- •Оглавление
- •Определение управленческого решения (ур) и основные требования к нему
- •Классификация управленческих решений
- •Основные этапы разработки и принятия ур
- •Основные этапы разработки ур (Саймон)
- •Методы диагностики проблем
- •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)
- •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
- •Метод номинальных групп (мнг)
- •Типичные ошибки, связанные с применением экспертных методов разработки ур
- •Количественные методы выбора оптимального варианта решений
- •Особенности разработки и принятия решений в группе Эффекты, возникающие при разработке и принятии решений в группе:
- •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
- •Анализ соотношения между временем и затратами на выполнение проекта
- •Правила рационального выбора в условиях многокритериальности:
- •Критерий Лапласа
- •Минимаксный критерий
- •Критерий Сэвиджа
- •Критерий Гурвица
- •Выбор решения в условиях многокритериальности
- •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
Классификация управленческих задач, решаемых с помощью экономико-математического моделирования
|
Управленческая задача |
Соответствующая экономико-математическая модель |
Метод решения |
|
Распределение ресурсов |
а) Оптимизация плана производства, 6) Оптимальная загрузка оборудования, в) Оптимальное смешивание, г) Оптимальное планирование финансов, д) Оптимизация торгового баланса, е) Оптимальная загрузка транспортного средства неделимыми предметами (задача о рюкзаке). |
Методы линейного, целочисленного, динамического программирования. |
|
Транспортировка продукта |
Модели транспортной задачи (открытая, замкнутая и др.). |
Методы линейного, целочисленного программирования, метод минимальной стоимости, метод Вогеля и др. |
|
Расстановка кадров |
Задача о назначениях. |
Методы линейного, целочисленного программирования, Венгерский метод. |
|
Календарное планирование проектов |
а) Управление проектами с детерминированным временем выполнения работ, б) Управление проектами с неопределенным временем выполнения работ, в) Минимизация затрат на сокращение времени реализации проекта. |
а) Метод критического пути (СРМ), б) Метод оценки и пересмотра проектов (PERT), в) Метод PERT/COST. |
|
Управление запасами |
а) Оптимальное размещение заказа, б) Модель с количественными скидками, в) Модель производства партии продукции, г) Модель планирования дефицита, д) Модель управления запасами в условиях неопределенности, е) Имитационные модели управления запасам и. |
а) – д) Аналитические методы
е) Методы статистического моделирования (Монте-Карло). |
|
Массовое обслуживание |
а) Модели очередей (одноканальные, многоканальные, с ограниченной очередью и др.), б) Имитационные модели в системах массового обслуживания. |
а) Аналитические методы,
б) Методы статистического моделирования (Монте-Карло). |
2.3.14. Задачи формирования производственной программы и распределения ресурсов
Процесс распределения ресурсов– программирование. Линейное программирование является подходящим, если цель и ограничения на ресурсы можно выразить количественно в форме линейных взаимосвязей между переменными.
Этот метод включает в себя ряд шагов:
Математическая формализация задачи (построение модели) - переменные и цели в форме линейных соотношений.
Решение задачи линейного программирования - выбор допустимого сочетания переменных, которые максимизируют целевую функцию задачи.
Оценить оптимальное решение – анализ задачи на чувствительность (изменение параметров: лимитирующий ресурс, нелимитирующий ресурс, изменения в коэффициентах).
Величина, на которую увеличится значение целевой функции при увеличении количества лимитирующего ресурса на единицу, называется теневой ценой ресурса.
Основные модели линейного программирования: оптимизация плана производства, оптимальная загрузка оборудования, оптимальное смешивание, оптимальное планирование финансов и т.д.