Дерево решений управленческие решения пример

Дерево управленческих решений

Дерево управленческих решений является способом, который представляет собой определенные правила в иерархической, последовательной структуре, где каждому объекту присваивается свой узел, который дает решение.

Дерево решений является методом, который используется при принятии решений в условиях риска. Традиционно, данный метод применяют в случае, когда возникает необходимость принимать большое количество самых разнообразных решений. Дерево решений является графическим методом, который позволяет связать точки принятия решения, вероятные стратегии, а также их результаты с различными факторами, а также условиями внешней среды.

Выстраивание дерева решений необходимо начинать с более раннего решения, затем необходимо изображать всевозможные действия и результаты каждого из них. После чего снова принимаются решения. Это происходит до того времени, пока каждое логическое последствие результатов не будут исчерпано.

Дерево решений строится при помощи пяти основных компонентов, к которым относятся:

• Время принятия решения;
• Точка появления события;
• Связь, которая существует между решениями и событиями;
• Вероятность наступления события;
• Последствия.

Метод дерева решений похож на метод сценариев. Но единственным отличием является то, что метод дерева решений включает в себя аналитический подход при выборе наилучшего решения.

С помощью метода дерева решений руководитель организации визуально может дать оценку итогам действия различных решений, после чего выбрать наилучший вариант.

Данный метод применяет модель разветвляющегося по каким-либо условиям процесса.

Исходя из этого, дерево решений является схематическим представлением системы решений, иерархически упорядоченных в рамках основной системы координат.

Данный метод применяется в ситуациях, когда необходимо принять большое последовательных решений при заранее заданных главных альтернативах и их границах,

Главные этапы разработки управленческого решения по методу «дерева решений»

Традиционно, главными этапами разработки или выбора управленческого решению по методу «дерева решений» являются следующие этапы:

• Определение новой цели становления, необходимые для усовершенствования организации;
• Поиск информации о реальном положении дел в организации, согласно новой цели;
• Формулирование проблем, существующих в организации в данный период времени;
• Подбор или разработка показателей оценки данных проблем;
• Разделение существующих проблем на самостоятельные компоненты;
• Поиск ресурсов и исполнителей разрешения проблем;
• Определение вариантов главных решений и их предполагаемая эффективность;
• Разработка вариантов раздельных решений для каждого варианта главных решений;
• Определение вариантов очередного набора раздельных решений для каждого варианта предыдущих раздельных решений и т.д.;
• Оценка эффективность действий и возможность достижения цели;
• Поиск наиболее оптимальных сочетаний вариантов решений;
• Практическое осуществление выбранного варианта сочетаний решений.
• Метод «дерева решений» не дает никакой гарантии высокой эффективности управленческих решений и достижения цели.

На сегодняшний день довольно активно формируются и другие направления в теории принятия решений, такие как «дерево» целей и «дерево» проблем.

Традиционный подход к применению метода «дерева» решений не берет во внимание комплексность проблем. Вследствие чего необходимо далее развивать данный метод.

Источник

Дерево решений

Своевременная разработка и принятие правильного решения — главные задачи работы управленческого персонала любой организации. Непродуманное решение может дорого стоить компании. На практике результат одного решения заставляет нас принимать следующее решение и т. д. Когда нужно принять несколько решений в условиях неопределенности, когда каждое решение зависит от исхода предыдущего или исходов испытаний, то применяют схему, называемую деревом решений.

• Дерево решений — это графическое изображение процесса принятия решений, в котором отражены альтернативные решения, альтернативные состояния среды, соответствующие вероятности и выигрыши для любых комбинаций альтернатив и состояний среды.

Рисуют деревья слева направо. Места, где принимаются решения, обозначают квадратами , места появления исходов — кругами возможные решения — пунктирными линиями , возможные исходы — сплошными линиями

Для каждой альтернативы мы считаем ожидаемую стоимостную оценку (EMV) — максимальную из сумм оценок выигрышей, умноженных на вероятность реализации выигрышей, для всех возможных вариантов.

По этой ссылке вы найдёте полный курс лекций по высшей математике:

Примеры с решением

Пример 1.

Главному инженеру компании надо решить, монтировать или нет новую производственную линию, использующую новейшую технологию. Если новая линия будет работать безотказно, компания получит прибыль 200 млн. рублей. Если же она откажет, компания может потерять 150 млн. рублей. По оценкам главного инженера, существует 60% шансов, что новая производственная линия откажет. Можно создать экспериментальную установку, а затем уже решать, монтировать или нет производственную линию.

Эксперимент обойдется в 10 млн. рублей. Главный инженер считает, что существует 50% шансов, что экспериментальная установка будет работать. Если экспериментальная установка будет работать, то 90% шансов за то, что смонтированная производственная линия также будет работать. Если же экспериментальная установка не будет работать, то только 20% шансов за то, что производственная линия заработает. Следует ли строить экспериментальную установку? Следует ли монтировать производственную линию? Какова ожидаемая стоимостная оценка наилучшего решения?

В узле F возможны исходы «линия работает» с вероятностью 0,4 (что приносит прибыль 200) и «линия не работает» с вероятностью 0.6 (что приносит убыток —150) => оценка узла F: EMV(F) = 0,4х200 4- 0,6х(-150) = -10. Это число мы пишем над узлом F.

Возможно вам будут полезны данные страницы:

В узле 4 мы выбираем между решением «монтируем линию» (оценка этого решения EMV(F) = —10) и решением ♦ не монтируем линию» (оценка этого решения Эту оценку мы пишем над узлом 4, а решением «монтируем линию» отбрасываем и зачеркиваем.

. Поэтому в узле 2 отбрасываем возможное решение «не монтируем линию».

Поэтому в узле 3 отбрасываем возможное решение «монтируем линию».

EMV(A) « 0,5×165 4- 0,5×0 — 10 = 72,5.

EMV(l) = max = max = 72,5 = = EMV(A). Поэтому в узле 1 отбрасываем возможное решение «не строим установку».

Ожидаемая стоимостная оценка наилучшего решения равна 72,5 млн. рублей. Строим установку. Если установка работает, то монтируем линию. Если установка не работает, то линию монтировать не надо.

Задача 2.

Предприниматель провел анализ, связанный с открытием магазина. Если он откроет большой магазин, то при благоприятном состоянии рынка получит прибыль 60 млн. рублей, при неблагоприятном — понесет убытки 40 млн. рублей. Маленький магазин принесет ему 30 млн. рублей прибыли при благоприятном состоянии рынка и 10 млн. рублей убытков при неблагоприятном. Возможность благоприятного и неблагоприятного состояния рынка он оценивает одинаково. Исследование рынка, которое может провести специалист, обойдется предпринимателю в 5 млн. рублей. Специалист считает, что с вероятностью 0,6 состояние рынка окажется благоприятным. В то же время при положительном заключении состояние рынка окажется благоприятным лишь с вероятностью 0,9. При отрицательном заключении с вероятностью 0,12 состояние рынка может оказаться благоприятным. Используйте дерево решений для того, чтобы помочь предпринимателю принять решение. Следует ли заказать проведение обследования состояния рынка? Следует ли открыть большой магазин? Какова ожидаемая стоимостная оценка наилучшего решения?

Пример 3.

Компания рассматривает вопрос о строительстве завода. Возможны три варианта действий.

А. Построить большой завод стоимостью = 700 тысяч долларов. При этом варианте возможны большой спрос (годовой доход в размере = 280 тысяч долларов в течение следующих 5 лет) с вероятностью = 0,8 и низкий спрос (ежегодные убытки = 80 тысяч долларов) с вероятностью = 0,2.

Б. Построить маленький завод стоимостью = 300 тысяч долларов. При этом варианте возможны большой спрос (годовой доход в размере = 180 тысяч долларов в течение следующих 5 лет) с вероятностью = 0,8 и низкий спрос (ежегодные убытки = $5 тысяч долларов) с вероятностью = 0,2.

В. Отложить строительство завода на один год для сбора дополнительной информации, которая может быть позитивной или негативной с вероятностью = 0,7 и = 0,3 соответственно. В случае позитивной информации можно построить заводы по указанным выше расценкам, а вероятности большого и низкого спроса меняются на = 0,9 и = 0,1 соответственно. Доходы на последующие четыре года остаются прежними. В случае негативной информации компания заводы строить не будет.

Все расчеты выражены в текущих ценах и не должны дисконтироваться. Нарисовав дерево решений, определим наиболее эффективную последовательность действий, основываясь на ожидаемых доходах.

Ожидаемая стоимостная оценка узла

.

Поэтому в узле 2 отбрасываем возможное решение «большой завод».

Поэтому в узле 1 выбираем решение «маленький завод». Исследование проводить не нужно. Строим маленький завод. Ожидаемая стоимостная оценка этого наилучшего решения равна 365 тысяч долларов.

Источник