МОДЕЛИ ВЫРАБОТКИ РЕШЕНИЙ [c.97]
Как было отмечено выше, целью первого этапа процедуры принятия решения является построение модели, основанной на использовании выбранных критериев, определенных альтернатив, необходимой информации и характеристик ЛПР, которая соответствует конкретной задаче. Модель выработки решения представляется логической конструкцией, показывающей, как в конкретной задаче (или классе задач) вырабатывается решение. Модель дает возможность ЛПР точно установить, что может быть определено и что для этого необходимо. В модели объединены элементы совокупности, характеризующей принятие решения, выражены их взаимосвязи, получены требования к их характеристикам, определены воздействия среды. Подобная концепция модели рассмотрена в [76]. [c.97]
Место и причины несчастного случая при принятии решения 1—прием информации (сопоставление при выборе модели, вариантов, действий, решений) 3 — выработка решения, командной информации (подсчет, синтез, анализ) 4 — передача командной информации 5 — задержка ответного двигательного действия (чрезмерно длительный период времени между принятием решения и началом его реализации) 6 — недостаточная точность (ошибка) при реализации двигательного действия (принятого решения) 7 — недостаточная скорость выполнения двигательного действия. [c.220]
МОДЕЛИ ГРУППОВЫХ МЕТОДОВ ВЫРАБОТКИ РЕШЕНИЙ [c.233]
Уровень организации выработки решений проявляется и в эффективном построении маркетингового цикла или использовании технологии подготовки, в принятии и реализации решений. Ритмичность и динамичность маркетингового воздействия характеризуются скоростью, поточностью и синхронностью маркетингового цикла. Несмотря на то что стадии, операции, приемы и действия технологии маркетингового решения не равнозначны по сложности, объему работ и затратам рабочего времени, они образуют целостный маркетинговый цикл и как система выполняют определенную целевую функцию. Одновременно эти элементы являются обязательным звеном генеральной цепи и обеспечивают при научном построении абстрактной модели достижение цели или эффективное решение задачи. [c.480]
Необходимость и важность экономико-математического анализа в задачах внутрифирменной оптимизации предопределяются прежде всего локальной постановкой этих задач. Всякая локальная модель есть упрощенное и огрубленное отображение реального экономического процесса, и это упрощение особенно существенно сказывается на входах модели (прежде всего на ограничениях по ресурсам) и на ее выходах (которые регулируются целями, поставленными в задаче). Именно поэтому невозможно рассматривать реальный процесс выработки решений с помощью математических моделей как однократное действие. [c.122]
Выработка решения в общем случае представляет собой процесс, в котором ставятся как четкие, так и расплывчатые вопросы, но получаемые ответы могут принимать только два значения "да" или "нет. Приемлемые решения направляются в модель воздействия, а неприемлемые возвращаются для итерации в операции оценки-различия, как это представлено на рис. 6. [c.32]
Методы анализа обстановки были рассмотрены в главе 3, а методы построения моделей как должно быть и выработки решения обсуждены в главах 5-9. [c.355]
Как отмечено, процедура выработки решений описывается оператором оценки Фоц и выбора Фв. При этом Фоц связан с использованием шкал типов I, II, 111, а Фв характеризует следующие процедуры определение отображения пространства оцененных параметров в одномерное -пространство оценок критерия /i YW-+YQ вычисление от-, клонения значения критерия от оптимального значения / (Q0" — Q)/Q = <7 и представление этого значения в нормированном виде в пространстве оценок критерия построение нечеткого множества удовлетворения требованиям критерия с функцией принадлежности, указывающей степень удовлетворения этим требованиям /3 q-+ [О, 1]. Нечеткий критерий может быть представлен как в явном виде, так и в неявном. В последнем, наиболее распространенном случае рассматривается важная разновидность моделей типа 2, использующих нечеткую поверхность принадлежности.. Существенное расширение возможностей, моделей этого типа связано с оценкой значения параметров набора ситуационных данных St (например, расстояния, скорости, эффективности и т. д.) с помощью шкал, представленных нечеткими элементами терм-множества (нечеткими точками) 8—3171 . . ИЗ [c.113]
Модельный способ представления процесса выработки решений в нечетких условиях является, по-видимому, удобным и перспективным. Это особенно важно при исследования и формальном представлении неопределенностей человека на каждом из этапов (представление, оценка, выбор и др.) такого процесса. Подобный подход позволяет использовать в совокупности методы, адекватные каждому из отдельных этапов этого процесса. Рассмотренные модели могут быть предназначены как для применения в конкретных классах (связанных общностью постановки) прикладных задач (модели типов 1 и 2), так и для широкого применения в системах, связанных с деятельностью организационного руководителя или человека-оператора (модель типа 3). В случае "использования моделей типов 1 и 2 Задача описывается набором ситуационных данных, содержащим как количественные (модель типа 1), так и качественные (модель типа 2) элементы, и одним критерием (или обобщением нескольких критериев), сформулированным в виде текста. Мнение эксперта при этом используется различным образом в модели типа 1 — при формулировке целей (удовлетворить спрос предприятий-потребителей, наиболее остро нуждающихся в определенном виде ресурса) и при разработке шкалы ранжирования вариантов, а в модели типа 2, кроме того, и при создании на основе работы с экспертами Поверхности принадлежности. [c.124]
При выявлении (выработке) альтернатив основную роль играет качественный анализ управляемости факторов, границ их изменения и т. д. Но определенную помощь могут оказать и методы количественного анализа в первую очередь для сжатия информации об управляемых факторах и представления ее в наглядном виде, а также для выявления независимых факторов управления. Эти задачи решаются математико-стати-стическими методами современного факторного и компонентного анализа [87, с. 136—158]. Этими методами обеспечивается уменьшение числа рассматриваемых факторных показателей в 3—4 раза без существенных потерь содержательной информации. Новые показатели синтетических управляемых факторов (компоненты исходной системы факторных показателей) статистически независимы. Свойство независимости обеспечивает их применяемость в теории принятия решений, так как эта теория предполагает независимость изучаемых альтернатив действия. Применение синтетических факторов обеспечивает переход от дискретной базисной модели принятия решений к непрерывной обобщенной модели, представленной системой уравнений. [c.66]
Экономисты центрального банка анализируют полученную информацию и стремятся определить, что в настоящее время происходит в экономике. В связи с тем, что денежно-кредитная политика оказывает влияние на экономику только через какой-то временной промежуток (лаг), центральному банку необходимо немного заглядывать в будущее и составлять прогнозы развития ситуации. Регулирующему органу также может понадобиться просчитать несколько альтернативных вариантов денежно-кредитной политики, с тем чтобы определить, какой из них является наиболее эффективным. Для того, чтобы проделать всю эту аналитическую работу, центральные банки нуждаются в экономических моделях и эконометрических технологиях, позволяющих найти структуру и параметры используемых моделей. Разработка моделей необходима в первую очередь для изучения текущей ситуации, прогнозирования и выработки решений. Эту необходимость можно обозначить как внутреннюю . Внешняя же причина использования моделей связана с транспарентностью. Обнародование моделей позволяет точно довести до рынка причины принятия денежными властями тех или иных решений. [c.200]
Модели нелинейного программирования, в которых подчеркивается роль времени и наличие многоступенчатого процесса выработки решений, получили специальное название моделей динамического программирования. Это вычислительный метод, использующий аппарат рекуррентных отношений. [c.249]
Эта модель помогла развитию методов и приемов управления конкретным производством, поскольку анализ общих экономических тенденций, знание межотраслевых взаимосвязей и взаимодействий служат основами для выработки решений, например в фирме. [c.383]
Экономико-математический анализ полученных оптимальных решений -важный этап моделирования экономических задач. Любая модель лишь упрощенно, огрублено отражает реальный экономический процесс, и это упрощение существенно сказывается как на исходной информации, так и на получаемых результатах. В связи с этим невозможно рассматривать процесс выработки решений с помощью математических моделей как одноразовое аналитическое действие. [c.17]
Но, как показывает опыт, обучение в деловых играх более эффективно, если слушатели уже в той или иной степени владеют управленческими технологиями и используют практические умения и навыки в игровой деятельности. Кроме того, игровые имитационные модели, используемые при обучении менеджменту, предназначены скорее для развития и коррекции уже имеющегося у обучаемых управленческого опыта, чем для его начального формирования. Их специфика зачастую просто не позволяет уделять много времени отработке отдельных моделей поведения, конкретных умений и навыков (например, коллективной выработке решений, технике ведения переговоров, формированию концепции индивидуального выступления и т. д.). И обучаемый оказывается в ситуации, когда для успешной деятельности необходимо использовать навыки, которых у него нет. Ему приходится действовать методом проб и ошибок , что тоже имеет свои плюсы , но занимает много времени и малоэффективно, т. к. не позволяет полностью реализовать управленческий потенциал слушателя и в полной мере использовать возможности, предоставляемые игровой имитационной моделью. [c.109]
Порядок решения задачи с использованием как аналитических, так и имитационных моделей устанавливается путем разработки алгоритма, т. е. точного предписания последовательности выполнения операций. Для этого процесс выработки решения четко расчленяется на ряд формализованных правил, позволяющих исполнителю (человеку, машине) получить решение без понимания назначения задачи и проникновения в ее сущность. [c.42]
Анализ показывает, что перечисленные модели предоставляют проектировщику практически одинаковые аналитические возможности, находятся примерно на одном и том же качественном уровне и не затрагивают многих существенных для процесса проектирования вопросов (недостаточно полно отражают технологию и структуру процессов обработки данных, процессов выработки решений и т.д.). [c.39]
В гл. 20 мы обсудили вопросы выработки стратегии и принципы разработки операционной системы организации. Ниже мы рассмотрим проблемы и необходимые решения, связанные с планированием производственного процесса и контролем за его ходом. К конкретным вопросам, рассматриваемым в данной главе, относятся вопросы производственного планирования, управления материально-техническими запасами, диспетчеризации, управления проектами и вопросы качества. Хотя указанные функции предполагают использование количественных моделей, в основу нашей дискуссии мы положим концептуальные модели. Прочитав эту главу, вы должны понять перечисленные на этой странице термины и понятия. [c.621]
Рассматриваются различные подходы, существующие в отечественной и зарубежной практике для выявления экологического влияния на экономические результаты деятельности нефтяных компаний. В примерах используются аналитические методы, основанные на эколого-экономических связях и позволяющие перейти к построению более сложных эколого-экономических моделей, направленных на выработку стратегических решений. [c.6]
Имитационные модели предназначены для получения информации о моделируемой системе и выработки в последующем соответствующих оценок, пригодных для формирования решений. В качестве примера рассмотрим имитационную систему согласования производства и потребления в многоотраслевой экономике (рис.5.10). [c.150]
Математические модели, описываемые в данной главе, предназначены для выработки плановых решений в отдельных производственных единицах. Производственные единицы являются составной частью народного хозяйства, поэтому в процессе планирования их деятельности учитываются интересы народного хозяйства в целом. Поскольку производственная единица использует в процессе своей деятельности некоторые ресурсы и производит продукцию, потребляемую другими предприятиями, отдельными потребителями либо государством в целом, оценка деятельности производственной единицы производится с помощью показателей, характеризующих народнохозяйственный эффект продукции и величину затрат на ее производство. В общем виде о построении таких показателей говорилось в гл. 2, здесь же они будут конкретизированы. [c.163]
Важным моментом первого этапа моделирования является четкая формулировка конечной цели построения модели, а также определение критерия, по которому будут сравниваться различные варианты решения. В экономическом анализе такими критериями могут быть наибольшая прибыль, наименьшие издержки производства, максимальная загрузка оборудования, производительность труда и др. В задачах математического программирования такой критерий отражается целевой функцией. Например, необходимо проанализировать производственную программу выработки продукции с целью выявления резервов повышения прибыли от воздействия структурного сдвига в ассортименте. Критерием оптимальности в данном случае при построении экономико-математической модели выступает максимум прибыли. Уравнение целевой функции будет иметь вид [c.104]
Создание АИС способствует повышению эффективности производства экономического объекта и обеспечивает качество управления. Наибольшая эффективность АИС достигается при оптимизации планов работы предприятий, фирм и отраслей, быстрой выработке оперативных решений, четком маневрировании материальными и финансовыми ресурсами и т.д. Поэтому процесс управления в условиях функционирования автоматизированных информационных систем основывается на экономико-организационных моделях, более или менее адекватно отражающих характерные структурно-динамические свойства объекта. Адекватность модели означает прежде всего ее соответствие объекту в смысле идентичности поведения в условиях, имитирующих реальную ситуацию, поведение моделируемого объекта в части существенных для поставленной задачи характеристик и свойств. Безусловно, полного повторения объекта в модели быть не может, однако несущественными для анализа и принятия управленческих решений деталями можно пренебречь. Модели имеют собственную классификацию, подразделяясь на вероятностные и детерминированные, функциональные и структурные. Эти особенности модели порождают разнообразие типов информационных систем. [c.18]
Формирование и оценку каждого отдельного варианта можно выделить в самостоятельный этап решения. Наличие еще одного, верхнего уровня позволит, во-первых, дополнительно сократить размеры основной модели, во-вторых, привести ее к виду, удобному для согласования со вспомогательными моделями, и, в-третьих, решить частную задачу конкретизации отраслевого задания методами, не связанными с формой основной модели. При выработке конкретного варианта отраслевого задания в верхней модели будут учтены особенности района исследований (площадь, перспективность), интересы производственных баз, а также условия, диктуемые плано- [c.152]
Многокритериальность определяет сложность процедуры получения результата. При этом достаточно распространенная на практике задача выбора при многих объектах, характеризуемых своими локальными критериями, еще более усложняет подобную процедуру. Этот фактор, так же как и приведенные выше способы оценки элементов набора ситуационных данных, определяет принцип подхода к получению результата. Существенную роль играет при создании конкретной модели место, занимаемое человеком в системе человек-оператор или участник диалога (пользователь, разработчик, исследователь). Поскольку для выбора решения ЛПР должно представлять себе как состояние внешней среды, так и свои возможности (альтернативы, решающие правила и критерии), а также собственное состояние, процедура состояния модели для выбора решения связана, как было показано в гл. 2, с психофизиологическими и психолингвистическими аспектами, т. е. с особенностями человеческого мышления и поведения (восприятием и пониманием речи, а также с формированием предписаний). Разумеется, создание модели, полностью адекватной всем глубинным процессам, определяющим эти особенности человека в процессе выбора решения, по-видимому, невозможно и, вероятно, не нужно. Важным для рассматриваемой проблемы, очевидно, является изучение (и по возможности формализация) тех психофизических и психолингвистических процессов, которые непосредственно связаны с соответствующими нейрофизиологическими и психолингвистическими функциями человека, используемыми при создании наиболее удобной формы контакта человека и машины в диалоговой системе. Модель выработки решений, использующая формализованные расплывчатые категории, является некоторой организующей общностью, характеризующей целостность совокупности функциональных процедур, учитывающих индивидуальные особенности ЛПР (или их узкопрофессиональных групп). [c.99]
Третье направление моделей разработки решений основано на использовании теории игр. Данная условиях конфликтных ситуаций либо при принятии коллективных (совместных) решений. Основе выбор отправной точки (гарантирующего решения), с которой начинается совместная выработка лучш принцип этой теории - минимакс. Схема теории игр описывает принципы принятия решений практических ситуаций инновационного характера. Игра возможна с любым числом участников и р информированности. Формализации подвергаются лишь правила игры, а не поведение игроков. [c.50]
В процессе подготовки и выбора решения необходимо учитывать две стороны формализованную и п< нормативная, обусловлена математизацией процесса выработки решения, вторая - особенное принимающих управленческое решение в конкретной обстановке. Это обстоятельство объясняется те в выборе окончательного решения принадлежит не математике и не машине, а человеку, зависит < особенностей профессионализма, склонности к риску и др. Кроме того, по соображениям конъюн] может приниматься решение и не лучшее с точки зрения проведенных расчетов. В связи с этим в р теории принятия решений выделяются нормативные модели (о чем уже упоминалось), ориенг альтернатив и выбор оптимального варианта в условиях установленных критериев и ограничена подхода, нормативные модели расписывают , как ЛПР должно принимать решение. В этом слу личностных особенностей, поведение ЛПР с позиции здравого смысла принимается как аксиома. [c.90]
ПРОГНОЗ (от греч. prognosis- предвидение,предсказание) - научно обоснованная гипотеза о вероятном будущем состоянии экономической системы и экономических объектов и характеризующие это состояние показатели. Разработку, составление прогнозов называют прогнозированием. Прогнозирование широко используется на предварительных стадиях разработки планов и программ как инструмент научного предвидения, вариантного анализа, получения дополнительной информации при выработке решений. Прогнозы применяются и в качестве планов-ориентиров. В рыночной экономике распространено прогнозирование спроса, рыночной конъюнктуры. Прогнозы незаменимы в тех случаях, когда необходимо оценить будущее протекание таких неуправляемых человеком процессов, как погода, рождаемость и смертность, миграция населения, научные открытия. Прогнозы, ориентированные на достижение заранее заданных целевых показателей, на зывают нормативными. В социально-экономическом прогнозировании широко используются экономико-математические методы и модели, экспертные оценки. [c.264]
То есть сейчас начинает превалировать более широкий взгляд на СППР, требующий осуществления компьютерной поддержки на всех этапах принятия решения человеком. Исходя из этого, СППР можно определить как человеко-машинную систему, позволяющую руководителям использовать свои знания, опыт и интересы, объективные и субъективные модели, оценки и данные для реализации компьютерных методов выработки решений и выполняющую, возможно частично, функции 1-7, перечисленные выше [1,20]. [c.30]
Основная идея, заложенная в рассмотренный в гл. 4 класс моделей, заключается в использовании формализованных расплывчатых категорий, возникающих как в описании системы и среды, так и в представлении свойственных человеку процедур выработки решений (оценка, выбор, обучение) и получении ранжированных рекомендаций в сложных многообъектных (многопроблемных) задачах. Наиболее полно эта идея может быть реализована в СМВРР-М, позволяющей получать ранжиро-.ванные рекомендации в сложных задачах с учетом не только неопределенностей системы и среды, но и психофизиологического, состояния партнеров по коммуникации и собственного состояния ЛПР. [c.164]
Во ми. случаях ситуации повторяются, и унравленч. решение может быть принято на основе предыдущего опыта. Это относится в основном к формализованным решениям. Если же ситуация является специфической, требуется выработка решения применительно к сложившимся условиям. Строится модель решения задачи, собирается необходимая информация и проводится расчёт вариантов решения. Важнейшая проблема П. у, р. т. — оптимизация управленч. решений, выбор критерия оптимальности. При этом широко применяются методы линейного и динамич. программирования, статистич, решений, теория игр, корреляционные модели. Математич. модели решений дают возможность получить необходимые и достоверные знания об исследуемом объекте, моделировать и изучать явления, к-рые не поддаются экспериментальной проверке (см. Математические методы в экономических исследованиях). [c.341]
Может ли информация о прибыли за прошлые периоды помочь в прогнозировании прибыли, а следовательно, в получении текущей оценки фирмы Исследования показали, что данные о прибыли прошлых лет, исчисленные на основе первоначальной стоимости (себестоимости), позволяют получать более обоснованные прогнозы прибыли, нежели те же данные, но полученные с использованием текущих оценок. Также было показано, что обе эти модели предпочтительнее модели прогноза прибыли, построенной на основе общего индекса цен [12]. Однако результаты исследований свидетельствуют также и о том, что оба подхода к оценке прибыли могут быть полезны при получении прогнозных оценок только с учетом отраслевой специфики. Планирование предполагает, что прогнозные оценки удовлетворительно представляют реальную прибыль и релевантны для принятия инвестиционных решений. Очевидных доказательств преимущества одного из двух подходов не существует. Поскольку многие инвесторы считают, что прогнозы прибыли релевантны для оценки акций при выработке решения об их купле или продаже, многие авторы полагают, что есть основания для отражения оценок прибыли в отчетности для создания основы прогнозирования прибыли. Обеспечение прогнозируемости предполагает необходимость выравнивания данных за прошлые периоды [13]. Выравнивание данных о прибыли рекомендуется для целей внутренней отчетности и управления, в то же время считается, что к нему целесообразно прибегать и при формировании внешней отчетности, учитывая, что прибыль является показателем направления будущих денежных потоков, на которых строится оценка финансовых активов, включая продажную цену ценных бумаг. По мнению авторов этой книги, выравнивание данных скорее скрывает информацию, нежели обеспечивает ее раскрытие. Информация о колебаниях результатов деятельности фирмы релевантна для оценки риска и, следовательно, для принятия инвестиционных решений. [c.212]
Существенной является возможность использования не только традиционных оперативных методов анализа и прогнозирования, но и специальных методов для многоаспектного оперативного анализа в рамках концепции информационного хранилища и формирования семейства адаптивных моделей. В зависимости от ситуации на рынке и квалификации конечного пользователя целесообразно предусматривать использование "быстрых", "стандартных" и "точных" прогнозов. СППР должна ориентироваться на различные группы конечных пользователей. Так, для типовых задач желательно использовать преимущественно эконометрические термины, не требующие глубоких знаний в области статистики и математики. Для детального аналитического исследования необходимо иметь возможность применять исследовательский блок для нетрадиционных и плохо формализуемых задач. Целесообразно комплексное использование математических методов на протяжении всего цикла управления - от планирования до выработки корректирующих воздействий. Особое внимание должно уделяться планированию, управленческому учету и выработке решений на основе оценки результатов за прошедший период. Современные методы планирования, рассмотренные в ряде работ [6, 11, 18], используют в качестве целевой функции те или иные виды обобщенных показателей качества. [c.127]
Хендерсон и МакДэниэл описывают четыре основных способа выработки информации самонаблюдение, взаимодействие, сообщения и анализ. Самонаблюдение — это собственные источники информации человека образование, опыт, квалификация и другие приобретенные знания. Взаимодействие — это встречи с одним или несколькими людьми, в течение которых происходит взаимный обмен информацией. Сообщения — это письма, файлы данных и специально организованные исследования. Анализ — это выработка информации путем использования количественных моделей и методов принятия решений. [c.418]
В свете сказанного представляет интерес разработка варианта прогностической модели баланса топливно-энергетических и углеводородных ресурсов нашей страны на 2000 г. с ориентацией народного хозяйства на более реальные возможности эффективного решения проблемы — мы имеем в виду-преимущественное развитие атомной энергетики и добычи природного газа и сокращение (а затем и прекращение) использования нефти для выработки котель-но-печного топлива. [c.128]