Консалтология Общая теория консалтинга (стр. 73 )

Теперь рассмотрим схему процесса вертикального согласова­ния формируемых рекомендаций, обеспечивающую последовательное су­жение множеств конкурентоспособных рекомендаций. В основе рас­сматриваемой схемы лежит анализ формируемых рекомендаций каждого уровня с учетом множественности возможных способов их детали­зации на следующих уровнях, который позволяет разделить все исходные альтернативы Y на две группы. В первой из них содер­жатся рекомендации «подозрительные на рациональность» — конку­рентоспособные, а в другой — рекомендации заведомо нерациональные, которые из дальнейшего рассмотрения могут быть безусловно ис­ключены. При этом, если выделение рациональной рекомендации из множества конкурентоспособных проводить путем рассмотрения каждой из рекомендаций с учетом конкурентоспособных вариантов их детализации, то для этого необходимо многократное выполне­ние операций последующих уровней при различных исходных (директивных) данных. В этом случае требуется фактически совме­стить выполнение операций различных уровней, т. е. решать за­дачу размерности, являющейся суммой размерностей задач сов­мещаемых уровней, что лишает смысла членение исходной задачи формирования рекомендаций на уровни детализации. Ниже предлагается схема взаимодействия операций различных уровней, основы­вающаяся на разделении процессов решения задач различных уровней.

Рассмотрим пути, обеспечивающие сужение множеств кон­курентоспособных рекомендаций в процессе взаимодействия операций различных уровней. При этом ограничимся рассмотрением взаи­модействия изолированной пары уровней — St и Si+1, т. е. бу­дем считать хi и zi+1 известными константами и предполагать, что решения yi+1 полностью детализируют yi. Это позволяет положить:

xi+1 = { xi,yi}.

Для достижения поставленной цели возможны два пути:

- сужение гарантированного диапазона — ∆;

- сужение диапазонов оценок каждой из анализируемых ре­комендаций — δ (хi, уi, Zi) при .

Соотношение (10.100), на основе которого осуществляется суже­ние (для определенности будем рассматривать задачу минимиза­ции критерия), может быть представлено в виде

= {yi:Fi{( xi,yi,zнi)≤F(xi,yi**, zвi)},

или

= {yi:Fi{( xi,yi,zнi)≤Гв. (10.101)

Верхняя граница гарантированного диапазона Гв дает заве­домо достижимое значение критерия. Поскольку принято, что yi+1 полностью детализирует yi, то каждое значение функции

Fi+1 (xi, yi, yi+1, z i+1 ) является достижимым и за границу Гв может быть принято значение критерия на произвольной паре (yi, yi+1). При этом следует иметь в виду, что значение Гв = Fi (xi,yi**, zвi ) получается в процессе выполнения операций i-го уровня, a Fi+1 (xi, yi, yi+1, zi+1) — при детализации рекомендаций yi, т. е. на (i + 1)-м уровне. Тогда, если в результате де­тализации некоторого фиксированной рекомендации на

екомендациирекомендацийй(i + 1)-м уровне определяются соответствующие i+1 и

Fi+1 (xi, , +1,zi+1):

Fi+1 (xi, , i+1, zi+1) = Fi+1(xi, , i+1,zi+1), (10.102)

такие, что

Fi+1 (xi, , i+1, zi+1)<F(xi, yi**, zвi),

то в качестве верхней границы гарантированного диапазона можно принять Fi+1(xi, , i+1, zi+1). Если же условие (10.102) не вы­полняется, то рекомендация должна быть исключена из состава неконкурентоспособных:

(10.103)

Таким образом, в результате детальной проработки на (i+1)-м уровне отдельных рекомендаций yi из состава конкурентоспособ­ных возможно уменьшение (понижение) верхней границы гаран­тированного диапазона значений критерия и, как следствие, сужение исходного множества конкурентоспособных рекомендаций на i-м уровне (рис. 10.28).

Рис. 10.28. Сужение множества конкурентоспособных рекомендаций при уменьшении верхней границы гарантированного диапазона

Вторым путем сужения множества конкурентоспособных рекомендаций является изменение (повышение) функции нижних границ Fi(xi, уi, ziн) при , определяемой наиболее оптими­стическими прогнозами из Zi, которые, как подчеркивалось, могут быть нереализуемы.

Уточнение нижних оценок для каждого может быть произведено лишь в результате выполнения операций, где непо­средственно рассматриваются рекомендации следующего уровня, а это связано с совмещением решения задач i-гo и (i + 1)-го уровней. В таком аспекте уточнение функции нижних границ выливается в непосредственное решение задачи совместного выбора рацио­нальных i и i+1.

Как будет показано ниже, можно «развязать» решения задач различных уровней при построении функции нижних оценок при . Для этого необходимо осуществить детальную прора­ботку лишь некоторых из определенного ряда рекомендаций . Совокупность этих рекомендаций далее будем называть программой де­тализации и обозначать πiYконi. Ее строят в зависимости от анализируемого множества рекомендаций Yконi и переопределяют при его изменениях. На определение этой программы существенное влияние оказывают уже проработанные при выполнении пред­шествующих действий рекомендации из Yконi . В дальнейшем такие рекомендации будем обозначать . В итоге получим

πi = πi(Yконi , ),

где Yконi.

По мере проведения детализации конечного числа рекомендаций уiπi оказывается возможным провести коррекцию множества прогнозов о рекомендациях следующего уровня (т. е. Zi) таким образом, что формируемая на его основе функция нижних границ является более близкой к реальным оценкам рекомендаций . Образно говоря, в данном случае за счет проведенных детальных прорабо­ток происходит падение неоправданного оптимизма, результатом чего является увеличение нижних гарантированных оценок кри­терия при каждом (рис. 10.29).

Рис. 10.29. Сужение множества конкуренто­способных рекомендаций при уточнении ниж­них гарантированных оценок

Рассмотренные два пути сужения множества конкурентоспо­собных рекомендаций взаимно дополняют друга друга. В частности, при детализации рекомендаций yiπi, проводимых с целью уточнения значений ziн, возможно получение результатов, позволяющих снизить значения Гв, а проработка рекомендаций yi, которая предпо­ложительно наибольшим образом позволяет снизить Гв, дает информацию для уточнения ziн.

Опишем теперь процесс взаимодействия операций различных уровней, основанный на выделении и последовательном сужении множеств конкурентоспособных рекомендаций. Выполнение каждого приближения в этом процессе заключается в выполнении следую­щей последовательности действий:

- определение множества реакций Zi соответствующего прогно­зируемым рекомендациям, в данном случае (i + 1)-го уровня, т. е. множеству i+1.

Множество Zi при этом достаточно представить его «угловыми» элементами — ziн и ziв, определяющими диапазоны оценок каждой сформированной рекомендации yi i;