Como se señaló anteriormente, el analista, por regla general, realiza funciones auxiliares, proporcionando cálculos analíticos al tomador de decisiones. Sin embargo, no son infrecuentes las situaciones en las que la responsabilidad de la justificación analítica de la decisión y su adopción se asigna a una misma persona. Es en este caso que existe la necesidad de dominar los métodos desarrollados en el marco de la llamada teoría de la decisión. vamos a traer breve descripción algunos de ellos que han recibido cierta aplicación en el análisis microeconómico.

Simulación

Con el desarrollo de la tecnología informática en la investigación aplicada, se han generalizado cada vez más los métodos de análisis del desarrollo de situaciones basados ​​en variar la combinación y los valores de diversos factores que determinan dichas situaciones.

Una de las dificultades para implementar este enfoque es la rutina de acciones y la multiplicidad de operaciones de conteo: esta dificultad se elimina cuando se usa una computadora y el correspondiente software en el marco del llamado modelado de simulación, cuya esencia es la siguiente: una situación económica específica se simula en un entorno informático estableciendo: (a) un modelo y/o un conjunto de modelos que describen la situación, (b ) una matriz de parámetros dentro de los modelos seleccionados: indicadores de rendimiento que dependen de los parámetros seleccionados: (d) un conjunto de valores de parámetros. Habiendo hecho varios cálculos, uno puede elegir un conjunto de parámetros y sus valores, que intentan controlar en el futuro, es decir. “mantenerlos” en ciertos corredores (por ejemplo, las cuentas por cobrar no deben ir más allá de un corredor determinado).

A pesar de la subjetividad señalada, el modelado de simulación como uno de los métodos de análisis situacional implementado en un entorno informático, por definición, debe ser algorítmico; de lo contrario, la computadora no podrá implementarlo.

Los métodos de simulación y pronóstico se basan en modelos. varios tipos. Sin embargo, el análisis con la ayuda de modelos que describen relaciones funcionales o rígidamente determinadas, cuando cada valor de un atributo del factor corresponde a un valor no aleatorio bien definido del atributo efectivo, se ha generalizado en la práctica.

Un ejemplo muy claro es la forma Estados financieros“Estado de Pérdidas y Ganancias” (Formulario No. 2), que es una implementación armoniosa de un modelo de factores rígidamente determinado que vincula el atributo efectivo (ganancia) con factores (ingresos por ventas, nivel de costos, nivel de tasas impositivas, etc.). ). Uno de los posibles enfoques de pronóstico en este caso puede ser el siguiente.

La tarea es identificar y estudiar los factores de desarrollo de una entidad económica y establecer el grado de su influencia en varios indicadores de desempeño, como la ganancia. Para ello se utiliza un modelo de simulación, diseñado para un análisis en perspectiva de la formación y distribución de la renta empresarial. En una forma ampliada, el modelo es una tabla multidimensional de los indicadores más importantes de la actividad dinámica del objeto. Según los resultados de la simulación, se pueden seleccionar una o más opciones de acción; mientras que los valores de los factores utilizados en el proceso de modelado servirán como puntos de referencia predictivos en acciones posteriores. El modelo se implementa en una computadora personal en un entorno de hoja de cálculo de acuerdo con el escenario previsto.

El modelado de simulación de actividades financieras y económicas se basa en una combinación de métodos formalizados (matemáticos) y evaluaciones de expertos de especialistas y gerentes de una entidad económica, pero con el predominio de estos últimos. Por lo tanto, para desarrollar un pronóstico a largo plazo por parte de la administración, es necesario incluir dos o tres especialistas de varios servicios y divisiones de la empresa (servicio comercial, departamento de planificación, departamento financiero y contabilidad).

Método de construcción del árbol de decisión

Otra opción para usar el análisis situacional para predecir posibles acciones tiene más Aplicacion General y sobre la base de evaluaciones de riesgos.

La toma de decisiones de carácter económico puede llevarse a cabo en alguna de las siguientes cuatro situaciones: en condiciones de certeza, riesgo de incertidumbre y conflicto. La primera situación tiene lugar en el caso de que sea posible predecir con una precisión aceptable las consecuencias interpretadas sin ambigüedades de la decisión tomada. En condiciones de riesgo, el campo de posibles resultados, es decir, las consecuencias de la decisión tomada es variable, pero los valores de los resultados y la probabilidad de su ocurrencia son cuantificables. En condiciones de incertidumbre, ya no se puede hacer tal evaluación; no se pueden enumerar todos los resultados posibles ni dar sus probabilidades. En un conflicto, la toma de decisiones se complica no sólo y no tanto por la posibilidad de manifestación de la acción de algunos factores aleatorios, sino por la necesidad de tener en cuenta la oposición incondicional, consciente y activa de los participantes en el “ situación de conflicto" 1, y el número de estos participantes, su información y otros recursos y capacidades pueden no estar disponibles de antemano. conocido.

La primera situación es bastante rara, y su descripción y algoritmo no son difíciles (por ejemplo, una decisión se toma sobre la base de cierto criterio calculado por la llamada "cuenta directa" según los datos iniciales: tal criterio puede ser una cantidad dada de ganancias, gastos, rentabilidad, etc.

En las condiciones de la segunda situación, para elegir una variante de acciones, se utiliza un enfoque probabilístico, que implica predecir posibles resultados y asignarles probabilidades. Al hacerlo, utilizan:

a.) situaciones típicas conocidas (como - la probabilidad de que aparezca el escudo de armas al lanzar una moneda es 0,5);

b) distribuciones de probabilidad previas (por ejemplo, de encuestas por muestreo o estadísticas de períodos anteriores, se conoce la probabilidad de una pieza defectuosa, el monto relativo de la deuda dudosa, etc.):

c) evaluaciones subjetivas realizadas por el analista solo o con la participación de un grupo de expertos.

Programación lineal

El método de programación lineal, que es el más común en la investigación económica aplicada debido a su interpretación más bien ilustrativa, permite que una entidad económica justifique la mejor solución (según criterios formales) bajo restricciones más o menos severas sobre los recursos disponibles para la empresa. Con la ayuda de la programación lineal en el análisis de la actividad financiera y económica, se resuelven una serie de problemas, principalmente relacionados con el proceso de planificación de actividades: le permite encontrar los parámetros de salida óptimos y formas de aprovechar al máximo los recursos disponibles.

La esencia del método de programación lineal es encontrar el máximo o mínimo de la función objetivo elegida de acuerdo con los intereses del analista bajo las restricciones existentes. Se pueden encontrar ejemplos del uso de este método y la técnica de cálculo en literatura monográfica y educativa (ver, por ejemplo, [Kovalev, Volkova]).

En la práctica, el método de programación lineal ha encontrado aplicación en sistemas contabilidad de gestión y análisis interno, en particular, al resolver el problema de optimizar el programa de producción (elección de un programa de acción en presencia de restricciones en el costo de las materias primas, la magnitud de la demanda, etc.) y el problema del transporte (optimización de la entrega de productos en presencia de una red de proveedores y destinatarios en condiciones de restricciones de recursos de varias especies).

Análisis de sensibilidad

En condiciones de incertidumbre, nunca es posible predecir con precisión cuáles serán los valores reales de esta o aquella cantidad después de algún tiempo. Sin embargo, para una planificación exitosa de las actividades financieras y económicas de la empresa, es conveniente prever los cambios que puedan ocurrir en los precios futuros de las materias primas y los productos finales de la empresa, una posible disminución o aumento en la demanda de bienes producidos por la empresa. empresa, etc Para ello, se realiza un procedimiento analítico denominado análisis de sensibilidad. Muy a menudo, este método se utiliza en el análisis de proyectos de inversión, así como en la previsión del valor de la ganancia neta de la empresa.

El análisis de sensibilidad le permite determinar la fuerza de la respuesta del indicador efectivo a un cambio en el independiente, es decir. factores variables.

En la práctica, una de las variantes del análisis de sensibilidad es bastante común, cuando el modelo construido se considera para tres situaciones: la mejor, la más probable y la peor. Se pueden encontrar ejemplos de tal análisis, por ejemplo, (Kovalev. 1999, pp. 482-4831).

El surgimiento de la teoría de la decisión

La importancia del proceso de toma de decisiones fue reconocida por la humanidad simultáneamente con el comienzo de su actividad colectiva consciente, por lo tanto, la teoría de la toma de decisiones como disciplina científica se formó después del surgimiento y desarrollo a fines del siglo XIX y principios del XX. ciencia de la gestión. El término "teoría de la decisión" fue introducido en la circulación científica por un estadístico estadounidense Erich Leo Lehmann(1917 - 2009) en 1950. Sin embargo, las bases de la teoría de la toma de decisiones se establecieron a finales del siglo XVII - principios del XVIII. la teoría de la probabilidad y la estadística matemática, que históricamente fueron la primera reacción a la necesidad de tener en cuenta la incertidumbre en la resolución de diversos tipos de problemas.

ciencia moderna sobre la gestión, y con ella la teoría de la aceptación las decisiones de gestión(UR) surgió tras el surgimiento de las organizaciones en el sentido moderno. Lo que distingue a las organizaciones modernas de las organizaciones de estilo antiguo es la presencia de un número significativamente mayor de organizaciones grandes y gigantescas. Y en tales organizaciones, el papel de las decisiones de gestión está aumentando.

La teoría de la aceptación SD en su desarrollo pasó por tres etapas:

1. 40 años del siglo XX, cuando, durante la Segunda Guerra Mundial, un grupo de científicos en Inglaterra se encargó de resolver problemas tan complejos tareas gerenciales, como la ubicación óptima de las instalaciones de defensa civil, la ubicación de las posiciones de tiro, la optimización de la profundidad de socavamiento de las bombas antisubmarinas y el convoy de caravanas de transporte por mar. Este período se considera el comienzo de un desarrollo intensivo. fundamentos teóricos toma de decisiones gerenciales.

2. En los años 50 y 60. En el siglo XX, el sistema de métodos de toma de decisiones gerenciales que se había desarrollado y que era ampliamente utilizado fue repensado y formulado en forma de disciplinas científicas especialmente emergentes: investigación operativa, análisis del sistema, control sistemas tecnicos etc. En cada uno de ellos una integral parte integral incluye la teoría de la decisión. Esto fue facilitado por la formación de una nueva ciencia que desarrolla aspectos informativos de la gestión: la cibernética, que estudia las características comunes en la gestión de sistemas técnicos, organismos vivos y equipos humanos. La cibernética considera la gestión como la organización de acciones con propósito a través del procesamiento de la información. El punto de partida fue la publicación en 1948 del libro de N. Wiener "Cibernética, o control y comunicación en el animal y la máquina". Al principio, el término "cibernética" se refería más a la desarrollos tecnicos. Posteriormente, cuando N. Wiener escribió los libros "Cibernética y Sociedad", "Creador y Robot", este concepto se extendió al control en cualquier sistema: técnico, biológico y social.

3. El último cuarto del siglo XX. Aquí es donde la teoría de las decisiones de gestión se convierte en una rama independiente del conocimiento científico. Desde la década de 1980, la disciplina científica “teoría de la decisión” se ha convertido en la base para justificar las decisiones. En la más vista general teoría moderna la toma de decisiones es un conjunto de métodos matemáticos y numéricos destinados a encontrar la mejor de las muchas opciones y, si es posible, evitar su enumeración completa.

Por lo tanto, podemos concluir que todos se desarrollaron a mediados del siglo XX. Las ciencias de la gestión están en gran medida entrelazadas, interconectadas, y su nombre específico determina, en primer lugar, qué aspecto del proceso de gestión, en el que se pone el énfasis principal. Pero en todas partes uno de los principales estudiados procesos de gestión es el desarrollo y adopción de SD. Pero también hay diferencias significativas: esto se debe principalmente al hecho de que la investigación de operaciones y otras ciencias de la gestión operan predominantemente con datos, criterios y estimaciones cuantitativos. Los expertos siempre han entendido que es imposible limitarse a datos cuantitativos para la toma de decisiones. Sin embargo, la investigación de operaciones posterior y otras ciencias mencionadas anteriormente se centraron en los aspectos matemáticos (cuantitativos) de la resolución de problemas de gestión.

El tema de la teoría de la decisión, junto con los métodos cuantitativos, también se ha vuelto métodos que permiten obtener y analizar datos cualitativos (no cuantitativos) información. En primer lugar, estos son métodos de evaluación experta, análisis multicriterio, análisis significativo de situaciones, etc. Lo mismo se aplica a muchos aspectos de la gestión que no se incluyen en los métodos. análisis cuantitativo, muchos problemas en los que solo pueden resolverse mediante métodos de análisis cualitativos utilizados con éxito en la teoría de la decisión.

Un paso fundamentalmente nuevo en el desarrollo y aplicación de la teoría de la decisión fue la creación de la teoría de los conjuntos borrosos. En 1965, apareció un artículo de un profesor de la Universidad de California (Berkeley, EE. UU.) en la revista Information and Control Lofi Zadeh(1921), que se denominó "Fuzzy sets" ("Conjuntos borrosos"). Desde entonces, el concepto de conjuntos borrosos se ha arraigado en la ciencia, dando el nombre de la teoría del mismo nombre: "lógica difusa" (lógica difusa). El término "conjuntos borrosos" se ha traducido a otros idiomas de diferentes formas. En la literatura nacional existen conceptos de conjuntos borrosos, borrosos, vagos, indefinidos. Esta teoría es un cierto aparato para formalizar la incertidumbre que surge al modelar objetos reales. Desde finales de la década de 1970, los métodos de la teoría de conjuntos borrosos se han aplicado en economía. En Rusia, el interés por los modelos borrosos apareció solo a fines de la década de 1990. Hoy se usa en gestión financiera, gestión de riesgos, formación de carteras de inversión. Vale la pena mencionar a los científicos que contribuyeron a últimos años una gran contribución al desarrollo de esta dirección científica en Rusia es A.O. Nedosekin, A. Ovsyanko, O.B. Maksimov y otros.

En la actualidad, el gerente debe ser capaz de tecnologías modernas adopción de SD. La ciencia moderna en el campo de la adopción de SD se ha elevado a un nivel cualitativamente nuevo nivel, en base a ella, tecnologías de gestión eficaz, sistemas informáticos de apoyo a la decisión, sistemas expertos, sistemas automatizados evaluación de expertos, diseñada para realizar, en preparación para la toma de decisiones, cantidades significativas de cálculos económicos, matemáticos, lógicos y de otro tipo, y que permite resolver tareas de gestión complejas típicas de organizaciones modernas. Un papel importante fue desempeñado por un fuerte aumento en la cantidad de información que debe tenerse en cuenta al desarrollar una decisión de gestión hoy en día, el surgimiento de la tecnología informática moderna con sus capacidades verdaderamente sorprendentes para operar y procesar grandes conjuntos de datos tanto cuantitativos como cualitativos. información.

2.4. Teoría de la decisión

2.4.2. Conceptos básicos de la teoría de la decisión

La toma de decisiones en el proceso de gestión de sistemas socioeconómicos complejos está asociada a la necesidad de percibir y procesar una gran cantidad de información heterogénea. Oportunidades limitadas la percepción humana y el procesamiento de la información conducen a decisiones no óptimas. El fortalecimiento de las capacidades intelectuales de una persona se logra mediante el uso de enfoque científico, que presupone la presencia de la teoría de la decisión (DMT); un conjunto de recomendaciones prácticas derivadas de la teoría y la experiencia de su aplicación; uso complejo de todos los medios para la toma de decisiones: pensamiento lógico e intuición humana, métodos matemáticos y tecnología informática.

La actividad mental de una persona en el proceso de tomar decisiones gerenciales puede mejorarse mediante el uso racional de métodos formales (lógicos, matemáticos) y medios técnicos. Varios tipos de cálculos, búsqueda y procesamiento preliminar de información, reducción en el número de soluciones alternativas al evaluar sus preferencias en muchos indicadores pueden llevarse a cabo de manera efectiva utilizando métodos formales y medios técnicos. La correcta aplicación compleja de todos los medios aumenta significativamente la eficiencia del proceso de toma de decisiones. TPR da Consejo practico sobre la integración racional de todos los medios en varias etapas y en ciertos procedimientos del proceso de toma de decisiones.

La TPR prescribe las normas de conducta para el tomador de decisiones, las cuales debe seguir para no entrar en conflicto con sus propios juicios y preferencias. A medida que aumenta la complejidad de la tarea, disminuye la capacidad de una persona para procesar informalmente toda la información de acuerdo con sus propios juicios y preferencias. La importancia de TPR para el desarrollo y la adopción de SD eficaz está creciendo especialmente en condiciones modernas desarrollo de la sociedad y de las relaciones económicas, que se caracterizan por un aumento en la cantidad de información que el tomador de decisiones debe tener en cuenta y procesar, así como un aumento en el grado de incertidumbre del estado actual y las tendencias de desarrollo ambiente organizaciones

Teoría de la decisión(TPR) es una disciplina científica que estudia y desarrolla conceptos, principios, axiomas, modelos y métodos para el desarrollo y adopción de DS con el fin de mejorar el proceso de toma de decisiones.

Problema de decisión tiene como objetivo determinar el mejor (óptimo) curso de acción para lograr los objetivos. Bajo meta se refiere a la representación ideal de un estado deseado o resultado de una actividad. Si el estado real no corresponde al deseado, entonces problema. El desarrollo de un plan de acciones dirigidas (dirigidas a lograr la meta) para eliminar el problema es esencia del problema de decisión. El problema está siempre asociado a ciertas condiciones en las que existe la organización o su elemento, y que generalmente se denominan situación. La combinación de problemas y situaciones. situación problema. La identificación y descripción de la situación del problema proporciona la información inicial para establecer el problema de RP.

El objeto de toda decisión es tomador de decisiones (LPR). El concepto de tomador de decisiones es colectivo. puede ser una persona individual tomador de decisiones o un grupo de personas que elaboran una decisión colectiva, - tomador de decisiones del grupo. Para ayudar a los tomadores de decisiones en la recopilación y el análisis de información y la toma de decisiones, expertos- solucionadores de problemas. El concepto de experto en TPR se interpreta en un sentido amplio e incluye empleados del aparato administrativo que preparan la decisión, científicos y profesionales.

En el proceso de toma de decisiones, alternativa (mutuamente excluyentes) soluciones y se evalúa su preferencia. Alternativa – una de las posibles soluciones mutuamente excluyentes. Conjunto alternativo – un conjunto de varias posibilidades mutuamente excluyentes, métodos de acción. Método de acción – un conjunto de acciones que conducen a posibles diferentes resultados(Consecuencias).

Preferencia – se trata de una evaluación integral de la calidad de las soluciones basada en el análisis objetivo (conocimiento, experiencia, cálculos y experimentos) y la comprensión subjetiva utilidad(valor, grado de conveniencia), eficacia de las decisiones. Tomar una decisión mejor solución el tomador de decisiones individual determina criterio de selección, es decir, el estándar por el cual evaluar alternativas elección . Elección – seleccionar un elemento de un conjunto. Los tomadores de decisiones grupales toman decisiones basadas en principio de armonización.

El resultado final de la tarea de decisión es solución, que es un mandato para actuar. Desde un punto de vista sustantivo, una solución puede ser un curso de acción, un plan de trabajo, una opción de proyecto, etc. La solución se llama admisible, si satisface las restricciones: de recursos, legales, morales y éticas. Una solución factible se llama óptimo (mejor) si proporciona un extremo (máximo o mínimo) del criterio de selección para un tomador de decisiones individual o satisface el principio de coincidencia para un tomador de decisiones grupal.

La característica generalizada de una solución es su eficiencia. Esta característica incluye el efecto de la decisión, que determina el grado de consecución de los objetivos, referido a los costes de consecución de los mismos. La decisión, cuanto más eficaz, mayor es el grado de consecución de los objetivos y menor el coste de su aplicación.

La toma de decisiones tiene lugar en el tiempo, por lo que se introduce el concepto proceso de toma de decisiones. Este proceso consta de una secuencia de pasos y procedimientos y tiene como objetivo eliminar la situación del problema.

El TPR se basa en el supuesto de que la elección de alternativas debe determinado por dos factores:

1) representaciones del tomador de decisiones, sobre probabilidades varios posibles resultados (consecuencias) que pueden ocurrir al elegir una u otra opción de solución;

2) preferencias dado a los diferentes resultados posibles.

probabilidades subjetivas

El tomador de decisiones puede asignar a cada evento posible, resultado X, el número Р(X) del intervalo , al que nos referiremos como probabilidad subjetiva . Probabilidad subjetiva refleja grado de certidumbre El que toma la decisión es que ocurrirá el evento B, y se basa en preparación tomador de decisiones dado para actuar de acuerdo con esta confianza. El tomador de decisiones puede formar sus probabilidades subjetivas para posibles eventos en base a numerosas consideraciones. Esto incluye conocimiento sobre fenómenos físicos, datos empíricos, resultados de modelado de la relación de varios factores y juicios de expertos.

Probabilidad subjetiva basada en fenómenos físicos. En algunas situaciones, se puede suponer que todos los resultados posibles de algún experimento (evento aleatorio) tienen la misma probabilidad de aparecer como resultado del experimento. Esto significa que si hay K resultados posibles, entonces la probabilidad subjetiva de cada uno de ellos es 1/K. Con base en esta suposición, generalmente se asigna una probabilidad de 1/2 de obtener un escudo de armas en una moneda normal y una probabilidad de 1/6 de obtener un seis en un dado. Las probabilidades que se pueden probar mediante experimentos exhaustivos a menudo se denominan probabilidades objetivas. La mayoría de la gente está de acuerdo con estas probabilidades. Si algún tomador de decisiones las acepta como una guía para la acción, entonces las probabilidades objetivas, por definición, también son probabilidades subjetivas.

Probabilidad subjetiva basada en los datos disponibles. Si hay datos sobre la posibilidad de que ocurran eventos que son de interés para el tomador de decisiones, entonces pueden usarse para formar juicios sobre las probabilidades de los eventos. DejarX1,…, Xk- un conjunto completo de eventos mutuamente excluyentes. Si en cada uno de los K ensayos se observara uno de los siguientes eventos: oX1, oX2, …, oXk, además, el eventoxm observadokilómetrosveces, entonces la probabilidadxmse toma igual a la frecuencia del evento, es decir Ametro/A. Por ejemplo, si entre los últimos 10.000 contratos de seguro contra incendios de propiedad en 100 casos fue necesario pagar una compensación de seguro, entonces subjetivamente se puede suponer que la probabilidad de pérdida de propiedad en un incendio es 0,01.

Probabilidad subjetiva basada en resultados de simulación. Las probabilidades de eventos estocásticos a menudo son imposibles de obtener en base a datos estadísticos debido a su ausencia o falta. La teoría de la investigación operativa recomienda en este caso construir un modelo analítico o de simulación del fenómeno, con ayuda del cual sea posible obtener estimaciones de la probabilidad de un evento estocástico. En los modelos analíticos, los métodos de la teoría de la probabilidad se utilizan para estimar la probabilidad de un evento estocástico, y en el modelado de simulación – método de pruebas estadísticas (método Monte Carlo). La esencia del método. Monte Carlo consiste en utilizar una muestra de números aleatorios (generados programa de computadora) para obtener las estimaciones requeridas.

Clasificación de utilidad

El TPR asume que hay una sola medida de efectividad, contra lo cual es necesario evaluar las preferencias del tomador de decisiones. La medida - función de conjunto numérico normalizado. Necesitamos evaluar la utilidad.de cada resultado posible... Con un gran número de resultados posibles, es necesario evaluar la función de utilidad. Existen procedimientos especiales para identificar la función de utilidad del decisor, pero se complementan con el arte del investigador, su capacidad para establecer contacto con el decisor. Para evaluar la función de utilidad, el investigador debe demostrar la importancia de tales evaluaciones al DM, obtener su apoyo y hacer conveniente el procedimiento de evaluación.

La figura 2.13 muestra gráficos de ocho funciones de preferencia típicas. En cada gráfico, el parámetro y medido objetivamente se traza a lo largo del eje horizontal. Tal parámetro puede ser, por ejemplo, una ganancia para y > 0 o una pérdida para y< 0, выраженные в денежной оценке. По вертикальной оси на всех графиках дано значение функции предпочтения f (у), характеризующей субъективное понимание ЛПР ценности (полезности) значений объективно измеряемого параметра. При f(y)>0 hay utilidad, y para f(y)<0 – неполезность оценки значений объективного параметра у.

La función de preferencia que se muestra en la figura 2.13a caracteriza al tomador de decisiones "objetivo", que cree que la utilidad es proporcional al valor del parámetro f(y) = y. Cabe señalar que el tomador de decisiones "objetivo" es una abstracción, ya que los tomadores de decisiones reales no tienen tal función de preferencia, y se utiliza para comprender mejor la esencia de otras funciones de preferencia.

La función de preferencia en la figura 2.13.6 describe la psicología del pensamiento de un tomador de decisiones de "juego"; con un aumento en el valor de la ganancia objetiva, le atribuye un valor mucho mayor, es decir, exagera los beneficios. Con valores negativos del parámetro (pérdida), este decisor disminuye la inutilidad.

En la fig. 2.13, en la que se presenta la función de preferencia del decisor "cauteloso". Este tomador de decisiones presta especial atención a la prevención de grandes pérdidas y subestima la utilidad de ganar.

La figura 2.13d muestra un gráfico de la función de preferencia que describe el comportamiento de un tomador de decisiones que tiende a exagerar la utilidad para grandes ganancias y la inutilidad para grandes pérdidas.

La figura 2.13e muestra la función de preferencia del tomador de decisiones, cuya actitud es cautelosa tanto ante las grandes ganancias como ante las grandes pérdidas.

En la figura 2.13, e la función de preferencia describe al tomador de decisiones "normal". Con pequeñas ganancias y pérdidas, este tomador de decisiones se comporta como uno objetivo; con valores absolutos ligeramente mayores del parámetro se manifiesta juego moderado y cautela, y con valores muy grandes del parámetro se manifiesta cautela ante la ganancia e indiferencia ante la pérdida.

En la figura 2.13, g se da una función de preferencia discontinua. Desde un punto de vista psicológico, esta función caracteriza a un tomador de decisiones “ganador”, que además de tomar en cuenta ganancias y pérdidas objetivamente, también agrega una “prima” constante: positiva por ganar y negativa por perder.

En la figura 2.13, h se da una función de preferencia, que considera útil solo una ganancia no menor a un cierto valor (punto a en el gráfico), y luego su utilidad es constante.

Las funciones de preferencia típicas consideradas caracterizan las características de la psicología del pensamiento del tomador de decisiones. Estas características deben tenerse en cuenta al ubicar al personal, establecer relaciones con las personas en el proceso de actividades conjuntas y pronosticar las posibles decisiones de los gerentes en diversas situaciones problemáticas.

Por ejemplo, si una persona tiene una función de preferencia "cautelosa", entonces es inadecuado utilizarla en un área de actividad que requiere riesgo. Una persona con una función de preferencia de “juego” es adecuada para tal actividad, ya que con el riesgo puede obtener una recompensa mucho mayor que con una acción cautelosa.

Figura 2.13. Tipos de funciones de preferencia

2.4.4 Clasificación de las tareas de toma de decisiones

En la literatura científica se han propuesto varias clasificaciones de problemas de toma de decisiones basadas en varios sistemas de características. Las características de clasificación más comunes y esenciales que se encuentran en la mayoría de los trabajos son:

Ø el grado de certeza de la información;

Ø uso del experimento para obtener información;

Ø número de tomadores de decisiones;

Ø Trascendencia y duración de las decisiones.

La certeza de la información se caracteriza por la integridad y confiabilidad de los datos necesarios para la toma de decisiones. por signo certeza de la información Las tareas de toma de decisiones se clasifican en tres grupos:

1) tareas en condiciones de certeza (tareas deterministas);

2) tareas en condiciones de certeza probabilística;

3) tareas en condiciones de incertidumbre.

Toma de decisiones bajo certeza se lleva a cabo en presencia de información completa y confiable sobre la situación del problema, objetivos, limitaciones y consecuencias de las decisiones. Otra definición tareas deterministas- problemas de elección de la mejor solución en situaciones en las que cada opción conduce a un único resultado.

Para esta clase de problemas, no hay necesidad de extender la definición de la situación problema por situaciones hipotéticas. Las metas y restricciones se definen formalmente como funciones objetivas y desigualdades (igualdades). La función de preferencia en el caso de una meta coincide con la función objetivo, y en el caso de múltiples metas con alguna dependencia funcional de las funciones objetivo. El criterio de selección está determinado por el mínimo o máximo de la función objetivo. La presencia de la información anterior hace posible construir un modelo matemático formal del problema de toma de decisiones y encontrar algorítmicamente la solución óptima.

En la actualidad se han formulado problemas estándar, principalmente de carácter productivo y económico, para los cuales se han desarrollado algoritmos de toma de decisiones óptimas basados ​​en métodos de programación matemática. Dichas tareas incluyen, por ejemplo, tareas de asignación de recursos, asignación de trabajo, gestión de inventario, tareas de transporte, etc. papel humano en la resolución de problemas de esta clase se reduce a reducir la situación real a un típico problema de programación matemática y afirmar la solución formalmente óptima resultante.

probabilístico Tareas ( toma de decisiones en condiciones de certeza probabilística ) – en situaciones en las que, como resultado de cada acción, se pueden obtener resultados diferentes, cuyas probabilidades de consecución se conocen o pueden estimarse. La toma de decisiones en condiciones de certeza probabilística se basa en la teoría de las decisiones estadísticas. En esta teoría, la incompletitud y la falta de fiabilidad de la información en problemas reales se tienen en cuenta al considerar eventos y procesos aleatorios. La descripción de los patrones de comportamiento de objetos aleatorios se realiza con la ayuda de características probabilísticas. Las propias características probabilísticas ya no son aleatorias, por lo que es posible realizar operaciones con ellas para encontrar la solución óptima de la misma forma que con las características deterministas. La incompletitud y la falta de fiabilidad de la información se reflejan en las características probabilísticas. El criterio general para encontrar la solución óptima en la teoría de las decisiones estadísticas es el riesgo promedio, por lo tanto, en la literatura, los problemas de esta clase a menudo se denominan problemas de toma de decisiones bajo riesgo.

papel humano en la resolución de problemas por métodos de la teoría de las decisiones estadísticas es formular el problema, es decir reducción de un problema real a un problema matemático típico, aprobación de la solución óptima resultante y también (en ausencia de datos estadísticos) en la determinación de las probabilidades subjetivas de los eventos. Las probabilidades subjetivas son la opinión de una persona sobre la confiabilidad de los eventos aleatorios. La obtención de la solución óptima en problemas de esta clase se lleva a cabo formalmente sin participación humana.

Los modelos matemáticos considerados en problemas de toma de decisiones en condiciones de certeza y certeza probabilística describen las situaciones más simples que son típicas para el funcionamiento de los sistemas técnicos y económicos. Por lo tanto, los problemas de esta clase son ampliamente utilizados para la síntesis de control en sistemas automáticos y son de uso limitado para decisiones gerenciales en el campo socioeconómico.

Problemas de toma de decisiones bajo incertidumbre directamente relacionado con las decisiones de gestión. Surgen en situaciones en las que se desconocen las probabilidades de implementar las opciones de acciones de entre las consideradas (incertidumbre parcial) o se desconoce en general el conjunto de posibles opciones de acciones.

Estas tareas se caracterizan por una gran incompletitud y falta de fiabilidad de la información, la diversidad y complejidad de la influencia de los factores sociales, económicos, políticos y técnicos. Estas circunstancias no permiten, al menos en la actualidad, construir modelos matemáticos adecuados para la resolución de problemas para determinar la solución óptima. Entonces Rol principal en busca de una solución óptima o aceptable, una persona realiza. Los métodos formales y los medios técnicos son utilizados por una persona en el proceso de tomar decisiones como auxiliar instrumentos.

El problema de la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre es más general e incluye, como caso especial, la toma de decisiones en condiciones de certeza y certeza probabilística. La adopción de decisiones gerenciales en los sistemas organizacionales corresponde a las condiciones de incertidumbre.

por signo utilizando el experimento para obtenerinformación Las tareas de toma de decisiones se clasifican en dos grupos:

1) tareas de toma de decisiones según datos a priori;

2) tareas de toma de decisiones según datos a posteriori.

La toma de decisiones sobre datos a priori es característica de las condiciones de certeza y en parte de las condiciones de certeza probabilística, ya que el concepto de "datos a priori" significa que sólo se utiliza información conocida. En condiciones de incertidumbre, la información a priori es muy pequeña, por lo que es necesario obtener nueva información mediante la realización de un conjunto de actividades denominadas experimento. Los resultados experimentales proporcionan información a posteriori.

Se utilizan dos estrategias de control para controlar la realización del experimento.

En uno de ellos se planifican y realizan una serie de experimentos que aportan la información necesaria, en base a los cuales se toma una decisión.

En el otro, los experimentos se realizan secuencialmente, y después de cada experimento, es necesario tomar una decisión de procedimiento sobre la continuación o terminación de los experimentos.

Si el experimento está asociado con factores aleatorios, entonces una estrategia consistente para administrar el experimento es más racional, ya que permite, con un grado fijo de certeza de la información, reducir la serie de experimentos en promedio. La planificación y gestión de un experimento son esenciales para optimizar la tecnología de resolución de problemas en condiciones de incertidumbre.

por signo número de tomadores de decisiones, las tareas se dividen en individuales y grupales (colectivas). Individual las decisiones son tomadas por una sola persona, y grupoUds- un cuerpo colectivo.

por signo número de objetivos Distinguir entre tareas de toma de decisiones de propósito único y de propósitos múltiples. Las decisiones de gestión reales, por regla general, tienen múltiples propósitos. En estas tareas surge el problema de coordinar objetivos en conflicto al momento de elegir soluciones. Si las metas se describen formalmente, en forma de funciones objetivas, entonces las tareas de propósito único se denominan criterio único y polivalente - multicriterio tareas de toma de decisiones.

por signo el contenido de la tarea de toma de decisiones clasificados según el campo de actividad. Hay tareas económicas, políticas, ideológicas, técnicas, militares y de otro tipo.

por signo comportamiento Distinguir entre soluciones a largo, mediano y corto plazo. a largo plazo Las decisiones están dirigidas a lograr objetivos generales a largo plazo. Tales decisiones, por ejemplo, incluyen programas nacionales a largo plazo en los campos de actividad económico, científico, técnico, social y otros. A término medio las decisiones incluyen, por ejemplo, planes para el desarrollo económico y social de las organizaciones o la economía nacional dentro de 3-5 años. Término corto las soluciones están dirigidas a eliminar los problemas actuales.

La clasificación de los problemas de toma de decisiones de acuerdo con las características enumeradas conduce a varias combinaciones de tipos de problemas. Por ejemplo, alguna tarea específica puede clasificarse como tarea de decisión en condiciones de incertidumbre, según datos a priori, como grupal y polivalente. También son posibles otras combinaciones. El tipo de problema de toma de decisiones determina la elección del método y la tecnología para desarrollar soluciones.

2.4.4. Conceptos y principios de TPR

Concepto (del lat. concepto - comprensión) es un sistema generalizado de puntos de vista sobre el objeto o fenómeno en consideración, una idea de cómo abordar la percepción y el estudio de este objeto (por ejemplo, el concepto del universo, el concepto de desarrollo evolutivo).

Principio (del lat. principio - la idea fundamental) es aquello por lo que necesariamente debe guiarse un sujeto activo en sus actividades teóricas (cognitivas, metodológicas, investigativas, didácticas, etc.) o prácticas.

La relación de conceptos y principios con los que opera la metodología TPR está convenientemente representada por una cierta estructura jerárquica que muestra su relación horizontal y verticalmente (Tabla 2.2).

Estructura de conceptos y principios de TPR

concepto de sistema refleja ideas sobre la unidad del mundo, sobre la conexión universal y el condicionamiento mutuo de los procesos y fenómenos del mundo material. De acuerdo con este concepto, al tomar una decisión, uno debe recordar y comprender constantemente que nunca hacemos una sola cosa. En otras palabras, esforzándonos por lograr el objetivo, ponemos en acción recursos activos: ideas, personas, máquinas, dinero, materias primas y materiales; consciente o involuntariamente crear y romper lazos entre una amplia variedad de objetos (materiales e ideales, naturales y artificiales); cambiamos conceptos e ideas y como resultado generamos (a veces sin darnos cuenta) no solo el efecto beneficioso deseado, sino también muchos efectos secundarios inesperados. Metodológicamente principio de propósito se deriva directamente del concepto del sistema, por lo que es el primer principio por el que el tomador de decisiones debe guiarse al desarrollar una solución. Esto se sabe desde hace mucho tiempo. Por ejemplo, los antiguos griegos decían que para un barco que no sabe hacia dónde navegar, no hay viento favorable, y el famoso teórico de la organización científica del trabajo F.N. Taylor a principios del siglo XX. indicó directamente cómo debe organizarse el proceso de gestión de una empresa económica: “¡Entiende bien lo que quieres! Y luego, solo asegúrese de que se haga de la mejor manera y de la manera más económica".

esencia conceptos de decisiones racionales (del lat. proporción - razón) consiste en el hecho de que el argumento decisivo para tomar una decisión, es decir, con una elección consciente de la mejor opción entre otras, sirve un sistema de evidencia lógicamente consistente, completo y, lo mejor de todo, cuantitativamente confirmado. Como consecuencia lógica de entender la razonabilidad, se concluye que nunca se debe aceptar, pero nunca se debe rechazar una opción de solución si es la única en la elección. Es imperativo buscar otras opciones, desarrollar otras alternativas para resolver el problema, con el fin de elegir la solución más preferible al problema en base a su comparación racional. Tal idea racional, que debe guiar el desarrollo de las decisiones, se llama el principio de múltiples alternativas.

esencia concepto de "mejor solución" puede formularse de la siguiente manera: elegir la alternativa que sea mejor que cualquiera de las consideradas. Notamos de inmediato que el conocido concepto de optimización en matemáticas e investigación operativa no es más que una expresión formal del concepto de la mejor solución, es decir, para el caso en que se utiliza un único indicador escalar como criterio de preferencia.

Por supuesto, para comparar alternativas de acuerdo con la regla "mejor-peor", "más preferido - menos preferido", debe usar una medida, es decir una consecuencia racional del concepto de la mejor solución es Principio de medición. Corresponde a otro postulado importante de la gestión, que dice: "¡Medido, hecho!". En el proceso de medición, una persona penetra más profundamente en la esencia de las cosas, comprende mejor las conexiones entre los objetos, más precisamente, puede imaginar cómo se puede influir en estos objetos o conexiones para cambiarlos o cambiar sus propiedades en la dirección deseada.

2.4.7. Características de las decisiones de gestión.

1. naturaleza polivalente. En la mayoría de las tareas complejas, debe esforzarse para lograr varios objetivos. Estos objetivos son casi siempre contradictorios, es decir, el progreso hacia el logro de algún objetivo suele ir acompañado de peores resultados para otros. Por lo tanto, el tomador de decisiones se enfrenta inevitablemente a la necesidad de elegir entre objetivos en conflicto.

2. El impacto del factor tiempo.Todas las consecuencias importantes de la solución de un problema no aparecen inmediatamente, y es imposible señalar un momento específico en el tiempo en que se puede observar una u otra consecuencia. Por ejemplo, en la producción de un nuevo producto, a veces es necesario arriesgar cantidades significativas durante muchos años.

3. Conceptos no formalizables.Elementos desconocidos de la tarea: situaciones, objetivos, restricciones, decisiones, preferencias: son principalmente de naturaleza significativa y están determinados solo parcialmente por características cuantitativas. Conceptos como prestigio, moral, reconocimiento de marca, percepción del consumidor, etc. son algunos ejemplos de conceptos no formalizables muy importantes que complican mucho la tarea.

4. procedimientos informales. La definición de elementos desconocidos del problema y, en última instancia, la búsqueda de la mejor solución no se puede formalizar, ya que no existen métodos y algoritmos que permitan, por ejemplo, formular metas, criterios y soluciones.

5. Incertidumbre(la imposibilidad de una inequívoca descripción del objeto en todas sus características). Por regla general, en el momento de tomar una decisión, no se conocen con exactitud las consecuencias futuras de cada una de las alternativas de actuación. El número de elementos desconocidos del problema es significativamente mayor que el número de elementos conocidos.

6. Medidas subjetivas. Los elementos de la tarea se describen por características, algunas de las cuales pueden medirse objetivamente, mientras que la otra parte solo es posible una medición subjetiva (por ejemplo, prioridades de objetivos, preferencias de criterios y soluciones, etc.).

7. Participación de expertos. Los expertos juegan un papel de apoyo, realizando un trabajo informativo y analítico para reducir la incertidumbre de la información. Ellos son responsables de sus recomendaciones.

8. Posibilidades de obtener información. Obtener la información necesaria para tomar decisiones puede llevar mucho tiempo y ser costoso, y puede no ser del todo confiable.

9. La importancia de la intuición. En muchos casos, es necesario resolver el problema de la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre debido a una descripción incompleta de la situación del problema y la imposibilidad de una evaluación suficientemente precisa de otros elementos de la decisión, las consecuencias esperadas de la decisión tomada. En estos casos, además del pensamiento lógico, es importante la intuición del decisor.

10.Aspectos dinámicos del proceso de toma de decisiones. Después de que se ha elaborado una determinada decisión (se ha elegido una alternativa), puede resultar que la tarea no se haya agotado hasta el final y será necesario tomar otra decisión en unos años. La decisión de hoy puede "cerrar la puerta" a algunas acciones posibles y "abrirla de par en par" a otras. Es importante reconocer de antemano estos aspectos dinámicos del problema.

11. Impacto de las decisiones en los grupos. Una alternativa determinada puede afectar a un gran número de grupos diferentes, como los propietarios de la organización, los trabajadores, los clientes, los proveedores, la comunidad local, etc.

12.Toma de decisiones colectiva. A menudo, la responsabilidad de elegir una alternativa no recae en un individuo, sino en todo un grupo. De hecho, para un determinado conjunto de tareas, es imposible delinear claramente las funciones y responsabilidades del tomador de decisiones para una determinada gama de cuestiones.

13.Comparación de alternativas. La medición de la calidad de las decisiones se lleva a cabo sobre la base de la formación de opciones alternativas y su evaluación comparativa.

14.Falta de una única solución óptima.. En condiciones de incertidumbre, puede que no haya una única solución óptima. Para los tomadores de decisiones con diferentes preferencias, las soluciones serán diferentes.

15.Factor humano. Las decisiones tomadas pueden afectar directamente los intereses de los tomadores de decisiones y analistas de sistemas. Por lo tanto, sus intereses, motivos de comportamiento influyen en la elección de la solución.

16.Reducción de la incertidumbre en el problema de toma de decisiones, se realiza en etapas sucesivas: estructuración, caracterización (formación de un conjunto de características), optimización.

La descripción de las preferencias del tomador de decisiones en forma de una función de preferencia refleja no solo las características objetivas y racionales de la decisión, sino también la psicología del pensamiento del tomador de decisiones, su comprensión de la utilidad de las decisiones. Dado que la función de preferencia se utiliza para seleccionar una decisión, la decisión tomada siempre contendrá un elemento de subjetividad..

Los expertos en el proceso de toma de decisiones aclaran la situación problema, generan situaciones hipotéticas, forman metas y restricciones, ofrecen soluciones y evalúan sus consecuencias en función de sus preferencias. Involucrar a expertos en la formación y selección de decisiones es el uso del conocimiento y la experiencia colectivos, lo que permite un desarrollo más profundo de las decisiones y, por lo tanto, reduce la probabilidad de tomar decisiones subóptimas.

La base para medir la calidad de las decisiones en términos del grado de consecución de los objetivos establecidos es una evaluación comparativa de la preferencia de las decisiones. La evaluación comparativa de soluciones es la única forma de medir la preferencia en ausencia de estándares establecidos, como, por ejemplo, estándares para medir longitud, masa, temperatura, etc. La ausencia de soluciones no da pie para plantear la cuestión de elegir el mejor solución. La preferencia de decisión es medida por expertos y tomadores de decisiones. Las evaluaciones de expertos deben mostrarse en números utilizando escalas cualitativas y cuantitativas. La presentación de los resultados del examen en forma numérica permite el procesamiento formal en una computadora para obtener nueva información que no está contenida explícitamente en los juicios de expertos. Para evaluar las decisiones, es necesario formular un sistema de indicadores que caractericen la calidad de estas decisiones y determinen claramente el grado de consecución de las metas formuladas y el costo de los recursos.

En condiciones de información incompleta, así como las peculiaridades de la psicología del pensamiento, el tomador de decisiones puede no tener una única solución óptima. La falta de fiabilidad de la información aumenta la influencia de los factores subjetivos en la toma de decisiones.

Un rasgo característico de la toma de decisiones es la presencia de un proceso consistente de reducción de la incertidumbre de la información. La estructuración es la selección de los elementos principales de la tarea y el establecimiento de relaciones entre ellos. Caracterización – determinación de un sistema de características (parámetros, indicadores, funciones) que describen cuantitativamente la estructura de la tarea. Determinar las probabilidades de situaciones, prioridades de metas, preferencias de decisiones es un ejemplo de caracterización en un problema de toma de decisiones. La realización de la caracterización conduce a una descripción más completa y precisa del problema que se está resolviendo en comparación con la fase de estructuración y proporciona datos iniciales para la última fase, la optimización, en la que toda la información disponible se convierte en la forma final, la solución. El uso práctico de la secuencia de fases de reducción de la incertidumbre en el problema de toma de decisiones aumenta la eficiencia de la actividad mental del decisor.

Algoritmos evolutivos se utilizan en tareas de control, por ejemplo, en el problema de planificación de rutas para un robot móvil. El objetivo de cualquier sistema de navegación es llegar al destino con el uso racional de los recursos, sin colisiones con otros objetos. A menudo, la ruta del robot se planifica fuera de línea con anticipación (la información necesaria se ingresa con anticipación, los datos y el conocimiento no cambian en la sesión de resolución del problema, el tiempo de reacción es largo). Los algoritmos evolutivos le permiten combinar la planificación fuera de línea y la planificación en tiempo real (planificación en línea). La planificación fuera de línea busca una ruta que se acerque a la óptima, mientras que la planificación en línea tiene en cuenta posibles colisiones debido a la detección de objetos desconocidos y reemplaza parte del plan original con una ruta diferente. Los algoritmos evolutivos se aplican a la construcción de rutas aéreas libres de conflictos y para resolver conflictos aéreos.

La demostración automática de teoremas se utiliza en el control de objetos en movimiento para construir sistemas completamente autónomos. Un ejemplo es el sistema de control del robot integral móvil STRIPS, un vehículo autopropulsado que se mueve según comandos generados en el dispositivo de control. Una tarea típica resuelta por STRIPS es la tarea de mover una pieza desde un punto determinado en el espacio de trabajo utilizando una pinza de robot hasta un contenedor.

Un sistema inteligente basado en reglas difusas guía un carguero entre las islas sin intervención humana. Una empresa portuguesa en la industria de la pulpa y el papel ha implementado el control de autoclave fuzzy. Se utilizaron 25 reglas difusas para escribir la estrategia de control, lo que redujo significativamente la variación en la calidad del producto y el consumo de energía y materia prima. Se describen ejemplos de control difuso de la producción de productos en la operación tecnológica "metalización" de resistencias de precisión y modelos de control de un brazo robótico en el sistema "ojo-mano".

Las reglas difusas se han utilizado con éxito en el diseño de un avión con alas de alta tecnología con aerodinámica mejorada. En 1990, los fabricantes japoneses vendieron equipos de control difuso para el hogar por valor de varios miles de millones de dólares estadounidenses.

Lección 5. Conceptos básicos y definiciones de la teoría de la decisión

Bajo Toma de decisiones se refiere al proceso de la actividad humana encaminada a elegir el mejor curso de acción. Los modelos que describen el comportamiento humano se utilizan ampliamente en la investigación de operaciones. Bajo la investigación de operaciones comprender la aplicación de métodos matemáticos y cuantitativos para justificar decisiones en todas las áreas de la actividad humana con propósito.

Bajo la operación entenderemos el sistema de acciones, unidas por un solo plan y dirigidas a lograr un objetivo específico. Una operación es siempre un evento gestionado. Depende de nosotros elegir algunos parámetros que caracterizan la forma en que se organiza. Cualquier elección definida de parámetros que dependa de nosotros se denominará solución. La propia toma de decisiones va más allá del ámbito de la investigación operativa y pertenece a la competencia de la persona responsable (o grupo de personas), a quienes se les otorga el derecho de elección final.

5.1. Roles de las personas en la toma de decisiones

Las personas pueden desempeñar diferentes roles en el proceso de toma de decisiones. Llamaremos a la persona que realmente hace la elección del mejor curso de acción, tomador de decisiones(LPR). Otro papel que una persona puede desempeñar en el proceso de toma de decisiones es el de líder o miembro de un grupo activo: un grupo

personas que tienen intereses comunes y que tratan de influir en el proceso de selección y su resultado.

En el proceso de toma de decisiones, una persona puede actuar como experto, es decir, un profesional en un campo en particular a quien se le solicita evaluaciones o recomendaciones. En la preparación de decisiones complejas a veces interviene consultor en toma de decisiones. Su función es organizar el proceso de toma de decisiones: ayudar al decisor en la correcta formulación del problema, identificar las posiciones de los grupos activos, organizar el trabajo con expertos.

Un lugar especial lo ocupa una persona (un grupo de personas) que posee métodos matemáticos y los utiliza para analizar la operación. Esta cara ( investigador de operaciones, investigador-analista) no toma decisiones por sí mismo, sino que solo ayuda en esto

5.2. Alternativas

Las opciones de acción se denominan alternativas. . Para formular un problema de toma de decisiones, es necesario tener al menos dos alternativas.

Las alternativas son independientes y dependientes. Independientes son aquellas alternativas, cualesquiera acciones con las cuales (retirada de consideración, selección como la mejor) no afectan la calidad de otras alternativas. Con alternativas dependientes, las estimaciones de algunas de ellas afectan la calidad de otras. Hay varios tipos de alternativas de dependencia. La más simple es la dependencia grupal: si se decide considerar al menos una alternativa del grupo, entonces se debe considerar a todo el grupo.

Usando el concepto de alternativa, muy a menudo el proceso de toma de decisiones se define como la elección razonable de la mejor alternativa de un conjunto de alternativas.

5.3. Criterios

Las opciones de solución se caracterizan por diferentes indicadores de su atractivo para los tomadores de decisiones. Estos indicadores se denominan criterios. Criterios para evaluar alternativas son indicadores de su atractivo para los participantes en el proceso de selección.

En la mayoría de las tareas, tiene bastantes criterios para evaluar opciones de solución. Estos criterios pueden ser independientes o dependientes.

Suponga que dos alternativas que se comparan tienen diferentes estimaciones para el primer grupo de criterios y lo mismo para el segundo grupo. En la teoría de la decisión, es habitual considerar los criterios como dependientes si las preferencias del tomador de decisiones al comparar alternativas cambian según las estimaciones del segundo grupo de criterios.

La complejidad de las tareas de toma de decisiones también se ve afectada por la cantidad de criterios. Con un pequeño número de criterios (dos - tres), la tarea de comparar alternativas es bastante simple, las cualidades se pueden comparar de acuerdo con los criterios. Con una gran cantidad de criterios, la tarea se vuelve más complicada debido a las dificultades de comparación.

El tipo específico de criterio que debe usarse en la evaluación numérica de la eficacia de una operación en particular depende de las características específicas de la operación en consideración, así como de la tarea del estudio.

Muchas operaciones se realizan en condiciones que contienen un elemento de azar. En estos casos, no sólo se elige como criterio de evaluación la característica del resultado de la operación, sino su valor medio (expectativa matemática). Por ejemplo, si la tarea es obtener el máximo beneficio, entonces se toma como criterio el beneficio medio. En otros casos, cuando la tarea es la implementación de un evento bien definido, se toma como criterio la probabilidad de este evento.

5.4. Principales etapas del proceso de toma de decisiones

El proceso de toma de decisiones consta de una secuencia de pasos, a saber:

Problema de identificación,

definición de objetivos y criterios para elegir una solución,

definición de soluciones (alternativas),

análisis y comparación de alternativas,

elegir la mejor alternativa

organización del mando.

Considere el contenido de algunos de estos pasos.

Formulación (identificación) del problema es la definición del problema

(fig. 5.1). Es necesario identificar el problema en sí, y no los síntomas de su manifestación.

Figura 5.1. Etapa de formulación del problema

Es muy importante definir claramente los objetivos de la elección de una solución y los criterios para su evaluación. Es deseable que los criterios de evaluación de las decisiones tomadas puedan ser cuantificados, aunque esto no siempre es posible. Consideremos como ejemplo el problema de elegir una ruta de gasoducto en el norte de Siberia. La tarea se caracterizó por un pequeño número de alternativas (dos - tres), una gran cantidad de criterios (seis - diez). Había que elegir una, la mejor alternativa. La lista de criterios incluía: el costo de construir el oleoducto; tiempo de construcción; confiabilidad de la tubería; probabilidad de accidentes; consecuencias de los accidentes; impacto en el medio ambiente; seguridad para la población, etc.

La solución exitosa del problema depende en gran medida de las alternativas desarrolladas. La comparación y el análisis de alternativas se lleva a cabo utilizando métodos matemáticos. Para aplicar métodos cuantitativos, se requiere construir un modelo matemático del fenómeno. Al construir un modelo, es necesario establecer relaciones cuantitativas entre las condiciones de la operación, los parámetros de la solución y el resultado de la operación - criterios o indicadores de efectividad.

Selección de modelos. Si el problema se formula correctamente, es posible seleccionar un modelo terminado. Si no hay un modelo listo para usar, se hace necesario crear dicho modelo (Fig. 5.2).

banco modelo

Arroz. 5.2. Selección de modelo

Existen modelos matemáticos que describen bien diversas situaciones que requieren la adopción de determinadas decisiones. Destacamos de ellos las siguientes tres clases: modelos deterministas, estocásticos y de juego.

Al desarrollar modelos deterministas, se parte de la premisa de que los principales factores que caracterizan la situación están determinados y son conocidos. Aquí se suelen plantear problemas de optimización de una determinada cantidad (por ejemplo, minimización de costes).

Los modelos estocásticos (probabilísticos, estadísticos) se utilizan en los casos en que algunos factores son inciertos, aleatorios.

Al tener en cuenta la presencia de oponentes o aliados con sus propios intereses, es necesario utilizar modelos de teoría de juegos.

Encontrar una solución(Figura 5.3.). Encontrar una solución requiere datos específicos, cuya recopilación y preparación, por regla general, requieren esfuerzos significativos. Si los datos ya están disponibles, a menudo es necesario transformarlos a la forma correspondiente al modelo elegido.

Capacitación

Arroz. 5.3. Encontrar una solución

Verificación de la solución. Se debe verificar la aceptabilidad de la solución resultante mediante las pruebas apropiadas. Una solución insatisfactoria significa que el modelo elegido no refleja con precisión la naturaleza del problema en estudio. En este caso, debe mejorarse o reemplazarse por un modelo más adecuado.

Organización del control. Si la solución encontrada resultó ser aceptable, entonces es necesario organizar el control sobre el uso correcto del modelo. La tarea principal de dicho control es asegurar el cumplimiento de las restricciones asumidas por el modelo, la calidad de los datos iniciales y la solución resultante.

5.5. Métodos matemáticos de la teoría de la decisión.

El uso de ciertos métodos matemáticos se debe a la naturaleza de las tareas que se resuelven. Hay tres tipos de problemas en la ciencia de la decisión: problemas bien estructurados, semiestructurados y no estructurados. Bien estructurado, o problemas cuantificados, son aquellos en los que las dependencias significativas se pueden expresar numéricamente. Débilmente estructurado, o problemas mixtos, son aquellos que contienen elementos tanto cualitativos como cuantitativos, predominando los aspectos cualitativos, poco conocidos e inciertos de los problemas. Los problemas típicos de investigación de operaciones están bien estructurados. En los problemas de toma de decisiones multicriterio, falta parte de la información necesaria para una solución completa y sin ambigüedades. Estos problemas son semiestructurados.

Hay problemas en los que solo se conoce una lista de los principales parámetros, pero no se pueden establecer relaciones cuantitativas entre ellos. En tales casos, la estructura, entendida como un conjunto de relaciones entre parámetros, no está definida y el problema se denomina desestructurado.

Para resolver problemas bien estructurados, se utilizan métodos de programación lineal y dinámica, métodos de juego para justificar decisiones, métodos de la teoría de decisiones estadísticas, métodos de estadística matemática y teoría de probabilidad, métodos de teoría de colas, métodos de modelado estadístico, etc. . Para resolver problemas semiestructurados y no estructurados, se utilizan diversos métodos de evaluación de alternativas multicriterio (métodos expertos, método de análisis de jerarquías, teoría de la utilidad, teoría del riesgo, etc.), métodos de inteligencia artificial para modelar el comportamiento de las personas al resolver determinados problemas. .

V. R. Stepánov

Tutoría Experimental

Cheboksary 2004

Revisores:

Fedorova L. P. , Doctor en Economía, Profesor, Instituto Cooperativo Cheboksary de la Universidad de Cooperativas de Consumo de Moscú.

Popova N.Ya., Candidata de Ciencias Físicas y Matemáticas, Profesora Asociada, Universidad Estatal de Chuvash. I. N. Ulyanova.

Stepanov V. R. Fundamentos de la teoría de la toma de decisiones. Tutoría experimental. -Cheboksary: ​​​​Clio, 200. -134 p.

© Stepanov V.R., 2004

PREFACIO

Cambio de plataforma económica en Rusia a principios de los 90. siglo 20 condujo a cambios significativos en la calidad de la gestión de los objetos de actividad económica. Los principios de las relaciones de mercado suplantaron gradualmente la organización planificada de interacción entre varias empresas. La competencia tiene un impacto significativo en los procesos económicos. La influencia del progreso científico y técnico y la naturaleza cada vez más distribuida de la producción requiere el desarrollo de métodos de gestión fundamentalmente nuevos basados ​​en la gestión por el resultado final, por su calidad Tradicional. los métodos de gestión soviética estaban mal orientados hacia las relaciones de mercado, lo que generalmente determinó la crisis en el desarrollo de la economía doméstica a comienzos del nuevo siglo. Los intentos fallidos de administrar los viejos métodos en las nuevas condiciones económicas llevaron a la búsqueda de nuevos enfoques en la gestión.

En este momento, la ciencia mundial ha acumulado una vasta experiencia en la resolución de problemas de toma de decisiones estratégicas en condiciones de mercado que cambian rápidamente, que se basan no solo en la intuición del líder, sino también en un cálculo científico estricto. Una de las señales importantes de que en Rusia los jefes de las organizaciones están comenzando a utilizar cada vez más los métodos científicos de gestión de la calidad es el crecimiento del número de empresas de consultoría. Uno de los fenómenos emblemáticos es la introducción de sistemas corporativos de gestión de la calidad informática y el uso de sistemas de ayuda a la toma de decisiones creados a partir de ellos.

Este libro de texto analiza el aparato conceptual de la teoría, los principales problemas que enfrenta la ciencia de la toma de decisiones en la actualidad, brinda una descripción general de las formas disponibles para resolverlos y brinda un análisis en perspectiva de las principales direcciones de desarrollo.

Esta publicación está dirigida a estudiantes de las especialidades económicas que cursan la disciplina “Fundamentos de la Teoría de la Toma de Decisiones”. También será útil para los profesores que pueden utilizar el material del libro para dar clases. Los profesionales de la gestión también pueden aprender mucho por sí mismos.

Al trabajar en el libro de texto, tanto obras clásicas de teoría como publicaciones periódicas especiales, se utilizaron fuentes de Internet. Esto permitió asegurar la alta relevancia del material presentado sobre la base de la teoría clásica. El autor trató deliberadamente de evitar una presentación excesivamente matemática del material, con el fin de transmitir al lector las ideas principales de ciertos métodos. Si necesita un estudio en profundidad del tema, se proporciona una lista de literatura adicional, donde estos temas se tratan con mayor profundidad.

Introducción asignatura "Fundamentos de la teoría de la toma de decisiones"

Una persona está dotada de conciencia, un ser es libre y está abocado a tomar decisiones, tratando de hacerlo todo de la mejor manera. En el sentido más general, la teoría de la toma de decisiones óptima es un conjunto de métodos matemáticos y numéricos enfocados en encontrar las mejores opciones entre una variedad de alternativas y evitar su enumeración completa. La necesidad pública de una teoría científica de la toma de decisiones surgió recién en el siglo XVIII. El comienzo de la ciencia debe considerarse el trabajo de Joseph Louis Lagrange, cuyo significado era el siguiente: cuánta tierra debe tomar una excavadora con una pala para que la productividad de su turno sea la mayor. Resultó que la afirmación "toma más, tira más" no es cierta.

La aparición del trabajo de 1944 de J. von Neumann y O. Morgenstern "Teoría de juegos y comportamiento económico" puede considerarse el nacimiento de la teoría de la toma de decisiones. Durante mucho tiempo, una rama de las matemáticas especialmente creada: la teoría de juegos fue sinónimo de teoría de decisiones. Hoy podemos decir que la teoría de juegos es parte de una teoría amplia que estudia los procesos de toma de decisiones óptimas, lo que proporciona un lenguaje formal para describir los procesos de toma de decisiones conscientes y con propósito que involucran a una o más personas en diversas condiciones.

Hay tres requisitos previos principales para la formación de la teoría de la decisión:

un aumento en el costo de un error. Cuanto más complejo, costoso y de mayor escala sea el evento planificado, menos decisiones "voluntarias" son aceptables en él, y más importantes se vuelven los métodos científicos, que permiten evaluar de antemano las consecuencias de cada decisión, excluyen opciones inaceptables en adelantar y recomendar los más exitosos;

acelerar la revolución científica y tecnológica de la ingeniería y la tecnología . El ciclo de vida de las tecnologías y los productos está disminuyendo tan rápidamente que la "experiencia" no tiene tiempo para acumularse y se requiere el uso de un aparato matemático más desarrollado en el diseño;

desarrollo de un entorno competitivo. Reducir el tiempo para tomar una decisión y aumentar la responsabilidad por sus resultados requiere el uso de métodos para una evaluación equilibrada de las opciones para el desarrollo de la situación y la elección de la opción más efectiva en las condiciones existentes.

V TPR ha pasado por 3 etapas en su desarrollo:

Primera etapa - descriptivo (descriptivo) enfoque para la toma de decisiones. La teoría tenía como objetivo analizar el proceso de elección de una decisión por parte de una persona. Como resultado de la investigación, resultó que la mayoría de las personas actúan de manera intuitiva, mostrando inconsistencia e inconsistencia en sus juicios. En esta etapa del desarrollo de la ciencia, se utilizaron principalmente métodos de investigación psicológica;

La segunda etapa es el enfoque normativo, que se expresó en una serie de intentos por definir un conjunto de posibles situaciones de gestión y crear un conjunto de escenarios que permitan resolver problemas de forma estándar. Debo decir que este enfoque es típico de los años 50-60. siglo 20 y está asociado con el rápido desarrollo de la cibernética. Casi todas las ciencias sociales han superado esta etapa. A pesar del fracaso total de este enfoque, dejó atrás una serie de métodos efectivos (en primer lugar, el análisis estratégico, que incluye modelos como FODA, Balanced ScoreCard, HOFER / SCHENDEL, Shell / DPM, etc.);

La tercera etapa es la etapa prescriptiva, diseñada para una persona con inteligencia normal. No garantiza una solución óptima, pero proporciona una solución consistente. Los enfoques científicos más comunes se han convertido en análisis de sistemas y métodos matemáticos de investigación de operaciones.

Como se mencionó anteriormente, una persona se esfuerza por resolver problemas toda su vida. El problema aquí se entiende como la contradicción entre el estado deseado y el estado real de cosas. El desarrollo tanto del individuo como de la organización ocurre a través de la resolución cíclica de problemas. La toma de decisiones, como una forma de superar los problemas, es peculiar solo a una persona, porque él es bienestar Social(a nivel biológico no hay toma de decisiones, hay reflejos condicionados e incondicionados). Desde el punto de vista de un individuo, las decisiones se pueden dividir en: personales y gerenciales. A pesar de la similitud del proceso de toma de decisiones en ambos casos, tienen diferencias significativas:

Objetivos . Al tomar decisiones de gestión, el sujeto de la gestión (ya sea un individuo o un grupo) toma una decisión basada no en sus propias necesidades, sino con el fin de resolver los problemas de la organización.

Consecuencias . La elección privada de un individuo afecta su propia vida y puede afectar a las pocas personas cercanas a él. En el caso de una decisión gerencial, el individuo elige el curso de acción no solo para sí mismo, sino también para la organización.

Stepanov V. R. Fundamentos de la teoría de la decisión

organización en su conjunto y sus empleados, y sus decisiones pueden afectar significativamente la vida de muchas personas. Si la organización es grande e influyente, las decisiones de sus líderes pueden afectar seriamente la situación socioeconómica de regiones enteras.

División del trabajo. Si en la vida privada una persona, al tomar una decisión, por regla general, la cumple por sí misma, entonces en una organización existe una cierta división del trabajo: algunos empleados (gerentes) están ocupados resolviendo problemas emergentes y tomando decisiones, mientras que otros (ejecutantes) ) están ocupados implementando decisiones ya tomadas.

Vamos a dar las principales definiciones de TPR.

Decisión de gestión es la elección de una alternativa. La necesidad de tomar decisiones se explica por la naturaleza consciente y propositiva de la actividad humana. La toma de decisiones no es un acto de una sola vez, sino el resultado de un proceso que tiene una determinada duración y estructura. La toma de decisiones en las organizaciones tiene una serie de diferencias con la elección de un individuo, ya que no es un proceso individual, sino grupal.

Alternativa: una de las opciones posibles Criterios: un indicador de calidad mediante el cual se realiza la evaluación.

Problema de decisión– selección de una o varias mejores alternativas de algún conjunto.

Tomador de decisiones (DM)- una persona que realmente hace la elección de la mejor opción.

Métodos de toma de decisiones gerenciales son formas especificas

mediante el cual se puede resolver el problema.

Cabe señalar que el concepto de control no es lo mismo que tomando una desición, porque el primero es un proceso cíclico, el segundo es un acto volitivo de una sola vez. Podemos decir que la toma de decisiones es un elemento de control.

Dependiendo de la escala del problema, se pueden tomar decisiones

táctico, táctico y operativo . Los métodos TPR son los más utilizados

se toman en el nivel estratégico, con menos frecuencia en el nivel táctico y muy raramente en los niveles operativos y de toma de decisiones personales.

Tipología de soluciones

Soluciones intuitivas. Una decisión puramente intuitiva es una elección hecha solo sobre la base de un sentimiento de que es correcta. El tomador de decisiones no sopesa conscientemente los pros y los contras de cada alternativa y ni siquiera necesita comprender la situación.

Decisiones basadas en el juicio. Una decisión de juicio es una elección basada en el conocimiento o la experiencia. Una persona usa el conocimiento de lo que ha sucedido antes en situaciones similares para predecir el resultado de elecciones alternativas en la situación actual. Basado en el sentido común, elige una alternativa que le ha dado éxito en el pasado.

Decisiones Racionales. La principal diferencia entre las decisiones racionales y las de juicio es que las primeras no dependen de la experiencia pasada. Una decisión racional se justifica a través de un proceso analítico objetivo.

Soluciones tecnológicas. La clase de soluciones tecnológicas incluye, en particular: la definición de la meta, el establecimiento de la preparación para la producción de trabajo, la distribución de recursos y el método de producción de trabajo, el establecimiento de tareas para departamentos.

Principales tipos de problemas de decisión.

Clasificación de las tareas de relaciones públicas según el grado de integridad y confiabilidad de la información:

en condiciones de certeza: esta clase incluye tareas para cuya solución se dispone de información suficiente y fiable. En este caso se utilizan métodos de soluciones óptimas (programación lineal);

en riesgo: cuando los resultados posibles son una función de distribución de probabilidad. Para resolver un problema por este método, uno debe tener datos estadísticos o involucrar a expertos;

en condiciones de incertidumbre: esta clase incluye tareas para las cuales la información es inexacta, incompleta o poco confiable. En este caso se utiliza el conocimiento de expertos, expresado cuantitativamente y denominado

preferencias

en conflicto. El análisis más complejo y poco desarrollado desde un punto de vista práctico. Por supuesto, en la práctica, esta y las situaciones anteriores son bastante comunes. En tales casos, están tratando de reducirlos a una de las dos primeras situaciones, o utilizan métodos no formalizados para tomar una decisión.

En el proceso de toma de decisiones, las personas pueden desempeñar diferentes roles.

ciones:

− dueño del problema. Una persona que, en opinión de los demás, debe resolverlo y es responsable de la decisión tomada;

− miembros activos del grupo. Personas que tienen intereses comunes y tratan de influir en el proceso de selección (lobby);

− un miembro del grupo. Una persona que tiene los mismos derechos en la toma de decisiones con otros miembros del grupo (jurado, comisión);

− experto. Un profesional en algún campo al que se le acerca para obtener calificaciones.

El lugar de la teoría de la decisión entre otras disciplinas académicas. metodológico

estadística matemática, investigación de operaciones, etc.)

Rango esperado de cambios

Esencia de la actividad de toma de decisiones:

Espacio de Oportunidades Futuras (Cono de Goles)

Escenario (plan)

Puntos de decisión

Situación actual del evento no programado

El mecanismo de formación de las funciones cerebrales superiores, como la conciencia, la creatividad y el pensamiento en general, es uno de los secretos fundamentales de la naturaleza, que durante mucho tiempo ha atraído la atención de especialistas en diversos campos del conocimiento. Ahora se cree ampliamente que nuestro cerebro funciona como una computadora central. A pesar de que tal punto de vista está bien argumentado, encuentra objeciones razonables relacionadas con la existencia de algunas propiedades importantes del pensamiento humano que no pueden explicarse satisfactoriamente dentro del marco del modelo del cerebro como un sistema informático. Estos incluyen la intuición, impulsos subconscientes que controlan el comportamiento, evaluaciones emocionales de fenómenos complejos y otras propiedades del cerebro aún más misteriosas.

Considere el proceso de toma de decisiones desde las posiciones más generales. Los psicólogos han establecido que la decisión no es el proceso inicial de la actividad creativa. Resulta que el acto de decisión es inmediatamente precedido por un proceso sutil y extenso del cerebro, que forma y predetermina la dirección de la decisión.

Es costumbre distinguir tres etapas del procesamiento de la información en la memoria: adquisición, almacenamiento y recuperación. Para realizar los procesos de información enumerados, el sistema de procesamiento de información humano tiene un conjunto de sensores (órganos de los sentidos) y un dispositivo decisivo, mediante el cual los psicólogos comprenden los procesos que ocurren en la memoria humana.

Ya en 1890, el filósofo y psicólogo estadounidense W. James distinguió dos tipos de memoria, a corto plazo (primaria) y a largo plazo (secundaria), asumiendo la acción de dos mecanismos diferentes (el modelo de memoria moderno propuesto por R. Atkinson y R. Shifrin incluye tres tipos de memoria: sensorial, a corto plazo ya largo plazo). La memoria sensorial contiene casi toda la información recibida por los órganos de los sentidos, pero se almacena durante ~0,3 s. Cuando la información se transfiere de la memoria sensorial a la memoria a corto plazo (memoria de la conciencia), se selecciona de acuerdo con el contenido del problema que se está resolviendo. Hoy se determina que la cantidad de memoria a corto plazo es limitada. Numerosos experimentos han demostrado que la cantidad de información almacenada simultáneamente en la memoria a corto plazo no puede exceder las 7 ± 2 unidades. Este valor en psicología se llama El número mágico de Miller. Miller define

dividió el límite de ancho de banda humano por un número de 7 ± 2 bits. J. Miller llamó a la información memorizada un trozo (trozo). El número de fragmentos en diferentes experimentos no superó número mágico. Es curioso que el estudio del comportamiento de ratas, gatos, monos arrojara resultados similares. Como un trozo, puedes10

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