Пояснительная записка к дипломному проекту включает в себя: 104108 страниц машинописного текста, 27 рисунков, 29 таблиц, 1 приложение, 22 источника




Скачать 1.14 Mb.
Название Пояснительная записка к дипломному проекту включает в себя: 104108 страниц машинописного текста, 27 рисунков, 29 таблиц, 1 приложение, 22 источника
страница 2/15
Дата публикации 25.05.2014
Размер 1.14 Mb.
Тип Пояснительная записка
literature-edu.ru > Экономика > Пояснительная записка
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   15

1ОБЩАЯ ЧАСТЬ

1.1Анализ процесса принятия решений на производстве

Минимизация затрат предприятия при производстве продукции и актуальность использования моделей теории игр



Основным финансовым результатом деятельности предприятия является прибыль, которая служит источником средств для его дальнейшего развития. Повысить прибыль можно различными путями, например, за счет увеличения объемов производства или повышения цен на выпускаемую продукцию. Однако законы конкуренции в большинстве случаев этому препятствуют. Поэтому в системе развития предприятия в условиях значительных ограничений улучшения финансового результата целесообразно акцентировать внимание на процессы снижения затрат[1].

В настоящее время разработано множество методов моделирования процессов снижения затрат, которые применяются в управлении машиностроительным предприятием. В большинстве случаев они предполагают многовариантность выбора, что связано с определенными рисками и одновременно создает основу для поиска их рационального сочетания.

Одним из наиболее ярких примеров расчетно-аналитических методов оценки рисков служит использование теории игр. Целью игры является выбор стратегии, соответствующей оптимальному поведению игрока с точки зрения получения коечного выигрыша. Стратегия равновесия - это стратегия надежности. В теории игр, однако, вполне разумным является также выбор стратегии, отличающейся от равновесной и связанной с определенным риском[2].

Для минимизации затрат на закупку ресурсов предприятие должно выбрать оптимальную стратегию закупки, а соответственно определится с количеством товара, его ассортиментом и сроком действия контракта закупки. Для решения этих задач разработано множество способов, одним из которых является использование моделей теории игр.

В последние годы значение теории игр существенно возросло во многих областях экономических и социальных наук. В экономике она применима не только для решения общехозяйственных задач, но и для анализа стратегических проблем предприятий, разработок организационных структур и систем стимулирования. Бурный прогресс в промышленной экономике показал плодотворность методов игр для принятия решений прикладной сфере.

Чтобы описать игру, необходимо сначала выявить ее участников. Это условие легко выполнимо, когда речь идет об обычных играх. Иначе обстоит дело с “рыночными играми”. Здесь не всегда просто распознать всех игроков, т.е. действующих или потенциальных конкурентов. Практика показывает, что не обязательно идентифицировать всех игроков, надо обнаружить наиболее важных.

Игры охватывают, как правило, несколько периодов, в течение которых игроки предпринимают последовательные или одновременные действия. Эти действия обозначаются термином “ход”. Действия могут быть связаны с ценами, объемами продаж, затратами на научные исследования и разработки и т.д. Периоды, в течение которых игроки делают свои ходы, называются этапами игры. Выбранные на каждом этапе ходы, в конечном счете, определяют “платежи” (выигрыш или убыток) каждого игрока, которые могут выражаться в материальных ценностях или деньгах (преимущественно дисконтированная прибыль).

Еще одним основным понятием данной теории является стратегия игрока, которая определяет результат для каждого возможного выбора. Под ней понимаются возможные действия, позволяющие игроку на каждом этапе игры выбирать из определенного количества альтернативных вариантов такой ход, который представляется ему “лучшим ответом” на действия других игроков. Относительно концепции стратегии следует заметить, что игрок определяет свои действия не только для этапов, которых фактически достигла конкретная игра, но и для всех ситуаций, включая и те, которые могут и не возникнуть в ходе данной игры.

В теории игр выделяют два типа стратегий чистую и смешанную.

Чистая стратегия даёт полную определенность, каким образом игрок продолжит игру. В частности, она определяет результат для каждого возможного выбора, который игроку, возможно, придётся сделать. Пространством стратегий называют множество всех чистых стратегий доступных данному игроку.

Смешанная стратегия – является указанием вероятности каждой чистой стратегии. Это означает, что игрок выбирает одну из чистых стратегий, в соответствии с вероятностями заданными смешанной стратегией. Выбор осуществляется перед началом каждой игры и не меняется до её конца. Каждая чистая стратегия является частным случаем смешанной, когда вероятность данной чистой стратегии 1 и у всех других нулевая вероятность.

Чтобы установить связь со сферой управления, игру можно описать следующим образом. Машиностроительное предприятие собирается заключить контракт поставки железной руды с одним из двух поставщиков. Так же известно, что вследствие нестабильности рынка, цены на ресурс могут составить для первого поставщика 815 грн/т с вероятностью 70% и 897 грн/т с вероятностью в 30%, а для второго 900 грн/т и 820 грн/т соответственно. В каждом случае машиностроительное предприятие будет приобретать железную руду по одной из четырех возможных цен. При этом желательно минимизировать вероятные затраты.

Важна и форма предоставления игры. Обычно выделяют нормальную, или матричную, форму и развернутую, заданную в виде дерева. Эти формы для простой игры представлены на рисунках 1.1 и 1.2.



Рисунок 1.1 – Нормальная форма игры
Игра в нормальной форме (или стратегической форме) состоит из трех элементов: множества игроков, множества чистых стратегий каждого игрока, множества платежных функций каждого игрока и представляется в виде n-мерной матрицы (таблицы), элементы которой это n-мерные платежные вектора.


Рисунок 1.2 – Развернутая форма игры
В развернутой форме представления игры каждому конечному пункту, соответствует один исход игры.

Что касается указанной выше проблемы, то ее разрешение зависит, в частности, от оригинальности ходов игроков. Если поставщики имеют возможность пересмотреть свои стратегические переменные (в данном случае цену), то может быть найдено кооперативное решение проблемы даже без жесткого договора между игроками. Интуиция подсказывает, что при многократных контактах игроков появляются возможности добиться приемлемой “компенсации”. Так, при известных обстоятельствах нецелесообразно стремиться к краткосрочным высоким прибылям путем ценового демпинга, если в дальнейшем может возникнуть “война цен”.

Как отмечалось, оба рисунка характеризуют одну и ту же игру. Предоставление игры в нормальной форме в обычном случае отражает “синхронность”. Однако это не означает “одновременность” событий, а указывает на то, что выбор стратегии игроком осуществляется в условиях неведения о выборе стратегии соперником. При развернутой форме такая ситуация выражается через овальное пространство (информационное поле). При отсутствии этого пространства игровая ситуация приобретает иной характер: сначала решение должен бы принимать один игрок, а другой мог бы делать это вслед за ним.


Формализация бизнес-процесса «Использование теории игр при заключении долгосрочных контрактов на поставку сырья для машиностроительного предприятия»




Важным этапом на машиностроительном предприятии является закупка ресурсов необходимых для производства: такими как топливо, руды и т.п. При закупке ресурсов оформляется договор поставки, используемый для регулирования отношений производителей товаров и поставщиков сырья и являющийся одним из наиболее распространенных видов обязательств, используемых в хозяйственном обороте. Договор поставки охватывает практически весь товарооборот в хозяйственной деятельности предприятий. Заключение этого договора очень удобно как для предприятий, так и для индивидуальных предпринимателей. Наиболее оптимален договор поставки, к примеру, для регулирования взаимоотношений между производителями товаров и поставщиками сырья. По договору поставки поставщик обязуется поставлять покупателю в течение всего срока действия договора товары ассортимент, качество, и цена которых указана в спецификации, являющейся неотъемлемой частью договора, а также используемой в качестве основы для заказов покупателя. Поставщик на регулярной основе принимает заказы покупателя и гарантирует поставку товара в объеме и ассортименте, указанном в заказе, и по ценам, действующим на момент отправки заказа покупателем. Покупатель обязуется принимать поставляемый по его заказам товар и производить его оплату в указанные в договоре сроки.

Определение границ бизнес-процесса позволяет определить внешний интерфейс автоматизированной системы и определить внешний и внутренний документооборот.

Опишем границы бизнес-процесса «Использование теории игр при заключении долгосрочных контрактов на поставку сырья для машиностроительного предприятия».

Процесс начинается с получения отделом закупок утвержденной годовой заявки на материально-техническое обеспечение. Отдел закупок производит тщательный отбор поставщиков в соответствии с требованиями технологического процесса и экономической целесообразности.

Производится согласование коммерческого предложения с коммерческим директором.

Производится утверждение коммерческого предложения руководством.

После утверждения коммерческого предложения руководством производиться согласование с поставщиком условий поставки и оптимального срока действия договора.

В завершение происходит формирование отчета о заключении договора поставки с выбранным поставщиком. После формирования отчета он сдается на хранение в архив.

Процесс завершается подписанием договора с поставщиком.

На основании всего вышеперечисленного заполним таблицы, описывающие границы бизнес-процесса «Использование теории игр при заключении долгосрочных контрактов на поставку сырья для машиностроительного предприятия» при помощи спецификаций входов и выходов системы, а так же условий начала и завершения этого бизнес-процесса.

Выходы бизнес-процесса «Использование теории игр при заключении долгосрочных контрактов на поставку сырья для машиностроительного предприятия» представлены в таблице 1.1, а входы данного бизнес процесса представлены в таблице 1.2.
Таблица 1.1 – Выходы и потребители бизнес-процесса «Использование теории игр при заключении долгосрочных контрактов на поставку сырья для машиностроительного предприятия»



Потребитель бизнес-процесса

Наименование выхода бизнес-процесса

Наименование документа (Форма)

1

Руководитель

Подписанный договор с поставщиком

Договор поставки

2

Архив

Отчёт

Форма отчёта


Таблица 1.2 – Входы и поставщики бизнес-процесса «Использование теории игр при заключении долгосрочных контрактов на поставку сырья для машиностроительного предприятия»



Наименование

поставщика

Наименование

входов

Документ (Форма) / ТУ для продукта

1

Начальник

Заявка на материально-техническое обеспечение

Форма заявки


Для более точного выявления границ анализируемого бизнес-процесса определим события, которые инициируют начало и завершение бизнес-процесса. Эти события приведены в таблице 1.3.
Таблица 1.3 – Условия начала и завершения бизнес-процесса «Использование теории игр при заключении долгосрочных контрактов на поставку сырья для машиностроительного предприятия»



Наименование события

Описание события

Выбор оптимального варианта заключения долгосрочных контрактов на поставку сырья для машиностроительного предприятия

1

Заявка на материально-техническое обеспечение

Руководителем формируется запрос на материально-техническое обеспечение

2

Отправка коммерческого предложения руководителю

Событие наступает после того, как программа полностью проведет расчет минимизации затрат на закупку ресурсов.

В таблице 1.4 представлены показатели качества для контроля и управления бизнес-процессом «Использование теории игр при заключении долгосрочных контрактов на поставку сырья для машиностроительного предприятия».
Таблица 1.4 – Показатели качества для контроля и управления бизнес-процессом «Использование теории игр при заключении долгосрочных контрактов на поставку сырья для машиностроительного предприятия»



Наименование показателя

Размер-ность

Описание

Периодичность

контроля




Показатели качества входов бизнеса-процесса

1

Соответствие требованиям оформления запроса

%

Корректность заполнения запроса. 100%

Вначале выполнения бизнес-процесса

Показатели качества выходов бизнес-процесса

1

Время обработки задания

час

Количество времени в минутах, затраченное на обработку заявки на формирование долгосрочного контракта и отправку его руководителю.

В конце выполнения бизнес-процесса




Показатели удовлетворенности клиентов

1

Процент выгодных контрактов

%

Отношение удачных контрактов к общему количеству контрактов

Раз в год


Анализ методов обработки данных и приемов решения задач с использованием теории игр для принятия решений




Метод теории игр – метод, при котором задачи решаются в условиях полной неопределенности. Это означает наличие таких условий, при котором процесс выполнения операции является неопределенным или противник противодействует сознательно, или отсутствуют ясные и четкие цели и задачи операции. Следствием такой неопределенности является то, что успех операции зависит не только от решений принимающих их людей, но и от решений или действий других людей. Чаще всего с помощью этого метода приходится разрешать конфликтные ситуации. Таким образом, теория игр – теория математических моделей принятия решений в условиях конфликта. К задачам, которые решаются с использованием метода теории игр, можно отнести следующие: торговые операции; анализ и проектирование иерархических структур управления и экономических механизмов; конкурентная борьба.

В теории принятия решений используются "разумные" процедуры выбора наилучшей из нескольких возможных альтернатив. Насколько правильным будет выбор, зависит от качества данных, используемых при описании ситуации, в которой принимается решение. С этой точки зрения процесс принятия решений может принадлежать к одному из трех возможных условий.

  1. Принятие решений в условиях определенности, когда данные известны точно.

  2. Принятие решений в условиях риска, когда данные можно описать с помощью вероятностных распределений.

  3. Принятие решений в условиях неопределенности, когда данным нельзя приписать относительные веса (весовые коэффициенты), которые представляли бы степень их значимости в процессе принятия решений.

По существу, в условиях определенности данные надежно определены, в условиях неопределенности они не определены. Принятие решений в условиях риска, следовательно, представляет "промежуточный" случай.

Модели линейного программирования являются примером принятия решений в условиях определенности. Эти модели применимы лишь в тех случаях, когда альтернативные решения можно связать между собой точными линейными функциями. Однако существует иной подход именуемый методом анализа иерархий.

Метод анализа иерархий – математический инструмент системного подхода к сложным проблемам принятия решений. Метод анализа иерархий не предписывает лицу, принимающему решение, какого-либо «правильного» решения, а позволяет ему в интерактивном режиме найти такой вариант (альтернативу), который наилучшим образом согласуется с его пониманием сути проблемы и требованиями к ее решению.

Метод анализа иерархий позволяет понятным и рациональным образом структурировать сложную проблему принятия решений в виде иерархии, сравнить и выполнить количественную оценку альтернативных вариантов решения. Метод анализа иерархий используется во всем мире для принятия решений в разнообразных ситуациях: от управления на межгосударственном уровне до решения отраслевых и частных проблем в бизнесе, промышленности.

Если решение принимается в условиях риска, то стоимости альтернативных решений обычно описываются вероятностными распределениями. По этой причине принимаемое решение основывается на использовании критерия ожидаемого значения, в соответствии с которым альтернативные решения сравниваются с точки зрения максимизации ожидаемой прибыли или минимизации ожидаемых затрат. Такой подход имеет свои недостатки, которые не позволяют использовать его в некоторых ситуациях. Для них разработаны модификации упомянутого критерия [3].

Критерий ожидаемого значения сводится либо к максимизации ожидаемой (средней) прибыли, либо к минимизации ожидаемых затрат.

Использование критерия ожидаемого значения предполагает принятие решения, обуславливающего максимальную прибыль при имеющихся исходных данных о вероятности полученного результата при том или другом решении. По существу, Критерий ожидаемого значения представляет собой выборочные средние значения случайной величины. Естественно, что достоверность получаемого решения при этом будет зависеть от объема выборки. Тот же самый критерий можно модифицировать так, чтобы применить его и для редко повторяющихся ситуаций.

Принятие решений в условиях неопределенности, как и в условиях риска, требует определения альтернативных действий, которым соответствуют платежи, зависящие от (случайных) состоянии природы.

Отличие между принятием решений в условиях риска и неопределенности состоит в том, что в условиях неопределенности вероятностное распределение, либо неизвестно, либо не может быть определено. Этот недостаток информации обусловил развитие следующих критериев для анализа ситуации, связанной с принятием решений.

  1. Критерий Лапласа – опирается на принцип недостаточного основания, который гласит, что, поскольку распределение вероятностей состояний неизвестно, нет причин считать их различными. Следовательно, используется оптимистическое предположение, что вероятности всех состояний природы равны между собой.

  2. Минимаксный критерий – Минимаксный (максиминный) критерий основан на консервативном осторожном поведении лица, принимающего решение и сводится к выбору наилучшей альтернативы из наихудших.

  3. Критерий Сэвиджа – стремится смягчить консерватизм минимаксного (максиминного) критерия путем замены матрицы платежей (выигрышей или проигрышей) матрицей потерь.

  4. Критерий Гурвица – охватывает ряд различных подходов к принятию решений – от наиболее оптимистичного до наиболее пессимистичного (консервативного).


Описание математических методов и алгоритмов, которые используются для поддержки принятия решений с помощью теории игр

Метод анализа иерархий




Метод анализа иерархий — математический инструмент системного подхода к сложным проблемам принятия решений.

Метод анализа иерархий позволяет понятным и рациональным образом структурировать сложную проблему принятия решений в виде иерархии, сравнить и выполнить количественную оценку альтернативных вариантов решения.

Первый шаг метода анализа иерархий – построение иерархической структуры, объединяющей цель выбора, критерии, альтернативы и другие факторы, влияющие на выбор решения. Построение такой структуры помогает проанализировать все аспекты проблемы и глубже вникнуть в суть задачи. Иерархическая структура – это графическое представление проблемы в виде перевернутого дерева, где каждый элемент, за исключением самого верхнего, зависит от одного или более, выше расположенных элементов. Часто в различных организациях распределение полномочий, руководство и эффективные коммуникации между сотрудниками организованы в иерархической форме.

Иерархические структуры используются для лучшего понимания сложной реальности: мы раскладываем исследуемую проблему на составные части; затем разбиваем на составные части получившиеся элементы и т. д. На каждом шаге важно фокусировать внимание на понимании текущего элемента, временно абстрагируясь от всех прочих компонентов. При проведении подобного анализа приходит понимание всей сложности и многогранности исследуемого предмета. Аналогичным образом, когда мы решаем сложную проблему, мы можем использовать иерархию как инструмент для обработки и восприятия больших объемов информации. По мере проектирования этой структуры у нас формируется все более полное понимание проблемы.

После построения иерархии участники процесса используют метод анализа иерархий для определения приоритетов всех узлов структуры. Информация для расстановки приоритетов собирается со всех участников и математически обрабатывается.

Определение весовых коэффициентов. Сложность метода анализа иерархий заключается в определении относительных весовых для оценки альтернативных решений. Если имеется n критериев на заданном уровне иерархии, соответствующая процедура создает матрицу А размерности n х n, именуемую матрицей парных сравнений, которая отражает суждение лица, принимающего решение, относительно важности разных критериев. Парное сравнение выполняется таким образом, что критерий в строке i (i = I, 2,..., n) оценивается относительно каждого из критериев, представленных n столбцами.

Обозначим через aij элемент матрицы А, находящийся на пересечении i-й строки и j-го столбца. В соответствии с методом анализа иерархий для описания упомянутых оценок используются целые числа от 1 до 9. При этом aij = 1 означает, что i-й и j-й критерии одинаково важны, аij = 5 отражает мнение, что i-й критерий значительно важнее, чем j-й, a aij = 9 указывает, что i-й критерий чрезвычайно важнее j-го. Другие промежуточные значения между 1 и 9 интерпретируются аналогично. Согласованность таких обозначений обеспечивается следующим условием: если а = k, то автоматически aij = 1/k. Кроме того, все диагональные элементы аij матрицы А должны быть равны 1, так как они выражают оценку критерия относительно самих себя.


Критерий ожидаемого значения




Критерий ожидаемого значения является подходящим в основном для часто повторяющихся ситуаций. Тот же самый критерий можно модифицировать так, чтобы применить его и для редко повторяющихся ситуаций.

Если z - случайная величина с дисперсией D(z), то выборочное среднее  имеет дисперсию D(z)/n, где n - объем выборки. Следовательно, если D(z) уменьшается, дисперсия  также уменьшается, и вероятность того, что  близко к М(z), увеличивается. Это показывает целесообразность введения критерия, в котором максимизация ожидаемого значения прибыли сочетается с минимизацией ее дисперсии. Возможным критерием, отвечающим этой цели, является максимум выражения который представлен на формуле 1.1.
М(z)- K var{z}, (1.1)
где z - случайная величина, представляющая прибыль,

var{z}- ее дисперсия,

K - заданная постоянная.

K определяет степень важности дисперсии z по отношению к М(z). Например, предприниматель, особенно остро реагирующий на большие отрицательные отклонения прибыли вниз от М(z), может выбрать К много больше единицы. Это придает вес дисперсии и приводит к решению, уменьшающему вероятность больших потерь прибыли.

Введенный критерий согласуется с использованием полезности при принятии решений, так как параметр несклонности к риску К характеризует отношение лица, принимающего решение, к большим отклонениям от ожидаемых значений.


Методология принятия решения в условиях риска и неопределенности




Рассмотрим методы принятия решения в условиях риска и неопределенности.

Методология принятия решения в условиях риска и неопределенности предполагает построение в процессе обоснования рисковых решений так называемой «матрицы решений», которая имеет следующий вид (табл. 1).

Таблица 1.5 – «Матрица решений», выстраиваемая в процессе принятия решения в условиях риска или неопределенности

Варианты альтернатив принятия решений

Варианты ситуаций развития событий

С1

С2

...

С n

А1

Э11

Э12

...

Эn

...







...




А n

Э n1

Э n2

...

Э nn


В приведенной матрице значения A1; A2;... А n характеризуют каждый из вариантов альтернатив принятия решения; значения С 1; С2;...; С n — каждый из возможных вариантов ситуации развития событий; значения Э11; Э12; Эn; Э21; Э22; Эn; Э n1; Э n2; ...; Э nn — конкретный уровень эффективности решения, соответствующий определенной альтернативе при определенной ситуации.

Приведенная матрица решений характеризует один из ее видов, обозначаемый как «матрица выигрышей», так как она рассматривает показатель эффективности. Возможно также построение матрицы решений и другого вида, обозначаемого как «матрица рисков», в котором вместо показателя эффективности используется показатель финансовых потерь, соответствующих определенным сочетаниям альтернатив принятия решений и возможным ситуациям развития событий.

На основе указанной матрицы рассчитывается наилучшее из альтернативных решений по избранному критерию. Методика этого расчета дифференцируется для условий риска и условий неопределенности.

– Критерий Вальда (или критерий «максимина») предполагает, что из всех возможных вариантов «матрицы решений» выбирается та альтернатива, которая из всех самых неблагоприятных ситуаций развития события (минимизирующих значение эффективности) имеет наибольшее из минимальных значений (т.е. значение эффективности, лучшее из всех худших или максимальное из всех минимальных).

Критерием Вальда (критерием «максимина») руководствуется при выборе рисковых решений в условиях неопределенности, как правило, субъект, не склонный к риску или рассматривающий возможные ситуации как пессимист.

– Критерий «максимакса» предполагает, что из всех возможных вариантов «матрицы решений» выбирается та альтернатива, которая из всех самых благоприятных ситуаций развития событий (максимизирующих значение эффективности) имеет наибольшее из максимальных значений (т.е. значение эффективности лучшее из всех лучших или максимальное из максимальных).

Критерий «максимакса» используют при выборе рисковых решений в условиях неопределенности, как правило, субъекты, склонные к риску, или рассматривающие возможные ситуации как оптимисты.

– Критерий Гурвица (критерий «оптимизма-пессимизма» или «альфа-критерий») позволяет руководствоваться при выборе рискового решения в условиях неопределенности некоторым средним результатом эффективности, находящимся в поле между значениями по критериям «максимакса» и «максимина» (поле между этими значениями связано посредством выпуклой линейной функции).

Критерий Гурвица используют при выборе рисковых решений в условиях неопределенности те субъекты, которые хотят максимально точно идентифицировать степень своих конкретных рисковых предпочтений путем задания значения альфа-коэффициента.

– Критерий Сэвиджа (критерий потерь от «минимакса») предполагает, что из всех возможных вариантов «матрицы решений» выбирается та альтернатива, которая минимизирует размеры максимальных потерь по каждому из возможных решений. При использовании этого критерия «матрица решения» преобразуется в «матрицу потерь» (один из вариантов «матрицы риска»), в которой вместо значений эффективности проставляются размеры потерь при различных вариантах развития событий.

Критерий Сэвиджа используется при выборе рисковых решений в условиях неопределенности, как правило, субъектами, не склонными к риску.

В связи с этим сформулируем основные требования, которым должна отвечать рациональная система принятия решений:

  • использовать модели теории игр

  • быть простой в использовании

  • поддерживать сохранение результатов

  • быть не коммерческой

  • быть отдельным приложением, а не надстройкой в уже существующих программах

Проанализируем существующие средства принятия решений в целях минимизации затрат предприятия при производстве продукции.


Анализ существующих средств принятия решений на машиностроительном предприятии с использованием моделей теории игр




Рассмотрим существующие аналоги, разрабатываемого ПМК для принятия решений на машиностроительном предприятии с использованием моделей теории игр на соответствие их сформулированным раннее требованиям. Для анализа были выбраны следующие программные продукты: «MPRIORITY 1.0», «Excel», «Audit Expert».
«MPRIORITY 1.0» – программа для принятия рациональных решений, базирующийся Методе Анализа Иерархий [4].

«Excel с использованием шаблонов принятия решений» – программа для проведения математических расчетов, при использовании заранее сформированных шаблонов позволяет производить расчеты с использованием теории игр [5].

«Audit Expert» — программа анализа финансового состояния предприятия [6].

Сравнительный анализ программных продуктов, аналогичных проектируемому, представлен в таблице 1.6.
Таблица 1.6 – Сравнительный анализ программ принятия решений

Функция

«MPRIORITY 1.0»

«Excel»

«Audit Expert»

Использование моделей теории игр

Только метод анализа иерархий

Требуются шаблоны с реализацией моделей теории игр

Частично

Простота использования

Да

Нет

Нет

Поддержка сохранения результатов

Нет

Нет

Да

Коммерческое

Нет

Да

Да

Отдельное приложение

Да

Нет

Да


Проанализировав найденные аналоги, по таблице 1.6 делаем вывод, что ни один из них не поддерживает требуемую функциональность. Исходя из этого, приходим к выводу, что для реализации задачи принятия решений на машиностроительном предприятии с использованием моделей теории игр, требуется спроектировать программный продукт, который бы удовлетворял всем необходимым условиям. Для проектирования программного продукта реализующего принятия решений на машиностроительном предприятии с использованием моделей теории игр, требуется выбрать метод принятия решений. Поскольку сущностью разрабатываемого ПМК является принятие решений в условиях риска, когда данные можно описать с помощью вероятностных распределений то и выбор метода оптимизации должен находиться в плоскости теории игр и принятия решений.


1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   15

Похожие:

Пояснительная записка к дипломному проекту включает в себя: 104108 страниц машинописного текста, 27 рисунков, 29 таблиц, 1 приложение, 22 источника icon Пояснительная записка к дипломному проекту включает в себя: страниц...
Тема дипломного проекта «Проект программно-методического комплекса автоматизации обработки данных и решения задач с использованием...
Пояснительная записка к дипломному проекту включает в себя: 104108 страниц машинописного текста, 27 рисунков, 29 таблиц, 1 приложение, 22 источника icon Реферат Пояснительная записка к дипломному проекту включает в себя:...
Тема дипломного проекта «Проект программно-методического комплекса для оптимизации распределения заданий по формированию твердых...
Пояснительная записка к дипломному проекту включает в себя: 104108 страниц машинописного текста, 27 рисунков, 29 таблиц, 1 приложение, 22 источника icon Требования к публикациям: количество страниц
Расположение рисунков, таблиц только вертикальное (при наличии больших рисунков и таблиц возможна доплата)
Пояснительная записка к дипломному проекту включает в себя: 104108 страниц машинописного текста, 27 рисунков, 29 таблиц, 1 приложение, 22 источника icon Пояснительная записка к дипломной работе
Дипломная работа содержит 87 страниц, 5 рисунков, 7 таблиц, 38 источников, 2 приложения, 2 листа графического материала
Пояснительная записка к дипломному проекту включает в себя: 104108 страниц машинописного текста, 27 рисунков, 29 таблиц, 1 приложение, 22 источника icon Пояснительная записка к дипломному проекту на тему индивидуальный жилой дом в г. Тюмени
Исходные данные к проекту -задание на проектирование,рабочие чертежи марки ас,ГП. Материалы инженерно-геологических изысканий
Пояснительная записка к дипломному проекту включает в себя: 104108 страниц машинописного текста, 27 рисунков, 29 таблиц, 1 приложение, 22 источника icon Реферат Объем пояснительной записки 103 страниц, 12 рисунков, 4 таблиц,...
Объем пояснительной записки — 103 страниц, 12 рисунков, 4 таблиц, 1 приложения, 6 листов графического материала, 16 источников
Пояснительная записка к дипломному проекту включает в себя: 104108 страниц машинописного текста, 27 рисунков, 29 таблиц, 1 приложение, 22 источника icon Название дипломного проекта
Пояснительная записка 122 листа, 26 рисунков, 17 таблиц, 10 источников, 2 приложения
Пояснительная записка к дипломному проекту включает в себя: 104108 страниц машинописного текста, 27 рисунков, 29 таблиц, 1 приложение, 22 источника icon Препроцессор пояснительная записка к курсовому проекту по курсу «Схемотехника эвм»
Использовано 5 литературных источников. Графическая часть включает в себя 4 документа: схему электрическую функциональную (Э2), схему...
Пояснительная записка к дипломному проекту включает в себя: 104108 страниц машинописного текста, 27 рисунков, 29 таблиц, 1 приложение, 22 источника icon Препроцессор пояснительная записка к курсовому проекту по курсу «Схемотехника эвм»
Использовано 5 литературных источников. Графическая часть включает в себя 4 документа: схему электрическую функциональную (Э2), схему...
Пояснительная записка к дипломному проекту включает в себя: 104108 страниц машинописного текста, 27 рисунков, 29 таблиц, 1 приложение, 22 источника icon Препроцессор пояснительная записка к курсовому проекту по курсу «Схемотехника эвм»
Использовано 5 литературных источников. Графическая часть включает в себя 4 документа: схему электрическую функциональную (Э2), схему...
Литература


При копировании материала укажите ссылку © 2015
контакты
literature-edu.ru
Поиск на сайте

Главная страница  Литература  Доклады  Рефераты  Курсовая работа  Лекции