядковой шкале со значениями высокий , средний , низкий . Здесь также можно присвоить градациям шкалы числовые значения — ранги. Шкала в таком случае называется ранговой. Например, если первому в упорядоченном ряду способу наступления присвоить ранг, равный 1, второму — равный 2 и т. д., то получим так называемую прямую ранговую шкалу. Возможно ранжирование и в обратных ранговых шкалах, где более предпочтительному объекту присваивается больший, а не меньший ранг. Оценки в ранговых шкалах допускают любые монотонно возрастающие или монотонно убывающие преобразования. [c.89]
Номинальные и ранговые шкалы относят к классу так называемых качественных шкал. Однако в практике достаточно часто встречаются случаи, когда просто качественного суждения об упорядочении альтернатив недостаточно. Например, ЛПР для принятия решения требуется не просто узнать, что одна из альтернатив осуществления повышения производительности труда обеспечивает темп выше, чем другая. Ему еще нужно получить представление о том, на сколько или во сколько раз достижимая для альтернатив производительность труда выше (или ниже). В подобных ситуациях для измерения значений критериев применяют наиболее совершенный класс шкал — количественные шкалы. Подклассами количественных шкал выступают интервальная шкала, гикала отношений и абсолютная — самая совершенная из всех шкал. Абсолютная шкала допускает только тождественные преобразования над ее значениями. [c.90]
Промежуточное положение (в смысле совершенства) между качественными и количественными шкалами занимает числовая балльная шкала. В этой шкале оценки критериев выражаются в виде чисел, баллов, начисляемых по установленным ЛПР правилам. Что касается свойств балльных шкал, то чем меньше у них градаций (например, три-пять числовых градаций) и чем проще правила начисления баллов, тем ближе такие шкалы к качественным, ранговым. И наоборот, чем число градаций больше и чем сложнее правила начисления баллов, тем балльная шкала ближе по своим свойствам и возможностям к количественной, интервальной. [c.90]
Чтобы воспользоваться формальной моделью (1.2.2) для выбора наилучшей альтернативы, ЛПР должно решить несколько частных задач измерения. В самом начале, руководствуясь принципом цели, ЛПР проводит углубленный анализ своих устремлений. Оно стремится проникнуться пониманием полезности достигаемых результатов для решения проблемы. [c.90]
Наконец, отметим, что в зависимости от числа используемых для принятия решений частных показателей целесообразно различать скалярные и векторные критерии. Частные компоненты векторного критерия позволяют измерить предпочтения в отношении какого-то одного конкретного частного свойства получаемого целевого результата. Эта информация бывает полезной при тонком анализе для того, чтобы различить по предпочтительности близкие или даже эквивалентные наилучшие альтернативы , выбрать действительно наилучшее решение при слабой различимости значений оценок полезности конкурирующих альтернатив. [c.93]

Вернуться к основной статье