Метод построения дерева решений

Этот метод входит в систему методов ситуационного анализа. Метод используется тогда, когда в ситуации могут быть выделены ключевые моменты, в которых либо нужно принимать решение с определенной вероятностью (роль аналитика или менеджера активна), либо с определенной вероятностью наступает некоторое событие (роль аналитика пассивна, однако значимы некоторые не зависящие от его действия обстоятельства). Именно для формализованного описания подобных ситуаций используется метод построения дерева решений.

Процесс принятие решения может быть выполнен в несколько этапов:

Этап 1 – определение цели. В качестве критерия – максимизация математического ожидания прибыли.

Этап 2 – определение набора возможных действий для анализа ( контролируются ЛПР).

Вариант а1 – {покупка М1}

Вариант а2 – {покупка М2}

Этап 3 – оценка возможных исходов и их вероятностей. Аналитик оценивает возможные варианты годового спроса на продукцию и соответствующие им вероятности:

Х₁ = 1200 единиц с Р= 0,4

Х₂ =2000 единиц с Р= 0,6

Р(х₁)=0,4; Р(х₂)=0,6

Этап 4 – оценка математического ожидания возможного дохода. Выполняется с помощью дерева решений

1200 20 * 1 200-15 000=9000 руб.

М1 0,4

а1 0,6 2000 20 * 2 000 -15 000= 25 000 руб.

1200 24 * 1 200 – 21 000 = 7800 руб.

а2 0,4

0,6 2000 24 * 2000 – 21 000 = 27 000 руб.

М2

Рис. Дерево решений

Из приведенных на схеме данных можно найти математическое ожидание возможного исхода по каждому проекту:

Е(а1) = 9000 * 0,4 + 25 000 *0,6 = 18600 руб.

Е(а2) = 7800*0,4+27000+0,6=19320 руб.

Таким образом вариант а2 является экономически более целесообразным.

Это наиболее общие подходы к формализации процесса прогнозирования возможных действий, основанные на построении дерева решений.

2) линейное программирование -один из разделов оптимального программирования. Оптимальное включает: линейное, квадратическое, динамическое и др.

Метод линейного программирования наиболее распространенный в прикладных экономических исследованиях ввиду его наглядности. Позволяет хозяйствующему субъекту дать обоснование наилучшему решению в условиях жестких ограничений, касающихся доступных для предприятия ресурсов.

Суть метода заключается в поиске максимума или минимума выбранной в соответствии с интересами аналитика целевой функции при имеющихся ограничениях.