Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Принятие управленческого решения2.doc
Скачиваний:
1
Добавлен:
01.05.2025
Размер:
2 Мб
Скачать
☆

8.2 Анализ и принятие управленческих решений в условиях определенности

Это самый простой случай: известно количество возможных ситуаций (вариантов) и их исходы. Нужно выбрать один из возможных вариантов. Степень сложности процедуры выбора в данном случае определяется лишь количеством альтернативных вариантов.

8.3 Принятие решения в условиях неопределенности

Обычно в зависимости от степени определенности составляющих выделяют три группы проблем:

- с полностью управляемыми параметрами и предсказуемыми параметрами;

- с частично управляемыми параметрами и предсказуемыми параметрами (40 – 80 % управляемыми параметрами);

- с неуправляемыми и непредсказуемыми параметрами (свыше 90% неуправляемых параметров).

Еще сложнее принимать УР, когда нет совершенно никакой информации о вероятности различных условий и данных о динамике их в будущем.

В этих условиях применяют четыре возможных критерия решений – maximin, Maximax, Laplace и minimax regret.

Махсимин (максимум из минимума). Иначе он называется максимизацией минимума доходов. Это – выбор альтернативы с исходом, лучшим из всех худших значений окупаемости Эффективность. Этот подход – пессимистический по своей сути, так как он принимает во внимание только самый плохой из всех возможных результатов каждой альтернативы. Фактический результат может и не быть самым плохим, но этот подход устанавливает “гарантированный минимум”.

Максимакс (максимум из максимума) – выбор альтернативы с лучшим значением окупаемости Эффективность. Это оптимистическая наступательная стратегия; здесь не принимается во внимание никакой возможный результат, кроме самого лучшего.

Лаплас – выбор альтернативы с наилучшим средним значением окупаемости Эффективность. Этот подход относится к обстоятельствам как равновероятным.

Минимакс regret – альтернативы с лучшими из худших возможных последствий. Главная слабость этих подходов (кроме Лапласа) состоит в том, что они не принимают во внимание все результаты. Вместо этого они сосредотачиваются на самом плохом или самом лучшем варианте и поэтому теряется часть информации.

Слабость метода Лаплас заключается в том, что он считает все условия равновероятными. Однако в определенных обстоятельствах каждый метод имеет свои достоинства, которые могут помочь в выработке решения.

Пример 1. Определить наилучшую альтернативу в приведенной таблице эффективности (см. таблицу 1), при низком, среднем и высоком спросе.

Пример 2. Определить, какая альтернатива будет выбрана (см. табл. 1) согласно каждой из указанных стратегий: Максимин; Максимакс; Лаплас.

Решение

Максимин: Самые плохие результаты для каждой альтернативы:

Малая мощность: - $10 миллионов;

Средняя мощность - $7 миллионов;

Большая мощность - - $4 миллиона.

$10 миллионов – лучший результат, следовательно, следуя методу Максимин, нужно создавать малую производственную мощность.

Максимакс: Наилучшие результаты:

Малая мощность: - $10 миллионов;

Средняя мощность: - $12 миллионов;

Большая мощность: - $16 миллионов.

Наилучшие результаты дает вариант с созданием крупной производственной мощностью – $16 миллионов

Лаплас.

Определить сумму значений в каждом ряду и разделить на количество значений. В первой строке это 10, во второй –10,3, в третьей – 4,67.. (см. таблицу 1.)

Пример 3

Определить, какая альтернатива будет выбрана, используя метод минимакс-регрет.

Решение: первый шаг для этого подхода - составить таблицу возможных потерь и убытков. Для этого вычитаем каждое значение эффективности в столбце из самого большого положительного значения окупаемости в том же столбце. Результаты = 0, 3 и 14. Во втором столбце самое большое положительное число – 12. Следовательно, получим – 2, 0 и 10. В третьей колонке – 6, 4 и 0.

Эти данные сведены в таблицу потерь возможностей (таблица 2)

Таблица 2 – Расчет потерь возможностей

Альтернативы

Спрос

Низкий

Средний

Высокий

худший

Малая мощность

0

2

6

6

Средняя мощность

3

0

4

4

Крупная мощность

14

10

0

14

Второй шаг – определение худшего варианта потерь для каждой альтернативы 6, 4 и 14.

Третий шаг – выбор наилучшего варианта из худших. Самая малая величина потерь – 4. Следовательно выбираем второй вариант.