Учебная работа № 6665. «Контрольная Принятие решения
Учебная работа № 6665. «Контрольная Принятие решения
Содержание:
«Исходные данные:
Фокус: закупка автомобилей.
Альтернативы: Opel, Nissan, ВАЗ, Volvo, KIA.
Критерии: стоимость, мощность двигателя, расход топ¬лива, престиж, комфорт, стильность, гарантийные обяза¬тельства изготовителя.
Уровень доходов населения района: высокий — 12%; сред¬ний — 48%; низкий — 40%.
Прогноз роста цен на топливо: падение цен — 35%; рост цен — 65%.
1. Описание проблемы:
Необходимо выбрать автомобиль из марок: Opel (А1), Nissan(А2), ВАЗ(А3), Volvo(А4), KIA (A5), т.е. имеются пять возможных альтернатив принятия ре¬шений. Основными критериями при закупке автомобилей являются стоимость, мощность двигателя, расход топ¬лива, престиж, комфорт, стильность, гарантийные обяза¬тельства изготовителя. При этом, критерии являются конкурирующими, так как повыше¬ние престижа, комфорта, стильности, мощности двигателя влечет за собой увеличение стоимости. Известно соотношение уровней доходов населения района: высокий — 12%; сред¬ний — 48%; низкий — 40%. Решение должно учитывать соотношение доходов населения в районе расположения магазина. Обычно покупатели с низким доходом предпочитают более дешевые автомобили, в то вре¬мя как покупатели с высоким уровнем доходов покупают автомобили более высокого класса.
Кроме того, следует учесть прогноз роста цен на топливо. В случае падения цен, расход топлива можно не учитывать при покупке автомобилей. В случае роста цен, расход топлива окажет значительное влияние на выбор.
2. Построение иерархической структуры:
3. Построение матриц парных сравнений альтерна¬тив.
4. Вычислим собственные значения V*(i,k) матриц парных сравнений.
5. Нормализация собственных значений матриц осу¬ществляется по формуле
6. Определение согласованности матриц.
7. Анализ матрицы матрицы парных сравнений кри¬териев при низких доходах и падении цен на топливо.
8. Вычисление веса каждой альтернативы.
9. Анализ матрицы матрицы парных сравнений кри¬териев при низких доходах и росте цен на топливо.
10. Вычисление веса каждой альтернативы.
11. Анализ матрицы матрицы парных сравнений кри¬териев при средних доходах и падении цен на топливо.
12. Вычисление веса каждой альтернативы.
13. Анализ матрицы матрицы парных сравнений кри¬териев при средних доходах и росте цен на топливо.
14. Вычисление веса каждой альтернативы.
15. Анализ матрицы матрицы парных сравнений кри¬териев при высоких доходах.
16. Вычисление веса каждой альтернативы.
17. Определение оптимального решения с учетом до¬ходов населения.
Форма заказа готовой работы
Выдержка из похожей работы
Классификация ЗПР и методы их решения 114,
Общая постановка однокритериальной
статической детерминированной ЗПР 125,
Общая постановка однокритериальной
статической задачи принятия решений
в условиях риска, 146,
Принятие решений в условиях
неопределённости, 187,
Многокритериальные задачи принятия
решений, основные направления решения
задач многокритериальной оптимизации 21Заключение 28Список
использованных источников 29
Введение
Методы принятия
управленческих решений выступают как
совокупность этапов и процедур,
необходимых для разрешения той или иной
проблемы, возникающей перед управляющей
подсистемой (субъектом управления), На
этапе постановки проблемы ведущую роль
играют методы сбора, хранения, обработки
и анализа информации, методы фиксации
важнейших событий, их описания и оценки,
факторного анализа, аналогии, моделирования,
Например, факторный анализ основывается
на предположении о том, что каждый
наблюдаемый признак можно выразить в
виде суммы некоторых других, не наблюдаемых
признаков (факторов) умноженных каждый
на свой коэффициент, В результате
применения факторного анализа возникает
возможность представить в компактной
форме обобщенную информацию о структуре
связей между наблюдаемыми признаками
изучаемого социального объекта,
подлежащего управленческому воздействию,
на основе выделения некоторых скрытых,
непосредственно не наблюдаемых факторов,
А это позволяет, воздействуя на
ненаблюдаемые факторы, оказывать
управленческое влияние на наблюдаемые
признаки управляемой подсистемы,
например, на уровень производительности
труда или на качество выпускаемой
продукции, Этап решения проблемы также
связан с использованием методов сбора
информации, но в отличие от первого
этапа здесь акцент переносится с вопросов
типа «что произошло?» на вопросы
такого рода: «Как можно решить
проблему?» Следовательно, в этом
случае информация направляется по
конструктивному руслу, ориентированному
на поиск оптимальных вариантов
управленческих решений, Важная роль в
этих процессах отводится активному
применению современных информационных
технологий, выступающих в качестве
компьютеризованных способов анализа
процессов принятия управленческих
решений, Из методов, позволяющих
формализовать конкретные содержательные
знания об объектах управления и
протекающих в них процессах и ввести
эти модели в ЭВМ, в настоящее время
наиболее интенсивно развиваются так
называемые «экспертные системы»,
Их назначение – аккумулировать
профессиональные знания и использовать
их для экспертных оценок и рекомендаций
в различных ситуациях, в которых
необходимо принятие компетентных
управленческих решений, Отличительная
черта экспертных систем заключается в
том, что, опираясь на фактические данные,
введенные в память компьютера (причем
база данных может пополняться), и,
используя базу знаний или правил
оперирования данными, экспертные системы
способны не только оценить ситуацию и
предложить варианты диагнозов или
решений, но и дать по требованию
пользователя (человека, принимающего
решение) объяснение и обоснование
предлагаемых вариантов решений, Наиболее
значительные успехи в применении
экспертных систем достигнуты в Японии,
где создана и функционирует полностью
автоматизированная система управления
железнодорожным сообщением Токио-Осака,
а также автоматизированная система
управления процессом упаковки товаров
в магазинах, предлагающих 50 тыс, вариантов,
отбираемых по 60 показателям, Об
эффективности применения экспертных
систем говорит такой факт: для решения
управленческих задач, поручаемых такой
системе, при нынешнем уровне разработки
систем искусственного интеллекта и
уровне теоретической подготовки
специалистов требуется около 40 лет, а
прототип экспертной системы, использующей
несколько сот правил, может быть создан
за два месяца
