Главная страница 1
Титов А.В.

доцент МИИТ, Доцент МГТУ им. Н.Э. Баумана

Титов И.А.

аспирант МИСиС

СИСТЕМА ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА УПРАВЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ ЭКСПЕРТНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
При оценке качества объектов большой сложности целесообразно применять модели и алгоритмы оценки качества, в основе которых лежат вероятностно-статистические, экспертные методы оценки, а также методы оценки на основе теории нечетких множеств. Системы оценки качества таких сложных объектов как система государственного управления принципиально отличаются от систем оценки качества продукции.

При разработке систем оценки качества систем управления, целесообразно воспользоваться методологической базой синтетической квалиметрии, основные отличительные черты которой сводятся к следующим принципам [1]:

- установка на обобщение всех видов теорий измерения и оцен­ки качества ;

- выделение политеоритичности квалиметрии как науки, триад­ное построение: общая, специальные, предметные квалиметрии;

- ориентация не только на количественную, но и на качествен­ную, семантико - ценностную оценку;

- синтез концепций измерения как измерения величины и как приписывание чисел для представления свойств;

- понятие меры качества как отображения качества на числовой континуум или множество семантических единиц;

- расширительное толкование декомпозиции качества как систе­мы с выделением типов декомпозиции различного вида;

- построение концептуального аппарата синтетической квали­метрии на основе развитой синтетической категории качества и тео­рии качества.

При этом подходе объектам оценки различной природы соответствуют различные типы специальнх квалиметрий, различающихся методами обработки информации о состоянии объекта оценки и получением результирующей оценки [2,3].

Экспертная квалиметрия, в основе которой лежат методы теории экспертных оценок, в настоящее время получила наибольшее распростронение при оценке качества сложных объектов. Методы нечеткой квалиметрии, которые включают в себя методы теории экспертных оценок и так же ориентированны на описание состояний объектов сложной природы по ряду причин не получили широкого применения в области оценки качества.

Для сложных систем управления характерны следующие особенности:

- не всегда факторы, влияющие на выбор управленческого решения, могут быть выражены в виде количественных соотношений;

- формализованное описание объекта управления отсутствует либо является неприемлемо сложным;

- значительная часть информации, необходимой для принятия решения представлена в виде мнений специалистов- экспертов.

При оценке качества сложных систем управления возникают неопределенности, которые обус­ловлены как недостаточной надежностью и количеством информации, необходимой для принятия оценочных решений, так и необходимостью применения семантических мер при оценке качества образовательных систем. В общем случае источниками неопределенности могут служить различные причины. При принятии решений наиболее существенны сле­дующие виды неопределенностей [4]:

- неопределенность из-за недостатка информации о ситуации;

- неопределенность, вызванная недостаточной достоверностью информации;

- неопределенность, вызванная неопытностью лица, принимающе­го решение (ЛПР), его недостаточным умением четко сформулировать цели решаемой задачи, ограничения, пути достижения цели и т.д.;

- неопределенность, вызванная поведением среды;

- неопределенность, обусловленная последствиями принимаемых решений.

При оценке качества сложных объектов наиболее сущест­венны следующие виды неопределенностей:

- неопределенность при формировании оценочной системы;

- неопределенность формирования базы оценки;

- неопределенность оценки по субъективным показателям ка­чества образовательной системы;

- неопределенность при формировании пороговых значений пока­зателей-фильтров;

- неопределенность в определении весов показателей качества. Следовательно, задачу формального моделирования технологии

оценочной деятельности можно отнести к классу проблем, в которых существуют элементы нечеткости и неопределенности.

Анализ основных идей и положений, характерных для класса проблем, в которых присутствуют элементы нечеткости и неопреде­ленности, позволяет выявить следующие закономерности [4]:

1. Исключительно велика роль субъекта при анализе таких проблем.

2.Информация о внешней среде, о связи между параметрами не бывает полной.

3.Принятие решений всегда сопряжено с риском.

4.Наиболее важная по своему характеру информация может быть получена только при помощи экспертов.

5.Принятие решений в таких проблемах осуществляется челове­ком на основании своего опыта и интуиции, а также информации, по­лученной от других людей.

6.Существенные искажения собранной информации происходят обычно при попытках преобразования качественных понятий в число­вые величины, поскольку каждый эксперт, как правило, имеет свои представления о соотношениях между качественными понятиями и ко­личественными шкалами оценок.

Информацию от экспертов и лиц, принимающих решения целесооб­разно получать при помощи качественных словесных шкал оценок по факторам (критериям), т.е. базовая экспертная информация в про­цессе принятия решений представляется в качественной форме на ос­нове словесных описаний естественного языка, оперируя признаками, предшествующим опытом, суждениями и умозаключениями экспертов по отношению к исследуемому объекту.

В работе [5] предложена следующая система оценки качества систем управления регионами:


  1. Ориентированность системы управления на результат.

    1. Планирование деятельности органов исполнительной власти.

    2. Планирование регионального развития

    3. Планирование деятельности ведомственных организаций.

    4. Управление региональными программами.

    5. Управление ведомственными целевыми программами.

    6. Оценка эффективности бютжетных расходов.

  2. Внутренняя организация деятельности.

    1. Анализ функций органов исполнительной власти.

    2. Регламентация деятельности органов исполнительной власти.

    3. Управление реформированием исполнительной власти.

    4. управление кадрами и оплата труда государственных служащих.

3. Взаимодействие с потребителями государственных услуг.

3.1. Инвентаризация государственных услуг (создание реестра).

3.2. Использование информационных технологий для представления государственных услуг.

3.3. Внедрение технологий «одного окна».

3.4. Открытость органов исполнительной власти.

Предлагаемая в работе [5] система показателей оценки уровня регионального управления носит иерархический характер.

При этом предлагаются следующие возможные уровни оценки качества системы управления: А+-«Высокое качество государственного управления», А-«Хорошее качество», В-«Удовлетворительное качество», С-«Требуется существенное улучшение».

Из приведенного примера видно, что показатели оценки качества систем управления носят преимущественно экспертный характер.

Далее приведем описание технологии многокритериальной оценки качества системы управления на основе использования экспертных процедур, считая, что система показателей оценки качества систем управления имеет вид, описанный в работе [5].

Как правило, показатели, по которым проводится оценка качества систем управления, имеют разную степень важности при оценке качества системы управления, что фиксируется как вес показателя оценки.



Экспертное определение весов критериев и показателей оценки качества систем управления.

Как правило, процедура определения весов показателей, по которым оценивается качество системы управления, проходит в два этапа. На первом этапе определяется важность или ранг показателей качества систем управления. Важность показателей оценки качества систем управления, оценивается шкале удобной для работы экспертов. На следующем этапе нормированием полученных значений важности показателей качества систем управления, получают веса этих показателей.

Для оценки значимости показателей качества систем управления, целесообразно использовать эталонный метод. При использовании этого эталонного метода эксперты непосредственно значимость лишь тех показателей качества систем управления, уровень значимости которых не вызывает у них сомнений. Эти показатели играют роль эталонов. Значимость остальных показателей получают сравнением их важности с важностью эталонных показателей.

Оценка значимости эталонных показателей качества системы управления методами прямого и обратного оценивания.

.При оценке значимости показателей качества систем управления методами прямого и обратного оценивания, эксперты определяют, как значение важности показателя качества x соотносится с максимальным значением важности Xmax и минимальным значением важности Xmin. Для этого эксперты в произвольном порядке выбирают точки из интервала [Xmin, Xmax] таким образом, чтобы она отражала их восприятие близости к максимальной значимости для выбранного показателя оценки качества системы управления. При выставлении этой оценки эксперт должен помнить, что наивысшую оценку обозначили через Xmax, а наинизшую через Xmin. Это эквивалентно тому, что выражение

(m(x) – Xmin) / (XmaxXmin)

представляет собой отношение приращения значимости показателя А при переходе от значения xmin к значению x, к приращению значимости показателя А при переходе от xmin к xmax. Поскольку оценки Xmax и Xmin соответствуют принадлежностям для xmax и xmin соответственно, то m(x) интерпретируется как степень принадлеж­ности для x. Эксперт проставляет оценку в виде метки на вертикаль­ном отрезке прямой, нижняя концевая точка которого изображает Xmin, верхняя - Xmax.Тогда значимость показателя оценки качества системы управления определяется выражени­ем:



m(x) =[(xxmin) / (xmin xmax)] 10.

Авторами работы [6] экспериментально доказано, что такой прием оценивания предпочтительнее выставления численных оценок, поскольку у некоторых экспертов численное оценивание вызывает внутреннее сопротивление, и, кроме того, оно легче для запоминания прежних ответов.

В процедуре обратного оценивания эксперту сообщается оценка m из [Xmin, Xmax], и он выбирает объект x из множества эталонов соответствующий оценке значимости m.

Эталонный метод оценки значимости показателей оценки качества систем управления.

Определение значимости показателей оценки качества систем управления на основе выделения этало­нов с фиксированным значением важности обладает тем преимуществом, что наличие эталонных объектов ограничивает степень сво­боды экспертов и делает условия сравнения альтернатив более жест­кими.

Общая схема проведения экспертиз при использовании эталонно­го подхода для оценки весов показателей качества систем управления заключается в том, что наряду с множеством показателей качества оцениваемой систе­мы управления Х, экспертам предъявляется также множество эталонных объектов Y. Эксперты проводят парные сравнения (xi,yj), xiX, yjY

Действие этой схемы задается тремя отношениями [6]: априори за­данным отношением S на множестве эталонных объектов Y, искомым отношением R на множестве исследуемых объектов (показателей ка­чества) X и отношением F между этими двумя множествами. Отноше­ние S определяет структуру предпочтений на эталонных множествах, искомое отношение R задает структуру предпочтений на X, а отноше­ние (отображение) F определяет характер взаимодействия этих структур.

Основное назначение эталона состоит в том, что содержащаяся в нем информация определенного типа служит для оценки аналогичной информации в других объектах. Эти оценки могут быть представлены в виде бинарных отношений индивидуального предпочтения.

Для получения отношений индивидуального предпочтения осу­ществляется попарное ранжирование объектов оценки.

В общем случае, S и F являются нечеткими отношениями; отноше­ние R получается как композиция [6]:

R=F-1*S*F*

Организация экспертизы при этом состоит из трех этапов.

I этап:

- формирование множества показателей оценки качества систем управления, которые прини­маются за эталоны;



- назначение или экспертное определение на множестве этало­нов эталонного отношения S.

II этап:


- выбор типа отношения F: нормированное или ненормированное, четкое или нечеткое;

- выбор способа оценки F: с помощью экспертов или другими средствами.

III этап:

- определение на X отношения R, индуцированного отношением S;

- построение решающего правила.

Согласованность экспертных оценок при этом определяется с помощью матриц отношения S, составленных каждым экспертом: если на месте 0, проставленного одним из экспертов, у другого стоит 1, то оценки считаются несогласованными. В других случаях разногла­сий вычисляется степень несогласованности оценок.

Процесс проведения экспертизы в эталонном методе определяет­ся нечетким отношением предпочтения. Получение отношения нечеткого предпочтения схематически может быть представлено как действие "черного ящика" с двумя входами и одним выходом.




Множество эталонных показателей Y с отношением S на нем.



Экспертиза по сравнению показателей оценки качества с эталонами.

Отношение порядка R на множестве показателей оценки качества X.





Множество показателей оценки качества X/Y с отношением S на нем.

Рис 2. Схема действия эталонного метода получения значений важности показателей качества систем управления.

Привлечение эталонных объектов ограничивает степень свободы экспертов и создает более жесткие условия сравнения альтернатив. Введение таких условий позволяет повысить согласованность и адекватность экспертных оценок.

В литературе отмечаются следующие подходы к выделению этало­на:

1.Эталон может не принадлежать множеству оцениваемых объек­тов Х.

2.Эталон принадлежит множеству исследуемых объектов Х.

3.Эталон выбирается из тех условий, что он обладает наибо­лее информативными для целей экспертизы признаками.

После экспертного назначения отношения S на множестве эта­лонных объектов, зависимость F между элементами множества X и элементами множества Y задается в виде таблицы размером X.Y, строки которой проиндексированы элементами множества X , а столб­цы - элементами множества Y.

Экспертное оценивание отношения F проходит в два этапа.

1. На отношение f(xi,yj) не накладывается никаких ограниче­ний, связанных с условием функциональности .

2. Каждая строка полученной таблицы нормируется максимальным значением, которое определяет степень близости между оцениваемым объектом xi и наиболее согласованным с ним элементом эталонного множества yj.

В этом случае, степень согласованности между этими объектами f(xi,yj) оценивается единицей, остальные оценки f(xi,yk) коррек­тируются соответствующим образом, т.е. принимают вид:



f'(xi,yk) = f(xi,yk)/f(xi,yj).

Таким образом, отношение R на множестве исследуемых объектов X обладает тем свойством, что R(xi,xj) = S(yk,yl) для xi,xj та­ких, что f(xi,yk) = f(xj,yl) =1.

Эталонный подход к формированию отношения нечеткого предпоч­тения обладает следующими преимуществами:

- простотой проведения парных сравнений, возможностью умень­шения их общего числа за счет введения множества эталонов;

- наличием общих для всех экспертов эталонных объектов, иг­рающих роль точек отсчета;

- возможностью совершенствования методов экспертного оцени­вания за счет варьирования эталонными объектами и типом отношения



S.
Технология формирования отношения F содержит две стадии.

1. На отношение f(xi,yj) не накладывается никаких ограниче­ний, связанных с условием функциональности.

2. Каждая строка полученной таблицы нормируется максимальным значением, которое определяет степень близости между оцениваемым объектом xi и наиболее согласованным с ним элементом эталонного множества yj.

В этом случае степень согласованности между этими объектами f(xi,yj) оценивается единицей, остальные оценки f(xi,yk) коррек­тируются соответствующим образом, т.е. принимают вид:



f'(xi,yk) = f(xi,yk)/f(xi,yj).

Таким образом, отношение R на множестве исследуемых объектов X обладает тем свойством, что R(xi,xj) = S(yk,yl) для xi,xj та­ких, что f(xi,yk) = f(xj,yl) =1.

Эталонный подход к формированию отношения нечеткого предпоч­тения обладает следующими преимуществами:

- простотой проведения парных сравнений, возможностью умень­шения их общего числа за счет введения множества эталонов;

- наличием общих для всех экспертов эталонных объектов, иг­рающих роль точек отсчета;

- возможностью совершенствования методов экспертного оцени­вания за счет варьирования эталонными объектами и типом соотноше­ния S.

При экспертном формировании отношения F возможны случаи, приводящие к необходимости коррекции множества Y или отношения S.

Пусть, например, существует xi X, для которого все оценки f(xi,yj) достаточно далеки от единицы (например все меньше 0,5), тогда xi включается в множество эталонов и методом уровневых мно­жеств находится его вес w(xi), как элемента эталонного множества.

Окончательное решение принимается экспертом в зависимости от результатов "взвешивания".

1. Если w(xi) < min {w(yi)}, то найденный вес присваивается объекту xi, и эталонное множество расширяется до множества Y1 = Y xi .

2. Оценка веса по методу уровневых множеств дает w(xi) > max {w(yi)}. Возникновение подобной ситуации считается ошибкой экспертов, так как, в этом случае в эталонное множество не вклю­чен доминирующий по значимости, а, значит, обладающий наибольшим весом показатель. В этом случае необходимо повторить процедуру построения эталонного множества Y, включив в него объект x.

3.Если max{w(yi)}w(xi)min{w(yi)}, то проводится пов­торное построенние отношения F, после чего показателю xi присваи­вается вес того эталонного показателя yj,кля которого функция f(xi, yi) принимает максимальное значение (или 1 после нормиров­ки).

Найденные w(xi), w(yi) нормируются на сумму всех весов.

n

V(xi) = w(xi ) /( w(xi ), где



i=1
V(xi) — нормализованный вес i-того критерия .

n — число критериев, по которым оценивается система управления.



Определение значений показателей качества системы управления.

Эксперт оценивает систему управления по всем показателям качества. Значения этих показателей определяются в единицах измерения соответствующей шкалы.

Для приведения оценок к единой шкале рассчитывается нормализованное значение i-того критерия у j-того эксперта по формуле:

Ni,j, = (Xi,j – MINi) / (MAXi – MINi),

где Ni,j, — нормализованное значение i-того критерия у j-того эксперта ,

Xi,j — абсолютное значение i-того критерия. у j-того эксперта по шкале критерия,

MINi — минимальное значение для i-того критерия,

MAXi — максимальное значение для i-того критерия.

Если критерию дано максимальное значение по шкале, то нормализованное значение получается равным 1, а для минимального — 0.

Принято, что если эксперт дал значение критерию выше его максимального, то нормализованное значение становится равным 1, а если меньше минимального, то — 0.



Расчет многокритериальной оценки.

На основании нормализованных значений критериев и с учетом нормализованного

веса критериев система рассчитывает многокритериальную оценку системы управления для j-того эксперта по формуле:

ni

Mj, = Ni,j, *Vi,j ,



j=1

где Ni,j, — нормализованное значение i-того критерия для системы управления


у j-того эксперта ,

Vi,j — нормализованный вес i-того критерия у j-того эксперта,

nj — число критериев, по которым оценивает объекты j-тый эксперт.

Расчет обобщенной многокритериальной оценки.

Обобщенная многокритериальная оценка рассчитывается системой на основе значений многокритериальных оценок всех экспертов следующим образом:

1) Рассчитывается обобщенный вес каждого критерия как медиана нормализованных весов этого критерия, установленных экспертами:

– все нормализованные веса располагаются по возрастанию;

– значение среднего члена этой последовательности принимается за обобщенный вес критерия.

Например, если у 7 экспертов один из критериев имеет следующие значения нормализованного веса:

0,1; 0,2; 0,2; 0,4; 0,4; 0,4; 0,5

то обобщенный вес этого критерия будет равен 0,4 (центральный член последовательности).

2) Рассчитывается обобщенное значение каждого критерия для системы управления как медиана этих значений, определенных экспертами:

– для каждого объекта все значения каждого критерия, определенные экспертами, располагаются по возрастанию;

– обобщенное значение критерия для системы управления принимается равным среднему члену этой последовательности.

3) Обобщенная многокритериальная оценка качества системы управления рассчитывается как сумма произведений обобщенного веса критерия на обобщенное значение этого критерия для системы управления.



Литература:

1. .А.И. Субетто. Введение в квалиметрию высшей школы. М.1991.

2. Титов А.В. Формализованные модели технологии принятия управленческих решений в социально-экономической сфере на основе ситуационного подхода //Научное, экспертно-аналитическое и информационное обеспечение стратегического управления, разработки и реализации приоритетных национальных проектов и программ. Труды Третьей Всероссийской научно-практической конференции. Москва, 2007. с.509-517.

3.А.И.Субетто, А.В.Титов. Ситуационный подход к применению методов специальных квалиметрий в системах мониторинга качества образования на различных уровнях. Труды восьмого симпозиума «Квалиметрия человека и образования».-Москва, 1999.

4. Б.Г.Литвак. Экспертные оценки и принятие решений.  М.: Патент, 1996, 271 с.

5. Докторович А.Б. Качество управления: Современное состояние и перспективные методики оценки//Научное, экспертно-аналитическое и информационное обеспечение стратегического управления, разработки и реализации приоритетных национальных проектов и программ. Труды Третьей Всероссийской научно-практической конференции. Москва, 2007. с.10-15.



6.В.Б.Кузмин.Эталонный подход к пголучению нечетких отношений предпочтения// Нечеткие множества и теория возможностей.- М:." Радио и связь", 1988.- сс.87 - 100.






Смотрите также:
Система оценки качества управления на основе экспертных технологий
188.64kb.
1 стр.
Экспертно-аналитическая система оценки качества Лекции программных средств образовательного назначения
39.19kb.
1 стр.
Представление знаний в экспертных системах
84.89kb.
1 стр.
Метод обобщенной количественной оценки качества продукции Ефим Тавер
211.14kb.
1 стр.
Тесты по курсу мок /Методы обеспечения и оценки качества машин/ Тема Общие вопросы оценки качества продукции. Лекция 2
110.3kb.
1 стр.
Система оценки качества образования в России
742.66kb.
7 стр.
Электронный журнал как условие активизации внутришкольного и внешнего контроля за системой оценки качества образования
101.81kb.
1 стр.
Ts-nmd 0 Система оценки срочности средств до востребования
22.36kb.
1 стр.
Программа развития школьной системы оценки качества образования
257.71kb.
1 стр.
Тарасюк А. П., Спасский А. С
109.74kb.
1 стр.
Информационная система оценки качества образования
34.75kb.
1 стр.
Возможности моделирования и управления кредитными рисками на основе нейросетевых технологий
107.75kb.
1 стр.