Моделирование процесса принятия управленческого решения

Модель  ожидания потребителя. Прогноз, основанный на результатах опроса клиентов организации. Их просят оценить собственные потребности в будущем, а также новые требования. Собрав все полученные таким путем данные и сделав поправки на пере- или недооценку, исходя из собственного опыта, руководитель зачастую оказывается в состоянии точно предсказать совокупный спрос.

Метод экспертных оценок.  Этот метод представляет собой процедуру, позволяющую группе экспертов приходить к согласию. Эксперты заполняют подробные вопросник по поводу рассматриваемой проблемы. Они также записывают свои мнения о ней. Каждый эксперт затем получает свод ответов других экспертов, и его просят заново рассмотреть свой прогноз, и если он не совпадает с прогнозами других, просят объяснить, почему это так. Процедура повторяется обычно три или четыре раза, пока эксперты не приходят к единому мнению.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

                   Этап 1. Содержательная постановка задачи

 

 Современное производство  характеризуется тем, что некоторая  часть производимой продукции  (в стоимостном выражении) возвращается в виде инвестиций (т.е. части конечной продукции, используемой для создания основных фондов производства) в производство. При этом время возврата, ввода в оборот новых фондов может быть различной для различного рода производства. Необходимо промоделировать данную эту ситуацию и выявить динамику изменения величины основных фондов производства (капитала).

 

 Сложность и многообразие, слабая структурированность и  плохая формализуемость основных  экономических механизмов, определяющих работу предприятий не позволяют преобразовать процедуры принятия решений в экономической системе в полностью эффективные математические модели и алгоритмы прогнозирования. Поэтому часто эффективно использование простых, но гибких и надёжных процедур принятия решения.

 

 Рассмотрим одну  такую простую модель. Эта модель  будет полезна для прогноза  событий и связанных с ними  социально-экономических процессов. 

 

Этап 2. Формулировка гипотез, построение, исследование модели

 

 Структура производства  и сбыта часто зависит от изменений в окружающей среде (социально-экономических условий).

 

 Динамика изменения  величины капитала определяется, в основном, в нашей модели, простыми  процессами производства и описывается  так называемыми обобщенными  коэффициентами амортизации (расхода фондов) и потока инвестиций (часть конечного продукта, используемого в единицу времени для создания основных фондов). Эти коэффициенты - относительные величины (за единицу времени). Необходимо разработать и исследовать модель динамики основных фондов. Считаем при этом допустимость определённых гипотез, определяющих рассматриваемую систему производства.

 

 Пусть x(t) - величина  основных фондов (капитала) в момент  времени t, где 0 £ t £ N. Через  промежуток времени Dt она будет  равна x(t+Dt).

 

Абсолютный прирост  равен 

 

 

Относительный прирост  будет равен 

 

 

Примем следующие гипотезы:

социально-экономические  условия производства достаточно хорошие  и способствуют росту производства, а поток инвестиций задается в  виде известной функции y(t);

коэффициент амортизации фондов считается неизменным и равным m и при достаточно малом Dt изменение основных фондов прямо пропорционально текущей величине капитала, т.е.

 

 

 Считая Dt ® 0, а также  учитывая определение производной,  получим из предыдущего соотношения следующее математическое выражение закона изменения величины капитала - математическую модель (уравнение) динамики капитала (такие уравнения называются дифференциальными):

 

 

где х(0) - начальное значение капитала в момент времени t=0.

 

 Эта величина х0 везде в дальнейшем будет считаться заданной. Эта простейшая модель динамики величины капитала.

 

 Эта простейшая  модель не отражает того факта,  что социально- экономические  ресурсы производства таковы, что  между выделением инвестиций  и их введением и использованием в выпуске новой продукции проходит некоторое время - лаг. Учитывая это можно записать модель (1) в виде:

 

 

 Данной непрерывной,  дифференциальной, динамической модели  можно поставить в соответствие  простую дискретную модель:

 

 

где n - предельное значение момента времени при моделировании. Эта дискретная модель получается из непрерывной при Dt=1, а также заменой производной x'(t) на относительное приращение Dt (замена, как это следует из определения производной, справедлива при малых Dt).

 

Этап 3. Построение алгоритма и программы моделирования

 

 Рассмотрим для  простоты режим моделирования  когда m, c, y - известны и постоянны,  а также рассмотрим наиболее  простой алгоритм моделирования  в укрупнённых шагах. 

Ввод входных данных для моделирования:

с=х(0) - начальный капитал;

n - конечное время моделирования; 

m - коэффициент амортизации; 

s - единица измерения  времени; 

y - инвестиции.

Вычисление xi от i=1 до i=n по рекуррентной формуле (2).

Поиск стационарного  состояния - такого момента времени j, 0<=j<=n, начиная с которого все хj, хj+1,...,хn постоянны или изменяются на малую допустимую величину e>0.

Выдача результатов  моделирования и, по желанию пользователя, графика.

 

 

 

 

 Приведём программу  на Паскале для имитационного моделирования.

 

PROGRAM MODFOND;

{Исходные данные находятся  в файле in.dat текущего каталога}

{Результаты записываются  в файл out.dat текущего каталога}

Uses

  Crt, Graph, Textwin;

Type

  Vector = Array[0..2000] of Real;

  Mas    = Array[0..2000] of LongInt;

Var

  Time,Lag,t,dv,mv,i,yi,p           : Integer;

  tmax,tmin                         : LongInt;

  a,b,m,X0,maxx,minx,aa,bb,cc,sx,tk : Real;

  x                                 : Vector;

  ax,ay                             : Mas;

  ch                                : Char;

  f1,f2                             : Text;

{----------------------------------------------------------------------------}

Procedure InputKeyboard; { Ввод с клавиатуры }

Begin

OpenWindow(10,5,70,20,' Ввод  данных ',14,4);

 ClrScr;  WriteLn;  WriteLn('Введите время Т прогнозирования системы:');

Repeat

   Writeln('Для удобства  построения графика введите Т  не меньше 2');

   Write('Т =');     ReadLn(Time);

until Time>=2;

WriteLn('Введите лаг:');

 Repeat

   Write('Лаг должен  быть строго меньше Т  - ');   ReadLn(Lag);

 until Lag0 )  a = ');  ReadLn(a);

Write('( b>0 )  b = ');  ReadLn(b);

Repeat

   Write('Введите коэффициент амортизации ( 0 < M < 1 ) - ');  Readln(m);

 until (m<1) and (m>0);

Write('Введите значение  фондов в начальный момент - ');  Readln(X0);

 CloseWindow;

end;

{----------------------------------------------------------------------------}

Procedure InputFile; { Ввод из файла }

Begin

Assign(f1,'in.dat'); Reset(f1);

Readln(f1,time,lag,a,b,m,X0); Close(f1);

End;

{----------------------------------------------------------------------------}

Procedure OutputFile; { Запись результата  работы в файл }

Begin

Assign(f2,'out.dat');  Rewrite(f2);

 WriteLn(f2,'   Результаты моделирования:');

WriteLn(f2,'Значение фондов  в заданное время Т = ',x[time]:4:2);

WriteLn(f2,'Максимальное  значение фондов = ',maxx:4:2);

Write(f2,'Минимальное значение  фондов = ',minx:4:2);

Close(f2);

End;

{----------------------------------------------------------------------------}

Procedure InputRnd; { Ввод случайными  числами }

Begin

Randomize;

Repeat   Time:=Random(90);  until Time>=2;

Repeat    Lag:=Random(80);   until Lagmaxx

    then  begin  maxx:=x[t];  tmax:=t;  end

    else if x[t]');  OutTextXY(67,47,'^');  OutTextXY(57,415,'0');

 OutTextXY(80,45,'X(T) - (Величина основных фондов производства)');

 OutTextXY(590,415,'T');  OutTextXY(540,430,'(Время)');  SetColor(2);

For i:=1 to 16 do Line(67,70+20*i,70,70+20*i);

For i:=1 to 24 do Line(70+20*i,410,70+20*i,413);

Mas_OX; Mas_OY;

For t:=0 to time do

  Вegin

   SetColor(Blue);  Circle(ax[t],ay[t],2);

   SetFillStyle(SolidFill,Red); FloodFill(ax[t],ay[t],Blue);

  End;

SetColor(Red);  SetLineStyle(3,1,1);

Line(70,ay[time],ax[time],ay[time]);

Line(ax[time],ay[time],ax[time],410);

Ipol(0,x[0],1,x[1],2,x[2]);

For i:=ax[0] to ax[2] do

  Begin

   sx:=p*(i-70)/20;

   yi:=410-round(20*(aa*sx*sx+bb*sx+cc)/tk);

   SetColor(Red);  Circle(i,yi,1);

  End;

 For t:=1 to Time-2 do

  Begin

   Ipol(t,x[t],t+1,x[t+1],t+2,x[t+2]);

   For i:=ax[t+1] to ax[t+2] do

    Begin

     sx:=p*(i-70)/20;

     yi:=410-round(20*(aa*sx*sx+bb*sx+cc)/tk);

     SetColor(Red); Circle(i,yi,1);

    End;

  End;

ReadKey; CloseGraph;

End;

{----------------------------------------------------------------------------}

Begin

While true do

  Begin

   ClrScr;  TextBackGround(2);  Window(1,1,80,25);  ClrScr;

   OpenWindow(30,22,50,24,' Нажмите клавишу... ',4,1);

   OpenWindow(5,5,75,16,' Динамика фондов производства ',14,5);

   ClrScr;  WriteLn;

   WriteLn('  Пусть  х(t) - основные фонды в момент  времени t,  y(t) -');

   WriteLn(' инвестиции,  m - коэффициент амортизации фондов.');

   WriteLn(' Модель динамики  основных фондов (L - лаг):');

   Write('    x`(t) = y(t-L) - mx(t),  где х(0) = Хо,  y(t)=at+b, ( a,b>0 ).');

   ReadKey;  CloseWindow;

   OpenWindow(15,10,65,17,' Выбирите  вариант  ввода: ',15,0);

   ClrScr;   WriteLn;

   WriteLn('        С  клавиатуры        - < 1 >');

   WriteLn('        Из файла            - < 2 >');

   WriteLn('        Случайными числами  - < 3 >');

   WriteLn('        Выход               - ');

   ch:=ReadKey;

   Сase ch of

     #49:  InputKeyboard;

     #50:  Вegin InputFile; OutputScreen; Еnd;

     #51:  Вegin InputRnd; OutputScreen; End;

     #27:  Halt(1);

    End;

   CloseWindow; Worker; OutputFile; OpenWindow(22,10,58,14,'',15,5);

   ClrScr;   WriteLn;

   Write('Для просмотра графика нажмите ввод');  ch:=ReadKey;

   If ch=#13 then begin Graf; RestoreCrtMode; end;

   CloseWindow;  TextBackGround(15);  Window(1,1,80,25);

   ClrScr; OpenWindow(15,10,65,16,'',15,6); ClrScr;  WriteLn;

   WriteLn('          Хотите еще моделировать ?');   WriteLn;

   WriteLn('Для выхода  нажмите          -        < Esc >');

   WriteLn('Для продолжения нажмите любую другую клавишу');

   ch:=ReadKey;

   If ch=#27  then Halt(1);

   CloseWindow;

  End;

ClrScr;  TextBackGround(0);

End.

 

Заключение

 

Итак, моделирование позволяет  заранее предвидеть ход событий  и тенденции развития, присущие управляемой системе, выяснить условия ее существования и установить режим деятельности с учетом влияния разных факторов. При этом, на первый взгляд, может показаться, что чем большее количество факторов учтено в модели, тем лучше сама модель. На самом деле детализированная модель не всегда целесообразна, так как это излишне усложняет модель и представляет трудность для ее анализа.

Совершенствование процесса принятия управленческих решений и  соответственно повышение качества принимаемых решений достигается  за счет использования научного подхода, моделей и методов принятия решений. Модель является представлением системы, идеи или объекта. Необходимо использовать модели из-за сложности организаций, невозможности проводить эксперименты в реальном мире, необходимости заглядывать в будущее. Основные типы моделей: физические, аналоговые и математические (символические). Общими проблемами моделирования являются недостоверные предпосылки, информационные ограничения, плохое использование результатов и чрезмерные расходы.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список использованной литературы:

 

1. Виханский О.С., Наумов А.И. Менеджмент: человек, стратегия, организация, процесс: 2-е изд.: Учебник. – М.: Фирма “Гардарика”,1996.
2. Голубков Е.П. Какое принять  решение? Москва “Экономика”, 1990.
3. Менеджмент организации. / Под редакцией З.П. Румянцевой. Москва, 1996.
4. Рейльян Я.Р. Аналитическая основа принятия управленческих решений. М.: 1991.
5. Фатхутдинов Р.А. Разработка управленческого решения . Москва:“Интел-синтез”,1997.
6. Эддоус М., Стенсфилд Р. Методы принятия решений / Перю с англ., Под ред. И.И.Елисеевой. – М.: Банки и биржи, 1994
7. Мескон М. Основы менеджмента. – М.,1995.