Теория и методы принятия решения

Государственное образовательное учреждение

Московская  академия рынка труда  и 

информационных  технологий

Система высшего профессионального образования

Реферат 

По дисциплине: Менеджмент. Основы менеджмента. 

Тема: Теория и методы принятия решения. 
 
 
 

Выполнил: студент первого курса

 очно-заочной  формы обучения

группы  МО08-102в

  Проверил: преподаватель

Малков  К. Б. 
 
 
 
 

Москва 2011 
 
 

Содержание 
 
 

Введение. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

Эволюция теории принятия решений. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

Теория принятия решений. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

 Схема процесса  принятия решений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

Методы принятия решений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

Характеристика  методов теории полезности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .14

Характерные особенности управленческого решения . . . . . . . . . . . . 18

Советы  по принятию управленческих решений . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

Заключение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 

Список литературы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .29 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Введение 

    Одна  из основных и наиболее ответственных  функций, выполняемых руководителем  в процессе управления, - принятие решений. От правильности  и своевременности  управленческих решений зависит  эффективность  управления, а следовательно, и эффективность производства.

    В развитии интенсивной   экономики  часто приходится  идти   неизвестными  путями, экспериментировать. Поэтому  особую важность  приобретает умение вырабатывать управленческие решения  с неизбежным  риском.

    Решения по управлению  производством в  этих  условиях  отличаются  особой  ответственность, и сложность их выработки возрастает.

    Управленческое  решение - это директивный документ, организующий, направляющий и стимулирующий  совместную деятельность коллектива (или  коллективов).

    Решения группируются по нескольким признакам: по содержанию (экономические, информационные, политические, организационные, технические), по уровню управления (решение мастера, начальника цеха, директора, генерального директора, министра), по форме,  срокам и т.д. Решения могут быть общими, затрагивающими все предприятие, его производственную и хозяйственную деятельность, и частными, касающимися какой-либо подсистемы или ситуации. Некоторые решения обращены к внешним организациям.

    Решения бывают оперативными и стратегическими. В оперативных решениях меняются  в основном сроки, отдельные количественные параметры, конкретные исполнители, в  то время как общие задачи, технология, кадры в целом остаются теми же. Такие решения принимаются быстро, без большой дополнительной подготовки. Стратегические решения носят творческий характер. Они предусматривают не только количественные, но и качественные изменения в структуре производства и соответственно в его результатах. Такие решения являются следствием анализа, поиска, расчетов, споров и  размышлений большой группы людей. Стратегические решения - это согласованная программа взаимосвязанных мероприятий, обязательная для выполнения трудовым коллективом и направленная на преодоление возникающих противоречий в производстве.

    Еще решения классифицируются на решения  принятые индивидуально и коллективно. 

Эволюция  теории принятия решений 

    В своем развитии теория принятия решений  прошла через три стадии.

    На  первой стадии развивался дескриптивный  подход к принятию решений. Здесь  усилия ученых были направлены на описание процесса выбора решений человеком  в целях определения рационального  зерна, характерного для всякого  разумного выбора. В результате проведенных  исследований оказалось, что большинство  людей действуют интуитивно, проявляя при этом непоследовательность и  противоречивость в своих суждениях. Положительным аспектом исследований в области дескриптивного подхода  явилось то, что удалось дать достаточно четкий ответ на вопрос, что может  и чего не может человек, решая  задачу выбора [8].

    На  второй стадии исследователи разрабатывали  нормативный подход к принятию решений. Однако и здесь их постигла неудача, поскольку идеализированные теории, рассчитанные на сверхрационального человека с мощным интеллектом, не нашли практического  применения.

    На  третьей стадии был развит прескриптивный подход к принятию решений. Он оказался наиболее плодотворным, поскольку предписывал, как должен поступать человек  с нормальным интеллектом, желающий напряженно и систематизированно обдумывать все аспекты своей задачи. Прескриптивный подход не гарантирует нахождения оптимального решения в любой ситуации, но обеспечивает выбор такого решения, которое не обременено противоречиями и непоследовательностями. Данный подход предъявляет к человеку серьезные требования по освоению методов  и приемов теории принятия решений, а также предписывает проведение многочисленных вычислений, связанных с реализацией этих методов.

    Первоначальным  импульсом для применения ЭВМ  в процессе принятия решений явилась  необходимость проведения большого объема вычислений для получения  обобщенной оценки путем синтеза  всех плюсов и минусов по каждой альтернативе. На этом шаге решением ЗПР  занимались специалисты, имеющие широкие  знания как в области методов  принятия решений, так и в программировании на ЭВМ.

    Поскольку на практике указанное сочетание  знаний является редким, возникла новая  категория специалистов — аналитиков в области принятия решений. Аналитики  владели методами принятия решений  и навыками программирования и выступали  в роли посредников между лицом, принимающим решение (ЛПР), и ЭВМ. Аналитик выполнял следующие функции: уточнял совместно с ЛПР постановку задачи, выбирал метод принятия решений, адекватный задаче, собирал необходимую  статистическую и экспертную информацию, строил модель задачи, организовывал  обработку накопленной информации на ЭВМ, представлял полученные результаты ЛПР и их интерпретировал.

    Следующий шаг в применении ЭВМ для принятия решений был связан с созданием  диалоговых систем, позволявших менять интересующие исследователя параметры  заложенной в память ЭВМ модели задачи принятия решений, выбирать алгоритм поиска решения или его параметров, исследовать  чувствительность полученного решения. Такие системы позволяли получать исчерпывающую информацию для всестороннего  обоснования выбираемых решений.

    В настоящее время в связи с  возросшими возможностями современных  ЭВМ разработаны программные  информационные системы, обеспечивающие поддержку процесса принятия решений  на всех его фазах. Большинство систем принятия решений реализовано на персональных ЭВМ. 
 

    Теория  принятия решений 

    Существует  несколько областей науки и техники, которые можно назвать наукой о принятии решений. Одной из них, название которой наиболее полно  отражает существо вопроса, является теория полезности, представляющая собой попытку  построения единой научной теории принятия решений. Однако эта теория еще настолько  молода, что отдельные способы  и методы принятия решений по-прежнему мало связаны друг с другом и, безусловно, заслуживают специального изучения. В числе этих более или менее  независимых областей знания находятся  теория оптимизации, теория вероятностей, математическая статистика и сама теория полезности.

    Оптимизация предполагает определение значений регулируемых параметров (при ограничениях), приводящих к экстремальному значению оптимизируемого параметра. Функция, выражающая оптимизируемый параметр, называется целевой функцией. Таким  образом, элементами задачи оптимизации  являются целевая функция, ограничения и регулируемые параметры. Математические методы оптимизации описывают пути нахождения параметров, которые максимизируют (или минимизируют) целевую функцию при различных ограничениях.

    Теорию  вероятностей иногда называют наукой недостоверных выводов. Теория вероятностей дает (в определенных случаях) способ задания числовых значений степени  неопределенности, которой можно  характеризовать рассматриваемое  конкретное событие. Совершенно очевидно, что редко решения принимаются  при полном знании всех обстоятельств  и что, следовательно, в современных  условиях при принятии решений важно  знать теорию вероятностей.

    Математическая  статистика имеет дело с числовыми  данными или результатами наблюдений. Она занимается изучением того, каким  образом осмыслить и обработать полученные данные и сделать правильные выводы. Вероятностные модели (теоретические  распределения) используются как средство принятия статистических решений, и, таким  образом, эти две дисциплины — теория вероятностей и математическая статистика — тесно связаны друг с другом.

    Относительно  новым приложением теории вероятностей и математической статистики, имеющим  большое значение при инженерном проектировании, является теория надежности. Роль теории надежности все более  возрастает в связи с ростом массового  производства очень сложных машин (например, автомобилей) и с появлением потребности в сложных высоконадежных системах (например, пилотируемых космических  аппаратов).

    Наконец, в настоящее время ведутся  интенсивные исследования в новой  интересной области знаний, называемой теорией полезности. Хотя до сих  пор эта теория находила применение главным образом в сфере административного  управления, в торговле и военном  деле, в будущем она может найти  применение и при решении некоторых  инженерных задач. Теория полезности дает способ измерения ценностей различного рода по единой шкале полезности. Теория принятия решений имеет дело с  выбором стратегий с целью  оптимизации вероятности получения  максимального значения на шкале  полезности.

Схема процесса принятия решений

    Общая схема процесса принятия решений  включает следующие основные этапы:

    Этап 1. Предварительный анализ проблемы. На этом этапе определяются:

    • главные цели;

    • уровни рассмотрения, элементы и структура  системы (процесса), типы связей;

    • подсистемы, используемые ими основные ресурсы и критерии качества функционирования подсистем;

    • основные противоречия, узкие места  и ограничения.

    Этап 2. Постановка задачи. Постановка конкретной ЗПР включает:

    • формулирование задачи;

    • определение типа задачи;

    • определение множества альтернативных вариантов и основных критериев  для выбора из них наилучших;

    • выбор метода решения ЗПР.

    Этап 3. Получение исходных данных. На данном этапе устанавливаются способы  измерения альтернатив. Это либо сбор количественных (статистических) данных [9], либо методы математического  или имитационного моделирования, либо методы экспертной оценки [10, 11]. В  последнем случае необходимо решить задачи формирования группы экспертов, проведения экспертных опросов, предварительного анализа экспертных оценок.

    Этап 4. Решение ЗПР с привлечением математических методов и вычислительной техники, экспертов и лица, принимающего решение. На этом этапе производятся математическая обработка исходной информации, ее уточнение и модификация  в случае необходимости. Обработка  информации может оказаться достаточно трудоемкой, при этом может возникнуть необходимость совершения нескольких итераций [12] и желание применить  различные методы [13 — 16] для решения  задачи. Поэтому именно на этом этапе  возникает потребность в компьютерной поддержке процесса принятия решений, которая выполняется с помощью  автоматизированных систем принятия решений.

    Этап 5. Анализ и интерпретация полученных результатов. Полученные результаты могут  оказаться неудовлетворительными  и потребовать изменений в  постановке ЗПР. В этом случае необходимо будет возвратиться на этап 2 или  этап 1 и пройти заново весь путь. Решение  ЗПР может занимать достаточно длительный промежуток времени, в течение которого окружение задачи может измениться и потребовать корректировок  в постановке задачи, а также в  исходных данных (например, могут появиться  новые альтернативы, требующие введения новых критериев). Задачи принятия решений  можно разделить на статические  и динамические. К первым относятся  задачи, которые не требуют многократного  решения через короткие интервалы  времени. К динамическим относятся  ЗПР, которые возникают достаточно часто. Следовательно, итерационный характер процесса принятия решений можно считать закономерным, что подтверждает необходимость создания и использования эффективных систем компьютерной поддержки. ЗПР, требующие одного цикла, можно скорее считать исключением, чем правилом.

Методы  принятия решений

Решение - это выбор наиболее приемлемой альтернативы из возможного многообразия вариантов. Цель процесса принятия решений – обеспечить движение к намеченной цели организации.

Существует 2 вектора направленности процесса принятия решения: перспективное планирование (стратегия) – что делать?, и текущее  планирование (тактика) – как делать? – организация, мотивация, координация, регулирование, контроль. В реальности граница между этими двумя  составляющими процесса принятия решения  довольно условна, она становится тем  более явной, чем более крупной  является организация.

Методы  принятия решений  можно разделить  на 3 основных вида:

1. Интуиция. Интуитивное решение - выбор, сделанный только на основе ощущения, озарения.

2. Здравый смысл. Это выбор, основанный на уже имеющихся знаниях или в соответствии с накопленным опытом.

3. Рациональное решение - это решение, которое основывается на базе аналитического процесса и часто не зависит от предшествующего опыта.                       

Опять же – в реальности процесс принятия решения часто представляет из себя комбинацию из перечисленных 3-х видов. Но рациональному объяснению поддается  только третий, поэтому о нем –  подробнее.

Структура принятия рационального решения в упрощенном и схематичном виде будет выглядеть след. образом:

1. Сбор информации о возможных проблемах

·         Наблюдение за внутренней средой фирмы

·         Наблюдение за внешней средой

2. Выявление и определение причин возникновения проблемы

·         Описание проблемной ситуации

·         Выявление организационного звена, где возникла проблема

·         Формулировка проблемы

·         Оценка ее важности

·         Выявление причин возникновения проблемы

3. Формулирование целей решения проблемы

·         Определение целей фирмы

·         Формулировка целей решения проблемы

4. Обоснование стратегии решения проблемы

·         Детальное описание объекта

·         Определение области изменения переменных факторов

·         Определение требований к решению

·         Определение критериев эффективности решения

·         Определение ограничений

5. Разработка вариантов решения

·         Расчленение задачи на подзадачи

·         Поиски идей решения по каждой подзадаче

·         Построение моделей и проведение расчетов

·         Определение возможных вариантов решения по каждой подзадаче и подсистеме

·         Обобщение результатов по каждой подзадаче

·         Прогнозирование последствий решений по каждой подзадаче

·         Разработка вариантов решения всей задачи

6. Выбор лучшего варианта

·         Анализ эффективности вариантов решения

·         Оценка влияния неуправляемых параметров

7. Корректировка  и согласование решения

·         Проработка решения с исполнителями

·         Согласование решения с функционально взаимодействующими службами

·         Утверждение решения

8. Реализация решения

·         Подготовка рабочего плана реализации

·         Его реализация

·         Внесение изменений в решение в ходе реализации

·         Оценка эффективности принятого и реализованного решения

Такое схематичное линейное движение в  процессе принятия решения может  быть уместным и эффективным при  решении задачи с большим количеством  явных переменных, которые необходимо структурировать и расставить по местам. Эта система наилучшим  образом проявляет себя тогда, когда  направлена на решение задач, поддающихся  анализу, задач, в которой все  переменные могут быть измерены и  структурированы с помощью логических действий.

Но нередко  бывает так, что цели организации  не определены, а оперативные задачи подразделений — противоречивы. Когда цели неясны и несовместимы, менеджеры не могут прийти к единому  мнению о приоритетах проблем. Поэтому  они непременно должны собраться  вместе и решить какие проблемы и  как следует решать в первую очередь. Эта модель принятия решения с  помощью создания коалиций получила название модели Карнеги.

Метод хорош тем, что наряду с количественными  и рациональными показателями окончательное  решение может включать в себя так же и качественные – неформальные мнения менеджеров, их опыт, взгляды  и интуицию. Т.е. фактически метод  коалиции представляет из себя симбиоз  из трех перечисленных выше методов  принятия решения.

Еще одна модель принятия решения – модель мусорного ящика – была разработана с целью объяснить схему принятия решений в организациях, чья деятельность является в высшей степени неопределенной. Модель хорошо работает, когда причинно-следственные связи внутри организации сложно выявить, а всесторонняя информация, необходимая для выработки решения, недоступна. Цели, задачи, альтернативы и решения плохо определены. Неопределенность характерна для каждого шага процесса принятия решения.

Уникальной  особенностью модели мусорного ящика  является то, что процесс принятия решений не выглядит как последовательность шагов, которые начинаются с проблемы, а заканчиваются решением.

В определенном смысле, организация является большой  корзиной для мусора, в которой  смешиваются 4 «потока» – проблемы, потенциальные решения, участники  принятия решений и благоприятные  возможности для выбора. Если проблема, решение и участник случайно соединяются в одной точке, то проблема может быть урегулирована; но если решение не подходит данной проблеме, проблема может остаться нерешенной. В любом случае, решения не поддаются упорядочиванию и не являются результатом пошаговой логической последовательности. Ситуация может быть настолько сложной, что решения, проблемы и результаты совершенно независимы друг от друга. Когда они сталкиваются, то какие-то проблемы решаются, но какие-то остаются нерешенными.

Делегирование полномочий в процессе принятия решений.

Возможны  два направления распределения  полномочий:

·         делегирование полномочий,

·         централизация решения.

Наиболее  типично следующее распределение  решений.

Высокая централизация:

·         решения по инвестициям,

·         финансовые решения,

·         персональные назначения в высшем руководстве.

Ограниченное делегирование:

·         решения по инвестициям в пределах бюджета,

·         решение о персонале.

Высокое делегирование:

·         текущие производственные вопросы,

·         решения о сбыте продукции.

Характеристика  методов теории полезности

    Декомпозиционные  методы теории ожидаемой полезности получили наиболее широкое распространение  среди группы аксиоматических методов  принятия решений в условиях риска  и неопределенности.

    Основная  идея этой теории состоит в получении  количественных оценок полезности возможных  исходов, которые являются следствиями  процессов принятия решений. В дальнейшем на основании этих оценок можно выбрать  наилучший исход. Для получения  оценок полезности необходимо иметь  информацию о предпочтениях лица, ответственного за принимаемое решение.

    Парадигма анализа решения может быть сведена  к процессу, включающему пять этапов [10].

    Этап 1. Предварительный анализ. На этом этапе  формулируется проблема и определяются возможные варианты действий, которые  можно предпринять в процессе ее решения.

    Этап 2. Структурный анализ. Этот этап предусматривает  структуризацию проблемы на качественном уровне, на котором ЛПР намечает основные шаги процесса принятия решений  и пытается упорядочить их в виде некоторой последовательности. Для  этой цели строится дерево решений, (рис.3). 

    Рис. 3. Фрагмент дерева решений 

    Дерево  решений имеет два типа вершин: вершины-решения (обозначены квадратиками) и вершины-случаи (обозначены кружочками). В вершинах-решениях выбор полностью  зависит от ЛПР, в вершинах-случаях  ЛПР не полностью контролирует выбор, так как случайные события  можно предвидеть лишь с некоторой  вероятностью.

    Этап 3. Анализ неопределенности. На этом этапе  ЛПР устанавливает значения вероятности  для тех ветвей на дереве решений, которые начинаются в вершинах-случаях. При этом полученные значения вероятностей подлежат проверке на наличие внутренней согласованности.

    Для получения значений вероятности  привлекается вся доступная информация: статистические данные, результаты моделирования, экспертная информация и т. д.

    Этап 4. Анализ полезности. На данном этапе  следует получить количественные оценки полезности последствий (исходов), связанных  с реализацией того или иного пути на дереве решений. На рис. 3 показан один из возможных путей — от начала до точки G.

    Исходы (последствия принимаемых решений) оцениваются с помощью функции  полезности фон Неймана — Моргенштерна, которая каждому исходу rk ставит в соответствие его полезность и(rk). Построение функции полезности осуществляется на основе знаний ЛПР и экспертов.

    Этап 5. Процедуры оптимизации. Оптимальная  стратегия действий (альтернатива, путь на дереве решений) может быть найдена с помощью вычислений, а именно: максимизации ожидаемой  полезности на всем пространстве возможных  исходов. Одно из условий постановки задачи оптимизации — наличие  адекватной математической модели, которая  связывает параметры оптимизации (в данном случае это альтернативные варианты действий) с переменными, входящими  в целевую функцию (функция полезности). В методах теории полезности такие  модели имеют вероятностный характер и основаны на том, что оценка вероятности  ожидаемого исхода может быть использована для введения числовых оценок возможных  вероятных распределений на конечном множестве исходов.

    Задача  выбора наилучшего решения в соответствии с аксиоматикой теории полезности [10] может быть представлена следующим  образом: 

    где и(К) — многомерная функция полезности;

    К—  точка в критериальном пространстве;

    f(K/A) — функция плотности условного от альтернативы А распределения критериальных оценок.

    Построение  функций полезности является основной и наиболее трудоемкой процедурой методов  теории полезности, после этого с  помощью такой функции можно  оценить любое количество альтернатив.

    Процедура построения функции полезности включает пять шагов.