Методы ценообразования. 2

       СОДЕРЖАНИЕ 
 

        ПЕРЕЧЕНЬ  ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ 

       ТПР – теория принятия решения;

       ЦФ  – целевая функция;

       ЛП  – линейное программирование;

       ЗЛП – задача линейного программирования;

       ЛПР – лицо, принимающее решение;

       РГ  – рабочая группа;

       РТИ – репрезентативная теория измерений;

       ЭК  – экспертная комиссия;

       ЛВС – локальная вычислительная сеть.

ВВЕДЕНИЕ 

       В своей жизни каждый человек вынужден принимать решения, не говоря уже о множестве различных фирм, организаций, предприятий и учреждений. К таким явлениям постоянно подталкивает меняющиеся с течением времени окружающая обстановка, а так же многие другие факторы.

       Большинство решений принимается в спешке и не всегда качественно, без подробного анализа сложившейся ситуации. Есть решения, которым придается малое значение, следовательно, не о каком положительном результате такого решения нет смысла разговаривать. И, наконец, существуют проблемы выбора, решая которые обычными размышлениями, человек испытывает большие эмоциональные нагрузки и порой поддается их влиянию. Как правило, эти проблемы имеют исключительный неповторяющийся характер и связаны с pассмотpением целого ряда альтернатив. В таких проблемах новым является либо объект выбора, либо обстановка, в которой совершается выбор. Задачи подобного плана хорошо поддаются математическому анализу, а, используя методы теории принятия решений, можно получить достаточно приемлемый результат, который не только удовлетворит определенные потребности, но так же поможет спланировать дальнейшие действия. На предприятиях,  фирмах, оказывающих различные сферы предоставления услуг, а так же всевозможных организациях, сталкиваясь с проблемой выбора, специалисты руководствуются методами принятия управленческих решений.

       "Методы  принятия управленческих решений"  – одна из спорных и актуальных тем в теории управления. Управление появилось вместе с людьми. Там где хотя бы два человека объединялись в стремлении достичь какой-либо общей цели, возникала задача координации их совместных действий, решение которой кто-то из них должен был брать на себя. На всех этапах становления общества проблема управления стояла довольно остро, и многие люди пытались решить ее, но их труды носили разрозненный характер и не составляли обобщенной теории. На данный же момент человечеством накоплен достаточно большой материал, связанный с управленческой деятельностью и принятием оптимальных решений. Примером является теория принятия решений – область исследования, вовлекающая понятия и методы математики, статистики, экономики, менеджмента и психологии; изучает закономерности выбора людьми путей решения разного рода задач, а также исследует способы поиска наиболее выгодных из возможных решений.

       Актуальность. Теория принятия решений на данный момент используется практически всеми крупными и средними предприятиями, что дает возможность повысить экономическую ситуацию, связанную с выпуском и продажей продукции. Однако в сфере предоставления различных услуг, еще не везде используются методы ТПР для повышения эффективности выполняемых работ, особенно это касается средних и мелких фирм, значительно конкурирующих между собой на мировом рынке. Это говорит о том, что рассматриваемая проблема курсовой работы актуальна на сегодняшний день и решение поставленных задач имеет огромную практическую значимость. В данной работе будет осуществлена попытка применения методов ТПР к небольшой фирме, предоставляемой определенные услуги.

       Цель данного курсового проекта заключается в возможности проследить способы применения методов ТПР по отношению к небольшой фирме, занимающейся реализацией локальных вычислительных сетей, а так же выполнить решение задачи по оптимизации всего рабочего процесса и планирования дальнейших действий.

       Задачи  курсового проекта:

       1.  анализ предприятия с точки зрения ТПР;

       2.  выявление граничных условий, которые препятствуют идеальному развитию процесса предоставления услуг, и которые влияют на решение с помощью методов ТПР;

       3.  решение задачи по оптимизации деятельности фирмы несколькими методами теории принятия решений;

       4.  проанализировать полученные результаты решений и предложить максимально эффективный план действий по дальнейшему развитию компании.

       Объектом  исследования является компания «IT  Directors»™, предоставляющая услуги по реализации малых и средних ЛВС.

       Методами  исследования являются анализ и сравнение некоторых приемов решения организационных задач, а также детальное изучение и учет различных факторов, влияющих на рассматриваемый вопрос.

       Данный  курсовой проект может послужить неким руководством или вспомогательным материалом для практического применения и решения определенных вопросов, связанных с оптимизацией производственного процесса, которые возникают во многих средних и крупных фирмах.

       Работа  состоит из двух частей: аналитической  и проектной. В аналитической части проекта приводится описание методов принятия решений, а так же характеристика предприятия и сложившейся на ней ситуации. Проектная часть посвящена выбору инструментария, построению модели задачи, решению ее определенными методами ТПР. Кроме того, в проектной части приводятся выводы по планированию дальнейших действий для улучшения экономической ситуации компании. Общий объем данной курсовой работы составляет 43 страницы. Среди теоретического материала имеются все необходимые иллюстрации, таблицы и формулы. 

        1  АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 

       1.1Теория принятия решений 

       Теория  принятия решений – это совокупность методов и моделей, предназначенных для обоснования решений. Принимаемых на этапах анализа, разработки и эксплуатации сложных систем различной природы: информационных, технических, производственных, организационно-экономических и др.

       Человек наделен сознанием, существо свободное и обречено на выбор решений, стараясь сделать все наилучшим образом. В наиболее общем смысле теория принятия оптимальных решений представляет собой совокупность математических и численных методов, ориентированных на нахождение наилучших вариантов из множества альтернатив и позволяющих избежать их полного перебора. Ввиду того, что размерность практических задач, как правило, достаточно велика, а расчеты в соответствии с алгоритмами оптимизации требуют значительных затрат времени, то методы принятия оптимальных решений главным образом ориентированы на реализацию их с помощью компьютерных программ. [1]

       Целью работы коммерческой фирмы является получение прибыли. Любое управленческое решение (будь то решение о количестве приобретаемого товара, или решение о назначении цены на реализуемый товар, или решение о подаче рекламы в газету и т.д.) будет влиять на прибыль в большую или меньшую сторону. Эти решения являются оптимизационными, то есть всегда существует возможность выбрать лучшее решение из нескольких возможных. Представим себе, что все управленческие решения принимаются наилучшим образом. То есть, все параметры, на которые может влиять фирма, являются оптимальными. Тогда фирма будет получать максимальную прибыль (больше получить при данных условиях невозможно). Для того чтобы  определить, насколько управленческие решения, принимаемые работниками фирмы оптимальны, можно использовать методы математического программирования.

       В экономике оптимизационные задачи возникают в связи с многочисленностью возможных вариантов функционирования конкретного экономического объекта, когда возникает ситуация выбора варианта, наилучшего по некоторому правилу, критерию, характеризуемому соответствующей целевой функцией (например, иметь минимум затрат, максимум продукции). [1]

       Оптимизационные модели отражают в математической форме  смысл экономической задачи, и  отличительной особенностью этих моделей  является наличие условия нахождения оптимального решения (критерия оптимальности), которое записывается в виде функционала. Эти модели при определенных исходных данных задачи позволяют получить множество решений, удовлетворяющих условиям задачи, и обеспечивают выбор оптимального решения, отвечающего критерию оптимальности. [2]

       1.2  Методы решения задач в ТПР 

       При решении оптимизационных задач, применяют знания, полученные из теории принятия решений. Существует множество методов для выявления оптимальных решений в вопросах с достаточным числом ограничений. К одним из таких и относятся: геометрический метод, симплекс методы, методы динамического программирования, методы экспертных оценок и другие.  
 

       1.2.1  Геометрический метод 

       Наиболее  простым и  наглядным методом линейного программирования является графический метод. Он применяется для решения задач ЛП с двумя переменными.

       Геометрически задача линейного программирования представляет собой отыскание такой  точки многоугольника решений, координаты которой доставляют линейной функции  цели максимальное (минимальное) значение, причем допустимыми решениями являются все точки многоугольника  решений. Решением каждого неравенства системы ограничений ЗЛП является полуплоскость, содержащая граничную прямую и расположенная по одну сторону от нее. Пересечение полуплоскостей,  каждая из которых определяется соответствующим неравенством системы, называется областью допустимых решений или областью определения [3]. 
 

       1.2.2  Симплекс метод 

       Геометрическая  интерпретация, при решении задач  линейного программирования, перестает  быть пригодной для этой цели при  числе свободных переменных n - m > 3, а затруднительна уже при n - m = 3. Для нахождения решения задачи линейного программирования в общем случае (при произвольном числе свободных переменных) применяются не геометрические, а вычислительные методы. Из них наиболее универсальным является так называемый симплекс-метод. [4]

       Симплекс-метод  – один из наиболее эффективных  методов численного решения задач  ЛП. Суть понятия «симплекс» заключается  в следующем. Для тела в k -мерном пространстве симплексом называется множество, состоящее из k +1 вершин этого тела. Так, при k = 2, т.е. на плоскости, симплексом будут вершины треугольника; при k = 3 симплексом являются вершины четырехгранника, например тетраэдра, и т.д. Такое название методу дано по той причине, что в его основе лежит последовательный перебор вершин ОДЗП с целью определения координат той вершины, в которой функция цели имеет экстремальное значение. Метод был разработан американским математиком Джорджем Данцигом в 1947 году. [5]

       Функция, связывающая цель (оптимизируемую переменную) с управляемыми переменными в  задаче оптимизации, называется целевой функцией. В широком смысле целевая функция есть математическое выражение некоторого критерия качества одного объекта (решения, процесса и т.д.) в сравнении с другим. Примером критерия в теории статистических решений является среднеквадратический критерий точности аппроксимации. Цель – найти такие оценки, при которых целевая функция достигает минимума. Важно, что критерий всегда привносится извне, и только после этого ищется правило решения, минимизирующее или максимизирующее целевую функцию. 
 

       1.2.3  Динамическое программирование 

       Динамическое  программирование – один из разделов оптимального программирования, в котором процесс принятия решения и управления может быть разбит на отдельные этапы (шаги).

       Экономический процесс является управляемым, если можно влиять на ход его развития. Под управлением понимается совокупность решений, принимаемых на каждом этапе  для решений, принимаемых на каждом этапе для влияния на ход развития процесса. Например, выпуск продукции предприятием – управленческий процесс. Совокупность решений принимаемых в начале года (квартала и т.д.) по обеспечению предприятия сырьем, замене оборудования, финансированию и т.д., является управлением. Необходимо организовать выпуск продукции так, чтобы принятые решения на отдельных этапах способствовали получению максимально возможного объема продукции или прибыли.

       Динамическое  программирование позволяет свести одну сложную задачу со многими переменными ко многим задачам с малым числом переменных. Это значительно сокращает объем вычислений и ускоряет процесс принятия управленческого решения. При решении задачи этим методом процесс решения расчленяется на этапы, решаемые последовательно во времени и приводящие, в конечном счете, к искомому решению.

       В отличие от линейного программирования, в котором симплексный метод  является универсальным методом  решения, в динамическом программировании такого универсального метода не существует. Одним из основных методов динамического программирования является метод рекуррентных соотношений, который основывается на использовании принципа оптимальности, разработанного американским математиком Р. Беллманом. Принцип состоит в том, что, каковы бы ни были начальное состояние на любом шаге и управление, выбранное на этом шаге, последующие управления должны выбираться оптимальными относительно состояния, к которому придет система в конце данного шага. Использование данного принципа гарантирует, что управление, выбранное на любом шаге; не локально лучше, а лучше с точки зрения процесса в целом [6].

       В некоторых задачах, решаемых методом  динамического программирования, процесс  управления разбивается на шаги. При  распределении на несколько лет  ресурсов деятельности предприятия шагом целесообразно считать временной период; при распределении средств между предприятиями – номер очередного предприятия. В других задачах разбиение на шаги вводится искусственно. Например, непрерывный управляемый процесс можно рассматривать как дискретный, условно разбив, его на временные отрезки (шаги). Исходя из условий каждой конкретной задачи, длину шага выбирают таким образом, чтобы на каждом шаге получить простую задачу оптимизации и обеспечить требуемую точность вычислений. [7] 
 

       1.2.4  Теория игр 

       При решении экономических задач  часто анализировать ситуации, в  которых сталкиваются интересы двух или более конкурирующих сторон, преследующих различные цели; это  особенно характерно в условиях рыночной экономики. Такого рода ситуации называются конфликтными. [8]

       Математической  теорией конфликтных ситуаций является теория игр. В игре могут сталкиваться интересы двух (игра парная) или нескольких (игра множественная) противников; существуют игры с бесконечным множеством игроков. Если во множественной игре игроки образуют коалицию, то игра называется коалиционной; если таких коалиций две, то игра сводится к парной.

       На  промышленных предприятиях теория игр  может применяться для выбора оптимальных решений, например, при  создании рациональных запасов сырья, материалов, полуфабрикатов, когда противоборствуют две тенденции: увеличение запасов, гарантирующих бесперебойную работу производства, сокращения запасов в целях минимизации затрат на их хранение. В сельском хозяйстве теория игр может применяться при решении таких экономических задач, как посева одной из возможных культур, урожай которой зависит от погоды, если известны цена единицы той или иной культуры и средняя урожайность каждой культуры в зависимости от погоды (например, будет ли лето засушливы, нормальным или дождливым); в этом случае одним выступает сельскохозяйственное предприятие, стремящееся обеспечить наибольший доход, а другим – природа.

       Решение подобных задач требует полной определенности формулировании их условий (правил игры); установления количества игроков, выявления возможных стратегий игроков, возможных выигрышей (проигрыш понимается как отрицательный выигрыш). Важным элементом в условии игровых задач является стратегия, т.е. совокупность правил, которые в зависимости от ситуации в игре определяют однозначный выбор действий данного игрока. Если в процессе игры игрок применяет попеременно несколько стратегий, то такая стратегия называется смешанной, а ее элементы – чистыми стратегиями. Количество стратегий у каждого игрока может быть конечным и бесконечным, в зависимости от этого игры подразделяются на конечные и бесконечные [9]. 
 

       1.2.5  Метод экспертных оценок 

       Принципиально ЛПР может получить не обходимую ему для принятия решений информацию, воспользовавшись всего лишь тремя источниками: личными знаниями, личным опытом и интуицией; чужим опытом, анализируя эмпирические данные; советами специалистов, экспертов. Однако при решении действительно сложных, комплексных проблем, особенно в условиях неопределенности и неполноты информации, часто единственным способом хоть как-то определиться в сложной ситуации оказывается способ логико-эвристического анализа, базирующийся на экспертном оценивании. [10]

       Методы  экспертных оценок – это методы организации работы со специалистами-экспертами и обработки мнений экспертов. Эти мнения обычно выражены частично в количественной, частично в качественной форме. Экспертные исследования проводят с целью подготовки информации для принятия решений ЛПР (ЛПР – лицо принимающее решение). Для проведения работы по методу экспертных оценок создают Рабочую группу (РГ), которая и организует по поручению ЛПР деятельность экспертов, объединенных (формально или по существу) в экспертную комиссию (ЭК).

       Экспертные  оценки бывают индивидуальные и коллективные. Индивидуальные оценки – это оценки одного специалиста. Например, преподаватель единолично ставит отметку студенту, а врач - диагноз больному. Но в сложных случаях заболевания или угрозе отчисления студента за плохую учебу обращаются к коллективному мнению – симпозиуму врачей или комиссии преподавателей. Аналогичная ситуация – в армии. Обычно командующий принимает решение единолично. Но в сложных и ответственных ситуациях проводят военный совет.

       Экспертные  оценки часто используются при выборе, например:

       -  одного варианта технического устройства для запуска в серию из нескольких образцов;

       -  группы космонавтов из многих претендентов;

       -  набора проектов научно-исследовательских работ для финансирования из массы заявок;

       -  получателей экологических кредитов из многих желающих;

       -  при выборе инвестиционных проектов для реализации среди представленных, и т.д.

       Раскроем  содержательно основные этапы процесса экспертного оценивания. К ним  относят:

       -  формирование цели и задач экспертного оценивания;

       -  формирование группы управления и оформление решения на проведение  экспертного оценивания;

       -  выбор метода получения экспертной информации и способов ее обработки;

       -  подбор экспертной группы и формирование при необходимости анкет опроса;

       -  опрос экспертов (экспертиза);

       -  обработка и анализ результатов экспертизы;

       -  интерпретация полученных результатов;

       -  составление отчета.

       Задачу  на проведение экспертного оценивания ставит ЛПР (заказчик). Здесь должны быть учтены следующие факторы: надежность и полнота имеющейся исходной информации, требуемая форма представления результата (качественная или количественная), возможные области использования полученной информации, сроки ее представления, имеющиеся в распоряжении руководства ресурсы, возможность привлечения специалистов других областей знаний и многое другое. [11]

       Для подготовки решения и руководства  всей дальнейшей работой назначается  руководитель экспертизы. Он определяет состав группы управления. Группа управления осуществляет обратную связь с экспертами. На группу управления возлагается не только вся организационно-плановая работа по обеспечению благоприятных условий для эффективной творческой деятельности экспертов, но и аналитическая работа по подбору экспертной группы, определению методов получения и обработки информации, составлению анкет-опросников, содержа тельной интерпретации получаемых результатов.

       Подбор  экспертов. Проблема подбора экспертов является одной из наиболее сложных в теории и практике экспертных исследований. Очевидно, в качестве экспертов необходимо использовать тех людей, чьи суждения наиболее помогут принятию адекватного решения. Необходимо выделить, найти, подобрать таких людей. Надо прямо сказать, что нет методов подбора экспертов, наверняка обеспечивающих успех экспертизы. Необходимо обратить внимание на различные иные стороны процедур подбора экспертов.

       В проблеме подбора экспертов можно  выделить две составляющие - составление  списка возможных экспертов и  выбор из них экспертной комиссии в соответствии с компетентностью  кандидатов.

       Составление списка возможных экспертов облегчается тогда, когда рассматриваемый вид экспертизы проводится многократно. В таких ситуациях обычно ведется реестр возможных экспертов, например, в области государственной экологической экспертизы или судейства фигурного катания, из которого можно выбирать по различным критериям или с помощью датчика (или таблицы) псевдослучайных чисел.

       Рассмотрим  ситуацию, когда экспертиза проводится впервые и устоявшиеся списки экспертов отсутствуют. Однако и в этом случае у каждого конкретного специалиста есть некоторое представление о том, что требуется от эксперта в подобной ситуации. Для формирования списка есть полезный метод «снежного кома», при котором от каждого специалиста, привлекаемого в качестве эксперта, получают определенное количество (обычно 5 - 10) фамилий тех, кто может быть экспертом по рассматриваемой тематике. Очевидно, некоторые из этих фамилий встречались ранее в деятельности РГ, а некоторые - новые. Каждого вновь появившегося опрашивают по той же схеме. Процесс расширения списка останавливается, когда новые фамилии практически перестают встречаться. В результате получается достаточно обширный список возможных экспертов. Метод "снежного кома" имеет и недостатки. Число туров до остановки процесса наращивания кома нельзя заранее предсказать. Кроме того, ясно, что если на первом этапе все эксперты были из одного «клана», придерживались в чем-то близких взглядов или занимались сходной деятельностью, то и метод «снежного кома» даст, скорее всего, лиц из этого же «клана». Мнения и аргументы других «кланов» будут упущены. (Здесь речь идет о том, что сообщество специалистов реально разбито на группы, названные выше «кланами», и общение идет в основном внутри «кланов». Неформальная структура науки, к которой относятся «кланы», достаточно сложна для изучения. Отметим здесь, что «кланы» обычно образуются на основе крупных формальных центров (вузов, научных институтов), научных школ.) [12]

       Вопрос  об оценке компетентности экспертов  не менее сложен. Ясно, что успешность участия в предыдущих экспертизах – хороший критерий для деятельности дегустатора, врача, судьи в спортивных соревнованиях, т.е. таких экспертов, которые участвуют в длинных сериях однотипных экспертиз. Однако, увы, наиболее интересны и важны уникальные экспертизы больших проектов, не имеющих аналогов. Использование формальных показателей экспертов (должность, ученые степень и звание, стаж, число публикаций...), очевидно, в современных быстро меняющихся условиях может носить лишь вспомогательный характер, хотя подобные показатели проще всего применять. [13]

       Часто предлагают использовать методы самооценки и взаимооценки компетентности экспертов. Обсудим их, начав с метода самооценки, при котором эксперт сам дает информацию о том, в каких областях он компетентен, а в каких – нет. При самооценке компетентности скорее оценивается степень самоуверенности эксперта, чем его реальная компетентность. Тем более, что само понятие «компетентность» строго не определено. Можно его уточнять, выделяя составляющие, но при этом усложняется предварительная часть деятельности экспертной комиссии. Достаточно часто эксперт преувеличивает свою реальную компетентность. Например, большинство людей считают, что они хорошо разбираются в политике, экономике, проблемах образования и воспитания, семьи и медицины. На самом деле экспертов (и даже знающих людей) в этих областях весьма мало. Бывают уклонения и в другую сторону, излишне критичное отношение к своим возможностям. 

       При использовании метода взаимооценки, помимо возможности проявления личностных и групповых симпатий и антипатий, играет роль малая осведомленность экспертов о возможностях друг друга. В современных условиях достаточно хорошее знакомство с работами и возможностями друг друга может быть лишь у специалистов, много лет (не менее 3-4) работающих совместно, в одной комнате, над одной темой. Именно про такие пары можно сказать, что они «вместе пуд соли съели». Однако привлечение таких пар специалистов не очень-то целесообразно, поскольку их взгляды из-за схожести жизненного пути слишком похожи друг на друга.

       Если  процедура экспертного опроса предполагает непосредственное общение экспертов, необходимо учитывать еще ряд  обстоятельств. Большое значение имеют  их личностные (социально-психологические) качества. Так, один-единственный «говорун» может парализовать деятельность всей комиссии на совместном заседании. К срыву могут привести и неприязненные отношения членов комиссии, и сильно различающийся научный и должностной статус членов комиссии. В подобных случаях важно соблюдение регламента работы, разработанного РГ.

       Необходимо  подчеркнуть, что подбор экспертов  – одна из основных функций Рабочей  группы, и никакие методики подбора  не снимают с нее ответственности. Другими словами, именно на Рабочей  группе лежит ответственность за компетентность экспертов, за их принципиальную способность решить поставленную задачу. Важным является требование к ЛПР об утверждении списка экспертов. При этом ЛПР может как добавить в комиссию отдельных экспертов, так и вычеркнуть некоторых из них – по собственным соображениям, с которыми членам РГ и ЭК знакомиться нет необходимости. [14] 
 

       1.2.6  Метод дерева решений 

       Как правильно выбрать необходимое  решение из нескольких возможных  вариантов? Для определения наиболее подходящего решения специалисты  рекомендуют использовать метод  «Дерево решений». Он обеспечивает возможность получения развернутой модели вероятного развития ситуации или процесса для его изучения с позиций финансовых выгод и рисков, связанных с каждым направлением действий. Данное прогнозирование позволяет уберечь себя или свою организацию от неэффективных затрат или вложений в условиях ограниченных ресурсов. Особенностью данного метода принятия решения является принятие решений как на основе вычислений, так и с помощью логических рассуждений, когда анализируя факты, приходим к определенному выводу [15].