To tylko jedna z 2 stron tej notatki. Zaloguj się aby zobaczyć ten dokument.
Zobacz
całą notatkę
Badania operacyjne - to naukowa metoda rozwiązywania problemów z zakresu podejmowania decyzji kierowniczych.
Obszar wiedzy wykorzystywany w badaniach operacyjnych to spora część zakropkowanego obszaru na poniższym rysunku.
Pole zastosowań badań operacyjnych obejmuje sporządzanie matematycznych, ekonomicznych i statystycznych opisów (modeli) procesów decyzyjnych charakteryzujących się dużą złożonością (i często niepewnością). Takie opisy (modele) umożliwiają precyzyjne analizowanie złożonych procesów decyzyjnych i ułatwiają podejmowanie najlepszej decyzji. Podstawowym narzędziem badań operacyjnych jest model. Model (tutaj) jest to równanie (lub układ równań) za pomocą którego odzwierciedlamy procesy decyzyjne i społeczno-gospodarcze zachodzące w życiu gospodarczym.
Procesy decyzyjne dzielimy je na 4 podstawowe klasy. Podział jest ściśle związany z ilością i jakością informacji jaką dysponuje decydent w procesie podejmowania decyzji. Mówimy o podejmowaniu decyzji w warunkach:
1. pewności. Ma to miejsce wówczas, gdy każdej decyzji odpowiada jeden tylko wynik z prawdopodobieństwem równym jedności (mówimy, że proces jest zdeterminowany).
2. niepewności. Ma to miejsce wówczas, gdy każdej decyzji odpowiada więcej niż jeden wynik (mówimy, że proces jest procesem stochastycznym). Nie znamy jednak prawdopodobieństwa z jakim dany wynik może wystąpić.
3. ryzyka. Ma to miejsce wówczas, gdy każdej decyzji odpowiada więcej niż jeden wynik, ale znamy prawdopodobieństwo z jakim dany wynik może wystąpić.
4. częściowej informacji. Ma to miejsce wówczas, gdy każdej decyzji odpowiada więcej niż jeden wynik Nie znamy co prawda prawdopodobieństwa z jakim dany wynik może wystąpić, ale możemy próbować je oszacować dzięki znajomości niektórych charakterystyk nieznanego rozkładu prawdopodobieństwa, np. wartość oczekiwana, wariancja, mediana, dominanta, itp.
Elementy teorii decyzji - gry z naturą
reakcja rynku (natury)
decyzja firmy
wysoka akceptacja
niska akceptacja
- duży system
200
20
- średni system
150
20
- mały system
100
60
Mamy do czynienia ze swoistą grą. W grze tej bierze udział dwóch graczy:
1. decydent (firma ), która ma trzy możliwości
2. natura (rynek usług), która ma dwie możliwości
"Przeciwnik" decydenta (rynek, natura) nie jest zainteresowany wynikiem gry.
Podstawowe sposoby analizowania gry z naturą oparte są na
(…)
… decyzji z wykorzystaniem dodatkowej informacji
Załóżmy, że na zaistnienie stanu natury (rynku) ma istotny wpływ K czynników (wskaźników) . Celem analizy Bayesowskiej jest poznanie prawdopodobieństw warunkowych , tj. prawdopodobieństw zaistnienia stanu natury pod warunkiem, że wystąpił czynnik ( ). Prawdopodobieństwa nazywane są w analizach problemów decyzyjnych prawdopodobieństwami a posteriori i są zrewidowaną formą prawdopodobieństw a priori .
Najczęściej mamy do czynienia z sytuacją kiedy w wyniku dodatkowych badań (eksperymentów) oszacowano prawdopodobieństwa warunkowe gdzie zainteresowanie
stan rynku
konkurencyjnych
firm
duży popyt
niski popyt
- minimalne
10%
50%
- umiarkowane
40%
30%
- znaczne
50%
20%
oraz 0.1
0.5
0.4
0.3
0.5
0.2
0.4
0.1
0.40.1=0.04
0.040.34=0.1176
0.6
0.5
0.60.5=0.30
0.300.34…
... zobacz całą notatkę
Komentarze użytkowników (0)