Az operációkutatás alapjai. Ackoff, R. L. és Sasieni, M. W. 1968.
Az operációkutatás sok különböző meghatározását javasolták már, és számos érvet is felhoztak amellett, hogy a tárgy egyáltalán nem definiálható. A felkínált meghatározások mérlegelésekor érdemes szem előtt tartani, hogy a régebbi, régóta létező tudományok közül egyiket sem — sőt magát a tudományt egészében sem — sikerült még minden művelőjének megelégedésére meghatározni. Mindazonáltal az alábbi meghatározás hasznos alapul szolgálhat az operációkutatás lényegének általános megértéséhez, különösen a most áttekintett történeti fejlődés fényében.
Az operációkutatás: (1) a tudományos módszer alkalmazása, (2) interdiszciplináris kutatócsoportok által, (3) szervezett (ember-gép) rendszerek irányításával kapcsolatos problémákra, olyan megoldások érdekében, amelyek a legjobban szolgálják a szervezet egészének céljait.
Az operációkutatásnak e meghatározásban megfogalmazott jellegzetes vonásai a következők: (a) rendszerszemlélet, (b) interdiszciplináris kutatócsoportok alkalmazása, és (c) a tudományos módszer alkalmazása irányítási problémákra. Vizsgáljuk meg most részletesebben mindegyik jellemzőt.
Ez a megközelítés azon a feltételezésen alapul, hogy a szervezeti rendszerekben bármely rész viselkedése végső soron minden más részre hatással van. Nem mindegyik ilyen hatás jelentős, és némelyik teljesen kimutathatatlan is lehet. Ezért e megközelítés lényege abban áll, hogy a szervezet bármely részének teljesítményét vagy stratégiáját értékelve szisztematikusan keressük a jelentős kölcsönhatásokat.
A szervezeti problémáknak ez a megközelítése gyökeresen eltér attól, hogy a problémát kezelhető méretűre szűkítsük. Az operációkutatók szinte kivétel nélkül kiszélesítik a hozzájuk eljuttatott probléma eredeti megfogalmazását, olyan kölcsönhatásokat is beépítve, amelyek a vezetés megfogalmazásában nem szerepeltek. E tágabb, és ennek megfelelően bonyolultabb problémák kezelése új kutatási módszerek kidolgozását igényli.
Annyira hozzászoktunk ahhoz, hogy a tudományos ismereteket az egyetemek tanszéki felépítése szerint osztályozzuk, hogy néha azt hisszük, ez a felosztás magának a természetnek a szerkezetét tükrözi. Semmi sem állhatna távolabb az igazságtól. Önmagukban nem léteznek fizikai, biológiai, pszichológiai vagy gazdasági problémák. Csak problémák léteznek. A tudományos diszciplínák pusztán a vizsgálatukra szolgáló különböző módszereket jelentik. Bármely probléma vizsgálható bármely tudományág szempontjából — bár ez természetesen nem mindig célszerű. Lényegében ugyanaz a gondolat ez, amelyet korábban más formában fogalmaztunk meg: egy szervezetnek nincsenek külön termelési, marketing- vagy pénzügyi problémái. Az ilyen felosztás csupán az ugyanazon szervezeti problémák vizsgálatának eltérő megközelítéseit tükrözi.
Minden szakember elérhet bizonyos javulásokat, de e javulások közül — vagy azok mely kombinációja közül — melyik a legjobb? Bonyolult problémák esetén ezt ritkán tudjuk előre. Ezért célszerű a probléma megközelítéseinek lehető legszélesebb körét megvizsgálni és értékelni. Ez az interdiszciplináris kutatócsoportok létjogosultságának alapja.
Mivel jelenleg száznál is több elméleti és alkalmazott tudományág létezik, nyilvánvalóan lehetetlen minden kutatási projektbe mindegyikük egy-egy képviselőjét bevonni. Kívánatos azonban, hogy a csoportban a lehető legtöbb tudományág képviseltesse magát, és hogy a csoport munkáját a benne nem képviselt tudományágak lehető legszélesebb köréből kritikai felülvizsgálatnak vessék alá.
A tudományos módszer legtöbb leírása szerint annak megkülönböztető jegye a kísérlet. Kormányzati, katonai vagy ipari szervezetekkel foglalkozva azonban a kísérletezés szűk értelemben — vagyis a változók értékeinek fizikai megváltoztatása — gyakran lehetetlen vagy kivitelezhetetlen. Egy ipari vállalat például nem kockáztathatja a puszta létét egy kísérlet kedvéért. Kísérletezés persze néha lehetséges, különösen az alrendszerek szintjén, és fontos szerepet is játszik az operációkutatásban. Ennek ellenére a vizsgált rendszer egészét jellemzően nem lehet kísérletnek alávetni. A legtöbb esetben tehát a rendszer egészének vizsgálata olyan megközelítést igényel, amely nem jár kísérletezéssel (a vizsgált objektum fizikai megváltoztatásának szűk értelmében).
Az operatív modellek olyan egyenletek formáját öltik, amelyek matematikailag ugyan bonyolultak, szerkezetüket tekintve azonban nagyon egyszerűek: a rendszer működését jellemző teljesítménykritérium hasznossága vagy értéke a szabályozható változók, valamint a szabályozhatatlan változók (és állandók) függvényeként fejeződik ki, amelyek mindazonáltal hatással vannak a függvényre.
Ezenkívül gyakran szükség van egy vagy több egyenletre vagy egyenlőtlenségre annak kifejezésére, hogy egyes szabályozható változók csak meghatározott határok között változhatnak.
Miután felépítettük a modellt, felhasználható a szabályozható változók pontos vagy közelítő optimális értékeinek megtalálására — vagyis olyan értékek meghatározására, amelyek a szabályozhatatlan változók adott értékei mellett a legjobb rendszerteljesítmény-kritériumot adják. Más szóval, megkapható a probléma megoldása a modellben. Hogy pontosan hogyan jutunk el ehhez a megoldáshoz, az az alkalmazott modelltől függ.
A megoldás megkapható a modellel végzett kísérletezéssel (paramétereinek változtatásával) vagy matematikai elemzéssel. Egyes esetekben a matematikai elemzés a változók konkrét értékeinek ismerete nélkül is elvégezhető; más esetekben az értékeket számszerűen meg kell adni.
Az alkalmazott módszertől függetlenül a cél mindig az optimális vagy közel optimális megoldás megtalálása. Optimális megoldásnak azt nevezzük, amely a modellben megjelenő feltételek és korlátozások mellett minimalizálja vagy maximalizálja (a probléma jellegétől függően) a teljesítménykritériumot a modellen. Az optimalizálás tehát a modell által leírt probléma legjobb megoldását adja. Mivel azonban a modell soha nem a probléma pontos leírása, az így kapott optimális megoldás sem lehet soha az egyetlen és legjobb megoldása a valós problémának. Ha feltételezzük, hogy a modell a probléma „jó” leképezését adja, akkor a modellen kapott optimális vagy közel optimális megoldás a valós probléma optimális megoldásának „jó” közelítése. Mindenesetre jelentősen jobb, mint az a stratégia vagy eljárás, amelynek a helyébe lép.
Mivel a megoldás révén kapott optimális változóértékek csak annyiban javítják a rendszer teljesítményét, amennyiben a modell pontosan írja le a rendszert, szükséges ellenőrizni a modell valósággal való megfelelését, és józanul értékelni a megoldást. Más szóval, a megoldás megvalósításának előre jelzett eredményeit össze kell hasonlítani azzal a stratégiával vagy eljárással, amelynek a helyébe lép.
Végezetül, mivel az operációkutatás célja nem tudományos jelentések készítése, hanem a rendszer teljesítményének javítása, a kutatás eredményeit meg kell valósítani (feltéve, hogy azok elfogadhatóak a döntéshozó számára). Éppen ebben a szakaszban zajlik a kutatási eredmények végső próbája és értékelése. Ez tehát az a szakasz, amelyben az operációkutatók számára a tapasztalatszerzés legnagyobb lehetősége kínálkozik.
Ha az a döntés, amelynek érdekében a kutatást végzik, az ismétlődő döntések kategóriájába tartozik, akkor — az operációkutatásban vizsgált rendszerek jellegét figyelembe véve — igen valószínű, hogy az egymást követő döntések között egyes szabályozhatatlan változók értékei, sőt magának a rendszernek a szerkezete is megváltozik. Ezért szükséges feltárni a rendszerben és külső környezetében bekövetkező jelentős változásokat, és ennek megfelelően módosítani a döntést. Más szóval, az ismétlődő döntésekre vonatkozó szabályok, illetve a hosszabb időszakokra alkalmazott döntések formájában megjelenő eredményeket frissíteni kell, és figyelemmel kell kísérni azok helyes alkalmazását.