По-иному обстоит дело в многокритериальных задачах, которые характеризуются наличием нескольких показателей эффективности, отражающих многообразные и, как правило, противоречивые цели управления организацией. В таких ситуациях имеет место так называемая целевая неопределенность, которая имеет две особенности. Во-первых, задача носит обычно новый или уникальный характер, т.е. нет статистических данных, позволяющих обосновать оптимальные соотношения между различными показателями. И во-вторых, на момент принятия решения отсутствует информация, позволяющая объективно оценить возможные последствия каждой альтернативы. Следовательно, оценка и принятие решений по многим показателям являются субъективными и полностью зависят от системы предпочтений лица, принимающего решение.
В отличие от задач выбора по скалярному показателю в многокритериальных задачах отсутствует однозначная зависимость между постановкой задачи и ее решением. Более того, в многокритериальных задачах вообще нельзя утверждать, что некоторое решение действительно оптимально. Это объясняется тем, что одно из решений может превосходить другое по одним показателям и уступать ему по другим. Например, из двух предложенных вариантов инвестиций первый может иметь более высокую доходность, но вместе с тем и более высокий уровень риска. В таких условиях трудно определить, какое из решений более предпочтительно, не говоря уже об его оптимальности.
В многокритериальных задачах главное внимание уделяется не разработке эффективных вычислительных алгоритмов поиска решения, а выработке решающего правила или критерия выбора, позволяющего установить разумный компромисс между значениями всех частных показателей. Таким образом, сложность задач принятия решений по векторному показателю даже в условиях определенности связана не столько с трудностями вычислений, сколько с обоснованием выбора «наилучшего» решения. При наличии нескольких показателей обычно невозможно строго доказать, что принятое решение действительно наилучшее. Любое решение, которое нельзя улучшить хотя бы по одному показателю без «ущерба» для остальных, может оказаться наилучшим в конкретных условиях. В теории многокритериального выбора такие решения называются эффективными и только среди них следует искать окончательное решение проблемы.
По степени определенности информации о проблемной ситуации выделяют задачи принятия решений в условиях определенности и в условиях неопределенности. Задачи выбора в условиях определенности (детерминированные задачи) характеризуются наличием полной и достоверной информации о проблемной ситуации. В этих задачах относительно каждого допустимого решения заранее, еще до его реализации, известно, что оно неизменно приедет к некоторому определенному результату. Например, если в условиях стабильной экономической ситуации вы вкладываете свои деньги в очень надежный банк, то, скорее всего, через месяц вы получите некоторую прибыль, которую можно вычислить по известной ставке процента. Другой пример – если вы заключили договор на поставку продукции с очень надежным партнером, то почти наверняка вы сможете продать свой товар и получить заранее известный доход. Но даже в этих примерах нет полной гарантии, что ваше решение приведет к определенному результату, который вы однозначно предвидели. В мире нет ничего неизменного и определенного. Когда говорят об условиях определенности, то в этом случае люди либо не понимают, либо намеренно упрощают действительность, пренебрегая маловероятными факторами, чтобы обосновать свой выбор.
Реально почти все проблемные ситуации содержат неопределенность. Характерная особенность задач принятия решений в условиях неопределенности состоит в том, что результат выбора зависит не только от содержания самого решения и «фиксированных» факторов, но также от неопределенных факторов, не подвластных и не известных лицу, принимающему решение (или известных с недостаточной точностью). В результате влияния неопределенных факторов каждая альтернатива связывается не с одним, а с несколькими возможными исходами, что существенно осложняет процесс принятия решений. Например, в силу неопределенности потребительского спроса или поведения конкурентов доход, получаемый от реализации товаров или услуг, становится непредсказуемым.
Способность принимать решения в условиях неопределенности отличает опытных и мудрых руководителей. По этому поводу один из неформальных законов управления гласит, что «каждый может принять решение, располагая достаточной информацией. Хороший руководитель принимает решение и при ее нехватке. Идеальный действует в полном неведении» [3].
Дихотомия проблемных ситуаций по трем основным признакам приводит к образованию восьми типов задач принятия решений, которые можно изобразить в виде куба, показанного на рис. 4.
Помимо указанных, существует большое число других признаков классификации задач принятия решений. Отметим среди них следующие: структурированность задачи, структура множества альтернатив, модель принятия решений, информированность лица, принимающего решение, новизна задачи, вид окончательного решения, зависимость от времени, тип шкалы показателя эффективности.
По признаку структурированности задачи выделяют хорошо структуризованные, неструктуризованные и слабо структуризованные задачи принятия решений [4].
Хорошо структуризованными называют задачи, в которых наиболее существенные зависимости между основными элементами проблемы, т.е. факторами среды, альтернативами и их последствиями, определены настолько хорошо, что допускают строгое количественное описание. Поэтому такие задачи иначе называют формализуемыми. Для их решения можно построить математическую модель, исследовать с ее помощью различные варианты выбора и принять оптимальное решение. К хорошо структурированным относятся задачи математического программирования и другие типичные проблемы исследования операций.
Неструктурированными называют задачи, которые содержат лишь качественное описание элементов проблемы и связей между ними. Количественные зависимости между альтернативами, факторами среды и последствиями решений совершенно неизвестны, так как для их определения отсутствует необходимая информация. В таких ситуациях бывают ясны только самые общие закономерности и зависимости, которые описываются на естественном языке, а потому качественно и расплывчато. Другими словами, в этих случаях структура задачи, понимаемая как совокупность связей между ее элементами, не определена. Поскольку для описания проблемной ситуации невозможно построить строгую математическую модель, задачи этого класса называют неформализуемыми. Для их решения используются субъективные суждения, интуиция, догадки, предположения. Тем не менее в настоящее время развитие теории принятия решений привело к созданию количественных методов решения неструктуризованных задач, которые помогают лицу, принимающему решение, выявить свои предпочтения и определить (настолько это возможно) основные взаимосвязи между элементами задачи. Примерами таких задач являются проблемы выбора профессии, места работы, кандидата на замещение вакантной должности, перспективных проектов научных исследований и разработок, стратегии развития фирмы и многие другие.
Слабо структурированными называют задачи, которые содержат как количественные, так и качественные зависимости между основными элементами проблемной ситуации, причем качественные, малоизвестные и неопределенные характеристики проблемы обычно преобладают. Слабо структурированными можно считать задачи выбора в условиях неопределенности или многокритериальные задачи, которые частично описываются некоторой математической моделью, но в силу недостатка информации о проблеме и предпочтениях лица, принимающего решение, не имеют однозначного алгоритмического решения. Поэтому такие задачи также называют частично формализуемыми. Например, к ним относятся задачи планирования производства, которые описываются с помощью многокритериальных моделей математического программирования. В таких задачах «недостаток объективной информации принципиально неустраним на момент принятия решения» и восполняется субъективными суждениями человека, отражающими его знания, интуицию и предпочтения [1].
По структуре множества альтернатив можно выделить задачи условного выбора и задачи выбора на конечном множестве альтернатив.
В задачах условного выбора, называемых также задачами оптимизации, множество альтернатив задается неявно в форме некоторых условий (ограничений), имеющих аналитическое выражение. Например, это могут быть ограничения на материальные или финансовые ресурсы, заданные в виде системы уравнений или неравенств. Множество альтернатив, описанное в такой форме, представляет собой некоторую область в многомерном метрическом пространстве и может иметь произвольную структуру, т.е. быть ограниченным или неограниченным, дискретным или непрерывным, выпуклым или невыпуклым. Подобные задачи формулируются с помощью разнообразных моделей математического программирования. К ним относятся, например, задачи планирования производства, задачи транспортного типа, задачи о размещении предприятий, задачи оптимизации портфеля ценных бумаг и многие другие. Уточнение структуры множества альтернатив приводит к более тонкой и глубокой классификации таких задач и определению методов их решения.