![]() |
|
сделать стартовой | добавить в избранное |
![]() |
Принятие решений в условиях неопределенности |
Часть I. Принятие решений в условиях неопределенности. Вариант 15. ( 0 , 1/2 ) ( 6 , 1/4 ) ( 5 , 1/5 ) ( 2 , 1/20 ) ( 6 , 1/2 ) ( 2 , 1/4 ) ( 8 , 1/5 ) ( 22 , 1/20 ) ( 9 , 1/2 ) ( 4 , 1/4 ) ( 3 , 1/8 ) ( 32 , 1/8 ) ( -6 , 1/2 ) ( -4 , 1/4 ) ( -12 , 1/8 ) ( 10 , 1/8 ) В этих строках опускаем дроби: ( 0 6 5 2 ) ( 6 2 8 22) ( 9 4 3 32) ( -6 -4 -12 10) Полученные строки объединяем в матрицу: рj = ( 1/2 1/4 1/5 1/20 ) Руководитель, менеджер, обязан разрешать проблемы, встающие перед ним, перед коллективом, которым он руководит. Он обязан принимать решения. В теории принятия решений есть специальный термин: ЛПР — Лицо, Принимающее Решения. Ниже по тексту будем использовать этот термин. Принять решение — это решить некоторую экстремальную задачу, т.е. найти экстремум некоторой функции, которую называют целевой, при некоторых ограничениях. Например, линейное программирование представляет целый класс таких экстремальных задач. Методы теории вероятностей и математической статистики помогают принимать решения в условиях неопределенности. Не все случайное можно “измерить” вероятностью. Неопределенность — более широкое понятие. Неопределенность того, какой цифрой вверх ляжет игральный кубик, отличается от неопределенности того, каково будет состояние российской экономики через 15 лет. Кратко говоря, уникальные единичные случайные явления связаны с неопределенностью, массовые случайные явления обязательно допускают некоторые закономерности вероятностного характера. Предположим, что ЛПР рассматривает несколько возможных решений i = 1,., m. Ситуация не определена, понятно лишь, что наличествует какой-то из вариантов ј = 1,., . Если будет принято i-е решение, а ситуация есть j-я, то фирма, возглавляемая ЛПР, получит доход qij. Матрица Q = (qij) называется матрицей последствий (возможных решений). Какое же решение нужно принять ЛПР? В этой ситуации полной неопределенности могут быть высказаны лишь некоторые рекомендации предварительного характера. Они не обязательно будут приняты ЛПР. Многое будет зависеть от его склонности к риску. Но как оценить риск в данной схеме? Допустим, мы хотим оценить риск, который несет i-е решение. Нам неизвестна реальная ситуация. Но если бы ее знали, то выбрали бы наилучшее решение, т.е. приносящее наибольший доход. Иначе говоря, если ситуация есть j-я, то было бы принято решение, дающее доход qj = max qij. Значит, принимая i-е решение, мы рискуем получить не qj, а только qij, значит, принятие i-го решения несет риск недобрать rij = qj - qij. Матрица R = (rij) называется матрицей рисков. Пусть матрица последствий есть Q. Составим матрицу рисков R. Имеем q1 = 5, q2 = 22, q3 = 32, q4 = 10. Следовательно, матрица рисков есть R. Здесь мы впервые встретились с количественной оценкой риска. Несомненно, что риск — одна из важнейших категорий предпринимательской деятельности, неотъемлемая черта этой деятельности. Как известно, предприниматели живут в среднем лучше, чем остальная часть человечества. Это — награда им за риск в один несчастный день оказаться разоренным. Риск — понятие многогранное и мы еще не раз встретимся с ним.
Принятие решений в условиях полной неопределенности. При принятии решений в условиях полной неопределенности некоторыми ориентирами могут служить следующие правила-рекомендации. Правило Вальда (правило крайнего пессимизма). Рассматривая i-е решение, будем полагать, что на самом деле ситуация складывается самая плохая, т.е. приносящая самый малый доход ai = mi qij. Но теперь уже выберем решение с наибольшим ai0. Итак, правило Вальда рекомендует принять решение i0 такое, что ai0 = max = max (mi qij). Так, в вышеуказанном примере имеем a1 = 0, a2 =2, a3 = 3, a4 = -12. Теперь из чисел 0, 2, 3, -12 находим максимальное. Это — 3. Значит, правила Вальда рекомендует принять 3-е решение. Данному правилу следует человек, боящийся риска. Правило Сэвиджа (правило минимального риска). Данному правилу следует человек, боящийся риска. При применении этого правила анализируется матрица рисков R = (rij). Рассматривая i-е решение, будем полагать, что на самом деле складывается ситуация максимального риска bi = max rij. Но теперь уже выберем решение i0 с наименьшим bi0. Итак, правило Сэвиджа рекомендует принять решение i0 такое, что bi0 = mi bi = mi (max rij). Так, в вышеуказанном примере имеем b1 = 30, b2 =10, b3 = 5, b4 = 22. Теперь из чисел 30, 10, 5, 22 находим минимальное. Это — 5. Значит, правило Сэвиджа рекомендует принять 3-е решение. Правило “розового оптимизма”. ЛПР считает, что для него сложится самая благоприятная ситуация, т.е. он получит самый большой доход в результате своей деятельности ci = max qij. Теперь выберем решение i0 с наибольшим ci0. Итак, правило “розового оптимизма рекомендует принять решение i0 такое, что ci0 = max (max qij). Так, в вышеуказанном примере имеем с1 = 6, с2 = 22, с3 = 32, с4 = 10. Теперь из чисел 6, 22, 32, 10 берем максимальное. Это — 32. Значит, правило “розового оптимизма” рекомендует 3-е решение. Правило Гурвица (взвешивающее пессимистический и оптимистический подходы к ситуации). Принимается решение i, на котором достигается максимум mi qij (1 - max qijгде 0 выбирается из субъективных соображений. Если приближается к единице, то правило Гурвица приближается к правилу Вальда, при приближениик нулю правило Гурвица приближается к правилу “розового оптимизма”. Возьмем = 1/2. i1 = ½ 6 ( 1- ½ ) 0 = 3 i2 = ½ 22 ( 1 - ½ ) 2 = 12 i3 = ½ 32 ( 1 - ½ ) 3 = 17.5 i4 = ½ 10 ( 1 - ½ ) ( -12 ) = -1 Итак, мы имеем i1 = 3, i2 = 12, i3 = 17.5, i4 = -1. Теперь из чисел 3, 12, 17.5, -1 берем максимальное. Это — 17.5. Значит, правило Гурвица рекомендует 3-е решение. Принятие решений в условиях частичной неопределенности. Предположим, что в рассматриваемой схеме известны вероятности pj того, что реальная ситуация развивается по варианту j. Именно такое положение называется частичной неопределенностью. Как здесь принимать решение? Можно выбрать одно из следующих правил. Правило максимизации среднего ожидаемого дохода. Доход, получаемый фирмой при реализации i-го решения, является случайной величиной Qi с рядом распределения qi1 .
. . qi p1 p Математическое ожидание MQiи есть средний ожидаемый доход, обозначаемый также Qi. Итак, правило рекомендует принять решение, приносящее максимальный средний ожидаемый доход. В приведенном примере вероятности такие (1/2, 1/4, 1/5, 1/20). рj = ( 1/2 1/4 1/5 1/20 ) Максимальный средний ожидаемый доход равен 7.7, что соответствует 3-му решению. Правило минимизации среднего ожидаемого риска. Риск фирмы при реализации i-го решения является случайной величиной Ri с рядом распределения ri1 . . . ri p1 p Математическое ожидание M и есть средний ожидаемый риск, обозначаемый также Ri. Правило рекомендует принять решение, влекущее минимальный средний ожидаемый риск. Вычислим средние ожидаемые риски. рj = ( 1/2 1/4 1/5 1/20 ) Минимальный средний ожидаемый риск равен 1.5, что соответствует 3-му решению. Иногда в условиях полной неопределенности применяется следующее правило. Правило Лапласа равновозможности, когда все вероятности p считаются равными. После этого можно выбрать какое-нибудь из двух приведенных выше правил-рекомендаций принятия решений. Правило максимизации среднего ожидаемого дохода. рj = ( 1/4 1/4 1/4 1/4 ) Максимальный средний ожидаемый доход равен 12, что соответствует 3-му решению. Правило минимизации среднего ожидаемого риска. рj = ( 1/2 1/4 1/5 1/20 ) Минимальный средний ожидаемый риск равен 1.75, что соответствует 3-му решению. При данных вероятностях состояний теперь требуется проанализировать семейство из 4-х операций: каждая операция имеет две характеристики — средний ожидаемый доход и средний ожидаемый риск. Точка (q’, r’) доминирует точку (q, r), если q’q и r’r. Точка, не доминируемая никакой другой, называется оптимальной по Парето. Нанесем для каждой операции эти характеристики на плоскую систему координат для выявления операции, оптимальной по Парето, доход по вертикали и риск по горизонтали. Получим четыре точки. Чем выше точка (q, r), тем доходнее операция, чем правее точка, тем более она рисковая. Значит, нужно выбирать выше и левее. Это точка Q3 (7.7, 1.5). Она является оптимальной по Парето, т.к. доминирует остальные точки. Затем найдем выпуклую оболочку множества полученных точек и дадим интерпретацию точек полученной выпуклой оболочки. Точка Q5 находится на равных расстояниях от точек Q1 и Q4, и соответственно имеет координаты (10.9, -1.7). Аналогично, точка Q6 расположена между точками Q1 и Q2 и имеет координаты (4.8, 4.4). Байесовский подход к принятию решений. Предположим, предприниматель раздумывает над выбросом на рынок нового перспективного товара. Но он не знает, “пойдет” ли товар. Для уточнения ситуации он производит пробную партию и смотрит, как он раскупается. После этого ситуация становится более определенной, более прогнозируемой. Для уточнения этой ситуации можно выпустить еще одну пробную партию и проанализировать какие-нибудь другие моменты. В общем, байесовский подход выглядит следующим образом. Предположим, мы имеем вероятностный прогноз ситуации S: P(S=Hi)=pi. Имея такой прогноз, можно найти средний ожидаемый доход или средний ожидаемый риск.
Члены экипажа молодого КВС тоже не совсем уверены в мастерстве капитана, особенно учитывая печальную практику ввода в строй в качестве КВС вторых пилотов, никогда до этого не летавших в данной должности и не имеющих достаточного опыта принятия решений. Поэтому при заходе в условиях минимума погоды молодой капитан при подходе к высоте принятия решения находится в состоянии, близком к стрессовому, т. е. внимание его предельно сжато, сконцентрировано на мысли "да когда же откроется полоса?", и этого момента он ждет как избавления от мучительной неопределенности. Такие примерно чувства испытывает ученик перед серьезным экзаменом. Состояние скованности необходимостью точно вывести самолет на полосу и принять решение о посадке складывается с грузом ответственности за жизнь пассажиров. В результате нервная система неопытного капитана испытывает психологическую перегрузку, что приводит к сужению круга контролируемых операций, и капитан может утратить чувство реальности, поддаться различного рода иллюзиям и действовать рефлекторно, против здравого смысла, не обращая внимания на подсказки и доклады членов экипажа
1. Принятие решений в условиях неопределенности
2. Технология принятия решения в условиях неопределённости
3. Теория полезности и принятие решений в условиях риска
5. Теория игр и принятие решений
9. Методология принятия решений в организации
10. Модели и методы принятия решений
11. Принятие решения и его совершенствование
12. Задачи по теории принятия решений
13. Системный анализ и проблемы принятия решений
14. Теория игр и принятие решений
15. Модели и методы принятия решения
16. Природа процесса принятия решения
17. Роль систем отображения информации в процессе принятия решений
18. Процесс принятия решений покупателем
19. Искусство принятия решений
20. Системный подход к принятию решений
21. Шесть наиболее распространенных ошибок при принятии решений
25. Модель процесса принятия решения покупателем и ее составляющие
26. Проблемы прикладного выбора при принятии решения типа "сделать или купить"
29. Создание систем поддержки принятия решений
30. Обработка и анализ информационных потоков: системы поддержки принятия решений
31. Принятие решений с учетом неопределенностей
32. Альтернативные модели принятия решений
33. Система переработки информации и ее связь с принятием решений
34. Лингвосемантическая категория “принятие решения” (средства выражения и особенности функционирования)
35. Принятие решений по ценообразованию
36. Принятие решений в системе административно-государственного управления
41. Влияние макросреды на принятие решений в маркетинге
42. Процесс принятия решения о покупке
43. Процесс принятия решения потребителями о покупке в спортивных магазинах
44. Логика аргументации при принятии решений в медицине
45. Жесты и мимика бизнесмена. Принятие решений в бизнесе
46. Методы и модели принятия решений
47. Принятие решений в страховой компании ОАО "Югория"
48. Процесс принятия решения в организации
49. Риск при принятии решения в кадровой сфере
50. Стресс-менеджмент. Гендерные особенности принятия решений
51. Основы принятия решений в федеративном государстве
52. Влияние личностных особенностей работников служб экстренного вызова на процесс принятия решений
53. Принятие психикой условий неопределенности
60. Принятие оптимальных решений в условиях неопределенности
61. Разработка управленческих решений в условиях психической напряженности
62. Алгоритм возникновения и развития международных конфликтов и возможные пути их решения
63. Как научиться быстро принимать решения
64. Проблемы экологии. Возможные пути их решения.
67. Проблемы прогнозирования и предупреждения паводковой опасности и риска и возможные пути их решения
68. Слоеное решение для менеджера
69. Рекомендации менеджерам, принимающим плановые решения
73. Формулы, возможно неизвестные, для решений уравнения Пифагора
74. Палестино-израильский конфликт: возможности и пути решения
75. Разработка и реализация управленческих решений в условиях неопределенности и риска
80. Затменно-переменные звёзды и возможности их наблюдений любителями астрономии
81. Общее содержание воды в листьях калины в условиях биостанции
84. Обеспечение работы с/х предприятия в условиях радиактивного заражения (WinWord)
85. Природные условия Магаданской области и Чукотского Автономного Округа
89. Государственный долг России: проблемы и решения
90. Понятие, виды и условия действительности гражданско-правовых сделок
91. Основания для пересмотра по вновь открывшимся обстоятельствам решений судов по гражданским делам
92. Улучшение жилищно-коммунальных условий
93. Развитие России в условиях формирования рыночных отношений
94. Качества, которыми должен обладать Государь по книге “Сиясат-наме”
95. Характер решений Конституционного Суда Российской Федерации
97. Предприятия в рыночных условиях
98. Организация страхования в Украине в условиях перехода к рынку
99. Общие условия производства по делам о нарушении таможенных правил и их рассмотрения