Метод проб и ошибок в организации

1. Два способа принятия решений. Формы вероятностного способа решений. Метод проб и ошибок. Детерминизм управления организацией.

С кибернетической
точки зрения существует два способа
принятия решений, т.е. выбора варианта:
вероятностный
и детерминированный.

В свою очередь
вероятностный способ представлен в
основном в двух формах – случайный
(теория игр – да/нет) и метод
проб и ошибок.

Случайный:
задача имеет множество решений, мы
случайно выбираем одно из них.

Метод проб и
ошибок
применяется в самообучающихся системах.
Здесь случайный выбор варианта сочетается
с критериями его пригодности. В наиболее
общем виде таким критерием выступает
цель системы.
Метод проб и ошибок используется и в
управлении организацией, поскольку
будущее состояние организации, в
отношении которой принимается решение,
не познано, применение метода проб и
ошибок неизбежно.

Эффективность
организационного построения и управления
зависит однако от построения его в
законченной форме, в этом проявляется
детерминизм
управления организацией.

«Детерминизм»
в переводе с латинского означает
«определяю», представляет собой
философское учение о причинной
обусловленности всех явлений. Он
позволяет на основе определенного
множества критериев строго и однозначно
выбирать
вариант решения на всех этапах процесса
управления.

1. Программирование решения. Двоякая роль программирования. Выходной блок. Передача информации в управляемую подсистему.

Программирование
решения.

Программирование
решения выступает
обязательным элементом во всяком
процессе управления организацией и
играет двоякую роль.

Во-первых, суть
программирования
состоит в том, что принятое решение
редуцируется в сигналы, воспринимаемые
управляемой подсистемой. В этом случае
программирование
есть своеобразный редуктор сигналов,
преобразующий информацию о решении в
форму, которую может воспринять
управляемая подсистема.

Во-вторых, суть
программирования проявляется и в том,
что на базе принятого решения
разрабатывается
целая система правил и процедур,
на основе которых управляемая подсистема
реагирует на принятые решения. Практически,
всякое программирование есть разработка
алгоритмов решения. Если правила и
процедуры, необходимые для решения
данной задачи можно формализовать,
это означает все проблемы управления
организацией можно решить с помощью
информационной технологии.

III.
Выходной блок.

Следующий этап в
процессе управления организацией –
это передача
информации в управляемую подсистему.
Передача информации осуществляется с
помощью сигналов, предварительно
редуцированных в ходе программирования.
Канал, по которому передается информация,
есть прямая
связь,
которая, как правило, предписывающая,
нормативная, прескриптивная информация.
По прямой связи передаются упорядоченные
указания
или программа
поведения системы.
Управление как цикл завершается обратной
связью,
представляющей воздействие выхода на
вход и которая является описательной
информативной дескриптивной информацией.
Обратная связь характеризует возможность
системы сохранять свой гомеостазис,
т.е. способность системы сохранять свои
основные параметры в постоянстве в
условиях среды.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #

Возникновение проблем в организации

Ни одна организация не может работать без возникновения каких-либо проблем, так как все решения в организации принимают люди, а они ошибаются. Проблемы могут касаться любой сферы рабочего процесса. Чаще всего проблемы возникают в управлении или в организационном механизме работы. Но они могут быть и в области технологий, особенно в сфере новых разработок. Часто на проблему реагируют тогда, когда она становится ярко выраженной и отложить решение уже невозможно. Одну и ту же проблему разные люди будут воспринимать и оценивать по-разному в силу особенностей своей личности. Процесс решения проблем затрагивает интересы многих людей, как по отдельности, так и в группах.

В процессе решения проблемы руководству необходимо осуществлять два вида действий:

• учитывать понимание проблемы сотрудниками;
• произвести обмен мнениями.

Проблемы в организации делятся на два типа, решение для каждого типа проблем разное:

Этапы решения проблемы в организации

Проблемы в организации могут быть большими или небольшими. Крупные проблемы требуют всесторонней оценки, анализа, подбора различных вариантов решения, выбора решения из представленных альтернатив. В общем виде схема решения проблем в организации выглядит следующим образом:

Каждый этап данной схемы требует особых подходов к реализации задач, возникающих во время решения проблемы. Рассмотрим подробнее методы, при помощи которых решаются проблемы в организации.

Типология методов решения проблем

При решении проблем используют различные подходы. Все значимые методы решения проблем в организации можно разделить на 4 группы:

1. Метод проб и ошибок. Сущность метода – перебор разных вариантов, обычно привычных для тех, кто занимается решением проблемы. Перебираются известные варианты действий и выбирается оптимальный. Этот метод используется при решении легких задач. С экономической точки зрения он нецелесообразный, так как требует больших затрат времени и ресурсов организации.

2.Методы активизации творчества в коллективе. Они стимулируют процесс выдвижения новых идей, новых подходов к решению проблемы. Цель данной группы методов – приоритет количества идей над их качеством (на этапе генерации идей). Качество идеи не оценивается, когда нужен необычный способ решения проблемы.

3.Систематизированный поиск решения. Эта группа методов позволяет упорядочить варианты, увеличить их число. Здесь используются разные аналитические подходы и приемы психологической борьбы с инерцией людей. Область применения этих методов ограниченна, так как при решении сложных задач их трудно использовать на практике. К тому же, они не являются гарантией оптимального выбора решения, так как полученный результат не подвергается оценке.

4.Методы направленного поиска. При применении этих методов процесс мышления строго организован и управляем. Один из самых популярных методов в данной группе – ТРИЗ (теория решения изобретательских задач) – подразумевает снижение психологических барьеров, развитие творческого воображения и диалектического мышления у работников, которые решают проблему. Но ТРИЗ, как и другие методы направленного поиска, требуют постоянных тренировок, их сложно освоить. При решении некоторых производственных задач эти методы показывают низкую эффективность.

From Wikipedia, the free encyclopedia

Trial and error is a fundamental method of problem-solving^[1] characterized by repeated, varied attempts which are continued until success,^[2] or until the practicer stops trying.

According to W.H. Thorpe, the term was devised by C. Lloyd Morgan (1852–1936) after trying out similar phrases «trial and failure» and «trial and practice».^[3] Under Morgan’s Canon, animal behaviour should be explained in the simplest possible way. Where behavior seems to imply higher mental processes, it might be explained by trial-and-error learning. An example is a skillful way in which his terrier Tony opened the garden gate, easily misunderstood as an insightful act by someone seeing the final behavior. Lloyd Morgan, however, had watched and recorded the series of approximations by which the dog had gradually learned the response, and could demonstrate that no insight was required to explain it.

Edward Lee Thorndike was the initiator of the theory of trial and error learning based on the findings he showed how to manage a trial-and-error experiment in the laboratory. In his famous experiment, a cat was placed in a series of puzzle boxes in order to study the law of effect in learning.^[4] He plotted to learn curves which recorded the timing for each trial. Thorndike’s key observation was that learning was promoted by positive results, which was later refined and extended by B. F. Skinner’s operant conditioning.

Trial and error is also a method of problem solving, repair, tuning, or obtaining knowledge. In the field of computer science, the method is called generate and test (Brute force). In elementary algebra, when solving equations, it is guess and check.

This approach can be seen as one of the two basic approaches to problem-solving, contrasted with an approach using insight and theory. However, there are intermediate methods which for example, use theory to guide the method, an approach known as guided empiricism.

This way of thinking has become a mainstay of Karl Popper’s critical rationalism.

Methodology[edit]

The trial and error approach is used most successfully with simple problems and in games, and it is often the last resort when no apparent rule applies. This does not mean that the approach is inherently careless, for an individual can be methodical in manipulating the variables in an attempt to sort through possibilities that could result in success. Nevertheless, this method is often used by people who have little knowledge in the problem area. The trial-and-error approach has been studied from its natural computational point of view ^[5]

Simplest applications[edit]

Ashby (1960, section 11/5) offers three simple strategies for dealing with the same basic exercise-problem, which have very different efficiencies. Suppose a collection of 1000 on/off switches have to be set to a particular combination by random-based testing, where each test is expected to take one second. [This is also discussed in Traill (1978–2006, section C1.2]. The strategies are:

• the perfectionist all-or-nothing method, with no attempt at holding partial successes. This would be expected to take more than 10^301 seconds, [i.e., 2^1000 seconds, or 3·5×(10^291) centuries]
• a serial-test of switches, holding on to the partial successes (assuming that these are manifest), which would take 500 seconds on average
• parallel-but-individual testing of all switches simultaneously, which would take only one second

Note the tacit assumption here that no intelligence or insight is brought to bear on the problem. However, the existence of different available strategies allows us to consider a separate («superior») domain of processing — a «meta-level» above the mechanics of switch handling — where the various available strategies can be randomly chosen. Once again this is «trial and error», but of a different type.

Hierarchies[edit]

Ashby’s book develops this «meta-level» idea, and extends it into a whole recursive sequence of levels, successively above each other in a systematic hierarchy. On this basis, he argues that human intelligence emerges from such organization: relying heavily on trial-and-error (at least initially at each new stage), but emerging with what we would call «intelligence» at the end of it all. Thus presumably the topmost level of the hierarchy (at any stage) will still depend on simple trial-and-error.

Traill (1978–2006) suggests that this Ashby-hierarchy probably coincides with Piaget’s well-known theory of developmental stages. [This work also discusses Ashby’s 1000-switch example; see §C1.2]. After all, it is part of Piagetian doctrine that children learn first by actively doing in a more-or-less random way, and then hopefully learn from the consequences — which all has a certain resemblance to Ashby’s random «trial-and-error».

Application[edit]

Traill (2008, espec. Table «S» on p.31) follows Jerne and Popper in seeing this strategy as probably underlying all knowledge-gathering systems — at least in their initial phase.

Four such systems are identified:

• Natural selection which «educates» the DNA of the species,
• The brain of the individual (just discussed);
• The «brain» of society-as-such (including the publicly held body of science); and
• The adaptive immune system.

Features[edit]

Trial and error has a number of features:

• solution-oriented: trial and error makes no attempt to discover why a solution works, merely that it is a solution.
• problem-specific: trial and error makes no attempt to generalize a solution to other problems.
• non-optimal: trial and error is generally an attempt to find a solution, not all solutions, and not the best solution.
• needs little knowledge: trials and error can proceed where there is little or no knowledge of the subject.

It is possible to use trial and error to find all solutions or the best solution, when a testably finite number of possible solutions exist. To find all solutions, one simply makes a note and continues, rather than ending the process, when a solution is found, until all solutions have been tried. To find the best solution, one finds all solutions by the method just described and then comparatively evaluates them based upon some predefined set of criteria, the existence of which is a condition for the possibility of finding a best solution. (Also, when only one solution can exist, as in assembling a jigsaw puzzle, then any solution found is the only solution and so is necessarily the best.)

Examples[edit]

Trial and error has traditionally been the main method of finding new drugs, such as antibiotics. Chemists simply try chemicals at random until they find one with the desired effect. In a more sophisticated version, chemists select a narrow range of chemicals it is thought may have some effect using a technique called structure–activity relationship. (The latter case can be alternatively considered as a changing of the problem rather than of the solution strategy: instead of «What chemical will work well as an antibiotic?» the problem in the sophisticated approach is «Which, if any, of the chemicals in this narrow range will work well as an antibiotic?») The method is used widely in many disciplines, such as polymer technology to find new polymer types or families.

Trial and error is also commonly seen in player responses to video games — when faced with an obstacle or boss, players often form a number of strategies to surpass the obstacle or defeat the boss, with each strategy being carried out before the player either succeeds or quits the game.

Sports teams also make use of trial and error to qualify for and/or progress through the playoffs and win the championship, attempting different strategies, plays, lineups and formations in hopes of defeating each and every opponent along the way to victory. This is especially crucial in playoff series in which multiple wins are required to advance, where a team that loses a game will have the opportunity to try new tactics to find a way to win, if they are not eliminated yet.

The scientific method can be regarded as containing an element of trial and error in its formulation and testing of hypotheses. Also compare genetic algorithms, simulated annealing and reinforcement learning – all varieties for search which apply the basic idea of trial and error.

Biological evolution can be considered as a form of trial and error.^[6] Random mutations and sexual genetic variations can be viewed as trials and poor reproductive fitness, or lack of improved fitness, as the error. Thus after a long time ‘knowledge’ of well-adapted genomes accumulates simply by virtue of them being able to reproduce.

Bogosort, a conceptual sorting algorithm (that is extremely inefficient and impractical), can be viewed as a trial and error approach to sorting a list. However, typical simple examples of bogosort do not track which orders of the list have been tried and may try the same order any number of times, which violates one of the basic principles of trial and error. Trial and error is actually more efficient and practical than bogosort; unlike bogosort, it is guaranteed to halt in finite time on a finite list, and might even be a reasonable way to sort extremely short lists under some conditions.

Jumping spiders of the genus Portia use trial and error to find new tactics against unfamiliar prey or in unusual situations, and remember the new tactics.^[7] Tests show that Portia fimbriata and Portia labiata can use trial and error in an artificial environment, where the spider’s objective is to cross a miniature lagoon that is too wide for a simple jump, and must either jump then swim or only swim.^[8][9]

See also[edit]

References[edit]

Further reading[edit]

• Ashby, W. R. (1960: Second Edition). Design for a Brain. Chapman & Hall: London.
• Traill, R.R. (1978–2006). Molecular explanation for intelligence…, Brunel University Thesis, HDL.handle.net
• Traill, R.R. (2008). Thinking by Molecule, Synapse, or both? — From Piaget’s Schema, to the Selecting/Editing of ncRNA. Ondwelle: Melbourne. Ondwelle.com — or French version Ondwelle.com.
• Zippelius, R. (1991). Die experimentierende Methode im Recht (Trial and error in Jurisprudence), Academy of Science, Mainz, ISBN 3-515-05901-6

Метод проб и ошибок — фундаментальный метод решения проблем . Он характеризуется повторяющимися, разнообразными попытками, которые продолжаются до успеха или до тех пор, пока практикующий не перестанет пытаться.

По словам У. Торп , этот термин был разработан по К. Ллойд Морган (1852-1936) после того, как попробовать подобные фразы «проб и неудачи» и «проб и практика». Согласно Канону Моргана , поведение животных следует объяснять самым простым способом. Там, где поведение, кажется, подразумевает высшие умственные процессы, это можно объяснить обучением методом проб и ошибок. Примером может служить искусный способ, которым его терьер Тони открыл садовую калитку, что легко может быть неправильно истолковано как проницательный поступок со стороны того, кто видит конечное поведение. Ллойд Морган, однако, наблюдал и записал серию приближений, с помощью которых собака постепенно узнала реакцию, и смог продемонстрировать, что для ее объяснения не требовалось никакого понимания.

Эдвард Ли Торндайк был инициатором теории обучения методом проб и ошибок, основанной на выводах, которые он показал, как проводить эксперимент методом проб и ошибок в лаборатории. В его знаменитом эксперименте кошку поместили в ряд ящиков с головоломками, чтобы изучить закон воздействия в обучении. Он построил график, чтобы узнать кривые, которые фиксировали время для каждого испытания. Ключевое наблюдение Торндайка было , что обучение способствовало положительным результатам, который впоследствии был доработан и расширен BF Skinner «s оперантного обусловливания .

Метод проб и ошибок — это также метод решения проблем, ремонта , настройки или получения знаний . В области информатики метод называется генерацией и тестированием ( грубая сила ) . В элементарной алгебре при решении уравнений это угадывание и проверка .

Этот подход можно рассматривать как один из двух основных подходов к решению проблем, в отличие от подхода, использующего понимание и теорию . Однако есть промежуточные методы, которые, например, используют теорию для руководства методом, подход, известный как управляемый эмпиризм .

Такой способ мышления стал основой Карла Поппера «с фальсификационистской методологии в философии науки .

Методология

Подход проб и ошибок наиболее успешно используется с простыми задачами и в играх, и часто это последнее средство, когда не применяется очевидное правило. Это не означает, что подход по своей сути является небрежным, поскольку человек может методично манипулировать переменными, пытаясь отсортировать возможности, которые могут привести к успеху. Тем не менее, этот метод часто используют люди, мало разбирающиеся в проблемной области. Метод проб и ошибок был изучен с его естественной вычислительной точки зрения.

Самые простые приложения

Эшби (1960, раздел 11/5) предлагает три простые стратегии решения одной и той же базовой задачи упражнений, которые имеют очень разную эффективность. Предположим, что набор из 1000 переключателей включения / выключения должен быть установлен на определенную комбинацию путем случайного тестирования, при котором ожидается, что каждый тест займет одну секунду. [Это также обсуждается в Traill (1978/2006, раздел C1.2). Стратегии:

• перфекционистский метод «все или ничего», без попыток добиться частичных успехов. Ожидается, что это займет более 10 ^ 301 секунду, [т. Е. 2 ​​^ 1000 секунд, или 3 · 5 × (10 ^ 291) столетий].
• последовательное тестирование переключателей с сохранением частичных успехов (при условии, что они очевидны), что в среднем займет 500 секунд
• параллельное, но индивидуальное тестирование всех переключателей одновременно, которое займет всего одну секунду

Обратите внимание на молчаливое предположение, что для решения проблемы не используются какие-либо сведения или понимание. Однако наличие различных доступных стратегий позволяет нам рассматривать отдельную («вышестоящую») область обработки — «мета-уровень» над механикой обработки переключения — где различные доступные стратегии могут быть выбраны случайным образом. Опять же, это «метод проб и ошибок», но другого типа.

Иерархии

Книга Эшби развивает эту идею «метауровня» и расширяет ее до целой рекурсивной последовательности уровней, последовательно расположенных друг над другом в систематической иерархии. На этом основании он утверждает, что человеческий интеллект возникает из такой организации: он в значительной степени полагается на метод проб и ошибок (по крайней мере, на начальном этапе на каждом новом этапе), но в конце концов появляется с тем, что мы бы назвали «интеллектом». Таким образом, по-видимому, самый верхний уровень иерархии (на любом этапе) по-прежнему будет зависеть от простого метода проб и ошибок.

Трэйл (1978/2006) предполагает, что эта иерархия Эшби, вероятно, совпадает с хорошо известной теорией стадий развития Пиаже . [В этой работе также обсуждается пример Эшби с 1000 переключателями; см. §C1.2]. В конце концов, это часть доктрины Пиаже, согласно которой дети сначала учатся, активно действуя более или менее случайным образом, а затем, надеюсь, извлекают уроки из последствий — все это имеет определенное сходство со случайным методом «проб и ошибок» Эшби. .

заявка

Трэйл (2008, особенно. Таблица «S» на стр. 31 ) следует за Джерном и Поппером в том, что эта стратегия, вероятно, лежит в основе всех систем сбора знаний — по крайней мере, на их начальной стадии .

Выделяют четыре таких системы:

• Естественный отбор, который «обучает» ДНК вида,
• Мозг человека (только что обсуждалось);
• «Мозг» общества как такового (включая публичную науку); а также
• Система адаптивного иммунитета .

Функции

Метод проб и ошибок имеет ряд особенностей:

• ориентированные на конкретные решения: метод пробы и ошибки не делают никаких попыток , чтобы обнаружить , почему решение работает, только то , что она является решением.
• для конкретной проблемы: метод проб и ошибок не пытается обобщить решение других проблем.
• неоптимальный: методом проб и ошибок , как правило , попытка найти в решение, не все решения, а не лучшим решением.
• требует небольших знаний: испытания и ошибки могут происходить там, где мало или совсем не известно предмета.

Можно использовать метод проб и ошибок, чтобы найти все решения или лучшее решение, когда существует тестируемое конечное число возможных решений. Чтобы найти все решения, нужно просто сделать пометку и продолжить, а не завершать процесс, когда решение найдено, пока все решения не будут опробованы. Чтобы найти лучшее решение, каждый находит все решения с помощью только что описанного метода, а затем сравнивает их на основе некоторого предопределенного набора критериев, наличие которых является условием возможности найти лучшее решение. (Кроме того, когда может существовать только одно решение, как, например, при сборке головоломки, любое найденное решение является единственным решением и, следовательно, обязательно лучшим.)

Примеры

Метод проб и ошибок традиционно был основным методом поиска новых лекарств, таких как антибиотики . Химики просто пробуют химические вещества наугад, пока не найдут тот, который дает желаемый эффект. В более сложной версии химики выбирают узкий диапазон химических веществ, которые, как считается, могут иметь некоторый эффект, используя метод, называемый взаимосвязью структура-активность . (Последний случай можно альтернативно рассматривать как изменение проблемы, а не как стратегию решения: вместо «Какое химическое вещество будет хорошо работать в качестве антибиотика?» Проблема в сложном подходе такова: «Какие из химических веществ, если таковые имеются, в этом узком диапазоне будет хорошо работать в качестве антибиотика? ») Этот метод широко используется во многих дисциплинах, таких как технология полимеров, для поиска новых типов или семейств полимеров.

Метод проб и ошибок также часто наблюдается в реакциях игроков на видеоигры — сталкиваясь с препятствием или боссом , игроки часто формируют ряд стратегий, чтобы преодолеть препятствие или победить босса, причем каждая стратегия выполняется до того, как игрок либо преуспеет, либо выходит из игры.

Спортивные команды также используют метод проб и ошибок, чтобы пройти квалификацию и / или пройти через плей-офф и выиграть чемпионат , пробуя различные стратегии, игры, составы и расстановки в надежде победить каждого соперника на пути к победе. Это особенно важно в сериях плей-офф, в которых для продвижения требуется несколько побед , где команда, проигравшая игру, будет иметь возможность попробовать новую тактику, чтобы найти способ победить, если они еще не устранены.

Научный метод можно рассматривать как содержащий элемент проб и ошибок в его разработке и тестировании гипотез. Также сравните генетические алгоритмы , моделирование отжига и обучение с подкреплением — все разновидности поиска, в которых применяется основная идея метода проб и ошибок.

Биологическую эволюцию можно рассматривать как метод проб и ошибок. Случайные мутации и половые генетические вариации могут рассматриваться как испытания, а плохая репродуктивная пригодность или отсутствие улучшенной приспособленности — как ошибка. Таким образом, по прошествии длительного времени «знание» хорошо адаптированных геномов накапливается просто благодаря их способности воспроизводиться.

Богосорт , концептуальный алгоритм сортировки (который крайне неэффективен и непрактичен), можно рассматривать как метод проб и ошибок при сортировке списка. Однако типичные простые примеры bogosort не отслеживают, какие порядки из списка были опробованы, и могут повторять один и тот же порядок любое количество раз, что нарушает один из основных принципов метода проб и ошибок. Метод проб и ошибок на самом деле более эффективен и практичен, чем bogosort; в отличие от bogosort, он гарантированно останавливается за конечное время в конечном списке и может даже быть разумным способом сортировки чрезвычайно коротких списков при определенных условиях.

Пауки-прыгуны из рода Portia используют метод проб и ошибок, чтобы найти новую тактику против незнакомой добычи или в необычных ситуациях и запомнить новую тактику. Тесты показывают, что Portia fimbriata и Portia labiata могут использовать метод проб и ошибок в искусственной среде, где цель паука — пересечь миниатюрную лагуну, которая слишком широка для простого прыжка, и должен либо прыгать, затем плавать, либо только плавать.

Смотрите также

использованная литература

дальнейшее чтение

• Эшби, WR (1960: второе издание). Дизайн для мозга . Чепмен и Холл : Лондон.
• Traill, RR (1978/2006). Молекулярное объяснение интеллекта… , диссертация Университета Брунеля , HDL.handle.net
• Traill, RR (2008). Думая с помощью молекул, синапсов или и того, и другого? — От схемы Пиаже к выбору / редактированию нкРНК . Ондвелле: Мельбурн. Ondwelle.com — или французская версия Ondwelle.com.
• Зиппелиус, Р. (1991). Die Experimentierende Methode im Recht ( Метод проб и ошибок в юриспруденции), Академия наук, Майнц, ISBN  3-515-05901-6