Классификация проблем по степени их структуризации
Согласно классификации, предложенной Саймоном и Ньюэллом, все множество проблем в зависимости от глубины их познания подразделяется на 3 класса:
1. хорошо структурированные или количественно выраженные проблемы, которые поддаются математической формализации и решаются с использованием формальных методов;
2. неструктуризованные или качественно выраженные проблемы, которые описываются лишь на содержательном уровне и решаются с использованием неформальных процедур;
3. слабоструктуризованные (смешанные проблемы), которые содержат количественные и качественные проблемы, причем качественные, малоизвестные и неопределенные стороны проблем имеют тенденцию доменирования.
Эти проблемы решаются на основе комплексного использования формальных методов и неформальных процедур. За основу классификации взята степень структуризации проблем, причем структура всей проблемы определяется 5-ю логическими элементами:
1. цель или ряд целей;
2. альтернативы достижения целей;
3. ресурсы, расходуемые на реализацию альтернатив;
Степень структуризации проблемы определяется тем, на сколько хорошо выделены и осознаны указанные элементы проблем.
Характерно, что одна и та же проблема может занимать различное место в таблице классификации. В процессе все более глубокого изучения, осмысления и анализа проблема может превратиться из неструктуризованной в слабоструктуризованную, а затем из слабоструктуризованной в структуризованную. При этом выбор метода решения проблемы определяется ее местом в таблице классификаций.
Рис.1.2 — Таблица классификаций
1. выявление проблемы;
2. постановка проблемы;
3. решение проблемы;
4. неструктуризованная проблема (может решаться с помощью эвристических методов);
5. методы экспертных оценок;
6. слабо структуризованная проблема;
7. методы системного анализа;
8. хорошо структуризованная проблема;
9. методы исследования операций;
10. принятие решения;
11. реализация решения;
12. оценка решения.
Для решения проблем этого класса широко используются математические методы И.О. В операционном исследовании можно выделить основные этапы:
1. Определение конкурирующих стратегий достижения цели.
2. Построение математической модели операции.
3. Оценка эффективностей конкурирующих стратегий.
4. Выбор оптимальной стратегии достижения целей.
Математическая модель операции представляет собой функционал:
E = f(x∈x→, {α}, {β}) ⇒ extz
· Е — критерий эффективности операций;
· x — стратегия оперирующей стороны;
· α — множество условий проведения операций;
· β — множество условий внешней среды.
Модель позволяет оценить эффективность конкурирующих стратегий и выбрать из их числа оптимальную стратегию.
Рис. 1.3
1. постоянство проблемы
2. ограничения
3. критерий эффективности операций
4. математическая модель операции
5. параметры модели, но часть параметров, как правило, не известна, поэтому (6)
6. прогнозирование информации (т.е. нужно предугадать ряд параметров)
7. конкурирующие стратегии
8. анализ и стратегии
9. оптимальная стратегия
10. утвержденная стратегия (более простая, но которая удовлетворяет еще ряду критериев)
11. реализация решения
12. корректировка модели
Критерий эффективности операции должен удовлетворять ряду требований:
1. Представительность, т.е. критерий должен отражать основную, а не второстепенную цель операции.
2. Критичность — т.е. критерий должен изменяться при изменении параметров операций.
3. Единственность, так как только в этом случае возможно найти строгое математическое решение задачи оптимизации.
4. Учет стохастичности, которая связана обычно со случайным характером некоторых параметров операций.
5. Учет неопределенностей, которая связана с отсутствием какой-либо информации о некоторых параметров операций.
6. Учет противодействия, которое вызывает часто сознательный противник, управляющий полными параметрами операций.
7. Простая, т.к. простой критерий позволяет упростить математические выкладки при поиске opt. решения.
Приведем схему, которая иллюстрирует основные требования к критерию эффективности исследования операций.
Рис. 1.4 — Схема, которая иллюстрирует требования к критерию эффективности исследования операций
1. постановка проблемы (вытекают 2 и 4 (ограничения));
21. анализ возможных вариантов (есть система; мы точно не знаем, какова интенсивность вх. потока; мы можем только с определенной вероятностью предположить ту или иную интенсивность; затем взвешиваем выходящие варианты ).
Единственность — чтобы можно было решить задачу строго математическими методами.
Пункты 16, 17 и 18 — это способы, которые позволяют избавиться от многокритериальности.
Учет стохастичности — большая часть параметров имеет стохастическое значение. В ряде случаев стох. мы задаем в виде ф-и распределения, следовательно, сам критерий необходимо усреднить, т.е. применять математические ожидания, следовательно, п.19, 20, 21.
