15. Принятие решений с рассмотрением полезностей. Деревья решений.

Одним из популярных методов принятия решений являются деревья решений. С помощью этого метода можно принимать решения:

по социальным и макроэкономическим вопросам;

по развитию фирмы или в банковской сфере.

Деревья решений используются также для диагностики в медицине, экономике и бизнесе.

Основное отличие деревьев решений от методов распознавания образов и моделирования состоит в том, что проводимое исследование основывается на логических рассуждениях, а не на вычислениях. Деревья решений - это один из методов построения экспертных систем на основе правил вывода. Такие системы называются системами прямого логического вывода, так как мы начинаем с фактов, в результате приходим к тому или иному выводу

Дерево решений - популярный метод науки управления, используемый для выбора наилучшего направления действий из имеющихся вариантов. "Дерево решений - это схематичное представление проблемы принятия решений". Как и платежная матрица, дерево решений дает руководителю возможность "учесть различные направления действий, соотнести с ними финансовые результаты, скорректировать их в соответствии с приписанной им вероятностью, а затем сравнить альтернативы". Концепция ожидаемого значения является неотъемлемой частью метода дерева решений Мескон М., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента: перевод с английского. - М.: Издательство «ДЕЛО» , 1997. - С.311-312.

В общем виде дерево решений представлено на рис. 1.

Рис.1 Дерево решений

Методом дерева решений можно пользоваться в ситуациях, подобных описанной выше, в связи с рассмотрением платежной матрицы. В этом случае предполагается, что данные о результатах, вероятности и т.п. не влияют на все последующие решения. Однако дерево решений можно построить под более сложную ситуацию, когда результаты одного решения влияют на последующие решения. Таким образом, дерево решений - это полезный инструмент для принятия последовательных решений.

На рис. 1 проиллюстрировано применение метода дерева решений для разрешения проблемы, требующей определенной последовательности решений. Вице-президент по производству из компании, выпускающей электрические газонокосилки, считает, что расширяется рынок ручных косилок. Он должен решить, стоит ли переходить на производство ручных косилок, и если сделать это, - стоит или не стоит продолжать выпуск электрических газонокосилок. Производство косилок обоих типов потребует увеличения производственных мощностей. До принятия решения руководитель собрал релевантную информацию об ожидаемых выигрышах в случае тех или иных вариантов действий и о вероятности соответствующих событий. Эта информация представлена на дереве решений Мескон М., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента: перевод с английского. - М.: Издательство «ДЕЛО», 1997. - С.311.

Прогнозы полезны для планирования и осуществления деловых операции только в том случае, если компоненты прогноза тщательно продуманы, а ограничения, содержащиеся в прогнозе, откровенно названы. Существует несколько способов сделать это:

Спросите себя, для чего нужен прогноз, какие решения будут на нем основаны. Этим определяется потребная точность прогноза. Некоторые решения принимать опасно, даже если возможная погрешность прогноза - менее 10%. Другие решения можно принимать безбоязненно даже при значительно более высокой допустимой ошибке.

Определите изменения, которые должны произойти, чтобы прогноз оказался достоверным. Затем с осмотрительностью оцените вероятность соответствующих событий.

Определите компоненты прогноза. Подумайте об источниках данных.

Определите, насколько ценен опыт прошлого в составлении прогноза. Не настолько ли быстры изменения, что основанный на опыте прогноз будет бесполезным? Дают ли данные по подобным продуктам (или вариантам развития) основания для составления прогноза о судьбе вашего продукта? Насколько просто или недорого можно будет получить надежную информацию об опыте прошлого?

Определите, насколько структурированным должен быть прогноз. При прогнозировании сбыта может быть целесообразно выделить отдельные части рынка (развивающиеся потребители, стабильные потребители, крупные и мелкие потребители, вероятность появления новых потребителей и т.п.).

Используя дерево решений, руководитель находит путем возврата от второй точки к началу наиболее предпочтительное решение - наращивание производственных мощностей под выпуск косилок обоих типов. Это обусловлено ожидаемым выигрышем (3 млн. долл.), который превышает выигрыш (1 млн. долл.) при отказе от такого наращивания, если в точке А будет низкий спрос на электрические косилки.

Руководитель продолжает двигаться назад к текущему моменту (первой точке принятия решений) и рассчитывает ожидаемые значения в случаях альтернативных действий - производства только электрических или только ручных косилок. Ожидаемое значение для варианта производства только электрических косилок составляет 6,5 млн. долл. (0,7 х 8 млн. долл. + 0,3 х 3 млн. долл.). Подобным образом рассчитывается ожидаемое значение для варианта выпуска только ручных косилок, которое равно всего 4,4 млн. долл. Таким образом, наращивание производственных мощностей под выпуск косилок обоих типов является наиболее желательным решением, поскольку ожидаемый выигрыш здесь наибольший, если события пойдут, как предполагается. Мескон М., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента: перевод с английского. - М.: Издательство «ДЕЛО» , 1997. - С.311-312

Дерево решений позволяет представить проблему схематично и сравнить возможные альтернативы визуально. Этот метод можно использовать в применении к сложным ситуациям, когда результат принимаемого решения влияет на последующие.