Расчет величин дисперсий для вершин круглого типа

Траектория	Концевые вершины для свертки	Расчет вторых моментов (m^(2))	Расчет дисперсий (σ^2)
A1→T1→L	D1, D2, D3	=25^2*0,75+ 23,5^2*0,2+ 22^2*0,05=603,4	=603,4- 24,55^2 = 0,697
A1→T2→L	D4, D5, D6	=25^2*0,75+ 23,5^2*0,2+ 22^2*0,05=603,4	=603,4- 24,55^2 = 0,697
A2→T1→L	D7, D8, D9	=40^2*0,75+ 38,5^2*0,2+ 7^2*0,05=1498,9	=1498,9- 38,05^2= 51,098
A2→T2→L	D10, D11, D12	=10^2*0,75+ 8,5^2*0,2+ 7^2*0,05=91,9	= 91,9- 9,55^2 = 0,697
A3→T1→L	D13, D14, D15	=35^2*0,75+ 33,5^2*0,2+ 32^2*0,05=1194,4	= 1194,4 - 34,55^2 = 0,698
A3→T2→L	D16, D17, D18	=35^2*0,75+ 3,5^2*0,2+ 2^2*0,05 = 921,4	=921,4- 27,05^2 =189,698
A1→T	(D1, D2, D3), (D4, D5, D6)	= 603,4*0,6+ 603,4*0,4 = 603,4	=603,4 - 24,55^2 = 0,697
A2→T	(D7, D8, D9), (D10, D11, D12)	= 1498,9*0,6+ 91,9*0,4 = 936,1	=936,1- 26,65^2 = 225,878
A3→T	(D13, D14, D15), (D16, D17, D18)	= 1194,4 *0,6+ 921,4*0,4 = 1085,2	=1085,2- 31,55^2 = 89,798

Таблица 6.4

Расчет значений критерия МVC (f_s(σ;m) = m – 0,1·σ² max ) при осторожном отношении к риску

Траектория	Концевые вершины в формате процедур свертки	Расчет значения критерия МVC
A1→T1→L	D1, D2, D3	=24,55-0,1*0,697 = 24,48
A1→T2→L	D4, D5, D6	=24,55-0,1*0,697 = 24,48
A2→T1→L	D7, D8, D9	=38,05-0,1*51,097 = 32,94
A2→T2→L	D10, D11, D12	= 9,55 -0,1*0,697 = 9,48
A3→T1→L	D13, D14, D15	=34,55 -0,1*0,698 = 34,48
A3→T2→L	D16, D17, D18	=27,05 -0,1*189,698 = 8,08
A1→T	(D1, D2, D3), (D4, D5, D6)	=24,55-0,1*0,698 = 24,48
A2→T	(D7, D8, D9), (D10, D11, D12)	=26,65-0,1*225,878= 4,06
A3→T	(D13, D14, D15), (D16, D17, D18)	=31,55- 0,1*89,798= 22,57

Как видно из рис. 6.11 при осторожном отношении к риску наилучшим решением будет альтернатива А₁ – (отапливаемый вагон).

При склонности к риску в формате критерия MVC для функции выбора используем представление f_s(σ;m) = m + k_r·σ² max. Зная величины математических ожиданий, представленные в табл. 6.2., и величины дисперсий, представленные в табл. 6.3., найдем результаты для процедур свертки. При допущении, что коэффициент индивидуальной склонности к риску равен 0,1, необходимые расчеты приведены в табл. 6.5 .

Таблица 6.5.

Расчет значений критерия МVC (f_s(σ;m) = m +0,1·σ² max ) при осторожном отношении к риску

Траектория	Концевые вершины в формате процедур свертки	Расчет значения критерия МVC
A1→T1→L	D1, D2, D3	=24,55+0,1*0,698 =24,62
A1→T2→L	D4, D5, D6	=24,55+0,1*0,698 = 24,62
A2→T1→L	D7, D8, D9	=38,05+0,1*51,098 = 43,16
A2→T2→L	D10, D11, D12	= 9,55 +0,1*0,698 = 9,62
A3→T1→L	D13, D14, D15	=34,55 +0,1*0,698 = 34,62
A3→T2→L	D16, D17, D18	=27,05 +0,1*189,698 = 46,02
A1→T	(D1, D2, D3), (D4, D5, D6)	=24,55+0,1*0,698 = 24,62
A2→T	(D7, D8, D9), (D10, D11, D12)	=26,65+0,1*225,878= 49,24
A3→T	(D13, D14, D15), (D16, D17, D18)	=31,55+ 0,1*89,798= 40,53

Таким образом, как показывает рис 6.11. при указанной склонности ЛПР к риску наилучшим решением является альтернатива А₂ – (обычный вагон, картонная тара).

Метод дерева решений имеет ряд важных для ЛПР особенностей/преимуществ. Отметим их.

1. Во-первых, менеджер может структурировать рассматриваемую задачу и самостоятельно выбрать наиболее значимые для ЛПР альтернативы и сопутствующие им случайные факторы, влияющие на конечный экономический результат анализируемого процесса.

2. Во-вторых, метод позволяет менеджеру учитывать отношение ЛПР к риску на основе использования функций выбора, которые могут быть формализованы ранее или скорректированы в связи с новыми условиями бизнеса или с учетом соответствующего нового опыта в таком бизнесе.