Inżynieria systemów i analiza
systemowa
Dr inż. Wojciech Muszyński
w4 i w5
1
Inżynieria systemów i analiza
systemowa
Dr inż. Wojciech Muszyński
w4 i w5
1
Podejście systemowe i inżynieria systemów
2
Dwie wizje w podejściu do organizacji:
Organizacja jako system
Organizacja jako byt socjalny
W obu wizjach koniecznym jest stosowanie podejścia systemowego.
Podejście systemowe – niezbędne dla zrozumienia złożoności organizacji.
Podejście systemowe oznacza przejście od kartezjańskiej koncepcji redukcji
złożoności i analizy elementów składowych, do nauki, która poszukuje i dąży do
zrozumienia nowych koncepcji takich jak system, interakcje, sprzężenie zwrotne,
regulacja, organizacja, celowość, wizja globalna, ewolucja itp.
Inżynieria systemów
to interdyscyplinarna inżynieria zorientowana
na rozwiązywanie złożonych problemów projektowania i zarządzania.
Wiedza systemowa i wybrane aspekty jej użyteczności
3
Myślenie systemowe otwiera nowe perspektywy badania otaczającej nas
rzeczywistości oraz wskazuje nowe możliwości jej kreowania.
Wiedza systemowa może wspierać człowieka w podejmowaniu decyzji, w
projektowaniu i eksploatacji nowych systemów, nowych organizacji, rozumieniu
przyrody i natury…
W projektowaniu systemów technicznych sięga po rozwiązania spotykane w
naturze.
Uzupełnia wiedzę ściśle specjalistyczną na rzecz wiedzy holistycznej.
Tworzy i wykorzystuje nowy system pojęć, stanowi pomost pomiędzy wieloma
(wszystkimi?) dziedzinami wiedzy.
Rola człowieka w systemach technicznych
4
Systemowe rozwiązywanie problemów
5
Inżynieria systemów jako dyscyplina
6
The
SIMILAR
Process
Inżynieria systemów jest dyscypliną której zadaniem jest tworzenie i realizacja
interdyscyplinarnego procesu zapewniającego spełnienia potrzeb klienta zgodnie z planem,
przy zapewnieniu wysokiej jakości, właściwego kosztu w trakcie całego cyklu życia systemu.
Proces ten obejmuje zwykle siedem zadań (nie koniecznie wykonywanych sekwencyjnie):
S
tate the problem,
I
nvestigate alternatives,
M
odel the system,
I
ntegrate,
L
aunch the system,
A
ssess,
R
e-evaluate. Poszczególne zdania zwykle wykonywane są równolegle i iteracyjnie.
Potrzeby
klienta
Wyjście
Niektóre zasady inżynierii systemów…
7
Dobrze rozpoznać i zrozumieć problem jeszcze przed podjęciem
próby rozwiązania.
Sformułować problem i wyrazić mierzalne cele, potrzeby,
zapotrzebowania…
Przebadać wszystkie możliwe alternatywy i decyzje przed
wyborem rozwiązania.
Zapewnić rozważenie całego cyklu życia systemu.
Zapewnić testowanie całości systemu przed jego oddaniem do
eksploatacji.
Zapewnić pełną dokumentację wszystkiego.
Skutki nie stosowania zasad inżynierii systemów…
8
Potrzeby określone
przez klienta
Zrozumienie
sformułowanych
potrzeb przez
analityka
Projekt systemu
wykonany przez
analityka
Wykonane
oprogramowanie
systemu
Opis systemu przez
konsultanta
biznesowego
Potrzeba klienta:
huśtawka
Skutki nie stosowania zasad inżynierii systemów…
9
Potrzeby określone
przez klienta
Zrozumienie
sformułowanych
potrzeb przez
analityka
Projekt systemu
wykonany przez
analityka
Wykonane
oprogramowanie
systemu
Opis systemu przez
konsultanta
biznesowego
Potrzeba klienta:
huśtawka
Skutki nie stosowania zasad inżynierii systemów…
10
Potrzeby określone
przez klienta
Zrozumienie
sformułowanych
potrzeb przez
analityka
Projekt systemu
wykonany przez
analityka
Wykonane
oprogramowanie
systemu
Opis systemu przez
konsultanta
biznesowego
Potrzeba klienta:
huśtawka
Skutki nie stosowania zasad inżynierii systemów…
11
Potrzeby określone
przez klienta
Zrozumienie
sformułowanych
potrzeb przez
analityka
Projekt systemu
wykonany przez
analityka
Wykonane
oprogramowanie
systemu
Opis systemu przez
konsultanta
biznesowego
Potrzeba klienta:
huśtawka
Skutki nie stosowania zasad inżynierii systemów…
12
Potrzeby określone
przez klienta
Zrozumienie
sformułowanych
potrzeb przez
analityka
Projekt systemu
wykonany przez
analityka
Wykonane
oprogramowanie
systemu
Opis systemu przez
konsultanta
biznesowego
Potrzeba klienta:
huśtawka
Skutki nie stosowania się do zasad inżynierii
systemów…
13
Sposób
zdokumentowania
systemu dla klienta
Zainstalowane
funkcjonalności
systemu
Zakres wspomagania
klienta
To czego naprawdę
potrzebował klient
Sposób
zdokumentowania
systemu dla klienta
Zainstalowane
funkcjonalności
systemu
Sposób przekonania
klienta
Skutki nie stosowania się do zasad inżynierii
systemów…
14
Sposób
zdokumentowania
systemu dla klienta
Zainstalowane
funkcjonalności
systemu
Zakres wspomagania
klienta
To czego naprawdę
potrzebował klient
Sposób
zdokumentowania
systemu dla klienta
Zainstalowane
funkcjonalności
systemu
Sposób przekonania
klienta
Skutki nie stosowania się do zasad inżynierii
systemów…
15
Sposób
zdokumentowania
systemu dla klienta
Zainstalowane
funkcjonalności
systemu
Zakres wspomagania
klienta
To czego naprawdę
potrzebował klient
Sposób
zdokumentowania
systemu dla klienta
Zainstalowane
funkcjonalności
systemu
Sposób przekonania
klienta
Skutki nie stosowania się do zasad inżynierii
systemów…
16
Sposób
zdokumentowania
systemu dla klienta
Zainstalowane
funkcjonalności
systemu
Zakres wspomagania
klienta
To czego naprawdę
potrzebował klient
Sposób
zdokumentowania
systemu dla klienta
Zainstalowane
funkcjonalności
systemu
Sposób przekonania
klienta
Skutki nie stosowania się do zasad inżynierii
systemów…
17
Sposób
zdokumentowania
systemu dla klienta
Zainstalowane
funkcjonalności
systemu
Zakres wspomagania
klienta
To czego naprawdę
potrzebował klient
Sposób
zdokumentowania
systemu dla klienta
Zainstalowane
funkcjonalności
systemu
Sposób przekonania
klienta
18
Elementy teorii decyzji,
podejmowanie decyzji, systemy
wspomagania decyzji
Na czym polega decydowanie?
Decydowanie polega na:
zidentyfikowaniu i rozwiązaniu problemów, które spotykamy w
każdej organizacji - systemie.
Decydowania nie da się odseparować od procesu podejmowania
decyzji, który może być bardzo złożony.
Procesy podejmowania decyzji mogą być wspomagane
komputerowo.
SWD - systemy wspomagania decyzji.
Zwykle systemy interaktywne wspomagające decydenta w
rozumowaniu, wyciąganiu wniosków na podstawie zgromadzonych
danych ich analizy.
19
Decydowanie
20
Decydowanie
Podejmowanie
decyzji
Proces
decyzyjny
jako
Podejmowanie decyzji to:
• wybór jednej z co najmniej dwu
możliwości
• akt świadomego wyboru jednego z
możliwych wariantów działania
• akt podejmowania decyzji jest procesem
wartościowania i wyboru takiego wariantu,
który ma dla decydenta najwyższą
użyteczność
Proces decyzyjny to:
zbiór operacji rozwiązywania sytuacji decyzyjnej oraz
operacji przetwarzania informacji z tym związanych.
Zbiór tych operacji ma miejsce między sytuacją wyjściową
a sytuacją końcową.
Cztery główne fazy:
• identyfikacja,
• przygotowanie decyzji,
• podjęcie decyzji,
• realizacja decyzji.
Otoczenie dla problemów decyzyjnych
21
Decyzje
Logika
Informatyka
Teoria
decyzji
Informacja
Teoria
organizacji
Ogólna teoria
systemów
Statystyka
Z jakich dziedzin wiedzy korzystamy?
Teoria decyzji
Teoria decyzji jest obszarem zainteresowań wielu dziedzin
nauki takich jak:
matematyka, statystyka, informatyka,
ekonomia, medycyna, zarządzanie,
socjologia, psychologia, filozofia … i in.
22
Teoria decyzji
Klasyczna teoria decyzji
•podejście normatywne
•modele matematyczne
Kognitywistyczna teoria decyzji
•podejście deskryptywne
•psychologiczna teoria decyzji
Dwa podejścia naukowe w badaniu
podejmowania decyzji
Podejście deskryptywne
(lub behawioralne) zajmuje się badaniem w jaki
sposób ludzie zachowują się, gdy rozwiązują problemy
decyzyjne i podejmują decyzje.
Podejście normatywne
opisuje optymalne zachowania oraz to jakie
decyzje powinny być podjęte. Podejście normatywne opiera się na modelu
racjonalnych decyzji homo economicus.
Modele normatywne definiują warunki dla maksymalizacji użyteczności.
Homo economicus
zachowuje się racjonalnie, celowo kalkulując
konsekwencje dla każdej z alternatywnych decyzji aby wybrać decyzję
optymalną (a więc taką która maksymalizuje użyteczność).
Teorie normatywne nie mówią jak ustrukturalizować problem, jak rozwinąć
wszystkie alternatywy, czy jak ustalić cele.
23
Mechanizmy behawioralne podejmowania decyzji
Podjęcie decyzji i rozwiązanie problemu decyzyjnego to dwie operacje
wykorzystujące mechanizmy podejmowania decyzji.
Podejmowanie decyzji a rozwiązanie procesu decyzyjnego to nie to samo.
Decyzja musi być podjęta a problem decyzyjny może nie mieć rozwiązania.
Badanie mechanizmów rozwiązywania problemów - rozpoczęte od
programowania gry w szachy i modelowania na komputerze dowodzenia
twierdzeń.
Dwa modele:
analogowy i model IMW
24
Modele analogowe
To modele mechanizmów psychologicznych rozwiązywania
problemów lub poszukiwania decyzji, które zakładają, że
mechanizmy te można traktować jako swego rodzaju system
przetwarzania informacji
(z punktu widzenia funkcjonalnego, nie fizjologicznego, czy
psychologicznego),
którego elementami są:
– pamięci – zawierające informacje symboliczne,
ustrukturalizowane
dane, modele, obrazy…
– operatory elementarne – mogące transformować informacje
zawarte w pamięciach i przetwarzające je w ściśle
zdefiniowany sposób
– programy – kombinacje operatorów elementarnych, dobierane
przez decydenta…
25
Modele IMW
Procesy podejmowania decyzji są rozwijane iteracyjnie wg trzech
sukcesywnych następujących po sobie rozdzielnych faz:
faza
Inteligencji
faza eksploracji otoczenia w celu zidentyfikowania sytuacji
wymagających
podejmowania decyzji
faza
Modelowania
organizowanie, strukturalizowanie informacji i opracowywanie koncepcji znalezienia
rozwiązań akceptowalnych
faza
Wyboru
wybór rozwiązania lub iteracyjny powrót do poprzednich faz
26
Koncepcja Pętli OODA
27
Obserwacja
Decyzja
Ocena
Działanie
(Boyd, 1987)
Wzorzec decyzji sterowania i kontroli w warunkach walki
Model OODA (Observe-Orient-Decide-Act)
28
Model OODA (Observe-Orient-Decide-Act)
29
Model myślenia w silnie konkurencyjnym biznesie - model adaptacyjnego podejmowania
decyzji - 4 sekwencje aktywności
Model SHOR
30
(
Stimulus-Hypothesis-Option-Response, Wohl, 1981) model
Podejście dynamiczne DOODA
31
Decyzja
Rezultat
Działanie
Informacje
(Brehmer, 2004)
Podejście dynamiczne DOODA (Dynamic
OODA
)
32
Decyzja
Rezultat
Działanie
Informacje
(Brehmer, 2004)
Opóźnienie informacji
Stała czasowa
Martwy czas
Czas podejmowania decyzji
Uwzględnienie zależności czasowych
Model DOODA
33
•Gromadzenie informacji, własne
siły, wróg, pogoda i teren
• Poszukiwanie sposobów,
klasyfikacja, dystrybucja informacji
• Ocena sytuacji
• Układanie celów i opracowanie
alternatywnych środków do ich
osiągnięcia
• Podejmowanie decyzji, co zrobić
• Planowanie
• Zapis rozkazów i transmisja,
kontrola ich przesyłu oraz
prawidłowego zrozumienie przez
odbiorców
• Monitorowanie realizacji za
pomocą sprzężenia zwrotnego, w
którym proces się powtarza
Model uwzględnia:
Command in war
(van Creveld, 1985)
Decydent
– i jego sytuacja…
Wie czego nie jest pewien i czego nie wie.
albo
Wie, że nie ma dostatecznego rozeznania w sytuacji,
ale nie wie czego szukać.
albo
Nie orientuje się o swoim nierozeznaniu w sytuacji i
trwa w mniemaniu, że wie dostatecznie dużo.
34
Klasyczna teoria decyzji
Klasyczna teoria decyzji zajmuje się procesem podejmowania decyzji w
warunkach ustrukturalizowanych i sformalizowanych problemów.
Proces podejmowania decyzji oznacza poszukiwanie decyzji optymalnych w
sensie założonego kryterium.
Przykładowe kryteria to decyzja lub decyzje zapewniające:
minimalny koszt, minimalizacja energii, minimalizacja czasu lub zasobów
niezbędnych do wykonania pewnego przedsięwzięcia … itp.
Kryterium wyboru optymalnych decyzji może być też maksymalizacja:
efektów ekonomicznych, zysku, dochodu, funkcji użyteczności…
Klasyczna inżynieryjna teoria decyzji zajmuje się poszukiwaniem metod wyboru
optymalnych decyzji dla problemów dla których istnieje dobrze określony model
np. matematyczny (well defined problems).
35
Klasyczna teoria decyzji
Klasyczna teoria decyzji zajmuje się:
analizą problemu decyzyjnego
– np. modelowaniem procesu
dochodzenia do wyboru decyzji optymalnej.
wspomaganiem wyboru decyzji
– algorytmami i metodami
wyboru rozwiązania najlepszego przy danej wiedzy i na
podstawie zebranych informacji.
Systemy wspomagające podejmowanie decyzji
(Decision
Support Systems DSS) – systemy informatyczne, umożliwiające
modelowanie procesu decyzyjnego, tworzące raporty i
zestawienia wariantów i ocen decyzji. Przeznaczone dla
informowania kierownictwa.
36
Kognitywistyczna teoria decyzji
Podejmowanie decyzji dla problemów słabo lub nieprecyzyjnie
zdefiniowanych
(dla modeli rozmytych, opisowych, przybliżonych,
jakościowych…).
Poszukiwanie decyzji skutecznych, wystarczających
(ill defined problems).
Koncentracja na myślowym modelu podejmowania decyzji i
meta-decyzji.
37
Fazy procesu podejmowania decyzji
W klasycznym procesie decyzyjnym możemy wyróżnić
umownie kilka kolejnych faz:
identyfikacja
sytuacji decyzyjnej
sformułowanie
problemu decyzyjnego
zbudowanie
modelu decyzyjnego
wyznaczenie
decyzji akceptowalnych
i
decyzji wystarczających
lub
decyzji optymalnych
wybór
ostatecznej decyzji
38
Problemy decyzyjne jednoetapowe i
wieloetapowe
39
Problem wieloetapowy
Problem jednoetapowy
• metoda macierzy wypłat
• metoda macierzy żalu
• metoda drzew decyzyjnych
• metoda drzew decyzyjnych
Decyzje:
• w warunkach pewności
• w warunkach znanego ryzyka
• w warunkach niepewności
Schemat myślenia w przygotowywaniu decyzji
40
Schemat myślenia w przygotowywaniu decyzji (cd)
41
Klasy problemów decyzyjnych
42
Rozeznanie stanów otoczenia
Można utworzyć zupełną i
rozłączną klasyfikację stanów
otoczenia
Można tylko częściowo
wyliczyć wszystkie
potencjalne stany otoczenia
Alt
er
naty
wy
dec
yzyj
ne
Zn
any
zup
ełny
z
bió
r
m
ożliw
ych
działań
Podmiot dysponuje wiedzą o
strukturze problemu
decyzyjnego
Klasa A
Podmiot zna wszystkie
alternatywy działania i decyzji,
lecz nie ma pełnej wiedzy o
otoczeniu
Klasa B
Zn
any
niep
ełn
y
zbió
r w
sz
ystkich
działań
Podmiot ma niepełny zbiór
alternatyw do rozpatrzenia
ale dysponuje pełną
informacją o możliwych
stanach otoczenia
Klasa C
Podmiot rozważa niepełny
zbiór alternatyw, w warunkach
gdy zrealizowany stan
otoczenia mógł nie być brany
pod uwagę
Klasa D
Modele programowalne i nieprogramowalne
43
typy decyzji
Techniki decyzji
Klasyczne
Nowoczesne
Programowalne
:
decyzje rutynowe
decyzje powtarzalne
Zwyczaje
Uregulowania
Formalne kanały
informacyjne
Techniki modelowania
statystycznego i
matematycznego, rachunek
ekonomiczny, wspomaganie
komputerowe
Nieprogramowalne
:
decyzje słabo
ustrukturalizowane dla
których nie ma procedur
ogólnych poszukiwania
rozwiązań
Intuicja
Wyobraźnia
Kreatywność i „nos” do
podejmowania decyzji
Wybór „dobrych” decydentów
Techniki heurystyczne
poszukiwania rozwiązań
Wykorzystanie
szkoleń i
treningów dla decydentów,
wykorzystanie programów
komputerowych
heurystycznych
Przykłady decyzji
44
metody
klasyfikacja ze względu na poziomy zarządzania
Regulacja
Pilotaż
Planowanie
Decyzje programowalne
rachunkowość
zarządzanie zapasami
zamówienia
analizy budżetów
koszty produkcji
lokalizacje
flota transportowa
Decyzje
ustrukturalizowane
klasyczne szeregowanie
produkcji
organizacja przejazdów
decyzje typu
produkować czy pod-
zlecać
fuzje
polityka wynagrodzeń
Decyzje
nieustrukturalizowane
zarządzanie finansami
szeregowanie produkcji
kampanie reklamowe
definiowanie wynagro-
dzeń indywidualnych
wprowadzanie nowych
produktów
zdobywanie rynków
Problemy decyzyjne a techniki decydowania
Problemy dobrze ustrukturalizowane
-
takie gdzie istotne zależności są formułowane ilościowo, wyrażone w
liczbach i symbolach, wzorach
Problemy słabo ustrukturalizowane
-
takie gdzie istotne zależności są formułowane ilościowo oraz
jakościowo, opisowo
Problemy nieustrukturalizowane
-
takie gdzie istotne zależności są formułowane jakościowo i opisowo,
brak ilościowych współzależności między elementami
45
46
Pilotowanie
Planowanie
Regulacja
Klasyfikacja ze względu na poziom zarządzania
Klasyfikacja ze
względu na metody
Decyzje programowalne
Decyzje nieustrukturalizowane
Decyzje ustrukturalizowane
47
Klasyfikacje decyzji – wg stosowanych modeli
Decyzje wg stosowanych modeli
Programowalne
Nieprogramowalne
Silnie ustrukturalizowane
Słabo ustrukturalizowane
Modele algorytmiczne
Model:
podejście w znacznym stopniu
wykorzystujące
predefiniowane algorytmy
Model:
podejście heurystyczne
Modele i algorytmy
heurystyczne
Modele i algorytmy
rozwiązań
Klasyfikacja decyzji
48
Kryterium klasyfikacji decyzji
Przykładowe typy decyzji
Rodzaj problemu
Decyzje operacyjne
Decyzje taktyczne
Decyzje strategiczne
Zakres posiadanych informacji
Decyzje w warunkach pewności
Decyzje w warunkach niepewności
Decyzje w warunkach ryzyka
Czynności
Decyzje:
regulacyjne alokacyjne
sterujące wykonawcze
innowacyjne oceniające
badawcze
Możliwość kwantyfikacji
Decyzje możliwe do skwantyfikowania
Decyzje trudne do skwantyfikowania
Decyzje niemożliwe do skwantyfikowania
Funkcje zarządzania
Decyzje:
planistyczne organizacyjne
koordynujące motywacyjne
kontrolne
Klasyfikacja decyzji
49
Kryterium klasyfikacji decyzji
Przykładowe typy decyzji
Formy decydowania
Decyzje indywidualne
Decyzje grupowe
Decyzje kolektywne
Dziedziny działania
Decyzje administracyjne
Decyzje produkcyjne, techniczne
Decyzje marketingowe, logistyczne
Waga problemu
Decyzje:
kluczowe (podstawowe)
standardowe
marginalne
Stopień powtarzalności
Decyzje zrutynizowane
Decyzje niezrutynizowane
Decyzje nowatorskie
Struktura sytuacji decyzyjnej
Decyzje:
programowane (podejmowane wg zasad, procedur)
nieprogramowane ( w sytuacjach nowych,
nadzwyczajnych)
Struktura procesu decydowania
50
Identyfikacja problemu
Sformułowania celów
Określenie dziedziny poszukiwań
Prace przygotowawcze
Analiza i diagnoza celu decyzji
Określenie możliwości
Tworzenie wariantów rozwiązywania problemu
Poszukiwanie informacji, pomysłów, rozwiązań
Przeprowadzenie dyskusji
(jaką decyzję podjąć i jak?)
Sformułowanie modeli i przeprowadzenie
symulacji
Zapoznanie się z odmiennymi poglądami i
rozwiązaniami
•przeciwnicy (kompromis,
negocjacje)
•zwolennicy
•doradztwo
•ocena dotychczasowych realizacji
celów
•podjęte działania i spodziewane
rezultaty
•określenie współzależności
między otoczeniem a systemem
•określenie trendów i ich wpływu
•dokumentacja sprawy
•wspomaganie komputerowe
•scenariusze,
•szanse, zagrożenia
Struktura procesu decydowania (cd)
51
Ocena wyników i konsekwencji
analizowanych wariantów
Przygotowanie projektu decyzji
Wybór wariantu optymalnego
Podjęcie ostatecznej decyzji
Poinformowanie o decyzji
Procesy wykonawcze
Wdrażanie i kontrola realizacji zadań
mocne strony
zalety
słabe strony
wady
przewidywane koszty
przewidywany czas realizacji
precyzyjne określenie celów
kierunki działania
programy
priorytety
zasoby, środki
Reguły decydowania
Reguły mogą redukować w pewnym zakresie
niepewność i ułatwiać właściwą selekcję.
Nie istnieją uniwersalne reguły decyzyjne.
Psychologiczna szkoła teorii decyzji dostarcza
pewnych wytycznych w zakresie posługiwania się
racjonalnie różnymi heurystycznymi regułami w
zależności od kryterium wyboru wariantu
52
Wybrane reguły decyzyjne
53
Nazwa reguły
Kryterium wyboru wariantu
Reguła dominacji
mając różne w
i
oraz w
j
wybierz w
i
, jeśli jest to wariant
korzystniejszy pod względem jednej
cechy a nie gorszy dla wszystkich
pozostałych cech
Reguła koniunkcyjna
wybierz w
i
w którym wszystkie oceniane
cechy osiągają lub przekraczają
założony próg krytyczny C
Reguła dysjunkcyjna
wybierz w
i
w którym jedna z ocenianych
cech osiąga lub przekracza założony
próg krytyczny C
Reguła leksykograficzna
mając różne w
i
oraz w
j
wybierz w
i
, jeżeli jest to korzystniejsze
pod względem cechy najważniejszej;
powtarzaj procedurę biorąc pod uwagę
hierarchię ważności cech
Wybrane reguły decyzyjne
54
Nazwa reguły
Kryterium wyboru wariantu
Reguła eliminacji
Odrzucić warianty które na skali ocen dla
określonych cech nie osiągnęły progu
krytycznego C. Powtarzaj regułę biorąc
pod uwagę hierarchię ważności cech
Reguła maksymalizacji
wybierz w
i
tak aby ten wybór przeważał
nad wyborem w
j
pod względem liczby
korzystnych cech. Dla każdej pary
wariantów podaj liczby cech świadczące
o przewadze określonych wariantów
Reguła sumowania użyteczności
wybierz w
i
który osiąga największą sumę
ważoną użyteczności ocenianej dla
wszystkich cech
Typowe procesy decyzyjne
55
Decyzje
w warunkach pewności
• podejmowanie decyzji dla zdeterminowanych wyników działania
• system i otoczenie zachowują się deterministycznie
Decyzje
w warunkach znanego ryzyka
• zdarzenia stanów natury opisane znanym prawdopodobieństwem
• stany natury wzajemnie się wykluczają
Decyzje
w warunkach niepewności
• nie znamy empirycznych prawdopodobieństw stanów natury
• decydują w znacznym stopniu preferencje decydenta
Problemy decyzyjne jednoetapowe i
wieloetapowe
56
Problem wieloetapowy
Problem jednoetapowy
• metoda macierzy wypłat
• metoda macierzy żalu
• metoda drzew decyzyjnych
• metoda drzew decyzyjnych
Decyzje:
• w warunkach pewności
• w warunkach znanego ryzyka
• w warunkach niepewności
Decyzje w warunkach informacji niepewnej
Metoda macierzy wypłat + dobrać kryterium
Typowe kryteria:
Maximax
Maximin
Minimax
Hurwicza
Laplace’a
Macierz wypłat określa użyteczność w zależności od stanu natury
oraz wybranego wariantu decyzji
W warunkach informacji niepewnej nie znamy prawdopodobieństw
stanów natury
57
Przykład problemu decyzyjnego w warunkach informacji
niepewnej
Przykład:
Rozważamy problem wyboru rodzaju inwestycji. Możliwe warianty to
budowa apartamentów BA, budowa biur BB lub budowa magazynów BM.
W zależności od stanu natury (dobra lub zła koniunktura na rynku) w
macierzy wypłat podano wielkość spodziewanych zysków.
Dla typowych kryteriów problemu decyzyjnego w warunkach braku
informacji o prawdopodobieństwie dobrej lub złej koniunktury znaleźć
decyzje optymalne.
Macierz wypłat
58
stan natury
Decyzje
dk
zk
BA
50
30
BB
100
-40
BM
30
10
Kryterium maximax
Kryterium maximax (kryterium optymisty)
59
stan natury
Decyzje
dk
zk
BA
50
30
BB
100
-40
BM
30
10
Z (BA)=max(50, 30)=50
Z(BB)=max(100,-40)=100
Z(BM)=max(30,10)=30
Kryterium to zakłada przyporządkowanie dla każdego z wariantów decyzji
zysku maksymalnego wynikającego z tabeli wypłat, a następnie dokonujemy
wyboru takiej decyzji, która odpowiada zyskowi maksymalnemu.
Z (BA)=50
Z(BB)=100
Z(BM)=30
Decyzją optymalną w świetle kryterium maximax jest BB, spodziewany zysk
Z(BB) równy jest 100.
Kryterium maximin
60
Kryterium maximin (kryterium pesymisty)
stan natury
Decyzje
dk
zk
BA
50
30
BB
100
-40
BM
30
10
Z (BA)=min(50, 30)=30
Z(BB)=min(100,-40)=-40
Z(BM)=min(30,10)=10
Z (BA)=30
Z(BB)=-40
Z(BM)=10
Decyzją optymalną w świetle kryterium maximin jest BA, spodziewany zysk
Z(BA) równy jest 30.
Kryterium to zakłada przyporządkowanie dla każdego z wariantów decyzji
zysku minimalnego wynikającego z tabeli wypłat, a następnie dokonujemy
wyboru takiej decyzji, która odpowiada zyskowi maksymalnemu.
Kryterium Hurwicza
61
stan natury
Decyzje
dk
zk
BA
50
30
BB
100
-40
BM
30
10
Kryterium to zakłada przyporządkowanie dla każdego z wariantów decyzji
zysku obliczanego jako suma ważona dwu składników : zysk najlepszy mnożony
przez współczynnik optymizmu plus zysk najgorszy mnożony przez współczynnik
pesymizmu. Decyzja najlepsza to decyzja o maksymalnym zysku.
Jeśli a jest współczynnikiem optymizmu, 0<=a<=1 to
1-a jest współczynnikiem pesymizmu.
jeśli przyjmiemy a = 0.4
to:
Z(BA)=0,4* 50+0,6*30=38
Z(BA)=38
Z(BB)=0,4*100+0,6*(-40)=16
Z(BB)=16
Z(BM)=0,4*30+0,6*10=18
Z(BM)=18
Drzewo decyzyjne dla problemu znanego ryzyka
62
Drzewo decyzyjne dla problemu znanego ryzyka
63
Decyzje w warunkach ryzyka
Rozwiązanie problemu przedstawionego na
poprzednich slajdach to:
1.
W pierwszym etapie wybierz
zakup terenu
2.
W drugim etapie zaobserwuj stan natury wybierając:
jeśli będzie dobra koniunktura to
decyzja o budowie budynku
jeśli będzie zła koniunktura to
decyzję o budowie magazynu
64