ћенеджмент > ѕрийн¤тт¤ управл≥нських р≥шень

ѕерша јльтернативи “очка ≤мов≥р- ѕод≥њ –озрахункова величина

точка (можлив≥ д≥њ) можли- н≥сть коеф≥ц≥Їнта ROI(%)

прийн¤тт¤ востей под≥й

р≥шенн¤

стаб≥льне зростанн¤ 15

ѕокупк а 0,5

новоњ 10,8 0,3 стагнац≥¤ 9

ф≥рми 0,2 висока ≥нфл¤ц≥¤ 3

0,5 стаб≥льне зростанн¤ 10

–озширенн¤ 9,4 0,3 стагнац≥¤ 12

≥снуючих 0,2 висока ≥нфл¤ц≥¤ 4

потужностей 0,5 стаб≥льне зростанн¤ 6,5

0,3 стагнац≥¤ 6

¬кладанн¤ 6,25 0,2 висока ≥нфл¤ц≥¤ 6

грошей

в банк

поле д≥й поле можливих под≥й поле можливих насл≥дк≥в

–ис.2.6. √раф≥к "дерева р≥шенн¤" в задач≥ ≥нвестуванн¤ кошт≥в ф≥рми

три пол¤, ¤к≥ можуть повторюватис¤ в залежност≥ в≥д складност≥ самоњ задач≥:

а) поле д≥й (поле можливих альтернатив). “ут перел≥чен≥ вс≥ можлив≥ альтернативи д≥й щодо вир≥шенн¤ проблеми;

б) поле можливих под≥й (поле ≥мов≥рностей под≥й). “ут перел≥чен≥ можлив≥ ситуац≥њ реал≥зац≥њ кожноњ альтернативи та визначен≥ ≥мов≥рност≥ виникненн¤ цих ситуац≥й;

в) поле можливих насл≥дк≥в (поле оч≥куваних результат≥в). “ут к≥льк≥сно охарактеризован≥ насл≥дки (результати), ¤к≥ можуть виникнути дл¤ кожноњ ситуац≥њ;

2) три компоненти:

а) перша точка прийн¤тт¤ р≥шенн¤. ¬она звичайно зображена на граф≥ку у вигл¤д≥ чотирикутника та вказуЇ на м≥сце, де повинно бути прийн¤то остаточне р≥шенн¤, тобто на м≥сце, де маЇ бути зроблений виб≥р курсу д≥й;

б) точка можливостей. ¬она звичайно зображуЇтьс¤ у вигл¤д≥ кола та характеризуЇ оч≥куван≥ результати можливих под≥й;

в) "г≥лки дерева". ¬они зображуютьс¤ л≥н≥¤ми, ¤к≥ ведуть в≥д першоњ точки прийн¤тт¤ р≥шенн¤ до результат≥в реал≥зац≥њ кожноњ альтернативи.

≤де¤ методу "дерево р≥шень" пол¤гаЇ у тому, що просуваючись г≥лками дерева у напр¤мку справа нал≥во (тобто в≥д вершини дерева до першоњ точки прийн¤тт¤ р≥шенн¤):

а) спочатку розрахувати оч≥куван≥ виграш≥ по кожн≥й г≥лц≥ дерева;

б) а пот≥м, пор≥внюючи ц≥ оч≥куван≥ виграш≥, зробити остаточний виб≥р найкращоњ альтернативи.

¬икористанн¤ цього методу передбачаЇ, що вс¤ необх≥дна ≥нформац≥¤ про оч≥куван≥ виграш≥ дл¤ кожноњ альтернативи та ≥мов≥рност≥ виникненн¤ вс≥х ситуац≥й була з≥брана заздалег≥дь. ћетод "дерева р≥шень" застосовують на практиц≥ у ситуац≥¤х, коли результати одного р≥шенн¤ впливають на подальш≥ р≥шенн¤, тобто, ¤к говор¤ть, дл¤ прийн¤тт¤ посл≥довних р≥шень.

“еоретико-≥гров≥ методи. ¬ б≥льшост≥ випадк≥в дл¤ прийн¤тт¤ управл≥нських р≥шень використовуЇтьс¤ неповна ≥ неточна ≥нформац≥¤, ¤ка ≥ утворюЇ ситуац≥ю невизначеност≥. ƒл¤ обгрунтуванн¤ р≥шень р≥шень в умовах невизначеност≥ використовують:

методи теор≥њ статистичних р≥шень (≥гри з природою);

методи теор≥њ ≥гор.

ћодель задач≥ теор≥њ статистичних р≥шень можна описати так: ¤кщо ≥снуЇ S = (S1, S2, . . . , Sn) - сукупн≥сть можливих стан≥в природи, а X = (X1, X2 , . . . , X m) - сукупн≥сть можливих стратег≥й кер≥вника, тод≥ складемо матрицю, кожний елемент ¤коњ Rij -Ї результатом ≥-оњ стратег≥њ за j-ого стану природи. ¬ процес≥ прийн¤тт¤ р≥шенн¤ необх≥дно на основ≥ на¤вних в≥домостей вибрати таку стратег≥ю, ¤ка забезпечить максимальний виграш за будь-¤ких стан≥в природи. ќтже, в задачах теор≥њ статистичних р≥шень вже ≥снуЇ оц≥нка реал≥зац≥њ кожноњ стратег≥њ дл¤ кожного стану природи. ѕроте зовс≥м нев≥домо, ¤кий ≥з стан≥в природи реально виникатиме. ƒл¤ розвТ¤занн¤ таких задач використовуютьс¤ наступн≥ критер≥њ:

 ритер≥й песим≥зму (критер≥й ”олда). «г≥дно критер≥¤ песим≥зму дл¤ кожноњ стратег≥њ ≥снуЇ найг≥рший з можливих результат≥в. ¬ибираЇтьс¤ при цьому така стратег≥¤, ¤ка забезпечуЇ найкращий з найг≥рших результат≥в, тобто забезпечуЇ максимальний з можливих м≥н≥мальних результат≥в.  ритер≥й песим≥зму у математично формал≥зованому вид≥ можна представити так:

max ( min Rij ).

 ритер≥й оптим≥зму. ” в≥дпов≥дност≥ до цього критер≥¤, дл¤ кожноњ стратег≥њ Ї найкращий з можливих результат≥в. «а допомогою критер≥¤ оптим≥зму вибираЇтьс¤ стратег≥¤, ¤ка забезпечуЇ максимальний результат з числа максимально можливих:

max ( max Rij ).

 ритер≥й коеф≥ц≥Їнта оптим≥зму (критер≥й √урв≥ца). ¬ реальност≥, особа ¤ка приймаЇ р≥шенн¤, не Ї абсолютним песим≥стом або абсолютним оптим≥стом. «вичайно вона знаходитьс¤ десь пом≥ж цими крайн≥ми позиц≥¤ми. ” в≥дпов≥дност≥ до таких передбачень ≥ використовуЇтьс¤ критер≥й коеф≥ц≥Їнта оптим≥зму. ƒл¤ математичноњ формал≥зац≥њ коеф≥ц≥Їнта оптим≥зму до його формули вводитьс¤ коеф≥ц≥Їнт l, ¤кий характеризуЇ (у дол¤х одиниц≥) ступ≥нь в≥дчутт¤ особою, ¤ка приймаЇ р≥шенн¤, що вона Ї оптим≥стом. ¬ибираЇтьс¤ при цьому стратег≥¤, ¤ка забезпечуЇ:

max[l ( max Rij ) + ( 1- l )( min Rij)].

 ритер≥й Ћапласса. «а допомогою трьох попередн≥х критер≥њв стратег≥¤ вибиралас¤ виход¤чи з оц≥нки результат≥в стан≥в природи ≥ практично не враховувалис¤ ймов≥рност≥ виникненн¤ таких стан≥в.  ритер≥й Ћапласа передбачаЇ розрахунки оч≥куваних ефект≥в в≥д реал≥зац≥њ кожноњ стратег≥њ, тобто суми можливих результат≥в виникненн¤ кожного стану природи зважених на ймов≥рност≥ по¤ви кожного з них. ¬ибираЇтьс¤ при цьому стратег≥¤, ¤ка забезпечуЇ максимальний оч≥куваний ефект:

n

max ( SRij * Pj ),

j=1

де Pj Ц ≥мов≥рн≥сть виникненн¤ j-го стану природи (у дол¤х одиниц≥).

 ритер≥й жалю (критер≥й —ев≥джа). ¬икористанн¤ цього критер≥¤ передбачаЇ, що особа, ¤ка приймаЇ р≥шенн¤, маЇ м≥н≥м≥зувати своњ втрати при вибор≥ стратег≥њ. ≤ншими словами вона м≥н≥м≥зуЇ свою потенц≥йну помилку при вибор≥ неправильного р≥шенн¤. ¬икористанн¤ критер≥¤ жалю передбачаЇ:

побудову матриц≥ втрат. ¬трати (bij) при цьому розраховуютьс¤ окремо дл¤ кожноњ стратег≥њ за формулою:

bij = Rij - ( min Rij );

виб≥р кращоњ стратег≥њ за формулою:

min ( max bij ).

“еор≥¤ ≥гор. ќрган≥зац≥њ звичайно мають ц≥л≥, ¤к≥ суперечать ц≥л¤м ≥нших орган≥зац≥й-конкурент≥в. “ому робота менеджер≥вчасто пол¤гаЇ у вибор≥ р≥шенн¤ з урахуван¤м д≥й конкурент≥в. ƒл¤ вир≥шенн¤ таких проблем призначен≥ методи теор≥њ ≥гор.

“еор≥¤ ≥гор - це розд≥л прикладноњ математики, ¤кий вивчаЇ модел≥ ≥ методи прийн¤тт¤ оптимальних р≥шень в умовах конфл≥кту.

ѕ≥д конфл≥ктом розум≥Їтьс¤ така ситуац≥¤, в ¤к≥й з≥штовхуютьс¤ ≥нтереси двох або б≥льше стор≥н, що пересл≥дують р≥зн≥ (найчаст≥ше суперечн≥) ц≥л≥. ѕри цьому кожне р≥шенн¤ маЇ прийматис¤ в розрахунку на розумного противника, ¤кий намагаЇтьс¤ зашкодити другому учаснику гри дос¤гти усп≥ху.

« метою досл≥дженн¤ конфл≥ктноњ ситуац≥њ будують њњ формал≥зовану спрощену модель. јби побудувати таку модель необх≥дно ч≥тко описати конфл≥кт, тобто:

уточнити к≥льк≥сть учасник≥в (учасники або сторони конфл≥кту називаютьс¤ гравц¤ми);

вказати на вс≥ можлив≥ способи (правила) д≥й дл¤ гравц≥в, ¤к≥ називаютьс¤ стратег≥¤ми гравц≥в;

розрахувати, ¤кими будуть результати гри, ¤кщо кожний гравець вибере певну стратег≥ю (тобто зТ¤сувати виграш≥ або програш≥ гравц≥в).

ќсновну задачу теор≥њ ≥гор можна сформулювати так: визначити, ¤ку стратег≥ю маЇ застосувати розумний гравець у конфл≥кт≥ з розумним противником, аби гарантувати кожному з них виграш при чому так, що в≥дхиленн¤ будь-¤кого з гравц≥в в≥д оптимальноњ стратег≥њ може т≥льки зменшити його виграш .

÷ентральне м≥сце в теор≥њ ≥гор займають парн≥ ≥гри з нульовою сумою, тобто ≥гри, в ¤ких:

приймають участь т≥льки дв≥ сторони;

одна сторона виграЇ р≥вно ст≥льки, ск≥льки програЇ ≥нша.

“акий р≥вноважний виграш, на ¤кий мають право розрахувати обидв≥ сторони, ¤кщо вони будуть додержуватис¤ своњх оптимальних стратег≥й, називаЇтьс¤ ц≥ною гри. –озвТ¤зати парну гру з нульовою сумою означаЇ знайти пару оптимальних стратег≥й (одну дл¤ першого гравц¤, а другу Ц дл¤ другого) ≥ ц≥ну гри.

ƒв≥ компан≥њ Y ≥ Z з метою зб≥льшенн¤ обс¤г≥в продажу продукц≥њ розробили наступн≥ альтернативн≥ стратег≥њ:

 омпан≥¤ Y : - Y1 (зменшенн¤ ц≥ни продукц≥њ);

Y2 (п≥двищенн¤ ¤кост≥ продукц≥њ);

Y3 (пропозиц≥¤ виг≥дн≥ших умов продажу).

 омпан≥¤ Z : - Z1 (зб≥льшенн¤ витрат на рекламу);

Z2 (в≥дкритт¤ нових дистрибТюторських центр≥в);

Z3 (зб≥льшенн¤ к≥лькост≥ торгових агент≥в).

¬иб≥р пари стратег≥й Yi i Zj визначаЇ результат гри, ¤кий позначимо ¤к Aij ≥ вважатимемо його виграшем компан≥њ Y. “епер результати гри дл¤ кожноњ пари стратег≥й Y i Z можна записати у вигл¤д≥ матриц≥, у ¤к≥й m р¤дк≥в та n стовпц≥в. –¤дки в≥дпов≥дають стратег≥¤м компан≥њ Y, а стовпц≥ - стратег≥¤м компан≥њ Z:

1	2	3	4	5

Ќазва: ѕрийн¤тт¤ управл≥нських р≥шень
ƒата публ≥кац≥њ: 2005-03-03 (12703 прочитано)