Наиболее распространенные типы моделей науки управления

Теория игр - метод моделирования оценки воздействия принятого решения на конкурентов. Она не часто используется, потому что невозможно точно спрогнозировать, как отреагируют конкуренты на изменение тактики фирмы. Она полезна, так как требует определить наиболее важные и требующие учета факторы в условиях конкурентной борьбы.

Модели теории очередей. Применяется для определения оптимального числа каналов обслуживания по отношению к потребности в них. С их помощью решается проблема в уравновешивании расходов на дополнительные каналы обслуживания и потерь от обслуживания на низком уровне.

Модель управления запасами - используется для определения времени размещения заказов на ресурсы и их количество, а также масса готовой продукции на складе. Ее цель - сведение к минимуму издержек накопления запасов.

Модель линейного программирования - используется для оптимизации распределения дефицита ресурсов между конкурирующими потребителями. Например, какое количество надо производить каждого вида продукции, чтобы получить наивысшую прибыль. На решение налагается несколько ограничений.

Имитационное моделирование. Предполагает создание модели и ее экспериментальное применение для определения изменений реальной ситуации. (Аэродинамическая труба; модель, имитирующая ожидаемый прирост прибыли в результате применения новой технологии и пр.)

Анализ безубыточности - предполагает нахождение точки безубыточности, т. е. точки, в которой предприятие становится прибыльным.

Наряду с рассмотренной выше спиралью разрешения проблем имеются другие методы принятия решения: платежная матрица и дерево решений.

Платежная матрица - это один из методов статистической теории решений. Применяется для определения, какая стратегия в наибольшей мере будет способствовать достижению целей.

Платежная матрица полезна, когда:

1. Количество вариантов разумно ограничено.

2. То, что может случиться, с полной определенностью или вероятностью не известно.

3. Результаты принятого решения зависят от того, какой именно выбран вариант, и какие события в действительности имеют место.

Используя этот метод необходимо принимать в расчет вероятность наступления события, иначе решение будет стремиться в направлении наиболее оптимистических результатов (например, найти клад или заниматься производством).

Вероятность прямо влияет на определение ожидаемого значения. Ожидаемое значение варианта - это сумма возможных значений, умноженных на соответствующие вероятности.

Определив ожидаемое значение каждого варианта и расположив результаты в виде матрицы, легко установить, какой вариант более привлекателен при заданных критериях.

Метод дерево решений (рис.8.9.) используется в управлении для выбора наилучшего направления действий. Как и платежная матрица, дерево решений дает возможность учесть различные направления действий, соотнести с ними финансовые результаты, скорректировать их в соответствии с предписанной им вероятностью, а затем сравнить альтернативы.

Рис. 9.7. Дерево принятия решений в модели Врума–Джаго:

ТК – требование к качеству; ТУ – требования к участку подчиненных; ИЛ – информация лидера; СП – структура проблемы; ПР – поддержка решения; СЦ – согласованность целей; КП – конфликт между подчиненными; ИП – доступ подчиненных к информации; АI, AII,КI и КII, ИГ – 5 стилей принятия решений (см. табл. 9.6.).

Методом дерева решений можно пользоваться в ситуациях, когда применяется платежная матрица, когда результаты одного решения не влияют на последующие решения. Но можно построить «дерево» и под более сложную ситуацию, когда результаты одного решения влияют на последующие решения. Это инструмент для принятия последовательных решений.

Дерево решений – это схематическое представление проблемы принятия решений, Как и платежная матрица, дерево решений дает руководителю возможность учесть различные направления действий, соотнести с ними финансовые результаты, скорректировать их в соответствии с приписанной им вероятностью, а затем сравнить альтернативы. Концепция ожидаемого значения является неотъемлемой частью метода дерева решений. Дерево решений можно строить под сложные ситуации, когда результаты одного решения влияют на последующие решения.

Таблица 9.6

Дата добавления: 2015-07-08