Процесс принятия решения

Август 7, 2022

Главная
Менеджмент
Процесс принятия решения

Содержание

2. Цикл принятия решений Фаза 1. Постановка (выбор) цели Фаза 2. Оценка ситуации Фаза 3. Диагностика проблем
3. Принятие решений осуществляется: В условиях определенности 100% уверенность в наступлении события Точные планы, эффективные решения «Известная
4. Классификация неопределенности
5. Процесс управления организацией Объект управления Учет Анализ Планирование Регулирование факт ситуация альтернативы показатели решение задания цели
6. Основная модель теории принятия решений Элементами модели являются: матрица принятия решений и целевая функция Ai –
7. Матрица решений
8. Пример матрицы решений (условия определенности)
9. Выбор наилучшего решения (условия определенности)
10. Пример матрицы решений (условия риска)
11. Пример матрицы решений (условия риска)
12. Количественная оценка вариантов а) Случай, когда вероятности возникновения каждой j-ой ситуации известны и получены в результате
13. Выбор наилучшего решения Aopt = maxij w(Sj) eij
14. Количественная оценка вариантов 2) Случай, когда мы не располагаем статистическими данными о wj. Производится экспертная оценка
15. Выбор решений в условиях полной неопределенности Неопределенность можно представить как некоторое состояние знаний, при котором одна
16. Поведение ЛПР в ситуации выбора зависит от: EM - модели принятия решений; A – множества оцениваемых
17. Первичные детерминанты решения
18. Информационная структура -IS Информационная структура ЛПР определяется: Набором доступной ему информации; Значениями индикаторов, принадлежащих этому набору:
19. Функция прогнозирования - PF Функция прогнозирования ЛПР характеризует вероятности, которые он ставит в соответствие состояниям внешней
20. Вторичные детерминанты решения Значения первичных детерминант, оказывающих влияние на выбор альтернатив, определяются личными промежуточными решениями ЛПР.
21. Вторичные детерминанты решения
22. Власть как возможность оказывать влияние на решение другого лица Способность лица воздействовать на детерминанты решения других
23. Факторы, определяющие решения ЛПР о значениях детерминант
25. Скачать презентацию

Слайд 2

Цикл принятия решений
Фаза 1. Постановка (выбор) цели
Фаза 2. Оценка ситуации
Фаза 3. Диагностика проблем
Фаза

4. Формирование альтернатив

Фаза 5. Выбор альтернативы (принятие решения)

Фаза 6. Реализация принятого решения

Методы Управления проектами

Условия принятия решений:

определенности, риска и неопределенности

Методы диагностики проблем

Методы принятия решений

Слайд 3

Принятие решений осуществляется:
В условиях определенности
100% уверенность в наступлении события
Точные планы, эффективные

решения
«Известная известность»
В условиях риска
Известны вероятность наступления события и его влияние на проект
«Известная неизвестность»
В условиях неопределенности
Неизвестна вероятность наступления события и
Не определено само событие
«Неизвестная неизвестность»

Управление рисками Компании направлено на максимизацию определенности условий при принятии решений.

Слайд 4

Классификация неопределенности

Слайд 5

Процесс управления организацией
Объект управления
Учет
Анализ
Планирование
Регулирование
факт
ситуация
альтернативы
показатели
решение
задания
цели
Регулирование

Слайд 6

Основная модель теории принятия решений
Элементами модели являются: матрица принятия решений и

целевая функция

Ai – альтернативы действий; Sj – состояние внешней среды; w(Sj) – вероятности наступления состояния Sj , причем Σmj=1 w(Sj)=1; eij – результат, который будет достигнут, если выбрана альтернатива Ai и наступит состояние внешней среды Sj.

Слайд 7

Матрица решений

Слайд 8

Пример матрицы решений
(условия определенности)

Слайд 9

Выбор наилучшего решения
(условия определенности)

Слайд 10

Пример матрицы решений
(условия риска)

Слайд 11

Пример матрицы решений
(условия риска)

Слайд 12

Количественная оценка вариантов
а) Случай, когда вероятности возникновения каждой j-ой ситуации известны

и получены в результате обработки соответствующих статистических наблюдений.
Для каждой альтернативы определяют математическое ожидание значения целевой функции:
δi = Σj wjeij
При этом выбору подлежит тот альтернативный вариант Ai, для которого математическое ожидание значения целевой функции окажется максимальным.
Для этого же варианта окажется минимальным математическое ожидание риска:
ri = Σj wjrij → min

Слайд 13

Выбор наилучшего решения
Aopt = maxij w(Sj) eij

Слайд 14

Количественная оценка вариантов
2) Случай, когда мы не располагаем статистическими данными о

wj.
Производится экспертная оценка вероятности ситуации.
Экспертам предлагают три значения ожидаемой величины Sj, характеризующей ситуацию: оптимистическую, пессимистическую и наиболее вероятную (модальную).
Эти тройственные оценки позволяют приближенно определить математическое ожидание прогнозируемой величины, т.е. средневероятное значение Scj.
Если принять биноминальное распределение, то можно воспользоваться следующей расчетной формулой:
Sj = 1/6[(Sj)min + 4(Sj)max].

Слайд 15

Выбор решений в условиях полной неопределенности
Неопределенность можно представить как некоторое состояние

знаний, при котором одна или несколько альтернатив приводят к блоку возможных результатов, вероятности которых неизвестны.
Обычно это происходит потому, что не имеется надежных данных, на основании которых вероятности могли бы быть вычислены апостериори, а также потому, что не имеется каких-либо способ вывести вероятности априори.
Это означает, что принятие решений в условиях неопределенности всегда субъективно!

Слайд 16

Поведение ЛПР в ситуации выбора зависит от:
EM - модели принятия решений;
A

– множества оцениваемых альтернатив (действий);
E - возможных результатов;
IS - информационной структуры ЛПР;
PF - функции прогнозирования ЛПР;
ZF - целевой функции ЛПР.

Слайд 17

Первичные детерминанты решения

Слайд 18

Информационная структура -IS
Информационная структура ЛПР определяется:
Набором доступной ему информации;
Значениями индикаторов, принадлежащих

этому набору:
производительность;
гибкость;
прибыль;
объем производства и сбыта;
удовлетворенность работой;
качество;
издержки (экономичность производства);
рост (темпы роста);
снабжение и эффективное использование ресурсов;
кооперация

Слайд 19

Функция прогнозирования - PF
Функция прогнозирования ЛПР характеризует вероятности, которые он ставит

в соответствие состояниям внешней среды при альтернативных информационных структурах, она показывает каким образом информация трансформируется в (субъективную) вероятностную оценку.
Два ЛПР с идентичными информационными структурами могут сделать различные вероятностные оценки, поскольку они используют различные модели прогнозирования.
Детерминанта решения «вероятностная оценка наступления состояния внешней среды» в свою очередь определяется детерминантами «информационная структура» и «функция прогнозирования».

Слайд 20

Вторичные детерминанты решения
Значения первичных детерминант, оказывающих влияние на выбор альтернатив, определяются

личными промежуточными решениями ЛПР.
Эти промежуточные решения, в свою очередь, определяются двумя группами вторичных детерминант.
Первая группа описывает субъективные качества ЛРП:
мотивация; квалификация; отношение к будущему.
Вторая описывает объективные ограничения внешней среды:
(внутренняя среда организации; внешнее организационное окружение), в рамках которой действует ЛПР.

Слайд 21

Вторичные детерминанты решения

Слайд 22

Власть как возможность оказывать влияние на решение другого лица
Способность лица воздействовать

на детерминанты решения других лиц и тем самым на их поведение, является признаком власти.

Слайд 23

Процесс принятия решения

Содержание

Цикл принятия решенийФаза 1. Постановка (выбор) целиФаза 2. Оценка ситуацииФаза 3. Диагностика проблемФаза

Принятие решений осуществляется:В условиях определенности100% уверенность в наступлении событияТочные планы, эффективные

Классификация неопределенности

Процесс управления организациейОбъект управленияУчетАнализПланированиеРегулированиефактситуацияальтернативыпоказателирешениезаданияцелиРегулирование

Основная модель теории принятия решенийЭлементами модели являются: матрица принятия решений и

Матрица решений

Пример матрицы решений(условия определенности)

Выбор наилучшего решения(условия определенности)

Пример матрицы решений(условия риска)

Пример матрицы решений(условия риска)

Количественная оценка вариантова) Случай, когда вероятности возникновения каждой j-ой ситуации известны

Выбор наилучшего решенияAopt = maxij w(Sj) eij

Количественная оценка вариантов2) Случай, когда мы не располагаем статистическими данными о

Выбор решений в условиях полной неопределенностиНеопределенность можно представить как некоторое состояние

Поведение ЛПР в ситуации выбора зависит от:EM - модели принятия решений;A

Первичные детерминанты решения

Информационная структура -ISИнформационная структура ЛПР определяется:Набором доступной ему информации;Значениями индикаторов, принадлежащих

Функция прогнозирования - PFФункция прогнозирования ЛПР характеризует вероятности, которые он ставит

Вторичные детерминанты решенияЗначения первичных детерминант, оказывающих влияние на выбор альтернатив, определяются

Вторичные детерминанты решения

Власть как возможность оказывать влияние на решение другого лицаСпособность лица воздействовать

Факторы, определяющие решения ЛПР о значениях детерминант

Похожие презентации

Цикл принятия решений
Фаза 1. Постановка (выбор) цели
Фаза 2. Оценка ситуации
Фаза 3. Диагностика проблем
Фаза

Принятие решений осуществляется:
В условиях определенности
100% уверенность в наступлении события
Точные планы, эффективные

Основная модель теории принятия решений
Элементами модели являются: матрица принятия решений и

Пример матрицы решений
(условия определенности)

Выбор наилучшего решения
(условия определенности)

Пример матрицы решений
(условия риска)

Пример матрицы решений
(условия риска)

Количественная оценка вариантов
а) Случай, когда вероятности возникновения каждой j-ой ситуации известны

Выбор наилучшего решения
Aopt = maxij w(Sj) eij

Количественная оценка вариантов
2) Случай, когда мы не располагаем статистическими данными о

Выбор решений в условиях полной неопределенности
Неопределенность можно представить как некоторое состояние

Поведение ЛПР в ситуации выбора зависит от:
EM - модели принятия решений;
A

Информационная структура -IS
Информационная структура ЛПР определяется:
Набором доступной ему информации;
Значениями индикаторов, принадлежащих

Функция прогнозирования - PF
Функция прогнозирования ЛПР характеризует вероятности, которые он ставит

Вторичные детерминанты решения
Значения первичных детерминант, оказывающих влияние на выбор альтернатив, определяются

Власть как возможность оказывать влияние на решение другого лица
Способность лица воздействовать