Управленческие решения. Рычников О.В. - 38 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

36
7. ПРИМЕРЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ КОНТРОЛЬНЫХ РАБОТ
7.1. Пример решения задачи контрольной работы № 1
Исходные данные для оценок последствий принимаемых решений
взяты из графы П (см. табл. 6).
Очевидно, величина убытка магазина в отчетном периоде составит:
108 – 85 – 40 = –17 у. е.
Нетрудно подсчитать, что после ликвидации отдела при неизмен-
ном валовом доходе оставшихся отделов убыток магазина возрастет
до величины:
– (10 + 3 + 6 + 1 + 1 + 2) = –23 у. е.
Ясно, что принятие этого решения не обеспечит достижения постав-
ленной ранее цели: сокращение убытков магазина. Поэтому такое реше-
ние исключается из последующего анализа процесса принятия решений.
«Дерево решений» со значениями функции полезности (функции
убытков) будет иметь следующий вид
(рис. 2).
Целевая функция критерия "песси-
мизма" (девиз ЛПР: "принимай реше-
ние, ориентируясь на наихудший слу-
чай") имеет вид F
1
(y
1
, y
2
, y
3
) = (–21;
–16,5; –25). Следовательно, опти-
мальным решением по этому крите-
рию следует считать решение y
3
("не
ликвидировать отдел и уволить од-
ного сотрудника").
Целевая функция критерия "опти-
мизма" (девиз ЛПР: "принимай реше-
ние, ориентируясь на наилучший слу-
чай") имеет вид: F
2
(y
1
, y
2
, y
3
) =
= (–16; –16,5; –15), что соответствует оптимальному по этому критерию
решению y
4
("не ликвидировать отдел и ввести рекламу продукции").
Для принятия решения по критерию Байеса–Лапласа (девиз ЛПР: "при-
нимай решение, ориентируясь на средние по вероятности оценки") необ-
ходимо задаться значениями вероятностей случайных исходов (рис. 1).
Пусть в случае принятия решения y
1
эти вероятности будут равны,
соответственно:
(1) (1) (1)
123
0,6; 0,1; 0, 3,ppp===
а в случае принятия
1
3
2
y
2
y
3
y
1
(4)
3
S
(4)
2
S
(4)
1
S
(1)
1
S
(1)
2
S
(1)
3
S
–16
–21
–17
–16,5
–20
–25
–15
Рис. 2. Дерево решений со значениями
функции убытков, у. е.
y
4

Страницы