- •Определение управленческого решения (ур) и основные требования к нему
- •Классификация управленческих решений
- •Основные этапы разработки и принятия ур
- •По Минцбергу :
- •Методы диагностики проблем
- •Контрольные листы
- •Причинно-следственные диаграммы
- •Метод шести слов
- •Качественные методы разработки ур
- •Дискуссионные методы (метод комиссий, метод суда, метод мозгового штурма), их преимущества и недостатки
- •2.3.9.1. Метод комиссий
- •2.3.9.2. Метод суда
- •2.3.9.3. Мозговой штурм (описан выше)
- •Преимущества дискуссионных методов:
- •Недостатки дискуссионных методов:
- •Анкетные методы (метод ранжирования, метод парных сравнений, метод экспертной классификации, метод Дельфи), их преимущества и недостатки
- •2.3.10.1. Метод ранжирования
- •2.3.10.2. Метод парных сравнений
- •2.3.10.3. Метод экспертной классификации
- •2.3.10.4. Метод Дельфи
- •Преимущества анкетных методов:
- •Недостатки анкетных методов:
- •Метод номинальных групп (мнг)
- •Типичные ошибки, связанные с применением экспертных методов разработки ур
- •Основные эффекты, возникающие при руре в группе:
- •Подходы к выбору решения в группе:
- •Количественные методы разработки и принятия решений
- •Преимущества:
- •Недостатки:
- •Классификация управленческих задач, решаемых с помощью экономико-математического моделирования
- •2.3.14. Задачи формирования производственной программы и распределения ресурсов
- •Методы сетевого планирования и управления
- •Анализ методом критического пути
- •Проблема распределения ресурсов
- •Выбор решения в условиях многокритериальности:
- •Критерий Лапласа
- •Минимаксный критерий
- •Критерий Сэвиджа
- •Принятие ур в условиях риска и неопределенности
- •Источники рисков в бизнесе
- •Методы предотвращения и уменьшения рисков
- •Методы разработки и принятия решений в условиях риска и неопределенности (дерево решений, матрица решений, методы теории игр, метод Монте-Карло)
- •Матрица решений
- •Дерево решений
- •Методы теории игр
- •Использование методов имитационного моделирования при разработке ур в условиях риска и неопределенности
- •Метод Монте-Карло
Методы разработки и принятия решений в условиях риска и неопределенности (дерево решений, матрица решений, методы теории игр, метод Монте-Карло)
Данные методы осуществляются с помощью экономико-математических моделей игрового характера. Последствия решений можно оценить через систему критериев, предусматривающих различную степень риска.
Критерии оценки решения:
Критерий Вальда (наибольшая осторожность или рассчитывать на худшее –maxmin), “критерий пессимизма” - этот критерий определяет альтернативу, которая максимизирует минимальный результат для каждой альтернативы
Критерий Севиджа (minmax - минимум самого большого риска
Критерий Лапласа (max из всех средних по каждой альтернативе), “критерий безразличия”
“Критерий оптимизма” (maxmax) - максимизирует максимальный результат для каждой альтернативы
Проведенные исследования свидетельствуют, что руководители в повседневной практике чаще отдают предпочтения минимаксным решениям, а варианты высоко результативных решений игнорируются во избежание риска.
Матрица решений
Для более удобной систематизации задач, решаемых с помощью ЭММ игрового характера используется матрица решений.
Если определена матрица решений с оценками условий и вероятностями реализации для всех состояний среды, мы можем определить ожидаемую стоимостную оценку (EMV – expected monitory value) для каждой альтернативы. Выбор альтернативы с максимальной EMV является одним из наиболее распространенных критериев. Для каждой альтернативы EMV есть сумма всевозможных оценок условий (выигрышей), умноженных на вероятности реализации этих выигрышей.
Дерево решений
Таблицу решений удобно использовать при анализе задач, имеющих одно множество альтернативных решений и одно множество состояний среды. Если имеют место два или более последовательных решений и последующее решение основывается на исходе предыдущего, более предпочтительным является подход, основанный на построении дерева решений.
Дерево решений - это графическое изображение процесса решений, в котором отражены альтернативные решения, состояния среды, соответствующие вероятности и выигрыши для любых комбинаций альтернатив и состояний среды.
Составляя дерево решений, нужно нарисовать “ствол” и “ветви”, отображающие структуру проблемы. Располагаются деревья слева направо. “Ветви” обозначают возможные альтернативные решения, которые могут быть приняты и возможные исходы, возникающие в результате этих решений. “Квадратные узлы” на схеме обозначают места, где принимается решение, круглые узлы - появление исходов. Так как. ЛПР не может влиять на появление исходов, ему остается лишь вычислить вероятность их появления.
Когда все решения и их исходы указаны на “дереве”, просчитывается каждый из вариантов, и в конце проставляется его денежный доход. Все расходы, вызванные решением, проставляются на соответствующей “ветви”.
Анализ задач с помощью дерева решений включает 5 этапов:
Формулировка задачи
Построение или изображение “дерева” решений
Оценка вероятностей состояния среды
Установление выигрышей для каждой возможной комбинации альтернатив и состояний среды
Решение задач путем расчета ожидаемой стоимостной ценности (EMV) для каждой вершины состояния среды