Лекция 1 (Вводная)
Тема1: ТиМпр как наука управлять
1.Теория и методы принятия решений для нт прогресса
Решения принимают все – инженеры, менеджеры, экономисты, домохозяйки и космонавты. Принятие решений – основа любого управления. Поэтому знакомство с современной теорией принятия решений необходимо всем, связанным с системами управления. А управляет каждый из нас – хотя бы самим собой.
Вначале рассмотрим теоретические основы и практические примеры применения технологии и процедур разработки и принятия управленческих решений. На примере типовой задачи принятия решения, например, о запуске в серию того или иного типа автомобиля - покажем проблемы, возникающие при принятии решений. Рассмотрим аналитические критерии принятия решений, а также – взвешенное голосование как один из методов экспертных оценок. Введем основные понятия теории принятия решений: лица, принимающие решения (ЛПР), порядок подготовки решения (регламент), цели и ресурсы, риски и неопределенности, критерии оценки решения. Обсудим реальные процедуры принятия решений и их математико-компьютерную поддержку.
Проследим роль принятия решений в работе ЛПР – при прогнозировании, планировании, управлении командой, координации и контроле.
Рассмотрим последствия принятия решений для научно-технического и экономического развития. Дадим ретроспективный анализ развития фундаментальных и прикладных исследований по ядерной физике, проанализируем развитие науки и техники во второй половине ХХ века, прежде всего математических методов исследования и информационных технологий, рассмотрим взаимодействие фундаментальной и прикладной науки.
Изучим вопросы принятия решений при стратегическом управлении. Основное внимание будет сосредоточено вокруг пирамиды планирования (миссия предприятия, стратегические цели, задачи и конкретные задания) и проблемы влияния горизонта планирования на принимаемые решения.
Важное место отведено подготовке и принятию решений при управлении инновационными и инвестиционными проектами. Рассмотрим инструменты инновационного и инвестиционного менеджмента на примере реального анализа дисконт-функции и характеристики финансовых потоков. Обсудим и исследуем проблему оценки погрешностей характеристик финансовых потоков в связи с проблемой горизонта планирования.
Закончим первый модуль анализом современных проблем принятия решений на основе информационных систем управления предприятием и контроллинга.
В дальнейших исследованиях рассмотрим научный инструментарий современной теории принятия решений.
Учет неопределенности в теории пр.
Вторая особенность ТиМПР состоит в необходимости учета способов описания неопределенностей в теории принятия решений. Исследуются основные шкалы (наименований, порядковая, интервалов, отношений, разностей, абсолютная). Основное требования к методам обработки данных состоит в инвариантности выводов относительно допустимых преобразований шкал. Выясним, какими средними величинами, в каких шкалах можно пользоваться.
Подробно рассмотрим вероятностно-статистические методы описания неопределенностей в теории принятия решений. Рассмотрим основы теории вероятностей, включая описание случайных величин и их распределений, и суть вероятностно-статистических методов принятия решений. Обсудим современное состояние прикладной статистики, типовые практические задачи и методы их решения, включая задачи описания данных, оценивания и проверка гипотез.
Познакомимся с новым, перспективным направлением - статистикой интервальных данных. Вслед за основными идеями асимптотической математической статистики интервальных данных рассматриваются задачи оценивания характеристик и параметров распределений, проверки гипотез. Отметим, что методы оценивания параметров имеют другие свойства, чем в классическом случае. Будет рассмотрен асимптотический линейный регрессионный анализ для интервальных данных, интервальный дискриминантный анализ, интервальный кластер-анализ и место статистики интервальных данных среди методов описания неопределенностей.
Ознакомимся с описанием неопределенностей при помощи теории нечеткости. Рассмотрим практические примеры, в частности, методику ценообразования на основе теории нечетких множеств. Рассмотрим статистику нечетких множеств. Нечеткие множества представлены как проекции случайных множеств, и продемонстрируем возможность сведения последовательности операций над нечеткими множествами к последовательности операций над случайными множествами.