Метод принятия решений на основе теории нечетких множеств.

Методики, построенные на положениях теории размытых множеств, дают возможность использовать приближенные, но в то же время обладающие достаточной степенью эффективности, способы описания плохо определенных систем, для анализа которых невозможно применение стандартных количественны математических методов. При этом все теоретические обоснования данного подхода достаточно точны и не являются сами по себе источником неопределенности

Использование методик управления с использованием положений этой теории, а также построение систем управления, сочетающих в себе преимущества количественных методов и методов анализа систем, построенных на теории нечетких множеств, является перспективным направлением для исследований.

Процесс принятия управленческого решения будет состоять из трех этапов:

1. преобразование реальных производственных параметров в лингвистическую форму («размывание» или «фазификация» значений);

2. обработка лингвистических значений по методикам теории нечетких множеств;

3. преобразование лингвистических значений в реальные значения («дефазификация» значений).

Для того чтобы выбрать наиболее подходящие для организации систем оперативного управления решения, были сформулированы требования к такой системе:

· Реализация полного цикла обработки нечеткой информации

· Возможность управления в режиме реального времени, или максимально оперативном режиме, в котором время подготовки решения не превышает одни сутки.

· Интеграция с корпоративными системами управления производством, как на уровне интерфейса между модулями, так и на уровне поддержки корпоративных баз данных.

 

 

12. Автоматизированные системы принятия, планирования, синтеза решений и их классификация.

Для принятия, планирования и синтеза экономических решений среднего уровня активно разрабатываются интеллектуальные компьютерные системы, способные синтезировать решения более эффективно, чем человек. В настоящее время такие системы развиваются не в направлении подключения дополнительных программных модулей и создания требуемых баз данных, а в радикальном перераспределении вычислительных работ и концентрации пользовательских, поисковых задач синтеза решений в экспертных системах, которые могут рассматриваться как особые комплексные подсистемы со своими информационной базой и программным обеспечением общего и специального назначения.

Необходимость автоматизации процессов принятия, планирования и синтеза решений предопределена возможностью возложить на ЭВМ роль консультанта по принятию и синтезу решений и тем самым обеспечить конфиденциальность информации и учесть способности каждого ЛПР, рационально распределить функции между пользователем и ЭВМ, обеспечить сбор, накопление, хранение и коррекцию экспертной информации при необходимости повторного решения задачи.

Под диалогом обычно подразумевается процесс непосредственного и достаточно быстрого обмена сообщениями между двумя субъектами, при котором существует постоянная смена ролей информатора и реципиента (т.е. выдающего и принимающего сообщение соответственно).

Исследования диалога человека и ЭВМ в настоящее время ведутся в следующих основных направлениях:

1) моделирование свободной беседы, неограниченного речевого взаимодействия между двумя субъектами, которому были бы присущи свойства целенаправленности, взаимопонимания, равноценности деятельности и обучения партнеров;

2) технический подход, при котором на первый план выдвигаются свойства быстроты и возможность прямого обмена сообщениями, а также чисто языковое оформление и исключаются из рассмотрения основные свойства первого указанного подхода, такие, как взаимопонимание, равноценность деятельности и возможность обучения партнеров.

Наиболее правомерен подход, предусматривающий сочетание свойств обоих направлений, согласно которому диалогом человека с ЭВМ называется процесс, характеризуемый совокупностью или хотя бы одним из следующих качеств:

Ø наличие цели взаимодействия у обоих партнеров;

Ø определенная степень равноценности деятельности в процессе решения задачи;

Ø обмен сообщениями, направленный на установление понимания одним партнером сообщений другого;

Ø расширение и усовершенствование знаний (умений) одного партнера за счет знаний (умений) другого, в частности обучение одного партнера другим.

Классификация систем принятия и синтеза решений

По характеру поддержки решений можно выделить два класса систем:

1) системы специального назначения, ориентированные на решение определенного класса задач;

2) универсальные системы, обеспечивающие возможность быстрой настройки на конкретную задачу синтеза или принятия решений.

Основная масса существующих систем соответствует второму классификационному признаку.

По характеру взаимодействия пользователя и системы можно выделить три класса:

1) системы, инициатором диалога в которых является ЭВМ, а пользователь выступает в роли пассивного исполнителя;

2) системы, в которых пользователь активен и является инициатором диалога;

3) системы, характеризующиеся последовательной передачей управления от пользователя к системе и наоборот.

По наличию и характеру базы данных в системе различают:

1) системы, не предусматривающие каких-либо способов накопления и хранения информации;

2) системы, имеющие базу данных или совокупность файлов для сбора, накопления и выдачи информации;

3) системы, имеющие развитые системы управления базами данных.

По наличию интеллектуального компонента в системе различают:

1) системы, не предусматривающие каких-либо способов накопления и обработки плохо формализуемых знаний;

2) системы, имеющие базы знаний, механизмы вывода и объяснения полученных решений.

 

 

13. Методы принятия инвестиционно-финансовых решений в условиях определенно­сти.

Это самый простой случай: известно количество возможных ситуаций (вариантов) и их исходы. Нужно выбрать один из возможных вариантов. Степень сложности процедуры выбора в данном случае определяется лишь количеством альтернативных вариантов. Рассмотрим две возможные ситуации:

а) Имеется два возможных варианта. В данном случае аналитик должен выбрать (или рекомендовать к выбору) один из двух возможных вариантов. Последовательность действий следующая:

- определяется критерий, по которому будет делаться выбор;

- методом “ прямого счета ” исчисляются значения критерия для сравниваемых вариантов;

- вариант с лучшим значением критерия рекомендуется к отбору.

Возможны различные методы решения этой задачи. Как правило они подразделяются на две группы:

- методы, основанные на дисконтированных оценках;

- методы, основанные на учетных оценках.

Первая группа методов основывается на следующей идее. Денежные доходы, поступающие на предприятие в различные моменты времени, не должны суммироваться непосредственно; можно суммировать лишь элементы приведенного потока. Если обозначить F1,F2,....,Fn коэффициент дисконтирования прогнозируемый денежный поток по годам, то i-й элемент приведенного денежного потока Рi рассчитывается по формуле:

Pi = Fi / (1+ r) i

где r- коэфициент дисконтирования.

Назначение коэффициента дисконтирования состоит во временной упорядоченности будущих денежных поступлений (доходов) и приведении их к текущему моменту времени. Экономический смысл этого представления в следующем: значимость прогнозируемой величины денежных поступлений через i лет (Fi) с позиции текущего момента будет меньше или равна Pi. Это означает так же, что для инвестора сумма Pi в данный момент времени и сумма Fi через i лет одинаковы по своей ценности. Используя эту формулу, можно приводить в сопоставимый вид оценку будущих доходов, ожидаемых к поступлению в течении ряда лет. В этом случае коэффициент дисконтирования численно равен процентной ставке, устанавливаемой инвестором, т.е. тому относительному размеру дохода, который инвестор хочет или может получить на инвестируемый им капитал.

Итак последовательность действий аналитика такова (расчеты выполняются для каждого альтернативного варианта):

- рассчитывается величина требуемых инвестиций (экспертная оценка), IC;

- оценивается прибыль (денежные поступления) по годам, Fi;

- устанавливается значение коэффициента дисконтирования, r;

- определяются элементы приведенного потока, Pi;

- рассчитывается чистый приведенный эффект (NPV) по формуле: NPV=E*Pi-IC

- сравниваются значения NPV;

- предпочтение отдается тому варианту, который имеет больший NPV (отрицательное значение NPV свидетельствует об экономической нецелесообразности данного варианта).

Вторая группа методов продолжает использование в расчетах прогнозных значений F. Один из самых простых методов этой группы - расчет срока окупаемости инвестиции.Последовательность действий аналитика в этом случае такова:

- расчитывается величина требуемых инвестиций, IC;

- оценивается прибыль (денежные поступления) по годам, Fi;

- выбирается тот вариант, кумулятивная прибыль по которому за меньшее число лет окупит сделанные инвестиции.

б) Число альтернативных вариантов больше двух. Процедурная сторона анализа существенно усложняется из-за множественности вариантов, техника “ прямого счета “ в этом случае практически не применима. Наиболее удобный вычислительный аппарат - методы оптимального программирования (в данном случае этот термин означает “ планирование ”). Этих методов много (линейное, нелинейное, динамическое и пр.), но на практике в экономических исследованиях относительную известность получило лишь линейное программирование. В частности рассмотрим транспортную задачу как пример выбора оптимального варианта из набора альтернативных. Суть задачи состоит в следующем.

 

Имеется n пунктов производства некоторой продукции (а1,а2,...,аn) и k пунктов ее потребления (b1,b2,....,bk), где ai - объем выпуска продукции i - го пункта производства, bj - объем потребления j - го пункта потребления. Рассматривается наиболее простая, так называемая “закрытая задача ”, когда суммарные объемы производства и потребления равны. Пусть cij - затраты на перевозку единицы продукции. Требуется найти наиболее рациональную схему прикрепления поставщиков к потребителям, минимизирующую суммарные затраты по транспортировке продукции. Очевидно, что число альтернативных вариантов здесь может быть очень большим, что исключает применение метода “ прямого счета ”. Итак необходимо решить следующую задачу:

E E Cg Xg -> min

E Xg = bj E Xg = bj Xg >= 0

Известны различные способы решения этой задачи -распределительный метод потенциалов и др. Как правило для расчетов применяется ЭВМ.

При проведении анализа в условиях определенности могут успешно применяться методы машинной имитации, предполагающие множественные расчеты на ЭВМ. В этом случае строится имитационная модель объекта или процесса (компьютерная программа), содержащая b-е число факторов и переменных, значения которых в разных комбинациях подвергается варьированию. Таким образом машинная имитация - это эксперимент, но не в реальных, а в искусственных условиях. По результатам этого эксперимента отбирается один или несколько вариантов, являющихся базовыми для принятия окончательного решения на основе дополнительных формальных и неформальных критериев.