Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Разработка системы иерархии управления строительными организациями 17
1.1. Анализ основных понятия и определений системы иерархии управления строительными организациями 17
1.2. Разработка основной концепции формализации системы иерархии управления строительными организациями 35
ГЛАВА 2. Математическая модель обеспечения принятия решений в условиях не полной информации 55
2.1. Основы математического обеспечения принятия решений для системы иерархического управления строительной организации в условиях не полной информации 55
2.2. Общая схема принятия решений для выбора предпочтительной альтернативы и оценки достоверности следствий принятия решений 70
ГЛАВА 3. Построение и анализ иерархической структуры для выбора схемы организации управления проектом ... 85
3.1. Структуры предпочтений для оценки приоритетов схем организации управления проектом 85
3.2. Принцип синтеза решений для ранжирования схем организации управления проектом 95
ГЛАВА 4. Разработка методологии анализа управленческих решений на примере системы экологической безопасности 104
4.1. Процедуры принятия управленческих решений на основе экспертной информации 104
4.2. Экспертный анализ задачи выбора определенного типа биодеструктора для ликвидации аварий на магистральных нефтепроводах ... 122
Общие выводы 142
Литература 143
- Разработка основной концепции формализации системы иерархии управления строительными организациями
- Общая схема принятия решений для выбора предпочтительной альтернативы и оценки достоверности следствий принятия решений
- Принцип синтеза решений для ранжирования схем организации управления проектом
- Экспертный анализ задачи выбора определенного типа биодеструктора для ликвидации аварий на магистральных нефтепроводах
Введение к работе
Совершенствование управления на всех уровнях - огромный и еще мало востребованный резерв повышения эффективности хозяйственной деятельности в строительных отраслях производства, а качество управления в конечном счете определяется принимаемыми плановыми, организационными и оперативными решениями. В процессе принятия решений обычно выделяют процедуры формулировки (определения) целей, выбора показателей степени достижения целей (критериев), синтеза возможных альтернатив поведения и выбора из них наиболее рациональной.
В теории принятия решений существует довольно много самостоятельных школ. Тем не менее их можно объединить в два основных направления, Первое направление, оставляя в стороне процедуры формирования целей и выбора критериев, рассматривает лишь формальные методы поиска оптимального решения. Здесь чаще всего процедура принятия решения сводится к некоторой задаче математического программирования. В ряде случаев, когда известны законы распределения случайных значений характеристик рассматриваемых процессов, эти методы позволяют получать решение в условиях неопределенности. Методы математического программирования нашли широкое применение во многих областях народного хозяйства. Их теоретическое и практическое значение трудно переоценить. Однако они не решают наиболее трудную часть проблемы — выбор целей, критериев, ограничений и разрешение различного вида неопределенностей, связанных с условиями принятия решений. Кроме того, к недостаткам этого направления относится полное игнорирование неформализуемых факторов, определяющих решение. Среди них наиболее важными являются индивидуальные опыт и способности принимающего решение, а также многокритериальность при выборе альтернатив поведения.
Второе направление в теории принятия решений главное внимание уделяет формальному исследованию процедур формирования целей, выбору
критериев, а также выбору альтернатив поведения с учетом указанных выше неформализуемых факторов. Общей главной чертой всех подходов этого направления является включение человека, принимающего решение, в логико-математическую процедуру выбора альтернатив поведения. Человек должен выдать основополагающие оценки, превращающие принятую математическую процедуру в одну из схем математического программирования.
Это перспективное направление находится в стадии становления. Его дальнейшие успехи связаны с необходимостью разработки новых математических методов, имеющих дело с неоднозначными функциями и внедрением новых методических приемов управления. А пока полученные результаты применимы главным образом в сфере индивидуальных решений, не связанных с руководством сложными социальными системами. Стремление как можно более полно отразить индивидуальные склонности человека, принимающего решение, привело к тому, что стали игнорироваться объективные факторы, т. е. в сравнении с первым направлением наблюдается другая крайность. Существенными недостатками методик известных работ этого направления в теории принятия решений являются относительная громоздкость математического аппарата и необходимость длительного участия человека в процессе выбора оптимального решения. Кроме того, предлагаемые методы рассчитаны на высокую математическую подготовку человека, принимающего решение, обладающего навыками обращения с абстрактными категориями и понятиями. Эти недостатки не позволяют использовать разработанные методы непосредственно в управлении сложными социальными системами.
Вместе с тем практика управления народным хозяйством требует создания теории принятия решений, учитывающей, с одной стороны, объективные закономерности управляемых процессов, а с другой — индивидуальный опыт управления и конкретные интуитивно-логические приемы лица,
6 принимающего решение. Такая теория необходима для обеспечения ответственных и сложных решений, требующих глубокого анализа и научного обоснования.
В настоящей работе рассматриваются вопросы теории принятия решений в системе иерархического управления строительной организации (СИУСО) нефтегазового комплекса. К таким системам будем относить различные строительные организации, имеющие иерархическую структуру управления и являющиеся частью какой-либо более общей системы. Примерами таких систем могут служить министерства, ведомства, производственные объединения в совокупности с предприятиями, выпускающими определенную строительную продукцию.
Принятие решений в отдельных звеньях такой системы сопряжено с рядом особенностей.
Во-первых, большинство решений принимается в ситуациях, ранее не встречавшихся, поскольку полное совпадение ситуаций в экономической или строительной области — событие практически невероятное.
Во-вторых, выбор вариантов действий происходит, как правило, в условиях высокой степени неопределенности, связанной как со случайным характером управляемого процесса, так и с неоднозначностью целей, критериев, альтернатив действий и их последствий.
В-третьих, решения, даже самые ответственные, принимаются в условиях довольно жесткого ограничения по времени.
Эти особенности предъявляют определенные требования к математическому обеспечению принятия решений в СИУСО. Разработка математического обеспечения в этих условиях наталкивается на целый ряд проблем. Эти проблемы возникают как при рассмотрении системы в целом, так и при рассмотрении ее отдельных звеньев, деятельность которых регламентируется вышестоящим звеном управления и направлена на руководство подчиненными подсистемами.
Первой проблемой можно назвать описание функционирования СИУСО. СИУСО должна быть представлена с позиций целостности и иерархичности. Наибольшую трудность составляет отражение иерархической структуры связей и отношений в ходе функционирования СИУСО. Необходимо создать достаточно компактный и наглядный математический образ системы, а с другой стороны, ввести большое число переменных для сохранения в этом описании всех существенных свойств и особенностей СИУСО. Не менее сложным делом является формализации процессов управления в СИУСО. Здесь центральный вопрос — отражение в математическом описании координации действий элементов СИУСО относительно общих целей системы. Координация действий элементов свойственна только иерархической системе управления и поэтому опыт описания синтеза управления в одноуровневых системах практически неприменим.
Вторым вопросом является выбор количественной формы выражения целей и задач функционирования системы. В общем случае цель формулируется на естественном языке. Свойственная этому языку неоднозначность понятий и интуитивное представление о желаемом исходе событий даже самому принимающему решение не позволяет выразить цели и задачи системы в целом и ее подсистем однозначны в количественной форме. Обычно цели и задачи могут быть описаны лишь некоторой системой взаимосвязанных характеристик. Содержание и число подобных характеристик определяются в сильной степени общей целью. Однако и здесь присутствует высокая степень неопределенности, которая не может быть разрешена без анализа возможных альтернатив поведения подсистем и прогноза событий по этим альтернативам. Введение меры степени приближения к цели системы по результатам функционирования подсистем составляет суть рассматриваемой проблемы. Существующие способы поиска управления по векторному критерию не могут быть применены к решению данной проблемы, ибо с их помощью, как правило, не удается построить
непротиворечивую систему оценок.
Второй проблемой является информационное обеспечение решения. В ней можно выделить две стороны. Одна из них связана с задачей переработки информации. Как правило, информация поступает в какое-либо звено на языке других уровней иерархической системы управления, т. е. либо нижестоящих, либо вышестоящих. При поступлении информации от высшей инстанции требуется ее детализация, а при поступлении информации от подчиненных инстанций необходимо ее обобщение. Формально это означает перевод поступающей информации на язык, принятый на данном уровне управления. И в том и в другом случае этот перевод неоднозначен. Основной задачей здесь является отыскание способа разрешения этого вида неопределенности. Вторая сторона проблемы связана с необходимостью построения гипотезы о состоянии подчиненной подсистемы по имеющейся информации. Надежность гипотезы зависит от степени неполноты информации. Отсюда следует математическая задача оценки надежности возможных гипотез о состоянии подсистемы и в конечном счете определения влиянии этой оценки на качество принимаемого решения.
Третья проблема связана с выбором критерия «качества» принимаемого решения. Здесь можно выделить две задачи. Первая—формализованное описание и измерение различного рода неопределенностей, с которыми сталкивается административный аппарат в ходе выработки решения. Без объективного измерения степени разрешения встретившихся неопределенностей невозможно говорить об объективной оценке качества принятого решения. Исследования поэтому вопросу крайне разрозненны и малочисленны. Вторая задача—собственно выбор и обоснование показателей, которые, обладая общеизвестными свойствами критериев — соответствием, критичностью, устойчивостью и удобством вычисления, обеспечивали бы возможность учета как объективных, так и субъективных
факторов, влияющих на решение. В числе последних важнейшим можно считать, например, уверенность лица, принимающего решение, в правильности исходных посылок и выводов из них при количественной оценке неформализуемых факторов или явлений, относительно которых отсутствует надежная статистика. Подавляющая часть исследований по теории принятия решений оставляет в стороне этот важнейший аспект, без которого чаще всего невозможно оценить целесообразность того или иного решения.
Достаточно сложной является задача формирования приемлемых альтернатив поведения подсистемы. Каждой гипотезе о состоянии подсистемы объективно соответствует некоторый допустимый класс альтернатив поведения. При большом числе гипотез и большом числе альтернатив задача выбора наилучшей альтернативы поведения становится необозримой. Трудность состоит в том, чтобы, не оценивая все возможные альтернативы, выбрать такой их подкласс, который, во- первых, содержал бы наилучшую альтернативу, и, во-вторых, число альтернатив в нем не превышало бы некоторого конечного значения. В связи с этим и возникает четвертая проблема — создание формального аппарата качественной оценки групп альтернатив, объединяемых какими-то общими признаками.
Прогноз возможных исходов по той или иной альтернативе в значительной мере зависит от неформализуемых факторов (например, психологических факторов, неполного знания законов функционирования подсистемы и т. д.). Единственным способом разрешения этого вида неопределенности является экспертиза, основанная на интуитивно-логических представлениях о ходе процесса. Задача точно такого же характера возникает и при формировании гипотез о состоянии подсистем.
В процессе принятия решения в рассматриваемых системах человек сталкивается, как правило, с уникальными ситуациями и явлениями, для которых не существует вероятностных оценок, имеющих частотный
характер. В результате приходится использовать так называемые «субъективные» вероятности исходов тех пли иных событий. Но это не означает отсутствие в них определенной доли объективности, поскольку интуиция — это неформализованный опыт привлекаемых к оценке экспертов.
Следующая проблема — перевод интуитивных оценок перечисленных типов в количественные без участия принимающего решение.
И наконец, последний но ни не менее важной является проблема реализации разрабатываемых математических подходов, т. е. создание практически пригодных формализованных методик обеспечения процессов принятия решений в СИУ СО. Формальный аппарат должен:
— обеспечивать высокую оперативность принятия решений;
—быть простым и удобным;
—обеспечивать выдачу наглядных, обозримых и «информативных» выходных результатов.
Практика работы показывает, что очень часто время, отводимое на принятие решений, измеряется не сутками, а часами. Удовлетворение хотя бы одного этого требования вырастает в очень сложную задачу.
Решение перечисленных проблем позволит, по нашему мнению, учесть больше объективных факторов в процессе принятия решения по сравнению с традиционными подходами, благодаря чему повысится научная обоснованность решений. Формальный аппарат должен помочь принимающему решение осознать строгую логическую структуру выбора наилучшего варианта действий, представить ее в виде упорядоченных количественных отношений, отражающих его собственные индивидуальные интуитивно-логические представления о сущности рассматриваемых явлений, и тем самым принять непротиворечащее этим представлениям решение.
Негативные процессы, происходившие в последние годы в финансовой
11 системе страны, обострение кризиса неплатежей привели к падению инвестиционной активности государства, предприятий и организаций всех форм собственности.
В этих условиях «самовыживание» строительного комплекса нефтегазового комплекса способностью конкретного предприятия приспосабливаться к изменяющейся экономической конъюнктуре, полностью реализовать внутренние резервы, диверсифицировать производство в поисках новых рынков товаров и услуг.
Обществу ЗАО «ЛУКойл-Нефтегазстрой» удалось сохранить и обеспечить достаточно высокие темпы строительства в Западно-Сибирском регионе Тюменской области, гг. Перми и Волгограде, других районах России.
ЗАО «ЛУКойл-Нефтегазстрой» занимает лидирующее положение среди строительных компаний нефтяного комплекса России. Это лидерство обусловлено, прежде всего, стратегией компании «ЛУКОЙЛ» - одной из крупнейших компаний мира, деятельность которой направлена на освоение новых месторождений как на территории России, так и за ее пределами.
Сегодня ЗАО «ЛУКойл-Нефтегазстрой» выполняет более 72% всех объемов капитальных вложений НК «ЛУКОЙЛ» и рост организации напрямую связан с ростом объемов добычи, транспортировки и переработки нефти и газа. С целью повышения надежности строительного комплекса, в «ЛУКойл-Нефтегазстрой» постоянно работают над освоением сопутствующих секторов строительного рынка, таких, как строительство автодорог и обустройство морских месторождений нефти, расширяются объемы жилищно-гражданского строительства. ЗАО «ЛУКойл-Нефтегазстрой» способно выполнять работы от проекта до ввода в эксплуатацию завершенных объектов, а также их ремонт, реконструкцию и модернизацию, включая сервисное обслуживание целых месторождений и транспортных систем. Сложившаяся в настоящее время обстановка должна быть в максимальной степени использована для укрепления и развития
производственных мощностей дочерних структур, обновления активной части их основных фондов, улучшения технического состояния машинного парка. Но главным для «ЛУКойл-Нефтегазстрой», бесспорно, является обеспечение строительными мощностями инвестиционных задач нефтяной компании «ЛУКОЙЛ».
Выход на новые объекты, новые регионы в соперничестве с другими строительными компаниями потребует от «ЛУКойл-Нефтегазстрой» не только простого наращивания численности рабочих и техники, но и качественного обновления всего производственного потенциала, использования преимуществ международной системы качества ИСО-9000, широкого применения новых материалов, конструкций и самых передовых технологий и методов управления строительством. Рост объемов строительства вызывает необходимость постоянного совершенствования структуры управления. В практике российского управленческого менеджмента традиционно применятся схемы вертикально ориентированные на окончательное принятие решения на верхнем уровне управления, т.е. лицом, принимающим решение. Такая вертикаль эффективна когда низовые производственные подразделения находятся как в управленческой, так и в финансовой зависимости от аффилированной структуры.
Такая схема имеет ряд преимуществ, таких как: взвешенное принятие решения, возможность контроля за исполнением решения, за прохождением финансовых и материальных потоков в целом по организации, долгосрочное планирование деятельности и др. Вместе с тем, по мере роста объемов работ, принятие управленческого решения затягивается, управленческий персонал растет и приобретает не управленческие, а совещательные функции. Решение не только конкретных задач управления производством, но и выработки стратегии развития организации, как комплекса, делегируются или переходят в низовые структуры, что в свою очередь, вынуждает их наращивать собственный управленческий персонал.
Результатом развития такой схемы является усложнение реализации управленческих решений, параллелизм в работе служб, лишение инициативы работников управления среднего звена и как результат, снижение эффективности управления производством.
Альтернативой вертикальной схемы управления служит проектно-ориентированная система управления, основанная на использовании современных форм и методов проектно-строительного. менеджмента. При этом каждая крупная стройка рассматривается как отдельный проект.
Такой подход к вопросам управления производством успешно реализован за рубежом, а в России применяется в проектировании, где ответственные исполнители несут ответственность за весь комплекс работ по созданию объекта, включая финансирование.
Примером реализации подобного подхода в строительстве может служить управление строительством нефтепровода Пермь - Альметьевск -Запад и строительство комплекса глубокой переработки нефти «Т-Стар» в г. Пермь.
Для выполнения проекта назначается управляющий и создается соответствующая структура (команда, управление по проекту) временная или постоянная. В основу управления закладывается четкое планирование работ, поставок и услуг на всех стадиях инвестиционного цикла, постоянный мониторинг хода реализации проекта, своевременное внесение корректирующих изменений.
По каждому проекту ведется своя система документации, включающая договоры по проекту, планы и графики выполнения работ, отчеты, переписку и т.д., которая позволяет анализировать ход реализации проектов, оперативно реагировать в процессе их развития, накапливать опыт, и т.д.
Система проектного инжиниринга занимает ведущее место в процессе управления. «Экономия» на этом этапе исключает возможность совершенствования и развития строительного комплекса в целом и в
частности в направлении применения новых строительных технологий. Стали более жесткими нормативные, законодательные и экологические требования к проектируемым объектам. Появилась потребность в обеспечении строек качественной проектной документацией.
Развитие структуры «проектного инжиниринга» в составе ЗЛО «ЛУКойл-Нефтегазстрой» с включением в систему генподряда профильных проектных институтов, является назревшей необходимостью и позволит координировать реализацию инвестиционных процесс на всех его стадиях.
Избежать потерь на стадии подготовки строительства можно путем централизации формирования заказов на проектирование основных производственных объектов, подлежащих строительству силами службы проектного инжиниринга.
В соответствии с вышеизложенным возникла необходимость в проведении специальных исследований, направленных на изучение принятий решений при функционировании строительных организаций нефтегазового комплекса.
Основные положения работы были сформулированы и развиты на базе обобщенного автором опыта исследований по теории принятия решений в области управления проектами, экологической безопасности и стратегического развития энергетических систем, изложенного в работах В.Л. Березина, П.П. Бородавкина, В.П. Безкоровайного, Л.Г. Телегина, А.А. Гусакова и других.
Цель диссертационной работы - совершенствование методов анализа принятия решений в системах иерархического управления строительных организаций при управлении проектами строительства, эксплуатации объектов нефтегазового комплекса и обеспечении их экологической безопасности.
В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе решаются следующие задачи:
разработка основной концепции формализации системы иерархии управления строительными организациями;
разработка математической модели обеспечения принятия решений в условиях не полной информации;
исследование схемы принятия решений для выбора предпочтительной альтернативы и оценки достоверности следствий принятия решений;
исследование иерархической структуры для выбора схемы организации управления проектом;
разработка методологии анализа управленческих решений на примере системы экологической безопасности нефтетранспортных предприятий.
Научная новизна. Представленная работа является комплексным теоретическим исследованием по изучению методов принятия решений и направленным на изучение вопросов совершенствования структуры управления строительными организациями нефтегазового комплекса.
Впервые разработана основная концепция формализации системы иерархии управления строительными организациями и на ее основе разработана математическая модель обеспечения принятия решений для выбора предпочтительной альтернативы.
На основе метода анализа иерархий предложена методика выбора и ранжирования схем организации управления проектом.
Практическая ценность научных исследований и реализация работы в промышленности. Полученные в диссертационной работе результаты позволяют вырабатывать оптимальные решения и эффективно управлять процессом совершенствования нормативной базы проектирования и строительства объектов нефтегазового комплекса, способствуя повышению их экологической безопасности.
В процессе работы было выполнено опытно-промышленное испытание особенностей выбора и использования биологически активных веществ специализированным аварийно-спасательным формированием в ЗАО
16 «ЛУКойл-Нефтегазстрой» (а именно, биодеструктора «Дизойл») при ликвидации последствий аварии на магистральном нефтепроводе Горький-Рязань-1 (слой нефти толщиной до 3 мм и заболоченной местности площадью около 1500м2). Установлено, что реализация результатов работы представляет собой большую социальную значимость и представляется необходимым его внедрение в технологические процессы эксплуатации системы магистральных нефтепроводов.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на:
научно-технической конференции «Актуальные проблемы состояния и развития нефтегазового комплекса России., (г. Москва, 2001);
Международной конференции «Новые технологии для очистки нефтезагрязненных вод, почв, переработки и утилизации нефтешламов» (г. Москва 2001 г.).
Выполненные исследования являются актуальными, так связаны с
реализацией задач по обеспечению эффективной деятельности строительных
организаций в нефтегазовом комплексе страны. Разработанные методики и
алгоритмы, реализованные в виде пакета программ для персонального
компьютера, позволяют эффективно управлять процессом
совершенствования нормативной базы проектирования объектов нефтегазового комплекса, способствуя повышению их экологической безопасности.
Разработка основной концепции формализации системы иерархии управления строительными организациями
Трудность исследуемой проблемы состоит в том, что если мы хотим понять сложное явление, то нам необходимо представить его упрощенным [78]. В процессе принятия решений в строительном производстве руководитель на каждом уровне управления строительством (лицо принимающее решение) сталкивается с необходимостью анализа весьма сложных явлений (комплектация объекта необходимой техникой, выбор оптимальной расстановки технологических ресурсов и.т.д.). Особенно сложным является предвидение развития событий - прогнозирование хода строительства. Без прогноза невозможно принять обоснованное решение. В процессе прогнозирования принимающий решение пользуется упрощенными образами явлений - моделями.
Обычно при принятии решений различают мысленные, физические и знаковые модели [78]. Мысленная модель - это интуитивно-логические образы реальности, которыми человек пользуется в процессе мыслительной деятельности. Их отличительной особенностью является соответствие степени упрощения реальности содержанию решаемой проблемы. Физическая модель — это отображение реальности с помощью других реальных объектов или процессов. Знаковая модель — это модель, отражающая явление в виде символов и отношений между ними.
При принятии решения в СИУСО пользуются в основном мысленными и знаковыми моделями, хотя в отдельных случаях не исключено привлечение физических моделей. Предметом нашего рассмотрения являются знаковые модели СИУСО, позволяющие в количественной форме прогнозировать последствия принимаемых решений. Далее они именуются просто моделями. Построение моделей строительного производства сопряжено с определенными трудностями, вытекающими, главным образом, из специфических свойств СИУСО.
Содержательная теория СИУСО еще только складывается. Характерной чертой становления теории СИУСО является одновременное развитие содержательных и формальных аспектов. Это создает весьма значительную трудность, т.к. формализация требует толкования с общетеоретических позиций тех или иных вводимых математических преобразований. Отсутствие содержательной теории заставляет обращаться к эмпирическим фактам, относительно которых не всегда имеются доказательства их общности. Часть доказательств вынужденно подменяется интуитивными представлениями исследователя. Следствием этого является недостаточная строгость формализации, выражающаяся в том, что ряд положений на данном уровне наших знаний не удается сформулировать в виде теорем. В таких случаях прибегают к интуитивно непротиворечивым концепциям. Большинство научных теорий не может быть полностью формализовано. Даже такая наука, как математика (кроме формальной логики), не допускает полной формализации. Богатство смысловых оттенков, понятий, интуитивно-логических приемов содержательного описания не удается отразить с помощью какого-либо формального языка. Частичная формализация может коснуться лишь основных понятий, а полнота аксиом и логических правил вывода никогда не может быть достигнута (теорема Геделя). Все дело в степени формализации. Опыт разработки отдельных вопросов теории принятия решений [4,29,54,59,76,78] показывает, что, несмотря на значительный вес интуитивных концепций, эта теория — полезный инструмент исследования, позволяющий создавать эффективные модели СИУСО.
Обычно содержательное описание СИУСО излагается естественным языком. Основные понятия этого описания зафиксированы неявно, имеют широкую смысловую гамму. Закономерности и связи даются в общем виде, допускающем нередко различные трактовки. Сам механизм выводов основан на интуитивно понимаемой логике обобщений и умозаключений. Проблема состоит в том, как перейти от содержательного описания к моделям СИУСО, где формальная схема требует однозначности понятий, связанных строгими логическими правилами, отражающими явно зафиксированные закономерности и отношения. Она усложняется еще и тем, что иерархические отношения в СИУСО не удается отразить с помощью однозначных функций. В силу этого традиционные математические методы требуют существенного дополнения.
Другой аспект этой проблемы - отражение присущих СИУСО явлений случайной природы. Случайный характер развития процессов функционирования СИУСО наиболее полно может быть отражен с помощью некоторой вероятностной математической структуры, учитывающей законы распределения вероятностей отдельных событий и рассматривающей все возможные направления развития процессов [9,20,61,77,78]. Однако теоретические исследования и развертывание формальной теории в рамках такой вероятностной схемы затруднительны и вряд ли целесообразны. Такая математическая структура будет чрезвычайно сложной и громоздкой, что само по себе создает немалые трудности при описании и анализе процессов. Кроме того, из-за большого объема и сложности информации, а также необходимости рассмотрения всего множества траекторий процесса такая математическая теория может стать необозримой.
Следует также отметить, что общие закономерности и связи в такой математической схеме будут выражены неявно, т. е. будут существовать в ней в некоторой случайной, вероятностной форме, не поддающейся непосредственному анализу. Еще большую трудность создает наличие случайных явлений, не имеющих частотной природы, т. е. уникальных событий. Для описания этих явлений пока нет достаточно развитых математических методов [78].
Следующей трудностью, которую приходится преодолевать при построении моделей СИУСО, является проблема "разномерности". С ней неизбежно сталкиваются все исследователи сложных систем. В СИУСО она усугубляется громоздкостью описаний межуровневых отношений [12,18].
Следствием всех перечисленных выше трудностей выступает коренная проблема моделирования СИУСО - интерпретация результатов. Обычно не представляется возможным строго их классифицировать с использованием известных категорий. В силу этого интерпретация результатов моделирования функционирования СИУСО часто носит интуитивный характер и во многом становится искусством исследователя, которое заключается в умении использовать объективную количественную информацию, получаемую с помощью модели.
Общая схема принятия решений для выбора предпочтительной альтернативы и оценки достоверности следствий принятия решений
В общем случае принятие рассматриваемого класса решений организуется в виде многоэтапной человеко-машинной процедуры. Отдельные этапы схожи между собой в общих чертах и в то же время в деталях могут отличаться друг от друга.
Общим для всех этапов являются задачи, возлагаемые на человека и на формальные методы, а также порядок решения этих задач: — человек задает информацию о достоверности и полезности всех следствий; — эта информация обрабатывается административным аппаратом, подчиненным лицу, принимающему решение, с привлечением математических методов и, как правило, ЭВМ; целью обработки является максимально возможное сокращение числа альтернатив, которые могли бы рассматриваться приемлемыми или рациональными, и отбрасывание негодных, бесперспективных; — принимающий решение анализирует результаты математических выкладок и расчетов и сам отбирает рациональные с его точки зрения альтернативы, а если нужно, то осуществляет дальнейшую детализацию альтернатив и вытекающих из них следствий.
Различное содержание этапов объясняется разными способами задания человеком информации о достоверности и полезности следствий альтернатив. На начальных этапах принятия решения в СИУСО, как правило, человек в состоянии задать лишь оценки качественного характера типа: "одно следствие вероятнее (полезнее) другого", т. е. произвести простое ранжирование следствий. Подобные оценки человек может дать, не прибегая к помощи математических моделей СИУСО или основываясь на результатах моделирования с высокой степенью неопределенности. Выдача таких оценок человеком будет именоваться первым способом задания информации о следствиях. Математический аппарат, излагаемый далее и предназначенный для обработки высказываний человека на начальных этапах принятия решения, состоит из двух частей. Одна включает необходимые и достаточные условия оптимальности альтернатив, не требующие численного выражения вероятностей и полезностеи. Используя их, в ряде случаев можно существенно сузить круг альтернатив, подлежащих дальнейшему рассмотрению человеком. Вторая часть включает специальные методы, позволяющие сначала превратить оценки чисто качественного характера в некоторые доверительные интервалы, содержащие числовые значения вероятностей и полезностеи следствий, согласующиеся с качественными оценками, а затем, после определенной работы принимающего решение, превратить их в числовые значения субъективных вероятностей и полезностеи следствий. На основе полученных числовых характеристик можно, применяя известные методы математического программирования, выбрать рациональные альтернативы [67,76].
На более поздних этапах принятия решения информация о достоверности и полезности следствий может быть задана в виде доверительных интервалов, содержащих истинные числовые значения вероятностей или полезностеи следствий (второй способ задания информации о следствиях). Отмечаем, что результаты применения математических моделей и методов математического программирования несут в себе большую неопределенность в целом. Разрешая эту неопределенность, принимающий решение может задать оценки достоверности (полезности) следствий в виде доверительных интервалов. Например, если в распоряжении руководства строительной компании имеется достаточно надежная математическая модель функционирования компании в условиях противодействия конкурентов, то, варьируя в разумном диапазоне исходными данными, можно было бы с достаточной надежностью определить верхние и нижние границы оценок для всех интересующих руководство следствий альтернативы. Внося поправки на не учитываемые в модели факторы, руководство могло бы задать информацию о достоверности интересующих его следствий в виде доверительных интервалов. Естественно, такая процедура отнимает много сил и времени и ее не всегда можно организовать. Практически этот путь реализуем при достаточно малом числе конкурирующих альтернатив, т. е. на более поздних этапах принятия решения.
В общем случае задание информации о достоверности или полезности следствий в виде доверительных интервалов предполагает следующую организацию. В распоряжении принимающего решение имеются достаточно быстродействующие математические модели функционирования СИУСО, работающие при определенных допущениях и ограничениях, учитывающие фиксированный круг существенных факторов. По заданию принимающего решение в соответствии с каждой исследуемой альтернативой осуществляется моделирование деятельности СИУСО по нескольким вариантам исходных данных для модели, наиболее точно соответствующей той или иной выбранной для исследования альтернативе. Полученные числовые оценки корректируются человеком путем восполнения не учитываемых в моделях факторов. Однако включение математического моделирования непосредственно в процедуру принятия решения совсем необязательно. В ряде случаев достаточно заблаговременно рассчитать на модели ряд вариантов, а в ходе принятия решения отбирать те из них, которые ближе всего к рассматриваемой ситуации. Естественно, что точность оценок существенно зависит от близости ранее моделированных и конкретной ситуации.
На этапах принятия решения при втором способе задания информации о достоверности и полезности следствий последующая обработка с помощью математических методов сводит оценки интервального вида к точечным числовым оценкам. В силу меньшей неопределенности исходных данных результаты математических действий на этих этапах дают и меньшую неопределенность конечных результатов.
Специфической разновидностью второго способа задания информации о достоверности (полезности) следствий является представление принимающим решение доверительных интервалов в виде расплывчатых множеств с соответствующими функциями принадлежности. Ввиду его важности будем рассматривать его как самостоятельный и считать третьим способом задания информации о следствиях. Этот способ труднее для принимающего решение, чем описанные ранее, и требует дополнительной информации, которую могут обеспечить математические модели СИУСО и методы математического программирования. Указанными тремя способами задания информации о достоверности и полезности следствий и ограничиваются практические возможности человека. На практике могут встретиться самые различные комбинации способов задания информации о следствиях: например, все оценки достоверности и полезности следствий даны в виде простого ранжирования или достоверность следствий дана в виде доверительных интервалов, а полезность — в терминах расплывчатых множеств и т. д. Независимо от этого на конечных шагах работы на каждом этапе принятия решения задача принятия решения сводится к следующей стандартной математической форме.
Принцип синтеза решений для ранжирования схем организации управления проектом
Ответственные решения, принимаемые органами управления, почти всегда являются результатом компромисса, учитывающего множественность критериев, требований, ограничений, неформ ал изу ем ых факторов, экспертных оценок и суждений. Это объясняет, почему оптимизационные модели (исходящие из одного критерия или строго ранжированной последовательности формализованных критериев) не имели того успеха, на который исследователи возлагали большие надежды в период быстрого внедрения компьютеров в сферу управления.
Трудности формирования практически приемлемых решений не удалось преодолеть и с помощью вероятностных моделей управления, больше всего потому, что по чисто психологическим причинам опыт специалистов, их интуицию и предпочтения весьма трудно превратить в стандартные вероятностные построения. Поэтому практическое управление сложными объектами во многом остается (и останется еще надолго) скорее искусством, чем наукой.
Центральной проблемой формирования ответственных решений является отсутствие объективных измерителей, например, рискованности выбора стратегии развития предприятия, маркетинга данной продукции, последствий установления определенных экономических и технических нормативов и т.п.
В подобных случаях эксперты выносят суждения на основе имеющихся у них разнородных и несогласованных сведений, сложившихся стереотипов (опыта), а также личных и групповых предпочтений, свойств характера и т.п. Лица, принимающие решения (ЛПР), отлично понимают, что игнорировать эту информацию нельзя, но относиться к ней следует с известной осторожностью.
Свойства суждений при принятии решений изучают несколько научных дисциплин - логика, психология, прикладная математика (в частности исследование операций и теория принятия решений). Нужно отметить, что результаты, полученные в этих различных дисциплинах еще слабо состыкованы.
Математические модели принятия решений в сфере экономических и организационных систем (куда относится и система управления запасами определенного типа биодеструктора) обычно опираются на гипотезу существования функции полезности, экстремум которой соответствует наилучшему выбору с точки зрения данного действующего лица. Однако, важные решения подготавливаются чаще всего группами лиц или даже коллективов и возникают как компромисс их интересов. Представление совокупности этих интересов (целей, намерений, предпочтений) в виде одной функции полезности может далеко увести от существа дела.
Первоочередная задача исследователей, занимающихся внедрением методов информатики в сферу управления, теперь состоит в создании средств, позволяющих перевести на язык математики ту интуитивную информацию, которой располагают эксперты - специалисты в данной предметной области [28,52].
Для этого создают разнообразные экспертные системы, системы поддержки решений, которые в процессе диалога компьютера с пользователем (обрабатывая его ответы на поставленные программой в продуманной и четкой форме вопросы) извлекают эту информацию косвенным путем и превращают ее в формализованную информацию в так называемых базах знаний, выявляя при этом свойственную человеку несогласованность суждений о сложных предметах.
Блоки логического вывода в таких системах порождают новые суждения, которые компьютер предъявляет эксперту, объясняя логическую последовательность их получения. Оценка экспертом этих новых суждений дает дополнительную информацию, которую программа может использовать для коррекции построенных ею наборов формальных предпочтений.
Разработка системы математического сопровождения процесса оценки, анализа и выбора решений в сфере проектирования также должна быть подчинена этим целям. Для этого она должна иметь иерархическую структуру, включающую по крайней мере два уровня:
D на верхнем уровне собирается вся числовая и качественная информация, имеющаяся на данный момент, осуществляется экспертный логический многокритериальный анализ и выбор решений на основе анализа, отбора, исследования и согласования суждений экспертов или оценок, полученных с помощью оптимизационных и других вычислительных процедур (в частности, путем обработки статистических данных); D на втором уровне проводятся разнообразные исследования частных математически формализуемых задач оптимизации, исследования устойчивости решений для системы в целом, ее отдельных подсистем и объектов для конкретных этапов функционирования проектируемой системы (в частности исследования ее надежности, способов резервирования, динамики функционирования и т.п.).
Так построенная система математического сопровождения способна гибко приспосабливаться к требованиям конкретных исследований. Одна и та же система программ, баз данных и знаний может быть использована и на начальной стадии разработки проекта, когда еще отсутствуют многие элементы данных, и на более поздних этапах, когда исследователь должен согласовать различные части решений, пересчитывая лишь отдельные задачи при уточненных данных.
Такого рода рутинные расчеты могут быть заметно облегчены, если предусмотреть тщательное ведение информационной базы разработки системы математического сопровождения процесса оценки, анализа и выбора вариантов проекта, к которой должны иметь оперативный доступ все лица, реально занятые подготовкой решений.
Аппарат описания структур предпочтений. Пусть задано некоторое фиксированное множество объектов X = {xl,x2,." Xn}, которые сравниваются попарно с точки зрения их предпочтительности, желательности, важности и т.п., а результаты сравнения записываются в виде матрицы парных сравнений А = aij I mxn, отражающей возникающее бинарное отношение предпочтения/безразличия на множестве X. На элементы матрицы А обычно накладываются дополнительные калибровочные ограничения, однозначно связывающие попарно симметричные элементы Щ и ajj.
Имеется несколько основных типов таких калибровок [4,9,24]. Степенная калибровка определяется правилом V i,j , ajj 0: ajjaji = 1. Интерпретация указанного правила заключается в следующем: объект xi превосходит в парном сравнении объект xj в ajj раз. Матрицы, обладающие этими свойствами называются обратно-симметрическими [60].
Модель упорядочивания объектов Берна - Брука - Буркова (БББ) возникла на основании теории графов и ее приложений [3]. Модель применяется для матриц со степенной калибровкой. Позднее Саати [60] использовал эту модель для иерархических систем (МАИ - метод анализа иерархий), где, по существу, многократно используется модель БББ для каждого уровня иерархии.
Экспертный анализ задачи выбора определенного типа биодеструктора для ликвидации аварий на магистральных нефтепроводах
Метод анализа иерархий (МАИ) является систематической процедурой для решения многокритериальных многофакторных проблем, в которых ряд критериев и показателей не может быть формализован и оценивается по суждениям экспертов. Метод состоит в представлении процесса принятия решений в виде иерархически организованной схемы и в обработке экспертных суждений по парным сопоставлениям значимости элементов иерархии. В результате получают оценки значимости элементов иерархии, которые учитывают всю совокупность суждений экспертов и объективных данных. Метод анализа иерархии включает процедуры синтеза множества суждений, расчета приоритетов критериев, факторов и т.п., и сопоставления альтернативных решений.
Предлагаемая методологическая система осуществляет многокритериальное оценивание (ранжирование по приоритетам) эффективности использования биодеструкторов при эксплуатации магистральных трубопроводов. Рассмотрим последовательно построение и анализ иерархической структуры для выбора эффективного типа биодеструктора при решении проблем ликвидации последствий аварий на магистральных нефтепроводах.
Ниже принципы применения МАИ иллюстрируются примером конкретного логического анализа. Требуется сопоставить и оценить по заданной совокупности критериев преимущества и недостатки использования на магистральных нефтепроводах пяти возможных биологически активных веществ (в принципе, число сравниваемых типов биодеструкторов не ограничено и может меняться в зависимости от появления на рынке новых препаратов), инновационный потенциал которых подтверждается некоторыми количественными данными: форме (которая может быть разделена на определенные показатели) имеют свои преимущества и недостатки, которые проявляются в той или иной степени в зависимости от предметной области и внешней среды, в которой будет использоваться препарат. Поэтому представленный ниже анализ неизбежно несколько упрощен и схоластичен и при решении практических задач должен быть видоизменен в соответствии с имеющейся конкретной информацией (например, о кинетических показателях работоспособности биологически активных веществ, о потоке заказов на использование, об имеющихся ресурсах предприятий, о территориальном распределении необходимых объемов препарата и т.п.).
Итак, доминантную иерархию анализа представим в виде дерева с корнем (уровень 0), отвечающим поставленной цели, с группами критериев, размещенными на уровне 1, и самими критериями на уровне 2, и с исследуемыми альтернативами - биодеструкторами для ликвидации последствий аварий на магистральных нефтепроводах - на уровне 3 (рис.4.2).
Итак, в результате предварительных обсуждений удалось определить пять групп критериев, которые могут оказывать влияние на выбор биодеструктора (Кі,К2,Кз,К4,К5)- На втором уровне находится 19 критериев, уточняющих цель, т.е. выбор эффективного типа биодеструктора, а на третьем (нижнем) уровне находится пять биодеструкторов (кандидатов) для использования на магистральных нефтепроводах, приоритеты которых и должны быть оценены с использованием указанных критериев.
Далее следует определить характеристики, по которым можно было бы выполнить попарное сравнение различных типов биодеструкторов, т.е. дать более полное описание критериев. Параметрическую группу (К\) составляют: критерий Кц (L, км) - протяженность участка магистрального нефтепровода (между насосными станциями) по длине которого располагаются склады хранения биодеструктора; критерий Kl2 (R0 км) - расстояние от места производства биодеструктора до одной из насосно-перекачивающих станций на магистральном нефтепроводе; критерий Кіз (МБ, КГ) - масса биодеструктора на одном пункте хранения. Нормативную группу (К2) составляют: критерий К21 (V, м ) - величина потерь нефти при реализации аварийной ситуации; критерий К22 (Ту, час) - нормативное время устранения отказа; критерий К23 (Q м /час) - производительность нефтепровода. Технологическую группу (Кз) составляют: критерий Кзі (kl, кг/м ) - возможности нейтрализации биодеструктором нефтяных загрязнений; критерий К32 (к2) " технологическая эффективность данного типа биодеструктора в процессе нейтрализации нефтепродуктов; критерий Кзз (о 1, кг/час) - скорость приведения биодеструктора в работоспособное состояние; критерий К34 (а 2, км/час) - скорость транспортировки биодеструктора к месту аварии; критерий К35 («»3» м /час) - скорость объемной нейтрализации биодеструктором нефтепродуктов. Экономическую группу (К4) составляют: критерий К41 (Сі, руб./(кгкм)) - стоимость перевозки биодеструктора на одну из насосных станций; критерий К42 (С2, руб./(кг-км)) - стоимость перевозки биодеструктора вдоль нефтепровода; критерий К43 (Сз, руб./кг) - стоимость приготовления единицы веса биодеструктора; критерий К44 (С4, руб./кг) - стоимость единицы веса биодеструктора. Экологическую группу (К5) составляют: критерий К51 (ун, руб./м ) - нормативный экологический ущерб от разлива нефти; критерий К52 (М) - место расположения аварии на территории страны; критерий К53 (ПДК, мг/м ) - предельно допустимая концентрация нефтепродуктов в окружающей среде; критерий К54 (3, м/час) - скорость загрязнения окружающей среды нефтепродуктами.
На этом построение иерархии для выбора эффективного типа биодеструктора считается законченным. Перейдем к построению множества матриц парных сравнений. Для каждого элемента данного уровня иерархии должна быть построена одна матрица, размерность которой в простой доминантной иерархии равна числу элементов следующего уровня.
Элементы следующего уровня сопоставляются друг с другом по силе их воздействия на данный элемент предыдущего уровня. Попарные сравнения проводятся либо в описанных выше шкалах суждений, либо с помощью отношений измеряемых параметров, если такие имеются. В последнем случае используются естественные единицы измерения, такие, как метр, час, рубль и т.д. Построение множества матриц парных сравнений выполняется с использованием шкалы относительной важности [60], а расчет приоритетов -в соответствии с принципами метода анализа иерархий.
