- •Содержание
- •1. Основные понятия и определения
- •1.1. Принятие решений как особый вид человеческой деятельности
- •1.2. Люди принимающие решения и их роль в процессе принятия решений
- •1.3. Альтернативы
- •1.4. Критерии
- •1.5. Оценка важности критериев
- •1.6. Многодисциплинарный характер науки о принятии решений
- •2. Анализ задач и методов принятия решений
- •2.1. Схема процесса принятия решений
- •Принятие решения Отыскание рациональных альтернатив
- •Разработка плана и реализация принятого решения Оценка фактически достигнутых результатов
- •2.2. Классификация задач принятия решений
- •2.3. Классификация методов принятия решений
- •2.4. Системы поддержки принятия решений
- •3. Оптимизационные модели
- •3.1 Оптимизационная модель затрат на рекламу .
- •3.2. Выбор оптимального медиа-плана кампании
- •Решение.
- •3.3. Оптимизационные модели составления медиа-плана в случае нескольких критериев (целевое программирование).
- •3.4. Построение кривой достижимости охвата по различным категориям телеаудитории (Парето-оптимальный подход).
- •4. Динамическое программирование
- •4.1. Основная идея и особенности вычислительного метода динамического программирования
- •4.2. Задачи управления запасами
- •4.2.1. Общая характеристика
- •4.2.2. Задача управления запасами при детерминированном
- •4.2.3. Задача управления многономенклатурными запасами при ограничении на емкость склада
- •4.2.4. Модель управления запасами при вероятностном спросе и мгновенных поставках
- •4.2.5. Динамические задачи управления запасами
- •5. Принятие решений в условиях неопределенности. Метод анализа иерархий.
- •5.1. Иерархическое представление проблемы
- •5.1.1. Структуризация задачи в виде иерархии
- •5.1.2. Парное сравнение альтернатив (метод парных сравнений)
- •5.1.3 Вычисление коэффициентов важности для элементов каждого уровня
- •5.1.4. Подсчет количественной оценки качества альтернатив (иерархический синтез)
- •2.2. Метод сравнения объектов относительно стандартов [2]
- •5.3. Многокритериальный выбор в иерархиях с различным числом и составом альтернатив под критериями [2]
- •5.4. Общая характеристика подхода метода анализа иерархий
- •6. Элементы теории матричных игр.
- •6.1. Игровой подход к принятию решений в условиях неопределённости.
- •6.2. Основные понятия теории игр.
- •6.3. Сведения матричной игры к задаче линейного программирования [2, 3]
- •6.4. Матричная игра двух лиц с ненулевой постоянной суммой [1]
- •Вопрос 1. Нижняя цена матричной игры определяетсяследующей формулой:
- •Вопрос 2. Верхняя цена матричной игры определяетсяследующей формулой:
- •Вопрос 4. Какова нижняя и верхняя цена игры для нижеприведенной матрицы?
- •Вопрос 5. Чему равно значение элемента матрицы игры в сед-ловой точке?
- •Вопрос 6. Используя свойство доминирования стратегий игроков, максимально редуцируйте следующую матрицу игры:
- •Вопрос 7. Найдите цену следующей игры
- •Вопрос 10. Постройте платежную матрицу следующей игры.
- •7. Теория массового обслуживания
- •3. Марковские смо.
3.4. Построение кривой достижимости охвата по различным категориям телеаудитории (Парето-оптимальный подход).
Пример.
Агентство занимается размещением рекламы на телевизионных каналах. Клиент компании заинтересован в максимизации числа просмотренной аудиторией рекламы, причем вся аудитория разделена на две группы — мужчин и женщин. Агентство имеет на выбор шесть видов передач для размещения в них рекламы; заметим, что одни и те же передачи пользуются разной популярностью у мужчин и женщин — это отражено в табл. 5 и 6.
Количество просмотренной рекламы по каждой из двух групп аудитории описывается нелинейной функцией — квадратным корнем из числа размещенной рекламы. Например, если пять роликов разместить среди спортивных передач, то этим мы достигнем млн. просмотров, но толькомлн. просмотров женщинами.
Отметим, что квадратный корень подразумевает эффект уменьшающейся отдачи, т. е. от каждого дополнительно размещенного рекламного ролика мы получаем меньший эффект, чем от предыдущего ролика этого же типа.
Существует ограничение на минимальное и максимальное число рекламных роликов, размещенных на одном канале; цена на рекламу также варьируется в зависимости от канала. Имея в распоряжении бюджет 1 500 000 руб., найти кривую, отражающую изменение числа просмотров рекламы среди мужчин при изменении числа просмотров рекламы среди женщин.
Таблица 5. Количество просмотров в млн. телезрителей
|
Спорт |
Развлекательные |
Новости |
Комедии |
Остросюжетное кино |
Многосерийное кино |
Муж. |
15 |
3 |
7 |
7 |
8 |
1 |
Жен. |
5 |
5 |
6 |
10 |
9 |
4 |
Таблица 6. Цена роликов и ограничения по количеству
|
Спорт |
Развлекательные |
Новости |
Комедии |
Остросюжетное кино |
Многосерийное кино |
Цена (1000 руб.) |
120 |
40 |
50 |
40 |
60 |
20 |
Мин. роликов |
2 |
0 |
2 |
0 |
2 |
0 |
Макс. роликов |
10 |
5 |
10 |
5 |
10 |
5 |
Решение
Задание переменных, ограничений и целевой функции.
Введем переменные и выпишем соответствующие им ограничения.
За примем количество рекламных роликов, размещенных на каждом из шести каналов соответственно. Эти значения ограничены сверху и снизу:
Теперь определим целевую функцию. Поскольку нас интересует не максимум просмотров рекламы вообще, а то, как изменяется число просмотров рекламы в одной из групп при изменении количества просмотров в другой группе, то целевая функция будет задана не для мужчин и женщин вместе, а по отдельности (например, будем максимизировать число просмотров рекламы среди мужчин, игнорируя при этом число просмотров среди женщин, и наоборот). Как уже было отмечено в условии, число просмотров рекламы по группе есть произведение коэффициентов заинтересованности в передаче на корень квадратный из числа рекламных роликов, размещенных на канале. Значит, целевая функция примет вид:
(для мужчин)
или
(для женщин).
Следует ввести ограничение на бюджетные расходы (для удобства мы сократили «лишние» нули):
Построение модели.
Разместим данные в таблицах Excel (Рис. 9).
Рис. 9. Введены исходные данные.
Изменяемые ячейки – B12:G12. В эти ячейки в результате решения задачи будут записаны оптимальные значения количества рекламных роликов .
Ввод зависимости для целевой функции. Для вычисления значения целевой функции вначале — максимизация количества рекламы, просмотренной мужской аудиторией зададим формулой
=СУММПРИЗВ(B3:G3,B13:G13) и разместим в H13.
В ячейке H13 введена формула для вычисления значения целевой функции (рис. 10.).
Количество рекламы, просмотренное женской аудиторией при максимальном значении целевой ячейки (H13), зададим формулой =СУММПРОИЗВ(B4:G4, B15:G15) и поместим в H15.
Ограничения на бюджетные затраты, расположенные в H14, зададим формулой =СУММПРОИЗВ(B7:G7,B12:G12) и запишем максимально возможное количество затрат (1500 руб.) в I14. Введены формулы для вычисления ограничений. (Рис.10).
Ограничения на минимальное и максимальное число рекламных роликов, размещенных на одном канале, введем непосредственно в диалоговом окне Поиск решения $B12:$G12≤ $B9:$G9 и $B12:$G12≥$B8:$G8 (рис. 11).
Рис. 10. Общий вид модели оптимизации медиа-плана (нелинейная модель).
Полученная модель примет вид, показанный на рис.11.
Рис. 11.
Введем также ограничение на минимальное количество рекламы, просмотренной женщинами (смысл этого ограничения будет удобнее разъяснить в процессе решения), поместив его в I15 (пока эта ячейка пуста).
Полученная модель примет вид, показанный на рис. 12.
Рис. 12. Параметры и ограничения для задачи с ограничением на просмотры среди женщин.
Будем изменять значение ячейки I15 в пределах от 79,385 до 89,220 с шагом 1. Все остальные установки Поиска решений оставим неизменными (рис. 12).
Спорт |
Развлек. каналы |
Новости |
Комедии |
Остросюжетное кино |
Сериалы |
|
|
4.840 |
1.742 |
6.071 |
5.000 |
5.507 |
0.774 |
|
|
2.200 |
1.320 |
2.464 |
2.236 |
2.347 |
0.880 |
89.515 |
|
|
|
|
|
|
|
1500 |
1500 |
2.200 |
1.320 |
2.464 |
2.236 |
2.347 |
0.880 |
79.386 |
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Рис. 13.
После того как мы «пробежим» весь интервал, составим следующую таблицу (рис. 14).
Просмотры среди женщин |
Спорт |
Развлек. каналы |
Новости |
Комедии |
Остросюжетное кино |
Сериалы |
Просмотры среди мужчин |
79.39 |
4.84 |
1.74 |
6.07 |
5 |
5.51 |
0.77 |
89.515 |
80.00 |
4.71 |
1.84 |
6.10 |
5 |
5.62 |
0.93 |
89.506 |
81.00 |
4.50 |
1.99 |
6.14 |
5 |
5.81 |
1.22 |
89.449 |
82.00 |
4.28 |
2.16 |
6.18 |
5 |
6.00 |
1.55 |
89.336 |
83.00 |
4.05 |
2.35 |
6.20 |
5 |
6.19 |
1.95 |
89.156 |
84.00 |
3.80 |
2.54 |
6.22 |
5 |
6.38 |
2.42 |
88.900 |
85.00 |
3.54 |
2.74 |
6.23 |
5 |
6.58 |
2.97 |
88.554 |
86.00 |
3.26 |
2.98 |
6.22 |
5 |
6.78 |
3.60 |
88.096 |
87.00 |
2.96 |
3.22 |
6.19 |
5 |
6.98 |
4.36 |
87.500 |
88.00 |
2.60 |
3.58 |
6.17 |
5 |
7.27 |
5 |
86.713 |
89.00 |
2.06 |
4.28 |
6.21 |
5 |
7.86 |
5 |
85.478 |
89.22 |
2 |
5 |
5.39 |
5 |
8.18 |
5 |
84.934 |
Рис. 14. Анализ чувствительности просмотров мужчин от просмотров среди женщин
По мере того как мы просматриваем таблицу сверху вниз, замечаем, что востребованным становится все большее число показов рекламы женской аудитории, в ущерб показам рекламы мужчинам. Неудивительно, что соответствующие решения включают большее число рекламы, помещенной на каналах, которые в основном смотрят женщины (многосерийное кино, ток-шоу, остросюжетное кино), и меньшее — на каналах новостей и спорта.
Если предположить, что ограничение на максимальное количество размещенной рекламы увеличится, например, в два раза, то наибольший интерес (с точки зрения максимизации просмотров среди женщин) представляет реклама, помещенная на канале комедийного кино — размещение здесь относительно недорого и канал ориентирован более на женскую аудиторию, — поэтому можно ожидать, что количество размещенной здесь рекламы резко возрастет.
Основываясь на результатах, собранных в таблице (см. рис. 14), построим график (рис. 15).
Рис. 15. График зависимости просмотров среди мужчин от просмотров среди женщин.