Рамиль Булатов - Инновационные методы создания и модернизации экопромышленных систем с позиций Общей теории критериальной оценки и Закон устойчивого развития

Стратегия компенсации

Стратегия исключения

Стратегия компенсации соответствует такой линии поведения человека, при которой низкие показатели по одному критерию (или сразу по нескольким критериям) искупаются (компенсируются) высокими показателями по другому критерию (или одновременно по некоторым другим критериям).

Стратегия исключения (или некомпенсирующая стратегия ) состоит в удалении (исключении) из списка имеющихся возможных вариантов тех, которые заведомо не удовлетворяют по какому-то одному или же сразу по нескольким критериям одновременно.

В соответствии с принципом Эджварта-Парето наилучшие решения следует выбирать среди парето-оптимальных. Если же в задаче принятия решений имеется дополнительная информация о том, что один из критериев важнее другого, то мы вправе рассчитывать на то, что такого рода информация позволит облегчить последующий выбор в пределах множества Парето. Иначе говоря, дополнительная информация об относительной важности критериев может быть использована для того, чтобы «забраковать» некоторые парето-оптимальные решения и, тем самым, сузить множество Парето и упростить последующий выбор, – задача выбора наилучшего решения C (X) на основе принципов парето-оптимальности.

Ранее существовали два основных метода выбора оптимальных решений на основе принципа парето-оптимальности: метод целевого программирования и метод анализа иерархий.

В основе метода, получившего наименование целевого программирования лежит простое эвристическое соображение – стараться в качестве наилучшего выбрать такой возможный вектор, который в критериальном пространстве расположен ближе всех остальных допустимых векторов к некоторому «идеальному» или к целому множеству «идеальных» векторов. Другими словами, в соответствии с целевым программированием, идеал – это недостижимая цель, к которой следует стремиться максимально приблизиться. Родоначальниками целевого программирования считаются А. Чарне и В. Купер, которые в 1953 году использовали указанное выше эвристическое соображение для решения многокритериальной задачи линейного программирования. В 1961 году свой метод они изложили в книге. Несмотря на отсутствие логического фундамента (его заменяет указанное эвристическое соображение) методы целевого программирования широко используются при решении различных прикладных задач, в которых присутствуют несколько критериев [1].

Метод анализа иерархий (сокращенно: МАИ) предназначен для многокритериальных задач с конечным множеством возможных векторов. Его применение основано на экспертной информации об относительной важности критериев в виде матрицы парных сравнений. Этот метод был предложен американским математиком Т. Саити в 1972 году. Впоследствии он сформировался в целый раздел принятия решений при наличии нескольких критериев. В настоящее время МАИ прочно вошел в теорию и практику многокритериального выбора. На основе МАИ был разработан пакет EXPERT CHOICE для поддержки принятия решений, получивший мировое признание и широкое распространение за рубежом. Этот пакет в своей деятельности успешно используют такие гиганты бизнеса, как General Motors, Lockheed, Ford Motor Company, Ferrari, General Electrikc и многие другие. МАИ, предназначенный для отыскания «весов» объектов, основан на использовании матрицы парных сравнений. Существует более простая и надежная версия – упрощенный вариант МАИ. Оба метода могут быть использованы при решении многокритериальных задач со сложной иерархической структурой целей.

С другой стороны к целям и задачам организации хозяйственной деятельности территорий, регионов, их экологической, экономической и промышленной безопасности, с позиций устойчивого развития можно подходить также и с помощью инструментария, предлагаемого в приложениях к Закону устойчивого развития (ЗУР) и Общей теории критериальной оценки (ОТКО), которые не противоречат основным положениям методологии принятия парето-оптимальных решений и имеют, с показанными выше подходами известных математиков, достаточно высокую степень корреляции и сходимости. Разница в подходах этих двух различных методологий (классов задач) определяется позицией исследователя в системе координат определяющих объективную реальность по отношению к объекту исследований, и, если первая рассматривает процесс с позиций ЛПР, то вторая показывает объективно сложившуюся ситуацию, в том числе и динамику процесса через изменения агрегированных (интегральных) индексов, построенных на оценке множества факторов (индикаторов) определяющих параметры системы, а также на основе графического анализа, постулатов и следствий из ЗУР. Результаты применения ОТКО и ЗУР могут быть вынесены, в том числе, как публичной оценки (например, в СМИ, по типу биржевого индекса Доу Джонса, показывающего тренд курса акций ведущих компаний на Нью-Йоркской фондовой бирже)), так и оценки группой независимых экспертов [2—7].

Используя научно-философскую базу и математический аппарат ОТКО для постановки и решения вышеуказанного класса задач, где ОТКО предусматривает совместное рассмотрение различных множеств факторов, и, оптимальные и рациональные решения не всегда есть задачи максимизации или минимизации, а также рассматриваются количественные и качественные индикаторы состояния систем [2,3,7], для получения агрегированных индексов (интегральных критериев оценки), которые оценивают динамику развития (деградации) системы, в том числе с учетом оказанных на систему тех или иных воздействий [2,3,7].

Вопросы оптимальности и вынесения рациональных («разумных») решений необходимо также рассматривать с позиций ЗУР, его постулатов и приложений, так как, во многих случаях, принятые решения переносятся на социальные системы, которые тесно переплетаются и коррелируются с экономическими, экологическими, экопромышленными, культурологическими и т. п. системами и их подсистемами в том числе.

Предлагая рассматривать процессы в вышеперечисленных системах в совокупности их развития и с точки зрения обеспечения экологической и энергетической безопасности и используя методы многофакторного анализа подобных систем с позиций Общей теории критериальной оценки и Закона устойчивого развития, в настоящей работе делается попытка продвинуться в вопросе действенного использования инструментов анализа таких систем. Созданные и планируемые инструменты анализа предполагается использовать в качестве составных частей национальных и международных программ и проектов. Применимость подобных подходов была показана при анализе экопромышленных систем [2—7] и инновационных проектов и бизнес-планов при экспертной оценке на конкурсах для предоставления инвестиций Государственной корпорации Внешэкономбанк.