- •1. Понятие сложных систем
- •2. Понятие систем управления и их составляющих
- •Цель управляющего органа – перевод объекта управления из начального в конечное состояние.
- •3. Объект управления, его характеристики
- •4. Классификация систем управления
- •5. Методы формализации постановки задач принятия решений
- •6. Постановка задач принятия упр.Решений в классе линейных моделей
- •7. Анализ управленческих решений методами теории чувствительности
- •8. Задача взаимозаменяемости ресурсов
- •9. Специфика функционирования организационных систем
- •10. Задача распределения производственной программы в двухуровневой активной системе
- •11. Неопределенность в активных системах
- •12. Методы гарантированного результата
- •13. Метод прогнозирования при снятии неопределенности
- •14,15. Методы снятия неопределенности(метод формирования данных). Моделирование двухуровневой орг.Системы в условиях неопределенности
- •16. Проектирование согласованного механизма ценообразования в 2хуровневой орг.Системе.
- •17. Методы оценки инвестиционных проектов
- •18. Моделирование систем материального стимулирования на примере объектов здравоохранения
- •19. Моделирование системы оплаты труда в бригаде из 2-х рабочих(уравнительная оплата труда)
- •20,21. Моделирование системы оплаты труда в бригаде из 2-х рабочих(сдельная оплата)
- •22. Многокритериальность в управлении
13. Метод прогнозирования при снятии неопределенности
В задачах существуют параметры. ЛПР должно обладать информацией о значениях этих параметров.
aij – значения этих параметров,
cj – коэффициент целевой функции.
С точки зрения формализованного описания можем сказать, что ЛПР имеет представление об области допус. значений параметров (аА).
Чем больше ОДЗ, тем больше неопределенность.
Решаем задачу «снятия неопределенности».
Метод регрессионного прогнозирования. Идея метода заключается в следующем: ЛПР не имеет достоверной информации о значениях параметров на будущие периоды. Однако, он располагает ретро-информацией о значениях этих параметров.
Регрессионная модель – описывает изменение состояния объекта во времени.
Бывают ситуации, когда изменение параметров характеризуется некоторой тенденцией. Если такое имеет место, то возникает идея построить некоторую функцию, которая описывает эти закономерности а . Есть некоторая статистика. Рассчитывается погрешность:
Эти методы применимы только в случаях, когда медленно развиваются процессы.
Есть ось времени, необходимо принять упр.решения на несколько будущих периодов. Нам известна ретро-информация об этом параметре(за предыдущие периоды).
а = b0 + b1*t
b0- начальное состояние параметра
b1 – насколько изменяется параметр а при изменении t на единицу
Д – дисперсия
Сигма = Корень из Д
Значение а – номинальное значение. Считаем, что а – хороший параметр, то а+Сигма – оптимальный прогноз, а-Сигма – пессимистичный прогноз. (+Сигма;-Сигма) – область допустимых ожидаемых значений
Существуют 3 плана:
- номинальный
- пессимистический
- оптимальный
14,15. Методы снятия неопределенности(метод формирования данных). Моделирование двухуровневой орг.Системы в условиях неопределенности
В задачах существуют параметры. ЛПР должно обладать информацией о значениях этих параметров.
aij – значения этих параметров,
cj – коэффициент целевой функции.
С точки зрения формализованного описания можем сказать, что ЛПР имеет представление об области допустимых значений параметров (а А).
Чем больше ОДЗ, тем больше неопределенность.
Решаем задачу «снятия неопределенности».
Метод формирования данных.
ЛПР просит сообщить элемент значение параметра ri.
Si – та оценка, которую элемент сообщит наверх в качестве значения параметра ri. и элемент влияет на центр.
Орг.система движется по циклу.
- целевая функция предприятия. Центр после сообщения Si решает задачу:
Элемент может влиять на получение всеми задания, выбрав Si. Xi зависит не только от своей стратегии, но и от стратегий остальных предприятий.
xi=Ц*ri – оптимальный план i-го предприятия
Пусть Ц=5, тогда х1=25, х2=50, х3=75. Предприятия теряют прибыль.
- сколько предприятия хотели бы произвести
1) V=R полный баланс интересов центра и предприятий
2) V>R тенденция к завышению Si, чтобы стала Дi, рост xi
3) V<R тенденция к занижению Si, чтобы стала di, снижение xi
Равновесное состояние по Нэшу – такая ситуация, когда ни 1 элемент не может изменять свою стратегию без ущерба для собственных интересов, если другие элементы его также не меняют
Механизм внутрифирменного ценообразования:
Цв=R/∑Si
Локальный интерес:
Xj=Цв*ri xj=(R/∑Si)*ri
Механизм согласования Э интересов по вертикали(система с отрицательной обратной связью):