<<
>>

Метод «дерева» решений и анализ чувствительности решений

На этапе принятия решений наряду с использованием методов экспертных оценок полезным инструментом являются и более формализованные методы с применением элементов теории вероятностей.

Одним из таких методов является метод «дерева» решений. Он используется тогда, когда результат одного решения заставляет принять нас следующее; это принятое решение, в свою очередь, влияет на принятие третьего, четвертого и т.д., вплоть до достижения приемлемого результата.

«Дерево» решений - схематическое представление системы решений, иерархически упорядоченных в рамках базовой системы координат.

Использование вероятностной оценки «дерева» решений, когда требуется принять несколько последовательных решений при заранее заданных основных альтернативах и их границах, продиктовано необходимостью учета неопределенности внешней среды. Здесь особое внимание следует уделять чувствительности решений, т.е. их зависимости от изменений вероятностей исходов. Это позволяет знать, насколько можно полагаться на выбранное решение.

Основными структурными элементами «дерева» решений (рис. 9.1), отображающими суть проблемы, являются «узлы» и «ветви». «Ветви» означают возможные альтернативные решения, которые могут быть приняты, и возможные исходы, связанные с принятием этих решений. На схеме используется два вида «ветвей»: первый — пунктирные линии, соединяющие квадраты возможных решений; второй — сплошные линии, соединяющие кружки возможных исходов решений.

Квадратные «узлы» обозначают места, где принимается решение. Круглые «узлы» — появление исходов. Разграничение эти «узлов» необходимо, так как лицо, принимающее решение, может влиять только на выбор решения, а относительно его исходов ему остается лишь вычислять вероятности их появления.

Когда все решения и их исходы указаны на «дереве», просчитывается каждый из вариантов и в конце проставляется его денежный доход или иной показатель, который выбран в качестве целевого.

Все затраты, связанные с решением, отражаются на соответствующей «ветви».

Требования в области теории вероятностей для правильного использования метода «дерева» решений сводятся только к знанию того, что вероятности возникновения всех благоприятных и всех неблагоприятных исходов равны единице. Также необходимо иметь в виду, что в бизнесе часто возникают ситуации, в которых экспериментальных данных нет, а, значит, определение вероятности какого-либо события носит субъективный характер.

Рис. 9.1. «Дерево» решений-1

Построение «дерева» решений не может осуществляться вне рамок системноцелевого подхода, предполагающего в том числе применение базовой системы координат. Традиционный же подход формирования «дерева» решений [78, с. 238; 155, с. 105] предполагает лишь логико-временное упорядочение системы решений, тогда как в базовой системе координат необходимо пространственное отображение системы решений. К этому следует добавить, что «дерево» целей разрабатывают [78; 144], в основном в пространственных координатах. В связи с этим необходимо ввести новое требование к использованию данного метода — отражение и выбор системы решений с учетом координатной пространственной оси S и информационной /. Таким образом, появляется необходимость разработки нового направления в теории принятия решений, связанного с системной разработкой «дерева» целей, «дерева» проблем, «дерева» решений, представленных в базовой системе координат.

Ниже рассматривается пример использования традиционного подхода к построению «дерева» решений и анализу их чувствительности.

Пример

Исходные условия. Предприятие, производящее пряники, предполагает производство нового продукта - овсяного печенья. В результате проведенных маркетинговых исследований выявлено, что в ближайший год будет интенсивно расширяться рынок сбыта овсяного печенья.

При этом стоимость производства овсяного леченья повысится по сравнению со стоимостью производства пряника на 140 тыс. руб. Для реконструкции производственного процесса в рамках его универсализации потребуется три месяца, однако существует лишь 55-процентная вероятность, что будет обеспечено должное качество нового продукта. В связи с этим перед предприятием встал вопрос о внедрении человеко-машинной системы, которая будет обеспечивать стабильность качества при переходе оборудования с производства пряника на производство овсяного печенья, и наоборот. Исследования по ЧМС продолжатся три месяца, затраты на их проведение составят 100 тыс. руб. Вероятность получения необходимой человеко-машинной системы составляет 0,75.

Разработку человеко-машинной системы (в рамках которой следует выделить создание компьютерной контролирующей системы, применение экономико-математических методов, внедрение распределенной информационной сети и т.д.) можно или начать немедленно, или подождать три месяца до выяснения причин нестабильности качества продукции (пряника и овсяного печенья). Если разработку начать немедленно, а производственный процесс окажется универсальным, не влияющим на качество продукции, то человеко-машинная система будет убыточной (убыток -100 тыс. руб.). С другой стороны, если отложить разработку и внедрение человеко-машинной системы, а процессы производства пряника и овсяного печенья не будут соответствовать стандартам, то выпуск нового продукта (овсяного печенья) отодвигается на три месяца до окончания исследований. Если невозможно создать универсальное оборудование и работа по внедрению человеко-машинной системы окажется безуспешной, то работы по этому проекту необходимо прекратить.

В случае, если продажа нового продукта начнется в течение трех месяцев, то прибыль составит 500 тыс. руб. без учета амортизации по производственному процессу или стоимости внедрения человеко-машинной системы. Если отложить выпуск овсяного печенья на три месяца, то прибыль упадет до 300 тыс.

руб. из-за укрепления позиций конкурентов на рынке. Для облегчения расчетов можно не учитывать расходы на человеко- машинную систему.

Решение осуществляется в несколько этапов.

Этап 1. Построим «дерево» решений, как показано на рис. 9.1.

Этап 2. Рассчитаем ожидаемый чистый доход по «узлам».

Ожидаемый чистый доход (в кружке ?):

(300 • 0,75 + 0 • 0,25) - 100 = 125 тыс. руб.

В кружке D ожидаемый чистый доход равен нулю. Следовательно, если в квадрате 2 решим разрабатывать человеко-машинную систему, то получим чистый доход в размере 125 тыс. руб.

В «узле» исхода А ожидаемый чистый доход равен:

(500.0,55 + 125.0,45) - 140 = 191,25 тыс. руб.

В «узле» дожидаемый чистый доход составит:

(500 • 0,55 + (500 • 0,75 + 0 • 0,25) - 0,45) - 240 = 203,75 тыс. руб.

В результате максимальная величина ожидаемого чистого дохода составит 203,75 тыс. руб. Окончательный вариант «дерева» решений, на котором отражаются все ожидаемые доходы, приведен на рис. 9.2.

На рис. 9.2 зачеркнуты «ветви», отражающие неэффективные решения. Варианты, при которых ожидаемый чистый доход является максимальным, обозначены стрелками.

Этап 3. Определим чувствительность полученного решения. Ожидаемые чистые доходы в «узлах» А и В почти одинаковы: 191,25 и 203,75 тыс. руб. Выбор решения зависит от значения вероятностей, а анализ чувствительности позволяет нам вычислить «разброс» вероятностей, которые меняют наш выбор.

В данном случае рассмотрим только вероятность стабильности качества продукции, однако на математические ожидания повлияло бы также наличие и функционирование человеко-машинной системы. Полный анализ чувствительности включает рассмотрение обоих вопросов.

Обозначим вероятность стабильности качества через р. В данном случае /7=0,55. Ожидаемый чистый доход равен:

• в «узле» А —

500-р+ 125.(1 -р)- 140 = 375 -р- 15;

• в «узле» В -

500-р + 375 • (1 -р) -2’40 = 125 -р + 135.

Приравняв правые части уравнений, получим:

375 .р - 15 = 125 -р + 135;

250.р= 150;

р = 0,6.

Если вероятность стабильности качества продукции равна 0,6, то оба альтернативных решения принесут одинаковый ожидаемый чистый доход Если вероятность стабильности качества больше 0,6, то решение сразу начать реконструкцию без одновременной разработки человеко-машинной системы принесет больший ожидаемый чистый доход

Рис. 9.2. «Дерево» решений-2

В нашем случае вероятность стабильности качества продукции меньше 0,6, что говорит о приоритетности варианта одновременной реконструкции оборудования и разработки человеко-машинной системы.

Так как значение р= 0,55 очень близко к р= 0,6, то выбор решения очень чувствителен к расчетам величины вероятности стабильности качества, и небольшая ошибка может привести к смене выбора, что доказывает важность анализа чувствительности в процессе принятия решений.

В заключение следует еще раз подчеркнуть, что традиционный подход к использованию метода «дерева» решений не учитывает комплексности проблемы. Поэтому необходимо развить данный метод, превратить его в «работающий» на практике метод, где формализованная часть сочетается с интеллектуальным потенциалом' экспертов. Таким образом, процессный подход в теории разработки управленческих решений предполагает использование системы методов в процессе последовательного снятия неопределенности: «дерева» целей (при построении системы целей), SWOT-анализа (при постановке системы проблем), морфологического метода (при формировании альтернатив). «Дерево» решений является завершающим этапом в базовом процессе разработки управленческих решений.

<< | >>
Источник: Учитель Юрий Генрихович.. Разработка управленческих решений. 2007

Еще по теме Метод «дерева» решений и анализ чувствительности решений:

  1. Дерево решений
  2. Глава 19 ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ
  3. 3.5. Индивидуальные групповые решения и методы анализа
  4. Глава 8 Методы финансового Анализа при принятии инвестиционных решений
  5. 4.1 Принципы оценки эффективности инвестиционных решений в стандартных методах проектного анализа
  6. 8 Взаимосвязь инвестиционных решений и решений о финансировании фирмы
  7. Стратегические решения - ключевой фактор формирования системы управленческих решений
  8. ОБЩЕЕ ПОНЯТИЕ «РЕШЕНИЕ». ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЯ — ЭТО ВЫБОР
  9. 8 Взаимосвязь инвестиционных решений и решений о финансировании фирмы ЗАДАЧИ
  10. 8 Взаимосвязь инвестиционных решений и решений о финансировании фирмы
  11. Выбор статистического метода (методов) для решения проблемы
- Антикризисное управление - Деловая коммуникация - Документоведение и делопроизводство - Инвестиционный менеджмент - Инновационный менеджмент - Информационный менеджмент - Исследование систем управления - История менеджмента - Корпоративное управление - Лидерство - Маркетинг в отраслях - Маркетинг, реклама, PR - Маркетинговые исследования - Менеджмент организаций - Менеджмент персонала - Менеджмент-консалтинг - Моделирование бизнес-процессов - Моделирование бизнес-процессов - Организационное поведение - Основы менеджмента - Поведение потребителей - Производственный менеджмент - Риск-менеджмент - Самосовершенствование - Сбалансированная система показателей - Сравнительный менеджмент - Стратегический маркетинг - Стратегическое управление - Тайм-менеджмент - Теория организации - Теория управления - Управление качеством - Управление конкурентоспособностью - Управление продажами - Управление проектами - Управленческие решения - Финансовый менеджмент - ЭКОНОМИКА ДЛЯ МЕНЕДЖЕРОВ -