
- •1. Экономико-математические методы
- •2. Методы линейного программирования
- •3. Общая постановка задач линейного программирования
- •4. Транспортная задача
- •5. Метод минимального элемента
- •6. Метод северо-западного угла
- •7. Метод Фогеля
- •8. Осложнение транспортной задачи
- •9. Задачи о назначениях
- •10. Многокритериальный выбор
- •11. Метод сворачивания критерия
- •12. Метод аддитивной оптимизации
- •13. Методы получения количественных экспертных оценок
- •14. Принцип оптимальности Парето
- •20. Принцип Парето (авс - анализ)
- •21. Методы определения границ групп (эмпирический метод, метод сумм, дифференциальный метод, метод многоугольника)
- •22. Мпур в условиях неопределенности и риска
- •23. Анализ принятия решений с помощью «дерева решений»
- •24. Прогнозирование как мпур (методы прогнозирования)
- •25. Прогноз с использованием регрессионных функций
- •26. Основные понятия об экспертных оценках (метод комиссий, метод суда, метод сценария, метод «Дельфи»)
- •27. Получение качественных экспертных оценок
- •28. Введение в мпур
21. Методы определения границ групп (эмпирический метод, метод сумм, дифференциальный метод, метод многоугольника)
1. Эмпирический метод.
2. Метод сумм. Выделение групп идет по сумме объектов и результатов. Граница АВ 100% (или 20%). Граница между В и С 145% (или 120%).
3. Дифференциальный метод. Находят среднее значение результата. В группу А включают объекты, если их средний результат в 6 раз (в 3 раза) превышает среднее значение всех результатов. В группу С включают тех, чей средний результат меньше среднего в 2 (0,5) раза.
4. Метод многоугольника.
22. Мпур в условиях неопределенности и риска
Неопределенность – неполнота и неточность информации, случайности противодействия внешних и внутренних сред при разработке управленческих решений.
Риск – вероятность возникновения убытков или получения доходов по сравнению с прогнозируемым вариантом. Риск возникает в процессе реализации управленческого решения.
Неопределенность может быть объективная и субъективная.
Объективная – источник неорганизации, то есть не зависит от лиц, принимающих решения (ЛПР).
Субъективная – зависит от внутренней среды и ЛПР.
Принятие решений:
I. Без использования численных значений вероятностей исходов.
1. Принцип Максимакса (крайний оптимизм).
2. Критерий Максимина (Вальда). Критерий крайнего пессимизма. Максимизируется из минимума возможных доходов.
3. Критерий Минимакса (Севиджа). Принцип минимизации риска (потерь). Для решения используют матрицу потерь (риска). Находим максимум по строкам и из максимумов находим минимум. Или второй способ: в каждом столбце находим максимум, из каждого максимума вычитаем текущее значение, находим максимум в каждой строке.
4. Критерий Гурвица. Критерий компромисса. Критерий пессимизма-оптимизма. 1ый и 2ой критерий – это крайние случаи. Истина принимает некое промежуточное значение. Вводится коэффициент «МЮ» - u. Мю – вероятность, с которой наступит лучший исход. Где Мю = 1, критерий Гурвица переходит в критерий Максимакс. Носит субъективизм принятия решений.
II. С использованием численных значений вероятностей исходов.
Вероятность – количественная оценка возможности наступления события.
1. Критерий Математического ожидания (правила максимальной вероятности).
2. Критерий ЛаПласа. Ориентируются на средние, считают, что все исходы равновероятны. По каждому критерию ищут среднее арифметическое и выбирают максимум.
23. Анализ принятия решений с помощью «дерева решений»
Дерево решений – графическое изображение процесса решения, в котором отражены альтернативные варианты решения (вероятности) для любых альтернативных решений.
Дерево решений – графическое средство для решения задач в условиях неопределенности.
Этапы решения:
1. Формулировка (постановка задачи):
а) поиск альтернатив
б) выявление проблем
в) анализ причин, вызвавших проблему
г) подбор альтернативных решений и тд.
2. Построение (конструирование дерева решений) с указанием вероятности альтернатив.
3. Анализ дерева решений.
Решение
идет начиная от конечных исходов к
начальному узлу. Для узлов возможностей,
которые обозначаются «О», находят
ожидаемую стоимостную оценку:
Pj – вероятности событий; Aij – платежи, доходы, расходы, прибыль.
Принимаем решение о узле принятия решений (квадрат).
4. Анализ устойчивости решения.
Определяется предельное значение вероятностей, когда нужно принять другое альтернативное решение. EMVa=EMVb; p=Xi; p=1-x;
Например: (x*5000)+((1-x)*(-2000))=(x*1500)+((1-x)*500);
x(5000+2000-1500+500)=2000+500; 6000x=2500; x=0,41.
5. Бывает иногда. Оценка ожидаемой ценности точной информации.
Преимущества метода «дерева решений»:
1. Комплексная оценка всех альтернатив.
2. Оценка экспертов более обоснованная, так как оцениваются отдельные этапы проекта, а не весь проект в целом.
Недостатки метода «дерева решений»:
1. Оцениваются только те альтернативы, которые предвидит эксперт.
2. Необходимость экспертной оценки (нахождения вероятностей).
Примечания: Этап 3 может повторяться несколько раз.
[] Квадрат – узел принятия решений, решения принимаются человеком.
О – узел возможных исходов, ситуация не контролируется человеком, зависит от внешней среды.
- - - - - - возможные решения; -------- - возможные исходы.