Оптимизация народного хозяйства в условиях неопределенности

2.6. Оптимизация народного хозяйства в условиях неопределенности

Проблемы оптимизации планово-экономических решений анализировались выше при допущении о возможностях точного задания всей информации о целях и условиях развития народного хозяйства. На самом деле исходная информация, которую необходимо принимать во внимание при выработке хозяйственных решений, может быть трех типов: определенная - когда соответствующие условия и параметры известны точно; вероятностная — когда условия и параметры выражаются случайными величинами (случайными функциями) с известными законами распределения их вероятностей; неопределенная - когда исчерпывающая характеристика условий и параметров отсутствует и законы распределения случайных величин неизвестны. Неопределенность в свою очередь имеет широкий диапазон: от полного неведения до такого положения, когда относительно точно можно указать верхние и нижние пределы значений случайных величин и даже определить интер­валы наиболее вероятных их значений.

Первому типу исходной информации адекватны жестко детерминистские модели. Второй тип информации позволяет применять соответствующий математический аппарат: теорию вероятностей и математическую статистику, стохастическое программирование, теорию статистических решений, теорию массового обслуживания и т.д. Трудности математической формализации проблемы нахождения наилучших решений в масштабе народного хозяйства в значительной мере обусловлены именно тем, что существенная часть информации о народнохозяйственных процессах сводится к третьему типу. Расширение знаний уменьшает степень неопределенности будущего, но не может полностью ее устранить.

Теория и методология оптимального планирования в условиях неопределенности развиваются двумя путями: 1) усовершенствование моделей жестко детерминистского типа и создание гибкой методики их использования; 2) разработка математических методов и моделей, учитывающих в явном виде стохастичность и неопределенность экономических процессов.

Подход к оптимизации в условиях неопределенности с использованием моделей детерминистского типа. Рассмотрим методические основы комплексного подхода к оптимизации экономических систем, сочетающего гибкое использование моделей жестко детерминистского типа со специальными методами учета случайных факторов и неформальными приемами поиска лучших решений[1].

В этом подходе можно выделить четыре основных этапа: 1) формирование множества сочетаний условий, характеризующих изучаемый объект; 2) решение оптимизационных задач для каждого сочетания условий и определение зоны неопределенности оптимальных решений; 3) изучение приспособляемости (адаптации) каждого варианта из зоны неопределенности к различным сочетаниям исходных данных; 4) выбор решений в зоне неопределенности.

Этап 1. Целью первого этапа является формирование достаточно представительного множества сочетания условий (исходных данных) развития народного