Метод Дельфи

  Метод Дельфи назван в честь дельфийского оракула в Древней Греции. Он разработан Олафом Хельмером, видным математиком из корпорации “РЭНД”, и его коллегами и вероятно поэтому, по сравнению с другими творческими подходами, дает достаточную точность прогноза.

  Метод Дельфи относится к классу количественных методов групповых экспертных оценок. Опрос экспертов проводится в 3-4 тура, состоящих из серии анкет, вопросы конкретизируются от тура к туру. Для проведения этого метода необходимо также создать аналитическую группу, которая после каждого тура производит статистическую обработку полученной информации. 

Прежде  всего, аналитики определяют область  предпочтительных количественных значений объектов.

  После такой проверки проводится очередной  тур. Процедуру экспертного опроса по методу "Дельфи" можно выделить в несколько этапов.

  ЭТАП 1. ФОРМИРОВАНИЕ РАБОЧЕЙ ГРУППЫ

  Задача  рабочей группы заключается в  организации процедуры экспертного  опроса.

  ЭТАП 2. ФОРМИРОВАНИЕ ЭКСПЕРТНОЙ ГРУППЫ.

  В соответствии с методом "Дельфи" группа экспертов должна включать 10-15 специалистов в данной области. Компетентность экспертов определяется путем анкетирования, анализом уровня реферирования (количества ссылок на работы данного специалиста), использованием листов самооценки.

  ЭТАП 3. ФОРМУЛИРОВАНИЕ ВОПРОСОВ

  Формулировки  вопросов должны быть четкими и однозначно трактуемыми, предполагать однозначные  ответы.

  ЭТАП 4. ПРОВЕДЕНИЕ ЭКСПЕРТИЗЫ

  Метод "Дельфи" предполагает повторение нескольких шагов проведения опроса.

  ЭТАП 5. ПОДВЕДЕНИЕ ИТОГОВ ОПРОСА

  Для проведения первого тура экспертам  предлагаются вопросы. Ответы должны быть представлены в виде количественных оценок на поставленный вопрос. Ответ  должен быть обоснован экспертом.

Эксперты должны обязательно познакомиться с результатами и выводами аналитиков, после чего проводится второй (очередной) тур. Эксперты по результатам представленных расчетов могут увидеть, как корреспондируется их мнение с мнением всей группы экспертов. Они могут изменить свои мнения или оставить прежними, но в этом случае выдвинуть контраргументы в свою пользу. При этом строго соблюдается принцип анонимности. Таким образом проводится 2-3 тура. В итоге получаем довольно точную групповую оценку.

каждый эксперт работает самостоятельно и анонимно.

  При использовании метода «Дельфи» следует учитывать следующее:

  1. Группы экспертов должны быть  стабильными и численность их  должна удерживаться в благоразумных  рамках.

  2. Время между турами опросов  должно быть не более месяца.

  3. Вопросы в анкетах должны быть  тщательно продуманы и четко  сформулированы.

  4. Число туров должно быть достаточным,  чтобы обеспечить всех участников  возможностью ознакомиться с  причиной той или иной оценки, а также и для критики этих  причин.

  5. Должен проводиться систематический  отбор экспертов.

  6. Необходимо иметь самооценку  компетенции экспертов по рассматриваемым  проблемам.

  7. Нужна формула согласованности  оценок, основанная на данных  самооценок. 
 

Но у  него есть недостатки - например, субъективность мнений специалистов, участвующих в  опросе,  он не позволяет сталкивать в споре мнения экспертов и на него затрачивается много времени.

  Некоторые недостатки метода Дельфи связаны с нехваткой времени, которое отведено эксперту на обдумывание проблемы. В этом случае эксперт может согласиться с мнением большинства, чтобы уйти от необходимости объяснения, в чем заключается отличие его решения от остальных вариантов. Эти недочеты устраняются совершенствованием организации экспертиз путем создания автоматизированных систем обработки результатов опроса. Техническая реализация такой системы основана на использовании ЭВМ с внешними терминалами (дисплеями). ЭВМ обеспечивает представление вопросов экспертам (общающимся с ней через их персональные дисплеи), сбор и обработку результатов ответов, запрос и выдачу аргументации и другой необходимой информации для подготовки ответов. 
 

1. Что такое математическое моделирование? 

С середины XX в. в самых различных областях человеческой деятельности стали широко применять математические методы и ЭВМ. Возникли такие новые дисциплины, как «математическая экономика», «математическая химия», «математическая лингвистика» и т. д., изучающие математические модели соответствующих объектов и явлений, а также методы исследования этих моделей.

Математическая  модель — это приближенное описание какого-либо класса явлений или объектов реального мира на языке математики. Основная цель моделирования — исследовать эти объекты и предсказать результаты будущих наблюдений. Однако моделирование — это еще и метод познания окружающего мира, дающий возможность управлять им.

Математическое  моделирование и связанный с  ним компьютерный эксперимент незаменимы в тех случаях, когда натурный эксперимент невозможен или затруднен по тем или иным причинам. Например, нельзя поставить натурный эксперимент в истории, чтобы проверить, «что было бы, если бы...» Невозможно проверить правильность той или иной космологической теории. В принципе возможно, но вряд ли разумно, поставить эксперимент по распространению какой-либо болезни, например чумы, или осуществить ядерный взрыв, чтобы изучить его последствия. Однако все это вполне можно сделать на компьютере, построив предварительно математические модели изучаемых явлений.

2. Основные этапы математического моделирования

1) Построение модели. На этом этапе задается некоторый «нематематический» объект — явление природы, конструкция, экономический план, производственный процесс и т. д. При этом, как правило, четкое описание ситуации затруднено. Сначала выявляются основные особенности явления и связи между ними на качественном уровне. Затем найденные качественные зависимости формулируются на языке математики, то есть строится математическая модель. Это самая трудная стадия моделирования.

2) Решение математической задачи, к которой приводит модель. На этом этапе большое внимание уделяется разработке алгоритмов и численных методов решения задачи на ЭВМ, при помощи которых результат может быть найден с необходимой точностью и за допустимое время.

3) Интерпретация полученных следствий из математической модели. Следствия, выведенные из модели на языке математики, интерпретируются на языке, принятом в данной области.

4) Проверка адекватности модели. На этом этапе выясняется, согласуются ли результаты эксперимента с теоретическими следствиями из модели в пределах определенной точности.

5) Модификация модели. На этом этапе происходит либо усложнение модели, чтобы она была более адекватной действительности, либо ее упрощение ради достижения практически приемлемого решения. 

3. Классификация моделей

Классифицировать  модели можно по разным критериям. Например, по характеру решаемых проблем модели могут быть разделены на функциональные и структурные. В первом случае все величины, характеризующие явление или объект, выражаются количественно. При этом одни из них рассматриваются как независимые переменные, а другие — как функции от этих величин. Математическая модель обычно представляет собой систему уравнений разного типа (дифференциальных, алгебраических и т. д.), устанавливающих количественные зависимости между рассматриваемыми величинами. Во втором случае модель характеризует структуру сложного объекта, состоящего из отдельных частей, между которыми существуют определенные связи. Как правило, эти связи не поддаются количественному измерению. Для построения таких моделей удобно использовать теорию графов. Граф — это математический объект, представляющий собой некоторое множество точек (вершин) на плоскости или в пространстве, некоторые из которых соединены линиями (ребрами).

По характеру  исходных данных и результатов предсказания модели могут быть разделены на детерминистические и вероятностно-статистические. Модели первого типа дают определенные, однозначные предсказания. Модели второго типа основаны на статистической информации, а предсказания, полученные с их помощью, имеют вероятностный характер.

Метод эксперта.

Экспертное  оценивание — процедура получения оценки проблемы на основе группового мнения специалистов (экспертов). Совместное мнение обладает большей точностью, чем индивидуальное мнение каждого из специалистов. Данный метод можно рекомендовать для получения качественных оценок, ранжирования – например для сравнения нескольких проектов по их степени соответствия заданному критерию.

]Этапы экспертного оценивания

1. Постановка  цели исследования.
2. Выбор формы исследования, определение бюджета проекта.
3. Подготовка информационных материалов, бланков анкет, модератора процедуры.
4. Подбор экспертов.
5. Проведение экспертизы.
6. Статистический анализ результатов.
7. Подготовка отчета с результатами экспертного оценивания.

Постановка  цели исследования

Экспертное  оценивание предполагает создание разума, обладающего большими способностями  по сравнению с возможностями  отдельного человека. Источником сверхвозможностей мультиразума является поиск слабых ассоциаций и предположений, основанных на опыте отдельного специалиста. Экспертный подход обладает большими возможностями по решению задач, не поддающихся решению обычным аналитическим способом:

1. Выбор лучшего  варианта решения среди имеющихся.
2. Прогнозирование развития процесса.
3. Поиска возможного решения сложных задач.

Перед началом  экспертного исследования необходимо четко определить его цель, (проблему), и сформулировать соответствующий  вопрос для экспертов. При этом рекомендуется  придерживаться следующих правил:

1. Четкое определение условий, времени, внешних и внутренних ограничений проблемы.
2. Возможность ответа на вопрос с доступной человеческому опыту точностью.
3. Вопрос лучше формулировать как качественное утверждение, чем как оценку числа. Для численных периметров не рекомендуется задавать более пяти градаций.
4. Эксперты оценивают возможные варианты, не следует ожидать от них построения законченного плана действий, развернутого описания возможных решений.

Выбор формы исследования, определение  бюджета проекта

Существующие  виды экспертных оценок можно классифицировать по признакам:

1. По форме участия экспертов: очное, заочное. (Очный метод позволяет сосредоточить внимание экспертов на решаемой проблеме, что повышает качество результата, однако заочный метод может быть дешевле).
2. По количеству итераций (повторов процедуры для повышения точности) – одношаговые и итерациями.
3. По решаемым задачам: генерирующие решения и оценивающие варианты.
4. По типу ответа: идейные, ранжирующие, оценивающие объект в относительной или абсолютной (численной) шкале.
5. По способу обработки мнений экспертов: непосредственные и аналитические.
6. По количеству привлекаемых экспертов: без ограничения, ограниченные. Обычно используется 5 – 12 человек экспертов.