Теория принятия управленческих решений: теория исследования операций, теория массового обслуживания, оптимизации, нечетких множеств: их применение в анализе

Теория принятия управленческих решений: теория исследования операций, теория массового обслуживания, оптимизации, нечетких множеств: их применение в анализе

Содержание

Введение

1. Управленческие решения и их классификация

2. Теория исследования операций и ее применение в анализе

3. Теория массового обслуживания

4. Теория оптимизации

5. Теория нечетких множеств

Заключение

Список использованных источников

Введение

Принятие решений является важнейшей функцией управления, так как от качества принятого решения во многом зависит эффективность управления. Решение устанавливает: цель, состав работ, которые необходимо выполнить, средства для выполнения работ, методы и сроки выполнения работ.

Таким образом, решение - это нацеленность на конкретный результат, в котором определена деятельность элементов организации (например, поведение коллектива или отдельных работников), относящихся к объекту управления.

Поскольку все функции производственно-хозяйственной деятельности направлены на решение конкретных управленческих задач, стоящихперед организацией, например на повышение качества продукции, своевременное материально-техническое снабжение материальными ресурсами и т. д., то каждая конкретная функция имеет свою специфику, в результате чего выполняются определенные виды управленческих работ, которые присущи по своему содержанию только этой функции. Причем каждая функция делится на отдельные комплексы работ (комплексы задач), которые, в свою очередь, подразделяются на отдельные работы (операции, задачи).

Под управленческой задачей (операцией) понимается организационно неделимый и технологически однородный управленческий процесс.

Осуществление этого процесса (или решение задачи) производится неизменным на определенном временном интервале составом исполнителей исредств труда (если процесс механизирован), имеет один объект воздействия, один результат - документ, решение.

Несмотря на то, что управленческие задачи разнообразны по содержанию, каждая задача имеет строго определенную постановку, конкретный результат, решение ее выполняется в определенной последовательности и в заданное время. Последовательность решения управленческой задачи или процедура характеризуется как набор определенных действий.

Процедура решения каждой задачи определяет необходимый набор действий, зависит от содержания поставленной задачи.

Таким образом, существует несколько областей науки и техники, которые можно назвать наукой о принятии решений. Одной из них, название которой наиболее полно отражаетсущество вопроса, является теория полезности, представляющая собой попыткупостроения единой научной теории принятия решений. Однако эта теория ещенастолько молода, что отдельные способы и методы принятия решений по-прежнемумало связаны друг с другом и, безусловно, заслуживают специального изучения.

В числе этих более или менее независимых областей знания находятся теория оптимизации, теория массового обслуживания и другие.

1. Управленческие решения и их классификация

Управленческое решение - это результат анализа, прогнозирования, оптимизации, экономического обоснования и выбора альтернативы. Принятие решения это процесс выбора курса действий из двух или более альтернатив в ходе достижения поставленной цели. Процесс принятия управленческих решений является особым видом деятельности, требующим высокой квалификации, практического опыта, развитой интуиции. Многие решения являются уникальными, и процесс их выработки не может быть определен строгими правилами, конкретными шагами и четкой последовательностью. Тем не менее, в анализе процесса принятия решения можно выделить наиболее общие определенные этапы, представленные на рисунке. Как видно из рисунка 1, процесс подготовки и реализации управленческого решения можно представить в виде набора операций, которые, в свою очередь, подразделяются на процедуры, то есть конкретные действия, необходимые для достижения поставленных целей и задач в данный момент управления.

Рисунок 1-Цикл процесса принятия управленческого решения

Когда существует много альтернатив, процесс принятия решений становится сложным. К тому же многие решения принимаются в новых ситуациях, которые не могут быть разрешены на основе прошлого опыта. В таких случаях разрабатывается модель принятия решения. Модель принятия решения представляет собой числовое и символьное выражение переменных и параметров, влияющих на данное решение. Переменные это факторы, контролируемые управляющей системой. Параметры это неконтролируемые системой факторы и операционные условия и ограничения.

Например, разрабатывается управленческая модель новых видов изделий к производству. Анализ должен включать такие параметры, как потребительский спрос, рост рынка, действия конкурентов и ограничения производственной мощности. Переменными в этой модели будут являться цена продажи единицы изделия, затраты на его производство, производственные технологии. Основной задачей при разработке такой модели будет определение всех переменных и параметров, имеющих отношение к данному решению, сбор всей необходимой информации представление ее в надежном виде.

В зависимости от поставленной цели и по времени их достижения управленческие решения делятся на стратегические (долгосрочные - интервал 3-5 и более лет); тактические (текущие - интервал 1 -12 месяцев); оперативные (краткосрочные - интервал - час, смена, сутки, неделя, декада).

Стратегические - основополагающие решения, имеющие особое значение для развития организации, направленные на перспективные цели, сопряженные со значительной неопределенностью из-за влияния неконтролируемой внешней среды. Они принимаются высшим руководством или внешними органами, результат больше зависит от качества решения, чем от быстроты его принятия. Они являются основой для принятия тактических и оперативных решений. Например, решения, связанные с капиталовложениями, с реконструкцией предприятия, внедрением новой продукции, технологией, изменением структуры управления, выход на новые рынки сбыта или разделение предприятия и т. д. Для подготовки информации для стратегических решений используется стратегический управленческий учет. Если стратегические решения направлены на возможности, то тактические и оперативные решения - на достижение конкретных задач. Они принимаются менеджерами среднего и нижнего уровня управления и носят ситуационный характер, действуют в краткосрочной перспективе.

По периодичности возникновения решения делятся на регулярные (например, планирование и бюджетирование) и ситуационные (проблемные). Проблемные управленческие решения возникают в новых ситуациях, при появлении альтернативных вариантов, при предложениях, на первый взгляд невыгодных для предприятия. За рубежом наиболее распространены группы тактических решений: принять ли специальный заказ по ценам, не превышающим себестоимость; купить или произвести; какую производить продукцию, при условии, что мощности ограничены; решения, связанные с заменой оборудования, мотивацией, реконструкцией.

2. Теория исследования операций и ее применение в анализе

управленческий решение теория анализ

Рынок, условия острой конкурентной борьбы, значительно повышаются значение рационального создания и осуществления различных проектов, при этом возникают проблемы построения сложной системы, обеспечение ее эффективного функционирования на основе анализа и реализации управленческих решений. Теория исследования операций (ИСО) является методологической основной анализа и принятия таких эффективных решений.

Основная цель исследования операций - определение научно-обоснованных рекомендаций о путях, средствах и методах повышения действенности и эффективности процессов управления, поэтому изучение дисциплины целесообразно сочетать со знаниями, полученными из цикла экономических, правовых, управленческих и общеобразовательных, а также технических дисциплин.

Основной предмет теории исследования операций - исследование процессов принятия решений в условиях неопределенности.

Основной метод исследования операций - создание и анализ формальными, математическими методами моделей процессов принятия решений.

Исследование операций - научный подход к решению задач организационного управления. Под задачами организационного управления понимаются повседневные задачи управления организацией, связанные с выполнением определенных «операций»: календарное планирование, управление запасами, вопросы эксплуатации оборудования и другие. Практика показывает высокую эффективность методов исследования операций прирешении практических задач управления.

Именно задача принятия решений (или выбора способов действий) является главной для всех операционных исследований.

Схема решения задачи методом исследования операций выглядит следующим образом (рисунок 2).

Рисунок 2 - Схема решения задачи методами исследования операций

В роли входных данных выступает реальная задача - произвольным образом сформулированный набор данных о проблемной ситуации. Первым этапом решения задачи является уяснение и формулировка задачи - приведение входных данных к виду, удобному для построения модели. Модель - приближенное отображение действительности. Построение модели является основной отличительной чертой операционного подхода к решению задач. Далее, по построенной модели различными методами осуществляется поиск оптимальных решений.

В случае, если оптимальных решений несколько, из них выбирают наилучшее (по некоторому признаку) и, на основании выбранного решения, производят выдачу рекомендаций.

3. Теория массового обслуживания

Практические требования рациональной организации массового обслуживания: билетные кассы, магазины, автоматы и прочее, а также телефонного дела - физики выдвинули в начале нашего столетия в ряд интересных математических задач нового типа. Задачи подобного типа возникают в самых разнообразных направлениях исследований: в естествознании, в технике, в экономике, транспорте, военном деле, организации производства. Решением этих задач занимается теория массового обслуживания. Итак, теория массового обслуживания занимается изучением вопросов организации и обслуживания потока требований или заявок.

Целью теории массового обслуживания является создание моделей различных систем массового обслуживания для анализа операционных показателей этих систем и синтеза целесообразных систем массового обслуживания.

Операционными показателями систем массового обслуживания являются:

вероятность наличия очереди;

средняя длина очереди;

среднее время ожидания начала обслуживания;

степень загруженности обслуживающей системы;

определение числа необслуженных требований.

Теория массового обслуживания ставит своей целью получение математического описания, позволяющего рассчитать операционные показатели в зависимости от варьируемых параметров таких, как число приборов, эффективность приборов, организация процесса обслуживания и другие, а также параметров входного потока.

Требованием или заявкой называется объект, который необходимо обслужить. Такими объектами могут быть станок, подлежащий ремонту, самолет противника, который надо сбить, железнодорожные составы, проходящие через железнодорожный узел, покупатели, приобретающие товар, и т.д. Как видно, объект является носителем запроса. Поэтому в дальнейшем под требованием и заявкой понимается не только объект, но и сам запрос на обслуживание. Например, запрос на ремонт станка, запрос на уничтожение самолета, запрос на продажу товара покупателю и т.д. Совокупность появляющихся требований называется потоком требований. Устройства, удовлетворяющие запросу на обслуживание, называются обслуживающими устройствами, аппаратами или приборами. Эти термины используются широко, т.е. прибором могут быть как устройство, собственно прибор, но также и совокупность устройств, человек, коллектив завода и т.д., словом все те люди и механизмы, с помощью которых удовлетворяется запрос на обслуживание. Совокупность всех обслуживающих устройств называется цехом. Термин «цех» также понимается в широком смысле. Так, магазин спокупателями - это цех с приборами. Таким образом, цех может содержать один или несколько приборов в зависимости от того, сколько обслуживающих устройств обслуживает поток требований.

Работу системы массового обслуживания можно абстрактно представить следующим образом: генератор (источник) генерирует очередное требование, которое поступает в систему и либо становится в очередь на обслуживание, либо, если очереди нет, поступает в цех, где прибор начинает выполнять запрос на обслуживание. Последовательность требований, входящих в систему массового обслуживания, называется входящим (входным) потоком, выходящие требования называются выходящим (выходным) потоком.

Математическую модель массового обслуживания в операторной форме можно представить как

= f (x, u),                                                  (1)

где Q - вектор операционных показателей;- параметры входного потока требований;- варьируемые параметры;- оператор, устанавливающий связь между Q и x, u.

Вектор варьируемых параметров обычно разбивается на две составляющие u = (u1, u2), где u1 - век- тор дисциплины очереди; u2 - вектор механизма обслуживания.

Дисциплиной очереди называется порядок выбора требований из очереди. Обычно используют следующие дисциплины очереди:

) «первый пришел - первый обслуживается» - дисциплина «живой очереди»;

) «последний пришел - первый обслуживается» - примером такой системы является склад, заполненный изделиями, из которого на доработку удобно брать изделия, поступившие последними;

) выбор требований случайным способом;

) выбор требований в соответствии с присвоенными приоритетами.

К составляющим механизма обслуживания относятся эффективность, т.е. скорость, с которой прибор обслуживает требования; количество каналов обслуживания или, другими словами, число параллельных приборов, обслуживающих требования; наличие последовательных приборов

Входной поток х характеризуется различной интенсивностью (скоростью возникновения новых заявок), структурой (числом очередей), характером поведения требований (требования могут быть «терпеливые» и «нетерпеливые»), ограниченностью и неограниченностью максимального числа требований и другими показателями. Если для некоторого типа систем массового обслуживания математическая модель (1) создана, то задача теории массового обслуживания считается решенной. Задача оптимизации операционных показателей или зависимости от них экономических показателей решается обычно поисковыми методами или иными методами принятия оптимальных решений и уже, по сути дела, не относится к задачам собственно теории массового обслуживания.

4. Теория оптимизации

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

В наиболее общем смысле теория принятия оптимальных решений представляет собой совокупность математических и численных методов, ориентированных на нахождение наилучших вариантов из множества альтернатив и позволяющих избежать их полного перебора.

Несмотря на то, что методы принятия решений отличаются универсальностью, их успешное применение в значительной мере зависит от профессиональной подготовки специалиста, который должен иметь четкое представление о специфических особенностях изучаемой системы и уметь корректно поставить задачу. Искусство постановки задач постигается на примерах успешно реализованных разработок и основывается на четком представлении преимуществ, недостатков и специфики различных методов оптимизации. В первом приближении можно сформулировать следующую последовательность действий, которые составляют содержание процесса постановки задачи:

·              установление границы подлежащей оптимизации системы, т.е. представление системы в виде некоторой изолированной части реального мира. Расширение границ системы повышает размерность и сложность многокомпонентной системы и, тем самым, затрудняет ее анализ. Следовательно, в инженерной практике следует к декомпозиции сложных систем на подсистемы, которые можно изучать по отдельности без излишнего упрощения реальной ситуации;

·              определение показателя эффективности, на основе которого можно оценить характеристики системы или ее проекта с тем, чтобы выявить "наилучший" проект или множество "наилучших" условий функционирования системы. В инженерных приложениях обычно выбираются показатели экономического (издержки, прибыль и т.д.) или технологического (производительность, энергоемкость, материалоемкость и т.д.) характера. "Наилучшему" варианту всегда соответствует экстремальное значение показателя эффективности функционирования системы;

·              выбор внутрисистемных независимых переменных, которые должны адекватно описывать допустимые проекты или условия функционирования системы и способствовать тому, чтобы все важнейшие технико-экономические решения нашли отражение в формулировке задачи;

·              построение модели, которая описывает взаимосвязи между переменными задачи и отражает влияние независимых переменных на значение показателя эффективности. В самом общем случае структура модели включает основные уравнения материальных и энергетических балансов, соотношения, связанные с проектными решениями, уравнения, описывающие физические процессы, протекающие в системе, неравенства, которые определяют область допустимых значений независимых переменных и устанавливают лимиты имеющихся ресурсов. Элементы модели содержат всю информацию, которая обычно используется при расчете проекта или прогнозировании характеристик инженерной системы. Очевидно, процесс построения модели является весьма трудоемким и требует четкого понимания специфических особенностей рассматриваемой системы.

Все оптимизационные задачи имеют общую структуру. Их можно классифицировать как задачи минимизации(максимизации) M-векторного векторного показателя эффективности Wm(x), m=1,2,...,M, N-мерного векторного аргумента x=(x1,x2,...,xN), компоненты которого удовлетворяют системе ограничений-равенств hk(x)=0, k=1,2...K, ограничений-неравенств gj(x)>0, j=1,2,...J, областным ограничениям xli<xi<xui, i=1,2...N.

Все задачи принятия оптимальных решений можно классифицировать в соответствии с видом функций и размерностью Wm(x), hk(x), gj(x) и размерностью и содержанием вектора x:

·              одноцелевое принятие решений - Wm(x) - скаляр;

·              принятие решений в условиях определенности - исходные данные - детерминированные;

·              принятие решений в условиях неопределенности - исходные данные - случайные.

Наиболее разработан и широко используется на практике аппарат одноцелевого принятия решений в условиях определенности, который получил название математического программирования.

Рассмотрим процесс принятия решений с самых общих позиций. Психологами установлено, чторешение не является начальным процессом творческой деятельности. Оказывается, непосредственно акту решения предшествует тонкий и обширный процесс работы мозга, который формирует и предопределяет направленность решения. В этот этап, который можно назвать "предрешением" входят следующие элементы:

·              мотивация, то есть желание или необходимость что-то сделать. Мотивация определяет цель какого-либо действия, используя весь прошлый опыт, включая результаты;

·              возможность неоднозначности результатов;

·              возможность неоднозначности способов достижения результатов, то есть свобода выбора.

После этого предварительного этапа следует, собственно, этап принятия решения. Но на нем процесс не заканчивается, т.к. обычно после принятия решения следует оценка результатов и корректировка действий. Таким образом, принятие решений следует воспринимать не как единовременный акт, а как последовательный процесс.

Выдвинутые выше положения носят достаточно общий характер, обычно подробно исследуемый психологами. Более близкой с точки зрения инженера будет следующая схема процесса принятия решения. Эта схема включает в себя следующие компоненты:

·              анализ исходной ситуации;

·              анализ возможностей выбора;

·              выбор решения;

·              оценка последствий решения и его корректировка.

5. Теория нечетких множеств

Исследования в области теории принятия решений в условиях неопределенности в последнее время приобретают все большую востребованность. Описание ситуации в экономике образования, установление и систематизация причинно-следственных связей, определение их приоритета позволят найти варианты решения задачи повышения эффективности деятельности образовательного учреждения в сложных экономических и демографических условиях на региональном уровне.

Нечеткая ситуация имеет место, когда исследуемые критерии оценки невозможно выразить количественно. Данные критерии могут иметь только словесное описание. Например, материально-техническая база одного из образовательных учреждений профессионального образования лучше, чем другого, в одном учреждении взаимодействие с работодателями более развитое, менее развитое - в другом и т.п. Подобные критерии не имеют числового эквивалента и не могут быть сопоставлены. Эта проблема решается посредством применения математического аппарата теории нечетких множеств.

Основоположником теории нечетких множеств стал Л. Заде, сформулировавший понятие размытого множества, используемое в рамках одной из перспективных концепций при создании процедур принятия решений в условиях неопределенности с применением таблиц принятия решений и нечетких алгоритмов. Популярность теории нечетких множеств в проектировании объясняется тем, что нечеткие системы разрабатываются быстрее, они проще и дешевле четких аналогов. Экспертные знания пегко внедряются в нечеткие системы, что позволяет быстро создавать прототипы систем с понятными для человека алгоритмами функционирования.

Теория нечетких множеств - область математики, использующая математический аппарат, оперирующий следующими понятиями: нечеткое множество, функция принадлежности, лингвистическая переменная, терм-множество, терм.

Под нечетким множеством применительно к системе профессионального образования понимаются характеристики образовательного учреждения начального профессионального образования и функциональных процессов, описываемые качественно: «низкая обеспеченность учебно-методической литературой», «низкая квалификация преподавательского состава» и т.п.

Функцией принадлежности называют условные предложения, в которых условие или следствие либо и то и другое имеют качественное значение. То есть если материально-техническая обеспеченность имеет оценку «низкая» и финансовая обеспеченность - «средняя», то ресурсный потенциал в целом будет иметь оценку «средний». Понятия «средний», «низкий», «высокий» будут являться элементами нечетко определенных множеств.

Лингвистическая переменная - это переменная, значениями которой могут быть слова или словосочетания некоторого естественного языка.

Терм-множество - это множество всех возможных значений лингвистической переменной.

Терм - это любой элемент терм-множества. Лингвистической переменной будет являться «ресурсный потенциал системы образования», термами - «высокий», «выше среднего», «средний», «ниже среднего», «низкий», которые составляют терм-множество.

Инструментом, позволяющим алгоритмически задать порядок действия, изменяющий сложившуюся негативную ситуацию, являются таблицы принятия решений, которые формулируют условия для оценки эффективности принятого решения.

Заключение

Существование человечества неразрывно связано с разработкой, принятием и реализацией управленческих решений.

Под теорией принятия управленческого решения необходимо понимать систему знаний, отражающих сущего ость понятий "закономерность" и "решение". С учетом закономерностей решения разрабатываются, принимаются и реализуются.

Объективным в теории является проверка практикой содержания ее законов и принципов, а субъективным - форма отражения соответствующих теоретических положений Необходимым условием формирования теории принятия решений, как составляющей теории управления, является определение ее предмета, направлений изучения, форм и методов исследования.

Исследование операций - научный подход к решению задач организационного управления. Здесь под задачами организационного управления понимаются повседневные задачи управления организацией, связанные с выполнением определенных «операций»: календарное планирование, управление запасами, вопросы эксплуатации оборудования и другие. Практика показывает высокую эффективность методов исследования операций при решении практических задач управления.

Целью теории массового обслуживания является создание моделей различных систем массового обслуживания для анализа операционных показателей этих систем и синтеза целесообразных систем массового обслуживания.

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

Нечеткая ситуация имеет место, когда исследуемые критерии оценки невозможно выразить количественно. Данные критерии могут иметь только словесное описание. Например, материально-техническая база одного из образовательных учреждений профессионального образования лучше, чем другого, в одном учреждении взаимодействие с работодателями более развитое, менее развитое - в другом и т.п. Подобные критерии не имеют числового эквивалента и не могут быть сопоставлены. Эта проблема решается посредством применения математического аппарата теории нечетких множеств.

Список использованных источников

1.      Исследование операций: методологические основы и математические методы (под ред. Дж. Моудера и С. Элмаграби). - М.: Мир, 2001.

.        Исследование операций: модели и применение (под редакцией Дж. Моудера и С. Элмаграби) - М.: Мир, 2010.

.        Вагнер Г. Основы исследования операций. - М.: Мир, 2012.

.        Кочетов Ю. Курс лекций по теории принятия решений. http://www.math.nsc.ru/LBRT/k5/

.        Бодров В.И., Лазарева Т.Я., Мартемьянов Ю.Ф. Методы исследования операций при принятии решений: Учебное пособие. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2004. 160 с.

.        Козлов В.Н. Системный анализ, оптимизация и принятие решений: Учебное пособие. - Москва: Проспект, 2010. - 176 с.

.        А.И. Орлов. Теория принятия решений: Учебное пособие. - М.: Издательство "Март", 2004.