Модели и методы принятия решений
Содержание
Вступление
1. Оптимизация решений динамическими методами
2. Динамическая оптимизация в планировании работ
3. Задачи принятия решений в условиях риска
4. Задачи принятия решений в условиях неопределенности
Литература
ВСТУПЛЕНИЕ
Одной из составных частей современной науки управления является набор количественных методов исследования сложных явлений и п
роцессов. В условиях совершенствования систем управления промышленностью и экономикой количественные методы придают процессу управления необходимую научную обоснованность, сводят до минимума элемент субъективности при выборе управленческих решений и позволяют в определенной мере оптимизировать как сам процесс управления, так и комплекс технических средств, обеспечивающих его осуществление.
Принятие решений является основной составляющей управления (основным этапом процессов управления). Поскольку общей наукой об управлении, охватывающей теорию и практику всего комплекса вопросов, связанных с целенаправленным руководством со стороны человека, течением и результатами его деятельности в любой области, связанной с процессами управления, является кибернетика, то естественно теорию принятия решений считают разделом кибернетики.
Процесс теории принятия решений обусловлен быстрым развитием разработок, проектирования, внедрения и использования в различных сферах народного хозяйства автоматизированных систем управления (АСУ). Каждый специалист, в той или иной степени участвующий в управлении сложным объектом, в реальных условиях всегда сталкивается как с элементами математического, программного, информационного и технического обеспечения процесса управления, так и с недостаточностью нужной для управления и принятия решений информации. Использование для управления АСУ требует и будет требовать вес возрастающих объемов информации, так как полнота данных во многом определяет качество машинных решений, вырабатываемых системой.
Принятые решения — понятие, близкое к выбору из множества возможностей. Это понятие базируется не только на количественных характеристиках, но и на факторах, не всегда имеющих количественные меры.
Учет этих факторов необходим также и потому, что в настоящее время четко определилась тенденция применения методов моделирования и оптимизации явлений, позволяющая выполнять формальную сторону подготовки и принятия решения на ЭВМ. Поэтому вопросы: какие составляющие процесса принятия решения должен контролировать человек, принимающий решения, и какие составляющие могут быть выполнены вычислительным комплексом, как осуществить взаимосвязь человека с этим комплексом - стали насущными вопросами теории и практики принятия решений. Без исследования этих вопросов вряд ли могут быть достигнуты какие-либо серьезные успехи в создании и исследовании автоматизированных систем управления.
1. ОПТИМИЗАЦИЯ РЕШЕНИЙ ДИНАМИЧЕСКИМИ МЕТОДАМИ
Задача 1.1
Фирма обеспечивает поставку товаров для продажи с базы А0 в четыре торговые точки А1, А2, А3, А4. Расстояния между всеми пунктами известны и заданы в километрах (Таблица 1).
В целях экономии времени и средств необходимо найти такой маршрут передвижения, при котором, побывав в каждой торговой точке по одному разу, поставщик вернулся бы в исходный пункт А0, проделав минимально возможный суммарный путь.
Таблица 1.1.10 – Исходные данные.
А0 |
А1 |
А2 |
А3 |
А4 | |
А0 |
0 |
200 |
150 |
300 |
100 |
А1 |
200 |
0 |
120 |
350 |
200 |
А2 |
150 |
120 |
0 |
150 |
250 |
А3 |
300 |
350 |
150 |
0 |
150 |
А4 |
100 |
200 |
250 |
150 |
0 |
Решение
Видно, что матрица симметрична относительно главной диагонали, поэтому достаточно информации одной из ее половин. Расстояния определяются для конкретных путей сообщения не обязательно по прямой. Для определения кратчайшего пути коммивояжера будем рассматривать варианты его передвижения последовательно, пункт за пунктом.
Начинаем с вариантов, состоящих из трех участков. Например, отправляясь из исходного пункта A0 можно добраться в третий пункт А3 шестью способами:
Зная расстояния между пунктами, можно вычислить суммарный путь для каждого из шести вариантов.
Результаты рассмотрения сводим в таблицу 1.
Таблица 1 - Перспективы вариантов движения
Варианты движения |
Расстояние, км. |
Перспективно или нет |
А0 А2 А3 А1 А0 А3 А2 А1 А0 А2 А4 А1 А0 А4 А2 А1 А0 А3 А4 А1 А0 А4 А3 А1 А0 А1 А3 А2 А0 А3 А1 А2 А0 А1 А4 А2 А0 А4 А1 А2 А0 А3 А4 А2 А0 А4 А3 А2 А0 А1 А2 А3 А0 А2 А1 А3 А0 А1 А4 А3 А0 А2 А4 А3 А0 А4 А1 А3 А0 А4 А2 А3 А0 А1 А2 А4 А0 А2 А1 А4 А0 А1 А3 А4 А0 А3 А1 А4 А0 А2 А3 А4 А0 А3 А2 А4 |
650 570 600 470 650 600 900 770 650 420 700 400 470 620 650 550 650 500 570 470 700 850 450 700 |
Нет Да Нет Да Нет Да Нет Да Нет Да Нет Да Да Нет Нет Да Нет Да Нет Да Да Нет Да Нет |
После заполнения таблицы выделяем только перспективные варианты (их будет всего 12), дополняем их номером непосещенного населенного пункта и повторяем процедуру: определяем перспективность движения уже для четырех участков пути. Для этого к вычисленной длине перспективного пути (см. табл. 1) прибавляем расстояние до непосещенного еще населенного пункта. Результаты вычислений заносим в табл. 2.
Таблица 2 - Перспективы выделенных вариантов движения
Варианты движения |
Расстояние, км. |
Перспективно или нет |
А0 А3 А2 А1 А4 А0 А4 А2 А1 А3 А0 А4 А3 А1 А2 А0 А3 А1 А2 А4 А0 А4 А1 А2 А3 А0 А4 А3 А2 А1 А0 А1 А2 А3 А4 А0 А2 А4 А3 А1 А0 А4 А2 А3 А1 А0 А2 А1 А4 А3 А0 А1 А3 А4 А2 А0 А2 А3 А4 А1 |
770 820 720 1020 570 520 620 900 850 620 950 650 |
Да Нет Да Нет Нет Да Да Нет Нет Да Нет Да |
Другие рефераты на тему «Экономико-математическое моделирование»:
Поиск рефератов
Последние рефераты раздела
- Выборочные исследования в эконометрике
- Временные характеристики и функция времени. Графическое представление частотных характеристик
- Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel
- Биматричные игры. Поиск равновесных ситуаций
- Анализ рядов распределения
- Анализ состояния финансовых рынков на основе методов нелинейной динамики
- Безработица - основные определения и измерение. Потоки, запасы, утечки, инъекции в модели