Модели принятия решения — справочник студента

  • Использование методов принятия решений в условиях неопределенности при разработке обучающих систем для студентов экономических специальностей вузов
  • Суслова Татьяна Евгеньевна, магистрант;
  • Королева Ирина Юрьевна, кандидат технических наук, доцент
  • Волгоградский государственный технический университет

В современном мире деятельность различных фирм, предприятий, компаний, заводов и их сотрудников тесно связана с принятием решений. Решения принимаются ежедневно, примером могут служить выбор направления развития предприятия, способа автоматизации, типа выпускаемой продукции, оборудования, распределение задач в команде, выбор соисполнителя или кредитора и т. д. От того, насколько правильно и профессионально происходил выбор решения, зависит дальнейшее развитие фирмы, её деятельность и эффективность. Хорошую помощь руководителю при выборе варианта решения могут оказывать информационные системы, такие как Системы поддержки принятия решений.

Умение воспользоваться в работе системой подобного рода, правильно использовать предлагаемые ею результаты обработки данных основывается, в том числе, на знаниях алгоритмов принятия решений в общем и в экономике, в частности.

alt

Узнай стоимость своей работы

Бесплатная оценка заказа!

Оценим за полчаса!

На данный момент в ВУЗах важную роль играет обучение студентов младших курсов экономических специальностей основам экономико-математического моделирования процесса принятия решения.

Потребность в таком обучении возникла потому, что в настоящее время математическое моделирование занимает одно из ключевых мест среди методов исследования экономических систем и процессов.

Широкое распространение математического моделирования в экономике в значительной степени обусловлено развитием информационных инструментальных сред, которые позволяют переводить экономико-математические модели из классической символьной формы представления в компьютерную и, тем самым, предоставляют пользователю доступные и эффективные средства всестороннего анализа моделей, что для практической деятельности играет решающую роль.

Одним из основных направлений повышения эффективности обучения, усвоения информации и сокращения затрат на процесс обучения является разработка и использования автоматизированных обучающих систем (АОС).

АОС имеют множество преимуществ, таких как: интерактивное взаимодействие обучаемых и преподавателя в процессе обучения, возможность дистанционного обучения и повышение эффективности подготовки специалистов.

В данный момент на рынке программного обеспечения не представлены программные системы, которые бы совмещали в себе свойства автоматизированных обучающих систем и систем поддержки принятия решений, а также обеспечивали бы возможность обучения студентов основам экономико-математического моделирования и теории принятия решений в условиях неопределённости.

Предлагаются только системы поддержки принятия решений или СППР (DecisionSupportSystem) — компьютерные системы, которые путём сбора и анализа большого количества информации могут влиять на процесс принятия решений организационного плана в бизнесе и предпринимательстве.

alt

Узнай стоимость своей работы

Бесплатная оценка заказа!
Читайте также:  Теории личности. теория к. г. юнга - справочник студента

Оценим за полчаса!

С помощью СПРР можно проследить за всеми доступными информационными активами, получить сравнительные значения объёмов продаж, спрогнозировать доход организации при гипотетическом внедрении новой технологии, а также рассмотреть все возможные альтернативные решения.

Примерами таких систем могут служить «СППР Выбор» (ДТК СОФТ), «СППР Эксперт» (LaboratoryVnigeosysremofGeoinformatics), «Император 3.1» (Нейросплав), «MPRIORITY» (Абакаров А. Ш.).

Но данные приложения не предназначены для учебных целей.

Предлагаемая обучающая система «Использование методов принятия решений в условиях неопределённости в экономике» должна совмещать в себе простоту и функциональность, быть ориентирована на студентов первого курса, у которых ещё недостаточно знаний и опыта для работы в сложных программных системах. Также она предназначена для того, чтобы помочь студентам понять прикладную область базисных знаний по теории принятия решений в экономике.

Задача принятия решений вусловиях неопределённости

Прежде чем говорить о процессе принятия решений в условиях неопределённости, необходимо сформулировать определение задачи принятия решений.

Главной задачей, которую приходится разрешать при принятии решения, является выбор альтернативы, наилучшей для достижения некоторой цели, или ранжирование множества возможных альтернатив по степени их влияния на достижение этой цели [9].

Под целью понимается идеальное представление желаемого состояния или результата деятельности. Субъектом всякого решения является лицо принимающее решение (ЛПР).

Необходимость выбора вызвана какой-либо проблемной ситуацией, в которой имеются два состояния: желаемое и действительное, а способов достижения желаемой цели-состояния — не менее двух.

Таким образом, у человека в такой ситуации есть некоторая свобода выбора между несколькими альтернативными вариантами [2, с. 20]. Каждый вариант выбора (выбор альтернативы) приводит к результату, который называется исходом. В общем, случае задачу принятия решений можно разделить на несколько основных этапов:

  1. 1)     постановка проблемы;
  2. 2)     выявление альтернатив;
  3. 3)     выбор лучшей альтернативы или альтернатив;
  4. 4)     внедрение решения в практику;
  5. 5)     проверка результата.
  6. Неопределённость — это неполнота или недостоверность информации об условиях реализации решения, наличие фактора случайности или противодействия.

Говорят, что решение принимается в условиях неопределённости тогда, когда невозможно оценить вероятность результатов.

Это возможно в том случае, когда учитывающиеся при принятии решения факторы настолько новы и сложны, что невозможно получить достаточно релевантной информации, которая помогает объективно определить вероятность, либо в том случае, когда ситуация не подчиняется известным закономерностям.

Поэтому вероятность определённого последствия невозможно предсказать с достаточной степенью достоверности. Неопределённость характерна для тех решений, которые принимаются в быстро меняющихся условиях [7, с. 55].

Примерами задач принятия решения в условиях неопределённости могут служить: выбор направления развития предприятия, выбор варианта производимого товара, выбор банка для вклада или кредита, выбор проекта электростанции.

Классификация задач принятия решений

На рисунке 1 представлена классификация задач принятия решений в разрабатываемом обучающем комплексе будут рассмотрены однокритериальные ЗПР в условиях риска и неопределённости. В однокритериальных ЗПР сформулирована одна цель (критерий) относительно которого принимается решение.

Данный тип задач принятия решений был выбран потому, что однокритериальные задачи принятия решений широко применяются в решении экономических задач и этот метод наиболее прост и нагляден для понимания студентами младших курсов экономических специальностей, которые ещё не обладают достаточными знаниями в области математического анализа.

Модели принятия решения - Справочник студента

Рис. 1. Классификация задач принятия решений

  • Математическая модель принятия решений
  • Для построения математической модели принятия решения необходимо задать следующие три множества:
  • 1)            X — множество допустимых альтернатив;
  • 2)            Y — множество возможных состояний среды;
  • 3)            A — множество возможных исходов.
  • Всегда предполагается, что множество X содержит не менее двух альтернатив — иначе надобность в принятии решения отпадает.

Каждой паре (x, y), где xX и yY, соответствует определённый исход aA. Другими словами, существует функция F: XYA, которая называется функцией реализации. Функция реализации каждой паре вида (альтернатива, состояние среды) ставит в соответствие определяемый ею исход.

Набор объектов < X, Y, A, F> составляет реализационную структуру задачи принятия решения. Реализационная структура отражает связь между выбираемыми альтернативами и исходами. Реализационная структура задачи принятия решения составляет её первую компоненту. Вторая компонента ЗПР это — оценочная структура. Приведём пример задания оценочной структуры.

Например, если принимающий решение может оценить эффективность каждого исхода aA некоторым числом (а), то оценочная структура задаётся в виде пары < А, >, где : AR; при этом  называется оценочной функцией [8, с. 132].

Методы принятия решений вусловиях неопределённости

На рисунке 2 представлены методы принятия решений в условиях неопределённости.

Модели принятия решения - Справочник студента

Рис. 2. Методы принятия решения в условиях неопределённости

Метод системных матриц применяется тогда, когда задано дискретное множество оценок вариантов при различных условиях [6, c. 117].

Метод минимизации риска используется в тех случаях, когда заданные вероятностные или статистические характеристики и требуется минимизировать вероятность неправильного решения.

Методы комбинаторной аппроксимации применяются, если заданы «графовые предпочтения» между вариантами [2, с. 97].

  1. Если неопределённость задана вероятностью или статистически, то для принятия решений используется метод вероятностно статистических гипотез.
  2. В ходе исследований различных методов решения задач принятия решений было выяснено, что оптимальным методом является метод системных матриц и при помощи этого метода будет производиться расчет задачи студента в разрабатываемом обучающем комплексе.
  3. Данный метод был выбран, потому что в задачах принятия решений в условиях неопределённости отсутствует информация о полной совокупности характеристик и оценок вариантов, а известен только дискретный ряд оценок в пространстве «варианты — условия», что означает принятие решений, если задано дискретное (обычно конечное) множество оценок вариантов при различных условиях.
  4. Цель изадачи разработки

Для того чтобы увеличить наглядность применения средств автоматизированных информационных технологий в деятельности специалиста по менеджменту, было принято разработать клиент-серверную автоматизированную обучающую систему. Разрабатываемая система будет реализована как веб-приложение.

  • Данная система позволит:
  • 1)            Представить пользователям обучающий материал; В виде текстовой информации (лекций).
  • 2)            Получить от пользователя данные по решаемой задаче (условие задачи, список условий и альтернатив в текстовом виде, заполнить матрицу, составленную из условий (столбцы) и альтернатив (строки) системными оценками в числовом виде);
  • 3)            Представить возможность моделирования и решения задачи пользователя;
  • 4)            Получить выводы и диаграммы (круговые диаграммы показывающие какая альтернатива при каком условии более выигрышна) по задаче;
  • 5)            Предоставит возможность проводить контроль знаний студента за счёт тестирования и вести электронный журнал;
  • 6)            Для преподавателя имеется возможность добавления и изменения обучающего материала и контрольных тестов и создание отчётов об успеваемости студентов.
  • Для обучения будут использоваться простые однокритериальные задачи принятия решений в условиях неопределённости примером такой задачи может служить выбор банка для вклада или кредита.
  • Архитектура разрабатываемой системы
  • Архитектура обучающей системы представлена на рисунке 3 и включает следующие модули:
  • 1)                 модуль представления — в данном программном модуле будет реализовываться алгоритмы, обеспечивающие создание, удаление, изменение преподавателем обучающего материала, а также просмотр и изучение обучающего материала студентом;
  • 2)                 модуль визуализации алгоритмов принятия решений — в этом модуле представлены алгоритмы, обеспечивающие моделирование и расчёт индивидуальной задачи студента, составления выводов и диаграмм по задаче, сохранение работы студента в файл в виде протокола, а также обеспечение демонстрационного режима работы (в нём показан алгоритм работы с системой на основе решения готовой задачи);

3)                 модуль тестированияданный обеспечивает возможность преподавателю создавать, удалять и редактировать вопросы для тестирования обучающихся.

Студентам предоставлена возможность проверить знания полученные в ходе работы с обучающим комплексом, после прохождения теста на экран пользователю выводится отчёт о пройденном тесте — процент правильных ответов, количество ошибок, если была допущена ошибка, то правильные ответы и указания для повторения того теоретического материала, в котором было допущена большая часть ошибок.

Модели принятия решения - Справочник студента

Рис. 3. Архитектура разрабатываемой системы

Заключение

В работе была рассмотрена актуальность и необходимость создания автоматизированных обучающих систем поддержки принятия решений в области экономики. Была проведена классификация задач принятия решений. Также была изучена математическая модель принятия решений и основные методы решения задачи принятия решений в условиях неопределённости.

Была поставлена цель разработать автоматизированную обучающую систему «Использование методов принятия решений в условиях неопределённости в экономике». Для достижения данной цели была приведена архитектура обучающего комплекса, она представлена на уровне модулей. Также определены требования к системе и её функциям.

Литература:

  1.                Андрейчиков, А. В. Анализ, синтез, планирование решений в экономике / А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. — Москва: Финансы и статистика, 2004. — 368 с.
  2.                Блюмин, С. Л. Модели и методы принятия решений в условиях неопределённости: [монография] / С. Л. Блюмин, И. А. Шуйкова. — Липецк: ЛЭГИ, 2000. — 138 с.
  3.                Влацкая, И. В. Разработка системы поддержки принятия решений в условиях неопределенности на основе игрового моделирования / И. В. Влацкая, М. Ю. Нестеренко, П. Н. Полежаев // Вестник Оренбургского государственного университета. — 2011. — N 5, май. — С. 138–145.
  4.                Гринева, Н. В. Экономико-математическое моделирование: математическое моделирование микроэкономических процессов и систем: учебное пособие / Н. В. Гринева. — Москва: Финакадемия, 2008. — 104 с.
  5.                Евланов, Л. Г. Теория и практика принятия решений / Л. Г. Евланов; Академия народного хозяйства при Совете Министров СССР. — Москва: Экономика, 1984. — 175 с.
  6.                Козлов, В. Н. Системный анализ и принятие решений: учебное пособие / В. Н. Козлов. — Санкт-Петербург: Изд-во СПбПГУ, 2009. — 223 с.
  7.                Прохорова, М. П. Теория принятия решений в менеджменте: учебное пособие / Прохорова М. П. — Нижний Новгород: ВГИПУ, 2011. — 71 с.
  8.                Розен, В. В. Математические модели принятия решений в экономике: учеб. пособие для студентов вузов / В. В. Розен. — Москва: Высшая школа [и др.], 2002–401 с.
  9.                Тоценко, В. Системы поддержки принятия решений — ваш инструмент для правильного выбора: Украинский академик — о формальных методах решения задачи выбора [Электронный ресурс] / Тоценко Виталий. — Режим доступа: http://old.computerra.ru/1998/262/1520/
  10.            Черткова, Е. А. Визуальное моделирование модуля генерации учебно-тренировочных заданий для компьютерной обучающей системы / Е. А. Черткова, В. С. Карпов // Дистанционное и виртуальное обучение. — 2012. — № 11. — С. 26–36.
Читайте также:  Равновесие трёх фаз - справочник студента

Источник: https://moluch.ru/archive/103/23943/

Как принимать качественные решения на основе данных

Модели принятия решения - Справочник студента

Варвара Гранкова / Ведомости

Хорошая привычка для того, кто принимает решения: примите решение заранее. Ключом к процессу принятия решений должно стать заблаговременное определение контекста решения. Это нужно делать еще до того, как вы приступите к поиску данных.

Этому навыку обычно не учат на курсах по обработке и анализу данных. Чтобы овладеть им, нужно изучить социальные науки и науки об управлении. Очень жаль, что они не преподаются там, где они больше всего нужны, т. е. в сфере управления проектами с использованием данных.

Даже в статистике, которая считается наукой о принятии решений в условиях неопределенности, большинство упражнений для студентов уже имеют заранее заданный контекст. Профессор обычно предлагает гипотезу за студента или формулирует вопрос таким образом, что имеется только один верный ответ.

Там, где есть правильный ответ, руководителю остается просто двигаться по определенному пути.

Многие руководители полагают, что, когда они смотрят на статистику, формируют мнение и приводят решение в исполнение, их действия основываются на данных. Но такое решение в лучшем случае можно назвать «вдохновленным данными».

Вдохновленный данными процесс принятия решений – это процесс, при котором мы слегка касаемся каких-то показателей, доходим до переломного момента в наших эмоциях и затем делаем выбор. Рядом с решением фигурировали какие-то числа, но эти числа не определяли решение. Решение родилось совсем иначе.

Все это время оно уже на самом деле было и определялось неосознаваемыми предубеждениями человека, который его принимал.

Одна из главных проблем с принятием решений, вдохновленных данными, – склонность к подтверждению своей точки зрения. Лица, принимающие решения, по-разному будут воспринимать факты в свете уже имеющихся убеждений.

Если вы свободно можете сменить цель после того, как узнаете, что покажут данные, то подсознательно именно так и поступите.

Чтобы решить эту проблему, нужно установить цель заранее и противостоять искушению сменить ее постфактум.

Вот почему специалисты по поведенческой экономике обучены устанавливать критерии решений заранее, еще до поступления информации.

Многие из нас крепко усваивают эту стратегию в качестве прочно сидящей в голове привычки, поскольку она лучшее противоядие от склонности к подтверждению имевшейся точки зрения.

Скажем, мы можем спросить себя, какова наибольшая сумма денег, которую я готов заплатить за билет, еще до того, как узнаем цены.

Оставляя критерии решения открытыми, вы вольны использовать данные избирательно, чтобы подтвердить уже сформировавшийся глубоко внутри вас выбор. Вы просто используете данные, чтобы чувствовать себя увереннее, приняв решение, которое вы бы и так приняли. Большинство людей поступают именно так.

Еще одна человеческая слабость, которой нужно избегать, – эффект IKEA, когда вы слишком высоко оцениваете что-то по той причине, что вложили в это свои усилия. Проще говоря, если люди инвестируют время в проект, они с очень большой вероятностью начнут любить свое детище.

И тот факт, что это детище может оказаться плохим и никому не нужным, не изменит их восприятия. Они начнут вести внутренний торг, говоря себе: «Но ведь показатели нового прототипа не настолько уж плохи, я все еще могу выпустить это…» Чтобы не пасть жертвой этих эффектов и на самом деле использовать данные для принятия решений, важен порядок.

Вам нужно задать контекст решения заранее. И  первая часть этого процесса – определить, что вы планируете делать в условиях отсутствия новых данных. Что вы купите, запустите, улучшите, продолжите или не купите, не запустите, не улучшите, не продолжите по умолчанию? Это называется действиями по умолчанию.

Этот метод будет работать в том случае, если вы определитесь, какие шаги кажутся вам наименьшим злом в условиях полного неведения.

Выбор действий по умолчанию – сложная задача.

Вы спрашиваете себя: «Если я не увижу больше никаких новых данных, кроме тех, которые уже видел, что я буду делать?» Ответ на этот вопрос требует сильного характера – на откуп данным такое не отдашь.

Вам нужно серьезно подумать об имеющейся проблеме и дать честный ответ на вопрос: «Что я буду делать, если буду вынужден принять решение прямо сейчас?»

Например: «Вот новое лекарство или новая система машинного обучения. Я не знаю, работает ли оно. Должен ли я по умолчанию принять решение об использовании или нет?» Большинство людей ответят отрицательно.

Как только вы определились с вашими действиями по умолчанию, вы можете свободно начать думать о данных. Но даже после этого первым шагом не должен быть их сбор и анализ. Нужно подумать, как вы будете реагировать на данные, когда они появятся. Какими они должны быть, чтобы заставить вас отказаться от вашей стратегии по умолчанию? Вы должны представить разные реальные последствия.

Определите, является ли ваш выбор по умолчанию правильным для каждого из них, а затем создайте метрику, которая подскажет вам, в какой же из реальностей вы находитесь. Наконец, вам стоит обдумать, какого уровня значимости должны быть свидетельства, которые могли бы заставить вас отказаться от выбора по умолчанию, и какова будет ваша терпимость к риску.

Только после этого можно браться за статистику.

Источник: https://www.vedomosti.ru/management/articles/2019/08/06/808219-prinimat-kachestvennie-resheniya

Модели и методы принятия решений

1. Организационные решения.

Человека можно назвать менеджером тогда, когда он принимает организационные решения и реализует их через других людей, учитывая при этом их собственные цели и интересы. Принятие решения, как и обмен информацией, является основной составляющей любой управленческой деятельности.

Решение — это выбор наиболее приемлемой альтернативы из возможного многообразия вариантов.

Организационное решение — это выбор, который делает руководитель, чтобы выполнить свои обязанности, определенные его должностью. Цель организационного решения — обеспечение последовательного движения организации к намеченным целям.

Организационные решения бывают запрограммированными и незапрограммированными. Запрограммированными решениями являются те, которые сопутствуют получению результата, и определены некоторой, уже отработанной последовательностью шагов, решений или действий. Незапрограммированные решения — те, которые возникают вследствие новой необычной ситуации.

  • Компромисс — соглашение, достигнутое путем приемлемых взаимных уступок.
  • Интуитивное решение — выбор, сделанный только на основе ощущения, озарения.
  • Решения, основанные на суждениях — это выбор, основанный на знаниях или в соответствии с накопленным опытом.

Существует несколько разновидностей решений, типичных для сферы управления: 1.

В процессе планирования принимаются следующие решения: решение о сверхзадаче и природе бизнеса; о целях; о взаимодействии с внешним окружением; о стратегии и тактике, которые выбираются организацией для достижения поставленных целей. 2.

В процессе организации деятельности компании принимаются следующие решения: о структурировании работы организации; о координации функционирования различных блоков; о распределении полномочий между руководителями подразделений; о структуре организации при изменении внешнего окружения. 3. В процессе мотивации персонала принимаются следующие решения: о потребностях подчиненных; об удовлетворении их потребностей; о производительности работы подчиненных и об их удовлетворенности работой.

4. В процессе контроля принимаются следующие решения: об измерении результатов работы; об оценке этих результатов; о том, насколько достигнуты цели организации; о корректировке целей.

Рациональное решение — это решение, которое основывается на базе аналитического процесса, и часто не зависящее от предшествующего опыта.

2. Этапы решения проблем.

Диагностирование сложной проблемы — это осознание и установление причин затруднений и имеющихся возможностей их преодоления.

К признакам наличия проблем в организации относятся: низкая прибыль; относительно малый сбыт продукции; низкая производительность труда и качество продукции; чрезмерные издержки в производственном процессе, различные конфликты в организации и большая текучесть кадров.

Выявление этих симптомов позволяет определить общие проблемы в данной организации. Для более детального анализа существующих проблем необходимо собрать предварительную информацию, касающуюся состояния внешней и внутренней среды организации.

.

Причины затруднений чаще всего зависят от конкретной ситуации и конкретных руководителей: возможно, это недостаточное количество работников необходимой квалификации; отсутствие прогрессивной технологии как руководства различными процессами, связанными с функционированием организации, так и непосредственно производственным процессом; острая конкуренция; иногда даже действующие законы и нормативные акты в данной стране.

Формулировка набора альтернатив или альтернативных решений является принципиально важным моментом. Очень часто непродуманные немедленные действия приводят к усугублению данной проблемы.

Желательно выявить максимум возможных действий, которые помогли бы решить данную проблему, а затем проранжировать возможные действия по своей эффективности и реализуемости.

Рассмотрим процесс анализа альтернатив:

а) если проблема была определена правильно, альтернативы тщательно взвешены, и им дана обоснованная оценка, принять решение относительно просто.

б) если проблема оказалась весьма сложной, и возможные альтернативы не отвечают оптимальному (желательному) результату, в этом случае значительную роль играет имеющийся опыт в данной области деятельности.

Решение окажется более оптимальным, если оно будет согласовано с теми, кого непосредственно затрагивает, или с теми, кто помогал в подготовке принятия данного решения. В связи с этим, для успешной реализации любого значимого решения целесообразно привлекать к его выработке наибольшее количество сотрудниковорганизации.

После того, как решение принято, и начало осуществляться, обязательно необходимо установление обратной связи. Система контроля необходима для обеспечения оптимального исполнения данного процесса или действия. Обратная связь позволяет руководителю частично корректировать принятое решение, и способствовать его лучшей реализации.

Оценка результатов реализации решений позволяет учесть имеющийся опыт просчетов и недостатков в последующей работе.

Существуют другие факторы, влияющие на принятие решений.

Личностные оценки руководителем важности данной проблемы часто содержат субъективные суждения. Каждый человек обладает своей системой оценки, которая определяет его действия, и влияет на принимаемое решение. Подход к принятию управленческих решений чаще всего основано на определенной системе ценностей.

В связи с этим, руководитель, который во главу своей деятельности ставит максимизацию производительности труда любыми средствами, часто забывает о проблемах организации оптимального, эффективного процесса работы сотрудников.

Это может выражаться в отсутствии должных условий труда, возможностей для отдыха, хорошего дизайна рабочих помещений.

На принятие решений влияют поведенческие ограничения, то есть факторы, затрудняющие межличностные и внутриорганизационные коммуникации.

Например, часто руководители по-разному воспринимают существование и серьезность проблемы. Они могут по-разному воспринимать ограничения и альтернативы.

Нередко это ведет к возникновению различных конфликтов между ними в процессе принятия и реализации решений.

В организации все решения, как правило, взаимосвязаны. Часто важное решение базируется на предшествующих нескольких решениях, и в свою очередь, создает альтернативы для принятия последующих решений.

Эта способность видеть взаимосвязь решений является одним из главных критериев выбора и назначения руководителей высшего звена.

Менеджеры, обладающие такой способностью, часто являются кандидатами на повышение по службе.

3. Методы анализа и решения проблем.

Модели и методы принятия решений.

Умение принимать решения необходимо для реализации управленческих функций, поэтому процесс принятия решений является основой теории управления.

Как наука, это направление зародилась в Англии, во время Второй мировой войны, когда группа ученых получила задние на решение сложной военной проблемы — оптимального размещения различных подразделений гражданской обороны и огневых позиций своей армии.

В 50-х годах эта теория была модернизирована, и стала применяться для решения проблем гражданской промышленности.

Ее отличительными особенностями являются: 1. Использование научного метода, то есть наблюдение, формулировка гипотезы, подтверждение достоверности гипотезы. 2. Системная ориентация.

3. Использование различных моделей.

Процесс моделирования часто применяется при решении сложных проблем в управлении, так как позволяет избежать значительных трудностей и издержек при проведении экспериментов в реальной жизни.

Основой моделирования является необходимость относительного упрощения реальной жизненной ситуации или события, вместе с тем это упрощение не должно нарушать основных закономерностей функционирования изучаемой системы.

Типы моделей: физическая, аналоговая (организационная схема, график), математическая (использование символов для описания действия или объектов).

Процесс построения моделей состоит из нескольких этапов: постановка задачи; построение модели; проверка модели на достоверность описания данного процесса, объекта или явления; применение модели; обновление модели в процессе исследования или реализации.

Эффективность модели может быть снижена за счет ряда потенциальных погрешностей, к которым можно отнести недостоверные исходные допущения, информационные ограничения, непонимание модели самими пользователями, чрезмерная стоимость создания модели и т.п.

Часто при моделировании применяется теория игр. Она первоначально разрабатывалась военными, чтобы учесть возможные действия противника. В бизнесе она применяется при моделировании поведения конкурента, особенно часто в связи с проблемами изменения ценовой политики.

Модель теории очередей ( модель оптимального обслуживания). Эта модель используется для определения оптимального числа каналов обслуживания по отношению к потребностям в этих каналах.

Модель управления запасами. Эта модель часто используется для оптимизации времени исполнения заказов, а также для определения необходимых ресурсов и площадей для хранения той или иной продукции. Цель этой модели — свести к минимуму отрицательные последствия при накоплении или дефиците тех или иных запасов продукции или ресурсов.

Читайте также:  Постоянная больцмана - справочник студента

Модель линейного программирования. Эта модель применяется для определения оптимального распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих между собой потребностей.

Имитационное моделирование. Часто применяется в ситуациях слишком сложных для использования математических методов (маркетолог может создать модель модификации покупательских потребностей в связи с изменением цен товаров на рынке, и их дизайна).

Экономический анализ является одной из форм моделирования. Примером может служить экономический анализ эффективности той или иной фирмы.

Количественные методы прогнозирования.

Их можно использовать для прогнозирования, когда деятельность фирмы в прошлом имела определенные тенденции, которые можно и необходимо продолжить в будущем, а информации для выявления тенденций в рассматриваемом периоде прогнозирования недостаточно.

Одним из методов такого прогнозирования является анализ временных рядов. Он основан на допущении, что на закономерностях прошлого можно прогнозировать будущее. Этот метод выявляет тенденции прошлого и проецирует их в будущее.

Причинно-следственный метод применяется в ситуациях, когда имеется несколько неизвестных. Это исследование статистической зависимости между рассматриваемым фактором и другими переменными.

Другие качественные методы прогнозирования.

Мнение жюри. Его суть состоит в соединении и усреднении мнений экспертов в данной области.

Метод исследования информации сбытовиков, то есть когда торговые агенты на основе своего опыта предсказывают спрос на определенном целевом рынке.

Модель ожиданий. Она базируется на опросе потребителей и обобщении их мнений.

Метод Дельфи. Суть его заключается в том, что эксперты заполняют специальные опросники по рассматриваемой проблеме. Каждый из них индивидуально формирует свой прогноз.

Затем эти прогнозы передаются всем экспертам, принимающим участие в обсуждении. Они знакомятся с мнением коллег. и возможно, корректируют свой предшествующий прогноз на базе новых идей или информации.

Эта процедура повторяется три-четыре раза, пока в конечном итоге все эксперты не придут к единому мнению.

4. Как проводить совещания.

  1. Несколько правил проведения совещаний:
  2. — руководитель опрашивает каждого участника относительно обсуждаемых проблем; — проблема заносится в общий список и нумеруется; — список вывешивается на видном месте; — все высказываются беспрепятственно и свободно;
  3. — если процесс проходит малоактивно, лучше перенести его на другой день.
  4. Круговая система проведения заседания:
  5. — выделяются подгруппы по три-четыре человека; — каждый записывает две-три идеи на карточке; — происходит обмен карточками; — каждый дополняет и развивает идеи других; — после трех-четырехкратного обмена каждая подгруппа составляет свой сводный перечень идей;
  6. — все отчитываются о работе в подгруппах.
  7. Определение приоритетов:

Источник: https://www.examen.ru/add/manual/school-subjects/social-sciences/economics/osnovyi-menedzhmenta/modeli-i-metodyi-prinyatiya-reshenij/

Научная электронная библиотека Монографии, изданные в издательстве Российской Академии Естествознания

Моделью называется представление объекта, схемы или идеи в некоторой форме, отличной от самого оригинала. Причин использования моделей (вместо непосредственного взаимодействия с реальной действительностью или проведения экспериментоc) три.

Первая из них – это сложность многих реальных ситуаций, в результате которой анализ последних по сложности превышает возможности человека. А с помощью модели ситуация может быть предельно упрощена за счет устранения не относящихся к делу или малозначащих данных.

Вторая причина связана с необходимостью анализа такой ситуации, которой пока в реальной действительности нет, но которая будет или не будет создана в будущем в зависимости от результатов этого анализа.

Моделирование является единственным способом «увидеть» варианты будущего, определить и оценить их возможные последствия. Третья причина проистекает из невозможности проведения натурных экспериментов, когда они желательны.

Эксперимент – это изучение реальной действительности, в которую вводятся дополнительные условия, существенно меняющие ситуацию; после окончания эксперимента данные условия отменяются. Когда провести эксперимент не представляется возможным, на помощь может прийти моделирование [4].

Существуют три базовых типа моделей:

1. Физическая модель представляет то, что исследуется с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы. (например, уменьшенная фактическая модель завода, уменьшенный чертеж). Такая физическая модель упрощает визуальное восприятие и помогает решить фактические проблемы.

2. Аналоговая модель представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой (например, график, иллюстрирующий соотношения между объемом производства и издержками, организационная схема предприятия).

3. Математическая модель использует цифровые значения, символы для описания свойств или характеристик объекта или события.

Построение модели, как и управление, является процессом. Основные этапы такого процесса [36]:

  • постановка задачи. Построение модели, способной обеспечить правильное решение управленческой проблемы, состоит в верной постановке задачи.
  • построение модели. Разработчик должен определить главную цель модели, какие выходные нормативы или информацию предполагается получить, используя модель и непосредственно создать модель.
  • проверка модели на достоверность. Проверка заключается в определении степени соответствия модели реальному миру.
  • применение модели. Модель нельзя считать успешно выстроенной, пока она не принята, не понята и не применена на практике. Основная причина недоиспользования моделей заключается в том, что руководители опасаются или не понимают, как их применить.
  • обновление модели. Руководство может обнаружить, что форма выходных данных не ясна, желательны дополнительные данные или цели организации изменяются таким образом, что это влияет на критерии принятия решений, следовательно, модель нужно соответствующим образом модифицировать.

В современной научной литературе выделяют модели принятия решений, представленные в табл. 7.1.

Таблица 7.1

Классификация моделей принятия решений

Виды моделей принятия решений Характеристика моделей
1 2
Теория игр метод моделирования оценки воздействия принятого решения на конкурентов. Теория игр полезна, когда необходимо определить важные и требующие учета факторы в ситуации принятия решений в условиях конкурентной борьбы
Модель линейного программирования используется для нахождения оптимального способа распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих потребностей
Модель управления запасами поддержка большого количества запасов предупреждает их нехватку, но замораживание средств ведет к снижению рентабельности их использования. Предназначение данной модели – нахождение оптимального соотношения объемов запасов и затрат, связанных с ними, а также времени размещения заказов на ресурсы и их количество
1 2
Платежная матрица метод, который может оказать помощь руководителю в выборе одного из нескольких вариантов решений. Метод платежной матрицы применяется, когда требуется определить, какая альтернатива способна внести наибольший вклад в достижение целей.
Модель оптимального обслуживания, или модель теории очередей используется для нахождения оптимального количества каналов обслуживания в сравнении с необходимостью. Например, определение необходимого числа кассиров, которые обслуживают очередь клиентов в банк. Модели очередей снабжают руководство инструментом определения оптимального числа каналов обслуживания, которые необходимо иметь, чтобы сбалансировать издержки в случаях чрезмерно малого или большого их количества
Дерево решений внешне напоминает «дерево целей». Используется для выбора из имеющихся вариантов наилучшего направления действий. Можно использовать в тех ситуациях, что и модель платежной матрицы. Здесь подразумевается, что данные о результатах, вероятности и т.п. не влияют на все последующие решения. Но дерево решений можно построить под более сложную ситуацию, когда результаты одного решения влияют на последующие решения
Имитационное моделирование имитация применяется в случаях, слишком сложных для математических методов. Это может быть вызвано чрезмерно большим числом переменных, трудностью математического анализа, особенностями зависимостей между переменными или высоким уровнем неопределенности

Проблемы моделирования состоят в следующем: недостоверные исходные допущения, информационные ограничения, страх пользователей, чрезмерная стоимость.

В литературе встречаются разные классификации методов решений. Так, С.В. Добров выделяет метод экстраполяции, моделирование и метод экспертных оценок. П.В. Шеметов обозначил формальный метод, эвристический, метод экспертных оценок. Н.И. Кабушкин все методы принятия решений объединил в три группы: неформальные (эвристические); коллективные; количественные (табл. 7.2).

Таблица 7.2

Классификация методов принятия решений

Виды методов принятия решений Характеристика методов
Неформальные методы подразумевают поиск менеджером наиболее приемлемого решения, базируясь на собственных практических знаниях, убеждениях, субъективных суждениях. Данные решения зачастую принимаются быстро, но также высока вероятность выбора неоптимального варианта
Коллективные методы принятия решений коллективный метод представляет собой принятие решения группой лиц – сотрудников организации. При подборе сотрудников учитываются способности творчески мыслить и предлагать нестандартные решения, образованность, обладание практическим опытом, умение генерировать идеи, предлагать их и защищать Метод номинальной групповой техники. Члены группы изначально излагают свои предложения по решению проблемы самостоятельно и независимо от других. Каждый участник докладывает свой проект, который рассматривается, но не обсуждается. Затем каждый член группы оценивает предложенные проекты. Проект, набравший наибольшее количество баллов, принимается за основу решения
Метод Дельфи. Члены группы независимо и анонимно отвечают на детально сформулированный перечень вопросов по рассматриваемой проблеме. Все ответы собираются, и на их основе составляется интегральный документ, содержащий все предлагаемые варианты решений, который доводится до всех участников. На основании этого мнение сотрудников может измениться. Данный процесс повторяется вплоть до достижения согласованного решения
Метод мозговой атаки. Каждый член группы предлагает самые различные идеи по поводу решения проблемы. На данном этапе критика и оценка отсутствуют. В дальнейшем идеи централизованно анализируются и структурируются по определенным параметрам. Данные идеи могут модифицироваться вплоть до приобретения прикладного характера
Количественные методы   оптимальное решение определяется с помощью использования экономико-математических методов

Источник: https://monographies.ru/en/book/section?id=6598

Теории и модели принятия решений — MN1405: Управленческие решения — Бизнес-информатика

Материал предоставлен https://it.rfei.ru

Модель приращений была создана для выработки политических решений. В реальной жизни консенсус относительно главных целей между мощными группами лиц, принимающих решения, почти невозможен. Кроме того, почти невозможно однозначно оценить и последствия действий. Согласия можно достичь только в отношении маленьких шагов и улучшений.

Поэтому решающие политические изменения, даже если они кажутся очень нужными, остаются вне обсуждения. Участники поиска решения ищут только такие цели и средства, которые находятся в знакомой области. Модификация существующего положения осуществляется малыми шагами. Нет окончательного решения, а только постоянные новые корректировки.

Фазы процесса включают:

  • формулировку исходной проблемы,
  • попытки решения проблемы,
  • исключение ошибок и слабых сторон и переформулирование проблемы.

В принципе, процесс идет методом проб и ошибок с обратной связью.

Конкретным примером применения такой модели могут служить многолетние переговоры между СССР и США по проблеме ограничения стратегических наступательных вооружений.

Конфликтная модель решений исходит из того, что серьезные решения связаны с такими чувствами, как ненависть, страх, ревность, раздражение, и прежде всего со стрессом.

Доказано, что для оптимального поведения лица, принимающего решения, стресс должен быть на среднем уровне.

При очень низком стрессе ЛПР пренебрегает поиском информации, а при слишком сильном стрессе ЛПР отступает перед издержками и принимает эмоциональное решение или вообще не принимает никакого. Лицо, принимающее решение, осознанно или неосознанно ставит следующие вопросы:

  • возникнут ли серьезные риски, если не делать ничего? Если нет, то целесообразно бесконфликтное ничегонеделание;
  • возникнут ли серьезные риски, если что-то будет изменено? Если нет, то целесообразно бесконфликтное маржинальное изменение;
  • реалистично ли надеяться найти лучшее решение? Если нет, то целесообразно переложить ответственность за решение на других (defensive avoidance);
  • есть ли в наличии достаточно времени, чтобы найти информацию и подумать? Если нет, то возникает экстремальная стрессовая ситуация (hypervigilance), которая ведет к ближайшему приемлемому решению. Оптимальный результат получается, когда на все приведенные вопросы следует ответ «да», т.е. имеет место средний стресс (vigilance). В этом случае ЛПР мотивировано тщательно собрать и переработать необходимую информацию.

Политическая модель решений исходит из того, что участниками политической системы являются все действующие лица организации, которые вовлечены в процесс целеполагания. Поскольку они имеют, как правило, различные интересы, они имеют и различные целевые ожидания, т.е. ставят различные требования к организации, что неизбежно ведет к конфликтам.

В модели различают два вида действующих лиц:

  • ядро – группа лиц, которая по закону или по договору легитимирована ответственно определять цели организации (например, совет директоров концерна);
  • группы-сателлиты, которые влияют на процесс целеполагания (например, совет трудового коллектива).

Цели организации устанавливаются в процессе переговоров между членами организации. За этим процессом следует процесс контроля, в результате которого вырабатываются специфические частные цели, и процесс обучения, в котором цели корректируются применительно к изменениям внешней среды.

Эти процессы не обеспечивают симметричного учета интересов всех участников. Определенные группы, как правило, ядро, формально легитимированы устанавливать цели.

Однако на их решения в зависимости от реального распределения власти в организации может оказываться заметное влияние, в результате которого другим группам делаются определенные уступки.

Модель организованной анархии была разработана на основе анализа процессов принятия решений в вузах как типичных представителях организованных анархий, которые характеризуются:

  • несовместимыми и нечетко определенными целями;
  • неясными/нечеткими причинами проблем, технологиями, условиями окружающей среды, последствиями действий;
  • недостаточной интерпретацией развития прошлого;
  • нечеткой компетенцией и отсутствием преемственности лиц, принимающих решения. Последнее относится скорее не к российским, а к европейским и американским вузам.

В организованных анархиях процесс принятия решений часто осуществляется по модели «мусорной урны», в которую стекаются следующие потоки:

  • проблемы – интересы, требования и претензии внутренних и внешних (по отношению к организации) групп;
  • решения – используется потенциал возможностей решения (идеи, технологии, продукты), которые развиваются вне зависимости от реальных проблем;
  • поводы для решений – ситуации, в которых должны быть приняты некие решения;
  • участники – действующие лица, которые вносят свой вклад в определение проблемы и альтернатив ее решения.

Процесс решений в модели «мусорной урны», как правило, включает следующие фазы:

  • определения проблемы – идентифицируются четыре вышеназванных потока;
  • переговоров – поиск коалиций и выторговывание компромиссных решений;
  • убеждения – «продажа» компромиссного решения менее активным участникам;
  • бюрократическая фаза – конкретизация (операционализация) решений и дополнение их указаниями по исполнению.

Сравнительные характеристики распространенных теорий решения представлены в таблице. 

Бизнес-информатикаВопросы и ответыТорговые предложенияВход в систему

Источник: https://it.rfei.ru/course/~Kcye/~JBSH/~9vKT

Ссылка на основную публикацию