Практическое применение ГИС: решение задачи коммивояжера. 2 страница

В.Н. Волкова

ГРАФО-СЕМИОТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ - разновид­ность структурно-лингвистического моделирования (см.).

Название предложено в [3], чтобы подчеркнуть, что правила грамматики, применяющиеся при формировании модели, не от­носятся к правилам грамматики, исследуемым в математичес­кой лингвистике (см.), их в большей мере можно отнести к лингви­стической семиотике, т.е. к семиотическим представлениям (см.), а понятие графические представления (см.) также можно тракто­вать шире, чем было принято в структурно-лингвистическом мо­делировании, в котором применялись, как правило, структуры типа расчленения в пространстве в то время, как в графо-семиотичес-ких моделях формировался конечный граф последовательности прохождения информации во времени, подобный сетевому, по­строенный автоматизированно и более полно отражающий ха­рактеристики элементов модели [2].

Эти модели назывались также семиотическими [1], сигнатур­ными [4, 5], т.е. знаковыми в широком смысле.

Для того чтобы пояснить развитие модели постепенной фор­мализации, рассмотрим конкретный пример.

Предположим, что нужно принять решение о структуре обеспечива­ющей части Автоматизированной информационной системы (04 АИС) отрасли, предприятия которой расположены в разных городах. При этом предварительно рассматриваются два основных варианта: 1) создание единого Главного информационно-вычислительного центра (ГИВЦ) отрасли и организация централизованного сбора от всех предприятий посредством установленных на них периферийных средств сбора инфор­мации (Al, A2,..., Ак); 2) наряду с ГИВЦ и периферийными средствами сбора на предприятиях создать региональные информационные центры (ИЦ), обозначенные на рис. 1 ИЦ1, ИЦ2,..., ИЦн, которые будут рас­положены в городах.

Необходимо выбрать вариант и определить вычислительную мощ­ность ГИВЦ и региональных ИВЦ (в случае выбора второго варианта), типы ЭВМ для ГИВЦ и ИВЦ, типы периферийных средств регистрации информации, объемы информационных массивов в ГИВЦ и ИВЦ, фор­мы документов Ф1, Ф2,..., Фп сбора и передачи информации между пунктами, принятыми в соответствующем варианте. При этом следует иметь в виду, что в случае выбора первого варианта возникают пробле­мы диспетчеризации приема-передачи информации от достаточно мно­гочисленных пунктов первичного сбора информации на предприятиях.

Аналогично может быть поставлена задача для объединения, пред­приятия которого расположены в разных городах, или для предприя­тия, крупные производства которого расположены в разных корпусах.

Для ответа на поставленные вопросы и выбора структуры 04 АИС необходимо исследовать информационные потоки. Можно было бы попытаться получить статистические характеристики потоков и принять ориентировочные решения о выборе технических средств, структуре информационных массивов и на этой основе выбрать вариант 04. Од­нако получить требуемые статистические характеристики трудоемко, а для вновь разрабатываемых информационных систем - невозможно.

Для решения этой задачи в [1] предложена методика посте­пенной формализации задачи моделирования информационных потоков. В соответствии с этой методикой предусмотрены фор­мирование графо-семиотической модели, отображающей возмож­ные варианты прохождения информации в АИС, и последующая оценка модели для выбора наилучшего варианта пути прохожде­ния информации.

Формирование модели, отображающей возможные варианты прохождения информации в АИС, можно осуществить путем состав­ления графо-семиотической модели, выполнив следующие этапы.

1. Отграничение системы от среды («перечисление» элемен­
тов системы). Задачу «перечисления» можно представить на язы­
ке теоретико-множественных методов как переход от названия
характеристического свойства, отраженного в названии форми­
руемой системы и множества ее элементов, к перечислению эле­
ментов, которые отвечают этому свойству и могут быть включе­
ны в множество.

На рисунке перечислено для примера небольшое число исходных элементов: ГИВЦ, ИЦ1, ИЦ2,..., Al, A2,... - пункты сбора и обра­ботки информации; Ф1, Ф2,... - формы сбора и представления ин­формации (документы, массивы); ЭВМ, ТТ (телетайп), Т (телефон) и т.д. Понятно, что в реальных условиях конкретных видов подобных эле­ментов существенно больше, и они будут названы более конкретно - не ЭВМ, а тип ЭВМ; аналогично - тип ТТ, регистраторов производства (РП), наименования или коды документов и массивов и т.д.

«Перечисление» может выполняться с применением метода «мозго­вой атаки», а в реальных условиях - методов типа комиссий, семинаров и других форм коллективного обсуждения, в результате которого опре­деляется некоторый перечень элементов будущей системы.

2. Объединение элементов в группы. Сложную реальную раз­
вивающуюся систему невозможно «перечислить» полностью.
Следует, набрав некоторое множество элементов, попытаться
объединить их в группы, найти меры сходства, «близости» и пред­
ложить способ их объединения.

Если в качестве метода формализованного отображения совокуп­ности элементов выбраны теоретико-множественные представления, то этот подэтап можно трактовать как образование из элементов исходно­го множества некоторых подмножеств путем перехода от перечисле­ния сходных по какому-то признаку элементов к названию характерис­тического свойства этого подмножества. В результате в приводимом примере могут быть образованы подмножества элементов по соответ­ствующим видам обеспечения - информационное, техническое, органи­зационное обеспечение - ИО, ТО, ОргО соответственно (см. рис., а).

3. Формирование из элементов подмножеств новых множеств,
состоящих из «пар», «троек», «n-ок» элементов исходных подмно­
жеств. В рассматриваемом примере, объединяя элементы подмно­
жеств ИО, ТО, ОргО в «пары» и «тройки», получим новые ком­
поненты.

Например: «Ф1_ЭВМ», «Ф1_ТТ», «Ф2_ЭВМ» и т.п.; «ЭВМ_ГИВЦ», «ЭВМ_ИЦ1», «ЭВМ.А1», «ТТ_ГИВЦ, «ТТ_ИВЦ1, «ТТ_А1» и т.п.; «Ф1_ЭВМ_ГИВЦ»,«Ф1_ТТ_А1» и т.д.

Интерпретация получаемых компонентов затруднена, и ввести ка­кое-либо формальное правило сравнения элементов новых множеств, которое помогло бы принять решение о выборе наилучших вариантов, не удается. В таких случаях согласно рассматриваемому подходу нужно возвратиться к системно-структурным представлениям и попытаться поискать дальнейший путь развития модели.

4. Содержательный анализ полученных результатов и поиск
новых путей развития модели. Для проведения такого анализа
следует возвратиться к системным представлениям и использо­
вать один из методов группы МАИС - структуризацию (в дан­
ном случае - в форме иерархической структуры, рис., в).

Такое представление более удобно для лиц, принимающих ре­шение (руководителей работ по созданию АСУ), чем теоретико-множественные представления, и помогает им вначале распреде­лить работу между соответствующими специалистами по ИО, ТО и т.д., а затем найти дальнейший путь развития модели на основе содержательного анализа сути полученных «пар» и «троек» с точ­ки зрения формулировки решаемой задачи.

Поскольку любая задача представляет собой последовательность действий (функций) по сбору, хранению и первичной обработке информации, становится очевидной необходимость внесения в мо­дель нового подмножества «Функции-операции (ФО)», добавление элементов которого к прежним «парам» и «тройкам» позволяет

получить новое их осмысление. Для простоты на рисунке показаны только принципиально отличающиеся между собой функции -связи С, хранения М (от «memory» - «память») и обработки К (от «компьютер»). После их добавления получаются комбинации, которые ЛПР могут не только сравнивать, но и оценивать.

Например, комбинации типа «С_Ф1_ТТ», «С_Ф1_Т» разли­чаются скоростью передачи информации, которую в конкретных условиях можно измерить или вычислить.

5. Разработка языка моделирования. После того как найдено недостающее подмножество, в принципе можно было бы продол­жить дальнейшее формирование модели, пользуясь теоретико-мно­жественными представлениями. Однако когда осознана необходи­мость формирования последовательностей функций-операций, дополненных их видами обеспечения - конкретизированными функциями (КФ), целесообразнее выбрать лингвистические или для данной модели - семиотические представления (см.), которые удобнее для разработки языка моделирования последовательно­стей КФ_Г

Данный этап можно представить следующим образом:

разработка тезауруса языка моделирования;

разработка грамматики (или нескольких грамматик, что за­висит от числа уровней модели и различий правил).

Структура тезауруса языка моделирования, приведенная на рис., б, включает три уровня:

уровень первичных терминов (или слов), которые представ­лены в виде списков, состоящих из элементов {еД подмножеств ФО, ИО, ТО, ОргО;

уровень фраз (/*}, который в этом конкретном языке можно назвать уровнем КФ, так как абстрактные функции С, М, К, объе­диняясь с элементами подмножеств ИО, ТО, ОргО, конкретизи­руются применительно к моделируемому процессу;

уровень предложений {р_к}, отображающий варианты прохож­дения информации в исследуемой системе.

Грамматика языка включает правила двух видов:

преобразования элементов {e_f} первого уровня тезауруса в компоненты Ш второго уровня, которые имеют характер пра­вил типа «помещения рядом» (конкатенации, сцепления) Л_т;

преобразования компонентов {/) в предложения {р_к} - пра­вила типа «условного следования за» R_u; правила этого вида ис­ключают из рассмотрения недопустимые варианты следования

информации: например, после функции «С1_Ф2_А1-ИЦ1_ТТ» (передача документа Ф2 из А1 в ИЦ1 с помощью ТТ) не может следовать функция «М1_Ф2_ГИВЦ_МН», так как в результате выполнения предшествующей функции документ Ф2 в ГИВЦ не поступил (здесь МН - машинный носитель).

В результате проведенных преобразований структура рис., в, отображающая состав ОЧ АИС, преобразуется в структуру рис., д, отображающую пути следования информации.

Словарь первичных терминов языка графо-семиотического моделирования, число уровней в нем и правила грамматики оп­ределяются результатами предшествующего развития модели.

Так, аналогично рассмотренной задаче можно поставить за­дачу моделирования организационно-технологических процедур (ОТП) подготовки и реализации управленческих решений на дей­ствующем предприятии.

В качестве единичного объекта, из которых формируются ОТП, выбран «Этап движения информации», включающий сле­дующие элементы: укрупненная задача, отдел-изготовитель OI документа на данном этапе, входящий документ DI (исходная информация), функция F обработки (преобразования, создания) документа, исходящий документ DP (выходная информация), отдел-получатель ОР (сторонний получатель) выходной инфор­мации. Далее из описанных элементов необходимо выбрать те, которые могут служить для связи между этапами. Это отдел-по­лучатель и отдел-изготовитель (при этом отдел-изготовитель на предшествующем этапе соответствует отделу-получателю на по­следующем), а также входящий и исходящий документы (или мас­сивы входной и выходной информации), которые также должны соответствовать на смежных этапах.

Учитывая необходимость предоставления эксперту-разработ­чику ОТП возможности альтернативного выбора направления движения информации, возможна организация двух вариантов построения ОТП: первый - по жесткому соответствию и получа­теля с изготовителем, и выходной, и входной информации, а вто­рой - по соответствию только информации.

Язык моделирования можно представить следующим обра­зом (в бэкусовской нормальной форме).

<тезаурус>::=< основные символы > I < синтаксические единицы > <основныесимволы>::=<буквы> I <цифры> I <спец. знаки> <синтаксическиеединицы>::=<термы> [ <элементарныецепочки> I усложненные цепочки>=<МР> | <MZ> | <UZ>

<термы>::=<МР>=<идентификатортерма> I <слово> 1 <слово-сочетание> <идентификатор терма>::=<буква>|<буква><буква>| <буква><буква><буква>

<спец.знак><цифра>=<$1ер> I <seq_2> I <seq_3> I <seq_4> I <seq_5>

Элементарные ueno4KH>::-<MZ>=<Z,OI,DI,F,DP,OP>

<г>::=<укрупменная задача, в рамках которой движется инфор­мация^ <Акцепт> I <Требование> I...

<01>::=<отдел-изготовитель>=<ФО>I<ОМТС>I<УТЗиК>I...

<01>::=<исходный документ> = <Счет к огшате> |<Счеткпо-

лучению> I...

<р>_;:=<функция обработкидокумента>=<Присвоение№счета> |

<ОР>::=<отдел-получатель>::=<ФО> I <ОМТС> I <УТЗиК> I...

<ОР>::=<полученный документ>= <Счет к оплате> |<Счет к получению>|...

усложненные цепочки>:: = <UZ> = <MZ><MZ>|

<MZ><MZ><MZ> I <MZ><MZ><MZ><MZ> I

<MZ><MZ><MZ><MZ><MZ>

<Грамматика>::=<С1>! <G2>

<G1>::=< правила формирования усложненных цепочек типа «ус­ловного следования за» по принципу соответствия отделов-получа-теля и изготовителя и документов - исходящего и полученного >

<G2>::= < правила формирования усложненных цепочек типа «условного следования за» по принципу соответствия документов -исходного и полученного >

Например,

<G1>::= IF <ОР>=<01> n <DP>=<DI> =>

<ОР> е <MZ> <OI>e <MZ_j <DP> е <MZ>

=> <01_i,Dl_i,OP_i,DP> -> <01_гОГ,ОР₃,ОР>

<OI_j,DI_j,OP_i,DP_i>e<MZ_i> <OLDLOP_J,DP_J> e <MZ>. <G2>::= IF <DP>=<DI> => <OI_i,Di;_>OP_i,DP_i> -xOLDIj.OPj.DP^ <DP> £<MZ_j> <DIj> g <MZj> <OP> e<MZ> <OI> e <MZ> <OI_i,DI_i!OP_j,DP> e <MZ> <OI_j,DI_j)OP_j,DP_j>

Используя разработанный язык, процедуру формирования модели можно автоматизировать. При этом правила типа GI и G2 относительно несложно реализуются с помощью языков ло­гического программирования (например, языка Турбо-Пролог).

• 1.Волкова В.Н. К методике проектирования автоматизированных ин­формационных систем / В.Н. Волкова // Автоматическое управление и вы­числительная техника. Вып. 11. - М.: Машиностроение, 1975. - С. 289-300.

2. Волкова В.Н. Основы теории систем и системного анализа: учеб) для вузов / В.Н. Волкова, А.А. Денисов. - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1997. - С. 438-449. 3. Темников Ф.Е. Вопросы автоматизации проектирования АИС и АСУ / Ф.Е. Темников, В.Н. Волкова, А.А. Денисов // Надежность и эффек­тивность комплексных систем «человек-техника»: сб. трудов III Всесоюзно­го симпозиума. -Л., 1971. -С. 117-119. 4. Темников Ф.Е. О применении сигнатурных моделей при проектировании автоматизированных информа­ционных систем / Ф.Е. Темников, В.Н. Волкова // Достижения и перспекти­вы развития технической кибернетики: сб. трудов второй межвузовской на-учно-технич. конференции. - М., 1972. - С. 64-65. 5. Темников Ф.Е. Сигнатурные модели и их применение при проектировании сложных систем / Ф.Е. Темников, В.Н. Волкова, А.В. Созинов // Методы анализа и реконст­рукции сложных систем: сб. - Рига: Зинатне, 1972. - С. 96-98.

В.Н. Волкова

О-------------------------

ДВОЙСТВЕННАЯ ЗАДАЧА В ЛИНЕЙНОМ ПРОГРАММИ­РОВАНИИ - один из основных разделов теории математичес­кого программирования (см.). Она строится по формальным пра­вилам на базе другой задачи линейного программирования (ЛП), называемой основной.

Например, если основная задача имеет вид

Ах<Ь, х>0, (с, х) —» max, (1)

то двойственная к ней задача также является задачей ЛП:

А^Ту >с, у<0, ф, у) -> min. (2)

Здесь х = (х^х₂,...,х_п), b = ф_х, Ь₂,..., bj, с = (c_vc₂,... ,с_п),

'«и а₁₂... а_ы ^N _А= ^а1\ ^а21 - ^а2п

_к^ат\ ^ат2 - ^amnj т

(b,y) = 2lbiyi, a^t -транспонированная матрица А. i=i

Основная и двойственная к ней задачи образуют пару взаим­но двойственных задач: двойственная задача к двойственной ока­зывается основной задачей.

Основная теорема двойственности

Либо обе задачи двойственной пары разрешимы, и тогда (с, х *) = = ф, у*), либо обе задачи не имеют решения. Здесь х*, у* - опти­мальные планы пары двойственных задач.

Эта и ряд других теорем, относящихся к двойственным зада­чам, играют важную роль при качественном анализе задач ЛП.

Содержательный анализ двойственной задачи, в том числе и неизвестных у_{, у₂,..., у_т, полностью определяется содержатель­ным смыслом прямой задачи.

Так, например, если основная задача (1) является задачей про­изводственного планирования, где А - технологическая матри­ца, b_t - количество /-го ресурса, Xj - объем выпускау'-го продукта, i = 1,2,... m,j - 1, 2,... л, то целью решения двойственной задачи (2) оказывается получение так называемых двойственных оценок ресурсов у_р которые также называют маргинальными (предельны­ми) данными ресурсов.

Маргинальные цены, очевидно, связаны только с производст­вом и потому отличаются от обычных рыночных цен на ресурсы.

Если маргинальные цены не превосходят рыночных (у.* < q_t, i= 1,2,..., т), то производство, для которого они были рассчита­ны, не сможет получить прибыль р от своей производственной деятельности:

для любого плана выпуска д:

р(х) = (с, х) - ф, q) < {с, **) - ф, а) < (с, х*) - (Ь, у*) = 0.

И, наоборот, если y_f* > q_{i г}, i! = 1,2,..., т, то реализация опти­мального производственного плана х* принесет положительную прибыль

р(х*) = (С, X*) - ф, q) = ф. у*) - ф, q) = ф, y*-q)> 0,

размер которой ограничивается: а) средствами, выделяемыми на закупку ресурсов, Ь) объемом рынка ресурсов, с) технологичес­кими условиями производства.

Если записать прямую задачу линейного программирования в канонической форме:

найти набор переменных х = (х_{,..., х_п), удовлетворяющих условиям х.> 0,у = 1,..., л,

, 0-1159

H^aij^XJ ^ubi> ⁱ⁼!.......... ^m 0)

7=1

и максимизирующих целевую функцию С(х)= £ с/*)»

то ей соответствует следующая двойственная задача:

найти набор переменных у = (у,,..., у_т), удовлетворяющих условиям

П

1>^а(/У1^^ср }- 1,...,л (4)

и минимизирующих целевую функцию ^в(у) ~ ЕА¹^-

/=1

(В данном случае неотрицательность переменных в двойствен­ной задаче не требуется.)

Значения целевых функций прямой и двойственной задач свя­заны неравенством

П п

7=1. М ^ '

где х = (х_{,..., х_л) - произвольное допустимое решение прямой задачи; у - (у,,... ,у_т) - произвольное допустимое решение двойственной за­дачи.

Основная теорема двойственности в канонической форме за­писывается следующим образом.

Если существуют допустимые решения прямой и двойствен­ной задач, то для обеих задач существуют и оптимальные реше­ния, причем

max £ cjXj = min £б_/Л. ₍₆₎

j=\ /=i ^v '

Если хотя бы одна из задач не имеет допустимого решения, то ни одна из них не имеет оптимального решения.

П п

Равенство ^ ^cJ^xj ~ ^- ^У> является необходимым и достаточ-

7=1 1=1

ным условием оптимальности допустимых решений прямой и двой-венной задач.

Из теоремы двойственности вытекает ряд положений, которые озволяют устанавливать некоторые соотношения между целевой функцией и ресурсами, необходимыми для достижения цели. В частности, имеет место следующее важное утверждение.

Если задача линейного программирования не вырождена и С(х*)

П

представляет собой максимум ее линейной формы f- J J при заданных

ограничениях, то дс{х*) I db_t = у.*, i = 1,2,..., т.

Таким образом, с математической точки зрения оптимальные оцен­ки определяют влияние свободных членов Ь₍ условий-ограничений на оптимальную величину целевой функции. Иными словами, вычисление наряду с оптимальным планом х* - (х, *, х₂*,..., х_н*) связанных с ним оптимальных оценок у* = (у^*, у₂*, ■■■, у_т*) позволяет ввести относи­тельную важность отдельных ресурсов (b_{*,b₂*,... ,b_m*) для достижения

п

поставленной цели (максимизации ^- ^cj^xj).

j=\

На основе установления такой взаимосвязи между х* и у* можно исследовать влияние небольших отклонений ресурсов на изменение оптимального значения целевой функции, получать маргинальные оценки, идея которых уже рассмотрена, или дру­гие рекомендации, полезные при разработке и корректировке пла­нов в тех случаях, когда не может быть найдено строгое решение задачи оптимизации.

Идеи теории двойственности находят важное применение в разработке численных методов линейного программирования (см.), позволяющих решать задачи с неопределенностью, не имеющие строгого оптимума, что особо важно для задач системного ана­лиза.

• 1. Ашманов С. А. Линейное программирование/С. А. Ашманов.-М.: Наука, 1981. 2. Гейл Д. Теория линейных экономических моделей: пер. с англ. / Д. Гейл. - М.: Изд-во иностр. лит., 1963. 3. Д а н ц и г Д. Линейное программирование, его применение и обобщения: пер. с англ. /Д. Данциг. -М.: Прогресс, 1966. 4. Исследование операций в экономике / под ред.

10*

Н.Ш. Кремера. -М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. 5. Канторович Л.В.
Экономический расчет наилучшего использования ресурсов / Л.В. Канторович.
- М.: Изд-во АН СССР, 1963. 6. Лурье А.Л. О математических методах
решения задач на оптимум при планировании социалистического хозяйства
/А. Л. Лурье. - М.: Наука, 1964. 7. Математика и кибернетика в эконо­
мике: словарь-справочник. -М.: Экономика, 1975.-С. 67-91. 8. Юдин Д.Б.
Линейное программирование (теория, методы, приложения) / Д.Б. Юдин,
Е.Г. Гольштейн. - М.: Наука, 1969. _ВА Кузьменков

ДЕКОМПОЗИЦИЯ (СТРУКТУРИЗАЦИЯ) - расчленение сис­темы на части при ее исследовании или проектировании.

Термин декомпозиция первоначально в теории систем был более широко распространен, чем термин структуризация, и при­менялся для расчленения любых объектов при представлении их в виде систем.

Однако в 70-е гг. XX в. СП. Никаноров предложил разли­чать эти понятия (см. Структуризация), и в настоящее время тер­мин декомпозиция применяется в основном для расчленения тех­нических объектов, в отношении которых известен алгоритм (конструкция, технология) возникновения целостности (см. За­кономерность целостности), т.е. новых свойств у целого, собран­ного изделия, и выполняется закономерность аддитивности (см.).

В то же время во многих работах по системному анализу меж­ду терминами структуризация и декомпозиция различий не де­лается.

• 1. Волкова В.Н. Основы теории систем и системного анализа: учеб.
для вузов / В.Н. Волкова, А.А. Денисов. - СПб.; Изд-во СПбГТУ, 1997.
2. Системный анализ в экономике и организации производства: учеб.
для вузов/Под ред. С.А. Валуева, В.Н. Волковой.-Л.: Политехника, 1991. -
С. 36-44. В.Н. Волкова

«ДЕЛЬФИ»-МЕТОД, метод «Дельфи», или метод «дельфийского оракула», предложен О. Хелмером и его коллегами [4] как итера­тивная процедура при проведении мозговой атаки, которая спо­собствовала бы снижению влияния психологических факторов при проведении заседаний и повышению объективности результатов. Почти одновременно «Дельфи»-процедуры стали средством повышения объективности экспертных опросов с использовани­ем количественных оценок при сравнительном анализе состав­ляющих деревьев целей (см.) и при разработке сценариев (см.).

Основные средства повышения объективности результатов при применении метода «Дельфи» - использование обратной свя­зи, ознакомление экспертов с результатами предшествующего тура опроса и учет этих результатов при оценке значимости мне­ний экспертов.

В конкретных методиках, реализующих «Дельфи»-процеду-ру, эта идея используется в разной степени.

Так, в упрощенном виде организуется последовательность итеративных циклов мозговой атаки (см.). В более сложном ва­рианте разрабатывается программа последовательных индиви­дуальных опросов с использованием методов анкетирования, ис­ключающих контакты между экспертами, но предусматривающих ознакомление их с мнениями друг друга между турами.

В развитых вариантах «Дельфи»-процедура представляет собой программу последовательных индивидуальных опросов с исполь­зованием методов анкетирования.-Вопросники от тура к туру уточняются. Экспертам присваиваются весовые коэффициенты значимости их мнений (коэффициенты компетентности), вычис­ляемые на основе предшествующих опросов, также- уточняемые от тура к туру и учитываемые при получении обобщенных ре­зультатов опроса. Для снижения таких факторов, как внушение или приспосабливаемость к мнению большинства, иногда тре­буется, чтобы эксперты обосновывали свою точку зрения, но это не всегда приводит к желаемому результату, а, напротив, может усилить эффект приспосабливаемое™, так называемый эффект Эдипа (см. Экспертные оценки).

С примерами применения метода «Дельфи» можно познако­миться в [3, 4 и др.].

В силу трудоемкости обработки результатов и значительных временных затрат первоначально предусматриваемые методикой «Дельфи»-процедуры не всегда удается реализовать на практике.

В последнее время «Дельфи»-процедура в той или иной форме обычно сопутствует любым другим методам моделирования сис­тем - методу «дерева целей», морфологическому, сетевому и т.п.

В частности, весьма перспективная идея развития методов эксперт­ных оценок, предложенная В.М. Глушковым, состоит в том, чтобы соче­тать целенаправленный многоступенчатый опрос с «разверткой» проб­лемы во времени, что становится вполне реализуемым при использова­нии ЭВМ.

Для повышения результативности опросов и активизации экспер­тов иногда сочетают «Дельфи»-процедуру с элементами деловой игры: эксперту предлагается проводить самооценку, ставя себя на место кон­структора, которому реально поручено выполнение проекта, или на место работника аппарата управления, руководителя соответствующе­го подразделения системы организационного управления и т. д.

• 1.Волкова В.Н. Основы теории систем и системного анализа: учеб.
для вузов / В.Н. Волкова, А.А. Денисов. - СПб.: Изд-во СП6ГТУ, 1997. -
Изд. 2-е, 1999.-С. 137-138. 2. Системный анализ в экономике и органи­
зации производства: учеб. для вузов / Под ред. С. А. Валуева, В.Н. Волковой.
-Л.: Политехника, 1991. -С. 89-90. 3. Теория прогнозирования и приня­
тия решений / Под ред. С.А. Саркисяна. - М.: Высш. школа, 1977.
4. Я н ч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса / Э. Янч. - М.:
Прогресс, 1974. В.Н. Волкова

«ДЕРЕВО ЦЕЛЕЙ» - это вид структуры целей (см. Цель). Термин введен У. Черчменом, который предложил метод дерева целей в связи с проблемами принятия решений в промышленности [6].

Дата добавления: 2015-11-04