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

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

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.