а) модели массового обслуживания, или так называемой теории очередей, с ее многочисленными вариантами, предусматривающими различный порядок поступления запросов (или объектов обслуживания) и разные схемы их выполнения. Имеются исследования ряда авторов на английском, французском, шведском языках, посвященные моделям массового обслуживания;
б) модели оптимального управления запасами, которые включают не только вопросы регулирования запасов в собственном смысле слова, но, кроме того, определение наивыгоднейших партий, заделов незавершенного производства, выравнивание сезонных колебаний спроса или поставок сырья и т. п. Специальная литература по этому кругу вопросов в настоящее время насчитывает несколько сотен книг и тысячи статей;
в) модели рациональных сроков эксплуатации и замены оборудования с учетом затрат на ремонт, амортизацию и моральный износ. Этот тип задач сравнительно слабо разработан и лишь в последнее время стал предметом солидных и достаточно широких исследований;
г) модели так называемых «деловых игр», математическая теория которых получила основательную разработку благодаря исследованиям фон Неймана и других зарубежных специалистов, но практическое использование этих моделей при решении организационно-экономических проблем еще имеет весьма ограниченный характер.
Необходимо сделать оговорку, что многие конкретные задачи, требующие своего решения методами исследования операций, еще не удалось сформулировать в достаточно удовлетворительной научной постановке главным образом из-за отсутствия соответствующего математического аппарата, неопределенности критериев оптимизации или ограниченных возможностей, предоставляемых имеющейся электронно-вычислительной техникой.
Таковы прежде всего проблемы календарного планирования дискретных многооперационных процессов, целочисленного программирования и ряд других.
К исследованию операций по вопросам организации и управления производством примыкает другое важнейшее направление, которое самым тесным образом связано с наукой управления, как таковой, и выражается в разработке теории управленческих решений.
Суть данного направления заключается во всестороннем изучении процессов выработки и принятии наиболее ответственных решений, принадлежащих к компетенции высших руководящих органов или звеньев управления предприятия, объединения, крупной фирмы и т. д. Задача состоит в том, чтобы вооружить управление научной методологией для указанных целей и заменить простые соображения здравого смысла объективно обоснованными рациональными приемами хозяйственного руководства.
В разработке теории решений можно констатировать три основных течения, не противоречащих одно другому, а скорее взаимно дополняющих друг друга в этой новой области исследований. Первое из них носит формальнологический характер, то есть по преимуществу связано с классификацией решений, принимаемых руководящим органом с точки зрения степени уверенности и детерминированности оснований и последствий, которые сопряжены с данным решением. Имеются даже диссертационные работы на соискание степени доктора наук, написанные по данной тематике. К этому же течению очень тесно примыкает и психологическое освещение процессов выработки и принятия решений, как оно представлено Лоуренсом Д. Фогалем в «Анналах Нью-Йоркской Академии наук»[4].
Другое течение в теории решений органически связано с применением методов математической статистики в различной их интерпретации для проверки и измерения возможных последствий того или иного альтернативного решения. Наиболее отчетливо это течение получило свое выражение, например, в книге Ж. Мота «Статистические предвидения и решения на предприятии»[5].
Особенно широкое и плодотворное применение для выработки экономически целесообразных решений приобретает в последнее время метод статистических испытаний, называемый методом Монте-Карло, так как он позволяет стимулировать процессы стохастического характера и оценивать по условным данным с достаточной мерой надежности эффективность того или иного принятого порядка регулирования этих процессов. Методы статистических испытаний освещены и в советской литературе, но их практическое применение более характерно для зарубежной теории решений.
Третье течение в теории решений занимает особенно важное место в научной литературе, это — научное программирование деятельности предприятия или хозяйственной организации. Оно включает обширную область линейного программирования, так называемую теорию игр, а также нелинейное и вообще нематематическое программирование. Характерной для данного течения является переведенная на русский язык книга Важоньи «Научное программирование в промышленности и торговле»[6].
В развитии теории решений и научного программирования возникает целый ряд конкретных систем оптимального управления сложными многоэтапными процессами на основе их предварительного аналитического исследования и моделирования. Таковы, в частности, так называемые сетевые методы моделирования и оперативного регулирования в виде метода критического пути (Critical Path Method), ПЕРТ (Program Evaluation and Review Technique) и др. Несколько лет назад в Технологическом институте Карнеги создана специальная методика перспективного планирования крупных проектов при ограниченных ресурсах — СПАР (SPAR — Scheduling Program for Allocating Resources).
Характерно, что в ряде случаев системы программирования разрабатываются непосредственно крупными промышленными корпорациями, как-то: концерном «Дюпон», где разработана методика распределения ресурсов и календарного планирования многообъектных проектных разработок; концерном ИБМ, установившим определенный порядок оценки проектных решений и оптимизации затрат на их выполнение; корпорацией «Локхид», выработавшей комплексную систему планирования и контроля организационно-экономических мероприятий.
Недавно в США появились две новые методики перспективного планирования: ПАРМ и ПАТТЕРН.
ПАРМ (PARM — Program Analysis for Research Management) — это аналитическая модель, использующая математические методы для моделирования экономики с помощью современных вычислительных средств и средств отображения.
ПАТТЕРН (PATTERN — Planning Assistance Through Technical Evaluation of Relevance Number) применяется для перспективного планирования научных исследований и разработок в общегосударственных масштабах.
