Skema umum pengambilan keputusan. Jenis dan parameter masalah ekonomi optimasi dan kontrol

Setiap tugas pengambilan keputusan dicirikan oleh kehadiran sejumlah orang tertentu yang memiliki kemampuan tertentu dan mengejar tujuan tertentu. Oleh karena itu, untuk membangun model pengambilan keputusan, perlu menjawab pertanyaan-pertanyaan berikut:

siapa yang membuat keputusan;

apa tujuan dari keputusan tersebut;

Apa itu pengambilan keputusan?

Tentukan rentang pilihan

dalam kondisi apa keputusan itu dibuat.

Untuk membangun model, beberapa notasi harus diperkenalkan.

N adalah himpunan semua pengambil keputusan. N=(1; n), yaitu tersedia n peserta. Setiap peserta disebut pengambil keputusan (perorangan, badan hukum).

Misalkan himpunan semua solusi yang layak telah dipelajari sebelumnya dan digambarkan sebagai ketidaksetaraan (secara matematis).

Jika dilambangkan dengan x 1, x 2,…, x n alternatif yang disajikan, maka proses pengambilan keputusan direduksi menjadi berikut: setiap orang memilih elemen tertentu dari seluruh rangkaian keputusan, yaitu .

Akibatnya, himpunan x 1, x 2,…, x n dapat disebut situasi tertentu.

Untuk mengevaluasi vektor dalam kaitannya dengan tujuan yang dicapai, sebuah fungsi dibangun, yang disebut fungsi tujuan, yang memberikan nilai numerik (perkiraan) untuk setiap situasi. Misalnya, pendapatan perusahaan dalam situasi atau biaya perusahaan yang sama dalam situasi tertentu.

Berdasarkan hal di atas, tujuan saya pembuat keputusan dapat dirumuskan sebagai berikut: memilih sedemikian rupa sehingga dalam suatu situasi X nomor akan baik maksimum atau minimum.

Namun, pengaruh pihak lain pada situasi ini memperumit proses, i. ada persilangan kepentingan individu. Ada konflik, yang diekspresikan dalam kenyataan bahwa fungsi, selain x saya juga tergantung pada xj, . Oleh karena itu, dalam model pengambilan keputusan dengan beberapa partisipan, tujuannya harus diformalkan secara berbeda dari memaksimalkan (meminimalkan) nilai-nilai fungsi.

Dengan demikian, skema umum masalah pengambilan keputusan dapat dirumuskan sebagai berikut:

Ini adalah seperangkat semua karakteristik (kondisi) di mana keputusan harus dibuat.

Jika dalam rumus (*) N hanya terdiri dari satu elemen, dan semua kondisi dan prasyarat dari masalah nyata asli dapat digambarkan sebagai satu set solusi yang layak, maka kita memperoleh struktur optimasi atau masalah ekstrem:

Skema ini digunakan oleh pengambil keputusan sebagai skema perencanaan, dan dapat digunakan untuk menggambarkan dua tugas ekstrim:

Jika faktor waktu diperhitungkan dalam masalah ini, maka disebut masalah kontrol optimal.

Jika pengambil keputusan memiliki beberapa tujuan, maka persamaan (*) akan terlihat seperti . Dalam hal ini, fungsi didefinisikan pada himpunan yang sama X. Masalah seperti ini disebut masalah optimasi multiobjektif.

Ada masalah pengambilan keputusan yang diberi nama berdasarkan tujuannya: sistem antrian, masalah jaringan dan penjadwalan, teori keandalan, dll.

Jika elemen model (*) tidak bergantung pada waktu, yaitu proses pengambilan keputusan yang instan, maka tugas disebut statis, jika tidak dinamis.

Jika elemen (*) tidak mengandung variabel acak, maka masalahnya adalah deterministik, jika tidak, itu adalah stokastik.

Contoh tugas:

1. Tugas pemotongan optimal

Perusahaan memproduksi produk dari beberapa bagian (p). Apalagi bagian-bagian ini termasuk dalam satu produk dalam jumlah banyak. Untuk tujuan ini, pemotongan m Para Pihak. PADA saya pihak memiliki b saya satuan bahan. Setiap bagian dari bahan dapat dipotong n cara. Ini menghasilkan aijn jumlah detail. Diperlukan untuk menyusun rencana pemotongan untuk mendapatkan jumlah produk yang maksimal.

2. tugas transportasi

Tersedia n pemasok dan m konsumen dari produk yang sama. Output dari setiap pemasok dan kebutuhan setiap konsumen diketahui, serta biaya pengangkutan produk dari pemasok ke konsumen. Diperlukan perencanaan transportasi dengan biaya transportasi yang minimal, dengan mempertimbangkan keinginan pemasok dan permintaan konsumen.

3. tugas tugas pekerjaan

Tersedia n bekerja dan n pemain. Biaya melakukan pekerjaan saya penampil j adalah sama dengan c ij. Hal ini diperlukan untuk mendistribusikan pemain untuk bekerja untuk meminimalkan upah.

4. Masalah distribusi investasi

Tersedia n proyek. Dan untuk j-proyeksi efek yang diharapkan dari implementasi diketahui d dan jumlah investasi modal yang dibutuhkan gj. Jumlah total investasi modal dapat melebihi nilai yang ditentukan b. Diperlukan untuk menentukan proyek mana yang perlu dilaksanakan sehingga efek totalnya paling besar.

5. Masalah lokasi produksi

Rilis yang direncanakan m jenis produk yang dapat dihasilkan n perusahaan. Biaya produksi, penjualan satu unit produksi, volume produksi tahunan yang direncanakan dan biaya yang direncanakan dari satu unit produksi untuk setiap jenis diketahui. Diperlukan dari n perusahaan untuk memilih seperti itu m, yang masing-masing akan menghasilkan satu jenis produk.

Dalam masalah pengambilan keputusan, prinsip optimalitas dipahami sebagai seperangkat aturan di mana pembuat keputusan menentukan tindakannya, dan sedemikian rupa untuk memaksimalkan pencapaian tujuan tertentu. Solusi seperti itu disebut optimal.

Tujuan akhir dari studi masalah apa pun adalah untuk menemukan solusi optimal bagi semua orang yang menerimanya.

Prinsip optimalitas dipilih tanpa mempertimbangkan kondisi spesifik pengambilan keputusan (jumlah peserta, tujuan, peluang, sifat konflik kepentingan).

Formalisasi perilaku optimal adalah salah satu tahap yang paling sulit dari pemodelan matematika.

Pengembangan setiap prinsip optimalitas dibenarkan jika memenuhi persyaratan berikut:

2. Adanya solusi optimal di bawah berbagai asumsi tambahan.

3. Kemungkinan mengidentifikasi ciri khas dari solusi optimal untuk pendeteksiannya (kebutuhan dan kecukupan optimalitas).

4. Tersedianya metode untuk menghitung solusi optimal (persis atau aproksimasi).

Dalam teori keputusan, sejumlah besar prinsip formal perilaku optimal telah dikembangkan:

1. Prinsip maksimalisasi (minimization) terutama digunakan dalam masalah pemrograman matematika yang dirancang untuk mencari minimum atau maksimum yang optimal.

2. Prinsip konvolusi kriteria terutama digunakan dalam masalah optimasi banyak kriteria oleh satu pusat koordinasi (masalah optimasi multi-kriteria).

Untuk setiap kriteria atau fungsi tujuan, bobot atau angka diberikan dengan cara ahli, masing-masing bernilai positif dan jumlahnya sama dengan 1. Masing-masing menunjukkan pentingnya atau signifikansi kriterianya. Keputusan yang akan dibuat harus memaksimalkan atau meminimalkan konvolusi kriteria, dan keputusan X dipilih dari banyak X.

3. Prinsip preferensi leksikografis. Pertama, kriteria optimalitas diurutkan berdasarkan kepentingan dan disusun sebagai seperangkat fungsi tujuan. Beberapa Solusi X solusi lebih disukai jika salah satu kondisi berikut terpenuhi:

berisi n+1 persamaan. n+1- ketika semua cocok: .

4. Prinsip minimax diterapkan ketika kepentingan pihak-pihak yang bertikai berbenturan, yaitu dalam suatu konflik. Setiap pembuat keputusan menghitung hasil yang dijamin untuk setiap strateginya. Kemudian dia akhirnya memilih strategi yang hasil ini akan menjadi yang terbesar. Tindakan seperti itu tidak memberikan keuntungan yang maksimal, tetapi merupakan satu-satunya prinsip yang wajar dalam suatu konflik. Secara khusus, risiko apa pun dikecualikan.

5. Prinsip keseimbangan Nash adalah generalisasi dari prinsip minimax, ketika banyak pihak berpartisipasi dalam interaksi, yang masing-masing mengejar tujuannya sendiri, tetapi tidak ada konfrontasi langsung. Jika jumlah pengambil keputusan adalah n, maka kumpulan situasi yang dipilih x 1, x 2,…, x n disebut ekuilibrium jika penyimpangan sepihak seseorang dari situasi ini hanya dapat menyebabkan penurunan imbalannya. Dalam situasi ekuilibrium, peserta tidak menerima hasil maksimal, tetapi mereka diberikan untuk bertahan pada situasi ini.

6. Prinsip optimalitas Pareto mengasumsikan sebagai situasi optimal di mana tidak mungkin untuk meningkatkan hasil dari peserta individu tanpa memperburuk hasil peserta lain. Prinsip ini memaksakan persyaratan yang lebih lemah pada konsep optimalitas daripada prinsip keseimbangan Nash, sehingga situasi optimal Pareto hampir selalu ada.

7. Prinsip hasil non-dominan merupakan perwakilan dari banyak prinsip optimalitas dalam masalah pengambilan keputusan kolektif. Ini mengarah pada konsep kernel keputusan. Dalam hal ini, semua peserta bersatu dan, dengan tindakan terkoordinasi bersama, memaksimalkan total keuntungan. Prinsip non-dominasi adalah salah satu prinsip pembagian yang adil antara peserta dalam total keuntungan. Situasi muncul ketika salah satu peserta tidak dapat secara wajar menolak metode pembagian yang diusulkan.

8. Prinsip stabilitas (ancaman dan kontra-ancaman). Setiap tim peserta mengajukan proposal dengan syarat-syarat tertentu. Jika persyaratan ini tidak dipenuhi, sanksi tertentu akan menyusul. Solusi optimal adalah ketika ada serangan balik dari tim lain terhadap ancaman apa pun.

9. Skema arbitrase berdasarkan situasi konflik dan penyelesaiannya dengan bantuan seorang arbiter. Solusi optimal dibangun menggunakan sistem aksioma yang mencakup beberapa prinsip optimalitas.

10. Prinsip pesimisme ekstrim atau kriteria Wald. Menurut prinsip ini, bermain dengan alam atau membuat keputusan di bawah kondisi ketidakpastian dimainkan sebagai lawan agresif yang wajar, melakukan segalanya untuk menempatkan kesuksesan tertentu.

11. Prinsip risiko maksimum minimum bersifat pesimis, tetapi ketika memilih strategi yang optimal, tidak berfokus pada keuntungan, tetapi pada risiko, yaitu risiko didefinisikan sebagai perbedaan antara keuntungan maksimum dan keuntungan nyata. Nilai gain minimum dianggap optimal.

12. Asas pesimisme-optimisme atau kriteria Hurwitz. Prinsipnya menggunakan rata-rata tertimbang maksimum antara optimisme ekstrim dan pesimisme ekstrim. Pilihan dipilih dari pertimbangan subjektif, berdasarkan bahaya situasi.

Konsep stabilitas dinamis adalah sebagai berikut. Karena semua prinsip di atas dirumuskan dalam kaitannya dengan masalah statistik, oleh karena itu, penerapannya dalam masalah dinamis disertai dengan komplikasi, karena setiap prinsip optimalitas yang dipilih pada keadaan awal tetap optimal sampai akhir proses dinamis. Properti ini disebut stabilitas dinamis dan dapat dianggap sebagai prinsip realisasi prinsip statistik perilaku optimal dalam model pengambilan keputusan dinamis.

Kegiatan organisasi. Paradigma alternatif dari proses organisasi.

Berbagai macam pendekatan terhadap aktivitas organisasi dapat direpresentasikan dalam bentuk dua paradigma alternatif (Tabel 5.1). Paradigma di atas mencerminkan dua pendekatan yang berbeda secara fundamental terhadap aktivitas organisasi. Yang pertama secara kondisional dapat disebut pendekatan paksaan, bila perlu melakukan upaya untuk menciptakan dan memelihara. Segera setelah upaya ini berhenti, sistem kembali ke keadaan semula. Anda dapat membangun skema organisasi buatan sebanyak yang Anda suka, tetapi mereka akan rapuh dan tidak efisien. Sejarah mengetahui banyak contoh seperti: pertanian kolektif, dewan ekonomi, asosiasi produksi, dan sebagainya.

Tabel 5.1

Paradigma Proses Organisasi Alternatif

Pendekatan kedua berfokus pada proses alami organisasi, berkembang cukup lama untuk memberi tempat pada kehendak manusia. Tujuan manusia yang berada di luar jangkauan pembangunan alami (misalnya, penciptaan pertanian kolektif) pasti akan gagal, tidak peduli sumber daya apa yang ditarik untuk mencapainya. Pada saat yang sama, tidak ada fatalisme di sini - seseorang dengan penetapan tujuannya dan aktivitas kehendaknya tidak dikecualikan dari proses pengembangan, hanya perlu memenuhi syarat: ruang tujuan manusia harus bertepatan dengan berbagai arah pembangunan alami (mungkin pada prinsipnya). Orientasi terhadap pembangunan alami juga dapat ditemukan dalam studi A. Smith, yang berpendapat bahwa perdamaian, pajak ringan dan toleransi dalam manajemen diperlukan untuk pembangunan sosial-ekonomi masyarakat, dan segala sesuatu lainnya akan dilakukan dengan cara alami. .

Sistem kontrol - pendekatan sibernetik. Prinsip kontrol: prinsip kontrol terbuka; prinsip pengendalian terbuka dengan kompensasi gangguan; prinsip pengendalian tertutup; prinsip kontrol tunggal.

Organisasi sebagai proses pengorganisasian merupakan salah satu fungsi utama manajemen. Fungsi manajemen dipahami sebagai serangkaian tindakan manajemen yang berulang, disatukan oleh kesatuan konten. Karena organisasi (sebagai suatu proses) berfungsi sebagai fungsi manajemen, maka setiap manajemen adalah kegiatan organisasi, meskipun tidak terbatas pada itu.

Manajemen adalah pengaruh yang berorientasi khusus pada sistem, yang memastikan bahwa itu diberikan properti atau status yang diperlukan. Salah satu atribut state adalah struktur.

Untuk mengatur berarti, pertama-tama, untuk membuat (atau mengubah) sebuah struktur.

Dengan perbedaan pendekatan untuk konstruksi sistem kontrol, ada pola umum yang dikembangkan dalam sibernetika. Dari sudut pandang pendekatan sibernetik, sistem kontrol adalah satu set integral dari subjek kontrol (sistem kontrol), objek kontrol (sistem kontrol), serta tautan langsung dan umpan balik di antara mereka. Juga diasumsikan bahwa sistem kontrol berinteraksi dengan lingkungan eksternal.

Fitur klasifikasi dasar untuk membangun sistem kontrol, yang menentukan jenis sistem dan kemampuan potensialnya, metode pengorganisasian loop kontrol. Menurut yang terakhir, ada beberapa prinsip untuk mengatur loop kontrol.

Prinsip kontrol terbuka (perangkat lunak). Prinsip ini didasarkan pada gagasan pengaruh otonom pada sistem, terlepas dari kondisi operasinya. Jelas bahwa area penerapan praktis dari prinsip ini menyiratkan keandalan pengetahuan tentang keadaan lingkungan dan sistem selama seluruh interval operasinya. Kemudian dimungkinkan untuk menentukan reaksi sistem terhadap dampak yang dihitung, yang telah diprogram sebelumnya sebagai fungsi (Gbr. 5.1).

Beras. 5.1. Prinsip loop terbuka

Jika efek ini berbeda dari yang diharapkan, penyimpangan dalam sifat perubahan koordinat output akan segera mengikuti, yaitu. sistem akan terlindungi dari gangguan dalam arti kata aslinya. Oleh karena itu, prinsip serupa digunakan dengan keyakinan pada keandalan informasi tentang kondisi operasi sistem. Misalnya, untuk sistem organisasi, kepercayaan seperti itu dapat diterima dengan disiplin kinerja tinggi, ketika perintah yang diberikan tidak memerlukan kontrol lanjutan. Kadang-kadang manajemen seperti itu disebut direktif. Keuntungan yang tidak diragukan dari skema kontrol semacam itu adalah kesederhanaan organisasi kontrol.

Prinsip pengendalian terbuka dengan kompensasi gangguan. Isi dari pendekatan ini adalah untuk menghilangkan batasan skema pertama, yaitu. dampak gangguan yang tidak diatur pada fungsi sistem. Kemungkinan kompensasi gangguan, dan karenanya penghapusan ketidakandalan informasi apriori, didasarkan pada ketersediaan gangguan untuk pengukuran (Gbr. 5.2).

Beras. 5.2. Prinsip manajemen kompensasi

Pengukuran gangguan memungkinkan untuk menentukan kontrol kompensasi yang menangkis konsekuensi gangguan. Biasanya, bersama dengan kontrol korektif, sistem dipengaruhi oleh program. Namun, dalam praktiknya jauh dari selalu memungkinkan untuk merekam informasi tentang gangguan eksternal, belum lagi pengendalian penyimpangan dalam parameter sistem atau perubahan struktural yang tidak terduga. Jika informasi tentang gangguan tersedia, prinsip kompensasi mereka dengan memperkenalkan kontrol kompensasi adalah kepentingan praktis.

Prinsip pengendalian tertutup. Prinsip-prinsip yang dibahas di atas termasuk dalam kelas loop kontrol terbuka: jumlah kontrol tidak bergantung pada perilaku objek, tetapi merupakan fungsi waktu atau gangguan. Kelas loop kontrol tertutup dibentuk oleh sistem dengan umpan balik negatif, mewujudkan prinsip dasar sibernetika.

Dalam sistem seperti itu, bukan tindakan input yang diprogram sebelumnya, tetapi keadaan sistem yang diperlukan, yaitu. konsekuensi dari dampak pada objek, termasuk kontrol. Akibatnya, situasi dimungkinkan ketika gangguan memiliki efek positif pada dinamika sistem, jika itu membawa keadaannya lebih dekat ke yang diinginkan. Untuk mengimplementasikan prinsip, apriori, program hukum perubahan keadaan sistem dalam waktu Csp (t) ditemukan, dan tugas sistem dirumuskan untuk memastikan pendekatan keadaan sebenarnya ke yang diinginkan ( Gambar 5.3). Solusi untuk masalah ini dicapai dengan menentukan perbedaan antara keadaan yang diinginkan dan yang sebenarnya:

(t) = (t) – (t).

Gambar 5. 3 Prinsip kontrol loop tertutup

Perbedaan ini digunakan untuk kontrol untuk meminimalkan ketidaksesuaian yang terdeteksi. Ini memastikan pendekatan koordinat terkontrol ke fungsi program, terlepas dari alasan yang menyebabkan munculnya perbedaan, baik itu gangguan dari berbagai asal atau kesalahan kontrol. Kualitas kontrol mempengaruhi sifat proses transien dan kesalahan keadaan tunak - perbedaan antara program dan keadaan akhir yang sebenarnya.

Tergantung pada sinyal input dalam teori kontrol, ada:

sistem kontrol program (kasus dalam pertimbangan);

sistem stabilisasi, ketika cpr(t) = 0;

Sistem pelacakan ketika sinyal input apriori tidak diketahui.

Perincian ini tidak mempengaruhi penerapan prinsip dengan cara apa pun, tetapi memperkenalkan secara spesifik ke dalam teknik membangun sistem.

Penggunaan prinsip ini secara luas dalam sistem alami dan buatan dijelaskan oleh produktivitas organisasi loop: masalah kontrol diselesaikan secara efektif pada tingkat konseptual karena pengenalan umpan balik negatif.

Kasus pemrograman perubahan waktu keadaan sistem Csp(t), yang berarti perhitungan awal lintasan dalam ruang keadaan, dipertimbangkan. Tetapi pertanyaan tentang bagaimana melakukannya hilang dari pandangan. Jawabannya dibatasi oleh dua syarat lintasan, yang harus:

1) melewati target;

2) memenuhi ekstrem dari kriteria kualitas, yaitu. menjadi optimal.

Dalam sistem dinamis yang diformalkan, untuk menemukan lintasan seperti itu, kalkulus variasi atau modifikasi modernnya digunakan: prinsip maksimum L. Pontryagin atau pemrograman dinamis R. Bellman. Dalam kasus ketika masalah direduksi menjadi pencarian parameter yang tidak diketahui (koefisien) dari sistem, metode pemrograman matematika digunakan untuk menyelesaikannya - diperlukan untuk menemukan ekstrem dari fungsi kualitas (indikator) dalam ruang parameter. Untuk memecahkan masalah yang diformalkan dengan buruk, tetap mengandalkan solusi heuristik berdasarkan prakiraan futurologis, atau pada hasil pemodelan matematika simulasi. Sulit untuk menilai keakuratan solusi semacam itu.

Mari kembali ke masalah pemrograman. Jika ada cara untuk menghitung lintasan program untuk tugas-tugas yang diformalkan, maka wajar untuk meminta sistem kontrol untuk puas dengan penunjukan target, dan untuk menemukan perubahan program dalam keadaan sistem secara langsung dalam proses kontrol (terminal control ). Pengorganisasian sistem seperti itu, tentu saja, akan memperumit algoritme kontrol, tetapi akan memungkinkan meminimalkan informasi awal, yang berarti akan membuat kontrol lebih efisien. Tugas serupa di tahun 1960-an. secara teoritis diselesaikan oleh Profesor E. Gorbatov untuk mengontrol pergerakan rudal balistik dan pesawat ruang angkasa.

Berkenaan dengan perumusan dan solusi masalah kontrol optimal, keadaan mendasar berikut harus diperhitungkan.

Dimungkinkan untuk memilih perilaku sistem yang optimal hanya jika perilaku objek yang diteliti diketahui dengan andal selama seluruh interval kontrol dan kondisi di mana gerakan terjadi.

Solusi optimal juga dapat diperoleh dengan memenuhi asumsi tambahan lainnya, tetapi intinya adalah bahwa setiap kasus harus ditentukan secara terpisah, solusi akan valid "sampai kondisi".

Mari kita gambarkan posisi yang dirumuskan pada contoh perilaku seorang pelari yang berusaha keras untuk mencapai hasil yang tinggi. Jika kita berbicara tentang jarak pendek (100, 200 m), maka seorang atlet terlatih bertujuan untuk memastikan kecepatan maksimum pada waktu tertentu. Saat berlari dalam jarak yang lebih jauh, kesuksesan ditentukan oleh kemampuannya untuk mendistribusikan kekuatan dengan benar di trek, dan untuk ini ia harus memahami dengan jelas kemampuannya, medan rute, dan karakteristik para pesaingnya. Dalam kondisi sumber daya yang terbatas, tidak ada pertanyaan tentang kecepatan maksimum setiap saat.

Sangat jelas bahwa kendala di atas dipenuhi hanya dalam perumusan deterministik masalah, yaitu. ketika semuanya diketahui apriori. Kondisi seperti itu ternyata berlebihan untuk masalah nyata: dasar determinisme Procrustean tidak sesuai dengan kondisi sebenarnya dari fungsi sistem. Sifat apriori pengetahuan kita sangat diragukan baik dalam kaitannya dengan sistem itu sendiri dan lingkungan dan interaksinya dengan satu atau objek lain. Keandalan informasi apriori semakin sedikit, semakin kompleks sistem, yang tidak menambah optimisme peneliti melakukan prosedur sintesis.

Ketidakpastian tersebut telah menyebabkan munculnya seluruh tren dalam teori kontrol yang didasarkan pada kondisi stokastik untuk keberadaan sistem. Hasil yang paling konstruktif diperoleh dalam pengembangan prinsip-prinsip sistem adaptif dan self-adjusting.

Optimasi kontrol. Sistem adaptif dan menyesuaikan diri.

Sistem adaptif memungkinkan Anda untuk mengatasi ketidakpastian dengan memperoleh informasi tambahan tentang keadaan objek dan interaksinya dengan lingkungan dalam proses kontrol, diikuti dengan restrukturisasi sistem dan mengubah parameternya ketika kondisi operasi menyimpang dari yang diketahui sebelumnya (Gbr. 5.4). Dalam hal ini, sebagai aturan, tujuan transformasi adalah untuk mendekati karakteristik sistem dengan yang apriori yang digunakan dalam sintesis kontrol. Dengan demikian, adaptasi difokuskan pada pemeliharaan homeostasis sistem di bawah gangguan.

Beras. 5.4. Sistem adaptif

Salah satu komponen konstruktif yang paling sulit dari tugas ini adalah memperoleh informasi tentang keadaan lingkungan, yang tanpanya sulit untuk melakukan adaptasi.

Contoh keberhasilan memperoleh informasi tentang keadaan lingkungan adalah penemuan tabung Pitot, yang dilengkapi dengan hampir semua pesawat. Tabung memungkinkan Anda untuk mengukur kepala kecepatan - karakteristik paling penting di mana semua gaya aerodinamis bergantung secara langsung. Hasil pengukuran digunakan untuk mengatur autopilot. Peran serupa dalam sistem sosial dimainkan oleh survei sosiologis, yang memungkinkan untuk memperbaiki solusi untuk masalah kebijakan dalam dan luar negeri.

Teknik yang efektif untuk mempelajari dinamika objek kontrol adalah metode kontrol ganda, yang pernah diusulkan oleh A. Feldbaum. Esensinya terletak pada kenyataan bahwa, bersama dengan perintah kontrol, sinyal pengujian khusus dikirim ke objek, reaksi yang telah ditentukan sebelumnya untuk model apriori. Dengan penyimpangan reaksi objek dari referensi, interaksi model dengan lingkungan eksternal dinilai.

Teknik serupa digunakan dalam kontra intelijen Rusia selama Perang Dunia Pertama untuk mengidentifikasi mata-mata. Lingkaran karyawan yang dicurigai melakukan pengkhianatan dipilih, dan masing-masing lingkaran ini "dipercaya" dengan informasi penting, tetapi palsu yang sifatnya unik. Reaksi musuh diamati, yang dengannya pengkhianat itu diidentifikasi.

Kelas sistem penyesuaian diri dibedakan dari sistem adaptif. Yang terakhir dikonfigurasi dalam proses adaptasi. Namun, pada tingkat umum yang diterima, struktur sistem penyesuaian diri mirip dengan struktur sistem adaptif (lihat Gambar 5.4).

Mengenai proses adaptasi dan self-tuning, dapat dicatat bahwa kemungkinan mereka dalam kasus-kasus tertentu terutama ditentukan oleh tujuan sistem dan implementasi teknisnya. Teori sistem seperti itu penuh dengan ilustrasi, tetapi tampaknya tidak mengandung pencapaian yang digeneralisasikan.

Cara lain untuk mengatasi ketidakcukupan data apriori pada proses kontrol adalah dengan menggabungkan proses kontrol dengan prosedur sintesisnya. Secara tradisional, algoritma kontrol adalah hasil sintesis berdasarkan asumsi deskripsi deterministik dari model gerak. Tetapi jelas bahwa penyimpangan dalam pergerakan model yang diadopsi mempengaruhi keakuratan pencapaian tujuan dan kualitas proses, yaitu. menyebabkan penyimpangan dari kriteria ekstrim. Oleh karena itu, kontrol harus dibangun sebagai terminal, menghitung lintasan secara real time dan memperbarui informasi tentang model objek dan kondisi gerak. Tentu saja, dalam hal ini, kondisi lalu lintas juga perlu diekstrapolasi untuk seluruh interval kontrol yang tersisa, tetapi saat tujuan didekati, akurasi ekstrapolasi meningkat, yang berarti bahwa kualitas kontrol meningkat.

Hal ini menunjukkan analogi dengan tindakan pemerintah yang tidak mampu memenuhi target yang direncanakan, seperti anggaran. Kondisi untuk berfungsinya ekonomi berubah secara tidak terencana, dengan pelanggaran prakiraan, oleh karena itu, perlu untuk terus menyesuaikan rencana yang direncanakan dalam upaya untuk mencapai indikator akhir, khususnya, untuk diserap. Penyimpangan dari asumsi apriori bisa begitu besar sehingga sumber daya yang tersedia dan langkah-langkah pengelolaan yang diambil tidak dapat lagi menjamin tercapainya tujuan. Kemudian kita harus "memperbesar" target, menempatkannya di dalam area baru yang dapat dijangkau. Perhatikan bahwa skema yang dijelaskan hanya berlaku untuk sistem yang stabil. Kualitas organisasi manajemen yang buruk dapat menyebabkan destabilisasi dan, sebagai akibatnya, kehancuran seluruh sistem.

Mari kita membahas satu prinsip kontrol lagi yang mendasari teori riset operasi yang dikembangkan.

Prinsip kontrol tunggal. Berbagai tugas praktis yang signifikan menyiratkan kebutuhan untuk melakukan satu tindakan manajemen, yaitu, untuk membuat keputusan tertentu, yang konsekuensinya mempengaruhi waktu yang lama. Tentu saja, manajemen tradisional juga dapat diartikan sebagai urutan keputusan satu kali. Di sini kita kembali menghadapi masalah diskrit dan kontinuitas, batas antara yang kabur seperti antara sistem statis dan dinamis. Namun, perbedaannya masih ada: dalam teori kontrol klasik, diasumsikan bahwa dampak pada sistem adalah proses, fungsi waktu atau parameter keadaan, dan bukan prosedur satu kali.

Ciri khas lain dari riset operasi adalah bahwa ilmu ini beroperasi dengan kontrol - konstanta, parameter sistem. Kemudian, jika dalam masalah dinamis digunakan konstruksi matematis sebagai kriteria – fungsi yang memperkirakan pergerakan sistem, maka dalam studi operasi, kriteria tersebut berbentuk fungsi yang didefinisikan pada himpunan parameter yang dipelajari dari sistem.

Area masalah praktis yang dicakup oleh riset operasi sangat luas dan mencakup langkah-langkah untuk alokasi sumber daya, pemilihan rute, perencanaan, manajemen inventaris, antrian dalam masalah antrian, dll. Saat memecahkan masalah yang sesuai, metodologi di atas untuk menggambarkannya digunakan , dengan mempertimbangkan kategori model, status , tujuan, kriteria, manajemen. Dengan cara yang sama, masalah optimasi dirumuskan dan dipecahkan, yang terdiri dari pencarian ekstrem dari fungsi kriteria dalam ruang parameter. Masalah diselesaikan baik dalam pengaturan deterministik dan stokastik.

Karena prosedur operasi dengan konstanta jauh lebih sederhana daripada operasi dengan fungsi, teori riset operasi ternyata lebih maju daripada teori umum sistem dan, khususnya, teori kontrol sistem dinamis. Riset operasi menawarkan gudang alat matematika yang lebih besar, terkadang sangat canggih, untuk memecahkan berbagai masalah praktis yang signifikan. Seluruh rangkaian metode matematika yang melayani penelitian operasi telah menerima nama pemrograman matematika. Jadi, dalam kerangka riset operasi, teori pengambilan keputusan sedang berkembang - bidang yang sangat relevan.

Teori keputusan, pada kenyataannya, mempertimbangkan prosedur untuk mengoptimalkan kondisi untuk deskripsi rinci dari kriteria vektor dan fitur untuk menetapkan nilai ekstrimnya. Dengan demikian, untuk menetapkan masalah, kriteria yang terdiri dari beberapa komponen adalah karakteristik, yaitu. tugas multikriteria.

Untuk menekankan subjektivitas kriteria dan proses pengambilan keputusan, seorang pembuat keputusan (LIR) dimasukkan ke dalam pertimbangan, yang memiliki pandangan individu tentang masalah tersebut. Ketika mempelajari solusi dengan metode formal, ini memanifestasikan dirinya melalui sistem preferensi ketika mengevaluasi satu atau lain komponen kriteria.

Sebagai aturan, untuk membuat keputusan, pembuat keputusan menerima beberapa opsi untuk tindakan, yang masing-masing dievaluasi. Pendekatan ini sedekat mungkin dengan kondisi nyata tindakan subjek yang bertanggung jawab dalam sistem organisasi ketika memilih salah satu opsi yang disiapkan oleh aparat. Di belakang masing-masing dari mereka adalah studi (analitik, pemodelan matematika simulasi) dari kemungkinan peristiwa dengan analisis hasil akhir - sebuah skenario. Untuk kenyamanan membuat keputusan yang bertanggung jawab, ruang situasional diatur, dilengkapi dengan sarana visual untuk menampilkan skenario di layar atau layar. Untuk melakukan ini, spesialis (operasionalis) terlibat, yang tidak hanya memiliki metode matematika untuk menganalisis situasi dan mempersiapkan pengambilan keputusan, tetapi juga bidang subjek.

Jelas bahwa hasil penerapan teori riset operasi pada objek, khususnya, dan teori pengambilan keputusan, adalah beberapa rencana tindakan yang optimal. Akibatnya, input dari blok tertentu, "diisi" dengan algoritma optimasi dan dibangun menggunakan metode pemrograman matematika yang sesuai dari model situasi, diberikan informasi: keadaan awal, tujuan, kriteria kualitas, daftar parameter variabel, batasan. (Model sistem digunakan saat membangun algoritme.) Output dari blok adalah rencana yang diinginkan. Dari sudut pandang sibernetika, konstruksi semacam itu diklasifikasikan sebagai loop kontrol terbuka, karena informasi keluaran tidak mempengaruhi sinyal masukan.

Pada prinsipnya, pendekatan yang dipertimbangkan juga dapat diterapkan pada kasus pengendalian tertutup. Untuk melakukan ini, perlu untuk mengatur proses berulang dalam waktu: setelah implementasi rencana, masukkan keadaan baru sistem sebagai kondisi awal dan ulangi siklus. Jika tugas memungkinkan, dimungkinkan untuk mempersingkat periode perencanaan dengan mendekatkan tujuan ke keadaan awal sistem. Kemudian kita dapat melihat analogi dari tindakan yang diusulkan dengan prosedur berulang dari kontrol terminal yang dipertimbangkan di atas, yang juga didasarkan pada pembaruan berkala dari informasi awal. Selain itu, masalah dinamis yang beroperasi dengan proses dapat direduksi menjadi aproksimasi fungsi dengan deret fungsional. Dalam hal ini, parameter dari deret tersebut akan menjadi variabel variabel, yang berarti perangkat teori riset operasi dapat diterapkan. (Hal serupa telah dilakukan dalam teori probabilitas, ketika proses acak dijelaskan oleh ekspansi kanonik.)

Metodologi yang dijelaskan mulai menemukan aplikasi dalam teori kecerdasan buatan dalam sintesis kontrol situasional.

Harus ditunjukkan bahaya yang terkait dengan penerapan praktis teori keputusan oleh orang-orang yang tidak cukup kompeten dalam teori sistem. Jadi, seringkali dalam sistem organisasi (lembaga negara, perusahaan, organisasi keuangan) pengambilan keputusan dimutlakkan dan direduksi menjadi beroperasi dengan berbagai indikator dan implementasi optimal dari tindakan manajemen satu kali. Pada saat yang sama, konsekuensi dari tindakan yang diambil untuk sistem diabaikan, mereka lupa bahwa mereka tidak mengontrol kriteria, tetapi sistem, tidak memperhitungkan sifat multi-tahap dari proses tertutup - dari sistem ke keadaannya. , lalu melalui indikator ke solusi dan lagi ke sistem. Tentu saja, dalam perjalanan panjang ini, banyak kesalahan yang dibuat, baik objektif maupun subjektif, yang cukup untuk penyimpangan serius dari hasil yang direncanakan.

Prinsip optimalitas dipahami sebagai seperangkat aturan yang digunakan oleh pembuat keputusan untuk menentukan tindakannya (keputusan, alternatif, strategi, keputusan manajerial) yang memberikan kontribusi terbaik untuk pencapaian tujuannya. Prinsip optimalitas dipilih berdasarkan mempertimbangkan kondisi spesifik untuk membuat keputusan: jumlah peserta, kemampuan dan tujuan mereka, sifat konflik kepentingan (antagonisme, non-antagonisme, kerja sama, dll.).

Dalam model pengambilan keputusan, terutama dalam teori permainan, sejumlah besar prinsip formal perilaku optimal telah dikembangkan. Kami hanya akan fokus pada beberapa dari mereka di sini.

Prinsip maksimalisasi (minimalisasi). Prinsip ini diterapkan dalam terutama dalam masalah pemrograman matematika (lihat (2) - (4)).

Prinsip konvolusi kriteria. Ini digunakan dalam "optimasi" banyak kriteria oleh satu pusat koordinasi (masalah optimasi multi-kriteria (5)).Untuk masing-masing kriteria (fungsi tujuan)

f 1 (u),...,f n (u)

"bobot" (angka) ditetapkan dengan cara ahli

dan i menunjukkan "kepentingan atau signifikansi" kriteria f. Selanjutnya, solusi x* dari himpunan solusi layak X dipilih untuk memaksimalkan (atau meminimalkan) konvolusi kriteria:

Prinsip preferensi leksikografis. Ini adalah prinsip lain dari optimalitas dalam masalah optimasi multiobjektif. Pertama, kriteria diurutkan berdasarkan "kepentingan". Biarkan peringkat ini menjadi:

f 1 (x), f 2 (x),..., f n (x)

Solusi x*X "lebih baik" daripada solusi xX dalam hal preferensi leksikografis jika salah satu dari n+1 kondisi terpenuhi:

f 1 (x*)>f 1 (x);

f 1 (x*)=f 1 (x), f 2 (x*)>f 2 (x);

f 1 (x*)=f 1 (x), f 2 (x*)=f 2 (x), f 3 (x*)>f 3 (x);

………………

f i (x*)=f i (x) untuk i=1,…,n-1, f n (x*)>f n (x);

n+1) f i (x*)=f i (x) untuk i=1,…,n.

Prinsip Minimax. Ini digunakan ketika kepentingan dua pihak yang berlawanan berbenturan (konflik antagonis). Setiap pengambil keputusan pertama-tama menghitung hasil yang “dijamin” untuk setiap strateginya (alternatif), kemudian akhirnya memilih strategi yang hasil ini paling besar dibandingkan dengan strategi lainnya. Tindakan seperti itu tidak memberikan "keuntungan maksimum" kepada pembuat keputusan, namun, itu adalah satu-satunya prinsip optimalitas yang masuk akal dalam kondisi konflik antagonis. Secara khusus, risiko apa pun dikecualikan.

Prinsip keseimbangan. Ini adalah generalisasi dari prinsip minimax, ketika banyak pihak berpartisipasi dalam interaksi, masing-masing mengejar tujuannya sendiri (tidak ada konfrontasi langsung). Misalkan jumlah pengambil keputusan (peserta dalam konflik non-antagonis) adalah n. Serangkaian strategi (situasi) yang dipilih x 1 *,x 2 *,…,x n * disebut ekuilibrium jika penyimpangan sepihak dari setiap pembuat keputusan dari situasi ini hanya dapat menyebabkan penurunan "keuntungan" sendiri. Dalam situasi ekuilibrium, para peserta tidak menerima hasil "maksimum", tetapi mereka dipaksa untuk mematuhinya.

prinsip optimalitas Pareto. Prinsip ini mengasumsikan optimal situasi-situasi (set strategi 1 ,…,x n) di mana peningkatan "imbalan" dari peserta individu tidak mungkin tanpa memperburuk "hasil" peserta lain. Prinsip ini memaksakan persyaratan yang lebih lemah pada konsep optimalitas daripada prinsip keseimbangan. Oleh karena itu, situasi Pareto-optimal hampir selalu ada.

Prinsip hasil yang tidak didominasi. Prinsip ini mewakili banyak prinsip optimalitas dalam permainan kooperatif (pengambilan keputusan kolektif) dan mengarah pada gagasan "inti" keputusan. Semua peserta bersatu dan, dengan tindakan terkoordinasi bersama, memaksimalkan "keuntungan total". Asas non-dominasi merupakan salah satu asas pembagian yang “adil” antar peserta. Ini adalah situasi ketika tidak ada peserta yang dapat secara wajar menolak pembagian yang diusulkan (elemen "inti"). Ada prinsip lain untuk pembagian "optimal" dari total hasil total.

Prinsipkeberlanjutan(ancamandanancaman balasan). Gagasan di balik semua prinsip ketahanan berdasarkan ancaman dan kontra adalah sebagai berikut. Setiap koalisi peserta mengajukan proposalnya, disertai dengan ancaman nyata: jika proposal tidak diterima oleh peserta lain, maka akan diambil tindakan yang memperburuk posisi peserta lain dan tidak memperburuk (mungkin meningkatkan) posisi koalisi yang mengancam. Solusi optimal adalah solusi di mana terhadap setiap ancaman terhadap koalisi mana pun ada ancaman balasan dari beberapa koalisi.

skema arbitrase. Konflik ekonomi menyarankan "penengah publik". Konflik kepentingan tidak diinginkan untuk berubah, misalnya, menjadi ancaman terbuka dan kontra-ancaman. Harus ada mekanisme sosial yang memungkinkan mempertimbangkan preferensi dan kemampuan strategis masing-masing peserta dan akan memastikan solusi "adil" untuk konflik tersebut. Mekanisme pendahuluan seperti itu, apakah itu individu atau sistem pemungutan suara, disebut arbiter. Dalam teori permainan, keputusan optimal, dalam arti skema arbitrase, dibangun menggunakan sistem aksioma, termasuk konsep-konsep seperti status quo, optimalitas Pareto, linieritas alternatif, independensi dari "peringkat", dll.

Pertimbangkan lebih lanjut masalah pengambilan keputusan yang optimal di bawah ketidakpastian. Untuk mengembangkan perilaku optimal pembuat keputusan, sangat berguna untuk memodelkan situasi seperti permainan antagonis dua orang, di mana alam dianggap sebagai lawan dari pembuat keputusan. Yang terakhir diberkahi dengan semua kemungkinan yang dapat dibayangkan di bawah kondisi yang diberikan.

Dalam "permainan dengan alam" ada prinsip-prinsip khusus (walaupun mengingatkan pada prinsip minimax) untuk pilihan solusi yang optimal.

Prinsip pesimisme ekstrem (kriteria Wald). Menurut prinsip ini, permainan dengan sifat (pengambilan keputusan di bawah ketidakpastian) dimainkan sebagai permainan dengan lawan yang masuk akal dan agresif yang melakukan segalanya untuk mencegah kita mencapai kesuksesan. Strategi pengambil keputusan dianggap optimal jika imbalannya dijamin tidak kurang dari "diizinkan oleh alam".

Prinsip risiko minimax (kriteria Savage). Prinsip ini juga pesimis, tetapi ketika memilih strategi yang optimal, disarankan untuk tidak fokus pada "kemenangan", tetapi pada risiko. Risiko didefinisikan sebagai perbedaan antara hasil maksimum pembuat keputusan (di bawah kondisi informasi lengkap tentang keadaan alam) dan hasil nyata (di bawah kondisi ketidaktahuan keadaan alam). Strategi optimal adalah yang meminimalkan risiko.

Prinsip pesimisme - optimisme (kriteria Hurwitz). Kriteria ini merekomendasikan bahwa ketika memilih solusi, seseorang tidak boleh dipandu oleh pesimisme ekstrem ("selalu mengharapkan yang terburuk!") Atau optimisme ekstrem ("mungkin kurva akan membawa Anda keluar!"). rata-rata antara hasil dari pesimisme ekstrem dan optimisme ekstrem dimaksimalkan. Selain itu, "bobot" dipilih dari pertimbangan subjektif tentang bahaya situasi.

Konsep stabilitas dinamis. Semua prinsip optimalitas di atas dirumuskan dalam kaitannya dengan masalah pengambilan keputusan yang statis. Upaya untuk menerapkannya dalam masalah dinamis dapat disertai dengan segala macam komplikasi.

Hal utama adalah fitur proses dinamis. Hal ini diperlukan bahwa satu atau lain prinsip optimalitas, dipilih dalam keadaan awal proses (pada saat awal waktu), tetap optimal dalam keadaan saat ini (setiap saat waktu) sampai akhir proses dinamis. Prinsip ini disebut stabilitas dinamis.

Perilaku. Hukum Perilaku Optimal

Bagian III. Hukum Perilaku Optimal 135

Bagian III. HUKUM PERILAKU OPTIMAL

Hukum Perilaku Optimal

Jadi, kita dapat menyatakan penemuan Hukum perilaku optimal, Hukum yang sama yang mencerminkan prinsip umum yang melekat pada perilaku setiap orang.

Dari Hukum Perilaku Optimal jelas bahwa seseorang tidak dapat melawan dirinya sendiri, yaitu. bertentangan dengan kepentingan mereka.

Tampaknya seseorang harus hidup selaras sepenuhnya dengan dunia luar - alam dan masyarakat. Tapi ini jauh dari benar. Rupanya, ada beberapa alasan ketidakharmonisan, yang harus kami ungkapkan, mengingat bahwa perilaku orang, sebagai konsekuensi dari pemikiran mereka, tunduk pada Hukum objektif - Hukum perilaku optimal.

Tidak mungkin sebaliknya, karena perilaku orang tunduk pada Hukum perilaku optimal, dan hanya mungkin untuk mengendalikannya dengan memperkenalkan berbagai kondisi.

Pertama, jelas bahwa kondisi peraturan di mana pekerja biasa ditempatkan tidak menentukan bagi mereka semua, tanpa kecuali, konsekuensi yang menguntungkan dalam hal pekerjaan mereka yang baik dan yang tidak menguntungkan dalam hal pekerjaan yang buruk, yaitu. memperkenalkan ketidakpastian ke dalam bidang hubungan kerja. Karyawan, dengan mematuhi Hukum Perilaku Optimal, mengikuti jalan yang paling tidak tahan dan memilih jenis perilaku yang optimal bagi mereka saat ini, yaitu. memungkinkan mereka untuk menghindari konsekuensi buruk yang entah bagaimana ditentukan oleh kondisi yang ada. Namun terlepas dari kepuasan sebagian kepentingan mereka, pekerja tidak dapat memilih jenis perilaku yang diharapkan administrasi dari mereka, karena perilaku mereka tidak tunduk pada niat, bukan persyaratan administrasi, tetapi pada Undang-undang. Tidak diragukan lagi, para pekerja dapat memberi lebih banyak daripada yang mereka berikan dalam kondisi yang ada, dan, sebagai suatu peraturan, mereka sangat menyadari hal ini. Semua kritik terhadap para pekerja terhadap administrasi tidak lain adalah ekspresi di pihak mereka dari tuntutan untuk melengkapi kondisi peraturan untuk kepuasan sepenuhnya kepentingan mereka dalam kerja produktif. Bahkan, karyawan secara tidak sadar berusaha untuk kepastian dalam hubungan kerja, yaitu. untuk memastikan bahwa semua konsekuensi yang menguntungkan dan tidak menguntungkan bagi mereka dari satu atau lain tindakan mereka selalu jelas.

Selain itu, melalui pengenalan kondisi peraturan apa pun, adalah mungkin untuk satu derajat atau lainnya - tergantung pada tingkat kelengkapan kondisi ini - untuk mengontrol perilaku manusia. Faktanya, inilah yang terjadi di semua bidang kehidupan publik, karena hukum perilaku optimal bersifat universal bagi masyarakat manusia.

Mulai sekarang, kita tahu properti utama yang melekat pada setiap orang, dan karenanya setiap karyawan organisasi, adalah untuk selalu bertindak secara optimal, dengan manfaat terbesar untuk diri sendiri, dengan mempertimbangkan semua konsekuensi yang ditentukan oleh kondisi peraturan. Kita juga tahu Hukum Perilaku Optimal, yang tidak bisa kita ubah. Hanya ada satu hal yang tersisa bagi kita untuk dengan sengaja mengubah kondisi peraturan, untuk mengubah sehingga seseorang secara alami - tepatnya karena properti utamanya - selalu bertindak secara rasional, dengan manfaat terbesar bagi organisasi. Hanya dalam kasus ini, seseorang menjadi sumber daya tenaga kerja yang berkualitas, sepenuhnya dapat dikelola. Sebagai objek manajemen, akan bermanfaat baginya bahwa manajemen selalu ditujukan pada penggunaan rasional dari semua sumber daya yang tersedia.

Di sisi lain, orang-orang yang sama, yang tunduk pada Hukum Perilaku Optimal dan telah melakukan tindakan yang pada akhirnya menyebabkan mereka bertobat, tentu menghadapi serangkaian konsekuensi yang merugikan - reaksi negatif dari lingkungan eksternal. Perilaku optimal mereka ternyata tidak masuk akal (irasional) dalam hubungannya dengan dia.

Memang, karena setiap orang secara objektif tunduk pada Hukum Perilaku Optimal, dapat dengan tegas dinyatakan bahwa tidak ada orang yang akan bertindak dengan manfaat lingkungan eksternal sampai ini membawanya untuk menerima manfaat untuk dirinya sendiri, sampai rasional dalam kaitannya dengan eksternal. lingkungan menjadi optimal baginya.

Jika selalu R - 1, mis. tingkat awal rasionalitas internal adalah karena berlakunya hukum perilaku optimal, maka tingkat rasionalitas umum ini atau itu (R lingkungan eksternal, orang, harian,

Perilaku karyawan terbentuk di bawah pengaruh Hukum Perilaku Optimal.

Sesuai dengan Hukum Perilaku Optimal, kecerdasan setiap individu tanpa lelah menjaga kepentingannya sendiri. Pada saat pelanggaran kepentingan ini, semua potensi intelektualnya secara objektif diarahkan untuk melindungi mereka. Dan jika kepentingan kedua subjek hubungan kerja - pengusaha dan karyawan - saling bertentangan, kerja konstruktif dan produktif dalam situasi seperti itu tidak mungkin untuk diatur, dan bahkan tidak terpikirkan.

Setiap orang adalah individu, tetapi, terlepas dari ciri-ciri tertentu dari karakternya, siapa pun selalu cenderung untuk membenarkan tindakannya. Jika terjadi kesalahan, seseorang, sebagai suatu peraturan, menganggap kegagalannya sebagai konsekuensi dari tindakan yang salah dari orang-orang di sekitarnya. Dan dalam hal ini dia benar dengan caranya sendiri, karena perilakunya selalu dibangun dengan mempertimbangkan kepentingannya sendiri - selalu tunduk pada Hukum perilaku optimal.

Sepintas, situasi yang diusulkan adalah paradoks. Sama sekali tidak jelas siapa yang sebenarnya benar dan siapa yang salah. Hukum perilaku optimal membenarkan semua orang.

Jadi, karena tidak adanya kondisi kriteria, manifestasi Hukum perilaku optimal menjadi negatif, "merusak" setiap orang membenarkan - dan, menurut pendapatnya, cukup masuk akal - hanya dirinya sendiri dan menyalahkan - sama wajarnya - orang lain. Irasional dalam hubungannya dengan orang lain dalam hal ini adalah optimal.

Alasan pola yang diperhatikan dengan benar oleh Parkinson dapat dipahami, sekali lagi, dengan mengetahui Hukum Perilaku Optimal.

Jadi, hanya adanya kondisi kriteria yang memungkinkan untuk menghindari manifestasi negatif Hukum perilaku optimal, dan keberadaan kondisi inilah yang mengarah pada fakta bahwa Hukum mulai "melakukan karya kreatifnya" di semua bidang. hubungan sosial, tanpa kecuali, di mana kondisi seperti itu diperkenalkan.

Untuk lebih jelas membayangkan manifestasi negatif dari Hukum Perilaku Optimal di bidang hubungan kerja, kami akan mempertimbangkan konsekuensi negatif yang dihasilkan oleh kekuatan Undang-Undang ini, dengan menggunakan contoh masalah paling membara yang ada saat ini di daerah ini. .

Perilaku yang tampak jelas adaptif, atau terencana dengan baik, mungkin merupakan hasil dari hewan yang menggunakan aturan praktis sederhana atau perilaku kognitif atau disengaja (lihat Bagian 26.7). Misalnya, seorang anak mungkin menyeberang jalan di bawah peraturan lalu lintas yang ketat. Jika anak terlatih dengan baik, maka perilakunya saat menyeberang jalan akan otomatis. Orang dewasa yang belum terlatih dalam aturan-aturan ini, misalnya, orang asing, akan berpikir tentang cara menyeberang jalan, mengevaluasi kecepatan dan sifat lalu lintas yang mendekat, dll. Gambaran eksternal dari perilaku seorang anak dan orang dewasa ketika menyeberang jalan secara praktis tidak dapat dibedakan, tetapi dalam satu kasus perilaku ini dilakukan atas dasar aturan empiris yang paling sederhana, dan di sisi lain - atas dasar kognisi.

Dimungkinkan untuk memastikan perilaku optimal melalui seperangkat aturan sederhana. Kami menemukan contoh semacam ini dalam karya Green (Green, 1983), yang menganalisis aturan berhenti yang harus memastikan optimalitas perilaku mencari makan. Dalam karyanya, Green menyarankan bahwa hewan mangsa didistribusikan di berbagai bidang tanah, yang bervariasi dalam kualitas, dan yang terbaik dari mereka, predator menangkap mangsanya lebih cepat. Dalam kondisi lingkungan yang berbeda, persebaran petak dengan kualitas akan berbeda. Diasumsikan bahwa pemangsa dapat membedakan antara jenis daerah makan hanya dengan mengevaluasi keberhasilannya di masing-masing. Pemangsa tidak kembali ke tempat yang sudah ada sebelumnya, dan secara sistematis memeriksa setiap situs sampai ia memutuskan untuk meninggalkannya dan pindah ke tempat lain.

Strategi mencari makan yang optimal dapat dicirikan oleh aturan berhenti yang menentukan kapan tepatnya predator harus meninggalkan area tertentu. Setiap saat, pemangsa dapat memutuskan apakah akan pergi atau tinggal di daerah ini untuk terus mencari mangsa. Hijau menunjukkan bahwa aturan penghentian terbaik adalah yang didasarkan pada jumlah produksi sebagai fungsi dari waktu yang dihabiskan untuk mensurvei area tertentu. Aturan berhenti alternatif meliputi: strategi naif, di mana pemangsa bergantung pada mengetahui kemungkinan rata-rata menemukan mangsa di setiap daerah; strategi maha tahu, di mana pemangsa dapat mengevaluasi kualitas setiap situs tanpa memeriksanya, dan dengan cara ini dapat menghindari daerah yang miskin mangsa, dan, akhirnya, strategi untuk memperhitungkan kecepatan seketika produksi pangan. Dengan strategi ini, pemangsa meninggalkan area perburuan ketika kecepatan ini turun di bawah level kritis. Strategi terbaik, menurut Green, melibatkan penilaian kualitas situs seperti yang disurvei. Strategi ini lebih produktif daripada strategi naif dan strategi memperhitungkan laju produksi pangan sesaat.

niya. Ini juga lebih produktif daripada strategi mahatahu karena lebih sedikit menuntut kemampuan hewan individu untuk membuat perhitungan. Strategi Green dapat direpresentasikan sebagai aturan sederhana: tetap di lokasi selama lebih dari separuh tempat yang disurvei membawa mangsa, jika tidak pergi. Strategi ini dapat dilaksanakan melalui mekanisme yang sederhana.

Model Green (1980; 1983) dan Waage (1979) memberikan hasil yang serupa. Namun, penting untuk diingat bahwa Green memiliki ini fungsional model yang mendefinisikan dengan tepat apa yang harus dilakukan hewan untuk mencapai hasil terbaik. Model upah mekanistik, dan itu dibangun atas dasar gagasan tentang penyebab langsung dari perilaku.

Salah satu cara untuk menentukan apakah seekor hewan mengikuti aturan tertentu dalam memilih keputusannya adalah dengan campur tangan secara selektif dalam beberapa cara dalam perilakunya. Misalnya, ketika mempelajari perilaku tawon menggali (Ammophila campestris) Baerends (Baerends, 1941) menemukan bahwa sebelum bertelur, betina menggali cerpelai, membunuh atau melumpuhkan ulat kupu-kupu, membawanya ke cerpelai, meletakkan telur di atas ulat dan menyembunyikannya di dalam cerpelai. Tawon betina kemudian mengulangi prosedur ini ketika meletakkan telur kedua dan setiap telur berikutnya. Sementara itu, telur pertama matang, dan larva mulai memakan ulat. Sekarang tawon kembali ke lubang pertama dan menambahkan ulat baru ke dalamnya. Setelah itu, tergantung pada situasinya, dia dapat melanjutkan ke pembuatan cerpelai baru atau akan memasok ulat ke cerpelai kedua. Dengan demikian, tawon betina dapat melayani hingga lima sarang sekaligus (Gbr. 25.16).

Behrends menemukan bahwa tawon memeriksa semua liang setiap pagi sebelum berangkat ke "tempat berburu" mereka. Dengan mengambil ulat dari bulu, Berends bisa memaksa tawon untuk membawa lebih banyak makanan dari biasanya; dengan menambahkan ulat, dia bisa membuatnya membawa lebih sedikit makanan. Namun, ia dapat mengontrol perilaku tawon hanya jika ia membuat perubahan di sarang sebelum kunjungan harian pertama tawon ke liang. Jika perubahan seperti itu dilakukan pada siang hari setelah saat itu, perubahan itu tidak menimbulkan efek apa pun. Rupanya, tawon betina dipandu oleh beberapa aturan sederhana. Ada prosedur standar untuk bertelur, yang melibatkan menggali cerpelai dan memanen ulat. Selain itu, ada pemeriksaan rutin pagi hari standar untuk semua cerpelai, di mana biasanya ditentukan sarang mana yang harus diberi makan pada siang hari. Terakhir, ada prosedur penghentian standar di mana tawon menutup lubang sarang ketika ulat cukup banyak. Meskipun dia dapat memperkirakan jumlah makanan yang disimpan di dalamnya ketika dia mengunjungi sarang, dia tidak selalu menggunakan kemampuan ini. Selain itu, setiap urutan tindakan standar, setelah dimulai, terus berlanjut hingga selesai. Jadi, misalnya, tawon akan membawa dan membawa

Beras. 25.16. Diagram perilaku bersarang tawon yang sedang menggali (Amofilia).(Setelah Baerends, 1941.)

duduk di sarang ulat, jika mereka secara sistematis dikeluarkan dari sarang setiap kali, segera setelah tawon membawa mereka. Contoh ini menunjukkan bahwa perilaku kompleks dapat diprogram sebagai seperangkat aturan yang kaku. Tawon berperilaku seperti robot, meskipun memiliki beberapa program perilaku standar yang memungkinkannya keluar dari situasi yang sulit, misalnya, menghilangkan beberapa rintangan dari cerpelai.

Seperti yang telah kita lihat sebelumnya, gangguan perilaku hewan dalam keadaan tertentu menutupi perilaku yang akan terjadi jika tidak ada gangguan seperti itu. Situasi pembagian waktu seperti itu menunjukkan bahwa hewan mengikuti aturan tertentu yang menentukan organisasi dan prioritas tindakan perilaku dalam keseluruhan pola perilaku. Mari kita pertimbangkan contoh spesifik. Ketika seekor merpati lapar (Streptopelia) makan, baik memetik biji-bijian dari tumpukan atau menerima makanan di ruang Skinner, jeda khas yang berlangsung beberapa menit dapat diamati dalam perilakunya (lihat Gambar 25.11). Apa yang akan dilakukan merpati selama jeda ini tergantung pada keadaan. Jika burung memiliki akses ke air, ia akan minum. Jika tidak, dia mungkin akan membersihkan bulunya atau hanya berdiri diam. Di bawah kondisi eksperimental, telah ditunjukkan bahwa waktu jeda ini tidak dipengaruhi oleh manipulasi faktor motivasi prioritas sekunder, seperti perubahan tingkat rasa haus. Dalam satu percobaan, perkutut lapar dilekatkan pada setiap sayap dengan penjepit kertas. Selama makan, kura-kura tidak memperhatikan klip kertas, sementara selama jeda mereka mencoba untuk menyingkirkannya. Namun, kehadiran klip kertas tidak mempengaruhi sifat perilaku makan dan tidak mengubah distribusi temporal jeda (McFarland, 1970b). Seseorang mendapat kesan bahwa dalam perilaku makan perkutut, seolah-olah, diprogram untuk waktu jeda yang ditentukan secara ketat dan bahwa aturan yang mengatur perilaku makan perkutut tidak dipengaruhi oleh faktor motivasi lain, seperti rasa haus. atau keinginan untuk membersihkan bulu, kecuali tren ini tidak akan menjadi lebih kuat dari makanan. Ini adalah kasus khas dari fenomena pembagian waktu.

Beras. 25.17. Batas antara negara hewan didominasi oleh rasa lapar dan haus.

Jika dalam beberapa hal perilaku makan burung perkutut yang lapar terganggu, maka biasanya setelah istirahat akan melanjutkan perilaku tersebut. Tetapi jika proses air minum terganggu, maka biasanya akan tertutup jika istirahatnya cukup lama (McFarland, Lloyd, 1973). Dalam situasi eksperimental dengan perilaku instrumental, di mana merpati penyu harus mematuk kunci bercahaya untuk mendapatkan makanan dan air, mengganggu aktivitas saat ini dapat dicapai hanya dengan mematikan lampu latar kunci. Burung akan cepat belajar berhenti mematuk ketika tombol ini tidak menyala. Dalam kondisi perilaku makan dan minum yang bebas, gangguan perilaku dapat dicapai jika ruang eksperimen dicelupkan ke dalam kegelapan selama sekitar satu menit. Jika dibandingkan, ternyata kedua jenis gangguan aktivitas burung perkutut ini memiliki efek yang sama (Larkin dan McFarland, 1978).

Pembagian waktu dalam perilaku makan dan minum burung perkutut telah menjadi subyek dari banyak percobaan, yang tujuannya adalah untuk menemukan aturan yang menjadi dasar keputusan burung untuk makan atau minum. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, pertama, aktivitas minum atau makan dapat mendominasi dalam eksperimen (McFarland dan Lloyd, 1973; McFarland, 1974). Kedua, garis yang mencerminkan batas (Gbr. 25.17) antara dominasi kelaparan dan dominasi kehausan tidak berubah posisinya baik dengan eksperimen berulang, atau dengan tingkat awal lapar dan haus hewan yang berbeda, atau dengan perubahan hasil dari perilaku makan dan minum (Sibly, McClery, 1976). Namun, jika keadaan motivasi burung berubah selama percobaan, mungkin terlihat bahwa grafik mencerminkan batas antara negara-negara dominan(Gbr. 25.18). Analisis teoretis dari situasi ini menunjukkan bahwa tidak ada perubahan nyata dalam posisi batas negara-negara dominan. Perubahan nyata ini disebabkan oleh kerangka acuan yang digunakan oleh peneliti, karena keadaan motivasi hewan biasanya digambarkan dalam dua dimensi, sedangkan dimensi lain harus diperhitungkan (McFarland dan Sibly, 1975). Besarnya perubahan nyata dari batas negara yang dominan ini telah terbukti menjadi ukuran yang berguna dari kekuatan faktor motivasi, seperti besarnya daya tarik hadiah makanan dan minuman (Sibly, 1975), efektivitas rangsangan eksternal yang memberi sinyal

menganalisis ketersediaan makanan dan air (McFarland dan Sibly, 1975; Beardsley, 1983), dan biaya (dinilai oleh burung itu sendiri) untuk mengubah perilaku makan menjadi minum dan sebaliknya (Larkin dan McFarland, 1978). Secara umum, tampaknya faktor internal dan eksternal memiliki pengaruh. kecenderungan dalam perilaku makan dan minum dan bahwa kecenderungan ini bersaing untuk mendominasi (McFarland, 1974). Setelah mengambil posisi dominan, sistem pemenang secara berkala menyediakan waktu untuk pelaksanaan kegiatan (subdominan) lainnya. Mengapa perilaku diatur dengan cara ini tetap menjadi misteri.

Ada kemungkinan bahwa jeda dalam perilaku makan burung perkutut merupakan bagian dari strategi perilaku yang ditujukan untuk mendeteksi pemangsa. Berada dalam kawanan, individu burung memiliki kesempatan untuk menghabiskan lebih banyak waktu mencari makan dan lebih sedikit waktu untuk mengawasi pemangsa (Barnard, 1980; Bertram, 1980; Elgar dan Catterall, 1981). Lendrem (1983) menemukan bahwa perkutut soliter menghabiskan sekitar 25% dari waktu makan dua menit mereka untuk melihat-lihat, dan sekitar 20% ketika burung lain ada di sekitar. Namun, perbedaan ini jauh lebih terasa jika perkutut pernah melihat pemangsa (musang) di dekatnya beberapa saat sebelumnya. Dalam situasi ini, perkutut yang sendirian menghabiskan sekitar separuh waktunya untuk melihat-lihat, sementara di hadapan dua burung lain, mereka hanya menghabiskan 25% waktunya untuk melihat-lihat. Waktu yang dihabiskan untuk tidak mencari makan semakin berkurang seiring dengan bertambahnya jumlah burung dalam kawanan. Seiring bertambahnya ukuran kawanan, perkutut menerima makanan lebih cepat, sementara pada saat yang sama, tingkat mencari makan secara keseluruhan menurun jika mereka baru saja melihat pemangsa. Seperti yang ditunjukkan oleh analisis terperinci tentang perilaku makan perkutut, dalam situasi berisiko, tingkat perolehan makanan mereka menurun, sementara jeda di antara waktu makan meningkat. Dengan demikian, mereka memberi makan lebih lambat ketika sendirian di lingkungan yang tidak dikenal dan segera setelah melihat pemangsa. Dalam hal ini, periode waktu setelah masing-masing mematuk terutama meningkat, ketika merpati berdiri dengan kepala terangkat; ada kemungkinan bahwa ini meningkatkan kemampuan burung untuk mengenali pemangsa.

Laju memperoleh makanan juga berkurang ketika merpati penyu harus membedakan makanan yang cocok dari makanan yang tidak cocok. Dengan menambahkan lithium klorida ke dalam makanan perkutut, dalam kombinasi dengan kondisi makan tertentu, burung-burung ini, seperti banyak hewan lain, dapat diajarkan untuk menghindari biji-bijian gandum yang diwarnai dengan warna tertentu (Lendrem dan McFarland, 1985). Burung yang terlatih berperilaku seolah-olah butiran warna ini beracun. Misalnya, beberapa burung menghindari biji-bijian kuning, sementara yang lain menghindari yang merah. Ketika perkutut tersebut diberi campuran biji-bijian merah dan kuning, mereka harus membedakan antara dua jenis biji-bijian untuk menghindari butiran warna yang mereka benci. Burung yang mencari makan dari campuran biji-bijian "beracun" dan tidak berbahaya makan lebih lambat daripada burung yang diberi campuran biji-bijian "tidak beracun" dengan berbagai warna (Lendrem dan McFarland, 1985).

Jika perkutut memberi makan lebih lambat dari biasanya, karena ia harus membedakan antara biji-bijian yang tidak berbahaya dan yang beracun, maka orang dapat berpikir bahwa ia memiliki kemampuan yang lemah untuk mendeteksi pemangsa, karena ia lebih memperhatikan makanan. Faktanya, tingkat respons kura-kura merpati terhadap model elang yang terbang di atas kepala meningkat jika merpati kura-kura diberi campuran biji-bijian beracun dan tidak berbahaya (Lendrem dan McFarland, 1985). Burung yang sebelumnya telah diperlihatkan sebagai pemangsa (dan karenanya mematuk biji-bijian pada tingkat yang lebih rendah) merespons model elang lebih cepat daripada burung yang harus membedakan antara makanan yang tidak berbahaya dan makanan yang beracun. Jadi, tampaknya pemberian makan yang lebih lambat, apa pun penyebabnya, meningkatkan kemampuan burung untuk mendeteksi pemangsa. Data ini konsisten dengan gagasan bahwa tingkat tinggi mencari makan (atau perilaku lainnya) dikaitkan dengan biaya tinggi.

Apa yang terjadi jika kita semakin memperumit tugas membedakan biji-bijian dengan menempatkannya pada latar belakang yang sulit dibedakan? Seperti yang diharapkan, akan ada penurunan lebih lanjut dalam tingkat perilaku makan (Gbr. 25.19). Ini mungkin sebagian karena burung harus lebih memperhatikan mencari makan, tetapi itu juga bisa menjadi taktik aktif untuk tetap waspada. Merpati penyu yang memilih biji-bijian yang tidak berbahaya dari campuran biji-bijian beracun dengan latar belakang di mana mereka sulit untuk dibedakan, melihat pola elang lebih cepat daripada burung yang memilih biji-bijian yang dibedakan dengan baik (Gbr. 25.20) (Lendrem, McFarland, 1985). Namun, burung yang memilih biji-bijian yang sesuai dalam kondisi visibilitas rendah membuat lebih banyak kesalahan (memakan biji-bijian yang lebih beracun) dan lebih sedikit berhenti dalam perilaku makannya daripada burung yang memakan biji-bijian yang jelas. Dengan demikian, cukup jelas bahwa ada keseimbangan tertentu antara persyaratan kewaspadaan dan persyaratan mencari makan.

Sebagai kesimpulan, harus dikatakan bahwa, kemungkinan besar, perkutut, yang

Beras. 25.19. Tingkat asupan makanan oleh perkutut yang ditawari campuran biji-bijian "beracun" dan tidak berbahaya, dalam kondisi di mana biji-bijian kedua jenis ini sulit (visibilitas rendah) atau mudah (visibilitas tinggi) untuk dibedakan satu sama lain. (Lendrem & McFarland, 1985.)

Beras. 25.20. Periode laten reaksi terhadap model elang pada merpati penyu yang makan dalam kondisi visibilitas makanan rendah dan tinggi (Gbr. 25.19). Perhatikan fakta bahwa perkutut dalam kondisi visibilitas biji-bijian yang rendah, meskipun mereka makan lebih lambat, mereka bereaksi lebih cepat terhadap pemangsa potensial. Hasil ini menunjukkan bahwa penurunan tingkat asupan makanan saat makan biji-bijian yang sulit dibedakan bukan karena fakta bahwa burung harus fokus pada hal ini untuk membedakan antara biji-bijian, melainkan. bahwa situasi ini lebih berbahaya (karena meningkatnya kemungkinan menelan biji-bijian "beracun"), dan oleh karena itu merpati lebih memperhatikan lingkungan secara umum. (Setelah Lendrem, McFarland, 1985.)

makan makanan dengan cepat, cenderung tidak melihat predator. Ketika perkutut waspada, yaitu ketika mereka berada di lingkungan yang tidak dikenal, atau sendirian, atau dalam situasi di mana mereka baru saja melihat pemangsa, perkutut memakan makanan lebih lambat. Namun, perkutut memiliki sejumlah cara berbeda untuk mengurangi tingkat makan mereka secara keseluruhan. Misalnya, mereka dapat berhenti lebih sering, memperpanjangnya, atau memperlambat kecepatan makan yang sebenarnya. Cara-cara ini dapat meningkatkan kemungkinan menemukan pemangsa. Ada beberapa indikasi bahwa metode yang berbeda ini membatalkan satu sama lain (Lendrem dan McFarland, 1985). Cukup mungkin,

bahwa perkutut mengandalkan kemampuan untuk mendeteksi gerakan yang tidak biasa saat mereka mengangkat kepala mereka setelah masing-masing mematuk, dan berhenti sejenak untuk melihat-lihat dari waktu ke waktu. Ada kemungkinan bahwa dengan berhenti mematuk, seekor burung menghabiskan waktu untuk membersihkan bulunya atau minum, sebuah contoh fenomena yang disebut pembagian waktu. Saat ini, kami tidak memiliki pengetahuan yang cukup tentang penglihatan burung untuk mendukung hipotesis ini. Kami juga tidak tahu apakah burung menggunakan seperangkat aturan keputusan yang rumit atau apakah perilaku mereka diatur melalui proses kognitif.

UNTUK DIINGAT

1. Hewan dapat membuat keputusan berdasarkan aturan praktis sederhana yang membantu mereka beradaptasi dengan kondisi lingkungan tertentu.

2. Jika manipulasi aktivitas prioritas kedua mengubah distribusi waktu perpindahan hewan dari satu aktivitas ke aktivitas lainnya, maka kita dapat menyimpulkan bahwa peralihan ini disebabkan oleh persaingan motivasi. Jika distribusi ini tidak berubah, maka peralihan tersebut disebabkan oleh disinhibisi.

3. Dalam kasus ketika momen permulaan dan durasi manifestasi beberapa aktivitas diatur oleh aktivitas lain, kita dapat mengatakan bahwa perilaku diatur dalam mode pembagian waktu.

4. Adopsi keputusan optimal oleh hewan diwujudkan dalam urutan tindakan perilaku yang memaksimalkan indikator tertentu dari kebugaran organisme dalam kondisi yang ada. Setiap pelanggaran terhadap kesesuaian timbal balik antara hewan dan lingkungannya akan menghasilkan kebugaran maksimum yang jarang dicapai. Namun, hewan dapat menggunakan aturan keputusan sedemikian rupa sehingga perilaku mereka akan mendekati optimal.

Krebs J.R., McCleery R.//., 1984. Optimalisasi dalam ekologi perilaku. Dalam: Krebs J. R., Davies N. B. (eds), Behavioral Ecology, 2nd edn, Oxford, Blackwell Scientific Publications.