Принятие решений на основе консенсуса с применением мультиагентных технологий

Практика корпоративного и государственного управления показывает, что наиболее распространёнными являются два способа принятия решений по урегулированию той или иной ситуации: первый базируется на принципе единоначалия и наделяет исключительными полномочиями топ-менеджера, располагающегося на верхней ступени иерархической лестницы, а второй (более демократичный) исходит из мнения большинства, формируемого путём голосования (принимается тот вариант решения, за который отдано наибольшее количество голосов).

Оба эти подхода характеризуются тем, что по отношению к какой-то (пусть даже меньшей) части людей, находящихся в общей для всех ситуации, осуществляется принуждение принять навязанную им точку зрения, с которой они не согласны. И долгое время такое проявление насилия считалось допустимым и даже нормальным. Однако мир становится открытым и динамичным, человек в нём начинает осознавать себя всё более свободным, коммуникация приобретает производительную силу, развивается социальная самоорганизация, растет роль знаний каждого конкретного человека в принятии решений внутри организации.

В этих условиях уже нельзя игнорировать мнение меньшинства, тем более, что именно оно может подсказать путь выхода из сложившейся проблемной ситуации с наименьшими потерями. Нужна смена самой парадигмы управления (принятия решений). С этой целью в работе [1] предложены принципы построения теории интерсубъективного управления, в которой ставка делается на ненасильственные способы принятия решений, ориентированные на достижение взаимопонимания и консенсуса всех тех, кто осознаёт себя причастным к сложившейся ситуации и готов участвовать в её урегулировании.

Достижение взаимопонимания и консенсуса на практике осуществляется путём совместного обсуждения сложившейся ситуации (проблемы), в процессе которого происходит столкновение различных, зачастую противоположных, точек зрения, приводящее иногда к изменению позиций участников переговоров, т.е. за основу принимается платоновская диалектика [2]. Во времена Платона так и было: люди использовали диалогический способ познания мира, не приводящий к приобретению объективно-истинного знания, на котором впоследствии фокусировала своё внимание аристотелевская аналитика, а вырабатывающий мнение - вероятно-истинное, правдоподобное знание. При этом важно иметь в виду, что диалектика Платона предполагает «понимающее сопровождение со стороны другого человека», в то время как аристотелевская наука вообще не озабочена проблемой согласия других людей [3]. Иными словами, решение, определяющее продуктивный выход из любой ситуации, должно коллективно вырабатываться в ходе диалога лиц, являющихся непосредственными участниками ситуации.

Взаимопонимание может рассматриваться не только как согласие (общее для всех сторон отношение к кому-либо или чему-либо) или единомыслие ( understanding ), но и как своеобразное «единство противоположностей», обозначаемое в английском языке как «reciprocal understanding» (взаимное, двустороннее или обоюдное понимание): если один человек имеет возможность удовлетворить потребность другого, то договорённость об оказании соответствующей услуги можно интерпретировать как достижение взаимопонимания между ними [4]. Тогда взаимопонимание, а соответственно и консенсус (который не предполагает, что «все за», а означает, что «никто не против»), могут трактоваться в двух смыслах: согласия как общности позиций (точек зрения) и единства как «притяжение различных» (а не одинаковость). Именно во втором понимании используются эти понятия в работе [5].

В этой работе для ускорения и повышения эффективности процессов достижения консенсуса предлагается использовать мультиагентные технологии, позволяющие автоматизировать процессы разрешения конфликтов и нахождения балансов интересов. Дело в том, что в обычной жизни принятие решения об урегулировании ситуации на основе консенсуса – «плохо сходящаяся» процедура, которая временами может и «расходиться», если люди перестают понимать друг друга. Для того чтобы решить (хотя бы частично) эту проблему, участники переговоров должны сначала договориться о принципах, на основе которых они будут искать компромиссы, и заложить их в создаваемую мультиагентную модель взаимодействия.

В качестве такого универсального принципа предлагается концепция сети потребностей и возможностей (ПВ-сети), в которой выделяются агенты потребностей и возможностей участников процесса принятия решений по урегулированию проблемных ситуаций, которым доступна формализованная мультиагентная модель ситуации. Агенты потребностей и возможностей могут иметь конфликтные интересы, предпочтения и цели, продвижение к которым (если говорить об экономике предприятий) поддерживается бонусами и наказывается штрафами на виртуальном рынке, где деньги фактически играют роль энергии, мотивирующей или ограничивающей возможности агентов. Оставляя в стороне детали математической и алгоритмической формализации ролей агентов и протоколов их взаимодействия [5-6], отметим главное, что каждый агент пытается максимально достичь своего идеального состояния (действуя эгоистично), но наталкиваясь на предпочтения и ограничения других агентов, вынужденно соглашается, путем переговоров, на уступки, даже ухудшающие его положение, в интересах общего блага предприятия, получая при этом компенсацию своего ухудшения (в качестве блага в зависимости от ситуации может выступать прибыль предприятия или срок поставки важного заказа, социальная справедливость, снижение рисков и т.д.).

В ходе конкурентных и кооперативных действий агентов ПВ-сети формируется решение проблемы в форме согласованного плана действий участников, который далее может быть интерактивно доработан пользователями. План считается построенным и консенсус найденным, когда ни один агент не может более улучшить ситуацию, даже если он не удовлетворен решением; в этом случае фиксируется динамический останов системы, и результаты выдаются пользователям для окончательного согласования, принятия или доработки решения. Иными словами, принятие окончательного решения о способе урегулирования ситуации на основе консенсуса всегда остается за людьми. Поясним сказанное, опираясь на примеры управления ресурсами в реальном времени (фабриками, грузовиками и т.д.) [6], в которых для создания средств поддержки достижения взаимопонимания и консенсуса предлагается пройти следующие этапы работ.

Этап 1. Интерактивная «умная среда» адаптивного планирования:

• ■    в создаваемой мультиагентной системе адаптивного планирования строится общий, открытый для обсуждения план действий, который первоначально формируется и согласовывается агентами ПВ-сети, действующими от лица и по поручению всех участников (например, для грузовой компании - диспетчеров, менеджеров и даже водителей);

• ■    созданный начальный план - не статическая, один раз построенная структура данных, а скорее первое приближение и приглашение, и предложение к разговору (диалогу) для согласования позиций, поскольку одновременно на бизнес-радаре предприятия рассчитываются важные показатели для предприятия в целом и для каждого участника в отдельности, и становятся видны «узкие места» на горизонте времени (показатели простоев, прибыли, задержки и т.д.);

• ■    глядя на этот план, в своей части, каждый участник может задать себе и другим вопросы и сделать свой ход - предложить перераспределить заказы на ресурсы, изменив последовательность операций, или выступить с новым встречным предложением, которое значительно улучшает показатели системы в целом;

• ■    сделанное предложение изменит ситуацию для других участников, и они должны будут отреагировать своими предложениями в рамках общей системы ограничений – к чему это приведет: построится новый план с улучшенными показателями или придется отменить, предложенное, казалось бы, разумное решение, не все последствия которого оказались просчитаны?

Этап 2. Интеллектуальная система для выработки, согласования и принятия, а также контроля исполнения решений («ко-пилот»):

• ■    по аналогии с тем, как действуют люди в поисках согласия, расширим теперь модель и дадим агентам возможность выявить «узкие места» в плане и выступить с предложениями по улучшениям, заранее попытавшись подсчитать те самые последствия;

• ■    кроме того, предлагается предоставить сторонам возможность не просто принять или отклонить план, а вступить в диалог для его улучшения, когда исполнитель самого нижнего уровня (водитель, рабочий и т.д.), который обычно не является лицом, принимающим решения, и никак не участвует в этом процессе, может мотивированно принять или отклонить задачу, разбить задачу на подзадачи, указать реалистическую длительность выполнения операции и т.д. Для этого появляется специальный компонент по работе с пользователями в ходе принятия решений с соответствующими формами диалога (в настоящее время мы уже конструируем интеллектуальные терминалы - на базе планшетов мастеров, сотовых телефонов водителей и т.д., - которые позволяют развить двустороннюю

информационно-коммуникационную составляющую в работе планирующих систем для поддержки принятия решений и поиска консенсуса);

• ■    в таком подходе «исполнитель» нижнего уровня (теперь пишем это слово в кавычках -подчеркивая вовлеченность каждого в процесс принятия решений) постепенно становится полноценным и полноправным участником процессов принятия решений, поскольку часто оказывается, что он-то часто знает больше (но более узко), чем коллеги-управленцы, находясь в чем-то ближе к реальной жизни. Например, молодые технологи редко дают пожилым квалифицированным рабочим правильную технологию, последние много лучше знают особенности изделий, процессов, парка станков, а опытный водитель грузовика, например, знает лучше навигатора, где хорошая дорога и где опасная, и что на той дороге ветви деревьев после дождя опускаются так низко, что не дают фуре проехать, и т.д. Высокая ценность такого рода онтологических знаний, равно как и возможность их «извлекать» в диалоге с пользователями, для повышения эффективности работы предприятий будет особо отмечена ниже;

• ■    наконец, пользователи должны иметь возможность вводить в систему данные о факте исполнения операции (события задержки, переноса, отмены операций и пр.). Это позволяет получить автономную систему, реализующую полный цикл управления любого живого организма: восприятие-планирование-исполнение-перепланирование в случае расхождения плана и факта, как некоторого интеллектуального ассистента («ко-пилота»), живущего «на плече» у каждого участника и помогающего ему принимать и согласовывать решения по ситуации (в точности, как в американских боевиках, где в будущем у каждого солдата на глазу вместо очков будет умный терминал, оперативно дающий рекомендации и подсказывающий решение в трудной ситуации).

Этап 3. Самообучающаяся интеллектуальная система для выработки и согласования решений:

• ■    использование онтологий предметной области, отделенных от программного кода системы, дает конечным пользователям в определенных пределах возможность пополнять и развивать функции системы без ее перепрограммирования;

• ■    более того, система получает потенциальную возможность самообучаться в ходе работы, и когда исполнитель отвергает или задерживает задачу, которую система спланировала для него в определенное время, вправе поинтересоваться: в чем причина?

• ■    ответ на этот вопрос как раз и может приводить к необходимости расширить базу знаний системы. Например, рабочий может сообщить, что операция не может быть выполнена в указанное время в принципе (нормы не подходят и требуют пересмотра), или размеры изделия не позволяют соединить части и нужны новые операции, которые технологи потом добавят в техпроцесс, изменив базу знаний. Или водитель видит, что дорога занесена снегом и сообщает системе, что проехать нельзя - что также скажется при планировании следующей поездки в этот район (и еще система сможет переспросить, не устранена ли причина проблемной ситуации, если была причина указана класса «временная» в онтологии). Еще один пример: если молодой рабочий трижды сорвал назначенную ему «микронную» операцию, то есть ли смысл делать это в четвертый раз, без специального разговора с мастером, дополнительного обучения и т.д.

Очевидно, что нарастающая сложность рассматриваемых систем компенсируется теми дополнительными возможностями, которые они открывают перед предприятиями в плане обеспечения оперативности и согласованности решений, позволяя тем самым повысить эффективность производства.

Вопросы практического воплощения изложенных основ создания средств поддержки взаимопонимания и консенсуса рассматриваются в статье [7] на примере обзора проблематики построения интеллектуальных систем нового поколения для ситуационного управления ресурсами предприятий в реальном времени. С учетом этого в целом справедлив вывод о пригодности положений формирующейся теории интерсубьективного управления как фундаментальной первоосновы науки об управлении социально-экономическими системами.