Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Современное состояние аналитической деятельности городских и районных органов внутренних дел 8
1. Структура и содержание аналитической деятельности городских и районных органов внутренних дел 8
2. Процесс принятия решений в органах внутренних дел 14
3- Особенности информационного обеспечения аналитической деятельности городских и районных органов внутренних дел 29
Глава 2. Моделирование процесса принятия решений в аналитической деятельности городских и районных органов внутренних дел в условиях неопределенности первичных данных 42
1. Методы формализации неопределенности первичных данных 42
2. Моделирование процесса принятия решений в аналитической деятельности городских и районных органов внутренних дел 67
Глава 3. Построение и использование систем поддержки принятия решений в аналитической деятельности городских и. районных органов внутренних дел в условиях неопределенности первичных данных 92
1. Структура и алгоритм функционирования системы поддержки принятия решений в аналитической деятельности городских и районных органов внутренних дел 92
2. Методика принятия решений в аналитической деятельности городских и районных органов внутренних дел с использованием системы поддержки принятия решений 106
Заключение 114
Список литературы
- Процесс принятия решений в органах внутренних дел
- Моделирование процесса принятия решений в аналитической деятельности городских и районных органов внутренних дел
- Структура и алгоритм функционирования системы поддержки принятия решений в аналитической деятельности городских и районных органов внутренних дел
- Методика принятия решений в аналитической деятельности городских и районных органов внутренних дел с использованием системы поддержки принятия решений
Введение к работе
Актуальность темы исследования.
Переходный этап развития, который в настоящее время переживает современное российское государство, сопровождается ростом преступности. Одной из систем, призванной противостоять этому процессу, являются органы внутренних дел (ОВД). Эффективность выполнения ими функций, направленных на укрепление правопорядка, обеспечение безопасности граждан от преступных посягательств во многом зависит от качества управленческих решений, принимаемых на разных уровнях системы ОВД, во всех ее подразделениях. Среди совокупности методов повышения качества управления наиболее важный, на наш взгляд, связан с совершенствованием аналитической работы.
Важность аналитической работы состоит также в том, что она позволяет своевременно выявлять проблемные участки и концентрировать усилия органов внутренних дел по совершенствованию их деятельности в этих направлениях,
В основе аналитической работы в ОВД лежат сложные информационные процессы, Именно поэтому главные усилия по совершенствованию аналитической деятельности в органах, на наш взгляд, должны быть связаны с повышением уровня организации процессов сбора, обработки и анализа информации.
Заметим, что значение информации при осуществлении аналитической работы трудно переоценить. Информация позволяет субъекту управления иметь достоверное представление о статичном и динамичном состоянии системы ОВД и отдельных ее элементах, достижении поставленных целей и задач, необходимости и целесообразности принятия определенных мер воздействия на систему с тем, чтобы обеспечить реализацию тех или иных управленческих решений. Именно поэтому основные направления совершенствования аналитической работы в органах внутренних дел, на наш взгляд, должны быть связаны с обеспечением высокого научного уровня
организации и методики сбора, обработки и анализа информации, повышение
эффективности использования результатов анализа в процессе управления.
Следует подчеркнуть, успешность аналитической работы во многом определяется качественными характеристиками используемой информации.
Современная практика функционирования аналитических подразделений городских и районных органов внутренних дел (ГРОВД) показывает, что во многих случаях им приходится иметь дело со сведениями (данными), поступающими из заявлений и сообщений граждан, средств массовой информации, предприятий и организаций. Особенностями такой информации является ее неполнота, недостаточность, неопределенность, выраженная в описании интересующего объекта или явления.
Работа с такой информацией требует применения специальных математических методов снижения существующей неопределенности. Еще одной проблемой, с которой сталкиваются работники аналитических подразделений ГРОВД, являются большие объемы обрабатываемой информации.
В этих условиях совершенствовании аналитической деятельности ГРОВД» может осуществляться на основе разработки современной методики принятия решений, использующей адекватный математический аппарат.
Степень разработанности темы исследования.
Необходимо отметить, что проблема аналитической деятельности в органах внутренних дел для отечественной науки не нова. Ее становление и развитие связано с именами таких ученых как Ю.Д-Блувштейн, В.З.Веселый, С.Е.Вицин, АЛ.Ипакян, Э.П.Масленников, В.Д.Малков, Г.А.Туманов и многих других. В своих исследованиях они первыми подняли вопрос о необходимости рассмотрения организации борьбы с преступностью с позиций системного подхода.
Существующая проблема в аналитической деятельности органов внутренних дел, связанная с расхождением первичных данных в ГРОВД и выработка комплексных действий, направленных на ее устранение, на сегодня обуславливает актуальность и важность исследования.
Объектом исследования является аналитическая деятельность городских и районных органов внутренних дел.
Предметом исследования служит процесс принятия решений, осуществляемый в ГРОВД на основе анализа и обработки первичных данных и направленный на совершенствование учетно-регистрационной дисциплины.
Цель и задачи исследования.
Цель настоящего диссертационного исследования состоит в формировании новых подходов к решению задачи совершенствования аналитической деятельности ГРОВД в условиях неопределенности первичных данных.
Поставленная цель предполагает решение следующих задач:
- проведение исследования современного состояния аналитической работы в ГРОВД;
- определение факторов, влияющих на нечеткость информации, используемой в аналитической деятельности ГРОВД;
- разработка математической модели принятия решений в условиях неопределенности первичных данных, позволяющей усовершенствовать процесс принятия решений в аналитической деятельности и повысить учетно-регистрационную дисциплину;
- разработка методики принятия решений в ГРОВД с использованием теории нечетких множеств.
Методологическая база и методы исследования.
Методологической основой диссертационного исследования является системный подход, теория нечетких множеств, теория полезности, метод математического моделирования.
Научная новизна заключается в следующем:
- выявлены факторы, влияющие на нечеткость информации, используемой в аналитической деятельности ГРОВД;
- разработана математическая модель принятия решений в условиях неопределенности первичных данных, позволяющая усовершенствовать процесс принятия решений в аналитической деятельности и повысить учетно-регистрационную дисциплину;
- разработана методика принятия решений в ГРОВД с использованием теории нечетких множеств;
- впервые разработана структура системы поддержки принятия в условиях неопределенности первичных данных.
На защиту выносятся следующие положения;
1. Математическая модель принятия решений в условиях неопределенности первичных данных, основными элементами которой являются: альтернативы, набор критериев и нечеткие бинарные отношения на множестве альтернатив;
2, Методика принятия решений для теоретической и практической деятельности ГРОВД с использованием теории нечетких множеств, состоящей из следующих основных этапов: определение и анализ проблемной ситуации; формирование альтернатив и определение допустимых решений; выбор критериев оценки альтернатив; формирование системы отношений предпочтений на множестве альтернатив; поиск решения и выполнение контрольных действий;
З- Система поддержки принятия решений в условиях неопределенности первичных данных, состоящей из двух программных блоков; блока выбора решений и блока контроля.
Теоретическая и практическая значимость исследования»
Выводы и рекомендации, сформулированные в исследовании, существенно дополняют теоретические основы принятия решений в аналитической деятельности органов внутренних дел.
Практическая значимость работы состоит в построении системы поддержки принятия решений в ГРОВД с использованием математического аппарата теории нечетких множеств, позволяющей усовершенствовать процесс поиска эффективного решения в условиях неопределенности первичных данных.
Обоснованность и достоверность результатов исследования достигнуты использованием утвердившихся в науке методологических положений по исследуемой проблеме: комплексной методикой исследования, обеспечивающей всестороннее и объективное изучение поставленных задач; применением общих и частно научных методов исследования, а также апробацией результатов исследования. Также достоверность результатов исследования подтверждается изучением статистических данных об уровне преступности в городах Челябинской области.
Апробация результатов исследования.
Результаты исследования внедрены в практическую деятельность Тракторозаводского и Центрального ГРОВД Челябинской области.
Процесс принятия решений в органах внутренних дел
Аналитическая работа в органах внутренних дел обеспечивает процесс принятия решений на всех его стадиях. Принятие решений применительно к органам внутренних дел представляет собой процесс, который начинается с выявления проблемной ситуации и заканчивается выбором решения -действия по устранению проблемной ситуации.
Принятие решений есть постоянно решаемая в процессе управления задача. Трактовка принятия решения как задачи позволяет более четко сформулировать ее содержание, определить технологию и методы ее решения.
В отечественной и зарубежной литературе уделено много внимания требованиям, предъявляемым к принятию решений, основными из которых являются: своевременность решений, их обоснованность, директивность, непротиворечивость, конкретность, законность, правомочность.2
Как и в других социальных системах, задача принятия решений в органах внутренних дел направлена на определение наилучшего способа действий для достижения поставленных целей с учетом имеющихся ограничений. Под целью понимается идеальное представление желаемого состояния или результата деятельности. Если фактическое состояние не соответствует желаемому, то имеет место проблема (невозможность достижения поставленной цели путем оптимального способа действий). Выработка плана действий по устранению проблемы составляет сущность задачи принятия решений.
Проблема всегда связана с определенными условиями, которые обобщенно называют ситуацией. Совокупность проблемы и ситуации образуют проблемную ситуацию. Выявление и описание проблемной ситуации дает исходную информацию для постановки задачи принятия решений.
Субъектом всякого решения является лицо, принимающее решение (ЛПР). Это может быть одно лицо - индивидуальное ЛПР (например, начальник райотдела милиции, начальник службы или подразделения и т.д.) или группа лиц, вырабатывающих коллективное решение.
В процессе принятия решений. формируются альтернативные варианты решений, и оценивается их предпочтительность. Предпочтение -это интегральная оценка качества решений, основанная на объективном анализе (знании, опыте, проведение расчетов) и субъективном понимании ценности и эффективности решений.
Для осуществления выбора наилучшего решения ЛПР определяет критерий выбора. Конечным результатом задачи принятия решений является решение, которое представляет собой предписание к действию Обобщенной характеристикой решения является его эффективность. Эта характеристика включает эффект решения, определяющий степень достижения целей, отнесенный к затратам на их достижение. Решение тем эффективнее, чем больше степень достижения целей и меньше затраты на их реализацию.
В обобщенном виде для ЛПР задача принятия решения записывается в виде: S„7\ &1S, А9 В, Г,/, К,Ґ) , (1.1) где: So - проблемная ситуация; Т - время на принятия решения; Q -потребные для принятия решения ресурсы; S =(Si, »., SJ - множество альтернативных ситуаций, доопределяющих проблемную ситуацию So ; А =(Aj, ,„, Ак) - множество целей, преследуемых при принятии решения; В = (Вj , ..., Bj) - множество ограничений; Y = (Y} , ..., 1%) - множество альтернативных вариантов решения;/- функция предпочтения ЛПР; К — критерий выбора наилучшего решения; Y - оптимальное решение.
Задачу принятия решения состоит в следующем - в условиях проблемной ситуации So9 располагаемого времени Т и ресурсов Q необходимо доопределить ситуацию So множеством альтернативных ситуаций S9 сформулировать множества целей А, ограничений 5, альтернативных решений У, произвести оценку предпочтений решений и найти оптимальное решение Y из множества Yt руководствуясь сформулированным критерием выбора К.
Процесс принятия решений, осуществляемый в ГРОВД, был проанализирован с технологической точки зрения. Его можно представить в виде последовательности этапов и процедур, имеющих между собой прямые и обратные связи. Обратные связи отражают итеративный циклический характер зависимости между этапами и процедурами. Итерации в выполнении элементов процесса принятия решений обусловлены необходимостью уточнения и корректировки данных после выполнения последующих процедур.
Процедуры принятия решений выполняются на основе логического мышления ЛПР, т.е. творчески, неформальным образом, и с применением формальных средств - математических методов и ЭВМ- Формальные процедуры заключаются в проведение расчетов по определенным алгоритмам с целью анализа вариантов решения, оценки необходимых ресурсов, сужения множества вариантов и т.п.
Представление процесса принятия решения как логически упорядоченной совокупности неформальных и формальных процедур есть описание технологической схемы выполнения этого процесса. Такое описание позволяет структурно упорядочить процесс принятия решений и определить информационную модель процесса, на основе которой рационально организуется сбор» обработка и хранение информации Диссертантом были выделены следующие этапы, наиболее проблемные для ГРОВД - постановка задачи, формирование решений и выбор решения. Обобщенная схема процесса принятия решений показана нарисі,
Приведенная выше схема используется в органах внутренних дел для подготовки и принятия управленческого решения. Она позволяет лицу, принимающего решения, последовательно, шаг за шагом, начиная с выявления проблемной ситуации, определения альтернатив, ограничений, критериев выбора выбрать и оценить принятое решение.
Следует отметить, что приведенная обобщенная схема отображает реальный процесс принятия решений, В действительности этот процесс является более сложным и не всегда строго выполняется по приведенной схеме- Приведенную схему процесса принятия решений не следует принимать как абсолютно точное и неизменное представление последовательности выполнения процедур в процессе принятия решений. Эта схема в основном отражает рациональную последовательность действий ЛПР при формировании и выборе решений.
На первом этапе процесса принятия решений выполняются следующие процедуры: выявление и описание проблемной ситуации; определение времени, необходимого для принятия решения; определение необходимых для принятия решения ресурсов. На этом этапе необходимо дать ответы на вопросы: какую проблему и в каких условиях нужно решать? какими силами и средствами?
Моделирование процесса принятия решений в аналитической деятельности городских и районных органов внутренних дел
Как показало диссертационное исследование, в практических задачах принятия управленческих решений к этапу выбора все еще сохраняется значительная неопределенность информации, обусловленная наличием многих целей и ситуаций. Поэтому сразу осуществить выбор единственного решения из множества сформулированных очень сложно. В связи с этим используется принцип последовательного уменьшения неопределенности, заключающийся в последовательном сужении множества решений.
Сначала множество альтернативных решений сужается до множества допустимых (приемлемых) решений на основе учета ограничений. Далее, сужение множества приемлемых решений до множества эффективных решений осуществляется на основе анализа предпочтений. Все эффективные решения между собой несравнимы.
На основе вышеизложенного, в данном диссертационном исследование будет использована модель, основанная на многокритериальном выборе альтернатив на основе нечеткого отношения предпочтения.1 В частных случаях множество эффективных решений может содержать только одно решений и оно будет оптимальным. Для определения оптимального решения из множества эффективных может быть осуществлено с привлечением дополнительной информации (к весам важности целей), или, если информацию получить нельзя, вследствие ограниченности времени и ресурсов, ЛПР проводит неформальный анализ эффективных решений и определяет оптимальное решение (соотносит важности целей и положительные и отрицательные последствия решений).
Сущность метода заключается в следующем.2 Задано множество альтернатив X и каждая альтернатива характеризуется несколькими признаками с номерами j = \tm. Информация о попарном сравнении альтернатив по каждому из критериев представлена в форме отношения предпочтения R. В этом случае предполагается, что относительно любой пары альтернатив Xi,xj єХ высказано одно из утверждений: «х,- не хуже х,», т.е. Xi Xj или (xi,Xj) &R; «Xj не хуже хр , т.е. Xj x{ или (XJ,XJ) eR; «Xj и xj не сравнимы между собой».
По каждому критерию строятся матрицы отношений вида: 1, eaiu(xitXj)sR ; (2.24) О, если (х,- ,X:)R . {IR(Xi,Xj) = В результате свертки исходных отношений R с коэффициентами со т такими, что У/ = 1. j 0 j = l,m. получаем функцию 7-і принадлежности итогового отношения предпочтения вида: MR(xi xj) mln(.a)lMxi xj) " a mM,n(Xi,Xjy)t (2.25) где Ф- коэффициенты относительной важности критериев.
Такой способ описания предпочтений позволяет сузить множество всех допустимых альтернатив и искать решение среди тех альтернатив, которые не доминируются ни одной альтернативой множества X.
Для нахождения таких альтернатив в отношении R выделены нечеткое отношение строгого предпочтения Rs. Нечетким отношением R на множестве X называется нечеткое подмножество декартова произведения Хх X, характеризующееся функций принадлежности (1R\ X х X —»[0,1]. В соответствии с этим определением задать отношение на множестве X означает указать все пары элементов xhxj еХтакие, что xt и xj связаны отношением R. Значение MR(XOXJ) этой функции понимается как
Степень выполнения отношения xjrxj или (X(,XJ) єЯ. Функция строгого предпочтения этого отношения описывается формулой: MR(XI XJ) = / Д ( / /)-/ ( / /), eCJlU t R(xhxj) MR(.x] xi)\ 0, если /jR (х; ,Xj) MR (XJ , х{). Математически задача сводится к выделению на заданном множестве X подмножества недоминируемых альтернатив. Для любых альтернатив (Xj,xj) еХ величина ffnfouxj) - нечеткое отношение строгого предпочтения, есть степень, с которой альтернатива Xj доминируется альтернативой д:,-.
Тогда нечеткое множество всех альтернатив, которые не доминируются Xj описывается функцией принадлежности вида:
Для выделения в X подмножества всех альтернатив, каждая из которых недоминируется ни одной альтернативой из X, нужно взять пересечение нечетких множеств по всем XjeX. ЭТО пересечение является нечетким подмножеством недоминируемых альтернатив и обозначим M R (х).
Структура и алгоритм функционирования системы поддержки принятия решений в аналитической деятельности городских и районных органов внутренних дел
Система поддержки принятия решений (СППР) представляет собой компьютерную систему, помогающую ЛПР в процессе диалога с персональным компьютером, принимать решения с использованием разработанной математической модели.1 Роль ЛПР при этом заключается в определении стратегии, критериев выбора и оценки предпочтений. В связи с этим возникает конкретная задача автоматизации выбора решений -разработка программы для реализации на компьютере расчетных алгоритмов задачи выбора, вводы и вывода информации.
Схема принятия решений, поддерживаемая системой, предполагает использование многокритериальных экспертных суждений и поиск эффективного решения,
СППР появилась усилиями, в основном, американских ученых в конце 1970-х и начала 1980-х годов» чему в значительной степени способствовало широкое распространение персональных компьютеров, стандартных пакетов прикладных программ, а также значительные успехи в создании систем искусственного интеллекта. СППР характеризуется рядом отличительных особенностей, которые включают в себя: - ориентация на решение плохо структурированных (формализованных) задач; - возможность сочетания традиционных методов доступа и обработки компьютерных данных с возможностями математических моделей и методами решения задач на их основе; - высокая адаптивность, обеспечивающая возможность приспосабливаться к особенностям технического и программного обеспечения.
В соответствие с современным подходом, принятие решения трактуется как выбор лучшего варианта решения из нескольких подготовленных. При этом каждый вариант оценивается по нескольким критериям. Такая технология позволяет снизить вероятность принятия ошибочного решения путем целенаправленного расширения и структурирования информации, необходимой лицу, принимающему решение, для выполнения своей задачи,
Структурная схема системы поддержки принятия решений в условиях неопределенности первичных данных приведена на рис. 3.1.
Она состоит из двух программных блоков: блока выбора решения и блока контроля. В первом блоке решаются задачи выбора предпочтительных данных, во втором — формируются рекомендации, направленные на устранение существующего расхождения в данных.
Процесс принятия решений, с использованием СППР осуществляется ЛПР, которое выполняет следующие действия:
1. При выборе решений: - определяет количество альтернатив; - формирует список критериев оценки вариантов решений; - формирует систему отношений предпочтений на множестве альтернатив;
2- При проведении контроля: - определяет множество альтернатив и критериев оценки для выполнения проверочных действий;
Практика работы системы поддержки принятия решений показала, что качество ее работы зависели не только от адекватности математических моделей, но и во многом от качества подготовленной информации. За рамками системы остались такие вопросы как обоснование полноты набора критериев, достоверность оценок и т.д. Система является открытой и ориентирована на произвольный набор критериев оценки. Для суждений по любому критерию в системе использовалась девятибальная щкала. Трактовка таких оценок выглядела следующим образом: 1- одинаковая значимость критериев; 3 - слабое превосходство одной альтернативы над другой; 5 - сильное превосходство; 7- очевидное превосходство; 9 - абсолютное превосходство; 2,4, 6, 8 — промежуточные значения между соседними значениями.
Допускалась и любая другая трактовка, подходящая по смыслу тому или иному критерию. При сравнении альтернатив между собой достаточно только чтобы одна и та же шкала прикладывалась ко всем альтернативам. При этом, лучшей альтернативе по какому либо критерию должно соответствовать большее число на шкале.
Важный по значимости вопрос — сравнительная важность критериев. В СППР для определения числовых весов критериев использовалась процедура попарного сравнения.
Автором было отмечено, что использование программ в процессе принятия решений в аналитической деятельности органов внутренних дел в условиях неопределенности первичных данных связано с рядом особенностей, среди которых можно выделить: во-первых, надо иметь необходимые знания, без которых принятие оптимальных решений невозможно; во-вторых, должно быть разработано программное обеспечение для решения задач оптимизации.
Методика принятия решений в аналитической деятельности городских и районных органов внутренних дел с использованием системы поддержки принятия решений
Методика принятия управленческих решений — это средство, мобилизующее наши знания, но не заменяющее их. Нельзя найти и подготовить такую методику, которая будет одинакова пригодной во всех случаях- Чтобы избранная методика дала эффект, ею нужно пользоваться гибко, как руководство к действию. Методика может привлечь внимание к важным и сложным вопросам, вызывающим затруднения в процессе принятия решений. Она может служить средством самопроверки или исходным пунктом для дальнейшего движения.
Ранее уже говорилось, что в процессе принятия решений предполагается наличие цели, ряда альтернатив и ряда факторов, которые должны рассматриваться, и, некоторой неопределенности относительно возможных последствий различных альтернатив. Однако в большинстве случаев между формулировкой задачи принятия решений и применимостью одного из ранее названных научных методов существует большой разрыв. Другими словами, принятие решений в значительной мере является «искусством». Прежде чем задача принятия решений примет форму, поддающуюся анализу одним из научных методов, необходимо рассмотреть большое число факторов и исключить многие альтернативы. До этого решение можно принять лишь субъективно либо путем угадывания. Важно как можно полнее уяснить обстоятельства, в которых происходит принятие решений.
Диссертантом были разработаны методические рекомендации для ЛПР в условиях неопределенности первичных данных, которые позволят упростить и облегчить процесс принятия управленческих решений в аналитической работе ГРОВД. Она включает в себя набор предложений:
1. Определение и анализ проблемной ситуации.
На этом этапе необходимо собрать как можно больше информации по существующей проблеме, на основании которой осуществляется подготовка альтернативных вариантов решения задачи. Необходимо собрать статистические данные по деятельности ГРОВД действующих в схожих условиях, но имеющих разные конечные показатели. Задача, сведенная к конкретному вопросу, позволяет выразить получаемое решение через величины, которые можно затем вычислить или измерить.
В обязательном порядке необходимо: - описать условия; место и время возникновения проблемы; - провести анализ причин возникновения и развития проблемной ситуации; - определить взаимосвязи изучаемой проблемы с другими проблемами; оценить степень полноты и достоверности информации о проблемной ситуации (насколько полны и точны данные?); - оценить возможность решения проблемы с учетом существующих условий.
В условиях неопределенности первичных данных в аналитической деятельности ГРОВД, как показало диссертационное исследование, J11 IP знает о существование проблемной ситуации, вызванной расхождением статистических данных. Он также знает причины и условия, вызывающие эту неопределенность.
2 Формирование альтернативных вариантов решения задачи и определение допустимых решений.
Составление списка альтернатив перед принятием решений в основном является творческим этапом. Выдвигайте как можно больше идей. Чем шире выбор, тем больше возможностей для принятия правильного решения.
В условиях неопределенности первичных данных необходимо рассматривать несколько альтернативных вариантов решения существующей проблемы. Формирование множества альтернатив требует хороший уровень специальных знаний, широкую эрудицию и большого опыта в рассматриваемой области. Альтернативные варианты должны быть независимы и образовывать полную группу, т.е. включать все возможные варианты событий. Ситуации описываются содержательно и могут включать количественные характеристики.
После формирования альтернативных вариантов решений необходимо приступить к оценке их предпочтений- Целесообразно в качестве первого шага дать качественное описание преимуществ и недостатков каждого решения. Определение преимуществ и недостатков следует проводить с учетом степени достижения щелей, удовлетворения сформулированным ограничениям, возможности реализации решений и ожидаемых прямых и косвенных последствий. Исчерпывающий список имеющихся альтернатив оказывает большую помощь при принятии решений.
Лица, принимающие решения, часто (к сожалению) не осознают важности составления списка альтернатив. Совершенно очевидно, что, в конечном счете, может быть выбрана не самая лучшая альтернатива из числа рассматриваемых, В этом смысле качество выбора ограничено качеством альтернатив. Исчерпывающий список имеющихся альтернатив оказывает большую помощь при принятии решений. Когда альтернативы неопределенны, список их неполон или даже непродуман, принять решение невозможно. Однако когда альтернативы четко перечислены, задача больше не яаляется неосязаемой.
Как показала практика, в условиях неопределенности первичных данных у ЛПР есть как минимум выбор из двух альтернатив: ориентироваться на полученные данные ГРОВД или взять за основу данные ИЦ ГУВД.
