- •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.
Метод суммирования значений всех показателей
Оценка каждого подразделения i получается по формуле:
(1)
Данным методом пользуются в случае одинаковой направленности исходных показателей и их общей сопоставимости (например, все показатели выражены в процентах выполнения плана). Наилучшее подразделение определяется по максимальной сумме показателей-стимуляторов и по минимальной сумме показателей-дестимуляторов. Таким образом, критерии оценки наилучшего подразделения для показателей-стимуляторов – max Ri (1 i m), а для показателей-дестимуляторов – min Ri (1 i m).
Метод суммы мест
По исходным данным (матрице Х и вектору S) строится вспомогательная матрица Р по следующим правилам:
а) при si = +1 элементы столбца j матрицы Х упорядочиваются по убыванию и элементу придается значение, соответствующее месту элемента среди упорядоченных элементов j-ого столбца;
б) при si = -1 элементы столбца j матрицы Х упорядочиваются по возрастанию и элементу придается значение, соответствующее месту элемента среди упорядоченных элементов j-ого столбца.
Таким образом, по каждому j-му показателю объекты упорядочиваются по значениям этого показателя. Оценка Ri каждого подразделения i вычисляется по формуле:
(2)
Критерий оценки наилучшего подразделения: min Ri (1 i m).
Метод суммы баллов
При построении балльных оценок, кроме исходных данных о значениях показателей, задаются шкалы для оценки каждого показателя. Наиболее распространенными являются непрерывные и дискретные шкалы. Они характеризуются минимальным и максимальным количеством баллов, которыми может быть оценен показатель. Верхняя и нижняя границы шкалы могут иметь как положительное, так и отрицательное значение.
Дискретная шкала задает определенное число уровней оценок (баллов), с помощью которых оценивается показатель. Как правило, в этом случае выбираются целочисленные балльные оценки. Например, показатель производительности труда может оцениваться одним из шести чисел: 0,1,2,3,4,5, а качество продукции – одним из трех чисел: 0,1,2.
В случае непрерывной шкалы оценки могут принадлежать любой точке некоторого отрезка, который определяет шкалу данного показателя. Например, показатель выполнения плана по выпуску продукции может оцениваться десятибалльной непрерывной шкалой, то есть оценки выбираются из отрезка [0,10] и могут быть любыми числами, принадлежащими этому отрезку.
Существуют следующие способы исчисления балльной оценки для конкретного значения показателя:
непрерывное отображение отрезка, в пределах которого изменяется данный показатель на заданную шкалу;
с помощью задания интервалов изменения показателя и соответствующих балльных оценок.
Предположим, что известны значения показателей (матрица Х), шкалы оценок по каждому показателю и способы оценки. Тогда можно построить вспомогательную матрицу В, где элементы матрицы – балльные оценки соответствующих показателей. Оценка Ri каждого подразделения i вычисляется по формуле:
(3)
Критерий оценки наилучшего подразделения: max Ri (1 i m).
Относительную значимость показателей в рассматриваемом методе можно задавать с помощью соответствующих нижних и верхних границ в шкалах оценок. Метод суммы баллов требует разработки большого числа шкальных оценок, которые необходимо согласовывать между собой.