Разлика между версии на „Дърво на решенията“

От Администрация и управление
Направо към навигацията Направо към търсенето
 
(Не са показани 36 междинни версии от 2 потребители)
Ред 1: Ред 1:
[[Image:Manual_decision_tree.jpg|thumb|right|Дърво на решенията.]]
+
[[File:durvo_na_resheniqta1.jpg|300px|right]]
  
'''Дървото на решенията''' е '''графичен [[метод]] за избор на [[алтернатива]]''' чрез изследване на последователни и взаимно свързани [[решения]] и [[резултат]]ите от тях. Дървото на решенията дава възможност за избор на рационално [[управленско решение]], когато за всяка алтернатива решенията са известни или могат да бъдат предвидени стойността на възможните резултати и [[вероятност]]ите за постигане на един или друг резултат.
+
'''Дървото на решенията''' е '''графичен [[метод]] за избор на [[алтернатива]]''' чрез изследване на последователни и взаимно свързани [[вземане на решение|решения]] и [[резултат]]ите от тях.  
  
 +
==Същност==
 +
Дървото на решенията дава възможност за избор на рационално [[Вземане на решение|управленско решение]], когато за всяка алтернатива решенията са известни или могат да бъдат предвидени стойността на възможните резултати и [[вероятност]]ите за постигане на един или друг резултат.
  
 
+
===Елементи===
==Елементи на дървото на решенията==
 
[[File:durvo_na_resheniqta1.jpg|left]]
 
  
 
Дървото на решенията е графа, изградена от два типа възли:
 
Дървото на решенията е графа, изградена от два типа възли:
възел – решение ; възел – резултат; и от “клони”, които свързват възлите. Възлите – решения са точките, при които са налице [[алтернативи]], измежду които следва да се вземе решение на база изчисление на [[очаквания резултат]]. Възлите –резултати са точките, при които дървото на решенията се разклонява на база различните възможни резултати от [[предприетите действия]].
+
*възел – решение - Възлите – решения са точките, при които са налице [[алтернатива|алтернативи]], измежду които следва да се вземе решение на база изчисление на очаквания резултат;
 
+
*възел – резултат - Възлите – резултати са точките, при които дървото на решенията се разклонява на база различните възможни резултати от предприетите действия;
 
+
*“клони”, които свързват възлите.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
==Алгоритъм за избор на решение по метода “дърво на решенията”==
 
 
 
[[File:durvo_na_resheniqta2.jpg|thumb|right]]
 
 
 
Състои от две фази
 
• конструиране на дървото
 
• изчислителна фаза
 
I фаза – конструиране на дървото:
 
1. Разчертава се дървото на решенията, като последователно, от ляво на дясно се изобразяват възлите – решения и възлите – резултати.Отразява се [[логическата връзка]] между действията и тяхната [[хронологична последователност]].
 
2. Оценяват се вероятностите за всеки от “клоните” на дървото, излизащи от възлите – резултати. Възможно е някои от вероятностите да не са зададени по условие. Тогава те трябва да бъдат изчислени допълнително.
 
II фаза – изчислителна.
 
1. Изчислява се [[очакваната стойност]] на дохода за всеки от възлите – резултати, като се имат предвид [[възможните доходи]] и вероятностите за получаване на всеки от възможните доходи, асоциирани с “клоните” на дървото. Изчисленията се правят от дясно наляво.
 
2. Когато се достигне до възел – решение се прави избор на решение, при което се избира “клонът” с по-висок [[очакван доход]].
 
Пример:  Възможен е избор на два варианта за решение – А и В. Разходите и за двата варианта са по 500 лв. Ако бъде избран вариант А, то съществува 80% вероятност да се спечелят 1000 лв. и 20% вероятност де не се спечели нищо. Ако бъде избран вариант В, то съществува 60% вероятност да се спечелят 5000 лв. и 40% вероятност де се загубят 2000 лв. Изберете вариант за решение и обосновете избора си, като използвате метода “дърво на решенията”.
 
 
 
==Етапи на метода==
 
 
 
*Дефинирайте проблема, който ще решавате точно, ясно и конкретно.
 
*Вземете лист хартия и нарисувайте малък квадрат, като запишете в него проблема.
 
*От квадрата направете стрелки към дясната страна на листа. Всяка от стрелките съответства на дадено решение. Запишете ясно и кратко [[формулирано решението]] по дължината на стрелките. При по-разгърнати решения направете стрелките по-раздалечени една от друга и запишете необходимата информация.
 
*Ако резултатът от дадената идея - решение е [[несигурен]], непосредствено след стрелката направете малко кръгче. В случай, че решението води до решаване на друг проблем, непосредствено след стрелката нарисувайте квадратче. Квадратите представляват възникнал проблем, който трябва да бъде решен, стрелките са [[генерирани решения]] на проблема, а кръгчетата предствляват [[несигурни решения]]. Ако решението не води до нововъзникнал проблем, оставето мястото след стрелката празно.
 
*Цел на метода е да се [[генерират]] възможно най-много решения по поставените проблеми.
 
*Етап на анализ. В него внимателно разглеждате всяко квадратче и кръгче и правите [[подробен анализ]].
 
*Етап на оценка. На този етап се прави оценка на всички дадени решения по проблемите. Тук трябва да прецените, коя от дадените възможности е [[най-ценна]] за вас.
 
*Етап “стойностен измерител”. Определете [[паричната стойност]] за всеки възможен резултат. Трябва да прецените реално колко ще ви струва, в случай че изберете това решение. В случай, че решите да комбинирате няколко дадени решения, сумирайте получените крайни стойности за всяко от тях.
 
 
 
==Приложение==
 
 
 
[[File:durvo_na_resheniqta4.jpg||left]]
 
 
 
Методът е приложим при ситуации, при които е необходимо да се вземат последователни във времето и [[взаимно свързани решения]].  Това е [[графичен метод]], който дава възможност за избор на рационално управленско решение ако са известни алтернативите за всяко решение, необходимите разходи за вяска алтернатива, [[възможните резултати]] и вероятностите за постигане на един или друг резултат при избор на всяка от [[алтернативите]].Трудностите при използване на метода са: при усложняване на моделираната ситуация, сложността на дървото нараства [[експоненциално]]; неточност при [[субективната оценка]] на вероятностите за настъпване на един или друг резултат при избор на [[определена алтернатива]] (проект). Този метод е един от основните начини за схематично представяне на проблемите, свързани с вземането на решения. И тук ръководителят има възможност да съпоставя алтернативите по отделни критерии, като същевременно отчита и вероятността за тяхната [[реализация]]. Дървото на решенията се използва в ситуации, когато се налага да се вземат няколко [[последователни решения]].
 
Пример: Определянето на „Критични Контролни Точки” (ККТ) е извършено с използването на "Дърво на решенията”.
 
Въпрос 1а Прави ли се измерване на този етап, за да се контролира възможната опасност / възможна ли е честата и проява?
 
Този въпрос означава дали може да се контролира чрез измерване в определения етап идентифицираната опасност или доколко идентифицираната опасност е вероятно да се прояви. При положителен отговор на въпроса /"ДА"/ се преминава на Въпрос 2. Ако отговорът е "НЕ", т.е. на дадения етап идентифицираната опасност не се контролира трябва да се отговори ясно дали е необходим допълнителен контрол на идентифицираната опасност на този етап – преминава се на Въпрос 1б.
 
Въпрос 1б Необходим ли е допълнителен контрол на този етап, за да се осигури безопасността?
 
Ако такъв контрол е необходим, т.е. отговорът е „ДА” следва да се промени етапа, процеса или продукта и след това да се върнем отново към Въпрос 1а. Ако отговорът е „НЕ”, това не е ККТ и следва да се посочи програмата или процедурата, чието изпълнение намалява нивата на възможната проява на опасността, така че да не е необходим [[допълнителен контрол]].
 
Въпрос 2 Този етап елиминира ли /намалява ли до приемливи нива/ вероятността от поява на опасността?
 
Ако етапът/стъпката от процеса е специално проектиран да елиминира дадена опасност (биологична, химична, физична) отговорът на Въпрос 2 е "ДА" и този етап се регистрира в последната колона като ККТ. При отрицателен отговор /"НЕ"/ се преминава на следващия въпрос - Въпрос 3.
 
Въпрос 3 Възможна ли е проява на идентифицираната опасност над допустимите нива до неприемливи нива?
 
Отговорът на Въпрос 3 е свързан с оценка на риска, базиращ се на опита на НАССР екипа и Организацията като цяло. При положителен отговор на въпроса /"ДА"/ се преминава на следващия въпрос - Въпрос 4. Ако отговорът е "НЕ" етапът не е ККТ и се преминава на следващата идентифицирана опасност.
 
Въпрос 4 Има ли последващ етап, който ще елиминира или намали възможната поява на опасността до приемливо равнище?
 
Този въпрос е свързан с опасности, за които има информация, че съществуват над допустимите нива или могат да нараснат до такива. В случай, че за такива идентифицирани опасности технологичния процес не предвижда тяхното елиминиране или намаляване до допустими нива отговорът на въпроса е "НЕ" и тази опасност се означава като ККТ. Ако отговорът на въпроса е положителен /"ДА"/ - задължително се посочва етапът, на който идентифицираната опасност се елиминира или намалява до [[допустими нива]] и се преминава на следващата опасност. Правилното извършване на Aнализа на опасностите се проверява по време на извършваните Верификации, като се събират и обобщават данни за потвърждаване на [[безопасността]] на хранителните продукти.
 
 
 
==Решение в условия на неопределеност==
 
 
 
За подпомагане на вземането на решение в условията на неопределеност се построява дърво на решенията. В това дърво се описват възлите на решенията и неопределеност, заедно с всички разклонения във всеки възел. Определят се вероятностите за всички дъги на неопределеност, като се дават условията за всяка дъга. Записват се печалбите (или загубите) на [[финалните дъги]]. Могат да се изчислят математическите очаквания във възлите на неопределеност, да се [[максимизира печалбата]] (минимизира загубата) и по такъв начин да се определят най-добрите действия. Общият примерен вид на едно дърво на решенията може да бъде следният:
 
[[File:durvo_na_resheniqta5.jpg|left]]
 
 
 
Решенията в [[икономическата област]] обикновено се нуждаят от проверка във времето. Затова постъпването на нова информация за състоянията на природата уточнява предварителното знание и прави по-точно и правилно вземаното решение. Вземащият решение разполага при това положение с [[априорното]] (предварително) разпределение на вероятностите за състоянието на природата. След постъпване на нова информация чрез наблюдение, експеримент или някакъв друг начин за състоянието на природата се получава ново или апостериорно (последващо) разпределение на вероятностите. Обикновено проверката се прави след настъпването на някакво събитие, например взетото [[решение от управляващия]].
 
===Предимства===
 
 
 
*Не е сложен за разбиране и тълкуване. Хората са в състояние да разберат метода „Дърво на решенията” след кратко обяснение.
 
*Съставя се със сравнително прости стойности и данни. Някои важни изводи могат да се направят на базата на [[експертните оценки]], описва ситуацията (нейните [[алтернативи]], [[вероятности]] и [[разходи]]) и поставя на преден план [[предпочитаните]] за резултати.
 
*Ако даден резултат, се налага да се обясни чрез метода, обяснението на резултата е лесно, основавайки се само на [[проста математика]].
 
*Може да се комбинира с други техники за решение.
 
*Ръководителя има възможност да съпоставя вариантите по отделни критерии и да отчита вероятността за тяхната реализация
 
*Използва се в ситуации когато се налага да се вземат няколко последователни решения
 
*Дървото на решенията’ осигурява [[ефективна структура]], в която разполагате опциите и отразявате за всяка няколко възможни последствия, с отбелязани [[валентност]] и [[тежест]]. Получава се цялостна картина на ситуацията, която Ви дава възможност по-лесно да оцените рисковете и позитивите в сравнение.
 
 
 
==Алгоритъм за построяване на дърво на решенията==
 
 
 
===Метод===
 
 
 
Метод за построяване на “дърво на решенията”. Допълва [[ситуационния анализ]], като в провеждания анализ се включват и възможните изходни и съответни решения. Така се получава верига от [[възможни ситуации]] и решения със съответен изход /ефект, [[печалба]], [[полза]] и т.н. При разработването на дърво на решенията трябва да се имат предвид три основни ситуации:
 
- решения в условията на определеност;
 
- решения в условия на неопределеност;
 
- решения в условията на конфликт.
 
Първата ситуация е обикновено рядко срещана. Втората ситуация е най-често срещана, тъй като в икономиката не съществуват [[безрискови ситуации]] и операции. В условията на [[неопределеност]] е невъзможно да се определи точна количествена оценка на [[вероятните изходи]]. В условията на конфликт вземането на решение се усложнява от отчитането на осъзнатото и актив ното [[противодействие]] на участниците в “конфлик тната” ситуация.
 
Съществуват ефективни алгоритми за построяване на дървета на решенията от наблюдаваните данни. Построеното в резултат от работа на даден [[алгоритъм]] дърво се използва директно за решаване на [[класификационни задачи]].
 
===Алгоритъм ID3===
 
 
 
[[Итеративен алгоритъм]]. Избира по случаен начин подмножество от обучаващите примери (наречено прозорец) и построява по него дърво на решенията, което класифицира правилно всеки пример от прозореца. Ако има неразгледани примери, които се класифицират неправилно, те се прибавят към прозореца и дървото се построява отново. [[Експериментите]] са показали, че такъв итеративен метод е по-ефективен от опита да се построи дървото направо от всички данни. [[Евристиката]], използвана от ID3 за избор по кой атрибут да се разклонява дървото, е да се избере проверката, от която ще се спечели най-много [[информация]]. Тази евристика почива на аналогии с [[математическата теория]] на информацията (Клод Шенън) и се определя като търсене на минимална [[информационна ентропия]], тъй като да се увеличи [[спечелената информация]] означава да се намали [[неопределеността]] или [[безпорядъка]].
 
ID3 е бил прилаган успещно към големи [[обучаващи множества]], както и (адаптиран) към зашумени и [[непълни данни]]. Неговата простота и [[ефективност]] го правят добра алтернатива на методите за придобиване на знания, ако разполагаме с достатъчно количество подходящи данни. За разлика от метода на пространството на версиите той не е [[инкрементален]] - прибавянето на нови примери води до построяване на нова класификация с участие и на по-рано разгледаните примери. Не е гарантирано намиране на най-просто дърво на решенията, тъй като използуването на оценяваща функция от теорията на информацията всъщност е [[евристика]]. Практическите приложения са показали сравн. прости дървета на решенията и добра класификация на нови обекти.
 
В последните години са разработени и [[инкрементални алгоритми]] за [[самообучение]], работещи върху класификационни дървета (дървета на решенията).
 
==„Дървото на решенията” като инструмент за вземане на стратегически решения==
 
 
 
[[File:durvo_na_resheniqta6.jpg|thumb|]]
 
Един от инструментите за вземане на стратегически решения в сложна и несигурна среда е метода „дърво на решенията”. Той е подходящ за проблемни ситуации с решения свързани и произтичащи едно от друго. При такава форма на последователни решения се говори за „верига на решенията”. Дървото на решенията се явява метод за описание на проблема, осигурява [[систематизация]] и нагледност на стъпките при вземането на решение. Клоните на „дървото” представляват[[ различни алтернативи]] за избор, а разгръщането им отразява възможните резултати от действията. Методът се използва както за [[оптимизация]] на решенията, така и като поддържаща функция на веригата за вземане на решение. На следващата фигура дървото представя в подредена форма „точките на решения” на фирмата и „възможните събития”, които не са под неин контрол.
 
 
 
 
 
Като използва дървото на решенията на фигурата фирмата може да проследи стратегията си и [[заключенията]] от нея. В началото (лявата част на дървото) фирмата има две възможни решения: да навлезе или да не навлезе. Тези точки на решения са обозначени на дървото с квадрати и се наричат “възлови точки на решение”. Ако решението на фирмата е да не навлиза, няма нужда да продължаваме нататък. Никакви подробности от историята на отрасъла няма да имат значение освен като източник на съжаление за фирмата. Ако фирмата навлезе, съществуват две възможности. Титулярите могат да се приспособят към това и по този начин [[пазарната цена]] може да остане [[стабилна]], или титулярите могат да се борят, причинявайки [[ценови спад]]. Всъщност възможностите са много по-сложни, тъй като отговорът на конкуренцията може да бъде тих или бурен. Но тук, за целите на изследването, сме обединили тези реакции в една. Различните възможности относно реакциите на [[титулярите]] се наричат „възлови точки на възможно въздействие” и са изобразени на дървото като кръгчета. Тези клони са извън контрола на взимащия решение, но имат голямо значение. Първата функция на дървото на решенията е [[фокусирането]] на планиращия върху това какво е и какво не е под негов контрол.
 
При конструирането на тази точка от клона, потенциалният новонавлизащ трябва да помни, че тези разглеждани възможности трябва да бъдат [[изчерпателни]] и [[взаимноизключващи]] се. Потенциалните новонавлизащи трябва да се концентрират много силно върху важните събития, които са извън техния контрол като начин за разбиране на [[рисковите области]] на пазара За да направи някои количествени анализи, фирмата трябва да определи стойностите на вероятността за настъпване на възможните събития, на които може да се натъкне. На дървото на фигурата вземащият решение може да добави вероятност р1 към събитието, означаващо “приспособяване” и [[вероятност]] (1 - р1) към събитието “намаляване на цените”. Сборът на тези две стойности е равен на 1, тъй като двете събития трябва да са взаимноизключващи се. Цените могат да паднат или да се вдигнат, но тези две събития не могат да се случат едновременно. След като видим какво може да се случи с цените, стигаме до втората възлова точка на решение. Тук фирмата отново може да избира дали да остане на пазара или да го напусне. Ако първоначално титулярите се [[приспособят]] и фирмата излезе от пазара, тя печели доход, отбелязан като R1. В този пример R1 обикновено има отрицателна стойност и представлява загубите от [[неуспешното навлизане]]. Събитието, включващо битка, водеща до напускане на пазара, е отбелязано с R3. В общия случай R3 също има [[отрицателна стойност]], но тя е по-голяма от стойността на R1. Ако фирмата остане на пазара след приспособяването ще има доход в размер на R2. Той ще е резултат на [[успешна стратегия]] на навлизане, докато R4 ще бъде следствие от [[враждебен отговор]]. При по-сложните стратегии дървото може да бъде продължено и след тази точка. Например, фирмата решава да остане на втората възлова точка на решение и тя се сблъсква с възможното събитие на движения на цените. С цел опростяване на [[разсъжденията]] сме ограничили клона до тази точка. В идеалния случай би било добре на дървото да се отразят всички решения, които имат [[критично значение]] в плановия период. Стратегията ще съдържа целият набор от предположения за движение по протежение на клоните на дървото. Като използваме дървото на фигура 2 първата възможна стратегия може да бъде навлизане, и ако цените паднат - излизане (или ако цените са стабилни - оставане в пазара). Втората [[алтернативна стратегия]] може да бъде навлизане и ако цените паднат, оставане и напускане само при положение, че цените не се върнат на предишните си равнища. Както отбелязахме по-рано същността на стратегията включва решение за избор на една алтернатива измежду няколко възможности. Видяхме, че дървото на решенията е полезно средство за изясняване на всички [[логически възможности]], свързани с решението. Но в много случаи няма да имаме цялата или дори по- голямата част от необходимите данни за цялостно изграждане на дървото на решенията. Този познавателен инструмент има огромна [[евристична сила]], защото той ни помага да разясним всички възможни варианти и да си зададем [[критични въпроси]] от типа “какво - ако”? Можем да разгледаме дървото на решенията просто като начин за налагане на ред или структуриране на процеса на [[стратегическо планиране]]. Понякога можем да използваме дървото за избор между стратегии, които са изложени на него, особено при положение, в което [[количествената информация]] е по-изчистена. На всяка крайна точка на дървото се показва размера на дохода, свързан с този [[стратегически път]]. Обикновено тази възвръщаемост ще се получи от по-сложни предварителни отчети за приходите и разходите, които са свързани с характеризиращия клона [[сценарий]]. По този начин можем да открием [[очакваната стойност]] на всяка стратегия чрез умножаване на вероятността за настъпване на всяко [[възможно събитие]], предвидено в стратегията, с възвръщаемостта, произтичаща от комбинацията “стратегия - възможно събитие”. За да илюстрираме това можем да използваме отново дървото на фигурата, за да изчислим дохода от навлизането за тази фирма. Стратегията на навлизане и оставане ще има за резултат доход, който се изчислява по следния начин:
 
Доход = pl(R2) + (1-рl)(R4)
 
 
 
От друга страна от стратегията на навлизане и след това напускане, ако цените паднат, се очаква доход, който се изчислява по следния начин:
 
Доход = рl (R2) + (l-рl)(R3)
 
 
 
Вероятността за навлизане на фирмата ще зависи от специфичния размер на дохода, който е свързан с всяка [[входна стратегия]]. Колкото по-висок е доходът, при равни други условия, толкова по-голяма е [[вероятността]] за навлизане
 
===Бариери при навлизане===
 
 
 
С помощта на дървото на решенията, могат да се посочат пътищата, по които да бъдат моделирани [[перспективите]] за започване на [[нов бизнес]]. Този способ също така е доста полезен и при идентифициране на факторите, които влияят върху вида на входа на отрасъла, в който се формират [[свръхпечалби]]. Чрез използването му за моделиране на това как фирмите смятат да навлязат в отрасъла, можем да определим тези фактори, които пречат на новонавлизащите. В традиционната литература факторите, имащи склонност да пречат на навлизането, са известни като “ бариери на входа”. Полезно е тези бариери да бъдат систематизирани и анализирани в рамките на реално вземаните [[управленски решения]] в процеса на навлизане на [[нов пазар]]. Бариерите на входа са отраслови характеристики, които увеличават размера на разходите при навлизане над [[максималнодопустимите]] им равнища за задържане в отрасъла. Тези бариери са изключително важни, защото те до голяма степен определят степента на [[дружелюбност]] на средата, в която ще се конкурира организацията, докато завърши началният период в еволюцията на отрасъла. Те определят какво се случва в началните и в по-късните периоди на развитие на пазара. Няколко фактора влияят на очакваната от фирмата [[рентабилност]] при [[стратегията на навлизане]]. От изключителна важност са тези фактори, които определят очакванията на фирмата за вероятните реакции на титулярите във връзка с появата на нови играчи на пазара. Доказателствата за висока вероятност от спадане на цените след навлизане, ще бъдат главната “спирачка” на входа. Очакванията на фирмата за цените, които ще се установят на пазара след нейното навлизане, са в по-голяма степен свързани с това решение, отколкото равнището на текущите пазарни цени. Равнището на цените след навлизане зависи от това каква реакция се очаква от страна на титулярите на пазара. Очакванията за [[реакциите на титулярите]],влияят на навлизането на нови фирми на пазара. Втората група от фактори, които натежават при вземане на решение за навлизане, са размерите на [[доходите на фирмата]], получени вследствие на осъществено навлизане. На дървото на фигурата доходите от навлизането се съдържат в стойностите на R2 и R4. Преобладаващата цена на пазара може да позволи получаването на свръхпечалби за титулярите и дори ако сметката е вярна, тя може да е все още недостатъчно висока, за да обезпечи навлизането на новите фирми поради характерната за тях [[структура на разходите]]. Няколко са фактоpите, които [[систематично]] намаляват доходите на новите фирми в сравнение с тези на съществуващите и те могат да бъдат доста силни. Те позволяват на настанилите се фирми да получават свръхпечалби без да насърчават желанието на други да навлязат на пазара. Размерът на доходите влияе на желанието за навлизане на пазара.
 
Други фактори, явяващи се “спирачки” на входа, са тези, водещи до големи загуби от напускането на пазара или това са Rl и R3 на фигурата. По своята същност навлизането на нови пазари е [[високорискова операция]] и всички [[новонавлизащи]] трябва да имат предвид реалната възможност, че могат да не оцелеят в новият за тях отрасъл. Разходите за провал ще бъдат критични в процеса на определяне на това, дали да се осъществи навлизането или не. Разходите за излизане влияят върху размера на входа на отрасъла Някои анализатори предполагат дори, че разбирането на фактора “разходи за провал или напускане” фактически ни разкрива цялата картина на [[отрасловата динамика]].
 
Например, да предположим, че разходите за напускане на пазара на даден продукт бяха равни на нула. При това положение няма значение какви стойности на вероятността за настъпване на различните възможни събития или какви доходи сме определили като успешен старт на бизнеса. И в двата случая стойността на дохода от навлизането ще бъде положителна. Ако разходите за напускане са равни на нула, фирмата ще влезе в пазара без да се интересува колко малки са шансовете за успех или колко ниска е [[възвръщаемостта]]. Както в повечето игри се изисква залог за влизане, повечето навлизания изискват поне няколко неизбежни инвестиции и по такъв начин известни разходи. При разходи за напускане на пазара, дори те да са малки, цялата поредица от съображения за навлизане става [[уместна]]. Ето защо разходите за напускане са изключително важни, въпреки че не показват цялата картина. Същността на много от традиционните бариери на входа може да бъде разчетена с помощта на горните три изчисления. Задачата ще бъде разбирането на резултата от [[стратегическия избор]] във вечноизменящото се [[пазарно пространство]]. При това не бива да пропускаме критичната роля на информацията. Процесът на вземане на всички тези [[стратегически решения]] протича със [[съмнения]] и [[несигурност]] за реалните факти от действителността, на които се натъкват организацията и нейните [[конкуренти]]. Разбира се несигурността е едно от нещата, които правят процеса на управление едновременно по-интересен и по-предизвикателен. Целта е да намерим пътищата за намаляване [[степента на несигурност]].
 
  
 
==Вижте още==
 
==Вижте още==
  
*[[Алгоритмично решение]]
+
*[[Алгоритъм за построяване на дърво на решенията]]
 +
*[[Етапи на метода "Дърво на решенията"]]
 +
*[[Алгоритъм за избор на решение по метода "Дърво на решенията"]]
 +
*[[Решение в условия на неопределеност]]
 
*[[Алтернатива]]
 
*[[Алтернатива]]
 
*[[Вероятност]]
 
*[[Вероятност]]
Ред 127: Ред 24:
 
*[[Експеримент]]
 
*[[Експеримент]]
 
*[[Информация]]
 
*[[Информация]]
*[[Критерий]]
+
*[[Критерий на Кели]]
 
*[[Матрица на решенията]]
 
*[[Матрица на решенията]]
 
*[[Модел]]
 
*[[Модел]]
 
*[[Многокритериална оптимизация]]
 
*[[Многокритериална оптимизация]]
 
*[[Научен подход]]
 
*[[Научен подход]]
*[[Оптималност]]
 
*[[План на действие]]
 
 
*[[Предвиждане]]
 
*[[Предвиждане]]
 
*[[Прогноза]]
 
*[[Прогноза]]

Текуща версия към 12:32, 4 февруари 2014

Durvo na resheniqta1.jpg

Дървото на решенията е графичен метод за избор на алтернатива чрез изследване на последователни и взаимно свързани решения и резултатите от тях.

Същност

Дървото на решенията дава възможност за избор на рационално управленско решение, когато за всяка алтернатива решенията са известни или могат да бъдат предвидени стойността на възможните резултати и вероятностите за постигане на един или друг резултат.

Елементи

Дървото на решенията е графа, изградена от два типа възли:

  • възел – решение - Възлите – решения са точките, при които са налице алтернативи, измежду които следва да се вземе решение на база изчисление на очаквания резултат;
  • възел – резултат - Възлите – резултати са точките, при които дървото на решенията се разклонява на база различните възможни резултати от предприетите действия;
  • “клони”, които свързват възлите.

Вижте още

Източници

  • Introduction to Data Mining and its Applications, S. Sumathi, S. N. Sivanandam, In series: "Studies in Computational Intelligence" No. 29, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2006
  • A Guide to the Project Management Body of Knowledge, Project Management Institute, North Carolina, 1996.
  • Chapman, Ch., St. Ward, Project Risk Management – Processes, Techniques and Insights, John Wiley & Sons, 1997.
  • Godeth, Michael, Scenarios and Strategic Management, Butterworth Scientific, London, 1987.
  • Pollack-Johnson, Bruce, Matthew J. Liberatore, Project Planning Under Uncertainty Using Scenario Analysis, Project Management Journal, March 2005.
  • Saaty T., K. Kearns, Analytical Planning. The Organization of Systems, Pergamon Press, 1985).
  • Schnaars, Steven, Paschalina Ziamou, The Essentials of Scenario Writing, Business Horizons, July-August 2001.
  • Smith, Pr., Managing Risk as Product Development Schedule Shrink, Research-Technology Management Sep/Oct, 1999.
  • Top Eleven Ways to Manage Technical Risk, Department of the Navy, USA, 1998
  • Vertzberger, Yaacov., Y., Making and Taking Risky Decisions, Nordic Journal of International Studies, v. 33, 1998.
  • Manning, Ñ., P. Raghavan, H. Schultze. Introduction to Information Retrieval, Web Information Systems and Technologies. Springer Berlin Heidelberg, 2009.
  • Chen, L. and Ê. Sycara WebMate: A Personal Agent for Browsing and Searching, 1998, Carnegie Mellon University.
  • Claire Cardie, Nicholas Nowe. Improving Minority Class Prediction Using Case Specific Feature Weights. Proceedings of the Fourteenth International Conference on Machine Learning, July 08-12, 1997
  • Daniel Jurafsky and James H. Martin. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition, Prentice Hall series in artificial intelligence, 2000.

Външни препратки