Теми практичних та семінарських занять
1. Сутність методу «аналіз Парето»
2. Можливості використання методу бенчмаркинг
3. Причинно-наслідкові діаграми.
4. Метод морфологічного аналізу та напрямки його використання в процесі прийняття управлінського рішення
5. SWOT-аналіз: переваги й недоліки
6. Функціонально-вартісний аналіз
7. Метод аналізу ієрархій
Тести для самоперевірки знань:
1. Метод аналізу конкретної ситуації ґрунтується на оцінюванні:
а) наявної інформації про певну ситуацію;
б) подібної ситуації в минулому;
в) схожої ситуації тепер;
г) усі відповіді правильні.
2. SWOT -аналіз — це:
а) етап стратегічного планування;
б) аналітична діяльність з визначення сильних і слабких сторін організації та їх урахування для підвищення конкурентоспроможності;
в) вивчення факторів макросередовища з метою прогнозу;
г) вивчення можливостей фірми;
д) усі відповіді правильні; є) ваш варіант відповіді.
3. Організація технології прийняття рішення має:
а) структурно-рівневий характер організації процесу ПУР;
б) функціональну організацію процесу ПУР;
в) спільність критеріїв структурної і функціональної організації;
г) усі відповіді правильні.
Список рекомендованої літератури:
1. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий: Пер. с англ. — М.: Радио и связь, 2003.
2. Томпсон А.А., Стринклед А.Дж. Стратегический менеджмент: Пер. с англ.. -М.: "Банки и биржи", 1998. - 576 с.
3. Салыга С.Я., Желябин В.А., Беличенко А.Г. Стратегическое управление Учебно-методические рекомендации к выполнению курсового проекта по дисциплине. - Запорожье: ЗГИА, 2003. - 100 с.
|
|
|
4. Замков О.О., Толстопятенко А.В. Математические методы в экономике. — М.: Дис, 1998.
5. Колпаков В. М. Методы управления. — К.: МАУП, 1997.
6. Ларионов А. П., Юрченко Т. И. Экономико-математические методы в планировании. — М.: Высш. шк., 1994.
7. Рейльян Я.Р. Аналитическая основа принятия управленческих решений. — М.: Финансы и статистика, 1999.
Тема 13. Прийняття рішень в умовах невизначеності
1 Постановка задачі вибору в умовах невизначеності
2 Критерії прийняття управлінських рішень в умовах невизначеності
3 Прийняття управлінських рішень за допомогою діаграм впливу
Невизначеність в економічному оточенні має місце з багатьох причин, частина з яких - результат подій випадкового характеру, що не залежать від дій особи, приймаючої рішення. Деякі чинники мають невизначений характер, але їхня поява є результатом усвідомлених і цілеспрямованих рішень у політиці, економіці, сфері регулювання. Невизначеність також може бути наслідком нестачі знань або відсутності інформації.
Формальна постановка задачі вибору в умовах невизначеності відрізняється від постановки в умовах ризику лише відсутністю інформації про ймовірності випадкових чинників: потрібно вибрати деяку дію Ai із множини припустимих дій. Результат вибору (наслідок) uij залежить від стану випадкового чинника - Sj .
|
|
|
| Стан чинника | ||||
| Дії | S1 | S2 | Sm | |
| A1 | u11 | u12 | … | u12 |
| A2 | u21 | u22 | … | u22 |
| … | … | … | … | … |
| An | un1 | un2 | … | unm |
2. Вибір необхідно зробити так, щоб очікуваний наслідок uijбув у деякому сенсі оптимальним для особи, яка приймає рішення.
Для здійснення вибору було запропоновано ряд методів, які одержали назву вирішальних правил. Іноді ці правила називають по імені авторів, що запропонували їх: Вальда, Севіджа, Гурвиця, Лапласа. Для демонстрації цих правил будемо використовувати таку платіжну матрицю:
| S1 | S2 | S3 | |
| A1 | 1,000 | 1,000 | 4,000 |
| A2 | -2,000 | 1,500 | 6,000 |
| A3 | 0 | 2,000 | 5,000 |
| A4 | 1,000 | 3,000 | 2,000 |
Правило максиміна (Вальда). Це правило використовують при песимістичних очікуваннях, або при консервативному поводженні. Для кожної дії варто виділити мінімальний (гірший) виграш, а потім вибрати дію, у якій мінімальний виграш найбільший (найкращий). Таким чином, слідуючи приведеному правилу, оптимальною вважається дія, що приводить до найкращої із найгірших ситуацій.
|
|
|
Приклад: Після виявлення мінімальних для кожної альтернативи виграшів маємо:
| minUi,j | |
| A1 | 1,000 |
| A2 | -2,000 |
| A3 | 0 |
| A4 | 1,000 |
Тепер слід вибрати максимальний платіж. Його приносять дві альтернативи, A1 і A4. Вони обидві гарантують мінімальний виграш 1,000 незалежно від стану випадкового чинника.
Правило максимакса. Правило застосовують при оптимістичних очікуваннях, або при агресивній поведінці. Для кожної дії варто виділити максимальний (кращий) виграш, а потім вибрати дію, у якій максимальний виграш найбільший.
Приклад: Після виявлення максимальних для кожної альтернативи виграшів маємо:
| maxUi,j | |
| A1 | 4,000 |
| A2 | 6,000 |
| A3 | 5,000 |
| A4 | 3,000 |
Обираємо максимальний платіж. Його приносить альтернатива, A2.
Обидва правила, максиміна і максимакса, мають один і той же недолік. Вони ніяк не враховують можливі проміжні виграші, пропонуючи лише рішення для песимістичних або оптимістичних чекань. Однак, подібні екстремальні очікування невластиві для більшості керівників.
Правило Гурвиця. Ситуацію з екстремальним оптимізмом або песимізмом спробував виправити Гурвиць (кажуть, що з його боку це був жарт), запропонувавши ввести коефіцієнт оптимізму - a, де a Î [0, 1]. Для кожної альтернативи Ai обчислюють індекс:
|
|
|
di = a*bi + (1-a)wi
де a - коефіцієнт оптимізму (a=1 відповідає оптимістичним очікуванням щодо станів чинників);
bi - кращий виграш для альтернативи Ai;
wi - гірший виграш для альтернативи Ai.
Слід вибрати альтернативу, у якої індекс di максимальний. Неважко помітити, що при a=1 правило Гурвиця перетворюється в максимакс, а при a=0 - у максимін.
Приклад: Будемо вважати наш оптимізм щодо сприятливих наслідків, які можна отримати у разі настання випадкової події Sj, невисоким, і припустимо a=0,2. Після обчислення індексів для кожної альтернативи маємо:
| a[maxUi,j] + (1-a)[ minUi,j] | |
| A1 | 0,2*4,000 + 0,8*1,000 = 1,600 |
| A2 | 0,2*6,000 + 0,8*(-2,000) = - 400 |
| A3 | 0,2*5,000 + 0,8*(0) = 1,000 |
| A4 | 0,2*3,000 + 0,8*1,000 = 1,400 |
Вибираємо максимальний індекс. Його приносить альтернатива A1.
Правило Лапласа, або принцип недостатнього обґрунтування, застосовують у випадку, якщо про ймовірності станів чинників (S1,…Sm) нічого невідомо, однак, немає підстав припускати, що настання якогось із них більш вірогідно, ніж іншого. Всі стани вважаються однаково вірогідними і вибирається альтернатива, у якої найбільше середнє арифметичне значення виграшу.
Приклад: Після обчислення середніх виграшів маємо:
| aug(maxUi,j) | |
| A1 | (1,000 + 1,000 + 4,000) / 3 = 2,000 |
| A2 | (-2,000 + 1,500 + 6,000) / 3 = 1,833 |
| A3 | (0 + 2,000 + 5,000) / 3 = 2,333 |
| A4 | (1,000 + 3,000 + 2,000) / 3 = 2,000 |
Максимальний виграш принось альтернатива A3.
Правило Севіджа, відомо також як принцип мінімаксних втрат. На першому кроку необхідно перетворити платіжну матрицю. Для цього вибирають максимальний платіж для кожного стану невизначеного чинника й обчислюють різниці між обраним платежем і всіма платежами в цій колонці. Потім, для кожного рядка зауважують максимальний платіж у перетвореній матриці і вибирають дію з мінімальним значенням цього платежу.
Приклад: Спершу знаходимо максимальні платежі для кожного стану випадкового чинника:
| S1 | S2 | S3 |
| 1,000 | 3,000 | 6,000 |
Після вирахування з цих платежів вихідних одержимо матрицю:
| S1 | S2 | S3 | |
| A1 | 0 | 2,000 | 2,000 |
| A2 | 3,000 | 1,500 | 0 |
| A3 | 1,000 | 1,000 | 1,000 |
| A4 | 0 | 0 | 4,000 |
Ця матриця «жалощів» представляє різницю між виграшем, що міг би бути отриманий, якби ми знали майбутнє, і виграшем, що ми одержимо при виборі відповідної альтернативи. Тепер вибираємо максимальний виграш для кожної альтернативи:
| maxRi,j | |
| A1 | 2,000 |
| A2 | 3,000 |
| A3 | 1,000 |
| A4 | 4,000 |
З цієї матриці слід вибрати мінімальний із максимальних платежів. Його приносить альтернатива A3.
Як неважко здогадатися, численність правил не полегшує прийняття рішень. Більш того, застосовуючи різні правила для однієї і тієї ж задачі вибору, можна прийти до різних результатів:
| Правило | Альтернатива |
| максиміна (Вальда) | A1 і A4 |
| максимакса | A2 |
| Гурвиця (a=0,2) | A1 |
| Лапласа | A3 |
| Севіджа | A3 |
Вибір якогось вирішального правила для конкретної ситуації залежить від переваг і суб'єктивних суджень особи, яка приймає рішення. Якщо рішення є повторюваним, то частоти появи подій можна використовувати для уточнення вихідних даних про їхню вірогідність і застосовувати правило максимізации очікуваної оцінки. При відсутності повторюваності рішення в розгляд вступає ряд додаткових міркувань, наприклад, чи допустимо втрати понад визначений розмір, чи ні. Нарешті, відношення особи, яка приймає рішення, до ризику і перспектива одержання негативних наслідків також впливає на вибір альтернатив.
Слід зауважити, що всі ці вирішальні правила були розроблені у середині минулого сторіччя, тому, зрозуміло, їх корисність має лише пізнавальний характер. Починаючи з середини 60-х років все більше поширення стали набувати різноманітні методи імітаційного моделювання, що також мають назву методів Монте-Карло. Наявність ПЕОМ спростили використання цих методів та зробили їх доступними для менеджерів.
3. Діаграма впливу (ДВ) - це спосіб зображення взаємозв'язків змінних, який зручно використовувати в моделюванні задач прийняття рішень в умовах невизначеності. Діаграми дозволяють явно зазначити зв'язки між невизначеними чинниками і цільовою змінною.
З одного боку, ДВ дозволяють особі, яка приймає рішення, відобразити розуміння проблеми в наочній і інтуїтивно зрозумілій формі, а з іншого боку, - це точний опис інформації, що може бути використана для вирішення задачі на комп'ютері. З середини 80-х років діаграми впливу набули поширення у якості інструмента для розробки моделей.
ДВ являють собою мережу взаємозв’язаних вузлів, що будуються за певними правилами. Вузли представляють випадкові змінні і рішення. При побудові ДВ використовують три типи вузлів:
вузол рішення, що позначається квадратом, або прямокутником;
вузол випадку, що позначається колом, або овалом;
вузол змінної, що позначається квадратом або прямокутником з округленими краями.
Застосовують два типи спрямованих дуг, що з'єднують вузли:
дуги, що відбивають умови залежності;
дуги, що відбивають інформаційні потоки.
Дуга умови, що входить у вузол випадку або у вузол змінної, означає можливу залежність. Інформаційна дуга, що входить у вузол рішення, вказує, що інформація повинна бути доступна до моменту вибору альтернативи.
Зв'язки між вузлами не можуть утворювати цикли. Деякі з типів зв'язків трьох вузлів, що представляють випадкові події, можуть мати такий вигляд:
| a) незалежні події; | 
|
| b) залежні і незалежні події; | 
|
| c) комбінація залежних і незалежних подій; | 
|
| d) умовно незалежні події (перше й останнє) | 
|
Приклади комбінацій вузлів:
Дата добавления: 2018-10-26; просмотров: 113; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!