|
Воспользуйтесь формой поиска по сайту, чтобы найти реферат, курсовую или дипломную работу по вашей теме.
Оптимизация стратегии управления реализацией проекта в условиях рискаМетоды принятия решений
Реализация принятых решений по управлению предприятиями подвержена объективно существующей и принципиально неустранимой неопределенности. То или иное проявление неопределенности может задержать наступление запланированных событий, изменить их содержание, либо вызвать нежелательное развитие событий как предвидимых, так и непредвидимых. В результате поставленная цель не будет достигнута или достигнута не в полной мере. Возможность отклонения от цели, т. е. несовпадение фактически полученного результата с намеченным в момент принятия решения, характеризуется такой категорией как риск.
В связи с тем, что при поэтапной реализации стратегии предполагается принятие последовательных промежуточных решений, то каждому из них будут свойственны свои факторы риска. Рассмотрим модель управления реализацией некоторого проекта с учетом возможных факторов риска. Предположим, что управление проектом состоит из нескольких этапов. На каждом этапе возможны альтернативные направления реализации проекта. Каждое из этих направлений характеризуется вероятностью возникновения ущерба, связанного, например, с конъюнктурой рынка, срывом поставок комплектующих и т.д., а также величиной ущерба и возможной прибылью. Необходимо разработать стратегию управления проектом, которая позволила бы реализовать проект с максимальной прибылью при допустимом уровне затрат.
Математическую модель данной ситуации можно представить в следующем виде.
1. Исходные данные
М={1,..., m} - множество этапов реализации проекта, на каждом из которых действуют соответственно свои факторы риска;
N={1,..., n} - множество возможных вариантов реализации (состояний) проекта;
? ? Pkij? ?, k? 0, m; i? 1, m; j? 1, n - матрица вероятностей возникновения ущерба при переходе реализации проекта из k-го этапа на i-й этап по j-му направлению;
k=0 - исходный этап реализации проекта;
? ? akij? ?, k? 0, m; i? 1, m; j? 1, n - матрица затрат (возможного ущерба) при переходе реализации проекта из k-го этапа на i-й этап по j-му направлению;
? ? bkij? ?, k? 0, m; i? 1, m; j? 1, n - матрица ожидаемой прибыли (выгоды) при переходе реализации проекта из k-го этапа на i-й этап по j-му направлению.
2. Обозначения
3. Постановка задачи
Найти такую стратегию управления реализацией проекта из множества допустимых, при которой ожидаемый эффект будет максимален, а возможные потери будут не больше допустимых, т. е. необходимо найти набор переменных из условия:
(1-2)
Сформулированная задача, несмотря на наличие в целевой функции вероятностных характеристик, относится к классу задач математического программирования, т. к. на каждом этапе управления предполагается известной (оцененной) вероятность потерь при выборе того или иного альтернативного направления реализации проекта.
Пример.
Имеется проект по производству некоторого продукта, состоящий из трех этапов:
Выбор (подбор) инвестора.
Выбор поставщика.
Производство и сбыт продукта.
Предположим, что на первом этапе реализации проекта имеется возможность использования услуг трех инвесторов, каждый из которых с учетом принятых обозначений характеризуется следующими величинами (табл. 1):
Таблица 1
Инвесторы
1
2
3
р011=0, 3
р012=0, 5
р013=0, 2
а011=100 у. е.
а012=120 у. е.
а013=180 у. е.
b011=150 у. е.
b012=250 у. е.
b013=150 у. е.
Как видно из приведенных данных, вероятности возникновения ущерба при выборе того или иного инвестора составляют в сумме 1, т. е. выбор одного из трех инвесторов лицом, принимающим решение, сделан.
Второй этап реализации проекта может характеризоваться, например, предложениями по поставке сырья от четырех поставщиков со следующими характеристиками (табл. 2):
Таблица 2
Поставщики
1
2
3
4
р121=0, 2
р122=0, 3
р123=0, 4
р124=0, 1
а121=200 у. е.
а122=230 у. е.
а123=300 у. е.
а124=200 у. е.
b121=500 у. е.
b122=500 у. е.
b123=700 у. е.
b124=500 у. е.
На третьем этапе (производство и сбыт) реализации проекта с учетом различных объемов производства возможны три варианта сбыта (табл. 3):
Таблица 3
Сбыт
1
2
3
р231=0, 1
р232=0, 3
р233=0, 6
а231=200 у. е.
а232=300 у. е.
а233=350 у. е.
b231=600 у. е.
b232=750 у. е.
b233=800 у. е.
Предположим, что математическое ожидание ущерба при реализации проекта не должно превышать 100 у. е. (допустимый риск).
Решение
Как уже отмечалось, задача (1) относится к классу задач дискретного математического программирования. Точное решение такой задачи может быть найдено с помощью алгоритма, построенного на основе одной из вычислительных схем сокращенного перебора вариантов, например, метода ветвей и границ.
Реализация метода ветвей и границ в вычислительный алгоритм связана с определенными трудностями:
необходимо задать правило ветвления вариантов;
требуется задать процедуру оценки вариантов решений;
необходимо запомнить большие массивы информации в памяти ЭВМ и др.
В ряде практических случаев эти трудности преодолеваются на основе эвристических рассуждений при построении алгоритма решения.
Для рассматриваемой задачи алгоритм решения может быть построен с помощью следующих эвристических правил.
Обеспечение максимума прибыли на каждом этапе реализации проекта. Аналитически данное решающее правило может быть записано следующим образом:
(3)
Обеспечение минимума потерь на каждом этапе реализации проекта. Это правило может быть записано как
(4)
3. Обеспечение максимума удельной прибыли на каждом этапе реализации проекта, т. е.
(5)
С учетом сформулированных правил решение поставленной задачи будет выглядеть следующим образом.
1. По максимуму прибыли на каждом этапе реализации проекта.
0-й этап
1-й этап
1) 105 у. е. 2) 125 у. е. 3) 120 у. е.
2-й этап
1) 400 у. е. 2) 350 у. е. 3) 420 у. е. 4) 450 у. е.
3-й этап
1) 540 у. е. 2) 525 у. е. 3) 320 у. е.
Таким образом, руководствуясь правилом (3), мы получили решение, согласно которому следует выбрать второго инвестора, четвертого поставщика сырья и первого дилера для реализации готовой продукции. При этом значение целевой функции составит 1115 у. е. Значение функции ограничения - 100 у. е.
2. По минимуму ущерба (затрат) на каждом этапе реализации проекта.
0-й этап
1-й этап
1) 30 у. е. 2) 60 у. е. 3) 36 у. е.
2-й этап
1) 40 у. е. 2) 64 у. е. 3) 120 у. е. 4) 20 у. е.
3-й этап
1) 20 у. е. 2) 90 у. е. 3) 210 у. е.
Согласно решающего правила (4), следует на первом этапе выбрать первого инвестора, четвертого поставщика и первого дилера. Значение целевой функции и функции ограничений для полученного решения соответственно составят 1095 у. е. и 70 у. е.
3 По максимуму относительной прибыли на каждом этапе реализации проекта.
0-й этап
1-й этап
1) 3, 5 у. е. 2) 2, 08 у. е. 3) 6 у. е.
2-й этап
1) 10 у. е. 2) 5, 47 у. е. 3) 3, 5 у. е. 4) 22, 5 у. е.
3-й этап
1) 27 у. е. 2) 5, 8 у. е. 3) 1, 5 у. е.
В соответствии с решающим правилом (5) на первом этапе следует выбрать третьего инвестора, на втором - четвертого поставщика и на третьем - первого дилера. Значения целевой функции и функции ограничений соответственно составят 1110 у. е. и 76 у. е.
Учитывая, что все варианты решений удовлетворяют ограничению задачи в качестве оптимального может быть выбран первый вариант, построенный в результате реализации правила обеспечения максимальной прибыли на каждом этапе реализации проекта, обеспечивающий максимальное значение целевой функции - ожидаемой прибыли. Но этому варианту присущ и максимальный возможный ущерб. Если лицо, принимающее решение, не склонно к риску, то может быть выбран второй вариант реализации проекта, имеющий минимальный возможный ущерб.
Наиболее же приемлемым является третий вариант реализации проекта, основанный на обеспечении максимальной относительной прибыли на каждом этапе реализации проекта. Данный вариант имеет меньшее значение целевой функции на 0, 04 %, а функции ограничения (возможного ущерба) - на 24% меньше.
Таким образом, результаты расчетов подтверждают работоспособность предложенной методики оптимизации стратегии управления предприятием в условиях риска, которая может служить хорошим дополнением для обоснования принятия решений руководителями различного уровня.
Описание предмета: «Методы принятия решений»Процесс принятия решения о том, какие состояния считать атакой относится к классу управленческих и предполагает
определение множества признаков объектов, установление шкал и измерение значений этих признаков у объектов,
снижение размерности пространства признаков, выявление наиболее информативных признаков, построение решающих
правил распознавания классов состояний объектов по векторам признаков, представляющим эти состояния. С учётом
изложенного можно утверждать, что решение указанной задачи распознавания служит краеугольным камнем в принятии
решений. В дальнейшем вектор признаков, предъявляемый для распознавания, будем называть входным вектором
решающего правила или просто входным вектором.
Методы решения задач распознавания могут быть классифицированы [9] на лингвистические (синтаксические,
структурные) и геометрические .
Лингвистические методы используют в качестве признаков некоторые заранее определенные непроизводные (исходные)
элементы, например, поля пакетов, атрибуты базы данных применительно к задачам активного аудита. Состояния
объектов представляются посредством иерархической структуры, конструируемой на базе непроизводных элементов.
Грамматика задания состояний содержит конечное число непроизводных элементов, правил подстановки и переменных,
В лингвистических методах используется весь арсенал формальных языков и грамматик [10]. Лингвистические методы
применяются, например, при сигнатурном анализе.
При использовании геометрических методов состояния распознаваемых объектов представляются точками в многомерном
пространстве признаков, число измерений которого равно числу признаков, различаемых у объектов. Ярким
представителем этих методов служат пороговые решающие правила, относящие к разным состояниям, в которых
значение некоторого признака больше или меньше заданного порога.
Литература - Е.А. Саркисова. Риски в торговле. Управление рисками. – Воронеж: Научная Книга, 2012. – 0 с.
- А.И. Иванус. Гармоничное управление инновационной экономикой в условиях неопределенности. – М.: Либроком, 2012. – 208 с.
- Под редакцией Г.И. Андреева, В.А. Тихомирова. Основы управления предприятием. Модели и методы в условиях неопределенности. В 3 книгах. Книга 2. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 304 с.
- Е.М. Рогова, Е.А. Ткаченко, А.С. Соболев. Управление финансами предприятия в условиях кризиса. С комментариями экспертов. – М.: Издательство Вернера Регена, 2009. – 216 с.
- А.В. Колесников. Корпоративная культура современных организаций. Курс лекций. – М.: Альфа-Пресс, 2011. – 448 с.
- В.П. Этенко. Управление архитектурным проектом. – М.: Академия, 2008. – 352 с.
- В.С. Анфилатов, А.А. Емельянов, А.А. Кукушкин. Системный анализ в управлении. – М.: Финансы и статистика, 2009. – 368 с.
- В.М. Аньшин, О.Н. Ильина. Исследование методологии оценки и анализ зрелости управления портфелями проектов в российских компаниях. – М.: Инфра-М, 2010. – 200 с.
- Н.И. Архипова, В.В. Кульба, В.Е. Микрин. Модели и методы репланирования сельскохозяйственного производства в условиях чрезвычайных ситуаций с использованием аэрокосмической информации. – М.: Экономика, 2012. – 232 с.
- Е.А. Саркисова. Риски в торговле. Управление рисками. Практическое пособие. – М.: Дашков и Ко, 2014. – 242 с.
- С.А. Краснова, В.А. Уткин, А.В. Уткин. Блочный синтез систем управления роботами-манипуляторами в условиях неопределенности. – М.: Ленанд, 2014. – 208 с.
- Н.Ю. Яськова, Д.Н. Силка. Управление деловой активностью в условиях многоукладности сферы строительства. – М.: МГСУ, 2013. – 236 с.
- А.И. Таганов, Д.В. Гильман. Методологические основы анализа и аттестации уровней зрелости процессов программных проектов в условиях нечеткости. – М.: Горячая Линия - Телеком, 2014. – 168 с.
- А.В. Воронцовский. Методы обоснования инвестиционных проектов в условиях определенности. Учебное пособие. – М.: ОЦЭиМ, 2008. – 220 с.
- Н.А. Поляков, О.В. Мотовилов, Н.В. Лукашов. Управление инновационными проектами. Учебник и практикум. – М.: Юрайт, 2016. – 332 с.
- Н.А. Поляков, О.В. Мотовилов, Н.В. Лукашов. Управление инновационными проектами. Учебник и практикум для академического бакалавриата. – М.: Юрайт, 2017. – 330 с.
- Л.Г. Матвеева, А.Ю. Никитаева, О.А. Чернова, Е.Ф. Щипанов. Управление инвестиционными проектами в условиях риска и неопределенности. Учебное пособие. – М.: Юрайт, 2017. – 298 с.
Образцы работ
Задайте свой вопрос по вашей проблеме
Внимание!
Банк рефератов, курсовых и дипломных работ содержит тексты, предназначенные
только для ознакомления. Если Вы хотите каким-либо образом использовать
указанные материалы, Вам следует обратиться к автору работы. Администрация
сайта комментариев к работам, размещенным в банке рефератов, и разрешения
на использование текстов целиком или каких-либо их частей не дает.
Мы не являемся авторами данных текстов, не пользуемся ими в своей деятельности
и не продаем данные материалы за деньги. Мы принимаем претензии от авторов,
чьи работы были добавлены в наш банк рефератов посетителями сайта без указания
авторства текстов, и удаляем данные материалы по первому требованию.
|
