Теория и методы принятия решения

Государственное образовательное учреждение

Московская  академия рынка труда  и 

информационных  технологий

Система высшего профессионального образования

 
 
 
 

 
 
 

 
 

Реферат 

По дисциплине: Менеджмент. Основы менеджмента. 

Тема: Теория и методы принятия решения. 
 
 
 

 
 
 
 
 
 

Выполнил: студент первого курса

 очно-заочной  формы обучения

группы  МО08-102в

  Проверил: преподаватель

Малков  К. Б. 
 
 
 
 

Москва 2011 
 
 

Содержание 
 
 

Введение. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

Эволюция теории принятия решений. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

Теория принятия решений. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

 Схема процесса  принятия решений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

Методы принятия решений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

Характеристика  методов теории полезности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .14

Характерные особенности управленческого решения . . . . . . . . . . . . 18

Советы  по принятию управленческих решений . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

 

Заключение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 

Список литературы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .29 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Введение 

    Одна  из основных и наиболее ответственных  функций, выполняемых руководителем  в процессе управления, - принятие решений. От правильности  и своевременности  управленческих решений зависит  эффективность  управления, а следовательно, и эффективность производства.

    В развитии интенсивной   экономики  часто приходится  идти   неизвестными  путями, экспериментировать. Поэтому  особую важность  приобретает умение вырабатывать управленческие решения  с неизбежным  риском.

    Решения по управлению  производством в  этих  условиях  отличаются  особой  ответственность, и сложность их выработки возрастает.

    Управленческое  решение - это директивный документ, организующий, направляющий и стимулирующий  совместную деятельность коллектива (или  коллективов).

    Решения группируются по нескольким признакам: по содержанию (экономические, информационные, политические, организационные, технические), по уровню управления (решение мастера, начальника цеха, директора, генерального директора, министра), по форме,  срокам и т.д. Решения могут быть общими, затрагивающими все предприятие, его производственную и хозяйственную деятельность, и частными, касающимися какой-либо подсистемы или ситуации. Некоторые решения обращены к внешним организациям.

    Решения бывают оперативными и стратегическими. В оперативных решениях меняются  в основном сроки, отдельные количественные параметры, конкретные исполнители, в  то время как общие задачи, технология, кадры в целом остаются теми же. Такие решения принимаются быстро, без большой дополнительной подготовки. Стратегические решения носят творческий характер. Они предусматривают не только количественные, но и качественные изменения в структуре производства и соответственно в его результатах. Такие решения являются следствием анализа, поиска, расчетов, споров и  размышлений большой группы людей. Стратегические решения - это согласованная программа взаимосвязанных мероприятий, обязательная для выполнения трудовым коллективом и направленная на преодоление возникающих противоречий в производстве.

    Еще решения классифицируются на решения  принятые индивидуально и коллективно. 

Эволюция  теории принятия решений 

    В своем развитии теория принятия решений  прошла через три стадии.

    На  первой стадии развивался дескриптивный  подход к принятию решений. Здесь  усилия ученых были направлены на описание процесса выбора решений человеком  в целях определения рационального  зерна, характерного для всякого  разумного выбора. В результате проведенных  исследований оказалось, что большинство  людей действуют интуитивно, проявляя при этом непоследовательность и  противоречивость в своих суждениях. Положительным аспектом исследований в области дескриптивного подхода  явилось то, что удалось дать достаточно четкий ответ на вопрос, что может  и чего не может человек, решая  задачу выбора [8].

    На  второй стадии исследователи разрабатывали  нормативный подход к принятию решений. Однако и здесь их постигла неудача, поскольку идеализированные теории, рассчитанные на сверхрационального человека с мощным интеллектом, не нашли практического  применения.

    На  третьей стадии был развит прескриптивный подход к принятию решений. Он оказался наиболее плодотворным, поскольку предписывал, как должен поступать человек  с нормальным интеллектом, желающий напряженно и систематизированно обдумывать все аспекты своей задачи. Прескриптивный подход не гарантирует нахождения оптимального решения в любой ситуации, но обеспечивает выбор такого решения, которое не обременено противоречиями и непоследовательностями. Данный подход предъявляет к человеку серьезные требования по освоению методов  и приемов теории принятия решений, а также предписывает проведение многочисленных вычислений, связанных с реализацией этих методов.

    Первоначальным  импульсом для применения ЭВМ  в процессе принятия решений явилась  необходимость проведения большого объема вычислений для получения  обобщенной оценки путем синтеза  всех плюсов и минусов по каждой альтернативе. На этом шаге решением ЗПР  занимались специалисты, имеющие широкие  знания как в области методов  принятия решений, так и в программировании на ЭВМ.

    Поскольку на практике указанное сочетание  знаний является редким, возникла новая  категория специалистов — аналитиков в области принятия решений. Аналитики  владели методами принятия решений  и навыками программирования и выступали  в роли посредников между лицом, принимающим решение (ЛПР), и ЭВМ. Аналитик выполнял следующие функции: уточнял совместно с ЛПР постановку задачи, выбирал метод принятия решений, адекватный задаче, собирал необходимую  статистическую и экспертную информацию, строил модель задачи, организовывал  обработку накопленной информации на ЭВМ, представлял полученные результаты ЛПР и их интерпретировал.

    Следующий шаг в применении ЭВМ для принятия решений был связан с созданием  диалоговых систем, позволявших менять интересующие исследователя параметры  заложенной в память ЭВМ модели задачи принятия решений, выбирать алгоритм поиска решения или его параметров, исследовать  чувствительность полученного решения. Такие системы позволяли получать исчерпывающую информацию для всестороннего  обоснования выбираемых решений.

    В настоящее время в связи с  возросшими возможностями современных  ЭВМ разработаны программные  информационные системы, обеспечивающие поддержку процесса принятия решений  на всех его фазах. Большинство систем принятия решений реализовано на персональных ЭВМ. 
 

    Теория  принятия решений 

    Существует  несколько областей науки и техники, которые можно назвать наукой о принятии решений. Одной из них, название которой наиболее полно  отражает существо вопроса, является теория полезности, представляющая собой попытку  построения единой научной теории принятия решений. Однако эта теория еще настолько  молода, что отдельные способы  и методы принятия решений по-прежнему мало связаны друг с другом и, безусловно, заслуживают специального изучения. В числе этих более или менее  независимых областей знания находятся  теория оптимизации, теория вероятностей, математическая статистика и сама теория полезности.

    Оптимизация предполагает определение значений регулируемых параметров (при ограничениях), приводящих к экстремальному значению оптимизируемого параметра. Функция, выражающая оптимизируемый параметр, называется целевой функцией. Таким  образом, элементами задачи оптимизации  являются целевая функция, ограничения и регулируемые параметры. Математические методы оптимизации описывают пути нахождения параметров, которые максимизируют (или минимизируют) целевую функцию при различных ограничениях.

    Теорию  вероятностей иногда называют наукой недостоверных выводов. Теория вероятностей дает (в определенных случаях) способ задания числовых значений степени  неопределенности, которой можно  характеризовать рассматриваемое  конкретное событие. Совершенно очевидно, что редко решения принимаются  при полном знании всех обстоятельств  и что, следовательно, в современных  условиях при принятии решений важно  знать теорию вероятностей.

    Математическая  статистика имеет дело с числовыми  данными или результатами наблюдений. Она занимается изучением того, каким  образом осмыслить и обработать полученные данные и сделать правильные выводы. Вероятностные модели (теоретические  распределения) используются как средство принятия статистических решений, и, таким  образом, эти две дисциплины — теория вероятностей и математическая статистика — тесно связаны друг с другом.

    Относительно  новым приложением теории вероятностей и математической статистики, имеющим  большое значение при инженерном проектировании, является теория надежности. Роль теории надежности все более  возрастает в связи с ростом массового  производства очень сложных машин (например, автомобилей) и с появлением потребности в сложных высоконадежных системах (например, пилотируемых космических  аппаратов).

    Наконец, в настоящее время ведутся  интенсивные исследования в новой  интересной области знаний, называемой теорией полезности. Хотя до сих  пор эта теория находила применение главным образом в сфере административного  управления, в торговле и военном  деле, в будущем она может найти  применение и при решении некоторых  инженерных задач. Теория полезности дает способ измерения ценностей различного рода по единой шкале полезности. Теория принятия решений имеет дело с  выбором стратегий с целью  оптимизации вероятности получения  максимального значения на шкале  полезности.

Схема процесса принятия решений

 

    Общая схема процесса принятия решений  включает следующие основные этапы:

    Этап 1. Предварительный анализ проблемы. На этом этапе определяются:

    • главные цели;

    • уровни рассмотрения, элементы и структура  системы (процесса), типы связей;

    • подсистемы, используемые ими основные ресурсы и критерии качества функционирования подсистем;

    • основные противоречия, узкие места  и ограничения.

    Этап 2. Постановка задачи. Постановка конкретной ЗПР включает:

    • формулирование задачи;

    • определение типа задачи;

    • определение множества альтернативных вариантов и основных критериев  для выбора из них наилучших;

    • выбор метода решения ЗПР.

    Этап 3. Получение исходных данных. На данном этапе устанавливаются способы  измерения альтернатив. Это либо сбор количественных (статистических) данных [9], либо методы математического  или имитационного моделирования, либо методы экспертной оценки [10, 11]. В  последнем случае необходимо решить задачи формирования группы экспертов, проведения экспертных опросов, предварительного анализа экспертных оценок.

    Этап 4. Решение ЗПР с привлечением математических методов и вычислительной техники, экспертов и лица, принимающего решение. На этом этапе производятся математическая обработка исходной информации, ее уточнение и модификация  в случае необходимости. Обработка  информации может оказаться достаточно трудоемкой, при этом может возникнуть необходимость совершения нескольких итераций [12] и желание применить  различные методы [13 — 16] для решения  задачи. Поэтому именно на этом этапе  возникает потребность в компьютерной поддержке процесса принятия решений, которая выполняется с помощью  автоматизированных систем принятия решений.