На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


курсовая работа Модели принятия решений в условиях неопределенности и риска

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 08.10.2012. Сдан: 2012. Страниц: 9. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


 
Министерство образования Российской Федерации
Государственное образовательное  учреждение высшего
 Профессионального образования
Новгородский Государственный  Университет
Имени Ярослава Мудрого
__________________________________________________________________
 
Институт экономики и управления
Кафедра управления и делового администрирования
 
 

Курсовая  работа

По дисциплине

«Управление экономическими решениями»

по специальности 080507
«Менеджмент организации»
«Модели принятия решений в условиях неопределенности и риска»
 
 
Преподаватель:
Сугаипов  М. Ю.
«____» ___________20__ г.
Студентка:
Факультета  управления
Группы 6111-з.о
Китаева Е. И..
«____» ___________20__ г.
 
 
 
 
 
Великий Новгород
2011
 

Содержание
Введение………………………………………………………………………...…3
    Теоретическая часть……………………………………………………….
      Понятие риска……………………………………………………...........4
      Понятие неопределенности…………………………………………….5
        Модели принятия решений…………………………………………...8
        Методы принятия решений…………………………………………...11
    Практическая часть………………………………………………………..16
      Модели принятия решений в условиях риска на предприятии по производству стеллажного оборудования ООО «Альтаир»……….16
      Модели принятия решений в условиях неопределенности на предприятии по производству стеллажного оборудования ООО «Альтаир»……………………………………………………………..20
Заключение…………………………………………………………………..23
Список используемой литературы………………………………………….24
 
 
 
 
 
Введение
Принятие решений – основная часть работы менеджеров любого звена  любого предприятия. Поэтому понимание  всех тонкостей процесса принятия решений  в различных условиях, знание и  применение различных методов и  моделей принятия решений играет значительную роль в повышении эффективности  работы управленческого персонала.
В данной работе будут рассмотрены  некоторые примеры принятия решений  в условиях риска и неопределенности. Также будут рассмотрены некоторые  методы и модели принятия решений.
В нашей стране долгое время проблеме обучения управленческого персонала  не уделялось должного внимания. Это  происходило потому, что в административно-командной  системе основные решения принимались  на уровне министерств и ведомств. На более низком уровне эти решения  только претворялись в жизнь. Также  на более низком уровне принимались  тактические решения, которые также  контролировались вышестоящими органами. В условиях перехода к рыночной экономике  существенно увеличивается ответственность  при принятии решений руководителей  всех уровней. Это связано с тем, что каждое решение может повлиять на положение данной конкретной организации, и нет вышестоящих органов, разрабатывающих  и контролирующих принятие стратегических решений. Поэтому рассмотрение данной проблемы очень актуально.
Цель данной работы – показать, что принятие каких-либо управленческих решений необходимо только после  того, как будут грамотно произведены  определенные расчеты и проанализированы результаты произведенных работ.
 
 
 
 
    Теоретическая часть
 
      Понятие риска
К решениям, принимаемым в условиях риска, относятся  такие решения, результаты которых  не являются определенными, но вероятность  каждого возможного результата можно  определить. Вероятность определяется в промежутке от 0 до 1 и представляет собой степень возможности совершения данного события. Сумма вероятностей всех альтернатив должна быть равна  единице.[2. с 15-18]
Риск при принятии решений может  быть различным. В экономике различают  несколько типов риска: страховой, валютный, кредитный и т.д. В зависимости  от типа риска, вероятность его можно  определить математическими и статистическими  методами.
Наиболее желательный способ определения  вероятности - объективность. Вероятность объективна, когда ее можно определить математическими методами или путем статистического анализа накопленного опыта. Вероятность может быть объективно определена, если поступит достаточно релевантной информации для того, чтобы прогноз оказался статистически достоверным. Во многих случаях организация не располагает достаточной информацией для объективной оценки вероятности. В таком случае часто руководители используют суждения о возможности совершения альтернатив с той или иной субъективной или предполагаемой вероятностью.
Эта ситуация встречается на практике наиболее часто. Здесь пользуются вероятностным  подходом, предполагающим прогнозирование  возможных исходов и присвоение им вероятностей. [3. с 24-25] При этом пользуются:
а) известными, типовыми ситуациями (типа - вероятность появления герба  при бросании монеты равна 0.5);
б) предыдущими распределениями  вероятностей (например, из выборочных обследований или статистики предшествующих периодов известна вероятность появления  бракованной детали);
в) субъективными оценками, сделанными аналитиком самостоятельно либо с привлечением группы экспертов.
Последовательность действий аналитика  в этом случае такова:  
прогнозируются возможные исходы Ak, k = 1,2,....., n;
каждому исходу присваивается соответствующая  вероятность pk, причем Е рк = 1
выбирается  критерий (например максимизация математического  ожидания прибыли);  
выбирается вариант, удовлетворяющий выбранному критерию.
 Процесс  принятия решения может быть  выполнен в несколько этапов:  
Этап 1. Определение цели.
В качестве критерия выбирается максимизация математического  ожидания прибыли.  
Этап 2. Определение набора возможных действий для рассмотрения и анализа (контролируются лицом, принимающим решение)
Этап 3. Оценка возможных исходов и их вероятностей (носят случайный характер).  
Этап 4. Оценка математического ожидания возможного дохода
 
      Понятие неопределенности
 
Вероятность потенциальных результатов. Это имеет место, когда требующие  учета факторы настолько новы и сложны, что невозможно получить достаточно релевантной информации, могущей помочь объективно определить вероятность, либо имеющаяся ситуация не подчиняется известным закономерностям. Поэтому вероятность определенного  последствия невозможно предсказать  с достаточной степенью достоверности. Неопределенность характерна для некоторых решений, принимаемых в быстро меняющихся условиях.
Сталкиваясь с неопределенностью, руководитель может использовать две  основные возможности. Во-первых, попытаться получить дополнительную релевантную  информацию и еще раз проанализировать проблему. Этим часто удается уменьшить  новизну и сложность проблемы. При этом руководитель сочетает эту  информацию с накопленным опытом, способностью к суждению или интуицией, чтобы придать ряду результатов  субъективную или предполагаемую вероятность. Во-вторых, он может действовать  в точном соответствии с прошлым  опытом, суждениями и интуицией и  сделать предположение о вероятности  событий. Это необходимо, когда нет  достаточно времени на сбор дополнительной информации.
Как уже говорилось выше, решений, принимаемых в условиях абсолютной определенности, в реальной жизни  быть не может. Однако существуют ситуации, когда решение принимается в  условиях почти полной определенности. Например, решение о вложении нераспределенной прибыли в ценные бумаги государства. В данном случае менеджер точно знает  размер вкладываемой суммы, может выбрать  сроки вложения, рассчитать доходность и может точно подсчитать планируемую  прибыль от данного вложения и  сроки ее получения. Государство  может не выполнить свои обязательства  только при возникновении чрезвычайных обстоятельств, вероятность возникновения  которых очень мала. Однако в условиях, сложившихся на данный момент в нашей  республике, данный пример отражает меньший  уровень определенности, чем в  развитых странах.
В странах с развитой стабильной экономикой менеджер может также  точно рассчитать затраты на производство определенного вида изделий на ближайшую  перспективу. Это возможно, потому что  постоянные издержки, стоимость материалов и рабочей силы известны или могут  быть рассчитаны с высокой степенью точности.
Решения, принимаемые в условиях риска, занимают весомую часть всего  множества решений, принимаемых  менеджерами. Руководство должно учитывать  уровень риска при принятии решений  в качестве важнейшего фактора. Для  принятия решений в условиях риска  предприятие должно обладать достаточным  объемом релевантной информации. Данная информация может быть получена различными способами. Существуют внешние  источники - различные статистические данные министерств и ведомств, результаты социологических исследований, результаты переписи и т.д.
При отсутствии внешних источников информации предприятие может провести собственные исследования. Анализ рынка  очень широко используется для прогнозирования  восприятия новых продуктов, телевизионных  шоу, политиков. Он стал очень важной сферой деятельности и стал неотъемлемой частью деятельности почти всех крупных  организаций, имеющих дело с широкой  публикой. Например, автомобильные  гиганты «Форд», «Крайслер» прежде чем начать проектирование нового вида автомобиля тщательно изучают спрос  и потребности потребителей, рассчитывают вероятности различных объемов  продаж в зависимости от конъюнктуры  рынка и только затем приступают к проектированию нового автомобиля.
Хорошим примером принятия решение  в условиях риска является принятие решений о страховании. Статистика страховых случаев во всех областях ведется очень полно. Поэтому, руководитель может высчитать вероятность  наступления или не наступления  страхового случая и принять решение  о страховании или не страховании  определенного имущества компании, каких либо финансовых операций и  так далее.
На практике решения, принимаемые  в условиях полной неопределенности, практически не встречаются. Это  происходит потому, что в любом  случае можно либо собрать некоторую  дополнительную релевантную информацию и еще раз проанализировать ситуацию, либо принять решение на основе суждений, интуиции, анализа накопленного опыта руководителя, что также уменьшает неопределенность. Наибольший потенциал неопределенности встречается в социокультурной, политической и наукоемкой среде.
Ярким примером принятия решений в  условиях неопределенности может быть решение, о разработке нового очень  сложного оборудования. Причина в  том, что на разработку требуется  длительное время, а за это время  конкурентами может быть создано  более эффективное оборудование или могут быть совершены открытия, исключающие применение разрабатываемого оборудования.
 
        Модели принятия решений
 
Моделирование широко используется для  принятия решений. Модель - это представление объекта, системы или процесса в форме отличной от оригинала, но сохраняющей основные его характеристики. Причинами, обуславливающими применение моделирования в экономике, являются: естественная сложность многих организационных ситуаций, невозможность проведения экспериментов в реальной жизни и ориентация руководства на будущее.[9. с 48-49]
В науке управления используются следующие  модели:
- теория игр; 
- модели теории очередей;
- модели управления запасами;
- модель линейного программирования;
- транспортные задачи;
- имитационное моделирование; 
- сетевой анализ;
- экономический анализ.
Теория игр.  Данный метод служит для моделирования оценки воздействия  принятого решения на конкурентов. Изначально была разработана военными с тем, чтобы в стратегии учесть возможные действия противника. В  бизнесе игровые модели используются для прогнозирования реакции  конкурентов на изменение цен, модификацию  и освоение новой продукции, предложения  дополнительного обслуживания и  т.д. Теория игр используется реже, чем  другие модели, так как ситуации в реальном мире очень сложны и  часто меняются. Но, тем не менее, теория игр полезна для определения  наиболее важных и требующих учета  факторов в ситуации принятия решений  в условиях конкурентной борьбы. Благодаря  применению данной теории организация  может прогнозировать действия конкурентов, что является преимуществом и  увеличивает конкурентоспособность.[8. с 34-36]
Модели теории очередей, или модели оптимального обслуживания используются для определения оптимального числа  каналов обслуживания по отношению  к потребности в них. Применяется  в различных ситуациях, где есть клиенты и пункты их обслуживания (резервирование билетов по телефону, обслуживание клиентов в банке, количество разгрузочных площадок на складах и  т.д.). Используются для уравновешивания  расходов на дополнительные каналы обслуживания и потерь от обслуживания на уровне ниже оптимального. Например, если клиент в банке слишком долго ждет своей очереди на обслуживание, у  него может возникнуть желание поменять банк. Следовательно, необходимо увеличить  численность персонала, обслуживающего клиентов. На сколько человек необходимо увеличить численность поможет  модель теории очередей.
Модели управления запасами используются для определения времени размещения заказов на ресурсы и их количества, а также массы готовой продукции  на складах. Цель данной модели оптимизация  запасов на предприятии. Чрезмерное их накопление, хотя помогает избежать потерь, обусловленных их нехваткой, во многих случаях сводит к минимуму издержки на размещение заказов, так как они размещаются в больших количествах, но также ведет к дополнительным издержкам на хранение, перегрузку, потери от порчи, уменьшение оборотных средств, что уменьшает мобильность предприятия в принятии решений при возникновении новой ситуации на рынке.
Модели линейного программирования применяют для определения оптимального способа распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих  потребностей. Данный вид модели наиболее распространен на промышленных предприятиях. Он заключается в том, что помогает максимизировать прибыль при  наличии одного нескольких ресурсов, каждый из которых используется для  производства нескольких видов товара. Обычно при решении оптимизации  данного типа моделей обычно используется Симплекс-метод.
Транспортные задачи - это задачи, с помощью которых оптимизируется доставка ресурсов при наличии нескольких пунктов отправки и нескольких пунктов получения при различной стоимости доставки в различные пункты. Является частным видом задач линейного программирования.
Имитационное моделирование означает процесс создания модели и ее экспериментальное  использование для определения  изменений реальной ситуации. Имитация используется в ситуациях, слишком  сложных для математических методов  типа линейного программирования. Экспериментируя  на модели системы, можно установить, как она будет реагировать  на определенные изменения или события, в то время, когда отсутствует  возможность наблюдать эту систему  в реальности.[4. с 56-57]
Сетевой анализ. Из сетевого анализа  в основном используется теория графов. Теория графов позволяет составлять оптимальные графики осуществления  различных проектов. Это позволяет  минимизировать как время осуществления  проекта, так и затраты по нему.
Экономический анализ один из самых  распространенных методов моделирования, хотя он и не воспринимается как  моделирование. Экономический анализ вбирает в себя почти все методы оценки издержек и экономических выгод, а также относительной рентабельности деятельности предприятия. Экономический анализ включает в себя анализ безубыточности, определение прибыли на инвестированный капитал, величину чистой прибыли на данный момент времени и т.д. Эти модели широко применяются в бухгалтерском и финансовом учете.
 
        Методы принятия решений
 
При принятии решения вне зависимости  от применяемых моделей существуют некоторые правила принятия решений. Правило принятия решения - это критерий, по которому выносится суждение об оптимальности данного конкретного исхода. Существует два типа правил. Один не использует численные значения вероятных исходов, второй - использует данные значения.
К первому типу относятся следующие  правила принятия решений:
1. Максимаксное решение - это решение, при котором принимается решение по максимизации максимально возможных доходов. Данный метод очень оптимистичен, то есть не учитывает возможные потери и, следовательно, самый рискованный.
2. Максиминное решение - это решение, при котором максимизируется минимально возможный доход. Данный метод в большей степени учитывает отрицательные моменты различных исходов и является более осторожным подходом к принятию решений.
3. Минимаксное решение - это решение, при котором минимизируются максимальные потери. Это наиболее осторожный подход к принятию решений и наиболее учитывающий все возможные риски. Под потерями здесь учитываются не только реальные потери, но и упущенные возможности.
4. Критерий Гурвича. Данный критерий  является компромиссом между  максиминным и максимаксным решениями  и является одним из самых  оптимальных. 
Ко второму типу принятия решений  относятся решения, при которых  кроме самих возможных доходов  и потерь учитываются вероятности  возникновения каждого исхода. К  данному типу принятия решений относятся, например, правило максимальной вероятности  и правило оптимизации математического  ожидания. При данных методах обычно составляется таблица доходов, в  которой указываются все возможные  варианты доходов и вероятности  их наступления. При использовании  правила максимальной вероятности  соответственно выбирается по одному из правил первого типа один из исходов, имеющий максимальную вероятность.
При использовании правила оптимизации  математических ожиданий, высчитываются  математические ожидания для доходов  или потерь и затем выбирается оптимальный вариант.
Так как значения вероятностей со временем изменяются, при применении правил второго типа обычно используется проверка правил на чувствительность к изменениям вероятностей исходов.
Кроме того, для определения отношения  к риску используется понятие  полезности. То есть для каждого  возможного исхода кроме вероятности  рассчитывается полезность данного  исхода, которая также учитывается  при принятии решений.
Для принятия оптимальных решений  применяются следующие методы:
- платежная матрица; 
- дерево решений; 
- методы прогнозирования. 
Платежная матрица - один из методов статистической теории решений, оказывающий помощь руководителю в выборе одного из нескольких вариантов. Особенно полезен в ситуации, когда руководитель должен установить, какая стратегий в наибольшей мере будет способствовать достижению целей. В самом общем виде матрица означает, что платеж зависит от определенных событий, которые фактически совершаются. Если событие или состояние природы не случается на деле, платеж неизменно будет другим.
В целом платежная матрица полезна, когда:
1. Имеется разумно ограниченное  число альтернатив или вариантов  стратегии для выбора между  ними.
2. То, что может случиться, с  полной определенностью не известно.
3. Результаты принятого решения  зависят от того, какая именно  выбрана альтернатива, и какие  события в действительности имеют  место. 
Кроме того, руководитель должен иметь  возможность объективно оценить  вероятность релевантных событий  и рассчитать ожидаемое значение такой вероятности.
Вероятность прямо влияет на определение  ожидаемого значения - основного понятия платежной матрицы. Ожидаемое значение альтернативы или варианта - это сумма возможных значений, умноженных на соответствующие вероятности.[10. с 23-25]
Определив ожидаемое значение каждой альтернативы и расположив результаты в виде матрицы, руководитель без  труда может выбрать наиболее оптимальный вариант.
Дерево решений - метод науки управления - схематичное представление проблемы принятия решений - используется для выбора наилучшего направления действий из имеющихся вариантов.
Метод дерева решений может применяться  как в ситуациях, в которых  применяется платежная матрица, так и в более сложных ситуациях, в которых результаты одного решения  влияют на последующие решения. То есть дерево решений - удобный метод для принятия последовательных решений.
Методы прогнозирования. Прогнозирование - метод, в котором используется как накопленный в прошлом опыт, так и текущие допущения насчет будущего с целью его определения. Результат качественного прогнозирования может служить основой планирования. Существуют различные разновидности прогнозов: экономические прогнозы, прогнозы развития технологии, прогнозы развития конкуренции, прогнозы на основе опросов и исследований, социальное прогнозирование.
Все типы прогнозов используют различные  методы прогнозирования. Методы прогнозирования  включают в себя:[6. с 10-11]
- неформальные методы;
- количественные методы;
- качественные методы.
Неформальные методы включают в  себя следующие виды информации:
- Вербальная информация - это наиболее часто используемая информация для анализа внешней среды. Сюда относят информацию из радио- и телепередач, от поставщиков, от потребителей, от конкурентов, на различных совещаниях и конференциях, от юристов, бухгалтеров и консультантов. Данная информация очень легко доступна, затрагивает все основные факторы внешнего окружения, представляющие интерес для организации. Однако она очень изменчива и нередко неточна.
- Письменная информация - это информация из газет, журналов, информационных бюллетеней, годовых отчетов. Эта информация обладает теми же достоинствами и недостатками, что и вербальная информация.
- Промышленный шпионаж. 
Количественные методы прогнозирования  используются, когда есть основания  считать, что деятельность в прошлом  имела определенную тенденцию, которая  может продолжиться и в будущем, и когда достаточно информации для  выявления таких тенденций. К  количественным методам относятся:
- Анализ временных рядов. Он  основан на допущении, согласно  которому случившееся в прошлом  дает достаточно хорошее приближение  к оценке будущего. Проводится  с помощью таблицы или графика. 
- Причинно-следственное (казуальное) моделирование. Наиболее математически  сложный количественный метод  прогнозирования. 
Качественные методы прогнозирования  подразумевает прогнозирование  будущего экспертами. Существует 4 наиболее распространенных метода качественного  прогнозирования:
1. Мнение жюри - соединение и усреднение мнений экспертов в релевантных сферах. Неформальная разновидность данного метода - «мозговой штурм».
2. Совокупное мнение сбытовиков. Мнение дилеров или предприятий  сбыта очень ценно, так как  они имеют дело непосредственно  с конечными потребителями и  знают их потребности. 
3. Модель ожидания потребителя - прогноз, основанный на результатах опроса клиентов организации.
4. Метод экспертных оценок. Он  представляет собой процедуру,  позволяющую группу экспертов  приходить к согласию. По данному  методу эксперты из различных  областей заполняют опросник  по данной проблеме. Затем им  дают опросники, заполненные другими  экспертами, и просят пересмотреть  свое мнение либо аргументировать  первоначальное. Процедура проходит 3-4 раза, пока в результате не  будет выработано общее решение.  Причем все опросники анонимны, как и анонимны сами эксперты, то есть эксперты не знают,  кто еще входит в группу.
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
    Практическая часть
Компания ООО «Альтаир» является специализированным предприятием по изготовлению складского оборудования, различных стеллажей, металлических шкафов, банковских хранилищ и других изделий из металла и дерева. Продукция компании востребована многими фирмами и организациями г. Санкт- Петербурга, Ленинградской области и региональными компаниями. За время своего существования компания зарекомендовала себя как надежный производитель оборудования для складов, архивов и офисов.
Помимо прочего компания предлагает своим клиентам разработку логистики и оптимизацию технологических процессов работы склада, а также услуги по монтажу и доставке оборудования.
 
      Модели принятия решений в условиях риска на предприятии по производству стеллажного оборудования ООО «Альтаир»
При принятии решения в  условиях риска используются четыре основных критерия (правила), каждый из которых отображает особый подход к  логическому обоснованию выбора решения:
1. критерий Байеса;
2. модальный;
3. максимизации вероятности  распределения  оценочного функционала;
4.  минимума дисперсии  оценочного функционала.
Критерий  Байеса
Критерий Байеса основывается на концепции «оптимизации в среднем», в соответствии с которой оптимальным  является решение, максимизирующее  средний «выигрыш» (или минимизирующее средний «проигрыш») ЛПР с учетом заданных вероятностей состояний среды.  Сущность критерия состоит в максимизации математического ожидания ОФ при F+ (или минимизации ОФ при F-). Для каждого решения аi определяется «Байесово значение»:

Оптимальным считается такое  решение аo, для которого выполняется:
               В(р,аo)= max В(р,аi), при F = F+ и В(р,аo)= min В(р,аi), если F = F-
Т.о. в соответствии с критерием  Байеса выбирается решение, имеющее  максимальное математическое ожидание, если ОФ выражает  «выигрыши», «доходы», и минимальное математическое ожидание, если ОФ выражает потери, затраты и  т.п.[2. 15-18]
Возвращаясь к нашему примеру, получаем:
Таблица 7. Вычисления по критерию Байеса
A
B(ai)
S4
125
115
175
250
a1
31250
38750
-6250
-62500
-17112,5
a2
50000
57500
12500
-43750
1825
a3
40000
30000
81250
25000
41600
a4
25000
15000
68750
62500
50150
a5
0
-10000
50000
125000
15400
Pij
0,12
0,21
0,24
0,44
 

 
    Вычисляем байесовые значения ОФ В(р,аi) для всех аi из А :
В = 0,12 * 31250 + 0,21 * 38750 + 0,24 * -6250 + 0,44 * -62500 = 3750 + 8137,5 – 1500 – 27500 = -17112,5
В = 0,12 + 50000 + 0,21 * 57500 + 0,24 * 12500 + 0,44 * -43750 = 6000 + 12075 + 3000 – 19250 = 1825
В = 0,12 * 40000 + 0,21 * 30000 +  0,24 * 81250 + 0,44 * 25000 = 4800 + 6300 + 19500 + 11000 = 41600
В = 0,12 * 25000 + 0,21 * 15000 + 0,24 * 68750 + 0,44 * 62500 = 3000 + 3150 + 16500 + 27500 = 50150
В = 0,12 * 0 + 0,21 * -10000 + 0,24 * 50000 + 0,44 * 125000 = 0 – 2100 + 12000 + 5500 = 15400
2) Результаты расчета  сведены в графу В(аi).
3)Оптимальным  по критерию Т.Байеса («байесовским  решением») является решение а4  с математическим ожиданием В  = 50150
Модальный критерий
ЛПР исходит из того,  что  среда будет находиться в наиболее вероятном состоянии.  В этом случае целесообразно рассматривать эффективность  наиболее вероятных исходов решений,  т.е. тех исходов,  которые будут  иметь место при наиболее вероятном  состоянии среды
[5. с 20-26]
Оптимальным считается решение, которому соответствует максимальное значение ОФ для наиболее вероятной  ситуации. 
Таблица 8. Вычисления по модальному критерию
A
S4
125
115
175
250
a1
31250
38750
-6250
-62500
a2
50000
57500
12500
-43750
a3
40000
30000
81250
25000
a4
25000
15000
68750
62500
a5
0
-10000
50000
125000
Pi
0,12
0,21
0,24
0,44
Max Fj
0
0
0
125000

 
Критерий максимизации
Пусть значения ОФ выражают прибыль ЛПР. В соответствии с  критерием  максимизации вероятности  распределения оценочного функционала  следует принимать решение, которое  обеспечивает наибольшую вероятность  получения прибыли, не меньшей некоторой  наперед заданной величины  l.
1) ЛПР задается  величина  l:
min min fij
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.