свертки призваны отражать целевую эффективность системы. Однако этому виду сверток так же, как и всем видам сверток, используемых для решения задач однокритериальной оптимизации, свойственен недостаток, связанный с наличием субъективизма в выборе способа свертывания частных параметров. Наиболее широкое распространение получили, так называемые, вероятностные свертки. Эта разновидность функциональной свертки, представляет собой вероятность превышения каждым из свертываемых показателей соответствующего ему порогового значения. При использовании вероятностных сверток существует опасность ошибочного выбора пороговых значений, как правило, назначаемых для частных параметров по произволу эксперта. Кроме того, при проектировании принципиально новых систем априорная информация о вероятности отказа тех или иных подсистем отсутствует, отчего параметры устанавливаются по аналогии с показателями известных прототипов.
Смешанная свертка — это такой способ представления показателей, при котором комбинируются показатели, относящиеся к различным аспектам оценивания системы. В таких свертках в качестве параметров, как правило, выступают другие типы сверток, например, для получения комплексного показателя могут быть использованы функциональная и экономическая свертки. В частности, широко используются свертки, полученные путем деления обобщенного показателя функциональной эффективности на стоимость.
Заметим, что по мере роста степени интеграции показателей их семантика становится все менее доступной пониманию аналитика (в некоторых случаях разработчики интегральных показателей эффективности сами не в состоянии объяснить их сущность). Некоторые показатели обладают столь сложной семантикой, что только исследование их поведения в динамике и сопоставление с некими реальными событиями функционирования системы (или жизни общества) способно показать их прикладную значимость. В качестве одного из примеров сверток можно привести такие, ставшие привычными слуху россиян, показатели как индекс Доу-Джонса, РТСБ и подобные им, семантика которых, в принципе, прозрачна (они относятся к классу однородных эвристических сверток), но зато довольно часто претерпевает изменения. Например, процентный и «поименный» состав учитываемых при расчете РТСБ акций нередко изменяется, а это означает, что аналитик должен внимательно относиться не только к абсолютному номиналу этого показателя, но и отслеживать всевозможные изменения его семантики. При желании, на подобных манипуляциях семантикой показателей их разработчики могут управлять довольно обширным классом непрофессиональных участников рынка ценных бумаг, либо, ведя игру на более высоком уровне, управлять политической конъюнктурой.
Векторное представление — это такой способ представления совокупности частных параметров или сверток, при котором не используются приемы понижения размерности множества показателей. Этот вид представления отличаются от скалярных сверток тем, что семантика частных показателей не маскируется за интегральным показателем, а сохраняется для непосредственного восприятия потребителем. У аналитика, не располагающего навыком работы с конкретным набором частных показателей, такой способ представления способен вызвать серьезные затруднения с интерпретацией, здесь крайне важен способ представления, например, порядок размещения частных показателей в векторе. Однако потенциально этот способ представления более информативен, более того, при наличии желания и фантазии на его основе может быть построено множество самых разнообразных сверток, способных обосновать любые выводы (даже самые абсурдные).
Итак, мы уже указали на общий недостаток любых показателей эффективности — субъективность установления их семантики или порогового значения. При самом, что ни на есть, респектабельном виде десятиэтажная формула вычисления эффективности системы может оказаться всего лишь «яркой заплатой на драных штанах». Уважение к языку науки зачастую играет с людьми злую шутку: гипнотическое воздействие формул лишает способности думать даже весьма образованных людей.
Именно поэтому вопрос системного обоснования интегральных показателей эффективности занимает одно из центральных мест в аналитике. По существу, задача обоснования справедливости выбора интегрального показателя эффективности — это задача, сводящаяся к доказательству того, что объективно существует некоторое множество ограничений, позволяющих исключить из рассмотрения те или иные аспекты функционирования системы. А уж далее — решается задача доказательства того, что в данных конкретных условиях невозможно решить проблему иным, более экономным, способом. Таким образом, задача обоснования выбора показателей эффективности связана с ограничением свободы субъективного выбора.
Одним из путей ее решения является использование экспертных методов. При выборе такого подхода участникам экспертной группы предлагается совокупность показателей, значения которых неким образом сказываются на результативности деятельности. Семантика каждого показателя подробно раскрывается, а также привлекаются данные, полученные в результате проведения моделирования. На основе анализа этих показателей и их динамики эксперты дают оценку значимости тех или иных показателей, осуществляют их ранжирование. Методика опроса избирается в зависимости от того, каков состав экспертной группы, какими средствами и временными ресурсами располагает заказчик проводимой экспертизы. Более подробно вопросы, связанные с проведением коллективных экспертиз, мы рассматривали ранее, по этой причине мы не станем возвращаться к проблемам методологического и организационного плана. Заметим лишь, что решение коллектива экспертов может оказаться не более объективным, чем решение одного эксперта, хотя, при условии правильного подбора состава экспертной группы, вероятность того, что при проведении коллективной экспертизы будет учтено все многообразие вариантов, безусловно, выше.
Другой путь решения задачи обоснования выбора показателей (эффективности — это путь системного обоснования объективности выбора показателей с применением методик операционного анализа, в частности — анализа дерева целей и задач.
Для решения этой задачи также привлекается экспертная группа, но стратегия применения ее коллективного (гибридного) интеллекта — иная. В случае применения экспертных методов речь идет об исходно равноправных отношениях предпочтения, которые подвергаются ранжированию. Соответственно, задачей группы экспертов является синтез иерархии отношений предпочтения, основывающихся на некотором множестве частных показателей. В случае же использования методик операционного анализа стратегия является принципиально иной: речь идет не об упорядочивании частных показателей, а о разработке инвариантной упорядоченной структуры задач/процессов, на которой позже определяются частные показатели эффективности и задаются отношения предпочтения.
Для реализации подхода, основанного на использовании методик операционного анализа, крайне ответственным этапом является этап синтеза иерархии процессов и оценивания их роли и места в решении главной задачи. На начальном этапе этой процедуры задачей группы экспертов является конкретизация цели и ее декомпозиция на подчиненные задачи (сначала не ранжированные по значимости, а лишь упорядоченные по принципу согласования выхода «младшей» со входом «старшей»). Далее осуществляется параметризация задач (то есть декомпозиция должна осуществляться до того уровня, пока не станет возможным получение измеримого параметра, определяющего качество решения задачи, количество потребных ресурсов и так далее). На следующем этапе осуществляется привязка к полученному дереву целей и задач тех методов и технологий, которые нацелены на их решение. Здесь каждая задача снабжается одним или более методом ее решения, то есть методом реализации процесса, который может быть охарактеризован тем набором параметров, который был синтезирован на этапе параметризации. В результате может быть получена либо совокупность альтернативных деревьев, либо «сводное» дерево, на котором отображаются все возможные альтернативы.
Не следует забывать о том, что всякий метод помимо целевого эффекта обладает и побочным действием (проблема повышения эффективности предполагает и анализ вариантов использования нецелевого продукта). Часто вовлечение нецелевого продукта в деловой процесс способно существенно повысить эффективность системы, однако при отсутствии путей полезной утилизации побочного продукта
