Задачи принятия решений
На основе модели проблемной ситуации (4.1) могут быть получены различные постановки частных задач принятия решений. Каждую такую задачу можно представить в виде логического высказывания типа: (Дано; требуется определить). В этом случае символ «;» разделяет две стороны проблемы — то, что известно, и то, что требуется найти.
Для этапа постановки задачи характерны следующие частные задачи принятия решений.
Задача структуризации исходной информации. При рассмотрении основных этапов был выделен самостоятельный пункт — проблемный анализ, который, являясь связующим информационным звеном между проблемой и моделью проблемной ситуации (4.1), содержательно раскрывается на этапе анализа проблемы. Поскольку все пункты проблемного анализа представляют структуризацию исходной информации о проблеме, то формально этот этап может быть сформулирован как следующая задача: где 05 — часть общей информации о проблеме, касающаяся предпочтений лица, принимающего решения:
на множестве возможных исходов С операции и различии их по предпочтительности относительно цели А0 операции;
на множестве существенных характеристик^ исхода § € С;
на множестве возможных способов (стратегий) V достижения цели операции;
на множестве Л условий проведения операции;
на возможных концепциях (гипотезах) рационального поведения системы для определения в дальнейшем критерия эффективности.
Эта задача решается только эвристическими методами.
Задача анализа неопределенности.
Классификация факторов по характеру неопределенности является одним из результатов решения задачи анализа неопределенности вида: где $А — информация о цели операции; 0Л — информация о типе и характеристиках множества неопределенных факторов.
Решение этой задачи требует привлечения и анализа информации, получаемой на основе аналогий, исторического опыта, экспериментальных н статистических данных, результатов экспертиз. Особенностью данной задачи является применение для ее решения как формальных, так и неформальных (эвристических) методов. Тем не менее эта задача может успешно решаться лишь в том случае, если будут созданы мощные базы данных и базы знаний на основе современной информационно-вычислительной техники.
Это позволит оперативно получать, анализировать и обрабатывать информацию, касающуюся природы неопределенных факторов, диапазонов их изменения, априорного распределения вероятностей на них, психологических особенностей принятия решений другими субъектами исследуемой системы, типов взаимодействия между ними (нейтрализм, содействие, противодействие) и др.
К важнейшим задачам типа (4.5) относятся задачи математической статистики, касающиеся параметрического и непараметрического оценивания (см. т. 2), идентификации, кластеризации, прогнозирования [57]. Класс применяемых методов решения этих задач широк и достаточно хорошо разработан. Например, по существующим оценкам только методов прогноза насчитывается свыше 150. К ним относятся, прежде всего, морфологический, корреляционный, регрессионный, факторный и спектральный анализ, аппарат цепей Маркова (некоторые из этих методов приведены вт. 2), метод группового учета аргументов, методы распознавания образов и др.