Консалтология Общая теория консалтинга (стр. 87 )

- векторной функции эффективности f(х, у), представляющей собой зависимость значений параметров четвертого класса от значений параметров первых трех классов [в обозначении функции эффективности зависимость от параметров пер­вого класса явно не указана ввиду константного характера этих параметров], (эта зависимость реализуется через математическую модель консультируемой проблемы).

Такая задача является задачей формирования рекомендаций в условиях неопределенности.

Если множество неопределенностей пусто (не­определенных исходных данных нет), а функция эффективности скалярна (используется единственный критерий эффективности), эта задача переходит в более простую и хорошо изученную задачу оптимизации, которая описывается множеством допустимых рекомендаций Y и функцией эффективности f (у).

Задача оптимизации обладает очень привлекательным свой­ством: она формально замкнута, т. е. требование найти решение (сформировать рекомендацию) уY, доставляющее наименьшее (или наибольшее, в зависимости от смысла функции эффективности) значение функции эффективности f(у) на множестве допустимых решений (рекомендаций) Y:

вполне достаточно для того, чтобы получить однозначный результат без всякого участия ЛФР, чисто математическим путем, что свидетельствует о формальной замкнутости задач оптимизации (рис. 10.33).

Рис. 10.33. Формальная замкнутость задач

Это свойство иногда побуждает стремиться построить консультационные операции в САК на основе одних только задач оптимизации. Такое стремление следует признать ошибочным. Ведь чтобы реализовать «чисто оптимизационный» консультационный процесс, нужно исключить из рассмотрения параметры второго класса, а это значит (см. описание параметров этого класса) отказаться от формирования рекомендаций для многоцелевых консультируемых проблем, рассчитанных на различные задачи и условия применения, абсо­лютизировать неточные исходные предпосылки, исключить не­точности в используемых математических моделях, а также взаимосвязь консультационных операций в консультационном процессе, заменив ее директивной пересылкой сформированных рекомендаций. Кроме этого, чтобы реализовать «чисто оптимизационный» консультационный процесс, необходимо свести учет всего многообразия технико-экономических требований и аспектов эффективности консультируемой проблемы ­ к единственному числовому показателю.

Сказанное, конечно, не отрицает целесообразности исполь­зования оптимизационных задач в отдельных (но не во всех без исключения) консультационных операциях, а также важности разработки математических методов оптимизации, которые составляют фун­дамент задач формирования рекомендаций в условиях неопределенности.

В чем же принципиальное отличие, с точки зрения ЛФР, задач формирования рекомендаций в условиях неопределенности от задач оптимизации? В том, что они значительно шире в содер­жательно-постановочном плане, но в то же время формально не замкнуты, т. е. их описание в виде триады (X, Y, f(х, у)) не поз­воляет получить однозначный результат без дальнейшего участия ЛФР. Это свойство задач формирования рекомендаций в усло­виях неопределенности иллюстрируется на рис. 10.34—10.36.

На рис. 10.34 показан случай, когда функция эффективности скалярна, но имеется множество неопределенностей, состоящее из трех элементов: x1, x2, x3. В этом случае для каждого из этих элементов можно найти свю оптимальную рекомендацию :

Рис. 10.34. Формальная незамкнутость задачи формирования рекомендаций в условиях неопределенности, вызванная наличием мно­жества неопределенностей X = {х1, х2, х3}.

Какую же рекомендацию принять в качестве окончательной (одну из них или совсем иную) с учетом того, что, по смыслу множества неопределенностей, на практике может реализовываться любая, заранее неизвестная из х1, х2, х3, а то и все вместе? Ответить на этот вопрос формальным путем, без участия ЛФР, невозможно.

На рис. 10.35 показан случай, когда в задаче формирования рекомендаций отсутствует множество неопределенностей, но функция эффектив­ности содержит два показателя эффективности: f1(у), f2(у).

Рис. 10.35. Формальная незамкнутость задачи формирования рекомендаций в условиях неопределенности, вызванная векторным характером функции эффективности.

Об­ласть D состоит из точек, соответствующих значениям векторной функции эффективности f(у)=(f1(у), f2(у)), отвечающим различ­ным допустимым рекомендациям уY. Ясно, что рекомендации, которым соответствуют точки, не лежащие на линии Р, нецелесообразны, так как для каждой из них можно указать рекомендацию, которая по обоим показателям эффективности лучше нее [например, рекомендация у2 лучше у1, так как f1(у2) ≤ f1(у1), f2(у2) ≤ f2(у1)]. Для таких рекомендаций сравнение и выбор выполняются формально, без участия ЛФР. Таким формальным путем может быть выделено некоторое множество «наилучших» рекомендаций, которому отвечает линия Р (множество Парето). Однако однозначно указать «наилучшую» из рекомендаций, соответствующих точкам Р, формальным путем невозможно, так как в каждой паре соответствующих Р рекомендаций по одному из показателей эффективности лучшей яв­ляется одна из них, а если рассматривать по другому показателю, то другая.

Общий случай наличия в задаче формирования рекомендаций, как мно­жества неопределенностей, так и векторной функции эффектив­ности, показан на рис. 10.36, который иллюстрирует формальную незамкнутость задачи формирования рекомендаций в условиях неопреде­ленности в общем случае.

Рис. 10.36. Формальная незамкнутость задачи формирования рекомендаций в условиях неопреде­ленности.

На этой диаграмме по оси ординат откладываются значения различных показателей эффективности (№1—№3) для четырех вариантов рекомендаций (1—4). Каждому варианту рекомендаций соответствует диапазон значений показателя эффективности, возникший из-за наличия множества неопре­деленностей X:

При этом видно, что формально установить, какая из рекомендаций «лучше», невозможно: для окончательного однозначного формирования рекомендаций необходимо привлечение ЛФР.

Возникает вопрос: возможно ли формально замкнуть задачу формирования рекомендаций в условиях неопределенности и тем самым сде­лать ее результат не зависящим от субъективных особенностей ЛФР, а его получение — процедурой, целиком воз­лагаемой «на плечи» ЭВМ. Теория консалтинга дает на этот вопрос отрицательный ответ. В соответствии с этим понятие «наилучшей» рекомендации лишается в условиях неопределенности сугубо объективного содержания: не только практически, но и теоретически невозможно доказать (за редким исключением), что сформированная рекомендация лучше некоторой другой. Хорошо изве­стные дискуссии между сторонниками различных вариантов консультационных рекомендаций, которые разрешаются в практике консультационных организаций на основе чисто человеческих качеств участников дискуссии или «волевым» вмешательством начальства, являются отражением этого факта. Поэтому принцип поиска «оптимальной» рекомендации должен быть заменен при функционировании консультационных модулей принципом поиска «наиболее обоснованной» рекомендации.

Обоснованность означает уверенность ЛФР в том, что в рамках внешних условий, наложенных на организацию формирования рекомендаций (специфика консультационной проблемы, лимит вре­мени, ограниченность ресурсов и др.), им использована одна из наиболее эффективных для этих условий методология формирования рекомендаций.

В рамках принципа обоснованности задача ЛФР состоит в квалифицированном выборе одной из эффективных для данных условий формирования рекомендаций методик формирования рекомендаций, овладении ее понятийным аппаратом и непосредственном выпол­нении функций, возлагаемых ею в процессе формирования рекомендаций на человека.

Эффективность методики означает, что не может быть указана методика, которая в данных условиях формирования рекомендаций привела бы к заведомо лучшему результату. С этой точки зрения в опре­деленных условиях даже методика, состоящая в формировании рекомендаций наугад, является эффективной.

Резюмируя, можно сказать, что функционирование консультационных модулей состоит в выборе наиболее обоснованных сформированных рекомендаций, при котором:

1) в частном случае, когда задача формирования рекомендаций является задачей оптимизации, методика приводит к получению оптималь­ных рекомендаций;

2) в частном случае, когда задача формирования рекомендаций яв­ляется задачей многокритери­альной оптимизации, методика приводит к получению Парето-оптимальной рекомендации (см. рис. 10.35, дуга Р);

3) методика позволяет лицу, формирующему рекомендацию активно влиять на выбор рекомендации в соответ­ствии с изменением его информированности и целевой ориентированности, а также обеспечивает однозначное формирование рекомендации при любом уровне неопределенности.

Первые два требования совершенно очевидны, что же касается третьего то его содержание, отражающее основное отличие прин­ципа обоснованности от принципа оптимальности, может пока­заться сомнительным. В самом деле, не является ли «активное влияние» синонимом субъективизма при формировании рекомендаций, не должна ли методика сигнализировать о невозможности уверен­ного формирования рекомендаций при имеющейся информации вместо того, чтобы даже при недостаточной информативности формировать однозначную рекомендацию.