
- •1. Научные подходы в целенаправленной познавательной деятельности и их особенности.
- •2. Методы исследования и познания систем управления: общенаучные, общелогические и специализированные.
- •3. Задачи исследования систем управления.
- •4. Основные этапы возникновения, становления и развития системных идей.
- •5. Понятие методологии. Системный подход как методология современного научного исследования. Основные принципы системного подхода.
- •6. Классификация систем. Открытые, динамические, детерминированные и стохастические системы. Организация систем.
- •7. Сложные системы и их особенности. Системы управления как объекты исследования.
- •8. Современные методы исследования систем управления
- •9. Системный анализ как основной метод исследования сложных систем и решения сложных управленческих проблем.
- •10. Подходы и логика исследования с позиции системного анализа. Основные этапы (логические шаги) системного анализа.
- •12. Типология проблем. Уровни сложности проблем.
- •13. Творческий подход к решению проблемы.
- •Методы: Смешные идеи; Следуйте схеме «Поощрение-Плюсы-Риски-Решения»; Не бойтесь разногласий и противоположных точек зрения.
- •14. Основные этапы постановки проблем. Выделение проблемы из внешней среды. Структуризация проблемы
- •15. Процесс поиска и разработки решения. Специфика процесса реализации решения.
- •16. Цели и средства их достижения. Система ценностей как метод выбора целей. Классификация целей.
- •17. Целевой подход в организационном управлении. Метод «дерева целей» и специфика его применения.
- •18. Процесс формирования множества целей. Особенности процедуры выбора целей.
- •19. Структуризация и представление целей. Анализ целей. Измеримость целей. Шкалы измерений.
- •20. Некоторые понятия теории эффективности. Эффективность. Критерии и показатели эффективности. Требования, предъявляемые к критерию эффективности.
- •21. Задачи эффективности. Метод «эффективность — стоимость» и варианты его использования.
- •22. Оценочные матрицы и их виды. Матрицы эффективности, полезности и риска и их применение в задачах принятия решений.
- •23. Метод «дерева решений». Правила построения дерева и особенности применения.
- •24. Моделирование: основные понятия и определения. Недостатки натурных экспериментов. Классификация моделей. Принципы, лежащие в основе моделирования.
- •25. Моделирование как способ научного исследования. Основные сферы применения моделей (задачи моделирования).
- •26. Принципы и основные этапы моделирования. Сложность проблем и иерархия моделей, отражающая различную степень сложности.
- •27. Особенности построения моделей. Эволюционный характер процесса разработки модели.
- •28. Методологические и технологические особенности построения модели. Проверка модели. Экспериментирование с моделью.
- •29. Основные этапы процесса разработки модели.
- •30. Модели и методы сетевого планирования и управления. Область применения сетевых моделей.
- •31. Содержание процесса сетевого планирования. Методы анализа сетевых моделей.
- •32. Имитационное моделирование как методология решения сложных проблем. Достоинства и недостатки имитационного моделирования. Организация имитационного моделирования.
- •33. Состав и характеристика имитационной модели. Структура имитационной модели.
- •34. Кибернетическое моделирование и его особенности.
- •35. Компьютерное моделирование и вычислительный эксперимент.
- •36. Экспертные оценки и методы экспертного оценивания. Метод «Дельфи» и организация его проведения.
- •37. Дескриптивные модели процессов управления и принятия решений. Концепция ограниченной рациональности.
- •38. Модели искусственного интеллекта. Экспертные системы.
- •Символьное моделирование мыслительных процессов:
21. Задачи эффективности. Метод «эффективность — стоимость» и варианты его использования.
Эффективность помогает правильно принять решения и разработать комплекс мер по улучшения работы того или иного подразделения выполняющего задачи, в которых обнаружены проблемы.
В качестве примера приведем один из методов поиска компромиссных решений, известный под названием "стоимость — эффективность" и используемый при принятии как важных стратегических, так и тактических решений.
Остановимся на основных особенностях практического применения анализа "стоимость — эффективность". Как показывает опыт, наиболее эффективные проекты нередко оказываются и наиболее дорогостоящими. Естественно, что если бы среди рассматриваемых предложений оказался проект, ожидаемая эффективность которого превосходит ожидаемую эффективность других проектов, а стоимость — меньше стоимости других проектов, то стоящая проблема выбора решалась бы просто. Такой проект и является наиболее предпочтительным.
Однако в реальной практике принятия решений этот случай крайне редкий. Поэтому, для того чтобы выбрать действительно наиболее предпочтительный альтернативный вариант, необходим дополнительный анализ — дополнительная многокритериальная, а в рассматриваемом случае двухкритериальная оценка. Отметим, что в анализе "стоимость — эффективность" не делается попытка найти одну общую меру, единственную количественную оценку, которая позволила бы сопоставить по предпочтительности (ранжировать) альтернативные варианты проектов.
Не менее часто в практике принятия решений используется так называемый метод "затраты — прибыль", при котором рассматриваются различные виды "прибыли".
Под различными видами "прибыли" здесь понимаются различные критерии, характеризующие проект, причем необязательно экономической природы.
Одно из основных требований этого метода, заложенное в алгоритме принятия решения, — возможность складывать различные виды "прибыли" с фиксированными числовыми коэффициентами, получая единую составную величину — "прибыль", характеризующую проект.
22. Оценочные матрицы и их виды. Матрицы эффективности, полезности и риска и их применение в задачах принятия решений.
Оценочные матрицы служат для оценки ситуации.
Составляют матрицы для прогнозирования дальнейшего исхода и предугадывания рисков или полезности того или иного действия в исследовании.
Стратегия наименьшего возможного риска так же, как и предыдущая, ориентируется на худшую ситуацию, но не ту, которая дает наименьший эффект, а ту, которая сопряжена с наибольшим риском. В таких случаях по каждой строке матрицы риска выбирается (ri)max, а лучшим считается вариант, при котором этот максимальный риск оказывается наименьшим. Критерий, реализующий такой выбор, именуется критерием минимального риска, или критерием Сэвиджа.
МЕТОД ЭФФЕКТИВНОСТИ:
Вверх – уровень неопределенности.
23. Метод «дерева решений». Правила построения дерева и особенности применения.
"Дерево решений – это схематичное представление проблемы принятия решений"
С помощью этого метода можно принимать решения:
1. По социальным и макроэкономическим вопросам; 2. по развитию фирмы или в банковской сфере.
Деревья решений используются также для диагностики в медицине, экономике и бизнесе.
Основное отличие деревьев решений от методов распознавания образов и моделирования состоит в том, что проводимое исследование основывается на логических рассуждениях, а не на вычислениях. Деревья решений – это один из методов построения экспертных систем на основе правил вывода. Такие системы называются системами прямого логического вывода, так как мы начинаем с фактов, в результате приходим к тому или иному выводу.
Дерево решений позволяет представить проблему схематично и сравнить возможные альтернативы визуально
В наиболее простом виде дерево решений – это способ представления правил в иерархической, последовательной структуре. Основа такой структуры – ответы "Да" или "Нет" на ряд вопросов.