Моделирование как способ принятия решений

Моделирование процесса принятия и реализации управленческого решения

Вы будете перенаправлены на Автор24

Моделирование процесса принятия и реализации управленческого решения – это исследовательский метод, применяемый в процессе разработки и реализации управленческих решений, отличающихся высоким уровнем сложности и представляющий собой создание модели или их системы для изучения определенного объекта.

Назначение метода моделирования в процессе принятия и реализации управленческих решений

Модели обеспечивают исследователям возможность уточнения характеристик и свойств изучаемого явления, представляя это явление в упрощенных связях в миниатюре.

Основное назначение применения моделей в процессе разработки и реализации управленческих решений состоит в возможности проведения активных экспериментов, которые не могут быть проведены с определенным объектом, в отношении которого применяются управленческое воздействие.

Моделирование применяется различными науками, не является исключением государственное и муниципальное управление. Существует несколько определений понятия «модель» и «моделирование».

Модель представляет собой:

• во-первых, определенный образ объекта, явления или процесса, который призван заменять реальность и представление о ней;
• во-вторых, способ и средства отображения свойств объекта в соотношении с оригиналом;
• в-третьих, имитацию свойства объекта за счет других явлений и предметов.

Модель в системе разработки и реализации управленческих решений обладают следующими свойствами:

• во-первых, находится в состоянии подобности по отношению к исследуемому объекту;
• во-вторых, отличается простотой по сравнению с исследуемым объектом, что позволяет более подробно осуществить ее изучение;
• в-третьих, обладает широтой и глубиной описания, которые признаются достаточными для исследования объекта;
• в-четвертых, отвечает дополнительным ограничениям по времени, требуемого для принятия управленческого решения.

Готовые работы на аналогичную тему

Модель находится в тесной взаимосвязи с решаемой проблемой, давая представление о проблемной ситуации и формируя возможности для моделирования стратегических альтернатив и последствий.

Моделирование представляет собой оперирование объектом практического или теоретического характера, позволяющего заменять изучаемый предмет искусственным или естественным аналогом для исследования. В основе моделирования находятся принципы подобия, общности свойств, аналогии, самостоятельности формы.

Классификация моделей, применяемых для разработки и реализации управленческих решений

Совокупность моделей, применяемых для разработки и реализации управленческих решений, можно классифицировать на следующие виды по признаку отображения действительности:

• во-первых, физические модели;
• во-вторых, графические модели;
• в-третьих, математические модели.

Разработка и реализация управленческих решений преимущественно осуществляется с помощью математических моделей.

Процесс принятия управленческих решений также позволяет выделить такие модели как дескриптивная или описательная и аналитическая или нормативная.

В основе описательных моделей находятся эмпирические наблюдения, данные модели отличаются небольшим количеством элементов и дают объяснения экономическим соотношениям, как в реальном выражении, так и упрощенном. Взаимосвязи элементов такой модели описываются простыми математическими уравнениями. Недостатком данного вида моделей является отсутствие отражения функциональных ограничений и взаимосвязей. Однако описательные модели выступает в качестве основы формирования более сложных моделей. В качестве примера данного вида моделей можно привести модель идеальной конкуренции.

Аналитические модели обеспечивают выявление наиболее эффективных путей достижения цели. Данные модели выражаются через функциональные уравнения, отражающие взаимосвязь зависимых и независимых переменных. В качестве независимых переменных этих моделей выступают параметры действий, зависимые переменные представляют собой ожидаемые переменные, которые получаются в результате воздействия независимых переменных.

Описательные модели являются выражением целевой функции, описывая определенную технологию или процедуру. Их назначение состоит в возможности выбора оптимального решения с учетом существующих критериев и ограничений. Аналитические модели обеспечивают возможность представления последствий принятых управленческих решений в виде определенных переменных. Аналитические модели считаются моделями принятия управленческих решений.

Факторы внешней среды оказывает существенное влияние на возможности моделирования. Внешняя среда отражается такими характеристиками как риск, определенность и неопределенность. Моделирование при принятии и реализации управленческих решений должно учитывать факторы внешней среды, прогнозируя их воздействие на ожидаемые результаты.

Этапы создания моделей при разработке и реализации управленческих решений

При построении модели разработки и реализации управленческих решений можно выделить ряд этапов, к числу которых относятся следующие:

• во-первых, этап постановки задачи для принятия управленческого решения. Этот этап считается основным в моделировании, обеспечивая диагностику проблемы и ее идентификацию;
• во-вторых, этап создания модели. Данный этап устанавливает такие параметры моделирования как цель, исходная и конечная информация, источники информации;
• в-третьих, проверка модели. Этот этап представляет собой оценку соответствия созданной модели реальной проблеме. Основу проверки модели на достоверность обеспечивает прошлый опыт относительно состояния объекта, его проблем и последствий в результате осуществления тех или иных управленческих решений;
• в-четвертых, применение модели. Этот этап представляет собой вид практической деятельности, подразумевающий использование моделей в конкретной ситуации.

Моделирование в системе разработки и реализации управленческих решений является одним из наиболее эффективных методов.

Источник

Моделирование в процессе принятия решений

Модель — это представление об объекте, системах или идеях в определенной форме, отличной от самой целостности.

Главной характеристикой модели можно считать упрощение реальной жизненной ситуации, к которой она применяется. Поскольку форма модели менее сложная, а данные, которые не касаются дела и затуманивают проблему в реальной жизни, изымаются, модель часто повышает способность руководителя понимать и решать проблему, которая стоит перед ним. Модель также помогает руководителю соединить свой опыт и способность размышлять с опытом и соображениями экспертов.

Существует ряд причин, которые обуславливают использование модели вместо попыток прямой взаимодействия с реальным миром. К ним относятся естественная сложность многих организационных ситуаций, невозможность проводки экспериментов в реальной жизни, даже когда они необходимые, и ориентация руководства на будущее.

Существует три базовые типа модели:

1) физическая модель представляет собой то, что исследуется с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы;

2) аналоговая модель представляет собой объект, который исследуется, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит таким;

3) математическая модель называется также символической. В ней используются символы для описания свойств или характеристик объекта или события.

Построение модели, как и управление, является процессом. Основные этапы процесса — постановка задачи, построение, проверка достоверности, применение и обновление модели.

Как и все средства и методы, модели науки управления могут привести к ошибкам. Эффективность модели может снизиться через влияние потенциальных погрешностей. Чаще всего встречаются: недостоверные исходные данные, ограниченные возможности получения нужной информации, страхи пользователя, недостаточное практическое использование, чрезмерно высокая стоимость.

Наиболее распространенные типы моделей, которые могут помочь в принятии решений:

1) теория игр — метод моделирования оценки влияния принятого решения на конкурентов. Например, прогнозирование реакции конкурентов на смену цен;

2) модель теории очередей, или модель оптимального обслуживания, используется для определения оптимального количества каналов обслуживания относительно потребности в них. Принципиальная проблема содержится в уравновешении расходов на дополнительные каналы обслуживания и потерь от обслуживания на равные, низшему от оптимального;

3)модель управления запасами используется для определения времени размещения заказов на ресурсы и их количество, а также массы готовой продукции на составах. Цель данной модели — сведение к минимуму отрицательных следствий накопления запасов, которое выражается в определенных расходах;

4) модель линейного программирования применяется для определения оптимального способа распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих нужд (планирование ассортиментов изделий, распределение рабочих и т.п.);

5) имитацияозначает процесс создания модели и ее экспериментальное применение для определения изменений реальной ситуации;

6) экономический анализ включает в себя почти все методы оценки расходов и экономических удобств, а также относительной рентабельности деятельности предприятия. Типичная “экономическая” модель основывается на анализе безубыточности.

Суть каждого решения, которое принимается руководством, состоит в выборе наилучшей из нескольких альтернатив за конкретно, заранее определенными критериями. Платежная матрица — один из методов статистической теории решений, который может помочь руководителю в выборе одного варианту с нескольких. Он особенно полезный в случае необходимости определения, которая стратегия в наибольшей мере будет оказывать содействие достижению целей.

В целом платежная матрица полезная, когда:

1) существует умно ограниченное количество альтернатив или вариантов стратегии для выбора между ними;

2) то, что должны произойти, с полной определенностью неизвестно;

3) результаты принятого решения зависят от того, которая именно избрана альтернативу и какие события в действительности имеют место

Кроме этого, руководитель должен иметь возможность объективно оценивать вероятности ревалентных событий и рассчитывать ожидаемое значение такой вероятности. Ожидаемое значение альтернативы или варианту стратегии — это сумма возможных значений, умноженных на соответствующие возможности.

Опыты показывают: когда определены точные значения вероятности, методы дерева решений и платежной матрицы обеспечивают принятие более качественных решений, чем традиционные подходы.

Дерево решений — популярный метод науки управления, который используется для выбора наилучшего направления действий из имеющихся вариантов. Дерево решений — это схематическое представление проблемы принятия решений. Так же, как платежная матрица, дерево решений предоставляет руководителю возможность учесть разные направления действий, соотнести с ними финансовые результаты, скорректировать их в соответствии с приписанной им вероятности, а потом сравнить альтернативы. Концепция ожидаемого значения является неотъемлемой частью метода дерева решений.

Источник

Моделирование как метод принятия решения

Экономико-математические модели: сущность и классификация

Одним из основных методов выработки и принятия управленческого решения является построение различного рода моделей и их анализ.

В общем виде под моделью понимается мысленно представляемая или материально реализованная система, которая отображает объект исследования и способна замещать его так, что ее изучение дает адекватную информацию об объекте.

Под моделированием понимается воспроизведение или имитирование какой-либо существующей системы на специально построенном аналоге или модели. Моделирование основывается на существовании аналогии (подобия, сходства) между двумя объектами или явлениями, имеющими зачастую качественно различную природу.

В самом общем смысле модель – это условный образ, схема объекта исследования. Понятие модель связано с наличием сходства между двумя объектами, один из которых может рассматриваться как оригинал, а другой – как его модель. Степень соответствия модели объекту моделирования может быть различной. Модель является важным инструментом научной абстракции, позволяющим выделить в процессе исследования наиболее существенные характеристики изучаемого объекта. В некоторых случаях модель может быть внешне схожа с моделируемым объектом, но отличаться от него какими-либо параметрами (размерами, скоростью передвижения и т.д.). Такие модели принято называть физическими (модель самолета, корабля и т.д.). Физическое моделирование успешно используется в науке и технике.

Модели объектов являются более простыми системами, с четкой структурой, точно определенными взаимосвязями между составными частями, позволяющими более детально проанализировать свойства реальных объектов и их поведение в различных ситуациях.

К моделям выдвигают ряд обязательных требований. Во-первых, модель должна быть адекватной объекту, т.е. как можно более полно соответствовать ему с точки зрения выбранных для изучения свойств. Во-вторых, модель должна быть полной. Это означает, что она должна давать возможность с помощью соответствующих способов и методов изучения исследовать и сам объект, т.е. получить некоторые утверждения относительно его свойств, принципов работы, поведения в заданных условиях.

Математические модели формируют методическую основу расчетов, связанных с обработкой информации, то есть преобразования исходной информации в информационный продукт по заранее описанным алгоритмам.

Математическое моделирование получило широкое распространение в исследовании экономических систем. Это связано с тем, что экономические системы характеризуются сложными количественными взаимозависимостями, которые можно выразить как взаимосвязь множества переменных и которые хорошо поддаются математическому описанию в виде уравнений и неравенств. Используется оно как средство изучения, как инструмент познания экономических явлений. Анализируя уравнения и неравенства, которые описывают количественные взаимосвязи данной системы, мы тем самым анализируем и изучаем саму экономическую систему.

Среди различных систем наиболее сложными являются экономические, правильно описать которые можно лишь в том случае, если достаточно подробно, хорошо познаны количественные связи между отдельными факторами и степень их влияния друг на друга и на конечные результаты производства. Поэтому модель должна с большей или меньшей точностью отражать реальные процессы и взаимосвязи экономической системы и ограничения, накладываемые на нее внешними условиями. Модель должна опираться на достоверную информацию. Однако ни одна, даже самая сложная модель не может до мельчайших подробностей отразить все стороны моделируемой системы. В процессе построения модели не следует стремиться к описанию многочисленных связей, присущих моделируемой системе, поскольку не всегда точно известна количественная природа всех связей и зависимостей исследуемой системы; кроме того, это может так усложнить и перегрузить модель, что решение с ее помощью конкретной экономической задачи окажется невозможным. Поэтому математическое моделирование предполагает абстрагирование, отвлечение от несущественных сторон моделируемого объекта и, следовательно, описание наиболее характерных закономерных его черт. Однако и абстрагирование имеет свои пределы, за которыми модель становится слишком условной, что не позволяет получить практически приемлемое решение. Следовательно, в процессе моделирования необходимо определить пределы абстрагирования.

При этом надо учитывать, что любая экономико-математическая модель представляет собой диалектическое единство количественной и качественной характеристик экономического явления. Отсутствие такого единства или его нарушение в модели может привести к нежелательным, а следовательно, и к практически непригодным решениям.

Таким образом, экономико-математическая модель представляет собой концентрированное выражение общих взаимосвязей и закономерностей экономического явления в математической форме.

Процесс моделирования может быть представлен в виде цикла, в котором можно выделить несколько этапов :

— постановка экономической задачи и качественный анализ проблемы.

— построение математической модели.

— математический анализ модели.

— подготовка исходной информации.

— анализ численных результатов и их применение.

На этапе постановки экономической задачи и качественного анализа проблемы происходит:

— формулирование проблемы и вопросов, на которые требуется получить ответы.

— выявление ключевых черт и свойств моделируемого объекта, абстрагирование от второстепенных;

— изучение структуры объекта и основных зависимостей, связывающих его элементы;

— формулирование гипотез (хотя бы предварительных), объясняющих поведение и развитие объекта.

На этапе построения математической модели осуществляется:

— выбор математического аппарата реализации модели;

— определение основной конструкции (типа) математической модели;

— формирование системы переменных;

— формирование системы ограничений;

— описание формы связей между переменными и формирование перечня технико-экономических коэффициентов.

Целью математического анализ модели является: выяснение общих свойств модели на основе аналитических исследований. На этом этапе:

— оценивается возможность получения решения;

— определяется количество возможных решений;

— анализируется перечень переменных, которые могут входить в решение;

— исследуются соотношения между переменными, пределы и тенденции их изменения и т.д.

Подготовка исходной информации включает в себя следующие элементы:

— подготовку постоянной (нормативной) информации;

— подготовку условно-постоянной информации;

— обоснование переменной информации.

На этапе численного решения происходит:

— выбор или разработка алгоритмов для численного решения задачи;

— выбор или разработка программы для реализации модели;

— непосредственное проведение расчетов.

В ходе анализа численных результатов и возможности их применения проводится:

— выявление некорректных построений модели;

— неформальный анализ теоретических выводов и численных результатов, получаемых посредством модели;

— сопоставление результатов с уже имеющимися знаниями и фактами действительности для выявления недостатков постановки задачи, математической модели, ее информационного и математического обеспечения.

В системах поддержки принятия решения база моделей должна состоять из стратегических, тактических и оперативных моделей, а также математических моделей в виде совокупности модельных блоков, модулей, алгоритмов и процедур, используемых в качестве элементы для их построения.

Стратегические модели используются для обоснования длительных перспектив развития системы; установления и согласования целей для различных горизонтов планирования; определения объемов ресурсов, необходимых для их достижения; выработки политики формирования и использования ресурсного потенциала. Для стратегических моделей характерны значительная широта охвата, множество переменных, представление данных в сжатой агрегированной форме. Горизонт планирования в стратегических моделях, как правило, измеряется в годах.

Тактические модели применяются для распределения и перераспределения ресурсов в масштабах всей системы в течение производственного цикла или по его завершении. Они служат основой для принятия тактических решений о выборе приемов и методов для адекватного реагирования системы на изменения условий хозяйствования.

Оперативные модели служат для создания информационной основы управления на уровне структурных элементов системы при реализации отдельных оперативных задач.

С точки зрения моделирования можно выделить следующие группы экономических задач:

— хорошо структурированные, в которых основные зависимости могут быть выражены количественно;

— неструктурированные, в которых основные зависимости могут быть описаны лишь качественно;

— слабоструктурированные, которые допускают как количественное, так и качественное описание зависимостей.

Хорошо структурируемые задачи принято называть программируемыми (program – план, программа). Для решения этих задач используют методы математического программирования. Напомним, что математическое программирование – это математическая дисциплина, изучающаяся теорию и методы решения задач о нахождении экстремумов функций на множествах векторного пространства, заданных с помощью линейных и нелинейных ограничений.

1.1.2. Оптимизационные модели решения задач оптимального выбора

Математические модели, позволяющие определить из области допустимых решений наилучшее решение по заранее заданному критерию, принято называть оптимизационными моделями, а задачи, решаемые с их помощью, – задачами оптимального выбора.

Основными характеристиками задач оптимального выбора являются:

— наличие цели, достижение которой является решением задачи;

— наличие критерия для сопоставления качества альтернатив;

— наличие альтернативных средств достижения цели;

— наличие способов оценки затрат ресурсов, необходимых для каждой альтернативы;

— наличие способа отображения связей между целями, альтернативами и затратами.

В математическом смысле оптимальность понимается как достижение экстремума функции (максимума или минимума), математически описывающей критерий оптимальности.

Критерием оптимальности называется показатель, используемый для сравнительной оценки вариантов допустимых решений (альтернатив).

Основными этапами формализации задач оптимального выбора являются:

1. Формирование системы неизвестных: выявление элементов, описывающих структуру моделируемой системы, и описание их в виде переменных.

2. Формирование системы ограничений: описание в формальном виде условий (ресурсных, организационно-экономических, технологических и т.д.), которые должны быть соблюдены при реализации задачи.

3. Формулирование критерия оптимальности и запись его в виде целевой функции задачи математического программирования.

Общий вид задачи математического программирования:

Z – критерий оптимальности;

F(x) – целевая функция

Если решение X₁, X₂,… Х_n не противоречит ограничениям, принятым в задаче, то его называют допустимым. Допустимое решение, при котором целевая функция принимает экстремальное (максимальное или минимальное решение) считается оптимальным.

Если целевая функция, ограничения, связи между искомыми показателями выражены в виде линейных зависимостей, то оптимизационная модель сводится к задаче линейного программирования. На практике часто целевую функцию выразить в виде линейных зависимостей не удается. Это приводит к необходимости рассмотрения задач нелинейного программирования

Оптимизационные модели (как детерминированные, так и стохастические), описывающие использование земли и основных средств (например, экономико-математические модели по оптимизации размещения производства, его отраслевой структуры, состава и структуры машино-тракторного парка и т.д.), по сути, являются инструментом принятия стратегических решений (параметры определяются на несколько производственных циклов). Модели, предполагающие оптимизацию использования оборотных средств (оптимизация рационов кормления, распределения удобрений и т.д.), обеспечивают информационную основу для принятия тактических и оперативных решений внутри производственного цикла. На практике, модели, используемые для разных горизонтов планирования, можно использовать лишь автономно друг от друга. Так изменения рационов кормления в зависимости от уровня продуктивности скота, являющиеся неотъемлемым условие эффективного управления использования ресурсов, крайне сложно учесть, например, при оптимизации отраслевой структуры производства. Это связано с тем, что стратегические оптимизационные модели являются высокоабстрактными, использующими укрупненные и агрегированные параметры деятельности предприятия. В этих моделях требования к исходной информации достаточно мягкие, так как для стратегических решений более важным являются общие балансы и тенденции, а не точная расчетная величина отдельных показателей.

В настоящее время разработаны и апробированы на различных иерархических уровнях аграрной сферы разнообразные экономико-математи-ческие модели, среди которых следует выделить:

— экономико-математические модели по оптимизации размещения производства;

— экономико-математические модели по оптимизации структуры посевных площадей;

— экономико-математические модели по оптимизации распределения удобрений;

— экономико-математические модели по оптимизации состава и использования машинно-тракторного парка;

— экономико-математические модели по оптимизации структуры и оборота стада;

— экономико-математические модели по оптимизации рационов кормления сельскохозяйственных животных;

— экономико-математические модели по оптимизации использования кормов;

— экономико-математические модели по оптимизации производства и использования кормов;

— экономико-математические модели по оптимизации объемов и структуры инвестиций;

— экономико-математические модели по оптимизации отраслевой структуры производства и др.

1. Раскройте понятия модели и моделирования.

2. Что понимается под переменными и параметрами математических моделей?

3. Раскройте содержание этапов моделирования и опишите цель каждого из них.

4. Раскройте сферы применения стратегических, тактических и оперативных моделей.

5. Какие группы экономических задач можно выделить с точки зрения моделирования?

6. Что относится к характеристикам задач оптимального выбора?

7. Как называется показатель, используемый для сравнительной оценки вариантов допустимых решений (альтернатив)?

8. Как называется формализованный критерий оптимальности, записанный в математическом виде?

9. Назовите этапы формализации задач оптимального выбора?

Источник