![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Разновидности математических моделей разработки управленческих решений.
Моделирование как метод разработки управленческого решения используется с середины XX в. Первые модели базировались на нормативных теориях и назывались нормативными. В них описывается стратегия поведения при выработке решения, ориентирующая на заданный критерий. Примером нормативных моделей являются: • модели принятия статистических решений с использованием теории вероятности и математической статистики; • инновационные игры как вариант нормативной модели поведения в условиях конфликта, наличия разноречивых мнений по проблемам нововведения; • модели разработки решений на основе теории массового обслуживания, содержащие нормативные критерии при решении конкретных задач. Содержание процесса разработки решения в этом случае сводится к поиску оптимального решения, в наибольшей степени соответствующего заданному критерию. Достигается это сопоставлением альтернатив решений, рассчитанных для конкретных состояний переменных факторов (условий внешней среды). Однако нормативные модели не учитывают при принятии решений реального поведения человека, за которым остается выбор окончательного варианта. Этот " недостаток" в определенной мере компенсируют дескриптивные модели разработки решений, основанные на теории полезности, теории риска. В настоящее время выделяются три основных подхода к построению моделей процесса разработки решений (математическому моделированию), основанных: 1) на теории статистических решений; 2) на теории полезности; 3) на теории игр. Наиболее разработаны модели на основе теории статистических решений. В них считаются заданными: • возможное распределение изучаемого случайного процесса; • пространство возможных окончательных решений; • стоимость вариантов решений; • функция возможного убытка для каждого решения, соответствующего определенному состоянию внешней среды. В общем виде можно констатировать, что решения принимаются, исходя из максимума прибыли или минимума потерь В связи с этим вводится понятие риска, по величине которого судят о ценности решения. В этой теории рассматривается ряд возможных критериев оптимальности принимаемых решений. Так, решение, минимизирующее максимальный риск (байесовское решение), описывается как минимаксное решение. Статистическая теория решения применяется при выборе решений в условиях неопределенности внешней среды. Второе направление математического моделирования связано с использованием теории полезности, основанной на индивидуальных предпочтениях, субъективной оценке вероятностей наступления событий внешней среды. Третье направление моделей разработки решений основано на использовании теории игр. Данная теория применяется в условиях конфликтных ситуаций либо при принятии коллективных (совместных) решений. Основополагающим является выбор отправной точки (гарантирующего решения), с которой начинается совместная выработка лучшего решения. Основной принцип этой теории — минимакс. Схема теории игр описывает принципы принятия решений для широкого класса практических ситуаций инновационного характера. Игра возможна с любым числом участников и различной степенью их информированности. Формализации подвергаются лишь правила игры, а не поведение игроков. Приведенные теории и подходы к моделированию процесса разработки решений отражают определенные его стороны: статистическая теория решений — неопределенность среды, выбор, риск; теория игр — некоторые характеристики поведения человека в условиях взаимодействия с другими людьми и со средой; теория полезности — психологические представления о потребностях человека и его мотивации. Разновидностью.разработки решений являются эвристические модели. Впервые авторы Герберт А. Саймон и Д. Ньюэл использовали термин " эвристический" (греческое " эурискеин" — делаю открытие) для характеристики особого подхода к решению задач и выбору решений. Основу эвристических моделей составляют логика и здравый смысл, основанные на имеющемся опыте. Такие модели используются в ситуациях, когда невозможно применение формальных аналитических методов. Сущность эвристических методов состоит в преобразовании одной сложной задачи в совокупность простых, поддающихся изучению математическими способами. Эвристическими моделями не решаются задачи оптимизации решений, но оценивается относительная пригодность конкретных стратегий с определенными ограничениями. На основе построения модели логических связей в ходе рассуждений ЛПР может решаться широкий класс задач. Эвристические модели используются при выборе решений для разрешения ситуаций кратковременных и повторяющихся, а также сложных и повторяющихся без надежды на использование при этом математического аппарата. Практическое применение эвристического подхода к моделированию процесса разработки и принятия управленческих решений предполагает наличие у ЛПР познавательных способностей и склонностей к обобщениям и выводам. Принятие решений на психологическом уровне не является изолированным процессом. Оно включено в контекст реальной деятельности человека. При построении моделей принятия решений важно знать, как развертываются процессы, предшествующие ему и следующие за ним. Необходимо исследовать внешнюю и внутреннюю среду, включая поиск, выделение, классификацию и обобщение информации о среде, сформировать альтернативы и сделать выбор. Существует большое разнообразие математических моделей, отражающих реальные процессы, протекающие в экономической жизни предприятия. Их можно классифицировать по разным признакам (рис. 4.3). Рис. 3. Классификация математических моделей Следует отметить, что вопрос о классификации моделей в теории принятия решений продолжает оставаться спорным. Краткая характеристика и направление использования конкретных моделей сводятся к следующему. В моделях могут отражаться интересы участников экономического процесса. Если они (интересы) одинаковы (хотя бы при нескольких действующих лицах), то модели называются моделями с одним участником; если интересы участников расходятся __то игровыми моделями. В рыночной экономике игровые модели имеют значительное распространение. Если в моделях отсутствует фактор времени, рассматривается процесс в конкретный момент или на фиксированном отрезке времени, то такие модели называются статическими. Область применения этих моделей ограничивается краткосрочным прогнозированием (например, статическая модель межотраслевого баланса). В динамических моделях появляется возможность отразить во времени процесс функционирования и развития объекта управления. Фактор времени присутствует в явном виде (например, долгосрочное прогнозирование развития спроса с использованием метода экстраполяции — в этом случае сложившаяся тенденция развития явления в прошлом времени переносится на будущее). В детерминированных моделях каждому значению фактора (набору исходных данных) строго соответствует единственное значение результата, т. е. существует функциональная связь. Частным случаем этого класса моделей являются квазирегулярные модели. Это модели динамики средних описывают процесс на основе средневзвешенных значений параметров модели. Они достаточно широко применяются в социально-экономических исследованиях. Стохастические модели характеризуются более полным отражением действительности, они ближе к реальным процессам, где отсутствует жесткая детерминация.
|