Правило максимин (критерий Ваальда).

В соответствии с этим правилом из альтернатив aj выбирают ту, которая при самом неблагоприятном состоянии внешней среды, имеет наибольшее значение показателя. С этой целью в каждой строчке матрицы фиксируют альтернативы с минимальным значением показателя и из отмеченных минимальных выбирают максимальное. Альтернативе а* с максимальным значением из всех минимальных даётся приоритет.

Принимающий решение в этом случае минимально готов к риску, предполагая максимум негативного развития состояния внешней среды и учитывая наименее благоприятное развитие для каждой альтернативы.

По критерию Ваальда лица, принимающие решения, выбирают стратегию, гарантирующую максимальное значение наихудшего выигрыша (критерия максимина).

Правило минимакс (критерий Севиджа).

В отличие от максимина, минимакс ориентирован на минимизацию не столько потерь, сколько сожалений по поводу упущенной прибыли. Правило допускает разумный риск ради получения дополнительной прибыли. Критерий Севиджа рассчитывается по формуле:

(min max = mini [maxj (maxi Xij – Xij)]) (2),

где mini, maxj – поиск максимума перебором соответствующих столбцов и строк.

Расчёт минимакса состоит их четырёх этапов[20]:

1. Находится лучший результат каждой графы в отдельности, то есть максимум Xij (реакции рынка).

2. Определяется отклонение от лучшего результата каждой отдельной графы, то есть maxi Xij – Xij. Полученные результаты образуют матрицу отклонений (сожалений), так как её элементы – это недополученная прибыль от неудачно принятых решений, допущенных из-за ошибочной оценки возможности реакции рынка.

3. Для каждой сточки сожалений находим максимальное значение.

4. Выбираем решение, при котором максимальное сожаление будет меньше других.

4. Правило Гурвица.

В соответствии с этим правилом правила максимакс и максимин сочетаются связыванием максимума минимальных значений альтернатив. Это правило называют ещё правилом оптимизма – пессимизма. Оптимальную альтернативу можно рассчитать по формуле:

(а* = maxi [(1-α) minj+ α maxj]) (3),

где α – коэффициент оптимизма, α =1…0 при α =1 альтернатива выбирается по правилу максимакс, при α =0 – по правилу максимин. Учитывая боязнь риска, целесообразно задавать α =0,3. Наибольшее значение целевой величины и определяет необходимую альтернативу.

Правило Гурвица применяют, учитывая более существенную информацию, чем при использовании правил максимин и максимакс.

Таким образом, при принятии управленческого решения в общем случае необходимо:

· спрогнозировать будущие условия, например, уровни спроса;

· разработать список возможных альтернатив

· оценить окупаемость всех альтернатив;

· определить вероятность каждого условия;

· оценить альтернативы по выбранному критерию решения.

Критерий Лапласа.

В ряде случаев представляется правдоподобным следующее рассуждение: поскольку неизвестны будущие состояния природы, постольку можно считать их равновероятными. Этот подход к решению используется в критерии “недостаточного основания” Лапласа.

Для решения задачи для каждого решения подсчитывается математическое ожидание выигрыша (вероятности состояний природы полагаются равными yj = 1/n, j = 1:n), и выбирается то решение, при котором величина этого выигрыша максимальна.

vL = maxi E1/n aij = 1/n maxi E aij. (где Е-сумма, v-сумма выигрыша)

Гипотеза о равновероятности состояний природы является довольно искусственной, поэтому принципом Лапласа можно пользоваться лишь в ограниченных случаях. В более общем случае следует считать, что состояния природы не равновероятны и использовать для решения критерий Байеса.

Критерий Байеса.

Этот критерий отступает от условий полной неопределенности - он предполагает, что возможным состояниям природы можно приписать определенную вероятность их наступления и, определив математическое ожидание выигрыша для каждого решения, выбрать то, которое обеспечивает наибольшее значение выигрыша:

vBL = maxi E aij yj.

Этот метод предполагает возможность использования какой-либо предварительной информации о состояниях природы. При этом предполагается как повторяемость состояний природы, так и повторяемость решений, и прежде всего, наличие достаточно достоверных данных о прошлых состояниях природы. То есть основываясь на предыдущих наблюдениях прогнозировать будущее состояние природы (статистический принцип).

Перечисленные критерии не исчерпывают всего многообразия критериев выбора решения в условиях неопределенности, в частности, критериев выбора наилучших смешанных стратегий, однако и этого достаточно, чтобы проблема выбора решения стала неоднозначной.

Выбор критерия (как и выбор принципа оптимальности) является наиболее трудной и ответственной задачей в теории принятия решений. Однако конкретная ситуация никогда не бывает настолько неопределенной, чтобы нельзя было получить хотя бы частичной информации относительно вероятностного распределения состояний природы. В этом случае, оценив распределение вероятностей состояний природы применяют метод Байеса-Лапласа, либо проводят эксперимент, позволяющий уточнить поведение природы.

Заключение.

Решение - это выбор альтернативы. Принятие решений - связующий процесс, необходимый для выполнения любой управленческой функции. В условиях рыночной экономики менеджер своими решениями может повлиять на судьбы многих людей и организаций.

В зависимости от уровня сложности задач, среда принятия решений варьируется в зависимости от степени риска.

Условия неопределенности существуют, когда руководитель точно не знает результат, который будет иметь каждый выбор. В условиях риска вероятность результата каждого решения можно определить с известной достоверностью.

Если информации недостаточно для прогнозирования уровня вероятности результатов в зависимости от выбора, условия принятия решения являются неопределенными. В условиях неопределенности руководитель на основе собственного суждения должен установить вероятность возможных последствий.

Каждое решение сопряжено с компромиссами, негативными последствиями и побочными эффектами, значение которых руководитель должен соотнести с ожидаемой выгодой. Все решения, как запрограммированные, так и не запрограммированные, принимаемые менеджером должны быть основаны не только на суждениях, интуиции и прошлом опыте, но и применять рациональный подход к принятию решений.

При принятии решений современный менеджер должен: широко использовать различные методы науки управления; оценивать среду принятия решений и риски; знать и уметь применять различные модели и методы прогнозирования для принятия решений.

Неопределенности являются основной причиной появления рисков. Уменьшение их объема является основной задачей руководителя. Неопределенность рассматривают как явление и как процесс. Если мы рассматриваем ее как явление, то имеем дело с набором нечетких ситуаций, неполной и взаимоисключающей информацией. К явлениям относятся и непредвиденные события, возникающие помимо воли руководителя и способные изменить ход запланированных мероприятий: например, резкая смена погоды привела к изменению программы празднования дня города.

Неопределенность в процессе разработки управленческого решения может быть вызвана следующими причинами: отсутствием достоверной информации; сложностью при обработке информации; монополизацией необходимых данных внешними органами управления.

Уровень неопределенности в значительной мере зависит от характеристик информации. Поэтому руководителям необходимо использовать документальную информацию: справочники, сертификаты, свидетельства.

Задача ЛПР заключается в поиске необходимой информации, оценке ее характеристик, выделении важной части, позволяющей анализировать текущее состояние системы, в которой разрабатывается решение.

Чтобы уменьшить негативные последствия делегирования решения большому количеству исполнителей, используют нормы управляемости, разработанные применительно к функциям управления.

Простые решения подготавливаются по известным алгоритмам и исполняются по отработанным схемам, в которых отсутствуют неопределенность или ее уровень настолько низок, что не оказывает существенного влияния на результат.

Решения средней сложности предполагают альтернативные варианты разработки и многообразие путей их реализации. Основанием для выбора такого решения является сокращение влияния неопределенности.

Трудные решения не имеют аналогов, а влияние неопределенности на процесс разработки и реализации решения учесть практически невозможно.

Рассмотрение уровней неопределенности позволяет аналитически представить их использование в зависимости от характера управленческой деятельности руководителя. К эффективным решениям относят обоснованные, проработанные, выполнимые, понятные исполнителю. К неэффективным — необоснованные, недоработанные, невыполнимые и трудно принимаемые к исполнению.

Часто ошибочно полагают, что использование каких-то отдельных характеристик распределения вероятностей результата очень просто устраняет трудность выбора наилучшего решения. Например, чаще всего используют математическое ожидание результата; иногда — дисперсию. Однако, как показывает практика, выбор на основе таких характеристик не всегда согласуется с личными представлениями ЛПР о наилучшей альтернативе. В частности, это объясняется также и тем, что, описывая задачи с риском, ЛПР редко использует такие теоретические понятия, как "распределение вероятностей", "случайная величина", "квантиль" и т.п. [21]Вместо них человек обычно оперирует такими малоформализуемыми понятиями, как "шансы на выигрыш", "возможность неудачи", "тяжесть последствий" и др. Он их воспринимает как более привычные, а потому —, и более надежные. Хотелось бы, чтобы правила выбора также использовали подобные простые и понятные ЛПР суждения; чтобы на основе таких суждений можно было отыскивать сначала эффективные, а при необходимости — и наилучшие альтернативы.

В этой связи хорошо согласуется с данными практики следующая вербальная формулировка принципа стохастического доминирования:тот вариант решения лучше, для которого выше вероятность получения более предпочтительного результата.

Список использованной литературы

1. Балдин К.В. Воробьев С.Н. Уткин В.Б. Управленческие решения. Учебник - М.: Дашков и Ко, 2008. – 496 с.

2. Бернулли Д. Опыт новой теории измерения жребия // Вехи экономической мысли / под общ. ред. В.М. Гальперина. Т. 1.Теория потребительского поведения и спроса. – СПб.: Экономическая школа, 1999. – С. 11–27

3. Весенин В.Р. Менеджмент. – М.: Проспект, 2007. - 512 с.

4. Веснин В. Р. Менеджмент : учеб. — 3-е изд., перераб. и доп. — М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006. - 504 с

5. Грабовый П.Г. Риски в современном бизнесе- М.: Финансы и статистика , 2000.-200с

6. Заде Л. Дезоер Ч. Теория линейных систем. М.: Наука, 1970. 703 с.

7. Зиман Э., Бьюменен О. Толерантные пространства и мозг.— В кн.: На пути к теоретической биологии. М.: Мир, 1970, с. 134—144.

8. Карданская, Л.А. Принятие управленческого решения/ Н.Л. Карданская – М.: ЮНИТИ, 2006.

9. Красников В.С. Разработка управленческих решений. СПб.: Изд-во Севера-Западной академии государственной службы ,1990.-с.280

10. Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения. М.: Дело,2000.

11. Саак Э.А., Тюшняков В.Н. Разработка управленческого решения: в системе государственного и муниципального управления. Учебник для вузов. СПб.: Питер, 2007.

12. Смирнов Э.А. Управленческие решения: Учебник для вузов. М.: РИОР, 2010.

13. Учитель, Ю.Г. Разработка управленческих решений, М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. – 383 с.

14. Фатхутдинов Р. А. Управленческие решения: Учебник. 4-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА - М. - 2010.- 549с.

15. Филинов Н. Б. Разработка и принятие управленческих решений: учебное пособие – М.: ИНФРА-М, 2009. – 308 с.

16. Фон Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономиче-

ское поведение. – М.: Наука, 1970. – 707 с.

17. Чудновская С.Н. Управленческие решения. Учебник – М.: Эксмо, 2007. – 368 с.

18. Шумейкер П. Модель ожидаемой полезности: разновидности, подходы, результаты, пределы возможностей // THESIS. – 1994. – Вып. 5. – С. 29–80

[1] Веснин В. Р. Менеджмент : учеб. — 3-е изд., перераб. и доп. — М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006. - 504 с

[2] Чудновская С.Н. Управленческие решения. Учебник – М.: Эксмо, 2007. – 368 с.

[3] Балдин К.В. Воробьев С.Н. Уткин В.Б. Управленческие решения. Учебник - М.: Дашков и Ко, 2008. – 496 с.

[4] Фатхутдинов Р. А. Управленческие решения: Учебник. 4-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА - М. - 2010.- 549с

[5] Чудновская С.Н. Управленческие решения. Учебник – М.: Эксмо, 2007. – 368 с.

[6] Фатхутдинов Р. А. Управленческие решения: Учебник. 4-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА - М. - 2010.- 549с.

[7] Учитель, Ю.Г. Разработка управленческих решений, М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. – 383 с.

[8] Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения. М.: Дело,2000

[9] Чудновская С.Н. Управленческие решения. Учебник – М.: Эксмо, 2007. – 368 с

[10] Карданская, Л.А. Принятие управленческого решения/ Н.Л. Карданская – М.: ЮНИТИ, 2006.

[11] Грабовый П.Г. Риски в современном бизнесе- М.: Финансы и статистика, 2000. -200с

[12] Филинов Н. Б. Разработка и принятие управленческих решений: учебное пособие – М.: ИНФРА-М, 2009. – 308 с.

[13] Балдин К.В. Воробьев С.Н. Уткин В.Б. Управленческие решения. Учебник - М.: Дашков и Ко, 2008. – 496 с.

[14] Заде Л. Дезоер Ч. Теория линейных систем. М.: Наука, 1970. 703 с.

[15] Зиман Э., Бьюменен О. Толерантные пространства и мозг.— В кн.: На пути к теоретической биологии. М.: Мир, 1970, с. 134—144.

[16] Бернулли Д. Опыт новой теории измерения жребия // Вехи экономической мысли / под общ. ред. В.М. Гальперина. Т. 1. Теория потребительского поведения и спроса. – СПб.: Экономическая школа, 1999. – С. 11–27

[17] Фон Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. – М.: Наука, 1970. – 707 с.

[18] Шумейкер П. Модель ожидаемой полезности: разновидности, подходы, результаты, пределы возможностей // THESIS. – 1994. – Вып. 5. – С. 29–80

[19] Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения. М.: Дело,2000.

[20] Смирнов Э.А. Управленческие решения: Учебник для вузов. М.: РИОР, 2010.

[21] Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения. М.: Дело,2000