Файл: Цвылев Р.И. Информационный аспект долгосрочного планирования.pdf
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 02.07.2024
Просмотров: 117
Скачиваний: 0
ваться как оптимизационные решения, т. е. как решения, которые путем последовательных итераций, при постепен ном накоплении информации могут быть улучшены. В то же время решения в системах непрерывного действия основаны на предположении полноты поступающей ин формации, носят строго бинарный характер и не могут быть оптимизационными. Предметом нашего дальнейше го рассмотрения будут стратегические решения, которые характеризуются как: а) однократные, б) жизненноваж ные, оптимизационные решения, принимаемые в условиях информационного дефицита. С точки зрения критерия обеспеченности информацией это будет область решений, ограниченная (рис. 9).
г) Особенности плановых решений, принимаемых в условиях информационного дефицита.
Проблема предсказательных оценок
Введем первоначально следующее предположение. Твор ческие, преобразующие решения всегда определяются на множестве исходов с бесконечным числом элементов. Так, агент имеет теоретическую возможность принять нетривиальное решение и интерпретировать любую воз никающую ситуацию согласно своему специфическому вйдению мира 1Э. Вместе с тем начальная фаза принятия решения должна характеризоваться максимальным на коплением разнообразной информации, иначе говоря, со зданием множества информационных альтернатив.
Предположение о безграничности выбираемых исхо дов имеет важное значение для понимания сущности принятия решений в условиях неопределенности. Таким образом мы утверждаем, что творческие (нетривиальные) решения имеют дело с высокой мерой неопределенности выбора, а сами объекты выбора (социально-экономиче ские и др. процессы) обладают высокой энтропией, опре деляемой мерой вероятности данного состояния рассмат риваемой системы и числом возможных состояний1920.
19 Предположение о бесконечном числе исходов теоретически дает возможность допустить существование нетривиальных исходов, ибо конечность исключает «безумные идеи».
20 Энтропия конечного ансамбля исходов определяется, как из вестно, формулой Ha= —2(Ai)\og Р(Аі), где Р(А,І) — вероятность исхода. Отсюда видно, что при прочих равных условиях величина На будет возрастать при возрастании k — числа исходов.
63
Первое предположение имеет вполне реальное значе ние, например, в случае политической «игры,», которая может служить прототипом многих ситуаций в других об ластях. В самом деле, политическая «игра» не принадле жит к классу игр с определенными и устойчивыми прави лами. Всякий раз, когда один игрок принимает решение о своих действиях, создается новый механизм игры, но вые правила игры. Можно полагать (и это будет разум ная стратегия), что любые действия оппонента создают всегда новый механизм игры, новые правила игры, кото рые по существу полностью определяются целями, по ставленными игроком. Поэтому нередко проблема сво дится к выявлению этих целей. Например, при оценке исхода соперничества двух ядерных держав важно знать, придерживается ли одна из них политики «ядерного воз мездия» или же стремится к обеспечению своего без условного превосходства в ядерном оружии. Если точно неизвестны цели противника, разумным будет сделать предположение о бесчисленности возможных исходов своего набора стратегий, допуская таким образом веро ятность возникновения любых ситуаций. Важно отметить, что истинность или достоверность каждого исхода не за висит от числа предполагаемых исходов, как это принято в классической теории вероятности2|.
Подчеркивая неприменимость теории игр фон Нейман на к целому ряду экономических и политических ситуа ций, английский логик Хамблин (Hamblin) указывает, например, что теория игр фон Нейманна основывается на двух по существу фундаментальных предположениях: 1) существования на каждой стадии игры твердых и фик сированных правил; 2) возможности определения веро ятностной оценки каждого хода. «Но когда,— утверждает далее Хамблин,— мы рассматриваем экономико-полити ческую сферу — и, в частности, когда мы специально рассматриваем «нововведения»— ясно, что имеется мно жество обстоятельств, в которых мы с уверенностью не
сможем даже перечислить все будущие возможные слу чаи (contingencies). Мы могли бы сказать, что экономико
политическая сфера больше походит на специальный вид21
21 При непрерывном случайной величине вероятность того, ч случайная величина х примет значение у, равна нулю, хотя фактиче ская частотность появления может и отличаться от нуля.
64
игры в покер, в которой на каждой стадии каждый игрок может без предварительного предупреждения изобрести новый вид хода для себя и фактически изобрести новые правила игры» [29]2Z.
В 'неопределенных ситуациях указанного типа агент, принимающий решение, не сталкивается с таким выбором альтернатив, который имеет место в так называемых закрытых системах, закрытых в том смысле, что их струк тура и связи не могут быть существенно изменены этим лицом. Напротив, они должны быть приняты им как дан ные. Здесь задача центра принятия решений сводится в основном к пониманию структуры системы и затем выбо ру среди объективно существующих возможностей тех решений,, которые в наибольшей мере отвечают постав ленным целям. Для оценки происходящих процессов в такого рода системах, для понимания их структуры могут быть использованы выводы теории вероятностей. В самом деле, теория вероятностей, в конечном счете, исходит, как это ни парадоксально звучит, из предпосылки объек тивной детерминированности происходящих событий. Например, в опытах с симметрией исходов предполагает ся существование известного механизма, управляющего событиями. В процессах же,, не сводящихся к схеме случаев (статистическая вероятность), такой механизм выявляется через посредство многократно повторяющих ся опытов. Вследствие этого вероятностные процессы иногда квалифицируются как процессы вероятностной детерминированности.
Однако существует особый класс неопределенных событий, что было отмечено Хэмблином, для характерис тики которого неприменимы представления теории веро ятностей. События этого класса отличаются тем, что возможность их появления и, следовательно, их предска зание будут зависеть от двух факторов: 1) воспроизво димости условий события ,и 2) поведения лиц, принимаю-2
22 Проблемы, возникающие в такого рода социально-экономиче ских ситуациях, некоторые исследователи склонны квалифицировать как своего рода «дьявольские проблемы», подчеркивая тем самым их особую сложность, определяемую плохой структурой, противоречи востью имеющейся информации с наличием многих агентов, прини мающих решения и имеющих конфликтные ценности, большой слож ностью ветвлений самой проблемы. В результате, предполагаемые ре шения этих проблем нередко оказываются хуже симптомов, их вызы вающих [96].
3 Р. И. Цвылев |
65 |
щих решения23. Можно, например, допустить, что появ ление события А будет зависеть от некоего комплекса условий ф, который по своей природе не только не вос производим, но и уникален. В результате, практически невозможно выявить действие скрытого объективного механизма и дать событию А обычную вероятностную оценку. Такие события в отличие от обычных вероятно стных оабытий, имеющих частный характер, условимся называть допустимыми событиями.
Предсказательная оценка допустимых событий свое образна. Уникальность и неповторимость такого рода событий не дает возможности в подавляющем числе .слу чаев провести повторные испытания с целью выявления их скрытого механизма. Постановка же эксперимента с помощью формальных моделей, имитирующих социально политические решения, далеко не всегда может дать удовлетворительные результаты, так как заложенные в моделях ограничения в значительной степени обедняют реальную действительность. Во всяком случае, при про ведении предсказательной оценки допустимых событий все внимание должно быть сосредоточено на интерпрета ции по определенной процедуре всего имеющегося факти
ческого материала, прямо или косвенно относящегося к рассматриваемому событию. В результате должны быть получены некоторые численные оценки вероятности на ступления этого события. При определении меры вероят ности наступления рассматриваемого события агент основывается на собственных представлениях о причин ных связях, наиболее адекватных, по его мнению, объек тивным связям. Мера такой адекватности не может устанавливаться единственным способом, исключающим другие альтернативные способы. Вся имеющаяся инфор мация из различных источников, относящаяся к рассмат риваемому событию, систематически оценивается с целью выдвижения четких предположений об объективных при чинных связях, в рамках которых должен действовать агент, принимающий решения. Оценка информации про водится всякий раз с точки зрения ее роли в снижении неопределенности предполагаемых событий.
23 Отмечая неприменимость статистических решений к действия органов национального масштаба, М. Каплан указывает, что в их по ведении какое-либо одно действие подчас может приобрести решаю щее значение [44].
66
Ввиду того, что допустимые события не обладают свойством частотности и наступление их нередко даже зависит от действий самого агента, принимающего реше ние, предсказательные оценки наступления допустимых событий основываются, как правило, на использовании субъективных вероятностны^ измерителей. В строгом определении мера субъективной вероятности некоторого события Е трактуется следующим образом: имеется ло терея 1Е, в которой выигрыш W зависит от наступления события Е, и имеется некоторая лотерея I, в которой вы игрыш W выпадает с вероятностью Р. Если агент безраз личен к /Е и I, то субъективная вероятность Е = Р .
Мерой субъективной вероятности могут быть: 1) 'би нарные оценки — нуль (отсутствие события) и единица (совершение события); 2) все оценки в интервале от ну ля до единицы относительно отсутствия или совершения события. Если агент утверждает, что вероятность появ ления некоторого события равняется, скажем, 0,6 то это означает отчасти степень его веры в наступление этого события, т. е. он готов поставить 60 руб., чтобы получить
100 руб., |
если данное событие |
наступит, и |
потерять |
60 руб., |
если его предположение |
окажется |
неверным. |
Концепция субъективной вероятности впервые была по следовательно и детально развита де Финетти [101].
В настоящее время достаточно детально разработаны методы оценки возможности наступления тех или иных событий с помощью меры субъективной вероятности, ко торая нередко определяется как «весовая оценка» рас сматриваемого события [45]. Отметим попутно, что под «событием» мы понимаем широкий круг рассматриваемых явлений, описываемых также и препозиционными пред ложениями. Под событиями могут также пониматься конкретные экономические, технико-экономические про граммы. Методы оценки возможности наступления собы
тий во многом зависят от особенностей |
самих |
событий, |
||||
т. е. описываются ли они количественно с помощью де |
||||||
нежных |
единиц |
или же |
исключительно |
качественными |
||
признаками. С |
этой точкизрения имеющиеся |
методы |
||||
оценки возможности наступления событий можно объе |
||||||
динить в |
три основные |
группы: |
1) оценка с помощью |
|||
■функции полезности24; 2) |
оценка |
с помощью |
проведе- |
|||
24 |
«Полезность» здесь понимается как мера в теоретико-игровой |
|||||
трактовке. |
|
|
|
|
|
- |
|
|
|
87 |
|
|
3. |
ния |
так называемого |
базисного эксперимента и 3) оцен |
|
ка |
посредством образования различных |
конфигураций |
|
предпочтения. |
|
|
|
Функция полезности денежных сумм используется для |
|||
оценки таких исходов |
(событий), которые |
выражаются |
количественно в денежных единицах, и математическое ожидание выигрыша при таких исходах равно нулю (справедливая игра). В этом случае строится выпуклое множество точек, порождаемое множеством точек кривой полезности агента. Тогда в этом множестве всегда мож но провести некоторое количество отрезков, соединяющих любые две точки множества, которые представляют со бою два возможных исхода при условии справедливой игры. На таких отрезках можно затем выбрать любую точку, представляющую математическое ожидание полез ности исходов игры и предопределяющую весовые (ве роятностные) оценки двух исходов [45].
Другой, более сложный и распространенный случай, когда оцениваемое событие не может быть выражено посредством денежных единиц. Тогда ставится базисный эксперимент, суть которого сводится к шкалированию суждений агента о событии с помощью некоторой лоте реи [34]. Наконец, в последние годы разработаны, доста точно точные методы выведения вероятностных оценок из различных конфигураций предпочтения исходов [30, 46]. Любые исходы (события) всегда можно различным образом упорядочить по предпочтениям и тогда уже по определенным методам рассчитывать весовые оценки каждого элемента конфигурации. Этот метод подробнее рассмотрен ниже. Отметим лишь, что основные фор мальные операции с субъективными вероятностными оценками аналогичны операциям с объективными веро ятностными оценками.
Указанные методы оценки не представляют итератив ного процесса, а носят однократный характер. Однако имеется большая группа событий, предсказательная оцен ка которых осуществляется путем итеративного процесса, в ходе которого последовательно поступают из различ ных источников порции информации.
При этом предполагается, что поступающая инфор мация в большинстве случаев качественно несопостави ма и может свидетельствовать и о других гипотетических событиях.
68
Процедура такой оценки основывается на известной
теореме Байеса (теорема гипотез):
р т / н л Р (Я,)
Р{Иi/D) =
2 P(DfHt) P W
1 = 1
где Р(Я,) — априорная вероятность гипотезы; Р (D/Я,)— апостериорная вероятность г гипотезы; _P(#,-/D)—вероят ность гипотезы при условии получения информации (Я ).
В данной формуле ключевое значение имеет получение параметра Р(Я/Я,), хотя важно также и получение нор
мированного параметра в знаменателе. В цикле оценки информации, складывающемся из нескольких этапов, Р(Ні) = /5(Яі/Я),_1 не имеет большого принципиального значения тот или иной размер Р (Я{) в самом начальном этапе, так как любое его первоначальное неправдоподо бие корректируется затем последующими порциями ин формации25. По мере получения отдельных порций ин формации, какой бы ни была вероятностная оценка при нятой гипотезы о событии, она непрерывно уточняется по процедуре, предлагаемой формулой Байеса. Инфор мация из различных источников интегрируется в единую упорядоченную картину протекающего процесса. В со временных комманд-контрольных системах принятия решений блок оценки поступающей информации стро ится полностью на принципах теореміы, Байеса [47, 48]. И это вполне оправдано, так как процедура оцен ки информации по Байесу полностью соответствует
современным представлениям |
о |
сущности |
информа |
|||
ции как о мере отношения, |
взаимосвязи |
между яв |
||||
лениями и процессами. В самом |
деле, |
если |
мы име |
|||
ем два связанных события |
а |
и ß, то |
количество |
ин |
||
формации о ß при условии |
а |
будет зависеть от раз |
||||
ности энтропии #(ß) и условной энтропии tfct(ß), |
т. е. |
|||||
/(ее, ß) = //( ß ) —# a(ß ). Если а |
не несет никакой инфор |
|||||
мации о ß, то tfcc(ß)= #(ß) |
и /(се, |
ß) = 0 . Как было от |
мечено, появление допустимых событий может полностью зависеть от поведения агентов, принимающих решение, в том смысле, что своими действиями агенты способны вызвать к жизни такие события, которые ранее не могли даже и предполагаться. Действия агентов неизбежно
Согласно принципу недостаточного основания сначала даются
равновероятностные оценки гипотезам при рассмотрении более одной гипотезы.