CC BY
140
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
УДК [378:62]
ББК [74.58:30] :22.183.1
Л. Б. Аминул, Х. Г. Ахмедова, Г. С. Черкасова
РОЛЬ ДИСЦИПЛИНЫ «ТЕОРИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ» В ПОДГОТОВКЕ СТУДЕНТОВ ИНЖЕНЕРНЫХ СПЕЦИАЛЬНОСТЕЙ
L. B. Aminul, H. G. Akhmedova, G. S. Cherkasova
THE ROLE OF DISCIPLINE "THEORY OF DECISION-MAKING" IN PREPARATION OF ENGINEERING STUDENTS
Исследуется проблема качественной подготовки будущих инженеров с использованием аппарата теории принятия решений. Приведены общая схема процесса принятия решений по основным стадиям; рассмотрены условия, которые требуются для описания постановки задачи выбора; представлена классификация задач принятия решений. Описаны базовые компоненты системы принятия решений.
Ключевые слова: принятие решений, задача, процесс, система, метод, инженер.
The problem of qualitative training of future engineers using the apparatus of decision-making theory is examined. The general scheme of decision-making on major stages is given; the conditions required to describe the formulation of the problem of choice are considered; the classification of decision-making problems is presented. The basic components of the decision-making system are described.
Key words: decision making, problem, process, system, method, engineer.
Введение
Особенности современного этапа развития инженерного образования в мире связаны с рядом факторов: со сменой традиционной научной парадигмы, интенсификацией всемирных социальных отношений, процессами развития «свободного рынка», интеграционными процессами современного производства и чрезвычайно высокими темпами развития новых информационных и коммуникационных технологий.
Кроме того, интеграционные процессы в современной образовательной системе, близость и доступность мирового опыта благодаря стремительно развивающимся, преимущественно компьютерным технологиям, заставляют отходить от традиционных методов подготовки инженерных кадров, разрабатывать новые образовательные стандарты, которые ориентированы на принятые в современном мире подходы, учитывающие требования глобального рынка труда.
В соответствии с требованиями современного производства будущий инженер должен иметь не только специальные технические знания и умения, но и ряд нетрадиционных для инженерного образования навыков: умение использовать новые информационные технологии (ИТ) в профессиональной деятельности, понимание профессиональной и этической ответственности при принятии инженерных решений, способность к анализу и критике принятых решений, знания о существующих методах и средствах поддержки принятия решений, а также должен уметь применять этот инструментарий на практике.
Опыт показывает, что непродуманные решения и произвольные действия даже в малой его части, доступной для нашего восприятия, могут привести к непредсказуемым, необратимым, а нередко катастрофическим результатам. Именно неспособность инженера осознать последствия своих действий, невладение приемами согласования и принятия решений, по мнению ряда исследователей, могут объяснить назревавший в последние десятилетия кризис инженерной профессии, серию техногенных катастроф [1].
Одним из основных профессиональных требований к квалификации инженера является готовность к ведению комплексной инженерной деятельности и умение применять теоретические и прикладные аспекты построения и разработки математических методов и моделей принятия решений в динамично изменяющихся условиях в профессиональной сфере («Federation Europeenne d'Associations Nationales d'Ingenieurs, FEANI») [2].
В настоящее время теория принятия решений (ТПР) включает в себя широкий круг теоретических и прикладных аспектов построения и разработки математических методов и моделей принятия решений в различных ситуациях. Содержанием теоретического аспекта являются анализ и решение математических задач выбора в заданном множестве допустимых решений проблемы. Прикладной аспект ТПР состоит в реализации решений задач в различных условиях.
Методы принятия решений в настоящее время находят широкое применение, однако их реализация на практике требует качественно новых подходов, объединяющих традиционный классический аппарат принятия решений с прикладными средствами с помощью ИТ. Основной причиной является то, что будущие инженеры, в частности инженеры информационных направлений, получая в высших учебных заведениях достаточно глубокую классическую математическую подготовку, недостаточно владеют прикладным математическим аппаратом принятия решений и поэтому недостаточно эффективно его используют.
Будущие инженеры должны в пределах своей специальности уметь:
— грамотно формулировать задачу (проблему);
— строить математическую модель (формализовать задачу в математической форме);
— выбирать математические методы и алгоритмы для решения;
— применять численные методы;
— разрабатывать практические рекомендации и принимать решения на основе проведенного математического анализа;
— формулировать принципы оптимальности для выбора окончательного решения.
Успешное достижение этих целей возможно только при хорошо спланированной работе
математических и специальных кафедр в течение всего периода обучения. Такая комплексная подготовка должна проводиться не только математическими, но и выпускающими кафедрами по специальности.
Дисциплина «Теория принятия решений» базируется на знании таких дисциплин первого уровня, как «Функциональный анализ», «Дискретная математика», «Теория вероятностей и математическая статистика» и имеет дальнейшее продолжение на более старших курсах в таких дисциплинах, как «Математическая теория оптимизации», «Прикладные методы оптимизации», «Исследование операций» и др.
В основе современной ТПР лежит комплексная концепция принятия решений, которая требует учета всех существенных аспектов проблемной ситуации и рациональной интеграции как логического мышления и интуиции человека, так и математических и технических средств. Согласно этой концепции, принятие решения - это выбор из ряда вариантов (альтернатив). Этот выбор производит лицо, принимающее решение (ЛПР).
Суть концепции принятия решений состоит в том, что вначале ЛПР анализирует возникшую проблему; затем формулирует цель, достижение которой разрешит проблему; формирует способы достижения цели и осуществляет обоснованный выбор.
Предпочтительность того или иного исхода операции оценивают величиной специальной числовой функции, называемой критерием. Оптимальным считается такой вариант, который обеспечивает наилучшее значение критерия или наилучшее сочетание значений всех критериев.
Существует круг задач, для которых построены отработанные математические модели, позволяющие находить решение без участия ЛПР. Это задачи распределения ресурсов, транспортные задачи, задачи массового обслуживания, управления запасами и ряд других.
Кроме того, имеется широкий круг задач, не укладывающихся в рамки перечисленных. Прежде всего - это многокритериальные задачи, решаемые в сложных ситуациях. Многокрите-риальность объясняется тем, что при оценке действительно сложных ситуаций редко удается обойтись одним критерием.
Задача принятия решений - одна из самых распространенных в любой предметной области. Ее решение сводится к выбору одной или нескольких лучших альтернатив из некоторого набора. Для того чтобы сделать такой выбор, необходимо четко определить цель и критерии, по которым будет проводиться оценка набора альтернативных вариантов. Выбор метода решения такой задачи зависит от количества и качества доступной информации. Данные, необходимые для осуществления обоснованного выбора, можно разделить на четыре категории: информация об альтернативах, информация о критериях, информация о предпочтениях, информация об окружении задач.
Специфика подготовки специалистов (бакалавров, магистров, аспирантов) ряда научных направлений различных областей знаний, в том числе направлений научно-технических, предполагает приобретение навыков по решению сложных задач и (или) задач большой размерности, требующих большого объема вычислений [3]. Очевидно, что математические методы исследования, применяемые для решения задач такого типа, требуют больших вычислений и зачастую невозможны без применения ИТ.
Информационные технологии в принятии решений первоначально использовались только для обработки большого объема вычислений или для получения обобщенной оценки всех плюсов и минусов по каждой альтернативе. На этом этапе реализацией задач принятия решений занимались специалисты, имеющие обширные знания как в области методов принятия решений, так и в программировании.
Следующий этап в применении ИТ для принятия решений был связан с созданием систем, позволявших менять интересующие исследователя параметры заложенной в память компьютера модели задачи принятия решений, выбирать алгоритм поиска решения или его параметров, исследовать полученное решение. Такие системы позволяли получать информацию для всестороннего обоснования выбираемых решений.
В настоящее время в связи с увеличением объема обрабатываемой информации разработаны новые прикладные программные информационные системы, обеспечивающие поддержку процесса принятия решений на всех его стадиях [4].
Общая схема процесса принятия решений включает следующие основные стадии:
— 1 стадия. Предварительный анализ проблемы. На этом этапе определяются: главные цели; уровни рассмотрения, элементы и структура системы (процесса); подсистемы, основные противоречия, узкие места и ограничения.
— 2 стадия. Постановка задачи включает: формулирование задачи; определение типа задачи; определение множества альтернатив и критериев для выбора из них наилучших; выбор метода решения.
— 3 стадия. Получение исходных данных. На данном этапе устанавливаются способы измерения альтернатив: методы математического или имитационного моделирования, методы экспертной оценки.
— 4 стадия. Решение задачи принятия решений с привлечением математических методов и ИТ, экспертов и ЛПР. На этом этапе производятся математическая обработка исходной информации, ее уточнение и модификация в случае необходимости. Обработка информации может оказаться достаточно трудоемкой, при этом может возникнуть необходимость совершения нескольких итераций и использования различных методов для решения задачи. Поэтому именно на этом этапе возникает потребность в компьютерной поддержке процесса принятия решений, которая выполняется с помощью автоматизированных систем принятия решений.
— 5 стадия. Анализ полученных результатов. Полученные результаты могут оказаться неудовлетворительными и потребовать дополнительных изменений в задаче принятия решений. В этом случае возникает необходимость вернуться на предыдущие стадии, изменить формальную постановку задачи либо расширить или сузить количество рассматриваемых альтернатив (итерационный характер процесса принятия решений).
Если приемлемый вариант найден, наступает стадия исполнения решения.
Процесс принятия решения является сложной итерационной процедурой. Общая структурная схема процесса принятия решения представлена на рис. 1.
Главной особенностью ИТ поддержки принятия решений является качественно новый метод организации взаимодействия человека и компьютера. Выработка решения - основная цель этой технологии - происходит в результате итерационного процесса (рис. 2), в котором участвуют:
— система поддержки принятия решений в роли вычислительного звена и объекта управления;
— человек как управляющее звено, задающее входные данные и оценивающее результат вычислений на компьютере.
Рис. 1. Структурная схема процесса принятия решения
Решение
выбрано"
Рис. 2. Информационная технология поддержки принятия решений как итерационный процесс
Окончание итерационного процесса происходит по воле человека. В этом случае можно говорить о способности информационной системы совместно с пользователем создавать новую информацию для принятия решений.
Рассмотрим базовые компоненты системы поддержки принятия решений (рис. 3), а также функции составляющих ее блоков, которые определяют основные технологические операции.
В состав любой системы поддержки принятия решений входят три главных компонента: база данных, база моделей и программная подсистема, которая состоит из системы управления базой данных, системы управления базой моделей и системы управления интерфейсом между пользователем и компьютером.
База данных. Играет в ИТ поддержки принятия решений важную роль. Данные могут использоваться непосредственно пользователем для расчетов при помощи математических моделей.
База моделей. Целью создания моделей являются описание и оптимизация некоторого объекта или процесса. Использование моделей обеспечивает проведение анализа в системах поддержки принятия решений. Модели, базируясь на математической интерпретации проблемы, при помощи определенных алгоритмов способствуют нахождению информации, полезной для принятия правильных решений.
Система управления интерфейсом. Эффективность и гибкость ИТ во многом зависят от характеристик интерфейса системы поддержки принятия решений. Интерфейс определяет: язык пользователя; язык сообщений компьютера, организующий диалог на экране компьютера; знания пользователя.
Источники
данных
Информационные системы
операционного уровня г
Документы
Внешние источники
Прочие внутренние источники
Базы
данных
Система Система
управления /правления
базой базой
данных моделей
Система
управления
интерфейсом
I
"----------\
База
моделей
^ J
ЛПР
Рис. 3. Основные компоненты ИТ поддержки принятия решений
Несмотря на то, что методы принятия решений являются универсальными, их удачное использование в значительной степени зависит от профессиональной подготовки выпускника вуза, который должен уметь разбираться в особенностях исследуемой системы, детально формулировать и конструктивно ставить задачи. Приведем основные условия, которые требуются для описания постановки задачи [5]:
- граничные показатели оптимизации системы, т. е. представление их в виде установленных ограничений. Растягивание границ системы усложняет ее анализ. В инженерной практике обычно используют декомпозицию сложной системы на отдельные подсистемы, которые изучаются отдельно и не упрощают реальную ситуацию;
- оценка коэффициента эффективности, на основе которого можно оценить параметры для выявления наилучших условий работы системы. В инженерных расчетах, как правило, используют ряд показателей (рентабельность, материалоемкость, трудоемкость, производительность труда). Лучшему варианту выбора всегда соответствует экспериментальное значение коэффициента эффективности;
- выбор внутрисистемных независимых переменных, которые должны адекватно описывать допустимые проекты или условия функционирования системы и способствовать тому, чтобы все важнейшие технико-экономические решения нашли отражение в формулировке задачи;
- выбор независимых друг от друга переменных внутри системы, которые описывают условия наилучшей работы самой системы;
- создание модели, которая описывает взаимосвязь между переменными системы и отражает их влияние на оценку коэффициента эффективности. Универсальная модель, в общем случае, включает основные уравнения, описывающие саму систему и процессы, происходящие в ней. Компоненты модели содержат всю информацию, которая используется при расчетах в инженерных системах. Процесс проектирования и построения модели весьма трудоемкий и требует глубокого изучения особенностей исследуемой системы.
Рассмотренные далее примеры показывают разнообразие постановок оптимизационных задач, несмотря на общую структуру их решения. Как правило, все оптимизационные задачи строятся по общей схеме. Классификация этих задач рассматривается по двум основным признакам: количество альтернативных ситуаций и характер принимаемого решения - индивидуальное или групповое.
Простейший тип задач - задача, в которой индивидуальное ЛПР сформулировало одну цель с одним показателем и имеется всего одна ситуация. Тогда информация, полученная в процессе подготовки решений, может быть представлена в виде порядковой или количественной шкалы.
Следующий тип задач характеризуется принятием индивидуального решения, одной целью с одним показателем и несколькими альтернативными ситуациями. Информацию об этом типе задач удобно представлять в матричной форме.
Следующий тип задачи принятия решений - ЛПР, несколько целей и одна проблемная ситуация. Информация о данной задаче представляется в аналогичной форме.
Наиболее сложным является тип задач, когда при индивидуальном ЛПР, наряду с множеством целей, имеет место и множественность альтернативных ситуаций.
Аналогичная задача имеет место, когда вместо индивидуального ЛПР рассматривается групповое. Разница может заключаться только в том, что количество матриц должно соответствовать числу ЛПР в группе и вся процедура может дополняться этапом, связанным с определением важности ЛПР в группе и процедурой выработки группового решения.
Для решения различных типов задач необходимо иметь представление о математическом аппарате, позволяющем формализовать понятие лучшей альтернативы и сравнения альтернатив в задачах принятия решений. Он рассчитан на использование в условиях, когда отсутствует единое понятие лучшей альтернативы, и позволяет изменить содержание понятия оптимальности в зависимости от условий конкретной задачи [6].
В настоящее время в технических вузах занятия по естественнонаучным дисциплинам, дисциплинам специализации и общепрофессиональным дисциплинам, использующим понятийный аппарат ТПР в качестве прикладного средства, проводятся с использованием компьютерных, моделирующих и вычислительных программных пакетов. Выбор тех или иных программных пакетов зависит от вида решаемых задач. В настоящее время для реализации данных задач разрабатываются несколько самостоятельных направлений с применением различных ИТ.
К первому направлению относятся программы и пакеты программ для решения конкретных хорошо формализованных задач выбора. Для решения этих задач используются в первую очередь прикладные программные продукты, которые обеспечивают статистическую обработку данных (MathCAD, Excel, Mathlab и т. д.).
Второе направление - создание баз знаний и экспертных систем. В настоящее время это наиболее эффективный подход к «искусственному интеллекту». Целью создания современных экспертных систем является решение экспертных задач и выбор лучшей альтернативы самой системой без участия экспертов.
В третьем современном направлении развития человеко-машинных систем выбора основной акцент делается на участии самого ЛПР в попытках формализовать задачу выбора, в самостоятельном сравнении и оценивании с помощью компьютера различных альтернатив разными методами. Это направление представлено системами поддержки принятия решений.
Системы поддержки решений ориентированы не на автоматизацию функций ЛПР, а на предоставление ему помощи в поиске наилучшего решения.
Теория выбора и принятие оптимальных решений лежат в основе любой целенаправленной деятельности человека. Элементы ТПР в той или иной форме включены в учебные программы инженерных специальностей. Они включают большой спектр задач, связанных с организацией среды для жизнедеятельности человека. Это инженерно-технические и функциональные, эстетические и социальные, экологические и эргономические, технологические и целый ряд других проблем, которые необходимо учитывать, поскольку основная часть выпускников по окончании вуза будет сталкиваться с ситуациями, когда последствия результатов выбора определенного курса действий могут быть очень серьезными.
Заключение
Создание принципиально новых систем, производственных комплексов и приборов на современном уровне развития науки требует выхода за пределы традиционных научнотехнических направлений и поиска новых путей и методов, реализующих качественное решение задач выбора. Из всего многообразия требований к инженерам вообще и к IT-инженерам в особенности основными следует считать развитый механизм принятия технических решений на изобретательском уровне, способность находить необходимую информацию и самообучать-ся. Именно эти качества являются базовыми для продуктивной трудовой и творческой деятельности инженера в качестве исполнителя.
В перечне изучаемых дисциплин большинства вузов отсутствуют предметы, качественно обучающие студентов инженерных специальностей основным умениям «инновационного» инженера. Это связано с дефицитом учебных часов и сложившейся системой обучения. Эти при-
чины не позволяют выделить в отдельную дисциплину разделы, назначение которых заключается в практическом применении получаемых знаний математического аппарата, в развитии творческого и системного мышления, в обучении анализу и синтезу систем, системному инжинирингу, методам постановки и решения задач выбора.
В заключение отметим, что знание и умение качественно применять понятийный аппарат ТПР позволят приблизить подготовку современного российского инженера к международным требованиям; дадут выпускнику дополнительные навыки с ориентацией на инновационную деятельность, связанную с характером современного производства, что будет способствовать признанию российского инженерного образования за рубежом.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Велединская С. В. Иноязычная профессиональная коммуникация как ключевой элемент гуманитарной подготовки инженера будущего / Том. гос. ун-т // Язык и культура. - 2008. - № 1. - С. 86-96.
2. Владимиров А. И. Об инженерно-техническом образовании. - М.: ООО «Изд. дом «Недра», 2011. - № 8. - 81 с.
3. Использование технологий распределенных вычислений для решения сложных технических задач в дистанционной образовательной среде вуза / А. А. Большаков, В. П. Глазков, И. В. Егоров и др. // Вестн. Ас-трахан. гос. техн. ун-та. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. - 2011. - № 1. - С. 99-107.
4. Петровский А. Б. Теория принятия решений: учеб. для студ. высш. учеб. завед. - М.: Изд. центр «Академия», 2009. - 400 с.
5. Квятковская И. Ю. Теория принятия решений: учеб. пособие. - Астрахань: Изд-во «ЦНТП», 2002. - 100 с.
6. Аминул Л. Б. Об опыте разработки обучающей среды для дисциплины «Теория принятия решений» // Сб. тр. XXI Междунар. науч. конф. «Математические методы в технике и технологиях» / под общ. ред. В. С. Балакирева. - Саратов: Изд-во СГТУ, 2008. - С. 141-144.
Статья поступила в редакцию 18.05.2012
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Аминул Любовь Борисовна - Астраханский государственный технический университет; старший преподаватель кафедры «Прикладная информатика в экономике»; [email protected].
Aminul Lyubov Borisovna - Astrakhan State Technical University; Senior Lecturer of the Department "Applied Informatics in Economics"; [email protected].
Ахмедова Хамида Гаджиалиевна - Астраханский государственный технический университет; канд. физ.-мат. наук, доцент; доцент кафедры «Информатика»; [email protected].
Akhmedova Hamida Gadzhialievna - Astrakhan State Technical University, Candidate of Physics and Mathematics, Assistant Professor; Assistant Professor of the Department "Informatics"; [email protected].
Черкасова Галина Сергеевна - Астраханский государственный технический университет; старший преподаватель кафедры «Высшая математика в инженерном образовании»; [email protected].
Cherkasova Galina Sergeevna - Astrakhan State Technical University; Senior Lecturer of the Department "Mathematics in Engineering Education"; [email protected].
