В этом примере, несмотря на наличие очевидного риска, ожидаемая стоимость составляет 51 млн дол. Модель учитывает не только риск политических беспорядков, но и вероятность экспроприации, равную 8%. Эта таблица — еще одно порождение теории EMV, но допускает возможность большего, чем два, числа сценариев. Здесь в форме таблицы представлено известное дерево решений. Независимо от того, проводят ли менеджеры формальную оценку вероятности разных сценариев возможного будущего и рассчитывают ли они экономические результаты каждого из сценариев, риски и возможные экономические результаты всегда так или иначе оценивают и стремятся сбалансировать. Иногда это называют интуицией, опытом или чувством опасности. Хотя в этом примере ожидаемая стоимость положительна, многие менеджеры предпочли бы работать в более надежном и менее рискованном климате. Здесь каждый делает выбор между стремлением к выгоде и отвращением к опасности. Выше уже говорилось, что теория ЕМУ только отчасти помогает сориентироваться в [c.176]
Выше уже отмечалось, что интеллектуальный анализ данных появился в результате симбиоза средств вычислительной техники, программных технологий и математических методов. В НАД используются как сравнительно новые подходы, такие как генетические алгоритмы, нейронные сети, нечеткие множества, так и вполне традиционные, имеющие длительную историю развития, такие как статистика, деревья и таблицы решений. Хотя между этими методами не всегда можно установить точный водораздел (так, генетические алгоритмы используют статистические оценки и правила вывода, то же можно сказать и о деревьях решений и нечеткой логике и т.д.), но все же границы между ними существуют. Этого нельзя сказать о границах использования различных методов в приложении. Анализ одной и той же ситуации может быть произведен различными методами и> что очень важно, результаты анализа, проведенные одним методом, могут сильно отличаться от результатов анализа той же ситуации, проведенного другим методом. Выбор метода всегда определяется специалистом. [c.274]
Деревья и таблицы решений. Деревья решений - это способ представления правил в иерархической последовательной структуре, где каждому объекту соответствует единственный узел дающий решение. Под правилом понимается логическая конструкция, представленная в виде если. .., то. .. . В результате применения этого [c.274]
Примером использования деревьев и таблиц решений, например, в проектном анализе в нефтегазовой отрасли является применение их для преобразования финансовых цен в экономические [8.17, 8.18], определения риска проведения поискового бурения, а также построения экспертных систем в энергетике [8.19] и др. [c.275]
Подробно модели и алгоритмы построения и оптимизации деревьев и таблиц решений рассмотрены в шестой главе. [c.275]
Здесь необходимо отметить также, что как нейронные сети, так и генетические алгоритмы, деревья и таблицы решений являются не только средством интеллектуального анализа данных, но и являются также средством генерации решений, особенно при решении оптимизационных задач, примеры применения которых рассмотрены в третьей части книги. [c.281]
Таблица 10.2 показывает, как менеджер, которому необходимо решить, направлять ли усилия компании на один или другой из двух зарубежных рынков, может наметить на дереве решений различные элементы, которые формируют решение. Так как компания не может позволить себе выйти на оба многонациональных рынка одновременно, менеджер должен выбирать между европейским и азиатским рынками. В этом примере предполагается, что основной критерий принятия решения — прибыль, и что самое большое затруднение в том, что продукция не может быть представлена на обоих рынках в одно и то же время. [c.230]
На рисунке 9.6 изображено завершенное дерево решений с отражением всей релевантной информации. Сравнение рис. 9.6 и табл. 9.2 свидетельствует об их очевидном сходстве. Это и понятно, ибо по существу дерево решений — лишь альтернативное представление информации, содержащейся в таблице, с дополнительным расчетом ожидаемого вклада. Заметим, что рис. 9.6 мог бы быть расширен включением более чем одной цены реализации, с указанием соответствующих последствий и ожидаемых значений вклада. [c.406]
Дерево решений дает более наглядное представление о выборе решения, чем таблица. Как и графическая модель безубыточности, схематический анализ решений может более выразительно показать руководителям доступные варианты действий и их возможные последствия. Это особенно верно для тех случаев, когда решение сопряжено со сложными комбинациями взаимозависимых вариантов выбора и исходов. Кроме того, в отличие от графиков, которые не всегда можно вычертить достаточно точно, [c.407]
Вероятности, указанные в таблице, отмечены на этом дереве решений. Также отмечены различные затраты. Например, проведение маркетингового исследования стоит 50 000 ф. ст. (сокращенно 50К) и показано на диаграмме как отрицательное значение. [c.67]
Одна из небольших и редко посещаемых ветвей дерева решений — принцип стоимости информации. В качестве примера рассмотрим дерево решений с двумя исходами. Ожидаемые результаты с учетом и без учета данных трехмерной сейсмической разведки сведены в таблицу 6.4. Условимся считать, что данные трехмерной сейсмической разведки повышают коэффициент успеха. [c.151]
Типичная задача для условий риска каким должен быть размер строящегося предприятия. Очевидно, таким, чтобы удовлетворить будущий спрос. Основные варианты решения связаны с факторами спроса и состоянием рынка для производимых товаров. Для этого будущий рынок должен быть классифицирован (например, как благоприятный и неблагоприятный). Методика, которая может быть эффективно использована в принятии плановых решений по мощности с неопределенным будущим, — это теория решений. Теория решений предполагает использование как таблиц, так и деревьев решений, которые требуют спецификации альтернатив и состояния природы. Для ситуации планирования мощности состояние природы — это обычно будущий спрос или благоприятный рынок. Для установленных вероятностей вариантов состояния природы можно принять решение, которое максимизирует ожидаемый результат альтернативы. Это осуществляется следующим образом с использованием дерева решений [c.191]
Различают таблицы решений с расширенными (табл. 6.4) и ограниченными (табл. 6.5) входами [6.14, 6.15]. Граф рис. 6.8 легко представим такими таблицами. Входными условиями являются предполагаемый уровень цен на нефть по периодам планирования. Выходные действия - доход, получаемый от того или иного правила, которым является столбец таблицы. Он определяется способом разработки месторождения на всех этапах разработки, совокупностью входных условий и выходных действий, образующих многоэтапное решение -ветвь дерева решений. Легко видеть, что в отличие от дерева решения запись правила - решения здесь более проста и сводится к проставлению на пересечении строки и столбца соответствующего(их) условия(ий) и действиями). [c.220]
В итоге задача сводится к генерации возможных решений и поиску наиболее эффективного пути (правила) - принимаемого решения по построенному дереву (таблице решении). Эксперт влияет здесь на результаты анализа ситуации и/или оценку последствий тех или иных событий в тех узлах дерева, где от него требуется принимать решение, формируя тем самым экспертные правила многоэтапного принятия решений [8.15, 8Л 6]. [c.275]
Логико-эвристические методы генерации множества альтернатив предполагают постепенное расчленение рассматриваемой проблемы или задачи на отдельные подзадачи, вопросы, подоперации и так далее до таких элементарных действий, для которых уже известны эвристические решения и конкретные технологии их исполнения. По частоте применения на практике, пожалуй, именно логико-эвристические методы занимают первое место. Типичные представители логико-эвристических методов — это метод дерева решений и метод морфологических таблиц. Такое положение они приобрели из-за присущей им наглядности, простоты и универсальности подхода, удобства компьютеризации их алгоритмов. [c.126]
Метод морфологических таблиц, с одной стороны, представляет определенную модификацию метода дерева решений. С другой стороны, на определенном этапе работы ЛПР абстрагируется от сущности финальных эвристических методов или приемов с целью сгенерировать нетрадиционные (неизвестные ранее) варианты. Для этого активно применяется метод декомпозиции для неформального и абстрактного (формального) этапов процесса работы метода. [c.128]
Задачи, связанные с привлечением инвесторов в отрасли экономики, требуют анализа последовательности решений состояний внешней среды (состояния рынка, законодательной базы, инфраструктуры города и других факторов), когда одна совокупность стратегий игрока-инвестора и состояний среды порождает другое состояние подобного типа. Экономико-математические методы, основанные на одноэтапных играх (с природой, таблицы решений), удобно использовать в задачах, имеющих одно множество альтернативных решений и одно множество состояний среды. Поэтому рассмотрим процедуры принятия сложных (позиционных, или многоэтапных) решений в условиях риска. Если имеют место два или более последовательных множеств решений, причем последующие решения основываются на результатах предыдущих, и/или два или более множеств состояний среды (т.е. появляется целая цепочка решений, вытекающих одно из другого, которые соответствуют событиям, происходящим с некоторой вероятностью), то используется дерево решений. Применяются также математические методы и модели исследования операций [77] и математический аппарат финансового риск-менеджмента [76]. [c.469]
Методы, позволяющие оценить форму распределения вероятностей (профиль риска) метод сценариев, построение дерева решений, имитационное моделирование. В процессе применения этих методов анализируется некоторое множество вариантов развития событий, в результате аналитик получает в свое распоряжение кривую вероятностей в виде графика или таблицы. В зависимости от точности исходных данных и достоверности предположений, с той или иной степенью уверенности по этой кривой можно оценить параметры риска инвестиций (стандартное отклонение, асимметрию кривой риска и др.). Вероятностные оценки риска, которые можно получить с использованием данных методов, являются наиболее удобными для восприятия менеджеров и обеспечения принятия инвестиционных решений. [c.655]
Цель - конкретное желаемое конечное состояние управляемого объекта. Система целей иначе называется деревом целей, решение может иметь одну или несколько целей. Количественные и качественные параметры цели - основа для оценки эффективности будущего решения. Взаимосвязь целей и решений представлена в таблице 1. [c.20]
В преамбуле плана рассматривается его назначение в реализации главных целей и стратегии развития предприятия, решении наиболее острых проблем. Формулируется также система целей плана (в виде дерева целей или в виде таблицы) как для предприятия в целом, так и по структурным подразделениям. Цели плана и соответствующие им показатели могут быть приведены в виде таблицы, дополняющей текстовую часть преамбулы (табл. 13.1). В преамбуле, например, должны быть сформулированы ответы на следующие вопросы какие показатели хозяйственной деятельности должны быть достигнуты на предприятии по окончании реализации плана Какие показатели должны быть достигнуты структурными подразделениями (цехами, отделами) Может быть также дано краткое изложение основных мероприятий по основным разделам плана мероприятий (в соответствии с форматом исследования рынка анализ продукта и технологии, анализ потребителей, анализ конкурентов, ценовая политика, реклама и продвижение продукта на рынке, стратегия сбыта и развития сбытовой сети и др.). [c.435]
Процесс "добычи информации" использует инструменты, умеющие классифицировать большие объемы данных и находящие, согласно выбранным целям, структурные внутренние связи. Наиболее часто применяют следующие классифицирующие модели деревья решений, деревья опций, ней-росети, таблицы решений, классификаторы очевидности. [c.468]
Для разработки соответствующих алгоритмов и машинных программ для конкретных производств целесообразно использовать специальные методы, при которых построение алгоритмов диспетчирования осуществляется путем регламентированного применения определенного набора формальных правил, ведущих к построению дерева выбора диспетчерского решения (например, сетей Петри, графоаналитического метода переключательных схем ). В результате выбор того или иного диспетчерского решения (определенной траектории на дереве вариантов диспетчерских решений) может быть уподоблен переключениям в сетях логических релей-но-контактных схем. Построенные характеристические таблицы с формализованными вариантами записи командных фраз (команд) кодируются, и команда выдается автоматически в виде определенного кода. [c.490]
Информационная система руководителя предназначена для лиц, непосредственно принимающих решения. Поэтому интерфейс таких систем должен быть в наибольшей степени упрощенным. Обычно в качестве интерфейса руководителям предприятий предлагается набор стандартных отчетов и графиков, настраиваемых на потребности руководителя через систему меню. Часто в качестве интерфейса предлагаются диаграммы Ишикава ( скелета рыбы ), представляющие собой саморазворачивающееся дерево показателей, в котором листья ветвей раскрашиваются в разные цвета, символизирующие характер состояния показателя (нормальный, тревожный, кризисный). Лист любой ветви дерева показателей может быть развернут в таблицу значений показателя или график. Подобные диаграммы применяются в таких корпоративных ЭИС, как R/3 и BAANIV. [c.314]