Принятие решений в условиях неопределенности

ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ  [c.320]

Существует несколько методов принятия решений в условиях неопределенности. В зависимости от степени неопределенности применяются следующие методы (1.1) совершенствование сбора информации и методов прогнозирования, (1.2) уровневое прогнозирование, или прогнозирование по трем точкам, (2) последовательное принятие решений, (3.1) система раннего упреждения, (3.2) ситуационные планы, (4) диверсификация продуктов и рынков, (5) повышение сопротивляемости (см. табл. 9.6).  [c.320]


Понятие стилей управления. Влияние ценностных ориентации на способы принятия решений. Среда принятия решений. Принятие решений в условиях неопределенности и риска. Информационные ограничения процесса принятия решений и их характеристика. Поведенческие ограничения процесса принятия решений и их характеристика. Последствия принятия решений. Их взаимосвязь, взаимозависимость.  [c.452]

Во многих задачах исследования операций приходится сталкиваться с проблемой принятия решений в условиях неопределенности. Неопределенными могут быть как условия выполнения операций, так и сознательные действия противников или других лиц, от которых зависит успех операции. Кроме того, неопределенность в той или другой степени можег относиться и к целям (задачам) операции, успех которой далеко не всегда может быть исчерпывающим образом охарактеризован од-ним-единственным числом — показателем эффективности. Разработаны специальные математические методы, предназначенные для обоснования решений в условиях неопределенности. В некоторых, наиболее простых случаях эти методы дают возможность найти и выбрать оптимальное решение. В наиболее сложных случаях они дают вспомогательный материал, помогающий глубже разобраться в сложной ситуации и оценить каждое из возможных решений с различных, иногда противоречивых, точек зрения, взвесить его преимущества и недостатки и принять приемлемое. Задачами о принятии решений в условиях неопределенности занимается теория игр и статистических решений.  [c.309]


Принятие решений в условиях неопределенности неразрывно связано с риском. Риск — это возможность возникновения нежелательных последствий принятых решений. Естественно, что логика и призвана помочь снизить риск подобных решений. Но чтобы это сделать, администратор (менеджер) должен уметь хорошо представлять этот риск и измерять его. В главе 9 данной книги приводятся интересные и, что еще более важно, полезные сведения о рисках как новой и важнейшей категории управленческого учета, а также связанного с ним понятия максимина.  [c.943]

Проблема принятия решений в условиях неопределенности по своей сложности значительно превосходит эту задачу в детерминированном случае, т. е. в отсутствие неопределенности. Пусть, например, имеется единственный показатель функционирования изучаемой экономической системы и этот показатель зависит от неопределенного параметра. Рассмотрим следующую проблему как выбрать такое управление х, принадлежащее заданному множеству допустимых управлений X, чтобы показатель W(x, у), где у — неопределенный параметр, принимал возможно большее значение Если бы величина параметра у была известна заранее (например, у = г/ ), то мы получили бы обычную оптимизационную задачу  [c.152]

В этом параграфе описано несколько моделей, в которых учитываются неопределенные факторы. Приведенные модели являются иллюстрацией общих принципов описания и исследования систем с неопределенными факторами (см. гл. 2). Рассматриваются системы массового обслуживания и хранения запасов, а также приводится пример принятия решения в условиях неопределенности.  [c.201]

В гл. 2 были рассмотрены некоторые подходы к принятию решения в условиях неопределенности. Принцип гарантированного результата в данном случае приобретает следующий вид  [c.217]


Максиминная оценка по критерию Вальда является единственной абсолютно надежной при принятии решения в условиях неопределенности.  [c.335]

При принятии решений в условиях неопределенности следует оценить различные варианты с точки зрения нескольких критериев. Если рекомендации, вытекающие из различных критериев, совпадают, можно с большой уверенностью выбрать наилучшие решения. Если рекомендации противоречат друг другу, окончательное решение надо принимать с учетом его сильных и слабых сторон (социальной значимости проекта, экологической безопасности и т.д.). В любом случае анализ матрицы выигрышей или рисков под углом зрения разных критериев будет полезен. Он даст лучшее представление о ситуации, о достоинствах и недостатках каждого решения, чем непосредственное рассмотрение матрицы, особенно когда размеры ее велики. Выбор решения на основании того или иного критерия будет более обоснованным, чем волевой выбор, который, вообще говоря, также исходит из некоторых критериев, однако интуитивных и точно несформулированных.  [c.286]

Модели принятия решений в условиях неопределенности — ЛПР не знает вероятностей наступления исходов для каждого решения.  [c.240]

Модели и методы принятия решений в условиях неопределенности.  [c.2]

Методы принятия решений в условиях неопределенности Субъективные оценки 3.1.3. Методы линейной свертки 3.1.4. Методы группового упорядочивания 3.1.5. Методы выделения подмножества объектов  [c.52]

Модели принятия решений в условиях неопределенности применяются  [c.69]

При принятии решений в условиях неопределенности чаще всего используют критерии типа минимакса (пессимизма) и максимакса (оптимизма). Здесь руководствуются следующей логикой рассуждений (см. табл. 15.11). Если мы выберем первую альтернативу, то наши возможные максимальные потери составят 20 000 руб. если мы выберем вторую альтернативу, то эти потери могут составить 40 000 руб. Выбираем первую альтернативу, минимизирующую наши возможные максимальные потери. Данный подход характеризует выбор осторожного человека, ориентирующегося в своем решении на самое неблагоприятное течение событий.  [c.519]

Согласно принципу ограниченной рациональности основная задача контроллинга — рационализация процесса принятия управленческих решений на основе использования методов принятия решений в условиях неопределенности. Главное отличие этого подхода от предыдущего (классического рационального) состоит в концентрации контроллинга не столько на оптимизации, сколько на установлении ограничений, характеризующих приемлемые варианты.  [c.233]

В рамках этого подхода внимание акцентируется на координирующей, интегрирующей роли контроллинга. Здесь контроллинг использует преимущественно модели принятия решений в условиях неопределенности повышается роль мониторинга, предварительного контроля, тогда как задача оптимизации как таковая перед контроллингом не ставится.  [c.234]

Вторая часть курса - "Принятие решений в условиях неопределенности и риска" - включает вопросы анализа случайности при принятии решений, теории вероятности, деловой статистики и бизнес-прогноза. Их рассмотрению будет посвящена отдельная книга.  [c.19]

Вторая часть предусматривает детальный анализ характеристик случайного спроса и рассматривается во второй части курса -"Принятие решений в условиях неопределенности и риска", которой будет посвящена отдельная книга. Читателям, интересующимся этим вопросом, можно порекомендовать дополнительную литературу [2, 3, 4, 6, 7].  [c.158]

В какой степени проблема выбора места расположения организации является проблемой принятия решения в условиях неопределенности  [c.99]

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]

Разрешению реальных маркетинговых ситуаций могут в значительной мере помочь методы теории игр. Упрощенные модели поведения конкурентов, стратегии выхода на новые рынки и т.п. могут предварительно проигрываться для нахождения оптимальных решений. Особое значение в задачах маркетинга имеют методы теории игр для принятия решений в условиях неопределенности и риска.  [c.505]

Принятие решений в условиях неопределенности, когда принимающий решение не может оценить вероятности появления результата для каждой альтернативы. Этот случай самый сложный для менеджера.  [c.217]

ГРУППОВАЯ ПОЛЯРИЗАЦИЯ - см Принятие решения в условиях неопределенности  [c.50]

Трухаев Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. М. Наука, 1981.  [c.50]

Вопросы принятия решений в условиях неопределенности изучаются в [20, 48, 85]. Игровые постановки рассмотрены в книгах [19, 25, 69], причем в первых двух основное внимание уделено играм с непротивоположными интересами — в [19] этот вопрос изложен на популярном уровне, а в [25] содержится строгое изложение теории. Проблемы имитационного моделирования случайных факторов рассмотрены в [15].  [c.161]

При принятии решения наблюдается несколько подходов. Если проблема хорошо структурирована на основе предметной и статистической информации, то возможно применение заранее запрограммированных решений. Если этого нет, то возможен ситуационный подход, основным моментом которого является диагностика проблемы и перебор ситуаций, позволяющих принять наиболее эффективное решение. Этот тип решений в значительной степени связан с условиями некоторой или полной неопределенности, в которых они принимаются. В данном случае всегда неизбежен элемент субъективности, а значит, и риска. Задачами принятия решений в условиях неопределенности занимается теория игр1 и статистических решений.  [c.773]

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]

Трухаев Р. И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. - М. Наука, 1981. 14. Нормативные и декриптивные модели принятия решений. Колл. авт. -М. Наука, 1981. 15- Юсупов И. Ю. Автоматизированные системы принятия решений. -М. Наука, 1983-  [c.170]

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]