Поэтому при оценке объектов по критериям и назначении весов критериев могут возникнуть различные ошибки. Есть ряд работ, посвященных этому вопросу [10, 11], которые показывают, что методы MAUT чувствительны к ошибкам в числовых измерениях. И, наконец, строго доказано [6], что использование взвешенной суммы критериальных оценок корректно только в том случае, когда критерии попарно независимы по предпочтению.
Для решения задачи выбора конфигурации организационной системы можно использовать подход, который базируется на принципах, заложенных в методах вербального анализа решений [4]. Вербальный анализ решений ориентирован на так называемые слабо структурированные задачи, где качественные и субъективные факторы доминируют. Методы вербального анализа решений имеют психологическое обоснование. В них используются такие операции получения информации от ЛПР и экспертов, которые по результатам проведенных психологических экспериментов считаются надежными [12]. Кроме того, информация, получаемая от ЛПР, проверяется на непротиворечивость, а выявленные противоречия предъявляются ЛПР для анализа и разъяснения. В методах этой группы используются лишь вербальные оценки альтернатив по критериям, к которым не применяются количественные преобразования. Оценка и сравнение могут проводиться как для всех гипотетически возможных, так и для конкретных альтернатив.
Особенность рассматриваемых объектов выбора (конфигурации сложных организационных систем) состоит в том, что они характеризуются большим числом показателей.
Поскольку вариантов немного, то обычно все варианты несравнимы друг с другом по своим характеристикам. И предлагаемые методы решения задачи выбора лучшего объекта применять неэффективно. Поэтому для использования одного из методов вербального анализа решений необходимо решить еще одну вспомогательную, но крайне важную задачу: построить процедуру, которая позволяет агрегировать большое число базовых характеристик в небольшое число критериев, имеющих порядковые шкалы оценок (количественные и качественные). Можно ожидать, что сокращенное описание объектов позволит упростить процедуру решения исходной задачи выбора.
1.3 Качественные методы принятия решений
1.3.1 Метод запрос ранжирования многокритериальных
альтернатив
Задачи ранжирования альтернатив, имеющих оценки по многим критериям, широко распространены на практике и характеризуются следующими особенностями:
–имеется достаточно большое количество альтернатив и критериев;
–используются порядковые шкалы критериев с вербальными оценками;
–оценки альтернатив могут быть получены только от людей, играющих роль «измерительных устройств»;
–правило принятия решения должно быть выработано до появления реально сравниваемых объектов.
Для решения подобных задач ранжирования альтернатив ранее был разработан метод запрос (замкнутые процедуры у опорных ситуаций) – первый из методов вербального анализа решений. Метод запрос I был опубликован в 1978 г. [13]. Вторая версия этого метода – запрос II (ЛМ) [14, 15] содержала дальнейшее развитие идей работы [13]. Обе версии были основаны на похожих процедурах получения информации от ЛПР, и предназначены для построения квазипорядка на множестве альтернатив.
Метод запрос III[16] является новым этапом развития предложенного ранее подхода. В отличие от предыдущих версий в методе запрос III:
–реализована улучшенная процедура построения единой порядковой шкалы изменений качества для всех критериев;
–существенно уменьшено количество несравнимых альтернатив по сравнению с методом запрос II;
–впервые дана оценка «разрешающей силы» метода.
Рассмотрим одну из личных проблем принятия решения, весьма актуальную для аспирантов и студентов: выбора снимаемой квартиры или комнаты на время учебы.
Предположим, что ЛПР определил как наиболее важные для него следующие критерии оценки квартир с порядковыми вербальными шкалами, упорядоченными от лучшей оценки к худшей:
–цена квартиры:
1) ниже типичной для района;
2) близка к типичной для района;
3) выше типичной для района;
–близость квартиры к метро:
1) можно добраться до метро за 10 минут;
2) можно добраться до метро в пределах получаса;
3) можно добраться до метро в течение почти часа или более;
–близость квартиры к месту учебы:
1) учеба находится в 3-4 остановках метро от квартиры;
2) учеба и квартира находятся на одной линии метро;
3) чтобы добраться до учебы нужны пересадки в метро;
–тип района:
1) безопасный район, охраняемая зона, хорошая экология;
2) средний по криминогенности район, типичная городская экология;
3) опасный, криминогенный район или промышленная зона;
–наличие мебели:
1) квартира полностью обставлена;
2) в квартире имеется минимум мебели;
3) квартира без мебели.
Политика выбора квартиры уже частично определена в приведенных выше формулировках критериев и их шкал. Кроме этого, необходимо выработать правило, позволяющее сравнивать многочисленные варианты, поступающие к ЛПР из различных источников. Можно предположить заранее, что квартиры могут иметь достаточно разнообразные оценки. Поэтому возникает задача ранжирования всех возможных сочетаний по приведенным выше критериям.
1.3.2 Метод шнур выбора лучшей многокритериальной
альтернативы
Задачи ранжирования альтернатив по качеству и выбора лучшей из них являются близкими в том смысле, что последовательное выделение лучших альтернатив из заданного множества позволяет осуществить их ранжирование.
В рамках подхода вербального анализа решений ранее [14] был предложен метод парк (парная компенсация), ориентированный на выбор лучшей альтернативы из группы заданных многокритериальных альтернатив на основе их парного сравнения, который позволил решить важные практические задачи [17]. Однако метод парк имеет существенные ограничения:
–метод не предназначен для выбора не более чем 3-5 альтернатив;
–в методе используются парные сравнения всех, в том числе не существующих вариантов решений;
–шкалы критериев имеют только вербальные оценки;
–предположения о возможных процедурах получения информации от ЛПР не подкреплены психологическими исследованиями.
Для преодоления указанных недостатков был предложен человеко-машинный метод шнур (шкала нормализованных упорядоченных различий) для выбора лучшей из группы альтернатив [18-20], который имеет следующие особенности. Прежде всего, в нем активно используются возможности компьютера, который без участия ЛПР попарно сравнивает все альтернативы по определенным правилам, анализируя их сходства и различия. При этом компьютер подготавливает наиболее эффективный процесс опроса ЛПР, что создает возможности для анализа большой группы альтернатив. Во-вторых, некоторые количественные критерии (например, стоимость) также могут рассматриваться как естественный и удобный язык выражения предпочтений ЛПР. Метод позволяет работать как с качественными, так и с количественными оценками альтернатив по критериям. Тем самым, метод шнур расширяет и дополняет возможности других методов вербального анализа решений.
Весьма актуальными в рыночной экономике являются проблемы выбора лучшего объекта для инвестиций. Приведем пример одной из таких задач.
Фирма ищет место для постройки крупного универсального магазина [18]. Предварительный анализ показал, что имеются четыре возможных места его постройки. Решая задачу выбора места для магазина, правление фирмы решило руководствоваться следующими критериями:
–количество мест для парковки автомашин (К1);
–наличие поблизости конкурентов (К2);
–плотность населения в радиусе километра (К3);
–стоимость участка (К4);
–поток общественного транспорта (К5);
–видимость магазина с главной улицы (К6);
–существующая инфраструктура (К7).
Заранее намеченные варианты места постройки магазина были оценены экспертами, причем использовались критерии, имевшие шкалы оценок либо в натуральных единицах, либо вербальные. Варианты размещения магазина с оценками представлены в таблице 1.1.
Таблица 1.1 – Варианты места постройки магазина
| Критерий | Направление | Варианты | |||
| А1 | А2 | А3 | А4 | ||
| К1 | max | 400 | 300 | 250 | 150 |
| К2 | min | 1 | 5 | 3 | 5 |
| К3 | max | 200 | 4500 | 6000 | 7000 |
| К4 | min | 6 | 16 | 12 | 20 |
| К5 | max | 1 | 3 | 5 | 7 |
| К6 | max | 5 | 5 | 3 | 1 |
| К7 | max | 3 | 3 | 5 | 7 |
Обозначения max и min указывают на желательное направление изменения оценки по соответствующему критерию.
Все качественные критерии имели следующие одинаковые шкалы оценок:
–плохая (низкая, мало) – 1;
–средняя – 3;
–хорошая (высокая, много) – 5;
–очень хорошая (высокая, много) – 7.
1.3.3 Метод оркласс порядковой классификации альтернатив
Задачи классификации объектов, обладающих совокупностью многих признаков, относятся к наиболее распространенным на практике задачам принятия решений. Многокритериальные задачи классификации отличаются от других многокритериальных задач принятия решений тем, что в них не требуется ранжировать альтернативы. Достаточно распределить их между несколькими классами. Во многих случаях эти классы могут быть упорядочены по качеству, по предпочтительности, по степени выраженности некоторого свойства и тому подобное. Например, объекты, отнесенные к первому классу, имеют лучшее качество, более предпочтительны для ЛПР или более характерны для некоторого свойства, чем объекты, отнесенные ко второму классу и так далее.