Автор работы: Пользователь скрыл имя, 23 Декабря 2011 в 18:05, контрольная работа
Цель работы – изучить методы и модели принятия решений.
Для выполнения данной цели были поставлены следующие задачи:
- рассмотреть этапы процесса принятия решения,
- представить модели принятия решения,
- изучить методы разработки управленческих решений.
Введение 3
1. Природа процесса принятия решений 5
2. Модели принятия решений 10
3. Методы принятия решений 13
Заключение 20
Список литературы 22
где - альтернативы поведения ЛПР (для условий задания 4: места размещения производства нового продукта);
- возможные сценарии развития событий (для условий задания 4: возможные ситуации на рынке);
аij – элемент матрицы доходов в зависимости от выбранной ЛПР альтернативы и реализованного сценария развития событий (для условий задания 4: процент прироста дохода по отношению к сумме капитальных вложений);
Таблица 3.3
Критерий Вальда
Места размещения | возможные ситуации на рынке | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | min | |
А | 6 | 5 | 14 | 1 | 1 |
Б | 6 | 5 | 6 | 6 | 5 |
В | 9 | 7 | 8 | 9 | 7 |
Г | 2 | 15 | 12 | 4 | 2 |
max | 7 |
Вывод: по результатам расчетов Критерия Вальда место для размещения производства для наиболее эффективного использования капиталовложения является место «В», т.к. данное место расположения гарантирует что доход будет не менее 7.
Критерий Гурвица, (G):
Коэффициент
в критерии Гурвица выбирается из
субъективных соображений: чем опаснее
ситуация, тем больше ЛПР желает
подстраховаться.
G = max{l min aij + (1 - l) max aij}, , (5)
i j
j
где - альтернативы поведения ЛПР (для условий задания 4: места размещения производства нового продукта);
- возможные сценарии развития событий (для условий задания 4: возможные ситуации на рынке);
аij – элемент матрицы доходов в зависимости от выбранной ЛПР альтернативы и реализованного сценария развития событий (для условий задания 4: процент прироста дохода по отношению к сумме капитальных вложений);
l - весовой коэффициент от 0 до 1, определяющий склонность ЛПР к риску;
Таблица 3.4
Критерий Гурвица
Места размещения | возможные ситуации на рынке | max | min | |
| |||
1 | 2 | 3 | 4 | |||||
А | 6 | 5 | 14 | 1 | 14 | 1 | 0,3*1+(1-0,3)*14=10,1 | 0,5*1+(1-0,5)*14=7,5 |
Б | 6 | 5 | 6 | 6 | 6 | 5 | 0,3*5+(1-0,3)*6=5,7 | 0,5*5+(1-0,5)*6=5,5 |
В | 9 | 7 | 8 | 9 | 9 | 7 | 0,3*6+(1-0,3)*9=8,4 | 0,5*7+(1-0,5)*9=8 |
Г | 2 | 15 | 12 | 4 | 15 | 2 | 0,3*2+(1-0,3)*15=11,1 | 0,5*2+(1-0,5)*15=8,5 |
Вывод: на основании расчетов по Критерию Гурвица при является место расположение «Г» (11,1), при наиболее предпочтительным также является место расположение «Г» (8,5).
Критерий Сэвиджа (принцип сожаления), S:
Критерий Сэвиджа удобен, если для ЛПР приемлем некоторый риск. Для использования критерия Сэвиджа необходимо исходную матрицу доходов пересчитать в матрицу сожалений (рисков), воспользовавшись формулой (7).
S
= minmax bij,
где - альтернативы поведения ЛПР (для условий задания 4: места размещения производства нового продукта);
- возможные сценарии развития событий (для условий задания 4: возможные ситуации на рынке);
bij
– элемент матрицы сожалений (рисков)
в зависимости от выбранной ЛПР альтернативы
и реализованного сценария развития событий,
bij = max аij - аij, , (7)
i
Таблица 3.5
Критерий Гурвица
Места размещения | возможные ситуации на рынке | Матрица сожалений (рисков) | max | ||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 1 | 2 | 3 | 4 | ||
А | 6 | 5 | 14 | 1 | 3 | 10 | 0 | 8 | 10 |
Б | 6 | 5 | 6 | 6 | 3 | 10 | 8 | 3 | 10 |
В | 9 | 7 | 8 | 9 | 0 | 8 | 6 | 0 | 8 |
Г | 2 | 15 | 12 | 4 | 7 | 0 | 2 | 5 | 7 |
min | 7 |
Вывод: лучшее место расположение производства по критерию Сэвиджа это место расположение будет «Г», т.к. гарантирует что сожаления не будут больше 7 даже для наихудших условий.
Таблица 3.5
Сравнение результатов
Критерии | O | W | G | S | |
Место расположения | |||||
А | |||||
Б | |||||
В | + | ||||
Г | + | + | + | + |
Вывод:
на основании расчета всех критериев
мы можем сделать вывод, что наиболее
эффективным местом расположения является
«Г», т.к. оно имеют большее количество
лучших показателей.
Принятие
решений в управлении представляет
собой сложный и
Первый блок этапов разработки управленческого решения включает такие этапы, как получение информации о ситуации, определение целей, разработка оценочной системы, анализ ситуации, диагностика ситуации, разработка прогноза развития ситуации.
В состав второго блока этапов разработки управленческого решения входят генерирование альтернативных вариантов решений, отбор основных вариантов управленческих воздействий, разработка сценариев развития ситуации, а также экспертная оценка основных вариантов управляющих воздействий.
В третий блок этапов разработки и реализации управленческого решения включены коллективная экспертная оценка, принятие решения ЛПР, разработка плана действий, контроль реализации плана, анализ результатов развития ситуации после управленческих воздействий.
Решение – это выбор альтернативы. Принятие решений – связующий процесс, необходимый для выполнения любой управленческой функции.
Модель является представлением системы, идеи или объекта. Менеджеру часто приходится использовать модели из-за сложности организаций, невозможности проводить эксперименты в реальном мире, необходимости заглядывать в будущее. Основные типы моделей науки управления: физические, аналоговые и математические.
Этапы построения модели: постановка задачи, определение информационных ограничений, проверка на достоверность, реализация выводов и обновление модели.
Общие проблемы моделирования – недостоверные предпосылки, информационные ограничения, плохое использование результатов и чрезмерные расходы.
Метод платежной матрицы полезен, когда требуется установить, какая альтернатива способна внести наибольший вклад в достижение целей. Ожидаемое значение последствий (сумма возможных значений, умноженных на их вероятности) необходимо определить прежде, чем составлять платежную матрицу.
Дерево решений позволяет представить проблему схематично и сравнить возможные альтернативы визуально. Этот метод можно использовать в применении к сложным ситуациям, когда результат принимаемого решения влияет на последующие.
Прогнозирование
используется для выявления альтернатив
и их вероятности. К количественным
методам прогнозирования