35488

Информационные системы в экономике. Общая характеристика методов формирования решений

Шпаргалка

Информатика, кибернетика и программирование

Принятие решения – это всегда выбор определенного направления деятельности из нескольких возможных. Следует различать два процесса: формирование решения и принятие решения. Формирование решения – это подготовка исходных данных и их обработка таким образом что бы было ясно последствия его принятия. Принятие решения – это изучение различных вариантов их последствий и утверждение одного из них.

Русский

2015-01-15

124.5 KB

6 чел.

Общая характеристика методов формирования решений

Конечный продукт работы любого менеджера – это решение и действия.

Принятое им решение ведет либо к преуспеванию предприятия, либо к неудачам. \

Принятие решения – это всегда выбор определенного направления деятельности из нескольких возможных.

Следует различать два процесса: формирование решения и принятие решения.

Формирование решения – это подготовка исходных данных и их обработка таким образом, что бы было ясно последствия его принятия.

Принятие решения – это изучение различных вариантов их последствий и утверждение одного из них.

На рисунке ниже показана взаимосвязь типов решений, принимаемых руководством предприятия (фирмы) различных уровней и целей управления.

Цели классифицируются следующим образом:

§ функциональные цели (снижение времени выполнения, сокращение времени простоя, повышение степени удовлетворенности клиентов, повышение качества продукции и т.д.);

§ финансовые цели ( увеличение прибыли, снижение затрат на производство, снижение административных расходов и т.д.);

§ социальные цели (сохранение рабочих мест, повышение квалификации кадров, эргономическая организация рабочих мест т.д.).

Оперативные решения принимаются в условиях определенности. Поэтому процесс их принятия является относительно рутинным и почти беспроблемным. Параметры (характеристики) производства, используемые в процессе принятия решения, определены, их оценка известна с требуемой точностью.

Например, работники отдела поставок для принятия решений проверяют соответствие запасов выполнению заказов, договорам и потребностям предприятия и изменяют предыдущее количество заказов, если количество товаров на складе снизилось.

Тактические решения обычно принимаются управленцами среднего уровня, ответственными за обеспечение средствами для достижения целей и намерений, поставленных ЛПР верхнего звена.

Стратегические решения принимаются на основе целей компании, определенных в его уставе и уточненных высшим руководством предприятия. Эти цели определяют основу, на которой должно базироваться долгосрочное планирование, а также определение критических факторов деятельности предприятия.

Принимаемые решения можно классифицировать по следующим признакам:

- по степени определенности;

- по критериальности;

- по коллективности.

Степень определенности зависит от условий, в которых принимается решение. Известно три степени определенности: полная определенность, рисковая ситуация и неопределенность.

Принятие решений в условиях определенности.

А). Понятие определенности весьма относительное, так как предполагает абстрагирование, то есть отбрасывание или незнание факторов, так или иначе влияющих на результаты принятия решения. Под определенностью понимается ситуация, при которой каждому варианту решения известен вполне определенный набор последствий. Для расчетов, как правило, применяются детерминированные зависимости, а исходные данные достаточно достоверны. При этом:

- задача хорошо формализована (имеется модель решения);

- существует критерий оценки качества решения;

- последствия принятия решения можно предвидеть.

Б). Принятие решений в условиях риска.

В этом случае каждый вариант решения характеризуется несколькими ситуациями, которые могут наступить с разной вероятностью и, при этом, известны для каждого варианта набор последствий. Вероятность может быть вычислена, для чего должны быть статистические данные.

В). Принятие решений в условиях неопределенности.

Эти задачи возникают при условии применения в процессе принятия решений неточной, неполной или слабо структурируемой информации. Формальные модели либо отсутствуют, либо сложны. Вероятности наступления событий не определяются.

С помощью следующего признака все задачи принятия решений можно разделить на два класса:

- однокритериальные;

- многокритериальные.

Если процесс принятия решения характеризуется несколькими критериями, то должен быть способ их согласования. Это позволит ответить на вопрос: Какое соотношение между оценками является наилучшими?

Можно делить все задачи принятия решений на те, что принимаются одним лицом и те, что принимаются коллективом. На практике задача принятия решения характеризуется одновременно несколькими значениями перечисленных выше признаков классификации.

 Методы формирования решений создаются в соответствии с их типом.

Понятие "метод формирование решений" является многоуровневым и включает в себя сочетания базовых и специфических методов решения разного рода задач.

Базовые – это общие методы, предназначенные для решения широкого круга задач

Специфические – отражают особенности специальных задач.

Метод формирования решений, как правило, включает в себя несколько специфических методов решения задач

Устойчивое, широко применяемое их сочетание может приобретать собственное название. Например, такое сочетание как сетевое планирование и управление в сочетании с методами оптимизации и методами управления перевозками получило название "Оперативный анализ и управление перевозками".

 

70. Этапы принятия решений и критерии их оценки. (схема Саймона)

Практика принятия решений многообразна. 

Однако все они реализуются по определенной схеме, подсказываемой здравым смыслом.

Для того чтобы принять эффективное решение необходимо выполнить ряд работ, складывающихся из отдельных этапов, процедур и операций.

Среди многочисленных подходов к формированию решений выделим трехэтапную модель Г. Саймона, являющуюся основой для реализации большинства известных на сегодня технологий. Модель приведена на рисунке.

Рассмотрим содержание каждого из этапов.

На первом этапе применяются в основном неформальные методы для того, чтобы:

а) сформулировать проблему, которую следует решить;

б) выявить цель принятия решения;

с) сформулировать критерий оценки результатов принятия решений.

1. Проблема выражает объективно возникающий в процессе управления вопрос, решение которого диктуется интересами лица принимающего решение (ЛПР). Если проблема осознана и идентифицирована количественными показателями или качественными признаками, то далее можно сформулировать цели.

Цель – это антипод проблемы. Если проблема это то, чего не хочет ЛПР, то цель – это то, к чему он стремиться.

Достижение целей возможно различными путями – альтернативами.

Для их оценки может быть использована теория полезности.

Выведена формула для расчета среднего результата, который будет получен после принятия решения.

Если имеется две альтернативы, то формула имеет вид:

,

где R- математическое ожидание результата принятия решения;

p- вероятность появления результата ;

1-p - вероятность появления результата ;

x, y - альтернативы принятия решения.

Критерий – это показатель привлекательности вариантов решений.

Формулировать критерий следует так, чтобы наиболее предпочтительная оценка состояния, объекта или процесса указывала на его желаемое значение.

Критерий осторожного выбора. Этот критерий соответствует правилу "рассчитывай на худший случай":

,

где Сij - результаты, которые будут получены по i-му варианту в j-й ситуации.

Критерий максимума среднего выигрыша используется тогда, когда известны вероятности возникновения той или иной ситуации. Средний выигрыш при каждом варианте рассчитывается так:

где Mj- математическое ожидание выигрыша в случае принятия i – го

решения;

 Pj - вероятность появления j-й ситуации;

 Сij - оценка i – го решения при j-й ситуации.

На втором этапе формирования решений происходит поиск их различных вариантов – альтернатив. Варианты могут отыскиваться в различных формах (действия, состояния, маршруты, стоимости и т.д.). Задаются они, как правило, либо перечислением, если таковых не очень много, либо описанием их свойств. Генерация вариантов решений в большинстве случаев выполняется либо с помощью различного рода аналитических моделей, либо с помощью баз знаний экспертных систем.

Альтернативы могут быть зависимыми и независимыми. Если действие над какой-либо альтернативой не влияет на качество других, то такая альтернатива является независимой. При зависимых альтернативах оценки одних из них оказывают влияние на качество других.

На третьем этапе, согласно сформулированному на первом этапе критерию выбора, происходит сопоставление, оценка и выбор решения на основании ранжирования результатов, которые могут быть получены.

71. Формирование решений средствами таблиц MS Excel.

Простейшим методом оценки последствий принятия решений является оценка с помощью таблицы "Стоимость – эффективность". Критерием выбора в данном случае выступает максимальный доход на единицу затрат. Метод требует расчета общих затрат и общих доходов по каждому из вариантов.

72. Формирование решений в условиях определенности.

Понятие определенности является относительным.

Под определенностью будем понимать ситуацию, когда каждой альтернативе решения соответствует известный набор последствий.

Это значит, что:

- задача хорошо формализована (существует модель решения);

- существует критерий оценки качества решения;

- последствия решения известны.

В иерархии управления формулируются цели, соответствующие определенному уровню управления.

На самом высоком уровне находятся цели, носящие директивный характер.

Эти цели называют также траекторными.

Такое название связано с тем, что заданные цели отражают желаемую траекторию изменения объекта управления во времени.

В процессе управления ЛПР стремится погасить негативные явления и добивается совпадения фактической траектории с желаемой.

Траекторным целям подчинены рабочие цели, которые меняются в соответствии с возникающей фактической ситуацией.

Директивные цели всегда детализируются.

Процесс детализации носит иерархический характер. 

В результате получают дерево целей.

Нижний уровень дерева целей превращается в мероприятия, которые следует выполнить для достижения директивной цели.

Если можно сформулировать цель решения задачи, декомпозировать ее на подцели, а затем, указать формулы для расчета уровня достижения каждой подцели, то процесс принятия решений можно представить с помощью дерева целей, на котором выполняются два вида расчетов: прямые и обратные.

Решения с помощью деревьев целей формируют в два этапа (смотри рисунок ниже):

1. Выполняют прямые расчеты, для того, чтобы определить фактическое состояние предприятия (каков фактический уровень достижения главной цели).

2. Выполняют обратные вычисления, для того, чтобы узнать какие меры следует предпринять, чтобы достичь желаемый уровень главной цели.

Для выполнения обратных вычислений необходимо указать следующее:

1. Ограничения на терминальные узлы дерева целей (ограничения на ресурсы).

2. Приоритеты в достижении целей.

3. Направления в изменении уровня достижения целей (знак плюс или минус).

73. Формирование решений в условиях неопределенности.

Существует измеримая неопределенность, то есть риск, и неизмеримая – собственно неопределенность. 

Риск считается на основе статистических данных, а неопределенность не вычисляется никак.

Ее величина устанавливается на основе субъективных знаний человека.

Источниками неопределенности служат либо неполнота знаний о фактах или событиях, либо свойство объекта, которое принципиально невозможно измерить.

Рассмотрим процесс формирования решений с помощью экспертной системы, ориентированной на процессы инвестирования.

Допустим, перед руководством предприятия возникла проблема принятия решения о вложении средств в акции другого предприятия.

Сформулируем гипотезу следующим образом: Акции данного предприятия являются перспективными. 

Тогда задача состоит в расчете коэффициента определенности данной гипотезы в диапазоне от 0 до 1.

Фрагмент дерева вывода, представленный на рисунке содержит три правила.

Правила и их расшифровка находятся в таблицах ниже.

74. Формирование решений в условиях риска.

Как правило, условия появления альтернатив носят качественный характер и определяются вероятными величинами.

Иерархические отношения удобно представлять в виде дерева: дуги дерева отражают альтернативы частичных решений, а узлы – результаты.

Таким образом, получают дерево решений, с помощью которого можно представлять вероятностные (частотные) характеристики условий.

Это позволяет достаточно просто определять результат принятия решения на том или ином уровне дерева с помощью математического ожидания:

где Е(общего_результата)математическое ожидание общего или промежуточного результата;

 piвероятность наступления i-го события;;

 diрезультат (частный), получаемый при наступлении i-го события;

 nколичество событий, влияющих на общий (промежуточный) результат.

75. Формирование решений с помощью нейросетей.

Нейросетевые технологии, в отличие от экспертных систем, предназначены для воспроизведения неосознанных мыслительных усилий человека (например, человек плохо знает, как он узнает цвет предмета).

Такого рода технологии используются для распознавания каких-либо событий или предметов.

С их помощью можно воспроизвести многочисленные связи между множеством объектов.

Принципиальное отличие искусственных нейросетей от обычных программных систем, например экспертных, состоит в том, что они не требуют программирования. Они сами настраиваются, т. е. обучаются тому, что требуется пользователю.

Известны следующие основные сферы применения нейросетей:

1. Экономика и бизнес: предсказание поведения рынков, предсказание банкротств, оценка стоимости недвижимости, автоматическое рейтингование, оценка кредитоспособности, прогнозирование курса валют.

2. Медицина: обработка медицинских изображений, диагностика.

3. Интернет: ассоциативный поиск информации.

4. Автоматизация производства: оптимизация режимов производственного процесса, диагностика качества продукции, предупреждение аварийной ситуации.

5. Политические технологии: обобщение социологических опросов.

6. Безопасность и охранные системы: системы идентификации личности, распознавание автомобильных номеров, распознавание аэрокосмических снимков.

7. Геологоразведка: анализ сейсмических данных, оценка ресурсов месторождений.

Искусственные нейросети состоят из искусственных нейронов

Искусственный нейрон представляет собой математическую модель естественного нейрона, имеющего несколько входов (вектор входных сигналов) и один выход.

Этот выход направлен либо к другому нейрону, либо к выходу из нейронной системы.

Вектор входных сигналов преобразуется нейроном в выходной сигнал с использование сумматора и специального нелинейного преобразователя.

Один нейрон работает следующим образом:

- на его вход поступает набор входных сигналов;

- нейрон суммирует (учитывает) входные сигналы и генерирует либо не генерирует выходной сигнал, который направляется либо в другие нейроны, либо на выход сети.

Связь между нейронами характеризуется интенсивностью (силой возбуждения), называемой также синаптическим весом. Представить их можно в виде синаптической матрицы, элементы которой указывают на силу возбуждения связей между нейронами

Применение нейросетей предполагает выполнение следующих этапов:

1. Постановка задачи: формирование цели применения нейросети (например, прогнозирование курса ценных бумаг).

2. Обучение нейросети: подготовка обучающих примеров, которые представляют собой уже известные результаты решения задачи без нейросети и предъявление их ей.

3. Эксплуатация сети: сети предъявляется некоторая ситуация, которая либо распознается, либо нет.

Обучение нейронных сетей представляют собой последовательный процесс изменения синаптических весов, отражающих силу связей между нейронами. Известно два вида обучения: с учителем и без такового.

Преимущества нейросетей.

1. Способность обучаться на примерах без программирования, что позволяет отказаться от поиска каких-либо аналитических зависимостей между входными данными и результатами.

2. Нейросети могут обучаться на неполной, противоречивой и искаженной информации.

3. Для использования нейросетей не требуются профессионалы-математики.

4. Не требуется выполнение условия отсутствия взаимосвязи между входными факторами, как это требуется в регрессионном анализе.

Нейронные сети реализуются либо аппаратным, либо программным способом. Аппаратная реализация возможна в виде нейрокомпьютеров, нейроплат и нейроБИС (больших интегральных схем).

Как правило, современный нейрокомпьютер представляет собой обычный компьютер, в состав которого входит нейроплата.

Аппаратная реализация используется там, где необходима высокая скорость обработки межнейронных соединений. При этом их стоимость достаточно высока. Если высокая скорость не требуется, то используется программный аналог нейросети.

76. Формирование решений с помощью нечетких множеств.

Кратко рассказать содержимое вопроса № 68 из темы №4 про нечеткие множества

Формирование решений на основе нечетких множеств проводится в три этапа:

1. Построение функций принадлежности, которые соответствуют понятиям критериев оценки.

2. Определяются значения функций принадлежности по критериям оценки.

3. Производится свертка информации для выявления лучшей альтернативы на основе операции пересечения нечетких множеств.

Рассмотрим некий условный пример.

Пусть к банку за кредитом обратилось два предприятия, кредитоспособность которых будет оцениваться по трем критериям:

коэффициент текущей ликвидности,

коэффициент финансирования

рентабельность собственных средств.

Расчет коэффициента текущей ликвидности производится по следующей формуле:

K1=О/Об,

 

где К1 - коэффициент текущей ликвидности;

О - оборотные средства;

Об- краткосрочные обязательства.

Коэффициент финансирования рассчитывается следующим образом:

 

К2/З,

 

где - коэффициент финансирования;

 С собственные средства;

З – заемный капитал.

Рентабельность собственных средств равняется:

К3=П/С,

 

где  - рентабельность собственных средств;

 П - прибыль. 

С собственные средства

Каждый из коэффициентов может рассматриваться в качестве критерия оценки кредитоспособности предприятия.

Но понятия «хороший» или «плохой» тот или иной коэффициент нечеткие, поэтому необходимо указать их функции принадлежности.

На рисунке приведены данные функции принадлежность вместе с их графическими представлениями и фактическими значениями аналитических коэффициентов. Это позволяет вычислить фактические значения функции принадлежности для каждого фактического аналитического коэффициента. Они равны:

где ni - i-е предприятие.

Например, число 1 получено следующим образом:

фактическое значение K1 для предприятия  равно 1,52. 

Ближайшее теоретическое значение функции принадлежности равно 1 при значении данного коэффициента, равном 1,5.

Поэтому фактическое и теоретическое значение данного коэффициента будем считать равными, что позволяет использовать значение функции принадлежности, равное 1.

Для второго предприятия фактическое значение  равно 2,07. 

Ближайшее значение функции принадлежности к данному числу равно 0,5. Поэтому, используя его, определяем значения функции принадлежности.

Наличие значений функций принадлежности позволяет выполнить процедуру свертки для выявления наилучшего претендента на выдачу кредита.

Для этого вначале выполняется операция пересечения нечетких множеств, то есть выбирается минимальное значение функции принадлежности среди значений, отражающих приемлемость коэффициентов по каждому критерию для каждого предприятия в отдельности:

Результирующий вектор, позволяющий выявить претендента на кредитование, получают за счет выполнения операции объединения результатов предыдущей операции, то есть:

.

Таким образом, выбирается второе предприятие, для которого значение функции принадлежности максимальное и равняется 0,4.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

79346. ПЕРВЫЙ ЗВОНОК 60 KB
  В первый день сентября всем радость даря Каждый раз повторяется это Каждый собрался солнышком согрет Только первого класса что-то нет Вед: Нет первый класс здесь и с нетерпением ждет когда его позовут на линейку ведь первоклассники сегодня самые главные действующие лица праздника.
79350. Відкритття Америки. Христофор Колумб 46.5 KB
  Every year the 12th of October Americans celebrate Columbus Day. And today at our lesson we shall speak about this famous sailor. We shall read the texts answer the questions and work with the map, and by the end of our lesson you will have known more about the great discoverer.
79351. Безпечна поведінка – запорука міцного здоров’я 8.65 MB
  Стан напруги який виникає в людини під впливом сильних чинників Що таке наркотики Яка інша назва наркотику ЛСД Назвіть пожежонебезпечні матеріали Номер служби газу Які місця в автомобілі є найбільш безпечними для пасажирів Обмеження або позбавлення прав громадян...
79352. Подорож до країни Математики 438 KB
  Спочатку ми вирушимо до круглого озера, біля якого в будиночку живе дідусь Ох. Потім нам потрібно зустрітися в лісовій школі з тітонькою Совою та її учнями. Далі ми відпочинемо на лісовій галявині, поласуємо медом на пасіці, що знаходиться біля квітучої лісової галявини...
79353. Відомий і невідомий український меценат Петро Яцик 27 KB
  Мета: ознайомити учнів школи з відомим меценатом Петром Яциком; практична формування вміння розуміти що українська мова -– це скарб народу який учні повинні здобувати із задоволенням і досягати успіхів у навчанні завдяки плідній творчій праці; виховна прищеплювати любов до української мови...
79354. Гра-подорож «Мандри зайки-морквоїда» 55 KB
  Молодші школярі разом з героєм подорожі та своїми старшими друзями мандрують видатними датами календаря знайомляться з історією рідної країни здійснюють екскурсії по місцях славетного минулого вивчають історію козацтва рідного краю.