1. Целям или задачам

2. условиям выполнения операций

Неопределённость может быть вызвана действием противников или других лиц, от которых зависит успех. Существуют математические методы для обоснования выбора решений в условиях неопределённости, т.е имеется ввиду, что количественный анализ ситуации может принести пользу и помочь при выборе решения. Если ситуация проста, то метод количественных оценок позволяет найти решение. Если ситуация более сложна, то эти методы дают вспомогательные материалы, они помогают глубже разобраться в сложной ситуации и оценить каждое из возможных решений с разных точек зрения.

Всегда в решение вносится немного риска для достоверности информации.

Риск трактуется как возможность получения запланированною результата. Эта возможность может привести как к положительным, так и к отрицательным результатам. Обычно неопределенность связывают с подготовкой УР, а риск — с реализацией УР, то есть с результатами.

Таким образом, принятие решения в условиях неопределенности означает выбор варианта решения, когда одно или несколько действий имеют своим следствием множество частных исходов, но их вероятности совершенно не известны или не имеют смысла .

В ситуации риска можно, используя теорию вероятности, рассчитать вероятность того или иного изменения среды, в ситуации неопределенности значения вероятности получить нельзя.

Задачей по принятию решения в условиях неопределённости занимается теория игр. Это математическая теория попарных ситуаций, задачей которой является выработка рационального поведения по действию участников в конфликте. Теория игр не рассматривает такие моменты, как просчёты игроков, азарт.

26. Тайна и конфиденциальность при разработке управленческого решения

В процессе разработки управленческого решения необходимо исследовать значимость тайны и конфиденциальности, включить соответствующий раздел в разрабатываемое решение и реализовать его. Необходимо отметить, что нарушение тайны и конфиденциальности в процессе разработки и реализации решений способны:

· снизить эффективность решения или привести к обратному результату;

· повысить риск реализации и стимулировать появление отрицательных последствий решения.

Тайна и конфиденциальность в управлении имеют как юридический, так и экономический аспекты. Юридический аспект – доступ к информации – регулируется, а сама тайна охраняется законом. Экономический аспект тайны состоит в том, что она может быть использована для достижения определенного экономического эффекта.

Тайна и конфиденциальность способны порождать и увеличивать случайность, неопределенность и внезапность ситуации для конкурентов и противников, что может иметь решающее значение. При разработке решений по вопросам конкуренции нужно учитывать, что ожидание возможных внезапных проблем побуждает конкурентов создавать резервные фонды, а значит, и отвлекать дополнительные ресурсы. Надо иметь в виду, что внезапность тем больше, чем больше времени и средств потребуется конкурентам для принятия адекватных ответных мер, что обуславливает эффект внезапности.

Тайна увеличивает долю неопределенных и случайных условий и, следовательно, степень риска при принятии решений.

Сохранение тайны заставляет конкурентов создавать и обслуживать резервные фонды для сокращения периода внезапности.

Внезапность – неспособность конкурентов к немедленным адекватным мерам. Внезапность тем больше, чем больше времени и средств требуется конкурентам для принятия адекватных, ответных мер.

Эффект внезапности – это абсолютный объёмный показатель средств, необходимых для планирования и сохранения в тайне мероприятия от конкурентов, если величина эффекта внезапности превышает объём активов.

Кроме тайны и конфиденциальности, для обеспечения эффективности в решении могут включаться мероприятия по:

· дезинформации – распространению заведомо неверных данных с целью прикрытия истинных целей при разработке управленческих решений;

· имитации тайны – демонстрация ложных признаков тайны при ее отсутствии как средство воздействия на конкурента.

28. Методы подготовки УР

методы прогнозирования

Прогнозирование – это метод, в котором используется как накопленный в прошлом опыт, так и текущие допущения насчёт будущего с целью его определения.

Результат качественного прогнозирования может служить основой планирования.

Существуют различные разновидности прогнозов:

-экономические

- развития технологии

- развития конкуренции

- социальное прогнозирование

Все типы прогнозов используют различные методы прогнозирования.

Они включают в себя:

-неформальные методы

- количественные методы

- качественные методы

Неформальные методы включают в себя следующие виды информации:

-вербальная – наиболее часто используемая информация для анализа внешней среды. Сюда относят информацию из радио-, телепередач, от поставщиков, от потребителей, от конкурентов, на различных совещаниях, конференциях, от юристов. Данная информация легко доступна, затрагивает все основные факторы внешнего окружения, представляющая интерес для организации. Однако она очень изменчива и нередко неточна.

- письменная- информация из газет, журналов, бюллетеней, годовых отчётов. Эта информация обладает теми же достоинствами и недостатками, что и вербальная.

- промышленный шпионаж

Количественные методы прогнозирования используются, когда есть основания считать, что деятельность в прошлом имела определённую тенденцию, которая может продолжаться и в будущем, и когда достаточно информации для выявления таких тенденций.

К количественным методам относят:

- анализ временных рядов, который основан на допущении, согласно которому случившееся в прошлом даёт достаточно хорошее приближение к оценке будущего. Проводится с помощью таблицы или графика.

- причинно-следственное (казуальное) моделирование. Используется в ситуациях с более чем одной переменной. Это прогнозирование путём исследования статистической зависимости между рассматриваемым фактором и другими переменными.

Качественные методы прогнозирования подразумевают прогнозирование будущего экспертами.

Существует 4 метода качественного прогнозирования:

1. мнение жюри – соединение мнений экспертов.

2. совокупное мнение сбытовиков. Они имеют дело непосредственно с конечными потребителями и знают их ценности, их мнение ценно

3. модель ожидания потребителя – прогноз, основанный на результатах опроса клиентов организации

4. метод экспертных оценок. Представляет собой процедуру, позволяющую группе экспертов приходить к согласию. По данному методу эксперты из различных областей заполняют опросник по данной проблеме. Затем им дают опросники, заполненные другими экспертами, и просят пересмотреть своё мнение либо аргументировать первоначальное. Процедура проходит 3-4 раза, пока в результате не будет выработано общее решение. Причём все опросники анонимны, как и анонимны сами эксперты, т.е эксперты не знают, кто ещё входит в группу.

30. Методы принятия УР

Принятие решений является основой управления. Выработка и принятие решений - это творческий процесс в деятельности руководителей любого уровня, включающий:

• выработку и постановку цели;

• изучение проблемы на основе получаемой информации;

• выбор и обоснование критериев эффективности (результативности) и возможных последствий принимаемого решения;

• обсуждение со специалистами различных вариантов решения проблемы (задачи); выбор и формулирование оптимального решения; принятие решения;

• конкретизацию решения для его исполнителей.

Методы принятия решений, направленных на достижение намеченных целей, могут быть различными:

1) метод, основанный на интуиции управляющего, которая обусловлена наличием у него ранее накопленного опыта и суммы знаний в конкретной области деятельности, что помогает выбрать и принять правильное решение; 2) метод, основанный на понятии "здравого смысла", когда управляющий, принимая решения, обосновывает их последовательными доказательствами, содержание которых опирается на накопленный им практический опыт; 3) метод, основанный на научно-практическом подходе, предполагающий выбор оптимальных решений на основе переработки больших количеств информации, помогающий обосновать принимаемые решения. Этот метод требует применения современных технических средств и, прежде всего, электронно-вычислительной техники. Проблема выбора руководителем решения одна из важнейших в современной науке управления. Она предполагает необходимость всесторонне оценки самим руководителем конкретной обстановки и самостоятельность принятия им одного из нескольких вариантов возможных решений.

Поскольку руководитель имеет возможность выбирать решения, он несет ответственность за их исполнение. Принятые решения поступают в исполнительные органы и подлежат контролю за их реализацией. Поэтому управление должно быть целенаправленным, должна быть известна цель управления. В системе управления обязательно должен соблюдаться принцип выбора принимаемого решения из определенного набора решений. Чем больше выбор, тем эффективнее управление. При выборе управленческого решения к нему предъявляются следующие требования: обоснованность решения; оптимальность выбора; правомочность решения; краткость и ясность; конкретность во времени; адресность к исполнителям; оперативность выполнения.

31. Общая постановка задачи принятия решения.

 

Пусть эффективность выбора того или иного решения определяется некоторым критерием F, допускающим количественное представление. В общем случае все факторы, от которых зависит эффективность выбора, можно разбить на две группы:

 а)  контролируемые (управляемые) факторы, выбор которых определяется лицами, принимающими решения. Обозначим эти факторы X1,X2,…,XL.

б) неконтролируемые (неуправляемые) факторы, характеризующие условия, в которых осуществляется выбор и на которые лица, принимающие решения, влиять не могут. В состав неконтролируемых факторов может входить и время t. Неконтролируемые факторы в зависимости от информированности о них подразделяют на три подгруппы:

-) детерминированные неконтролируемые факторы – неслучайные фиксированные величины, значения которых полностью известны, A1,A 2,…, AP.

-) стохастичеcкие неконтролируемые факторы – случайные величины и процессы с известными законами распределений, Y1,Y 2,…, Yg.

-) неопределённые неконтролируемые факторы, для каждого из которых известна только область, внутри которой находится закон распределения, значения неопределённых факторов неизвестны в момент принятия решения, Z1,Z 2,…, ZZ.

  В соответствии с выделенными факторами критерий оптимальности можно представить в виде:

            F=F(X1,X2,…,XL, A1,A 2,…, A P, Y1,Y 2,…, Yg, Z1,Z 2,…, ZZ, t)                     

Значения контролируемых факторов обычно ограничены рядом естественных причин, например, ограниченностью располагаемых ресурсов. То есть определены (имеются) области   x1,  x2,…,  xL пространства, внутри которых расположены возможные (допустимые) значения факторов X1,X2,…,XL. Аналогично могут быть ограничены и области возможных значений неконтролируемых факторов. Величины X, A, Y, Z в общем случае могут быть скалярами , векторами, матрицами.

      Поскольку критерий оптимальности есть количественная мера степени достижения цели управления, математически цель управления выражается в стремлении к максимально возможному увеличению (или уменьшению) значения критерия F, что можно записать в виде: Fmax (или min).

Средством достижения этой цели является соответствующий выбор управлений X1,X2,…,XLиз областей  x1,  x2,…,  xL  их допустимых значений. Таким образом, общая постановка задачи принятия решений может быть сформулирована так: при заданных значениях и характеристиках фиксированных неконтролируемых факторов A 2,…, AP, Y1,Y 2,…, Yg  с учётом неопределённых факторов Z1,Z 2,…, ZZнайти оптимальные значения X1опт,X2опт,…,XLопт  из областей  x1,  x2,…,  xL  их допустимых значений, которые по возможности обращали бы в максимум (минимум) критерий оптимальности F.

      Задачи принятия решений классифицируют по трём признакам:

а)  по количеству целей управления и соответствующих им критериев оптимальности ЗПР делят на одноцелевые или однокритериальные (скалярные) и многоцелевые или многокритериальные (векторные);

б)  по наличию или отсутствию зависимости критерия оптимальности и ограничений от времени ЗПР делят на статические (не зависящие от времени) и динамические (зависящие от времени).

      Динамическим ЗПР присущи две особенности:

-)   в качестве критерия оптимальности в динамических ЗПР выступает не функция, как в статических ЗПР, а функционал, зависящий от функции времени;

-)   в составе ограничений обычно присутствуют так называемые дифференциальные связи, описываемые дифференциальными уравнениями.

в)  по наличию случайных и неопределённых факторов, этот признак называется “определённость-риск-неопределённость”. ЗПР подразделяют на три больших подкласса:

-)    принятие решения в условиях определённости, или детерминированные ЗПР. Они характеризуются однозначной детерминированной связью между принятым решением и его исходом;

-)    принятие решений при риске, или стохастические ЗПР. Любое принятое решение может привести к одному из множества возможных исходов, причём каждый исход имеет определённую вероятность появления. Предполагается, что эти вероятности заранее известны лицу, принимающему решение;

-)    принятие решений в условиях неопределённости. Любое принятое решение может привести к одному из множества возможных исходов, вероятности появления которых неизвестны.

33. Многокритериальные задачи принятия решений.

       Пусть, как и прежде, необходимо выбрать одно из множества решений X из области  xих допустимых значений. Но, в отличие от рассмотренного ранее, каждое выбранное решение оценивается совокупностью критериев f1,f2,…,fk, которые могут различаться своими коэффициентами относительной важности ( 1… k). Критерии fq, q=1..k, называют частными или локальными критериями, они образуют интегральный или векторный критерий оптимальности F={fq}. Коэффициенты   образуют вектор важности  . Каждый локальный критерий характеризует некоторую локальную цель принимаемого решения.

       Оптимальное решение X должно удовлетворять соотношению:

где: F – оптимальное решение интегрального критерия;

       opt – оператор оптимизации, он определяет выбранный принцип оптими

       зации.

Область допустимых решений  xможет быть разбита на две непересекающиеся части:

– область согласия, в которой качество решения может быть улучшено одновременно по всем локальным критериям или без снижения уровня любого из критериев;

 – область компромиссов, в которой улучшение качества решения по одним локальным критериям приводит к ухудшению качества решения по другим.

       Очевидно, что оптимальное решение может принадлежать только области компромиссов, так как в области согласия решение может и должно быть улучшено по соответствующим критериям.

       Выделение области компромисса сужает область возможных решений, но для выбора одного-единственного варианта решения необходимо выбрать схему компромисса, то есть раскрыть смысл оператора оптимизации opt. Этот выбор осуществляется субъективно.

        Рассмотрим основные схемы компромисса, предполагая вначале, что все локальные критерии нормализованы (то есть имеют одинаковую размерность или являются безразмерными величинами) и одинаково важны. Рассмотрение удобно вести, перейдя от пространства  xвыбираемых решений X к пространству  kвозможных (допустимых) локальных критериев F={f1,f2,…,fk}, деля его на область согласия и область компромиссов.

        Тогда сформулированную ранее модель оптимизации можно переписать в виде:

        Основными схемами компромисса являются:

-         принцип равномерности;

-         принцип справедливой уступки;

-         принцип выделения одного оптимизируемого критерия;

-         принцип последовательной уступки.

 

       Принцип равномерности провозглашает целесообразность выбора такого варианта решения, при котором достигалась бы некоторая  “равномерность” показателей по всем локальным критериям. Используют следующие реализации принципа равномерности:

-         принцип равенства;

-         принцип максимина;

-         принцип квазиравенства.

    Принцип равенства  формально выражается следующим образом:

,

 то есть оптимальным считается вариант, принадлежащий области компромиссов, при котором все значения локальных критериев равны между собой. Однако случай f1=f2=…=fkможет не попасть в область компромиссов или вообще не принадлежать к области допустимых вариантов.

    Принцип максимина формально выражается следующим образом:

.

В случае применения этого принципа из области компромиссов выбирается вариант с минимальными значениями локальных критериев и среди них ищется вариант, имеющий максимальное значение. Равномерность в этом случае обеспечивается за счёт “подтягивания” критерия с наименьшим уровнем.

    Принцип квазиравенства заключается в том, что стремятся достичь приближённого равенства всех локальных критериев. Приближение характеризуется некоторой величиной  . Это принцип может быть использован в дискретном случае.

       Следует отметить, что принципы равенства, несмотря на их привлекательность, не могут быть рекомендованы во всех случаях. Иногда даже небольшое отклонение от равномерности может дать значительный прирост одному из критериев.

 

       Принцип справедливой уступки основан на сопоставлении и оценке прироста и убыли величины локальных критериев. Переход от одного варианта к другому, если они оба принадлежат области компромиссов, неизбежно связан с улучшением по одним критериям и ухудшением по другим. Сопоставление и оценка изменения значения локальных критериев может производиться по абсолютному значению прироста и убыли критериев (принцип абсолютной уступки), либо по относительному (принцип относительной уступки).

    Принцип абсолютной уступки может быть формально выражен с помощью следующей записи: 

, где

-подмножество мажорируемых критериев, то есть таких, для которых  ;

-подмножество минорируемых критериев, то есть таких, для которых  ;

, -абсолютное значение приращения критериев;

-символ “такой, для которого”.                                                                          

Таким образом, целесообразным считается выбрать такой вариант, для которого абсолютное значение суммы снижения одного или нескольких критериев не превосходит абсолютное значение суммы повышения оставшихся критериев.

Можно показать, что принципу абсолютной уступки соответствует модель максимизации суммы критериев:

.

Недостатком принципа абсолютной уступки является то, что он допускает резкую дифференциацию уровней отдельных критериев, так как высокое значение интегрального критерия может быть получено за счёт высокого уровня одних локальных критериев при сравнительно малых значениях других критериев.

    Принцип относительной уступки может быть записан в виде:

, где

-относительные изменения критериев;

- максимальные значения критериев.

Целесообразно выбрать тот вариант,  при котором суммарный относительный уровень снижения одних критериев меньше суммарного относительного уровня повышения других критериев.

Можно сказать, что принципу относительной уступки соответствует модель максимизации произведения критериев

.

Принцип относительной уступки весьма чувствителен к величине критериев, причём за счёт относительности уступки происходит автоматическое снижение “цены” уступки для локальных критериев с большой величиной и наоборот. В результате проводится значительное сглаживание уровней локальных критериев. Важным преимуществом принципа относительной уступки является также то, что он инвариантен к масштабу изменения критериев, то есть его использование не требует предварительной нормализации локальных критериев.

 

       Принцип выделения одного оптимизируемого критерия  формально может быть записан следующим образом:

,где

fi-оптимизируемый критерий при условиях:

;

fqdop. - допустимое значение критерия.

Один из критериев является оптимизируемым и выбирают тот вариант, при котором достигается максимум этого критерия. На другие критерии накладываются ограничения.

 

       Принцип последовательной уступки. Предположим, что локальные критерии расположены в порядке убывающей важности: сначала основной критерий f1, затем другие, вспомогательные критерии f2,f3,… Как и ранее, считаем, что каждый их них нужно обратить в максимум. Процедура построения компромиссного решения сводится к следующему. Сначала находят решение, обращающее в максимум главный критерий f1. Затем, исходя из практических соображений, например, из точности, с которой известны исходные данные, назначают некоторую “уступку”  f1, допустимую для того,чтобы обратить в максимум второй критерий f2. Налагаем на критерий f2 требование, чтобы он был меньше, чемf1max- f1, где f1max– максимально возможное значение f1, и при этом ограничении ищем вариант, обращающий в максимум f2. Далее снова назначают “уступку” в критерии f2, ценой которой можно максимизировать f3 и т. д.

      Такой способ построения компромиссного решения хорош тем, что здесь отчётливо видно, ценой какой ”уступки” в одном критерии приобретается выигрыш в другом. Свобода выбора решения, приобретаемая ценой даже незначительных “уступок”, может оказаться существенной, так как в районе максимума обычно эффективность решения меняется очень слабо.

       Ранее предполагалось, что лучшим считается большее значение локальных критериев, то есть решалась задача максимизации интегрального критерия.

       В том случае,  если лучшим считается меньшее значение критериев, то от задачи максимизации следует перейти к задаче минимизации. Если ряд критериев необходимо максимизировать, а остальные минимизировать, то для выражения интегрального критерия можно использовать соотношение:

либо

,где

fq, -локальные критерии, которые необходимо максимизировать;

fq, -локальные критерии, которые необходимо минимизировать.

       В некоторых случаях минимизируемые критерии удаётся заменить на обратные им, и тогда решается только задача максимизации. Важным этапом решения рассматриваемой задачи является этап нормализации критериев, а также задания и учёта их приоритетов.

 

34. КРИТЕРИЙ —существенный, отличительный признак, на основании которого производится оценка, определение или классификация чего-либо. 

Приоритeт (лат. prior — первый, старший) — понятие, показывающее важность, первенство.

Способы задания и учёта приоритета критериев.

       Приоритет локальных критериев может быть задан с помощью ряда приоритета, вектора приоритета, весового вектора.

       Ряд приоритета    является упорядоченным множеством индексов локальных критериев  ={1,2,…,k}

Критерии, индексы которых стоят слева, доминируют над критериями, индексы которых стоят справа. При этом доминирование является качественным: критерий f1 всегда более важен, чем f2 и т.д.

       В этом случае, если среди критериев имеются равноприоритетные, они выделяются в ряде приоритета скобками, например:  ={1,2,(3,4),…,k}

       Приоритет критериев может быть задан вектором приоритета:   компоненты которого представляют собой отношения, определяющие степень относительного превосходства по важности двух соседних критериев из ряда приоритетов, а именно: величина λ_q определяет, на сколько критерий f_q важнее критерия f_q+1.

           Весовой вектор:   представляет собой k-мерный вектор, компоненты которого связаны соотношениями:

                            

Приоритет критериев проще задавать с помощью вектора приоритета, поскольку его компоненты определяются сравнением важности только двух соседних критериев, а не всей совокупности критериев, как при задании весового вектора.

Если приоритет критериев задан в виде ряда, то при выборе оптимального варианта применяют принцип «жесткого приоритета», при котором осуществляется последовательная оптимизация. При этом не допускается повышение уровня критериев с низкими приоритетами, если происходит хотя бы небольшое снижение значения критерия с более высоким приоритетом.

35. Способы нормализации критериев.

       Проблема нормализации критериев возникает во всех задачах векторной оптимизации, в которых локальные критерии оптимальности имеют различные единицы измерения.

       В основу нормализации критериев положено понятие “идеального вектора”, то есть вектора с “идеальными” значениями параметров

.

Успешное решение проблемы нормализации во многом зависит от того, насколько правильно и объективно удаётся определить идеальные значения  . Способ выбора идеального вектора   и определяет способ нормализации. Рассмотрим основные способы нормализации.

     Способ 1: идеальный вектор определяется заданными величинами критериев: 

Недостатком этого способа является сложность и субъективность назначения  , что приводит к субъективности оптимального решения.

     Способ 2: в качестве идеального вектора выбирают вектор, параметрами которого являются максимально возможные значения локальных критериев:

Недостатком этого способа является то, что он существенно зависит от максимально возможного уровня локальных критериев. В результате равноправие критериев нарушается и предпочтение автоматически отдаётся варианту с наибольшим значением локального критерия.

    Способ 3: в качестве параметров идеального вектора принимают максимально возможный разброс соответствующих локальных критериев, то есть 

Известны и другие способы нормализации. Нормализация критериев по существу является преобразованием пространства критериев, в котором задача выбора варианта приобретает большую ясность.