- •Тема 1. Классификация методов и моделей научных исследований.
- •Исторический обзор использования моделирования в управлении.
- •Этапы принятия решений.
- •Классификация задач оптимизации.
- •Классификация методов научных исследований.
- •Второе направление исследований мм – численные методы оптимизации.
- •Тема 2. Математические методы анализа хозяйственной деятельности.
- •1. Общая характеристика математических методов анализа2.
- •2. Методы анализа количественного влияния факторов на изменение результативного показателя (детерминированного факторного анализа).
- •Метод цепных подстановок
- •Метод абсолютных разниц
- •Балансовый метод
- •3. Методы сравнительной комплексной оценки. Понятие комплексной оценки
- •Метод суммирования значений всех показателей
- •Метод суммы мест
- •Метод суммы баллов
- •Метод расстояний
- •Таксонометрический метод
- •Тема 3. Математические методы анализа в прогнозировании.
- •1. Экономические основы прогнозирования.
- •3. Методы и модели теории графов и сетевого моделирования на транспортных объектах. Элементы теории графов
- •Задача коммивояжера
- •Оптимизация сетевого графика
- •Сетевая модель и ее основные элементы
- •Задача о максимальном потоке
- •Задача о кратчайшем пути
- •4. Динамическое программирование транспортных процессов.
- •I этап. Условная оптимизация.
- •II этап. Безусловная оптимизация.
- •5. Модели управления запасами в транспортных системах.
- •Тема 5. Математические методы принятия хозяйственных решений в условиях неопределенности.
- •Управление в условиях неопределенности.
- •Теория игр (оценка риска в «играх с природой»).
- •Критерий, основанный на известных вероятностных состояниях «природы».
- •Теория очередей.
Теория игр (оценка риска в «играх с природой»).
В случае, когда между сторонами (участниками) отсутствует «антагонизм3» (например, в процессе работы предприятий и торговых посредников), такие ситуации называют «играми с природой».
Здесь первая сторона принимает решение, а вторая сторона – «природа» – не оказывает первой стороне сознательного, агрессивного противодействия, но ее реальное поведение неизвестно.
Пусть торговое предприятие имеет m стратегий: Т1, Т2, …, Тm и имеется n возможных состояний природы: П1, П2, …, Пn. Так как природа не является заинтересованной стороной, исход любого сочетания поведения сторон можно оценить выигрышем первой стороны для каждой пары стратегий Ti и Пj. Все показатели игры заданы платежной матрицей .
По платежной матрице можно принять ряд решений. Например, оценить возможные исходы: минимальный выигрыш
,
то есть наименьшая из величин в каждой i-й строке как пессимистическая оценка; максимальный выигрыш – то наилучшее, что дает выбор i-го варианта
.
При анализе “игры с природой” вводится показатель, по которому оценивают, насколько то или иное состояние «природы» влияет на исход ситуации. Этот показатель называют риском.
Риск при пользовании стратегией Ti и состоянии «природы» Пj оценивается разностью между максимально возможным выигрышем при данном состоянии «природы» и выигрышем при выбранной стратегии Ti:
Исходя из этого определения, можно оценить максимальный риск каждого решения:
.
Решения могут приниматься по результатам анализа ряда критериев.
Критерий, основанный на известных вероятностных состояниях «природы».
Если известны вероятности состояний «природы» (например, спроса по данным анализа за прошлые годы):
Р1 = Р(П1); Р2 = Р(П2); … ; Рn = Р(Пn),
полагая, что Р1 + Р2 + …+ Рj +…+ Pn = 1.
Тогда в качестве показателя эффективности (рациональности, обоснованности) стратегии Ti берется среднее (математическое ожидание) – выигрыш применения этой стратегии:
а оптимальной считают стратегию, для которой этот показатель эффективности имеет максимальное значение, то есть
.
Если каждому решению Ti соответствует множество возможных результатов с вероятностями , то среднее значение выигрыша определится
а оптимальная стратегия выбирается по условию .
В этом случае можно воспользоваться и стратегией минимального среднего риска для каждого i-го состояния «природы»:
Максиминный критерий Вальда. Здесь выбирается решение, например, торговой организации, при котором гарантируется максимальный выигрыш в наихудших условиях внешней среды (состояния «природы»):
Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица. Здесь представляется логичным, чтобы при выборе решения вместо двух крайностей в оценке ситуации (оптимизм – пессимизм) придерживаться некоторого компромисса, учитывающего возможность как наихудшего, так и наилучшего поведения «природы». В соответствии с этим компромиссным критерием для каждого решения будет линейная комбинация минимального и максимального выигрышей и выбирается тот, для которого эта величина окажется наибольшей:
,
где х – показатель пессимизма – оптимизма (чаще всего 0,5).
Критерий минимаксного риска Сэвиджа. Здесь выбирают ту стратегию, при которой величина риска имеет минимальное значение в самой неблагоприятной ситуации:
,
чтобы избежать слишком большого риска при выборе решения.
Комплексный анализ всех этих критериев позволяет в какой-то мере оценить возможные последствия принимаемых решений.
Пример. Известна матрица условных вероятностей Рij продажи старых товаров С1, С2, С3 при наличии новых товаров Н1, Н2, Н3 (см. табл.4).
Таблица 4
Старые товары |
Новые товары |
||
Н1 |
Н2 |
Н3 |
|
С1 |
0,6 9 |
0,3 6 |
0,6 4 |
С2 |
0,2 8 |
0,7 3 |
0,2 7 |
С3 |
0,1 5 |
0,4 5 |
0,5 8 |
Определить наиболее выигрышную политику продаж.
Решение. Минимальный выигрыш: .
Минимальный выигрыш при продаже старого товара:
С1:
С2:
С3:
где В12, В22, В31, В32 образуют систему пессимистических оценок выигрыша от продаж старых товаров.
Максимальный выигрыш: .
Максимальный выигрыш при продаже старых товаров:
С1:
С2:
С3:
где В11, В21, В33 образуют систему оптимистических оценок выигрыша от продаж старых товаров.
При анализе «игры с природой» вводится показатель влияния какого-либо состояния «природы» на исход продаж, то есть показатель риска:
каждый из которых составит матрицу рисков (см.табл.5).
Таблица 5
Товары |
Н1 |
Н2 |
Н3 |
С1 |
0 |
3 |
5 |
С2 |
0 |
5 |
1 |
С3 |
3 |
3 |
0 |
Максимальное значение риска для каждого решения:
,
то есть при продаже товаров:
С1:
С2:
С3:
Решение о плане продаж принимается, исходя из анализа системы критериев.
Критерий по известным вероятностным состояниям «природы» Pij: оптимальным считают стратегию, для которой этот показатель наибольший, то есть:
,
где - математическое ожидание выигрыша при i-й стратегии:
где Bij – результат (выигрыш при применении ij-й стратегии):
=
=
=
Тогда то есть оптимальной стратегией по этому критерию будет продажа изделия С1.
Максиминный критерий Вальда:
то есть при продаже изделия С3 гарантируется выигрыш даже в наихудших условиях.
Критерий пессимизма – оптимизма Гурвица:
,
где х – доля оптимизма – пессимизма (0,5).
,
то есть, исходя из уравновешенной точки зрения, принимается решение о продажах С1, С3.
Критерий минимаксного риска Сэвиджа, по которому принимают решение минимальным значением риска в самой неблагоприятной ситуации:
,
где вычислена по матрице рисков.
что соответствует целесообразности в смысле этого критерия продажам изделия С3.
Комплексный анализ всех критериев позволяет предположить, что наилучшей стратегией продаж будет продажа изделий Н1, Н2, Н3, С1, С3. Изделие С2 должно быть снято с продаж.