Часть третья — анализ модели задачи. Анализ начинается с выбора такого элемента, входящего в модель задачи, который можно легко изменить, заменить и т. д. При этом консультант должен руководствоваться тремя правилами: технические объекты легче менять, чем природные; инструменты легче менять, чем изделия; если в консультруемой проблеме нет легко изменяющихся элементов, следует указать «внешнюю среду».
Исключительно важное значение для всего консультационного процесса имеет шаг 3.2 — определение идеальной конечной рекомендации (ИКР), т. е. выработка идеальной рекомендации. Две точки на плоскости можно соединить бесчисленными линиями, но только единственная линия, прямая, соответствует кратчайшему пути от одной точки к другой. Точно так же любая задача в принципе может иметь множество ответов. Но наилучший ответ всегда один: это такой ответ, в котором требуемый результат достигается сам собой, «без ничего», без перестройки системы, без затраты материалов, энергии, средств — словно по мановению волшебной палочки.
Легко изменяющийся элемент должен сам (сама, само) устранять вредное взаимодействие, сохраняя способность выполнять полезное взаимодействие.
Разумеется, реально достичь такого идеала невозможно. ИКР служит лишь маяком, позволяющим ориентироваться на самую лучшую из рекомендаций. Реальная рекомендация к ИКР должна быть максимально близка к ИКР, а чтобы этого добиться, нужно, естественно, знать ИКР.
В формулировке ИКР всегда должно быть слово «сам» («сама», «само»). Это весьма важный методический прием. Нахождение ИКР позволяет консультанту выйти в поле сильных рекомендаций. На этой стадии выявляются причины, мешающие практическому осуществлению «идеальной рекомендации», даются стандартные формулировки физического противоречия.
Часть четвертая — устранение физического противоречия. Начинается с рассмотрения простейших преобразований выделенной зоны элемента, т. е. с разделения противоречивых свойств в пространстве и во времени путем перестройки структуры и использования переходных состояний, при которых сосуществуют или попеременно появляются противоположные свойства. Применение таблиц типовых моделей задач и преобразований, таблицы физических эффектов и явлений, а также таблицы основных приемов устранения технических противоречий позволяет перейти от физического ответа к техническому: сформулировать рекомендацию и дать схему процесса для реализации этой рекомендации.
В пятой части СПРКЗ полученная рекомендация подвергается тщательной проверке, причем прежде всего исследуют соответствие между полученным ответом и ИКР (шаг 5.1). Осуществляется предварительная оценка сформированной рекомендации и развитие сформированной рекомендации. Отвечая на контрольные вопросы, консультант анализирует как положительные, так и отрицательнее свойства найденной идеи решения задачи, оценивает видоизменения предполагаемой рекомендации с целью исключения (уменьшения) влияния отрицательных качеств. При этом рекомендуется проверить новизну сформированной рекомендации и записать возможные подзадачи — изобретательские, конструкторские, расчетные, организационные.
В первых четырех частях поле поисков рекомендаций планомерно сужалось.
В шестой части идет — обратный процесс: изучается возможность распространения изменений одной части проблемы на всю проблему и даже надпроблему. Речь тут идет о выгодных изменениях. Сформированную рекомендацию необходимо развернуть в комплекс рекомендаций. Для этого строятся таблицы, исходная рекомендация трансформируется, видоизменяется: вместо одной рекомендации возникает множество новых рекомендаций, относящихся порой к самым различным консультационным отраслям.
Далее определяются изменения надпроблемы, возможности применения по-новому измененной рекомендации, делается попытка использовать полученный ответ при решении других консультационных задач.
Часть седьмая — анализ хода решения. Сравниваются фактический ход решения с теоретическим (по СПРКЗ) и полученный ответ с табличными данными (таблицы преобразований, физических эффектов и основных приемов). Выявленные отклонения рекомендуется записать. Если получен ответ, можно переходить через один или несколько шагов дальше. Если решение не удовлетворяет хотя бы одному из контрольных вопросов (см. часть пятую) или ответа нет, необходимо вернуться на несколько шагов или соблюдать очередность этапов и шагов поиска (формирования) рекомендаций.
Таким образом, СПРКЗ позволяет шаг за шагом переходить от расплывчатой исходной ситуации к четко поставленной консультационной задаче, затем к модели задачи и анализу противоречий.
Этим методом можно решать консультационные задачи по всем консультируемым проблемам.
При поисковой работе по СПРКЗ используется соответствующий информационный фонд, включающий стандарты, описания рекомендаций, физических эффектов и явлений.
2.2.3. Базовые задачи общей теории консалтинга
Общая теория консалтинга — научная дисциплина, в рамках которой разрабатываются методы и средства решения консультационных задач, возникающих в жизненном цикле проблем. Задачи консультирования будем делить на задачи синтеза и анализа.
Задачи синтеза связаны с формированием рекомендаций и разработкой консультационных документов по решению задач консультируемой проблемы, а задачи анализа связаны с оценкой консультируемой проблемы.
Задачи синтеза.
Различают синтез структурный и параметрический. Цель структурного синтеза - получение структурных схем сформированных рекомендаций, содержащих сведения о составе рекомендаций и способах сочленений их между собой. Цель параметрического синтеза — определение числовых значений параметров рекомендаций. Синтез называется оптимизацией, если определяются наилучшие в заданном смысле структуры и значения параметров рекомендаций. При расчетах оптимальных значений параметров рекомендаций при заданной структуре говорят о параметрической оптимизации. Задачу выбора оптимальной структуры называют структурной оптимазацией.
Основная задача общей теории консалтинга — задача оптимального синтеза вариантных рекомендаций, которые наилучшим образом приспособлены для решения задач по консультируемой проблеме.
Исходными в задаче синтеза являются следующие сведения о консультируемой проблеме:
1) функция проблемы, обычно представляемая перечнем консультационных задач, решение которых возлагается на консультируемую проблему;
2) перечень ограничений на характеристики рекомендаций, например, ограничений на время решения консультационных задач, решение проблемы повышения производительности средств производства или снижения стоимости оборудования;
3) критерий эффективности, устанавливающий способ оценки качества сформированных рекомендаций в целом.
Исходя из этих сведений, необходимо определить структуру рекомендаций (состав элементов и связей между ними) и стратегию управления консультационными процессами, которые должны удовлетворять заданным ограничениям на характеристики рекомендаций и быть оптимальными в смысле назначенного критерия эффективности рекомендации.
Качество рекомендаций наиболее существенно зависит от затрат на автоматизированные средства, используемые в автоматизированном консультационном процессе, и затрат времени на решение консультационных задач, т. е. затраты на автоматизированные средства и времени являются основными показателями качества рекомендаций. Затраты на автоматизированные средства определяются в основном структурой проблемы, т. е. типами и количеством автоматизированных средств и способом их связи (взаимодействия). Затраты времени на решение консультационных задач зависят как от структуры проблемы, так и от стратегии управления консультационными процессами. Формирование или совершенствование рекомендации сводится к выбору такой структуры и стратегии управления, которые обеспечивают реализацию заданных функций при затратах на автоматизированные средства и времени, лимитируемых заданными ограничениями и критерием эффективности рекомендации.
Чтобы выявить круг вопросов, возникающих при постановке и решении консультационной задачи оптимального синтеза рекомендаций по решению задач консультируемой проблемы, опишем задачу синтеза с использованием математической символики.
Охарактеризуем консультируемые проблемы (алгоритмы, процессы, объекты, структуры и др.) совокупностями присущих им свойств, каждое из которых может быть измерено, т. е. оценено количественно. Некоторые свойства проблемы будем рассматривать как первичные и характеризовать совокупность таких свойств вектором V=(v1, ..., vM), составляющие которого являются оценками соответствующих свойств и называются параметрами проблемы. Остальные свойства будем относить ко вторичным и характеризовать их вектором Y=(y1, ..., yN), составляющие которого называются характеристиками проблемы. Вторичность свойств, характеризуемых величинами у1, ..., уN, обусловлена тем, что значения уп, п = 1, ..., N, могут быть определены как функции параметров проблемы, т. е.
yn = φn(V). Например, количество операторов, выполняемых за одну реализацию алгоритма, определяется операторной схемой алгоритма (составом операторов и связей между ними) и законом распределения исходных величин, обрабатываемых алгоритмом. Следовательно, количество выполняемых операторов является характеристикой алгоритма, значение которой однозначно определяется параметрами, характеризующими операторную схему алгоритма и распределение исходных величин.
Предположим, что к параметрам причислены свойства, учет которых необходим для определения всех интересующих нас характеристик проблемы. В таком случае вектор параметров V однозначно характеризует проблему, выделяя ее из множества проблем такой же природы. Различие проблем А и В эквивалентно неравенству соответствующих им векторов VА и VB, и проблемы А и В считаются одинаковыми, если VA=VB.
Многочисленность проблем, с которыми можно иметь дело, отображается следующим образом. Пусть отдельный параметр Vm, m=l,... , М, принимает различные значения из некоторого множества значений хт, называемого областью определения параметра Vт. В таком случае множество X=х1 × ... × хм, являющееся декартовым произведением множеств x1 ..., хм, содержит в себе всевозможные векторы V=(V1, ..., VM) и представляет всевозможные проблемы с рассматриваемыми свойствами. Множество X называется областью определения проблем типа V.
Используя эти понятия, проблему можно характеризовать следующим набором параметров и характеристик:
Р=(р1 ..., pQ) — вектор параметров, представляющий класс консультационных задач, решение которых является функцией проблемы, с областью определения Р;
S=(sl, ..., st) — вектор параметров структуры проблемы, определенный на множестве возможных структур S;
C=(c1 ..., cd) — вектор параметров стратегии управления консультационными процессами с областью определения С;.
Y =(у1, ..., yN) — вектор характеристик проблемы, составляющие котoрого суть функции параметров Р, S и С;
E=Ψ(Y) — функция, определяющая значение критерия эффективности рекомендации, как интегральной характеристики качества рекомендации.
Поскольку Y =Ф(Р, S, С), то критерий эффективности консультации является функцией параметров проблемы, т. е.
Е = Ω(Р, S, С).
Используя приведенные обозначения, задачу синтеза можно описать следующим образом:
найти
при yi yi*; i=α, …,ω; α, …,ω {1, …, N}, т. е. определить такие параметры структуры S и стратегии управления С, которым соответствует максимум (минимум) прямого (инверсного) критерия
E= Ω(Р, S, С) при выполнении ограничений yα yα*, yω yω* на характеристики проблемы. Здесь α, ..., ω — индексы, выделяющие характеристики, которые должны принадлежать заданным областям yα*, …, yω* .
Решение задачи синтеза сводится к подбору параметров S и С, оптимизирующих значение критерия эффективности рекомендаций.
При оптимизации выбор направления изменения значений параметров S и С проводится исходя из характера зависимостей E=Ψ(Y) и Y=(Р, S, С), определенных моделью проблемы. Результатом решения задачи синтеза являются значения параметров S и С, характеризующих структуру рекомендаций и стратегию управления консультационными процессами.
Чтобы поставить задачу синтеза конкретно, требуется выявить множество параметров, необходимых и достаточных для формирования конкретных рекомендаций, и зависимости между характеристиками рекомендаций и параметрами консультационных задач, структур и стратегий управления, т. е. необходимо располагать моделью, отображающей свойства реальных рекомендаций в математической форме. Модель ставит в соответствие каждому набору параметров Р, S и С значения характеристик y1, ..., уN, соответствующие характеристикам, которые имела бы реально выполняемая рекомендация с такими же параметрами.
Многообразие сфер применения рекомендаций, возможных структур и стратегий управления консультационными процессами порождает практически бесконечное число вариантов формирования рекомендаций, для описания которых требуется большое число параметров. Многочисленность параметров и сложность зависимостей между ними и характеристиками рекомендаций приводят к тому, что задача синтеза в ее общей постановке неразрешима.
Задача синтеза упрощается, если ограничить рамки ее использования определенным классом рекомендаций — рекомендаций с подобными функциями и требованиями к качеству функционирования консультируемой проблемы. При таком подходе к синтезу уменьшается число структур и стратегий управления, которые следует рассматривать при поиске (формировании) оптимальных рекомендаций. Правомочность указанного подхода к синтезу рекомендаций очевидна. Поэтому задачу синтеза будем понимать как задачу синтеза рекомендаций определенного класса .
Задача синтеза максимально упрощается, если, ориентируясь на конкретный класс функций рекомендаций и требования к качеству функционирования, выбрать для формирования рекомендаций один класс структур и определенную стратегию управления консультационными процессами. Такой выбор возможен, если есть сведения о свойствах структур и стратегий консультирования в отношении к классам консультационных задач.
Задачи анализа. Важная задача общей теории консалтинга — анализ консультируемых проблем с целью качественной и количественной оценки свойств различных классов консультационных задач, структур и стратегий управления консультационными процессами.
Для задач анализа характерны три этапа проведения консультаций.
На первом этапе необходимо выявить причинно-следственные связи, присущие анализируемой проблеме, и построить концептуальную модель проблемы, вскрывающую сущность происходящих в ней процессов. При построении концептуальной модели устанавливается факт наличия зависимости между представляющими интерес характеристиками процессов и параметрами проблемы. Эти параметры должны непременно присутствовать в модели.
На втором этапе, на базе принятой концептуальной модели, строится математическая модель, выявляющая количественные отношения между характеристиками и параметрами. Эти отношения представляются в форме функциональных зависимостей Y=Ф(Х), где Y — множество характеристик и X — множество параметров, учитываемых концептуальной моделью. Количественные отношения конкретизируют причинно-следственные связи и тем самым полностью определяют модель. Исследование зависимостей
Y = Ф(Х) позволяет выявить представляющие интерес свойства проблемы: степень влияния параметров на характеристики проблемы, предельные и экстремальные значения характеристик, взаимные отношения между характеристиками и т. п.
Поскольку построение модели производится неформальными методами, то возникает необходимость проверки достоверности модели и полученных на ее основе оценок, что и осуществляется на третьем этапе решения задачи анализа. Проверка достоверности проводится сопоставлением зависимостей, полученных из модели, с экспериментальными данными или данными, получаемыми другими методами анализа.
Результатом анализа, проводимого в рамках общей теории консалтинга, являются модели процессов, происходящих в проблемах, и закономерности, присущие процессам и проблемам.
Модели раскрывают причинно-следственную природу процессов и устанавливают зависимости между их характеристиками и параметрами проблем. В этом — познавательная ценность анализа. Прикладная ценность анализа обусловлена использованием результатов анализа для постановки задач синтеза.
Таким образом, общая теория консалтинга начинается с анализа свойств структур, различных стратегий управления консультационными процессами, способов организации формирования рекомендаций в целом.
При этом строятся и исследуются модели процессов, которые имеют место в проблемах, реализующих различные классы задач на основе различных структур и стратегий управления процессами. Результаты анализа способствуют пониманию сущности процессов, происходящих в проблемах, и используются для постановки задач синтеза рекомендаций по решению задач консультируемых проблем.
В отличие от задач анализа, где характеристики процессов определяются как функции параметров проблемы, при синтезе решается задача выбора параметров рекомендаций, при которых удовлетворяются заданные требования к характеристикам консультационных процессов. Одно из требований состоит в обеспечении экстремальности критерия эффективности, и, следовательно, решение задачи синтеза сводится к оптимизации сформированной рекомендации по заданному критерию эффективности с учетом ограничений, которые могут быть наложены на некоторые ее характеристики и параметры.
При выполнении консультационного процесса с использование автоматизированных средств и, в частности, компьютеров, имеется возможность получать множество решений консультационных задач. Выделение некоторого подмножества решений консультационных задач относится к проблемам выбора сформированных рекомендаций. Задачей выбора сформированных рекомендаций будем называть кортеж α=<W, Θ> (где W — множество вариантов рекомендаций; Θ — принцип оптимальности, дающий предаставление о качестве вариантов, в простейшем случае, провило предпочтении вариантов). Решением задачи α называют множество Wоп W, полученное на основе принципа оптимальности.
Задачи формирования рекомендаций будем классифицировать по наличию информации о множестве W и принципе оптимальности Θ.
Задачу, где W и Θ могут быть неизвестными, будем называть общей задачей формирования рекомендаций. Данные для получения Wоп определяют в этой задаче в процессе решения. Задачу с неизвестным W будем называть задачей выбора, а задачу с известными W и Θ будем называть задачей оптимизации. В автоматизированном консультационном процессе встречаются все три вида перечисленных задач.
В задачах формирования рекомендаций свойства элементов множества W помогают находить решение. Если произвольное свойство варианта рекомендации w1 W выразить числом K ={1, 2...}, т. е. предположить, что имеется отображение φ: W→K, то такое свойство будем называть критерием, а число φ(Wi) —оценкой варианта рекомендации Wi по критерию. Критериальным пространством будем считать пространство Km, координаты точек которого— оценки по соответствующим критериям.
Например, пусть необходимо сформировать рекомендации по выбору трассы, соединяющую два города А и Б. Различные возможные пути, соединяющие А и Б, будут вариантами. Консультант или компьютер в соответствии с алгоритмом учитывает длину, стоимость, число изгибов, число пересечений и т. п. Значение длины трассы можно выразить числом, длину считать критерием. Задачу α решают следующим образом. Составляют множество W, если это возможно, т. е. определяют варианты, а затем решают задачу выбора. Отметим, что задача построения W в общем случае является задачей выбора. Следовательно, общую задачу формирования рекомендаций можно свести к решению последовательных задач выбора. В формировании рекомендаций в общем случае участвуют ЭВМ, лицо, формирующее рекомендвции (ЛФР), эксперт, дающий оценки вариантам, и консультант.
Частным случаем общей задачи формирования рекомендаций является задача формирования рекомендаций в условиях неопределенности, возникающая, когда необходимо действовать в не полностью известной ситуации. Она часто формулируется как задача поиска одного наилучшего решения на заданном множестне допустимых решении.
Неизбежной платой за попытку получить решение в условиях неполной информации о консультируемой проблеме и ее поведении является возможность ошибочных рекомендаций. Поэтому в такой ситуации ЛФР должно вырабатывать такую стратегию в отношении формирования рекомендаций, которая хотя и не исключает возможность формирования ошибочных рекомендаций, но сводит к минимуму связанные с этим нежелательные последствия. Для уменьшения неопределенности и возможных потерь ЛФР может провести эксперимент. Это позволит сделать знания о консультируемой проблеме сколь угодно полными и действовать уже в условиях определенности. Однако этому мешают два обстоятельства: 1) на проведение эксперимента требуется время, тогда как решение во многих случаях нужно принять быстро;
2) эксперимент требует затраты средств и может стоить дороже того выигрыша, которые дают добавочные знания, полученные в результате эксперимента.
Поэтому ЛФР должно принять решение о том, нужно ли проводить эксперимент, а если нужно, то на каком уровне его закончить и какие действия предпринять после окончания эксперимента.
Раздел математической теории формирования рекомендаций в условиях неполной определенности называют теорией статистических рекомендаций.
Поделитесь с Вашими друзьями: |