Контрольная работа: Принятие решений в неопределенной ситуации

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

Теория ожидаемой полезности Дж. фон Неймана и О. Моргенштерна представлена в виде матрицы, приведенной в таблице 1. Она включает: Аj - варианты, т. е. альтернативы действий, один из которых требуется выбрать; Si - вероятные вариации состояний окружающей среды; aij - элемент матрицы, который обозначает значение цены капитала, принимаемое альтернативой j при состоянии окружающей среды i.

Матрица решений

Альтернатива

S (состояние среды)

А

S1

 S2

Si

Sm

А1

a11

a12

a1i

a1m


Аj

aj1

aj2

aji

ajm

Аn

an1

an2

ajn

anm


Для того, чтобы выбрать оптимальную стратегию в ситуации неопределённости применяются разнообразные правила и критерии, приведенные ниже.

. Правило максимакс.

В согласовании с этим правилом находится вариант с высоким достигаемым значением расцениваемого показателя. При этом человек, принимающий решение (ЛПР) не предусматривает риска от негативного изменения окружающей среды.

Употребляя это правило, предопределяют наибольшее значение для любой строки и избирают наибольшее из них.

Высокий изъян правил максимакса и максимина - применение только одного вида хода ситуации для каждой альтернативы при принятии решения.

. Правило максимин (критерий Ваальда).

В согласовании с этим правилом из дилемм aj избирают ту, которая при самом плохом статусе внешней среды, имеет максимальное значение показателя. С этой целью в любой строчке матрицы закрепляют варианты с наименьшим значением показателя и из указанных наименьших выбирают наибольшее. Альтернативе а* с наибольшим значением из всех наименьших даётся приоритет.

Тот кто принимает решение в этом случае в наименьшей степени готов к риску, полагая предел отрицательного хода состояния внешней среды и беря во внимание менее благоприятное течение для каждой альтернативы.

По критерию Ваальда личности, которые принимают решения, избирают стратегию, обеспечивающую максимальное значение наихудшего выигрыша (критерия максимина).

. Правило минимакс (критерий Севиджа).

В различие от максимина, минимакс нацелен на минимизацию не столько потерь, сколько раскаяний по причине пропустившей прибыли. Правило позволяет здравый риск ради получения прибавочной прибыли. Критерий Севиджа рассчитывается по формуле:

(min max = mini [maxj (maxi Xij - Xij)]) (2),

где mini, maxj - поиск максимума перебором соответствующих столбцов и строк.

Расчёт минимакса состоит их четырёх этапов:

. выбирается наилучший итог каждой графы в раздельности, то есть предел Xij (реакции рынка).

. формируется смещение от наилучшего результата каждой раздельной графы, то есть maxi Xij - Xij. приобретенные результаты организуют матрицу отклонений (сожалений), так как её элементы - это недополученная выручка от неудачных принятых решений, допущенных из-за ложного впечатления потенциала реакции рынка.

. Для любой сточки раскаяний обретаем максимальное значение.

. избираем решение, при котором максимальное сожаление будет меньше других.

. Правило Гурвица.

В согласовании с этим правилом правила максимакс и максимин совмещаются связыванием максимума наименьших значений альтернатив. Этот закон именуют ещё правилом оптимизма - пессимизма. Подходящую альтернативу разрешено высчитать по формуле:

(а* = maxi [(1-α) minj+ α maxj]) (3),

где α - коэффициент оптимизма, α =1…0 при α =1 альтернатива выбирается по правилу максимакс, при α =0 - по правилу максимин. Беря во внимание опасение риска, уместно задавать α =0,3. максимальное значение целевой величины и определяет нужную альтернативу.

Правило Гурвица используют, учитывая более немаловажную информацию, чем при применении правил максимин и максимакс.

Таким образом, при принятии управленческого решения в совместном случае следует:

· предсказать предстоящие условия, к примеру, уровни спроса;

· подготовить перечень всевозможных альтернатив

· дать оценку окупаемости всех альтернатив;

· дать определение вероятности каждого условия;

· расценить альтернативы по выбранному критерию решения.

5. Критерий Лапласа.

В ряде ситуаций является верным следующее высказывание: ввиду как неизвестны грядущие состояния природы, постольку впору оценивать их равновероятными. Данный подступ к решению применяется в аспектах «недостаточного основания» Лапласа.

Для того чтобы решить задачу по каждому решению подсчитывается математическое ожидание выигрыша (вероятности состояний природы полагаются равными yj = 1/n, j = 1:n), и выбирается то решение, при котором величина этого выигрыша максимальна.

vL = maxi E1/n aij = 1/n maxi E aij. (где Е-сумма, v-сумма выигрыша)

предположение о равновероятности состояний природы считается достаточно ненастоящей, поэтому принципом Лапласа можно воспользоваться лишь в ограниченных случаях. В более общем случае нужно считать, что состояния природы не равновероятны и употреблять для решения критерий Байеса.

6. Критерий Байеса

Этот критерий отходит от обстоятельств совершенной неопределенности - он подразумевает, что вероятным состояниям природы можно присвоить некоторую вероятность их установления и, установив математическое ожидание выигрыша для каждого решения, предпочесть тот, который гарантирует наибольшее значение выигрыша:

vBL = maxi E aij yj.

Этот метод подразумевает случай применения какой-либо заблаговременных сведений о состояниях природы. При этом ожидается как цикличность состояний природы, так и цикличность решений, и в первую очередь, присутствие достаточно надежных данных о минувших состояниях природы. То есть, опираясь на предшествующих наблюдениях давать прогноз будущего состояние природы (статистический принцип).

Перечисленные критерии не истощат всего разнообразия критериев выбора решения в условиях неопределенности, в частности, критериев выбора превосходнейших смешанных стратегий, хотя и этого хватит, чтобы задача выбора решения стала неоднозначной.

Выбор критерия (как и выбор принципа оптимальности) считается наиболее сложной и серьезной задачей в теории принятия решений. Однако определенная ситуация никогда не бывает настолько неясной, чтобы нельзя было выжать хотя бы неполной информации касательно вероятностного распределения состояний природы. В этом случае, оценив распределение вероятностей состояний природы, используют метод Байеса-Лапласа, либо проводят исследование, позволяющее уточнить поведение природы.

Заключение

Решение - это выбор альтернативы. Принятие решений - объединяющий процесс, нужный для исполнения всякой управленческой цели. В обстоятельствах рыночной экономики управленец своими решениями способен воздействовать на судьбы многочисленных людей и организаций.

В зависимости от уровня трудности задач, сфера принятия решений колеблется в зависимости от степени риска.

Условия неопределенности присутствуют, когда управляющий точно не знает исход, который будет иметь любой выбор. В обстоятельствах риска возможность результата любого решения впору установить с известной правдивостью.

Если сведений не хватает для прогнозирования уровня вероятности последствий в зависимости от выбора, условия принятия решения считаются неопределенными. В условиях неопределенности управляющий на базе своего суждения должен найти вероятность вероятных последствий.

любое решение связано с компромиссами, неблагоприятными результатами и второстепенными эффектами, значительность которых управляющий обязан сопоставить с ожидаемой выгодой. Все решения, как запрограммированные, так и не запрограммированные, принимаемые менеджером обязаны быть основаны не только на суждениях, интуиции и прошлом опыте, но и использовать разумный подход к принятию решений.

При принятии решений нынешний менеджер обязан: обширно применять всевозможные методы науки управления; расценивать среду принятия решений и опасности; знать и уметь использовать разнообразные модели и методы прогнозирования для принятия решений.

Неопределенности считаются ведущей причиной появления рисков. Снижение их размера считается главной задачей руководителя. Неопределенность оценивают как случай и как процесс. Если мы анализируем ее как явление, то имеем дело с комплектом непонятных ситуаций, неполноценной и несовместной информацией. К явлениям принадлежат и неожиданные события, образующиеся помимо воли управляющего и способные поменять ход задуманных мероприятий: к примеру, резкая смена погоды привела к изменению программы празднования дня города.

Неопределенность в процессе зарабатывания управленческого решения может быть обусловлена последующими причинами: недостатком надёжной информации; сложностью при обработке информации; монополизацией важных данных наружными органами управления.

Степень неопределенности в полноценной мере зависит от черт информации. Поэтому главам необходимо применять документальную информацию: справочники, сертификаты, свидетельства.

Задача ЛПР состоит в поиске нужной информации, оценке ее данных, выделении значительной части, позволяющей анализировать нынешнее положение системы, в которой разрабатывается решение.

Чтобы понизить неблагоприятные последствия делегирования решения немалому количеству исполнителей, употребляют нормы управляемости, созданные употребительно к функциям управления.

Решения средней сложности подразумевают альтернативные варианты разрабатывания и разнообразие путей их реализации. Причиной для выбора такого решения считается ограничение воздействия неопределенности.

сложные решения не имеют аналогов, а воздействие неопределенности на движение разрабатывания и реализации решения принять в расчет почти что невозможно.

Рассмотрение уровней неопределенности дает возможность аналитически изобразить их внедрение в зависимости от характера управленческой деятельности руководителя. К успешным решениям относят аргументированные, отработанные, реальные, понятные исполнителю. К неэффективным - безосновательные, недоделанные, неосуществимые и тяжело принимаемые к исполнению.

Зачастую по ошибке полагают, что применение каких-то самостоятельных характеристик распределения вероятностей результата очень элементарно избавляет препятствие выбора оптимального решения. к примеру, очень часто используют математическое ожидание результата; иногда - дисперсию. Однако, как выявляет практика, выбор на основе таких характеристик не всегда соответствует с личными постановками ЛПР об оптимальной альтернативе. В частности, это разъясняется также и тем, что, обрисовывая задачи с риском, ЛПР не часто используется такие теоретические понятия, как «распределение вероятностей», «случайная величина», «квантиль» и т. п. взамен их личность обычно оперирует такими мало формализуемыми понятиями, как «шансы на выигрыш», «возможность неудачи», «тяжесть последствий» и др. Он их принимает как более обыкновенные, а потому -, и более достоверные. Хотелось бы, чтобы правила выбора также применяли подобные несложные и ясные ЛПР суждения; чтобы на базе таких взглядов можно было искать вначале действенные, а при потребности - и наилучшие варианты.

В данной связи хорошо соответствует с данными практики вытекающая вербальная формулировка принципа стохастического доминирования: тот вариант решения лучше, для которого выше вероятность получения более желательного результата.

Список использованной литературы

1. Балдин К.В. Воробьев С.Н. Уткин В.Б. Управленческие решения. Учебник - М.: Дашков и Ко, 2008. - 496 с.

. Бернулли Д. Опыт новой теории измерения жребия // Вехи экономической мысли / под общ. ред. В.М. Гальперина. Т. 1. Теория потребительского поведения и спроса. - СПб.: Экономическая школа, 1999. - С. 11-27

. Весенин В.Р. Менеджмент. - М.: Проспект, 2007. - 512 с.

. Веснин В.Р. Менеджмент: учеб. - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006. - 504 с

. Грабовый П.Г. Риски в современном бизнесе - М.: Финансы и статистика, 2000.-200с

. Заде Л. Дезоер Ч. Теория линейных систем. М.: Наука, 1970. 703 с.

. Зиман Э., Бьюменен О. Толерантные пространства и мозг. - В кн.: На пути к теоретической биологии. М.: Мир, 1970, с. 134-144.

. Карданская, Л.А. Принятие управленческого решения/ Н.Л. Карданская - М.: ЮНИТИ, 2006.

. Красников В.С. Разработка управленческих решений. СПб.: Изд-во Севера-Западной академии государственной службы, 1990.-с. 280

. Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения. М.: Дело, 2000.

. Саак Э.А., Тюшняков В.Н. Разработка управленческого решения: в системе государственного и муниципального управления. Учебник для вузов. СПб.: Питер, 2007.

. Смирнов Э.А. Управленческие решения: Учебник для вузов. М.: РИОР, 2010.

. Учитель, Ю.Г. Разработка управленческих решений, М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. - 383 с.

. Фатхутдинов Р.А. Управленческие решения: Учебник. 4-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА - М. - 2010. - 549 с.

. Филинов Н.Б. Разработка и принятие управленческих решений: учебное пособие - М.: ИНФРА-М, 2009. - 308 с.

. Фон Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономиче-

ское поведение. - М.: Наука, 1970. - 707 с.

. Чудновская С.Н. Управленческие решения. Учебник - М.: Эксмо, 2007. - 368 с.

. Шумейкер П. Модель ожидаемой полезности: разновидности, подходы, результаты, пределы возможностей // THESIS. - 1994. - Вып. 5. - С. 29-80

Источник: https://www.bibliofond.ru/detail.aspx?id=878090