Понятие экспертных методов.

     Под экспертными методами понимают комплекс логических и атематико-статистических процедур, направленных на получение, анализ и обобщение информации от специалистов, необходимой для подготовки и выбора рациональных решений в условиях неопределенности. Центральное место при использовании экспертных методов отводится экспертам.

Понятие «эксперта».

 

     Эксперт (от латинского «опытный», «сведущий») – это специалист, обладающий широкими знаниями и профессиональным опытом в определенной области практической деятельности.

           Эксперт должен быть, прежде всего,  квалифицированным человеком, способным  отделить важную информацию от  бессодержательной. И поэтому  он реагирует на меньшее количество  внешней информации. Он способен предсказать многие события при минимуме своей информационной загруженности.

     Квалификацию  эксперта можно определить по следующим критериям:

     а.). числу переменных, которые, по его  мнению, существенны для принятия решения (эксперт использует меньше переменных, чем неэксперт);

     б.). важности этих переменных с его т.з., т.е. по их «весовым» коэффициентам;

     в.). скорости идентификации им важной информации;

     г.). точности его решения, т.е. на сколько  оно близко к оптимуму;

     д.). достоверности его прогнозов, т.е. частоте принятия верных решений.

        

           Экспертом может быть специалист, который:

1. способен решить проблему;
2. знает, как решается проблема;
3. способен объяснить другому, как решается проблема;
4. располагает временем, чтобы решить проблему;
5. имеет достаточные побудительные мотивы к активному участию в решении проблемы.

           Делая свои умозаключения, эксперт должен:

• придерживаться требований согласованности и последовательности (его суждения должны не противоречить друг другу);
• быть рациональным и подчиняться законам логики;
• давать оценки в соответствии с собственными убеждениями и не поддаваться мнению коллег или конъюнктуре;
• учитывать реальность ситуации, в которой принимается решение.

     На  практике эксперты имеют дело не с  самой реальностью, а с

       моделями реальности (гипотетическим миром). Чтобы приблизить этот мир к реальности, необходимо иметь сверхчувствительную «обратную связь». Располагающие ею системы управления включали бы информационные системы, функционирующие в реальном масштабе времени. Это позволило бы сократить существующий интервал между моментами изменения реальных событий и моментами их восприятия нами с помощью модели.

           Важная роль в таких системах  принадлежит ЭВМ. Однако только  человек может определить, какая  информация является наиболее существенной для принятия решения, выработать процедуры ее сбора и сформулировать правила, с помощью которых из этой информации должны быть получены ожидаемые результаты.

           Качества, на основе которых основана способность эксперта давать полезную информацию в условиях неопределенности, можно разделить на:

• внутренние (индивидуальные), которые зависят от его опыта,  знаний, интеллекта, способности аналитически мыслить, предвидеть будущее;
• внешние, зависящие от взаимодействия эксперта с окружающей 

     средой (коллективом, обществом и др.).

           Все эти качества влияют на  точность и надежность информации, поступающей от эксперта. В общем  случае, основные ограничения, возникающие при использовании экспертов в качестве источников информации и ведущие к возникновению погрешностей, можно свести к следующим:

1. уровень доступной информации. Когда вся информация использована и нет других ограничений в ее получении, остающаяся неопределенность может быть описана с помощью распределения вероятностей возможных исходов.
2. несовершенство информации. Разные эксперты всегда будут иметь различные знания о событии и уровне его неопределенности. В результате может быть получено разное уменьшение или увеличение уровня неопределенности.
3. двусмысленность. Неправильно заданные вопросы могут быть поняты экспертом иначе, двояко. И он будет отвечать на другой вопрос.
4. погрешность модели. Может возникать из-за недостаточной компетенции специалистов, приглашенных в эксперты. Или из-за того, что их ответы используются неверно.
5. прочие погрешности от внешних и внутренних причин, вызывающих умышленные или несознательные отклонения или ошибки.

                           

Экспертные  системы.

 

     Из-за сложности  проблем, решаемых в ходе экспертизы, и высокой трудоемкости работ в последнее время все  больше говорят о т.н. «экспертных системах», использующих широкие возможности вычислительной техники.

     Экспертная  система – это объединение информации, получаемой на основе знаний и опыта экспертов, и специальных методов и средств ее обработки, способных

          предложить разумный совет или осуществить разумное решение поставленной задачи.

     Иногда  под экспертной системой понимают программу для компьютера, которая оперирует со знаниями в определенной предметной области с целью выработки рекомендаций по решению какой-то проблемы. В этом случае программу можно называть «экспертом» только при соблюдении определенных условий:

• она должна обладать достаточными знаниями;
• знания должны быть сконцентрированы на определенную предметную область;
• из этих знаний должны непосредственно вытекать рекомендации или конкретные решения поставленных проблем.

     Можно выделить основные признаки экспертных систем. Такая система:

1. моделирует не столько физическую (или иную) природу определенной проблемной области, сколько механизм мышления человека;
2. формирует, помимо выполнения вычислительных операций, определенные соображения и выводы, основываясь на тех знаниях, которыми располагает;
3. использует при решении задач в основном эвристические и приближенные методы, которые, в отличие от алгоритмических, не всегда гарантируют успех.

     В зависимости от степени использования  вычислительной

       техники экспертные системы бывают  ручными (человеческими), человеко-машинными  и компьютерными. 

          Основу любой экспертной системы  составляют:

• база знаний (БЗ), как совокупность всех имеющихся сведений об объекте исследования;
• область запросов (ОЗ), являющуюся предметом исследования.

Экспертная  информация и способы  ее отражения

 

           Подготовка предложений для решения  технико-экономических и хозяйственных  задач, которые не могут в полной мере быть описаны математически, требует представления информации, получаемой от экспертов, в удобной аналитической форме, т.е. в формализованном виде. При экспертизе необходимо не только представить в виде косвенных оценок ту часть информации, которая не поддается количественному измерению, и не только выразить с помощью таких оценок количественно измеримую информацию, о которой в момент подготовки решения нет достаточно надежных данных. Важно также формализовать эту информацию так, чтобы при принятии решения можно было бы выбрать из множества вариантов наиболее предпочтительный в отношении некоторого критерия.

           Если эксперт в состоянии различить,  сравнить и оценить возможные  варианты действий, приписав каждому  из них определенное число, будем считать, что он обладает определенной системой предпочтений.

           Исследуемые объекты можно различать  на основе признаков или факторов.

           Фактор (иначе – признак, параметр, характеристика, показатель, переменная, критерий) – это множество из по крайней мере двух элементов, отражающих различные уровни некоторых подлежащих рассмотрению величин.

           Основные этапы формализации  процесса подготовки экспертизы  состоят в:

• выделении наиболее существенных факторов;
• их оценке по соответствующим шкалам (единицам систематизации или формализации) экспертами;
• сведении воедино оценок, полученных по каждому фактору различными экспертами, для сравнения и выбора наиболее предпочтительного решения на основе установленного критерия выбора.

           Характер и количество факторов существенно зависят от цели принимаемых решений.

     Характеристика метода «Дельфы»

 

        Метод «Дельфы» (или Дельфийский  метод) является одним из наиболее  перспективных методов формирования  групповой оценки экспертов. Этот  метод получил название от древнегреческого города Дельфы и мудрецов, славившихся предсказаниями будущего. Метод представляет собой ряд последовательно осуществляемых процедур, направленных на формирование группового мнения экспертов. Дельфийский метод - метод экспертного прогнозирования путем организации системы сбора экспертных оценок, а также с использованием метода факторного анализа, статистической обработки и последовательной корректировки на основе результатов каждого цикла обработки.

        Метод Дельфы был описан его  разработчиками Делки и Хелмером как способ «достижения полного согласия в группе экспертов». Хотя изначально ставилась цель повысить эффективность использования  информации, которой располагают члены этой группы, для обеспечения наибольшей продуктивности ее работы.

        Суть метода Дельфы заключается в последовательном (в несколько

       этапов) осуществлении определенных  процедур, направленных  на формирование  группового мнения по проблемам,  по которым  ощущается недостаток  полезной информации.

        При этом, итеративно опрашивая экспертов на ряд поставленных вопросов, стремятся использовать их мнение так, чтобы наилучшим образом оценить относительную важность тех факторов, которые являются очевидными. И сравнить их с теми факторами, необходимость рассмотрения которых может быть осознана только интуитивно, в результате накопленного опыта.     

        Использование метода Дельфы  не направлено на достижение  единого мнения, но позволяет  существенно сблизить точки зрения  экспертов, хотя и  способно  сохранять различия в их оценках.

        В основе метода Дельфы лежат  следующие требования: 
1. возможность выражения ответов на поставленные вопросы в виде числа; 
2. предоставление эксперту достаточной информации для выработки оценки;

3. обоснованность  экспертом ответов (оценок) на  каждый вопрос.

        Для этого метода характерны  следующие три основные черты: 
       1. анонимность; 
       2. регулируемая обратная связь; 
       3. групповой ответ.

      
   Анонимность предполагает  использование специальных вопросников  и других средств индивидуального опроса, в частности диалоговых средств ЭВМ. Регулируемая обратная связь осуществляется путем проведения нескольких туров опроса, причем обработка результатов каждого тура осуществляется с помощью статистических методов и результаты ее сообщаются экспертам. Применение статистических методов обработки группового ответа позволяет уменьшить статистический разброс индивидуальных оценок (снижение в знаниях неопределенности вероятностного характера) и получить групповой ответ, в котором наиболее верно отражено мнение каждого эксперта. 
   Следовательно, анонимность опроса позволяет ослабить влияние отдельных "доминирующих" экспертов, а регулируемая обратная связь снижает влияние индивидуальных и групповых интересов, не связанных с решаемыми задачами. Т. е. обратная связь повышает объективность и надежность групповой оценки. Таким образом, итеративная процедура проведения опросов в несколько туров с информированием экспертов о результатах предыдущих этапов опроса и предложениями в ряде случаев обосновать свое мнение)приводит к уменьшению разброса в индивидуальных ответах и создает несомненные преимущества дельфийского метода по сравнению с "простым" статистическим объединением индивидуальных мнений при обработке экспертных данных анкетными методами. 
   Согласно дельфийской методологии опрос экспертов проводится в четыре тура, во время каждого из которых эксперт выражает свое мнение числом по заранее подготовленной шкале оценок. 
      1 тур. Эксперты информируются о цели экспертизы и знакомятся с заранее подготовленными вопросами, определяющими ее содержание и факторы, которые требуется оценить. Обычно эти вопросы оформляются в виде анкеты с необходимыми пояснениями.