Принятие решений

Введение

Теория принятия решений (ТПР) – новое научное направление, объединяющее, казалось бы, далекие друг от друга области научного знания (психологию, нейрофизиологию, биологию, кибернетику, математику и др.).

Проблема принятия решения (ПР) проявилась как научно-практическая задача при построении автоматизированных систем управления (АСУ) в различных отраслях народного хозяйства (п

ромышленности, транспорте, строительстве и др.). При построении АСУ возникла необходимость воспроизведения мыслительных функций мозга на вычислительных машинах, т.е. проблема построения искусственного интеллекта. При этом центром внимания естественно встала проблема выявления и познания механизмов мозга на всех этапах его функционирования (от восприятия к действиям), построение на этой основе непротиворечивых теорий, проверяемых через наблюдение и эксперименты.

В решении проблемы воспроизведения высших мыслительных функций мозга на вычислительных машинах наиболее существенный вклад может дать естественнонаучный, системно-структурированный подход, эффективность которого подтверждалась в разное время выдающимися результатами (синтез мочевины, самосборка некоторых вирусов и пр.). Первоначально проблема ПР рассматривалась как раздел общей теории управления, но постепенно она приобрела самостоятельное значение. Это повлекло за собой выделение и разработку разных уровней и аспектов ПР, а именно: биологических, психологических, кибернетических, нейрофизиологических и т.д. При биологическом подходе к проблеме ПР рассматриваются вопросы функциональной целесообразности и адаптивного поведения живых систем. Психологический аспект принятия решения человеком затрагивает целый комплекс проблем: соотношения процесса ПР с нейрофизиологическим и поведенческим уровнями жизнедеятельности человека.

При кибернетическом подходе к проблеме ПР исследуются принципы функционирования различных систем, принимающих решения (живые системы, системы «человек-машина», коллективы людей, автоматы), рассматриваются подходы к построению кибернетических моделей таких систем.

Заинтересованность представителей различных областей научного знания в разработке теории ПР создает определенные трудности (в каждой науке формируется свой специфический подход к проблеме, используется свой язык, понятийный аппарат и методы исследования). Но, с другой стороны, объединение в рамках общей теории представителей разных наук создает благоприятные условия для плодотворных научных исследований. Существует ряд общих вопросов, требующих совместных исследований специалистами различных областей, к ним относятся:

1. Определение понятия «принятие решения». Специалисты разных наук вкладывают в этот термин различный смысл. Область явлений, о которых можно говорить как о принятии решений, еще не определена достаточно строго.

2. Познание механизмов ПР в деятельности человека и в биологических системах. Изучение поведения биологических систем и целенаправленной деятельности человека должно быть основной линией в разработке проблемы ПР. Существенная роль принадлежит исследованиям коллективных решений, процессов и механизмов ПР группами людей, объединенных совместной деятельностью.

3. Формализация процесса ПР (выбор целесообразного языка).

4. Взаимодействие человека и информационно-логических машин в процессе ПР.

Комплексные исследования по проблеме ПР у нас в стране в течение многих лет возглавлял академик П.К. Анохин.

В этой работе кратко освещены такие разделы ПР, как элементы теории эвристических решений, принятие решений в распознавании образов, общая математическая теория принятия решений с использованием байесовского подхода.

1. Элементы теории эвристических решений (ЭР)

1.1 Строгие и эвристические методы ПР

Среди методов ПР выделяют два основных вида: строгие и эвристические методы. Эффективное использование ЭВМ для решения научно-технических задач основано, главным образом, на ряде допущений, упрощающих представления о моделируемых реальных процессах. Такое абстрагирование позволяет подобрать для рассматриваемого физического процесса адекватную математическую модель, разработать на этой основе соответствующие алгоритмы, составить программу и с помощью ЭВМ получить приемлемое решение. Существенный момент в таком способе решения – простота моделируемого процесса, однозначность решения и точное знание степени его применимости.

Но в ряде случаев трудно, а иногда и невозможно построить адекватную математическую модель исследуемого процесса, что связано с его сложностью, отсутствием необходимой и достаточной информации. При этом всякое упрощение такого процесса, его идеализация, попытка абстрагирования для использования подходящего математического аппарата часто выхолащивает сущность исследуемого процесса и снижает ценность результата.

Между тем человек, встречаясь в своей повседневной практике с подобными задачами, решает их без применения сложных математических средств и без достаточного количества текущей информации. Более того, иногда принимаемые им решения оказываются лучше и эффективнее решений, полученных с помощью математических методов. Эти соображения выдвигают необходимость разработки качественно новых методов решения задач с помощью ЭВМ путем моделирования отдельных сторон процесса творческого мышления человека, методов, обеспечивающих эффективное решение особо сложных задач, в частности, в условиях неполной текущей информации. Такие задачи возникают в экономике, медицине, при исследовании Космоса, где мы имеем дело с функционированием систем, зависящих от многих разнообразных переменных.

Методы решения таких задач в условиях, когда из-за их сложности и недостаточности информации нельзя точно очертить границы их применимости и оценить допустимые ошибки, называются эвристическими.

Эвристические методы предполагают изучение принципов переработки информации, осуществляемой человеком на различных этапах его деятельности при решении конкретной задачи, и построение на этой основе программ, реализуемых на ЭВМ. Этот процесс – эвристическое программирование.

Характерная особенность эвристического программирования – широкое изучение приемов работы человека при решении задач в условиях неполной информации, накопление особенностей о процессах решения аналогичных задач (формирование опыта) и моделирование всего процесса переработки информации человеком путем расчленения его на так называемые элементарные информационные процессы.

Поскольку в основе эвристических методов лежит процедура поиска, эвристическое программирование иногда обеспечивает решение задачи в условиях неопределенности. Однако после выбора перспективного направления следует строгое решение, которое и приводит к окончательному результату. Именно сочетание обоих методов (эвристического и строгого) обусловливает эффективность рассматриваемого процесса в рамках конкретной человеческой деятельности.

Нет резкой и четкой границы между эвристическими и строгими методами. Более того, по мере развития науки многие эвристические методы решения формализуются, приобретают необходимую строгость и переходят в класс строгих. Пример: решение задач кавалером де Мере (XVII в.), эвристические приемы, интуиция которого по отгадыванию очков при игре в кости базировались на наблюдениях. Создание теории вероятностей позволило формализовать этот процесс отгадывания, дало ему количественную оценку. (Задача кавалера де Мере: что вероятнее, при одном бросании четырех игральных костей хотя бы на одной получить единицу или при 24 бросаниях двух игральных костей хотя бы один раз получить две единицы).

 Скачать реферат