Общесистемная модель организационной системы. Характеристика групп переменных. Управленческое решение с позиций модели. Проблема «выходных» переменных и пути ее разрешения.

Общесист модель формирования упрреш-я:

Модель явл абстрактно-знаковой и играет роль инструмента, облегчающего понимание сущности процесса, связанного с упр решениями.

Вектор X: входные переменные (управляемые факторы, т.е. факторы на кот может влиять рук-тель, придавая им опред-ныезнач-я). Изменения каждого из упр.фак-ров вызывает изменения 1 или нескольких входных переменных или показателей деятельности.

Группа Y: выходные перемен-е (показатели деят-ти). Их совокуп-ть образует оценочную систему. Оценка ситуации и идентифик-я проблемы состоит в сопоставлении нормативных и фактич-х значений переменных данной группы. Этот набор - количественные характеристики по которым мы оцениваем деятельность организации. При РУР, некоторые из этих характеристик превращаются в критерии.

Группа W: неуправляемые и неизмер-мые переменные. Рук-тель может предполагать воздействие данной группы фак-ров на показ-лидеят-ти, но не может влиять на них и измерять их значение.

Группа Q: группа измеряемых, неуправ-ых факторов. Рук-телюдоступна инф-я о знач-ях данных фак-ров, но нет возмож-ти воздействовать (курс валют).

УР, с позиции этой модели, это опред-ный набор упр-мых фак-ов Х, таких, что выход-е результаты при изменении X стремятся к наилучшему набору.

Проблемы, связанные с показателями (выходными переменными) и пути разрешения:

1. Показатели относятся к разным сферам деятельности, описывают различные характеристики организации и имеют разные единицы измерения. Проблема – несопоставимость показателей.

**Для принятия решений необходимо привести показатели к сопоставимому виду. Для этого применяется метод Шкалирования

2. Проблема противоречивости – имеет место когда показатели взаимосвязаны, но являются противоречивыми. Существуют три вида взаимосвязи показателей:

+ Противоречивые показатели. Улучшение одного показателя вызывает ухудшение другого.

+ Нейтральные показатели. Воздействие на один показатель не изменяет других показателей; фактически это означает отсутствие общих факторов воздействия.

+ Поддерживающие показатели. Улучшение одного показателя улучшает значение другого. Это не снимает трудности выбора альтернатив, т.к. показатели достигают наилучшего значения при разных альтернативах.

**Для принятия решений необходима процедура нормирования.

Шкалирование:

Порядковая шкала. Порядковая (ранговая) шкала является основной при приведении показателей к сопоставимому виду.

Процедура шкалирования: каждому объекту ставится в соответствие некоторое число в соответствии с установленной шкалой порядка. При этом выполняется соотношение:

Если О1> О2, то х1 > х2, где Оi - объекты, хj значения на шкале порядка.

При применении порядковой шкалы устанавливается «важность» или приоритетность объектов, что является процедурой ранжирования. Если объекты могут иметь одинаковый ранг, то процедура представляет собой нестрогое ранжирование. Если каждый объект имеет собственный ранг, то ранжирование является полным и число рангов равно числу объектов (см. парное сравнение).

Примеры шкал порядка:

–1-0-+1, с точностью до 0.1, -1 – наихудшая оценка, +1 – наилучшая.

0 – 5, целые, 0 – худшая оценка, 5 наилучшая.

0 – 100, кратно 5, 0 – худшая оценка, 100 – наилучшая.

Преимущества шкаларования:

• Показатели разных сфер приложения приводятся к сопоставимому виду

• К сопоставимому виду приводятся количественные и качественные показатели

• Показатели ранжируются, т.е. устанавливается их сравнительная важность, значимость, приоритетность.

• Понятие эффект (к максимуму) и затраты (к минимуму) заменяется единым понятием лучше и после ранжирования любой показатель целесообразно иметь наибольшим.

Нормирование:

Данный метод заключается в рассчете комплексного критерия на основе имеющихся показателей. По нему будут сравниваться альтернативы. Способы:

1) Метод равномерной оптимизации – рассчитывается как сумма всех показателей по альтернативе.

2) Метод справедливогокомпромиса – расчитывается произведение показателей по каждой альтернативе

3) Метод аддитивной сверстки – каждому из показателей присваивается весовой коэффициент. Данный весовой коэффициент отражает субъективную важность показателя для ЛПР. Сумма весовых коэффициентов =1.