Нет полной информации, то остается лишь предполагать и строить

догадки, но было бы наивно считать, что все предположения обязательно

сбудутся.

И все-таки решение, принятое хотя и в условиях неопределенности,

но на основании математических расчетов, будет лучше, чем взятое нау-

гад первое попавшееся. Задача исследования операций заключается в

том, чтобы это решение в возможно большей степени содержало черты

разумности, именно в этом смысле надо понимать определение "по воз-

можности оптимальное".

 

Один из зарубежных специалистов так определил исследование

операций: это искусство давать плохие ответы на те практические вопро-

сы, на которые другими методами ответы даются еще худшие. Действи-

тельно, любой конструктивный или технологический вариант, выбран-

ный в условиях неопределенности, вполне вероятно может оказаться ху-

же, выбранного в условиях, когда известны все факторы и все причины,

влияющие на функционирование. Но все же лучше проанализировать

предположения и догадки, чем просто наобум взять случайно попавший-

ся вариант. Это необходимо учитывать при разработке модели операции:

нет надобности разрабатывать точную и подробную модель, поскольку

решение все равно будет приближенным.

Сложность задач принятия решений в условиях неопределенности

зависит от того, какова природа неизвестных факторов. По этому при-

знаку они делятся на два класса:

1) стохастические задачи исследования операций, когда неизвестные

факторы представляют собой случайные величины, для которых извест-

ны законы распределения вероятностей и другие статистические харак-

теристики;

2) неопределенные задачи исследования операций, когда неизвест-

ные факторы не могут быть описаны статистическими методами.

Приведем пример стохастической задачи исследования операций.

Пусть организуется работа кафе, столовой или другого предприятия об-

щественного питания. Какое количество посетителей придет в него за

день, нам в точности не известно. Точно так же не известно, сколько

времени будет продолжаться обслуживание каждого посетителя. Однако

характеристики этих случайных величин могут быть получены статисти-

ческим путем. Показатель эффективности, зависящий от случайных фак-

торов, тоже будет случайной величиной.

Первое, что приходит в голову, взять в качестве показателя эффек-

тивности не саму случайную величину, а ее среднее значение и выбрать

такое решение, при котором это среднее значение обращается в макси-

мум (или минимум). Именно так и поступают, т.е. выбирают в качестве

показателя эффективности операции, исход которой зависит от случай-

ных факторов, среднее значение. Таким образом получают "средний до-

ход" за единицу времени, "среднее время простоя" и т. д.

Для решения задач исследования операций используются разнооб-

разнейшие методы.

 

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ОПЕРАЦИЙ

Детерминированные модели

Линейное программирование

Целочисленное программирование

Потоки в сетях

Геометрическое программирование

Нелинейное программирование

Оптимальное управление

Стохастические (вероятностные) модели

Теория массового обслуживания

Теория полезности

Теория принятия решений

Теория игр

Имитационное моделирование

Динамическое программирование

 

Многообразие методов лишний раз подтверждает сложность ре-

шаемых задач. Следует также подчеркнуть, что эти методы, положенные

в основу алгоритмов поиска оптимальных решений, предполагают, в ос-

новном, компьютерную реализацию

(см., например: Курицкий Б. Поиск оптимальных решений средствами Excel 7.O. СПб.: BHV - Санкт-Петербург, 1997).