Разлика между версии на „Решение в условия на неопределеност“

От Администрация и управление
Направо към навигацията Направо към търсенето
Ред 1: Ред 1:
−
[[File:durvo_na_resheniqta5.jpg|right|thumb|Дърво на решенията]]
+
[[File:durvo_na_resheniqta5.jpg|right|thumb|300px]]
  
 
'''За подпомагане на вземането на решение в условията на неопределеност се построява дърво на решенията.'''
 
'''За подпомагане на вземането на решение в условията на неопределеност се построява дърво на решенията.'''

Версия от 12:07, 4 февруари 2014

Durvo na resheniqta5.jpg

За подпомагане на вземането на решение в условията на неопределеност се построява дърво на решенията.

Същност

В дървото 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:

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.

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

Взето от „https://wiki.basaga.org/index.php?title=Решение_в_условия_на_неопределеност&oldid=11761“.