Якісні методи прогнозування. Метод Дельфі.

Условия критичности пути

· необходимое условие: нулевые резервы событий, лежащих на критическом пути ;

· достаточное условие: нулевые полные резервы работ, лежащих на критическом пути . — показывает максимальное время, на которое можно увеличить длительность работы (i,j) или отсрочить ее начало, чтобы не нарушился срок завершения проекта в целом.

14. Кількісні методи прогнозування.

Прогнозирование — это метод, в котором используются как опыт, накопленный в прошлом, так и текущие допущения в отношении будущего в целях его определения.

Для прогнозирования в практической деятельности применяются различные количественные и качественные методы:

Количественные методы – основывается на обработке числовых массивов данных. Количественные методы можно использовать для прогнозирования, когда есть основания считать, что деятельность в прошлом имела определенную тенденцию, которуюможно продолжить в будущем, и когда имеющейся информации достаточнодля выявления статистически достоверных тенденций или зависимостей. Кроме того, руководитель обязан знать, как использовать количественную модель, и помнить, что выгоды от принятия более эффективного решения должны перекрыть расходы на создание модели.

Два типичных метода количественного прогнозирования:

· анализ временных рядов;

· казуальное (причинно-следственное) моделирование.

Анализ временных рядов, иногда называемый проецированием тренда, основан на допущении, согласно которому случившееся в прошлом дает достаточно хорошее приближение в оценке будущего. Этот анализ является методом выявления образцов и тенденций прошлого и продление их в будущем

Данный метод анализа часто используется для оценки спроса на товары и услуги, оценки потребности в запасах, прогнозирования структуры сбыта, характеризующегося сезонными колебаниями, или потребностях в кадрах.

Казуальное (причинно-следственное) моделирование – наиболее хитроумный и математически сложный количественный метод прогнозирования из числа применяемых сегодня. Он используется в ситуациях с более чем одной переменной. Казуальное моделирование – это попытка спрогнозировать то, что произойдет в подобных ситуациях, путем исследования статистической зависимости между рассматриваемым фактором и другими переменными.

15. Якісні(експертні) методи прогнозування.

Прогнозирование — это метод, в котором используются как опыт, накопленный в прошлом, так и текущие допущения в отношении будущего в целях его определения.

Для прогнозирования в практической деятельности применяются различные количественные и качественные методы:

Качественные методы основаны на экспертных оценках специалистов в области принимаемых решений, например методы экспертных оценок, мнение жюри, модели ожидания потребителя (опрос клиентов).

Качественные методы прогнозирования предполагают обращение к мнению экспертов - людей наиболее компетентных по исследуемым вопросам.
К качественным методам прогнозирования можно отнести следующие:
- Мнение жюри, как правило, сводится к обобщению мнений экспертов с дальнейшим их усреднением;
- Модель ожидания потребностей - метод, являющийся в определенной степени обратным методу совокупного мнения, производится опрос клиентов;
- Метод экспертных оценок - отобранные и пользующиеся доверием эксперты заполняют опросный лист.

16. Системне мислення. Роєвий інтелект.

Системное мышление- это нечто чрезвычайно практическое, это метод, с помощью которого можно выявить определенные закономерности, определенный смысл в ряду событий и явлений, чтобы лучше подготовиться к будущему и получить возможность оказывать на него влияние. Иными словами, системное мышление дает человеку инструмент для управления своим будущим.

Роевой интеллект описывает коллективное поведение децентрализованной самоорганизующейся системы.

Системы роевого интеллекта, как правило, состоят из множества агентов локально взаимодействующих между собой и с окружающей средой. Сами агенты обычно довольно просты, но все вместе, локально взаимодействуя, создают так называемый роевой интеллект. Примером в природе может служить колония муравьев, рой пчел, стая птиц, рыб…

Сторонники направления «роевого интеллекта» опираются на следующие основные положения [13]:

> многоагентная система - это популяция простых и зависимых друг от друга агентов;

> каждый агент самостоятельно определяет свои реакции на события в локальной среде и взаимодействия с другими агентами;

> связи между агентами являются горизонтальными, т.е. не существует агента-супервизора, управляющего взаимодействием агентов;

> нет точных правил, определяющих глобальное поведение агентов;

> поведение, свойства и структура на коллективном уровне порождаются только локальными взаимодействиями агентов.

Таким образом, основу коллективного поведения многоагентной системы составляет самоорганизация, обеспечивающая достижение общих целей системы на основе низкоуровневого взаимодействия агентов, благодаря которому в целом система демонстрирует разумное поведение.

Математические методы, в которых заложены принципы природных механизмов принятия решений и самоорганизации, в последние годы интенсивно разрабатываются и исследуются в рамках научного направления «Природные вычисления».

Важной отличительной чертой является то, что они обладают свойством параллелизма, что позволяет эффективно реализовать их на распределенных компьютерных системах.

17. Системне мислення. Мурашині алгоритми.

Системное мышление- это нечто чрезвычайно практическое, это метод, с помощью которого можно выявить определенные закономерности, определенный смысл в ряду событий и явлений, чтобы лучше подготовиться к будущему и получить возможность оказывать на него влияние. Иными словами, системное мышление дает человеку инструмент для управления своим будущим.

Муравьиный алгоритм (алгоритм оптимизации подражанием муравьиной колонии) — один из эффективных полиномиальных алгоритмов для нахождения приближённых решений задачи коммивояжёра, а также аналогичных задач поиска маршрутов на графах. Суть подхода заключается в анализе и использовании модели поведения муравьёв, ищущих пути от колонии к источнику питания и представляет собой метаэвристическую оптимизацию. Первая версия алгоритма, предложенная доктором наук Марко Дориго^{[1] [2]} в 1992 году, была направлена на поиск оптимального пути в графе.

В реальном мире, муравьи (первоначально) ходят в случайном порядке и по нахождению продовольствия возвращаются в свою колонию, прокладывая феромонами

тропы. Если другие муравьи находят такие тропы, они, вероятнее всего, пойдут по ним. Вместо того, чтобы отслеживать цепочку, они укрепляют её при возвращении, если в конечном итоге находят источник питания. Со временем феромонная тропа начинает испаряться, тем самым уменьшая свою привлекательную силу. Чем больше времени требуется для прохождения пути до цели и обратно, тем сильнее испарится феромонная тропа. На коротком пути, для сравнения, прохождение будет более быстрым и как следствие, плотность феромонов остаётся высокой. Испарение феромонов также имеет свойство избежания стремления к локально-оптимальному решению. Если бы феромоны не испарялись, то путь, выбранный первым, был бы самым привлекательным. В этом случае, исследования пространственных решений были бы ограниченными. Таким образом, когда один муравей находит (например, короткий) путь от колонии до источника пищи, другие муравьи, скорее всего пойдут по этому пути, и положительные отзывы в конечном итоге приводят всех муравьёв к одному, кратчайшему, пути.

Муравьи используют окружающую среду как средство общения. Они обмениваются информацией косвенным путём, через феромоны, в ходе их «работы». Обмен информации имеет локальный характер, только те муравьи, которые находятся в непосредственной близости, где остались феромоны — могут узнать о них. Такая система справедлива для многих социальных животных. Данный механизм решения проблемы очень сложен и является хорошим примером самоорганизации системы. Такая система базируется на положительной и отрицательной обратной связи. Теоретически, если количество феромонов будет оставаться неизменным с течением времени по всем маршрутам, то невозможно будет выбрать путь. Однако из-за обратной связи, небольшие колебания приведут к усилению одного из маршрутов и система стабилизируется к кратчайшему пути.

Суть этого метода в том, чтобы с помощью серии последовательных действий – опросов, интервью, мозговых штурмов – добиться максимального консенсуса при определении правильного решения. Базовым принципом метода является то, что некоторое количество независимых экспертов лучше оценивает и предсказывает результат, чем структурированная группа личностей. Позволяет избежать открытых столкновений между носителями противоположенных позиций

Этапы

Предварительный: подбор группы экспертов — чем больше, тем дольше — до 20.

Основной:

· постановка проблемы — экспертам рассылается вопрос и предлагается его разбить на подвопросы.

· этот опросник рассылается экспертам. Их спрашивают — можно ли добавить ещё что-то; достаточно ли информации; есть ли дополнительная информация по вопросу? На основе этого составляется следующий опросник.

· улучшенный опросник вновь рассылается экспертам, которым теперь надо дать свой вариант решения, а также рассмотреть наиболее крайние точки зрения, высказанные другими экспертами.

· операции повторяются, пока не будет достигнута согласованность между экспертами, или не будет установлено отсутствие единого мнения по проблеме. Обычно проводится три этапа, но если мнения сильно разнятся - то больше.

Аналитический: - проверка согласованности мнений экспертов, анализ полученных выводов и разработка конечных рекомендаций

Недостатки

· беззащитность эксперта перед организационной группой

· мнение большинства — не обязательно правильное

· анализ — много времени. Не подходит для оперативного анализа.

· возрастает конформизм экспертов - стремление попасть в большинство.

· возможность манипуляции экспертами организационной группой.

Противодействия:

· подбор организационной группы из различных структур, научных и социальных школ.

· ту же проблему прогнать через другую группу

· самые оригинальные решения можно включать в качестве дополнений

Методи прогнозування

Запасом называется любой ресурс, который хранится для удовлетворения будущих нужд.Проблема управления запасами заключается в том, что слишком низкий уровень запаса может привести к остановке производства, а слишком высокий — к «омертвлению» капитала. Необходимо поэтому определить уровень запаса, который уравновешивает эти два крайних случая.

Стратегия управления запасами должна отвечать на вопросы:

1. Какое количество запаса следует заказать?

2. Когда заказывать?

Рассмотрим определяющие понятия теории управления запасами.

Издержки выполнения заказа (издержки заказа) — накладные расходы, связанные с оформлением заказа. В промышленном производстве такими издержками являются затраты на переналадку оборудования и подготовительные операции.

Издержки хранения — расходы, связанные с физическим содержанием товаров на складе, плюс возможные проценты на капитал, вложенный в запасы. Обычно они выражаются или в абсолютных единицах или в процентах от закупочной цены и связываются с определенным промежутком времени.

Упущенная прибыль (издержки дефицита) — издержки, связанные с неудовлетворенным спросом, возникающем в результате отсутствия продукта на складе.

Условия критичности пути

· необходимое условие: нулевые резервы событий, лежащих на критическом пути ;

· достаточное условие: нулевые полные резервы работ, лежащих на критическом пути . — показывает максимальное время, на которое можно увеличить длительность работы (i,j) или отсрочить ее начало, чтобы не нарушился срок завершения проекта в целом.

14. Кількісні методи прогнозування.

Прогнозирование — это метод, в котором используются как опыт, накопленный в прошлом, так и текущие допущения в отношении будущего в целях его определения.

Для прогнозирования в практической деятельности применяются различные количественные и качественные методы:

Количественные методы – основывается на обработке числовых массивов данных. Количественные методы можно использовать для прогнозирования, когда есть основания считать, что деятельность в прошлом имела определенную тенденцию, которуюможно продолжить в будущем, и когда имеющейся информации достаточнодля выявления статистически достоверных тенденций или зависимостей. Кроме того, руководитель обязан знать, как использовать количественную модель, и помнить, что выгоды от принятия более эффективного решения должны перекрыть расходы на создание модели.

Два типичных метода количественного прогнозирования:

· анализ временных рядов;

· казуальное (причинно-следственное) моделирование.

Анализ временных рядов, иногда называемый проецированием тренда, основан на допущении, согласно которому случившееся в прошлом дает достаточно хорошее приближение в оценке будущего. Этот анализ является методом выявления образцов и тенденций прошлого и продление их в будущем

Данный метод анализа часто используется для оценки спроса на товары и услуги, оценки потребности в запасах, прогнозирования структуры сбыта, характеризующегося сезонными колебаниями, или потребностях в кадрах.

Казуальное (причинно-следственное) моделирование – наиболее хитроумный и математически сложный количественный метод прогнозирования из числа применяемых сегодня. Он используется в ситуациях с более чем одной переменной. Казуальное моделирование – это попытка спрогнозировать то, что произойдет в подобных ситуациях, путем исследования статистической зависимости между рассматриваемым фактором и другими переменными.

15. Якісні(експертні) методи прогнозування.

Прогнозирование — это метод, в котором используются как опыт, накопленный в прошлом, так и текущие допущения в отношении будущего в целях его определения.

Для прогнозирования в практической деятельности применяются различные количественные и качественные методы:

Качественные методы основаны на экспертных оценках специалистов в области принимаемых решений, например методы экспертных оценок, мнение жюри, модели ожидания потребителя (опрос клиентов).

Качественные методы прогнозирования предполагают обращение к мнению экспертов - людей наиболее компетентных по исследуемым вопросам.
К качественным методам прогнозирования можно отнести следующие:
- Мнение жюри, как правило, сводится к обобщению мнений экспертов с дальнейшим их усреднением;
- Модель ожидания потребностей - метод, являющийся в определенной степени обратным методу совокупного мнения, производится опрос клиентов;
- Метод экспертных оценок - отобранные и пользующиеся доверием эксперты заполняют опросный лист.

16. Системне мислення. Роєвий інтелект.

Системное мышление- это нечто чрезвычайно практическое, это метод, с помощью которого можно выявить определенные закономерности, определенный смысл в ряду событий и явлений, чтобы лучше подготовиться к будущему и получить возможность оказывать на него влияние. Иными словами, системное мышление дает человеку инструмент для управления своим будущим.

Роевой интеллект описывает коллективное поведение децентрализованной самоорганизующейся системы.

Системы роевого интеллекта, как правило, состоят из множества агентов локально взаимодействующих между собой и с окружающей средой. Сами агенты обычно довольно просты, но все вместе, локально взаимодействуя, создают так называемый роевой интеллект. Примером в природе может служить колония муравьев, рой пчел, стая птиц, рыб…

Сторонники направления «роевого интеллекта» опираются на следующие основные положения [13]:

> многоагентная система - это популяция простых и зависимых друг от друга агентов;

> каждый агент самостоятельно определяет свои реакции на события в локальной среде и взаимодействия с другими агентами;

> связи между агентами являются горизонтальными, т.е. не существует агента-супервизора, управляющего взаимодействием агентов;

> нет точных правил, определяющих глобальное поведение агентов;

> поведение, свойства и структура на коллективном уровне порождаются только локальными взаимодействиями агентов.

Таким образом, основу коллективного поведения многоагентной системы составляет самоорганизация, обеспечивающая достижение общих целей системы на основе низкоуровневого взаимодействия агентов, благодаря которому в целом система демонстрирует разумное поведение.

Математические методы, в которых заложены принципы природных механизмов принятия решений и самоорганизации, в последние годы интенсивно разрабатываются и исследуются в рамках научного направления «Природные вычисления».

Важной отличительной чертой является то, что они обладают свойством параллелизма, что позволяет эффективно реализовать их на распределенных компьютерных системах.

17. Системне мислення. Мурашині алгоритми.

Системное мышление- это нечто чрезвычайно практическое, это метод, с помощью которого можно выявить определенные закономерности, определенный смысл в ряду событий и явлений, чтобы лучше подготовиться к будущему и получить возможность оказывать на него влияние. Иными словами, системное мышление дает человеку инструмент для управления своим будущим.

Муравьиный алгоритм (алгоритм оптимизации подражанием муравьиной колонии) — один из эффективных полиномиальных алгоритмов для нахождения приближённых решений задачи коммивояжёра, а также аналогичных задач поиска маршрутов на графах. Суть подхода заключается в анализе и использовании модели поведения муравьёв, ищущих пути от колонии к источнику питания и представляет собой метаэвристическую оптимизацию. Первая версия алгоритма, предложенная доктором наук Марко Дориго^{[1] [2]} в 1992 году, была направлена на поиск оптимального пути в графе.

В реальном мире, муравьи (первоначально) ходят в случайном порядке и по нахождению продовольствия возвращаются в свою колонию, прокладывая феромонами

тропы. Если другие муравьи находят такие тропы, они, вероятнее всего, пойдут по ним. Вместо того, чтобы отслеживать цепочку, они укрепляют её при возвращении, если в конечном итоге находят источник питания. Со временем феромонная тропа начинает испаряться, тем самым уменьшая свою привлекательную силу. Чем больше времени требуется для прохождения пути до цели и обратно, тем сильнее испарится феромонная тропа. На коротком пути, для сравнения, прохождение будет более быстрым и как следствие, плотность феромонов остаётся высокой. Испарение феромонов также имеет свойство избежания стремления к локально-оптимальному решению. Если бы феромоны не испарялись, то путь, выбранный первым, был бы самым привлекательным. В этом случае, исследования пространственных решений были бы ограниченными. Таким образом, когда один муравей находит (например, короткий) путь от колонии до источника пищи, другие муравьи, скорее всего пойдут по этому пути, и положительные отзывы в конечном итоге приводят всех муравьёв к одному, кратчайшему, пути.

Муравьи используют окружающую среду как средство общения. Они обмениваются информацией косвенным путём, через феромоны, в ходе их «работы». Обмен информации имеет локальный характер, только те муравьи, которые находятся в непосредственной близости, где остались феромоны — могут узнать о них. Такая система справедлива для многих социальных животных. Данный механизм решения проблемы очень сложен и является хорошим примером самоорганизации системы. Такая система базируется на положительной и отрицательной обратной связи. Теоретически, если количество феромонов будет оставаться неизменным с течением времени по всем маршрутам, то невозможно будет выбрать путь. Однако из-за обратной связи, небольшие колебания приведут к усилению одного из маршрутов и система стабилизируется к кратчайшему пути.

Якісні методи прогнозування. Метод Дельфі.

Метод Дельфи (иногда дельфийский метод) был разработан в 1950—1960 годы в США для прогнозирования влияния будущих научных разработок на методы ведения войны. Является методом экспертного оценивания^[1]. Особенности: заочность, многоуровневость, анонимность.

Суть этого метода в том, чтобы с помощью серии последовательных действий – опросов, интервью, мозговых штурмов – добиться максимального консенсуса при определении правильного решения. Базовым принципом метода является то, что некоторое количество независимых экспертов лучше оценивает и предсказывает результат, чем структурированная группа личностей. Позволяет избежать открытых столкновений между носителями противоположенных позиций