Рассмотрев приведенные в этом разделе примеры ситуаций принятия решений в условиях определенности, вы познакомитесь с базовыми понятиями целевой функции, переменных решений, ограничениями и параметрами модели. [c.9]
Принятие решений в условиях определенности [c.21]
Проблема принятия решений в условиях определенности возникнет, когда исходы оцениваются по нескольким критериям одновременно и один исход лучше по одним критериям, а другой — по другим. Методы теории принятия решений в этом случае могут быть применены, если [c.130]
Принятие решений в условиях определенности, когда принимающий решение знает с определенностью последствия или результат выбора им любой альтернативы. Менеджеру необходимо сравнить альтернативы и принять решение, что не всегда бывает просто. Примером является задача составления производственных расписаний, которая постоянно возникает на нижнем уровне производственного планирования и вызывает существенные трудности с разрешением. [c.217]
| Рис. 2.3. Модель ситуации принятия решений в условиях определенности |  |
И еще одно важное замечание. Поскольку детерминированный эквивалент — неслучайная величина, это позволяет легко свести задачу обоснования решений в условиях стохастического риска к задаче принятия решений в условиях определенности. Надо только все случайные исходы заменить их детерминированными эквивалентами. После этого формальный анализ проводят как бы в условиях определенности. [c.233]
Рассмотренные задачи линейного программирования формулировались и решались в предположении наличия полной информации. Их можно отнести к совокупности задач принятия решений в условиях определенности. Например, в транспортной задаче издержки Су, связанные с доставкой груза от /-го поставщика ку-му потребителю, считались фиксированной величиной. Если Ху — оптимальное значение переменной, определяющей объем перевозок груза от /-го поставщика ку -му потребителю, то общий вклад в издержки от транспортировки грузов равен произведению Су, которое также является фиксированной величиной, при заданном значении Ху. В реальных экономических условиях приходится решать отдельные задачи при ограниченности, неточности исходной информации о самом объекте и внешней среде, в которой он функционирует и развивается. [c.308]
В отличие от рассмотренных выше задач принятия решений в условиях определенности, риска и неопределенности, в которых внешняя среда (природа) предполагалась пассивной, в конфликтных ситуациях имеются противодействующие стороны, интересы которых противоположны. При конфликтных ситуациях решения принимаются в условиях неопределенности двумя и более разумными противниками, каждый из которых стремится оптимизировать свои решения за счет других. Теория, занимающаяся принятием решений в условиях конфликтных ситуаций, называется теорией игр. Математическая модель конфликтной ситуации представляет собой игру. [c.328]
Вопрос о различиях между моделями, используемыми для принятия решений в условиях полной определенности (или, как их еще называют, моделями с детерминированными факторами), и моделями с недетерминированными факторами затрагивался в первой главе при описании этапов модельного исследования. Рассмотрим эту проблему более подробно. Все рассмотренные до настоящего момента математические модели были в основном связаны с оптимизацией, причем задача поиска наилучшего управления системой в общем виде имела следующую форму среди всех к из множества X (у), где у — параметры системы, найти такое управление к, на котором критерий эффективности С (х, у) принимает максимальное значение. При этом значения параметров у считались заданными, т. е. [c.196]
В главах 6 и 7 будут развиты темы, рассмотренные в первой части, в частности классификация и распределение затрат, финансовый анализ решений на краткосрочный период. Глава 8 посвящена двум особым аспектам принятия решений — ценообразованию и выделению приоритетных видов продукции/услуг в условиях ограниченности ресурсов, глава 9 — особенностям принятия решений в условиях риска и неопределенности. В главе 10 обсуждается анализ принятия решений на отдаленную перспективу (когда уместность стратегических соображений особенно очевидна). Рассмотрение этой темы углубляется в главе 11, посвященной источникам финансирования и определению стоимости капитала. [c.243]
Обычно управленческие решения принимаются в одной из двух возможных ситуаций или в условиях относительной определенности, или в условиях крайней неопределенности. В табл. 16.1 схематично представлены модели, сгруппированные по степени сложности и характеру переменных решаемых задач. Обычно количественная оценка принятия решений в условиях относительной определенности сводится к максимизации или минимизации некоторых целей (например, к максимизации прибыли и минимизации рисков), и при этом лицо, принимающее решение, должно рассмотреть и возможные ограничения (например, ограничения производственных мощностей или финансовых ресурсов), которые усложняют достижение намеченных целей. Модели линейного и целочисленного программирования поэтому являются наиболее распространенными способами решения масштабных задач такого бизнеса. В этих моделях используются математические методы для определения максимальных или минимальных значений какого-то объективного результата, зависящего от комплекса некоторых субъективных ограничений. [c.254]
Ни одна из вышеперечисленных методик, включая линейное и целочисленное программирование и др., не позволяет описывать динамические процессы. Динамика развития рынка привносит более высокую степень сложности, связанную с принятием последовательности взаимосвязанных решений в течение нескольких временных периодов. При принятии последовательных и взаимосвязанных решений управляющий должен учитывать не только необходимость оптимизации деятельности компании при принятии отдельных решений, но и координировать каждое отдельное решение с другими связанными с ним решениями. Динамические модели (которые могут использоваться для принятия решений в условиях как определенности, так и неопределенности) включают модели управления складскими запасами, методы управления проектом, системы массового обслуживания. Каждая из этих моделей разработана специально для решения задач, описываемых их областью применения. [c.257]
На уровне отдельных нефтеперерабатывающих предприятий и регионального комплекса разработаны и исследованы модели текущего и календарного планирования. С учетом качественной преемственности, существующей между задачами оптимального планирования в вероятностных условиях и принятием решения в полностью определенных ситуациях, рассмотрены и основные типы детерминированных моделей планирования, в течение длительного времени являвшихся основным средством экономико-математического моделирования нефтеперерабатывающих производств. [c.215]
Рассмотрены модели принятия единичных решений в условиях определенности экономическое обоснование выбранного варианта методы и критерии оценки экономической эффективности инвестиций в энергосберегающие мероприятия и технологии особенности оценки экономической эффективности инвестиций в устройства защиты от вредных выбросов ТЭС. Приводятся примеры расчета экономической эффективности инвестиций в названные мероприятия. [c.2]
МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ ЕДИНИЧНЫХ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ОПРЕДЕЛЕННОСТИ [c.21]
Теория игр — это теория математических моделей принятия решений в условиях конфликта или неопределенности. Предполагается, что действия сторон в игре характеризуются определенными стратегиями — наборами правил действий. Если выигрыш одной стороны неизбежно проводит к проигрышу другой стороны, то говорят об антагонистических играх. Если набор стратегий ограничен, то игра называется матричной и решение можно получить очень просто. Решения, получаемые с помощью теории игр, полезны при составлении планов в условиях возможного противодействия конкурентов или неопределенности во внешней среде. [c.116]
При принятии решений в условиях почти полного отсутствия информации желательно провести маркетинговые исследования и сделать задачу более определенной, что повышает возможность принятия более обоснованных решений. [c.519]
Первая часть курса - "Принятие оптимальных решений в условиях определенности", представленная в настоящей книге, посвящена рассмотрению моделей линейной оптимизации, использованию условий целочисленности в линейных моделях (учету проблемы постоянных издержек и рассмотрению задач типа "брать/не брать"). Важными частными случаями задач линейной оптимизации, рассмотренными в первой части курса, являются транспортная задача и задача о назначениях. [c.18]
Примеры ситуаций принятия решений в условиях полной определенности [c.22]
Первая часть вопроса - из серии принятия решений в условиях полной определенности. Ее мы рассмотрим в настоящем разделе. [c.158]
Поскольку в этой части курса мы рассматриваем технику принятия решений в условиях полной определенности, то отвлечем- [c.167]
В настоящее время существуют разные определения сущности М.с. и не следует удивляться, если вы увидите в одной книге, вопреки сказанному выше, утверждение, что М.с. — это "наука о принятии решений в условиях неопределенности", а в другой — что это "наука, объясняющая данные статистических наблюдений при помощи вероятностных моделей". Некоторые авторы считают, что М.с. — раздел теории вероятностей, а другие — что М.с. лишь связана с этой теорией, представляя собой отдельную науку. Наконец, распространено расширенное понимание предмета М.с. как охватывающей не только вероятностные аспекты, но и т. н. прикладную статистику ("анализ данных"), включающую и объекты не обязательно вероятностной природы. [c.183]
Между определенностью и неопределенностью находится случай принятия решения в условиях риска, когда можно оценить вероятность возникновения каждого возможного условия. Широко используемый подход при таких обстоятельствах — критерий предполагаемого выигрыша. [c.109]
Наиболее разработан и широко используется на практике аппарат одноцелевого принятия решений в условиях определенности, который получил название математического программирования задачи линейного программирования [W(x), hk(x), gj(x)] - линейны, нелинейного программирования [fF( ), hk(x), gj(x)] - нелинейны, целочисленного программирования х - целочисленны, динамического программирования х - зависят от временного фактора. [c.18]
Осмысленное принятие управленческих решений, в том числе и финансового характера, может осуществляться в одной из следующих четырех ситуаций в условиях определенности, риска, неопределенности и конфликта. Первая ситуация имеет место в том случае, если можно с приемлемой точностью предсказать однозначно трактуемые последствия принятого решения. В условиях риска поле возможных исходов, т. е. последствий принятого решения, вариабельно, однако значения исходов и вероятности их появления поддаются количественной оценке. В условиях неопределенности подобной оценки сделать уже нельзя, т. е. не могут быть перечислены все возможные исходы и (или) заданы их вероятности. В условиях конфликта принятие решения осложняется не только [c.76]
Суждение о том, что "информация - это власть" правомерно хотя бы потому, что владение ею вероятность принятия неверных решений. Такое требование, как полнота информации, о обстоятельства разработки и типы принимаемых решений в условиях определенности, риска и неог свою очередь, сопряжено с использованием различных подходов, методов разработки решений и их ре [c.11]
Основная трудность принятия решений в условиях неопределенности сводится к невозможности прогноза или оценки вероятности наступления конкретных событий во внешней среде. Эта особенное применение математических моделей, характерных для условий определенности. Выбор альтернатив осуществляется с помощью количественных и качественных методов. В основе условно количествен] первых, теория полезности , во-вторых, приведение ситуации неопределенности к ситуациям адекватных способов принятия решения. К качественным методам относится использование так назь подхода , основанного на опыте, знаниях, интуиции руководителя. [c.134]
Темы "Управление запасами" и "Количественные методы управления проектами" разделены между двумя частями курса. Вопросы оценки риска возникновения дефицита, создания безопасного резерва, уровня обслуживания и определения точки перезаказа в теории управления запасами, а также методика оценки вероятности выполнения проекта к определенному сроку (PERT) вынесены во вторую часть курса, поскольку их рассмотрение невозможно без применения важных концепций теории вероятностей и статистики, с которых и начинается вторая часть курса "Принятие решений в условиях неопределенности и риска". [c.19]
Существует много различных определений понятия система . Общим в них является то, что о системе говорят как о множестве, между элементами которого имеются связи. Целостность системы и ее отделейность от окружающего мира обеспечиваются тем, что взаимосвязи внутри системы существенно сильнее, чем связь какого-либо ее элемента с любым элементом, лежащим вне системы. По определению действительного члена Российской академии наук Н.Н.Моисеева Системный анализ — это дисциплина, занимающаяся проблемами принятия решений в условиях, когда выбор альтернативы требует анализа сложной информации различной физической природы [44]. [c.153]
Хотя модель Фишера является специфическим подходом к решению проблемы принятия инвестиционных решений в условиях определенности, ее можно также трактовать как образец теоретической системы выбора, применимой для анализа любого типа решений. Под выражением теоретическая система выбора ( hoi e-theoreti system) я подразумеваю модель, содержащую следующие компоненты 1) объекты выбора (товары) и единицы, принимающие решения (экономические агенты, или субъекты) 2) функцию предпочтений, в соответствии с [c.234]
Смотреть страницы где упоминается термин Принятие решений в условиях определенности
: [c.200] [c.17] [c.4] [c.555] [c.29] [c.198] [c.699] [c.224]Смотреть главы в:
Методы оптимизации управления для менеджеров -> Принятие решений в условиях определенности