Визначення основних функцій менеджменту і їх взаємозв’язку в межах циклу менеджменту

Компоненти графіку “дерева рішень”: три поля, які можуть повторю-ватися в залежності від складності самої задачі: а) поле дій (поле можли-вих альтернатив). Тут перераховані всі можливі альтернативи дій щодо вирішення проблеми; б) поле можливих подій (поле ймовірностей подій). Тут перелічені можливі ситуації реалізації кожної альтернативи та визначені імовірності виникнення цих ситуацій; в) поле можливих наслідків (поле очікуваних результатів). Тут кількісно охарактеризовані наслідки (результа-ти), які можуть виникнути для кожної ситуації; три компоненти: а) перша точка прийняття рішення. Вона звичайно зображена на графіку у вигляді чотирикутника та вказує на місце, де повинно бути прийнято остаточне рішення, тобто на місце, де має бути зроблений вибір курсу дій; б) точка можливостей. Вона звичайно зображується у вигляді кола та характеризує очікувані результати можливих подій; в) "гілки дерева". Вони зображуються лініями, які ведуть від першої точки прийняття рішення до результатів реалізації кожної альтернативи.

Ідея методу "дерева рішень" полягає у тому, що просуваючись гілками дерева у напрямку справа наліво (тобто від вершини дерева до першої точки прийняття рішення):а) спочатку розрахувати очікувані виграші по кожній гілці дерева; б) порівнюючи ці очікувані виграші, зробити остаточний вибір найкращої альтернативи.

Використання цього методу передбачає, що вся необхідна інформація про очікувані виграші для кожної альтернативи та імовірності виникнення всіх ситуацій була зібрана заздалегідь.

Метод "дерева рішень" застосовують на практиці у ситуаціях, коли ре-зультати одного рішення впливають на подальші рішення, тобто, для при-йняття послідовних рішень.

12.Характеристика основних критеріїв теорії статистичних рішень (критерії песимізму, оптимізму, коефіцієнта оптимізму, Лапласа, жа-лю).

Для обґрунтування рішень в умовах невизначеності використову-ють:методи теорії статистичних рішень (ігри з природою);

Методи теорії статистичних рішень використовуються, коли неви-значеність ситуації обумовлена об'єктивними обставинами, які невідомі або носять випадковий характер.

В задачах теорії статистичних рішень вже існує оцінка реалізації кожної стратегії для кожного стану природи. Проте зовсім невідомо, який із станів природи реально виникатиме. Для розв’язання таких задач використову-ються наступні критерії : Критерій песимізму (критерій Уолда). Згідно критерію песимізму для кожної стратегії існує найгірший з можливих ре-зультатів. Вибирається при цьому така стратегія, яка забезпечує найкра-щий з найгірших результатів, тобто забезпечує максимальний з можливих мінімальних результатів. Критерій песимізму у математично формалізо-ваному виді можна представити так: max ( min Rij ). Критерій оптиміз-му. У відповідності до цього критерію, для кожної стратегії є найкращий з можливих результатів. За допомогою критерію оптимізму вибирається стратегія, яка забезпечує максимальний результат з числа максимально можливих: max ( max Rij ).Критерій коефіцієнта оптимізму (критерій Гурвіца). В реальності, особа яка приймає рішення, не є абсолютним песимістом або абсолютним оптимістом. Звичайно вона знаходиться десь поміж цими крайніми пози-ціями. У відповідності до таких передбачень і використовується критерій коефіцієнта оптимізму. Для математичної формалізації коефіцієнта опти-мізму до його формули вводиться коефіцієнт , який характеризує (у долях одиниці) ступінь відчуття особою, яка приймає рішення, що вона є оп-тимістом. Вибирається при цьому стратегія, яка забезпечує: max[ ( max Rij ) + ( 1-  )( min Rij).

Критерій Лапласа. За допомогою трьох попередніх критеріїв стратегія обиралася, виходячи з оцінки результатів станів природи і практично не враховувалися ймовірності виникнення таких станів. Критерій Лапласа передбачає розрахунки очікуваних ефектів від реалізації кожної стратегії, тобто суми можливих результатів виникнення кожного стану природи зва-жених на ймовірності появи кожного з них. Вибирається при цьому страте-гія, яка забезпечує максимальний очікуваний ефект:

n

max ( Rij * Pj ),

j=1

де Pj – імовірність виникнення j-го стану природи (у долях одиниці).