Когнитивные технологии в принятии управленческих решений

   Цель исследования. Повышение эффективности и достоверности принимаемых управленческих решений, на основе комплексного анализа исследуемой предметной области и разработки формальной модели ситуации, описывающей процесс принятия решений и включающей в себя когнитивные технологии.

   Методы. В статье проведен анализ понятия «решение», показан кибернетический подход к процессу принятия управленческого решения. В результате проведенного анализа выявлено, что во многих предметных областях (особенно общественных и других науках, занимающихся исследованием человеческого поведения) возникают затруднения в формальном описании процессов принятия решений. В работе предлагается подход к разработке управленческих решений, основанный на применении когнитивных технологий, представляющих в настоящее время быстро развивающуюся отрасль современной науки. Одним из элементов когнитивных технологий, используемых в работе, являются когнитивные карты.

   Результаты. В работе рассмотрены три классические ситуации принятия решения (в условиях определенности, риска и неопределённости), две последние из которых обусловлены неполнотой информации об описываемом объекте и его внешней среде. Для формализации процессов принятия управленческих решений предлагается использовать когнитивные технологии, в частности предложен один из вариантов построения нечёткой когнитивной карты принятия управленческого решения, позволяющей выявлять устойчивые и неустойчивые тенденции развития, возникающих ситуаций, а также проводить факторный анализ эффективности принимаемых управленческих решений.

   Заключение. В результате исследования было показано, что использование когнитивных технологий является адекватным инструментарием при принятии управленческих решений. Показана целесообразность построения нечётких когнитивных карт при формировании управленческого решения, что обеспечит повышение их качества и эффективности.

1. Андрейчиков А. В., Андрейчикова О. Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2000. 368 с. EDN: WJCAWT.

2. Милых В. А., Халин Ю. А. Исследование операций и методы оптимизации. Курск: Юго-Западный государственный университет, 2018. 244 с. EDN: MJXHUE.

3. Карданская Н. Л. Управленческие решения. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012. 439 с. EDN: RBABJB.

4. Козелецкий Ю. Психологическая теория решений / пер. с польского Г.Е. Минца, В.Н. Поруса; под ред. Б.В. Бирюкова; послесл. Б.В. Бирюкова, О.К. Тихомирова. М.: Прогресс, 1979. 504 с. [с. 464-500].

5. Лисицин Л. А., Халин Ю. А., Лисицин А. Л. Системы поддержки принятия управленческих решений в условиях неполной информации // Известия Юго-Западного государственного университета. 2012. № 4-2(43). С. 95-99.

6. Сизов А. С., Халин Ю. А., Цепов А. Ю. Разработка концептуальных положений создания системы поддержки принятия решений для оценки рисков инвестирования малого инновационного бизнеса // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2013. № 1. С. 177-181. EDN: RSFMBV.

7. Питер С. Фишберг. Теория полезности для принятия решений / пер. с англ. В.Н. Воробьёва и А.Я. Кирути; под ред. Н.Н.Воробьёва. М.: Наука, 1978. 352 с.

8. Лисицин Л. А., Халин Ю. А., Ефанова Н. С. Структурно-функциональная организация системы информационной поддержки оценки конкурентоспособности // Известия Юго-Западного государственного университета. 2012. № 4-2(43). С. 103-106.

9. Саати Т.Л. Принятие решений: Метод анализа иерархий: [пер. с англ.]. М.: Радио и связь, 1993. 314 с.

10. Модели представления и обработки знаний в информационно-аналитических системах / В. П. Добрица, Е. А. Титенко, Ю. А. Халин, А. И. Катыхин. Курск, 2023. 172 с. EDN: TQXWXS.

11. Какурина А.В., Сизов А.С., Халин Ю.А. Когнитивное моделирование и прогнозирование потребления электроэнергии // Известия Юго-Западного государственного университета. 2023; 27(4): 44-61. doi: 10.21869/2223-1560-2023-27-4-44-61.

12. Федулов А.С. Нечеткие реляционные когнитивные карты // Известия РАН. Теория и системы управления. 2005. №1. С. 120-132.

13. Халин Ю.А., Афанасьев А.А., Кудинов В.А. Разработка онтологической модели предметной области для обработки данных корпоративных хранилищ // Известия Юго-Западного государственного университета. 2024. Т. 28, № 2. С. 114-133. doi: 10.21869/2223-1560-2024-28-2-114-133.

14. Когнитивное моделирование информационного обеспечения игрового автоматизированного обучения / Ю.А. Халин, А.И. Катыхин, С.А. Зинкин, А.А. Шилин // Известия Юго-Западного государственного университета. 2022; 26(4): 117-131. doi: 10.21869/2223-1560-2022-26-4-117-131.

15. Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления. Теория и практика. М.: Радиотехника, 2009. 392 с.

16. Силов В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. М.: ИНПРО-РЕС, 1995. 228 с.

17. Бутов А. Л., Сизов А. С., Халин Ю. А. Подход к объединению фактов в информационно-аналитических системах // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2013. Т. 11, № 2. С. 17-23.

18. Робертс Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам : [пер. с англ.]. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. 496 с.

19. Формализация описания неопределённости в информационных системах на основе теории нечётких множеств / С. В. Дегтярев, Ю. А. Халин, Л. А. Лисицин, В. Е. Старков // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2013. Т. 11, № 8. С. 66-69. EDN: QZFZVR.