Методы принятия решений, используемые в условиях определённости

Министерство образования и  науки Российской Федерации

Санкт-Петербургский институт машиностроения (ЛМЗ-ВТУЗ)

Кафедра менеджмента

 

 

РЕФЕРАТ

по дисциплине управленческие решения

на тему:

Методы принятия решений, используемые в условиях определённости

 

 

 

Выполнила студентка: группы 3802

Аладжян Л. З.

Руководитель: Кичкина Н.В.

 

 

 

 

 

 

 

Санкт-Петербург

2012

Содержание

 

Ведение 3

1. Принятие решений в условиях определенности 5

1.1 Определение 5

1.2 Классификация 5

1.3Определенность 7

2.Методы принятия решений 9

3.Методы принятия решений в условиях определенности 11

Заключение 14

Список использованной литературы 16

 

Ведение

Людям приходится принимать  решения почти везде и почти  всегда. В ходе военных действий, в политике, при управлении предприятием, при выборе автомобиля или варианта обмена квартиры и еще в тысячах  других случаев. Занимаются люди этим интересным, нередко захватывающим  и часто небезопасным делом со времен фараонов и по сей день. Поэтому  достоин удивления тот факт, что  люди осознали то, КАК они принимают  решения совсем недавно (по историческим меркам) - вскоре после Второй мировой войны. Оказалось, что схема процесса принятия решения не зависит от той области, в которой принимается решение. Иначе говоря, законы принятия решений едины для всех предметных областей. В них крайне нежелательны ошибки, которые могут привести к пагубным последствиям. Но из-за ограниченных информационных возможностей человека ошибки всегда возможны. Поэтому есть настоятельная необходимость применения научного подхода к обоснованию и принятию решений.

Принятие решений, наряду с прогнозированием, планированием, ситуационным анализом обстановки, исполнением  решений, контролем и учетом является функцией управления. Все функции  управления направлены так или иначе  на формирование или реализацию решений, и любую функцию управления технологически можно представить в виде последовательности каких-либо связанных общей целью  решений.

При прогнозировании и  планировании принимаются решения, связанные с выбором методов  и средств, организацией работы, оценкой  достоверности информации, выбором  наиболее достоверного варианта прогноза и наилучшего варианта плана. Таким  образом, функция принятия решений  является с методологической и технологической  точек зрения более общей, чем  другие функции управления. Для лица, принимающего решение (ЛПР), принятие решений  является основной задачей, которую  он обязан исполнять в процессе управления. Поэтому знание методов, технологий и средств решений этой задачи является необходимым элементом квалификации руководителя, базой для дальнейшего управления.

В данной работе будут рассмотрены  классификация и методы для задач  принятия решений, конкретизировано понятие  принятия решений в условиях определенности.

1. Принятие решений  в условиях определенности

1.1 Определение

 

Проблема принятия решений  носит фундаментальный характер, что определяется ролью, которую  играют решения в любой сфере  человеческой деятельности. Исследования этой проблемы относятся к числу междисциплинарных, поскольку выбор способа действий — это результат комплексной увязки различных аспектов: информационного, экономического, психологического, логического, организационного, математического, правового, технического и др.

Общая теория принятия решений, разработанная на основе математических методов и формальной логики, используется в экономике и имеет предпосылки  для широкого распространения.

С позиции данной теории принятие решений по существу есть не что иное, как «выбор». Принять решение - значит выбрать конкретный вариант действий из некоторого множества вариантов. Обычно их число конечно, а каждый вариант выбора определяет некоторый результат (экономический эффект, прибыль, выигрыш, полезность, надежность и т.д.), допускающий количественную оценку. Показатель, значение которого характеризует предельно достижимую эффективность по данной задаче, называется критерием оптимальности.

1.2 Классификация

 

Управленческие решения  целесообразно группировать на основе классификационных признаков, приведенных в Таблице 1.

Решения, принимаемые  в условиях определенности, применяются тогда, когда есть исчерпывающая информация о проблемной ситуации. Такие решения полностью программируемы. Руководитель, сталкиваясь с различными задачами, замечает, что некоторые из них периодически повторяются.

Решения, принимаемые  в условиях вероятной определенности или с элементами риска, применяются с осознанием того, что имеющейся информации недостаточно или она может быть недостоверной. Руководитель, как правило, может предвидеть все варианты последствий реализации такого решения. Эти решения частично программируемы. Решения, принимаемые в условиях неопределенности, когда информации о проблемной ситуации явно недостаточно для принятия правильного решения, совершенно непрограммируемы. В условиях неопределенности, как правило, принимаются решения по новым и творческим задачам.

 
Таблица1

Управленческие решения
По степени полноты  и достоверности информации, использованной для принятия решения	По масштабу объекта управления	По характеру целей	По количеству целей	По периоду действия	По колияеству лиц принимающих решения	По содержанию
1.решения принимаемые в условиях определённости, 2.решения принимаемые в условия вероятной определённости (риска), 3.решения принимаемые в условиях неопределённости	Общие и локальные	Стратегические и тактические	Одноцелевые и многоцелевые	1.долгосрочные 2.среднесрочные 3.краткосрочные	Индивидуальные и коллективные	1.экономические 2.технические 3.организационные 4.политические

 

Управленческие решения  должны быть: эффективными, своевременными, рациональными, обоснованными и  реально осуществимыми.

 

1.3Определенность

 

Решение принимается в  условиях определенности, когда руководитель может с точностью определить результат каждого альтернативного  решения, возможного в данной ситуации. Сравнительно мало организационных  или персональных решений принимается  в условиях определенности. Однако они все-таки имеют место. Кроме  того, элементы сложных крупных решений  можно рассматривать как определенные. Уровень определенности при принятии решений зависит от внешней среды. Он увеличивается при наличии  твердой правовой базы, ограничивающей количество альтернатив и снижающей  уровень риска.

Как уже говорилось выше, решений, принимаемых в условиях абсолютной определенности, в реальной жизни быть не может. Однако существуют ситуации, когда решение принимается в условиях почти полной определенности. Например, решение о вложении нераспределенной прибыли в ценные бумаги государства. В данном случае менеджер точно знает размер вкладываемой суммы, может выбрать сроки вложения, рассчитать доходность и может точно подсчитать планируемую прибыль от данного вложения и сроки ее получения. Государство может не выполнить свои обязательства только при возникновении чрезвычайных обстоятельств, вероятность возникновения которых очень мала.

2.Методы принятия решений

Решение может быть формальным и творческим. Принято считать, что  если преобразование информации выполняется  с помощью математических моделей, то выработанное решение считается  формальным, если решение появляется в результате скрытой работы интеллекта человека, принимающего решение, то оно - творческое.

Такое деление в достаточной  степени условно, поскольку чисто  формального или чисто творческого  решения не существует. Если решение вырабатывается с помощью математической модели, то знания и опыт человека (элементы творчества) используются при её создании, а интуиция (тоже момент творчества) – в момент, когда он задаёт то или иное значение параметра исходной информации или выбирает из множества альтернативных вариантов, полученных с помощью математической модели, один в качестве решения на управление. Если основным инструментом выработки решения является интеллект человека, то формальные методы, носителем которых практически является вся наука, скрыто присутствуют в его знаниях и опыте.

Формализуемые решения принимаются  на основе соответствующих математических методов (алгоритмов). Математическая модель задачи оптимизации формализуемого решения включает следующие элементы:

1. заданную оптимизируемую  целевую функцию (критерий управляемости): Ф=F(x₁,x₂,:,x_n), где x_j (j=1,2,:,n) - параметры, учитываемые при принятии решения (отражающие ресурсы принятия решений);

2. условия, отражающие  ограниченность ресурсов и действий  ЛПР при принятии решений: g_i(x_j)<a_i, k_i (x_j)=b_i; c_j<x_j<d_i, i=1,2,:,m; j=1,2,:, n.

Непременным требованием  для решения задачи оптимизации  является условие n>m.

В зависимости от критерия эффективности, стратегий и факторов управления выбирается тот или иной метод (алгоритм) оптимизации.

Основными являются следующие  классы методов:

1. методы линейного и  динамического программирования (принятия  решения об оптимальном распределении  ресурсов);

2. методы теории массового  обслуживания (принятие решения  в системе со случайным характером  поступления и обслуживания заявок  на ресурсы);

3. методы имитационного  моделирования (принятие решения  путем проигрывания различных  ситуаций, анализа откликов системы  на различные наборы задаваемых  ресурсов);

4. методы теории игр  (принятие решений с помощью  определения стратегии в тех  или иных состязательных задачах);

5. методы теории расписаний (принятие решений с помощью  разработки календарных расписаний  выполнения работ и использования  ресурсов);

6. методы сетевого планирования  и управления (принятие решений  с помощью оценки и перераспределения  ресурсов при выполнении проектов, изображаемых сетевыми графиками);

7. методы многокритериальной (векторной) оптимизации (принятие  решений при условии существования  многих критериев оптимальности  решения)

и другие методы.

3.Методы принятия  решений в условиях определенности

 

Принятие решений в  условиях определенности сводится к  решению задач векторной оптимизации. Поэтому ниже рассмотрим основные методы решения подобного класса задач  и приведем их краткие характеристики. 
Методы решения задач векторной оптимизации. 

Существует несколько  методов решения задач многокритериальной оптимизации: 
• метод выделения главного критерия; 
• метод лексикографической оптимизации; 
• методы свертывания векторного критерия в скалярный. 
          В методе выделения главного критерия ЛПР назначает один главный критерий, остальные выводятся в состав ограничений, т.е. указываются границы, в которых эти критерии могут находиться. Недостаток метода очевиден: нет смысла проводить глубокое системное исследование, если все критерии, кроме одного, не учитываются. 
          В методе лексикографической оптимизации предполагается, что критерии, составляющие векторный критерий К, могут быть упорядочены на основе отношения абсолютной предпочтительности. Пусть критерии пронумерованы так, что наиболее важному из них соответствует номер 1, Тогда на первом шаге выбирается подмножество альтернатив А1, имеющих наилучшие оценки по первому критерию. Если окажется, что А1=1, то единственная альтернатива, входящая в А и признается наилучшей. Если А1 > 1, то на втором шаге выбирается подмножество альтернатив А, имеющих наилучшие оценки по второму критерию, и так далее, до тех пор, пока не будет выявлена лучшая альтернатива. 
Методы свертывания векторного критерия в скалярный. 
Основной проблемой этого подхода является построение функции f, называемой сверткой. Данная проблема распадается на четыре задачи: 
1. Обоснование допустимости свертки. 
2.Нормализация критериев для их сопоставления. 
3. Учет приоритетов (важности) критериев. 
4. Построение функции свертки, позволяющей решить задачу оптимизации.

Обоснование допустимости свертки. Требует подтверждения, что рассматриваемые показатели эффективности являются однородными. Известно, что показатели эффективности разделяются на три группы: показатели результативности, ресурсоемкости и оперативности. В общем случае разрешается свертка показателей, входящих в обобщенный показатель для каждой группы отдельно. Свертка показателей из разных групп может привести к потере физического смысла такого критерия.

Нормализация критериев. Проводится подобно нормировке показателей.

Учет приоритетов критериев. Осуществляется в большинстве методов свертывания путем задания вектора коэффициентов важности критериев. 
Определение коэффициентов важности критериев, как и в случае с показателями, сталкивается с серьезными трудностями и сводится либо к использованию формальных процедур, либо к применению экспертных оценок. 
В результате нормализации и учета приоритетов критериев образуется новая векторная оценка. 
Именно эта полученная векторная оценка подлежит преобразованию с использованием функции свертки. Способ свертки зависит от характера показателей и целей оценивания системы. Известны несколько видов свертки. Наиболее часто используются аддитивная и мультипликативная свертка компонентов векторного критерия. 

Аддитивная свертка компонентов  векторного критерия состоит в представлении обобщенного скалярного критерия в виде суммы взвешенных нормированных частных критериев. 
Мультипликативная свертка компонентов векторного критерия состоит в представлении обобщенного скалярного критерия в виде произведения. 
Выбор между свертками определяется степенью важности абсолютных или относительных изменений значений частных критериев соответственно.

Заключение

Решение – это выбор  альтернативы. Принятие решений –  связующий процесс, необходимый  для выполнения любой управленческой функции. Лицо, принимающее решение своими решениями может повлиять на судьбы многих людей и организаций.

В зависимости от уровня сложности задач, среда принятия решений варьируется в зависимости  от степени риска. Условия определенности существуют, когда руководитель точно  знает результат, который будет  иметь каждый выбор.

Методы приближённого  решения некорректно поставленных задач и их применений к решению  обратных задач имеют важное значение для автоматизации обработки наблюдений и для решения проблем управления. Имеется много работ (особенно советских математиков), посвященные этим методам.

Существовало мнение, что  некорректные задачи не могут встречаться  при решении физических и технических  задач и что для некорректных задач невозможно построение приближённого  решения в случае отсутствия устойчивости. Расширение средств автоматизации  при получении экспериментальных  данных привело к большому увеличению объёма таких данных; необходимость  установления по ним информации о естественнонаучных объектах потребовала рассмотрения некорректных задач. Развитие электронной вычислительной техники и применение её к решению математических задач изменило точку зрения на возможность построения приближённых решений некорректно поставленных задач.