А.Т. Бзнуни (студент) ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ ПЛАНИРОВАНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА В ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ г. Саратов, Саратовский институт РГТЭУ По степени охвата задач управления выделяют следующие виды технологии: • информационные технологии обработки данных; • информационные технологии управления; • информационные технологии автоматизации офисной деятельности; • информационные технологии поддержки принятия решений; • информационные технологии экспертных систем. Информационные предусматривают технологии широкое поддержки использование принятия решений экономико-математических методов, моделей и пакетов прикладных программ для аналитической работы и формирования обоснованных выводов прогнозов, по производственно-хозяйственной составления изучаемым бизнес-планов процессам практики. и и явлениям Отличительными характеристиками этих технологий является ориентация на решение слабо формализованных задач, генерация возможных вариантов решений, их оценка, выбор и предоставление пользователю лучшего из них и анализ последствий принятого решения. Информационные технологии поддержки принятия решений могут использоваться на любом уровне управления и обеспечивают координацию лиц, принимающих решение, как на разных уровнях управления, так и на одном уровне. Исходя из выше сказанного, на наш взгляд является актуальным рассмотреть возможные пути использования методов планирования экспериментов в экономических системах поддержки принятия решений. Любое исследование в науке и технике может быть выполнено теоретическими или экспериментальными методами. Если изучаемый процесс сложен и трудно поддается описанию математическими методами, то обычно исследование его осуществляется экспериментальными средствами. К эксперименту прибегают также в случаях, когда возникает необходимость проверки результатов теоретических исследований. В связи с тем, что экспериментальные исследования требуют, как правило, существенных затрат сил, средств и времени, особую актуальность приобретает задача поиска таких методов планирования эксперимента, которые бы обеспечивали существенную экономию ресурсов и позволяли получать результаты исследований в короткие сроки и с приемлемой точностью. Это в полной мере можно сказать и об экономическом эксперименте. При исследовании сложных систем, поведение которых зависит от большого числа факторов, в эксперименте проводят последовательно несколько серий опытов, изменяя в каждой серии значения только одного из факторов и сохраняя на некотором фиксированном уровне остальные переменные. Эти методы исследования требуют проведения большого числа опытов и малоэффективны, другими словами, данные методы постановки эксперимента не свободны от ряда субъективных элементов. Переход от субъективных приемов организации эксперимента к объективным методам стал возможным с появлением методов эксперимента является планирования эксперимента. Важнейшим системный принципом подход, планирования предполагающий рассмотрение всех факторов, влияющих на исход эксперимента, как единой системы, описываемой соответствующей математической моделью. Теория планирования эксперимента по сравнению с традиционными методами экспериментальной работы позволяет: уменьшить ошибку эксперимента; сократить количество опытов, необходимых для получения результатов исследования; построить математические модели, обладающие некоторыми оптимальными свойствами; принимать решения на основе четких формализованных правил. Таким образом, планирование эксперимента – это такой подход к исследованию, в котором математическим методам отводится активная роль. Принятие управленческих решений в сложных экономических системах также связано с анализом большого числа факторов. Как правило, поведение экономической системы не может быть описано традиционными математическими методами. Проведение экономических экспериментов связано с большими материальными затратами, а иногда вообще не возможно. Экономический эксперимент на наш взгляд может быть заменен проведением машинного эксперимента на основе имитационного моделирования или метода экспертных оценок. Т.е. предлагается объединить аппарат планирования эксперимента с машинным экспериментом, в основе которого лежит имитационная модель. Имитационная модель может быть реализована в виде деловой компьютерной игры, например «Бизнес курс». В дальнейшем в статье под экспериментом понимается машинный эксперимент. Достоинства теории планирования машинного эксперимента вытекают из следующих основных идей: рандомизация эксперимента, т.е. проведение опытов в случайном порядке; одновременное варьирование всеми переменными; четкая стратегия проведения эксперимента, принятие обоснованных решений на каждом его этапе. Экспериментальное исследование с использованием имитационной модели включает следующие основные этапы. Постановка задачи. Основные идеи постановки задачи, как правило, формулируются ответственным лицом, которое выдает задание на предстоящее экспериментальное исследование. В задании должны быть четко определены цели и задачи планируемой работы и ожидаемые результаты. Сбор и анализ априорной информации. До начала эксперимента исследователь собирает и подвергает тщательному анализу информацию, имеющуюся по исследуемому вопросу, что позволяет составить более полное представление о предстоящем исследовании. Планирование и проведение эксперимента. Этот этап занимает центральное место в экспериментальном исследовании. Построение плана эксперимента осуществляется на базе одного из математических методов, разработанных в теории планирования эксперимента. Это позволяет построить математическую модель процесса, целеустремленно провести машинный эксперимент экспериментальных данных и выполнить с помощью обработку аппарата полученных математической статистики. Априорный анализ. На данном этапе исследования проводится интерпретация полученных результатов и проверка гипотез, выдвинутых при планировании машинного эксперимента. Процедуры принятия решений. После каждого этапа машинного эксперимента принимается решение, в каком направлении вести исследование в дальнейшем, т.е. выбирается стратегия эксперимента. При проведении машинного эксперимента могут иметь место циклические повторения одного или нескольких этапов или всего эксперимента в целом. Объекты экспериментального исследования является экономический объект или процесс различной сложности. Однако, несмотря на это, все они могут быть представлены в виде единой кибернетической модели (рис. 1). Входные переменные (факторы) x1 xi xk y1 Выходные yi величины yk (отклики) Экономическая система Рис. Единая кибернетическая модель Из приведенного рисунка видно, что экономическая система представляет собой систему, в которой известны входные (xi) и выходные (yi) величины, но неизвестны протекающие в ней процессы. Очевидно, между входными и выходными величинами существует зависимость следующего общего вида: yj = j(x1, … , xi, … , xk). (1) В теории планирования эксперимента математическую модель (1) объекта исследования называют функцией отклика, переменные x1, … , xi, … , xk – факторами, а выходные величины y1, … , yj, … , yt – откликами. Целью машинного эксперимента является установление связи между одной из выходных величин и входными переменными, например, выявление зависимости степени величины годовой чистой прибыли от ставки налога на прибыль, темпов инфляции, мощности оборудования, параметров кредитования и т.д. Математический аппарат теории планирования эксперимента в настоящее время может быть применим к решению следующих экономических задач. Оптимизация. При решении этих задач требуется найти такие уровни факторов, которые бы оптимизировали один из откликов. Решение задач оптимизации основывается на сочетании факторного планирования, движения по градиенту в направлении оптимума функции отклика и построения интерполяционного полинома для описания почти стационарной области. Адаптация. Для удержания экономической системы в оптимальном режиме требуется непрерывное изменение уровней контролируемых факторов, т.е. возникает необходимость постоянного решения задачи оптимизации. Решение задач адаптации достигается методами эволюционного планирования эксперимента. Отсеивание факторов. В некоторых экспериментах число факторов выявленных на этапе априорного анализа оказывается очень велико. Поэтому в интересах упрощения решения задачи весьма важно установить, какие факторы мало влияют на результаты исследования и могут быть опущены. Это достигается путем постановки отсеивающих машинных экспериментов. Оценка и выделение эффектов факторов. Практическими весьма важными являются следующие два типа задач. Первая из них связана с оценкой вклада в отклик каждого из рассматриваемых факторов. Вторая задача преследует цель выделения из суммарной ошибки эксперимента ее составляющих и определения вклада каждой из них в суммарную ошибку. При решении этих задач важная роль принадлежит понятию «рандомизация». Оно в планировании эксперимента указывает на то, что опыты в процессе исследования должны проводиться в случайном порядке. Задачи оценки влияния эффектов факторов решаются методами регрессионного и дисперсионного анализа. Интерполяция. Задача состоит в том, чтобы поставить машинный эксперимент и на основе полученных данных определить коэффициенты исходного уравнения, которое называется уравнением регрессии. Дискриминация. При изучении сложного экономического процесса может быть высказано несколько гипотез относительно его протекания и предложен ряд математических моделей для его описания. Возникает задача дискриминации, разделения гипотез, в результате решения которой можно было бы принять одну из них и отвергнуть другую. Задачи этого типа решаются методами планирования эксперимента с применением аппарата регрессионного и дисперсионного анализа. Под математическим описанием процесса будем понимать систему уравнений, связывающих функции отклика с влияющими факторами. В простейшем случае это может быть одно уравнение. С помощью математических методов оптимального планирования эксперимента можно получить математическую модель процесса даже при отсутствии сведений об его механизме. Это в ряде случаев бывает очень полезно. Ценность математического описания заключается в том, что оно: во-первых, дает информацию о влиянии факторов; во-вторых, позволяет количественно определить значения функции отклика при заданном режиме ведения процесса; в-третьих, может служить основой для оптимизации. Применение имитационных моделей при проведении машинного эксперимента в особенности компьютерных деловых игр требует обоснованного подбора игроков, участвующих в эксперименте. Для этого планируется использовать методы экспертных оценок. В некоторых случаях, возможно использование результатов экспертных опросов в качестве результатов машинного эксперимента.