- •Управленческие решения
- •Лекция 2
- •Лекция 3 Постановка задач управления.
- •Критерий оптимальности.
- •Классификация критериев управления.
- •Постановка управленческих задач.
- •Лекция 5
- •Анализ чувствительности управленческих решений в задачах линейного программирования.
- •Лекция 7
- •Понятие опорного базиса системы.
- •Тема: Неопределенность в задачах принятия решений.
- •Тема: Принятие решений в активных организационных системах.
- •Метод формирования данных.
- •Лекция №10. 18.04.05
- •Лекция №11. 26.04.05
- •2. Принцип нормативного распределения рентабельности.
- •3. Принцип равноприбыльности.
- •2. Блок реализации
- •16.05.05 Лекция №13
Лекция 7
Пример.
Выпускается 2 вида продукции А и Б.
Себестоимость (с)=2 руб.
ЦА=4 руб.
ЦБ=3 руб.
Найти производственную программу, которая обеспечит максимум прибыли при условии, что в распоряжении ЛПР 100 руб.
Оптимальная точка: хА=50, хБ=0.
Рентабельность
,
Продукция А более выгодная, т.к. на 1 руб. затрат получается 1 руб. прибыли.
Ф=2*50=100 (руб.)
Для нерентабельной продукции (хj, где j>k) вводится характеристика функции потерь.
Функция потерь показывает, какой убыток несет система при выпуске 1 шт. j-той продукции.
Для более выгодной продукции (j=k) функция потерь =0, т.е. выпуск продукции не принесет убыток системе.
Понятие опорного базиса системы.
Опорный базис– ситуация, когда сохраняется номенклатура ывгодной и невыгодной продукции, а так же номенклатура дефицитных и недефицитных ресурсов.
Если , то добавкаS-го ресурса будет приводить к росту объема выпускаемой продукции.
Если , то рост ресурса приводит к снижению объема выпускаемой продукции. В итоге получается выход из планируемого выпуска.
Уi≠ 0 – недефицитный ресурс,.
∆bs– дефицитный ресурс.
∆bs→ ∆хj→ ∆Уi
Пример.
Лекция 8
Тема: Неопределенность в задачах принятия решений.
В задачах существуют параметры. ЛПР должно обладать информацией о значениях этих параметров.
aij– значения этих параметров,
cj– коэффициент целевой функции.
С точки зрения формализованного описания можем сказать, что ЛПР имеет представление об области допустимых значений параметров (а А).
Чем больше ОДЗ, тем больше неопределенность.
Решаем задачу «снятия неопределенности».
Приемы:
Принцип гарантированного результата. Этот принцип предполагает, что лицо, принимающее решение, исходит из наихудшей гипотезы о значениях параметров.
Для определенности допустим, что рассматривается некоторый параметр аi, который имеет положительный смысл (цена на продукцию, спрос на нашу продукцию)
-ОДЗ
Метод статистического моделирования. Идея метода заключается в следующем: ЛПР не имеет достоверной информации о значениях параметров на будущие периоды. Однако, он располагает ретро информацией о значениях этих параметров.
+δ
…….
.. …. -δ
t0t
Бывают ситуации, когда изменение параметров характеризуется некоторой тенденцией. Если такое имеет место, то возникает идея построить некоторую функцию, которая описывает эти закономерности а = а(t)
Возьмем некоторую линейную матрицу:
а = α + βt
Есть некоторая статистика. Имея некоторые прочие данные, используя МНК рассчитываются параметры α и β. Тогда модельное значение параметров ам = α + βt.
Рассчитывается погрешность:
Эти методы применимы только в случаях, когда медленно развиваются процессы.
Метод формирования данных.
ЛПР
S
а
ЛПР просит сообщить элемента значение параметра а.
S – та оценка, которую элемент сообщит наверх в качестве значения параметра.
Поскольку ЛПР имеет представление об ОДЗ, то сообщаемая оценка может колебаться в диапазоне:
Есть серьезные недостатки в этом методе: ЛПР должен понимать, что у элементов есть свое представление что сообщать и как сообщать. Элементы могут сознательно искажать информацию.