Автосервис - формирование стратегии и сценарный анализ в условиях неопределенности

Реализация метода ветвей и границ в вычислительный алгоритм связана с определенными трудностями:

o необходимо задать правило ветвления вариантов;

o требуется задать процедуру оценки вариантов решений;

o необходимо запомнить большие массивы информации в памяти ЭВМ и др.

В ряде практических случаев эти трудности преодолеваются на основе эвристических рассуждений при построении алг

оритма решения.

Для рассматриваемой задачи алгоритм решения может быть построен с помощью следующих эвристических правил.

1. Обеспечение максимума прибыли на каждом этапе реализации проекта. Аналитически данное решающее правило может быть записано следующим образом:

(3)

1. Обеспечение минимума потерь на каждом этапе реализации проекта. Это правило может быть записано как

(4)

3. Обеспечение максимума удельной прибыли на каждом этапе реализации проекта, т.е.

(5)

С учетом сформулированных правил решение поставленной задачи будет выглядеть следующим образом.

1. По максимуму прибыли на каждом этапе реализации проекта.

0-й этап

1-й этап

1) 105 у.е. 2) 125 у.е. 3) 120 у.е.

2-й этап

1) 400 у.е. 2) 350 у.е. 3) 420 у.е. 4) 450 у.е.

3-й этап

1) 540 у.е. 2) 525 у.е. 3) 320 у.е.

Таким образом, руководствуясь правилом (3), мы получили решение, согласно которому следует выбрать второго инвестора, четвертого поставщика сырья и первого дилера для реализации готовой продукции. При этом значение целевой функции составит 1115 у.е. Значение функции ограничения – 100 у.е.

2. По минимуму ущерба (затрат) на каждом этапе реализации проекта.

0-й этап

1-й этап

1) 30 у.е. 2) 60 у.е. 3) 36 у.е.

2-й этап

1) 40 у.е. 2) 64 у.е. 3) 120 у.е. 4) 20 у.е.

3-й этап

1) 20 у.е. 2) 90 у.е. 3) 210 у.е.

Согласно решающего правила (4), следует на первом этапе выбрать первого инвестора, четвертого поставщика и первого дилера. Значение целевой функции и функции ограничений для полученного решения соответственно составят 1095 у.е. и 70 у.е.

3 По максимуму относительной прибыли на каждом этапе реализации проекта.

0-й этап

1-й этап

1) 3,5 у.е. 2) 2,08 у.е. 3) 6 у.е.

2-й этап

1) 10 у.е. 2) 5,47 у.е. 3) 3,5 у.е. 4) 22,5 у.е.

3-й этап

1) 27 у.е. 2) 5,8 у.е. 3) 1,5 у.е.

В соответствии с решающим правилом (5) на первом этапе следует выбрать третьего инвестора, на втором – четвертого поставщика и на третьем – первого дилера. Значения целевой функции и функции ограничений соответственно составят 1110 у.е. и 76 у.е.

Учитывая, что все варианты решений удовлетворяют ограничению задачи в качестве оптимального может быть выбран первый вариант, построенный в результате реализации правила обеспечения максимальной прибыли на каждом этапе реализации проекта, обеспечивающий максимальное значение целевой функции – ожидаемой прибыли. Но этому варианту присущ и максимальный возможный ущерб. Если лицо, принимающее решение, не склонно к риску, то может быть выбран второй вариант реализации проекта, имеющий минимальный возможный ущерб.

Наиболее же приемлемым является третий вариант реализации проекта, основанный на обеспечении максимальной относительной прибыли на каждом этапе реализации проекта. Данный вариант имеет меньшее значение целевой функции на 0,04 %, а функции ограничения (возможного ущерба) - на 24% меньше.

Таким образом, результаты расчетов подтверждают работоспособность предложенной методики оптимизации стратегии управления предприятием в условиях риска, которая может служить хорошим дополнением для обоснования принятия решений.

5.1. Матрица предприятия

Для выбора оптимального решения, прогнозирующего максимальный доход с течением времени и экономящего наши силы и средства, возможно применить вероятностные матрицы прибыли-убытков для определенной стратегии.

В качестве ориентира для определения спроса на услуги можно взять загрузку одного рабочего места: 45% - плохой спрос, 65% - средний и 85% - хороший, после которого наступает некоторый предел качества работы.

Учитывая, что спрос на услуги через некоторое время обязательно изменится ( при этом надо учитывать время жизни данного товара ), он не может быть вечно плохим или вечно хорошим, что существует некоторая зависимость между спросом нынешнего года и следующего, можно построить матрицу переходных вероятностей.

Таблица 9

Эта таблица отражает следующее наблюдение : если спрос в текущем году оценивается как удовлетворительный, то в следующем году с вероятностью 0.5 он останется удовлетворительным или с вероятностью 0.5 станет плохим. А если был плохим, то таким же и останется. Еще одним учитываемым в модели фактором является возможность влиять на спрос. Если имеется статистика спроса, из которой следует, что существует вероятность его ухудшения, то нелепо сидеть и ждать, когда она реализуется. В таком случае можно провести рекламную компанию, результатом которой станет изменение переходных вероятностей.

Таблица 10

Матрица переходных вероятностей. (отражение возможности влиять на спрос)

 Скачать реферат