Все материалы на сайте предоставлены исключительно для ознакомления
При решении простых задач дерево не дает никаких преимуществ, но для решения многоуровневых задач его преимущества - неоспоримы. Дерево, как любое графическое представление, более наглядно, поэтому предпочтительнее в более сложных ситуациях. Построение дерева рассмотрим также на примере решения задачи тактического планирования. Выделение только двух состояний внешней среды — благоприятного и неблагоприятного — далеко не, единственный и не лучший способ оценки внешней среды, который применяется лишь в случаях, когда информация о среде ограничена. Альтернативных вариантов стратегий в общем случае может быть много. И это позволяет уточнить решение задачи.
в узлах принятия решений происходит выбор лучших альтернатив, например, по критерию EMV => max.
узлах состояния внешней среды платежи «сворачиваются», в значения EMV с соответствующими им весами-вероятностями;
При построении дерева узлы принятия решений означают выбор альтернатив, который делает менеджер, а узлы состояния внешней среды — возможные ответы среды. Если построение дерева идет слева / направо, то расчет и принятие решений - справа налево:
Рис. 2 Дерево решений (пример)
Рис. 1 График зависимости от распределения вероятностей состояние внешней среды
Кроме использования платежной матрицы для решения данного типа задач, как уже указывалось, можно строить дерево решений.
Анализ чувствительности — это определение такого уровня вероятности, до которого данная альтернатива является лучшей. Анализ выполним только для случая двух возможных состояний внешней среды и любого числа альтернатив. В этом заключена его ограниченность, так как на практике разнообразие состояний среды может быть намного больше. В целях выполнения анализа чувствительности строятся графики зависимости значений EMV от распределения вероятностей между состояниями внешней среды.
Анализ чувствительности решения задачи и дерево решений задачи
Анализ чувствительности решения задачи и дерево решений задачи
