Принятие решений за методом Саати

План 
 

1. Вступление

2. Краткая информация о методе Саати

3. Выбор объекта для расчета

4. Обоснование и выбор критериев

5. Иерархия

6. Расчетная часть

7. Вывод

8. Литература 
 
 
 
 
 
 

  
 
 
 
 
 

1. Вступление

   Содержание  данной курсовой работы посвящено  проблеме выбора автомобиля для  менеджера по продажам. Главная  трудность в принятии решения  — выбор лучшего варианта, лучшей  альтернативы. Можно строить правдоподобные  догадки о будущем, но нельзя  точно знать, к чему приведет  выбор того или иного варианта. Кроме того, каждый из вариантов  решений имеет, как правило,  свои привлекательные стороны.  Сравнение достоинств и недостатков  различных вариантов, их оценок  по разным критериям — всегда  сложная задача для лица, принимающего  решения (ЛПР).

   Важное  место в вопросах принятия  решений занимают эвристические  методы  обоснования принимаемых  решений. К эвристической группе  методов относятся: метод взвешенных  сумм оценок критериев, метод  анализа иерархий, метод парных  сравнений (версия Т. Саати). 

 

   Целью данной работы является обеспечение экономным, доступным автомобилем менеджера по продажам.

   Для достижения  поставленной цели необходимо  поставить  ряд  задач:

• описать проблему выбора автомобиля;

• рассмотреть методы принятия решений и обосновать выбор методики      Т.Саати как эффективный инструмент принятия решений;

• дать характеристику объекта исследования;

• сделать выбор автомобиля. 

   Объектом исследования являются возможные модели автомобиля.

   Предметом исследования является процесс принятия решений.

   Методы исследования. В данной курсовой работе были использованы такие методы научного исследования как метод анализа иерархий, метод парных сравнений (версия Т. Саати). 
 

2. Краткая информация  о методе Саати

   Принятие  любого решения  - это выбор  между существующими альтернативами, которые требуют определенной  разработки.

Характеристика  методов принятия решений.

   В настоящее время методы оценки альтернатив используются в различных областях управления – при решении производственных проблем, при проектировании сложных технических и организационных систем, планировании развития городов, выборе программ развития экономики и энергетики регионов, организации новых экономических зон и т.п.. Поэтому для выбора оптимальных методов решения той или иной проблемы необходимо подходить со всей ответственностью, так как от выбора зависит результат. Для принятия оптимальных решений используют такие методы:

1. платежная матрица;

2. дерево решений;

3. методы прогнозирования.

   Платежная  матрица - это один из методов  статистической теории решений,  метод, который может оказать  помощь руководителю в выборе  одного из нескольких вариантов.  Он особенно полезен, когда  руководитель должен установить, какая стратегия в наибольшей  мере будет способствовать достижению  целей.

   В целом  платежная матрица полезна, когда:

1. Имеется разумно  ограниченное число альтернатив  или вариантов стратегии для  выбора между ними.

2. То, что может  случиться, с полной определенностью  не известно.

3. Результаты  принятого решения зависят от  того, какая именно выбрана альтернатива, и какие события в действительности  имеют место.

   Дерево  решений - это схематичное представление  проблемы принятия решений. Как  и платежная матрица, дерево  решений дает руководителю возможность  «учесть различные направления  действий, соотнести с ними финансовые  результаты, скорректировать их  в соответствии с приписанной  им вероятностью, а затем сравнить  альтернативы» . Концепция ожидаемого значения является неотъемлемой частью метода дерева решений.

   Дерево  решений можно построить под  более сложную ситуацию, когда  результаты одного решения влияют  на последующие решения. Таким  образом, дерево решений - это  полезный инструмент для принятия  последовательных решений. 

  

Методы прогнозирования 

Многие допущения, из которых исходит руководитель, относятся к условиям в будущем, над которыми руководитель почти  не имеет никакого контроля. Однако такого рода допущения необходимы для  многих операций планирования. Ясно, что  чем лучше руководитель сможет предсказать  внешние и внутренние условия  применительно к будущему, тем  выше шансы на составление осуществимых планов.

   Прогнозирования  - это метод, в котором используются  как накопленный в прошлом  опыт, так и текущие допущения  насчет будущего с целью его  определения. Если прогнозирование  выполнено качественно, результатом  станет картина будущего, которую  вполне можно использовать как  основу для планирования.

   К методам  прогнозирования относятся:

• Неформальные методы;

• Количественные методы протезирования;

• Качественные методы прогнозирования.

   Неформальные  методы

   ВЕРБАЛЬНАЯ  ИНФОРМАЦИЯ. Методы сбора вербальной, устной информации, наиболее часто  используются в анализе внешней  среды. Сюда следует отнести  информацию, получаемую из радио-  и телепередач, от потребителей, поставщиков, конкурентов. Вербальная  информация имеет откровенно  переменчивый характер, ее легко  получить и за частую она оказывается неточной и устаревшей.

   ПИСЬМЕННАЯ  ИНФОРМАЦИЯ. Источники письменной  информации о внешнем окружении  - это газеты, торговые журналы,  информационные бюллетени, профессиональные  журналы и годовые отчеты. Письменная  информация страдает теми же  недостатками, что и вербальная  информация, а именно, она может  быть несвежей и не особенно  глубокой.

   ПРОМЫШЛЕННЫЙ  ШПИОНАЖ. Шпионаж - не новость  в жизни корпораций. Иногда он  оказывался успешным способом  сбора данных о действиях конкурентов,  и эти данные затем использовались  для переформулирования целей организации.

   Количественные  методы протезирования

   Количественные  методы можно использовать для  прогнозирования, когда есть основания  считать, что деятельность в  прошлом имела определенную тенденцию,  которую можно продолжить в  будущем, и когда имеющейся  информации достаточно для выявления  статистически достоверных тенденций  или зависимостей.

   Два типичных  метода количественного прогнозирования  - это анализ временных рядов  и каузальное (причинно-следственное) моделирование.

   АНАЛИЗ  ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ основан на  допущении, согласно которому  случившееся в прошлом дает  достаточно хорошее приближение  в оценке будущего. Этот анализ  является методом выявления образцов  и тенденций прошлого и продления  их в будущее. 

КАУЗАЛЬНОЕ (ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННОЕ) МОДЕЛИРОВАНИЕ. Наиболее математически  сложный количественный метод прогнозирования, который используется в ситуациях  с более чем одной переменной. КАУЗАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ - это попытка  спрогнозировать то, что произойдет в подобных ситуациях, путем исследования статистической зависимости между  рассматриваемым фактором и другими  переменными.

   Из каузальных самыми сложными являются эконометрические модели, разработанные с целью прогнозирования динамики экономики. К таковым относится Уортоновская модель Центра прогнозирования Пенсильванского университета. Подобные модели представляют из себя тысячи уравнений, решаемых только с применением мощных компьютеров. Несмотря на сложность, каузальные модели дают не всегда правильные результаты, о чем с очевидностью свидетельствует неспособность федерального правительства точно предсказывать влияние различных своих действий на экономику.

   Качественные  методы прогнозирования

   Четыре  наиболее распространенных качественных  метода прогнозирования - это  мнение жюри, совокупное мнение  сбытовиков, модель ожидания потребителя  и метод экспертных оценок.

   МНЕНИЕ  ЖЮРИ. Этот метод прогнозирования  заключается в соединении и  усреднении мнений экспертов  в релевантных сферах. Неформальной  разновидностью этого метода  является «мозговой штурм», во  время которого участники сначала  пытаются генерировать как можно  больше идей. Только после прекращения  процесса генерирования некоторые  идеи подвергаются оценке. Это  может отнимать много времени,  но зачастую дает полезные  результаты, особенно когда организация  нуждается во множестве новых  идей и альтернатив.

   СОВОКУПНОЕ  МНЕНИЕ СБЫТОВИКОВ. Благодаря опыту  торговых агентов, которые близко  знакомы с потребителями  и  могут принять в расчет их  недавние действия, они быстрее  и точнее «чувствует» рынок,  чем количественные модели.

   МОДЕЛЬ  ОЖИДАНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЯ является  прогнозом, основанным на результатах  опроса клиентов организации.  Собрав все полученные таким  путем данные и сделав поправки  на пере- или недооценку, исходя  из собственного опыта, руководитель  зачастую оказывается в состоянии  точно предсказать совокупный  спрос.

   МЕТОД  ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК является более  формализованным вариантом метода  коллективного мнения. Метод экспертных  оценок, в принципе, представляет  собой процедуру, позволяющую  группе экспертов приходить к  согласию. Эксперты, практикующие в  самых разных, но взаимосвязанных  областях деятельности, заполняют  подробный вопросник по поводу  рассматриваемой проблемы. Они записывают  также свои мнения о ней.  Каждый эксперт затем получает  свод ответов других экспертов,  и его просят заново рассмотреть  свой прогноз, и если он не  совпадает с прогнозами других, просят объяснить, почему это  так. Процедура повторяется обычно  три или четыре раза, пока эксперты  не приходят к единому мнению.

   Методы  могут  быть универсальными, пригодными  для любой проблемы и могут  быть  специфическими. Какой метод  применять - зависит от реального  содержания проблемы, а  не  от знаний, желания и умения  руководителя  или  сотрудника. Решения могут приниматься с  помощью интуиции,  суждения  или  рационального  разрешения   проблем. Одним из методов   рационального  принятия решений является методика Т. Саати.  
 

Методика Т.Саати как эффективный инструмент принятия решений

   Метод  анализа иерархий (МАИ) – это  структурированная технология, помогающая  людям принимать сложные решения.  Вместо того чтобы предписывать  «правильное» решение, МАИ помогает  людям определить его. Метод,  основанный на математике и  психологии, был разработан Т.  Саати в 70-х гг. XX в. и с тех пор был широко изучен и усовершенствован. МАИ предоставляет комплексную и рациональную основу для структурирования проблемы, для обозначения и количественного измерения ее элементов, для отнесения этих элементов к общим целям и оценки альтернативных решений.

   Суть  метода состоит в следующем:  пользователи МАИ сначала разделяют  проблему на иерархию из более  простых для осмысления под проблем, каждая из которых может быть проанализирована отдельно. Элементы иерархии могут относиться к любому аспекту решаемой проблемы – материальному или неосязаемому, точно измеряемому или приблизительно рассчитываемому, хорошо или плохо понимаемому – любому аспекту, который может помочь в решении проблемы. Как только иерархия построена, лица, принимающие решения (ЛПР), систематически оценивают ее различные элементы, сравнивая их друг с другом попарно. Делая сравнения, ЛПР могут использовать конкретные данные об элементах или они могут использовать свои суждения об относительном значении или важности элементов. Суть метода МАИ состоит в том, что суждения эксперта, а не только основополагающая информация, могут использоваться в формировании оценок. МАИ трансформирует эти оценки в числовые значения, которые могут быть переработаны и сравнены. Числовое значение