Дерево решений
Для построения дерева решений не существует универсального набора символов, но чаще всего квадраты (□) используются для представления «решений», а круги (○) для представления «результатов». Поэтому я буду использовать в своей статье именно эти символы.
Дерево решений и задача, требующая многошагового принятия решений
Дерево решений – это представление задачи в виде диаграммы, отражающей варианты действий, которые могут быть предприняты в каждой конкретной ситуации, а также возможные исходы (результаты) каждого действия. Такой подход особенно полезен, когда необходимо принять ряд последовательных решений и (или) когда на каждом этапе процесса принятия решения могут возникать множественные исходы.
Например, если рассматривается вопрос, стоит ли расширять бизнес, решение может зависеть более чем от одной переменной.
Например, может существовать неопределенность как в отношении объема продаж, так и величины затрат. Более того, значение некоторых переменных может зависеть от значения других переменных: например, если будет продано 100,000 единиц продукта, себестоимость единицы продукта составит $4, но если будет продано 120,000 единиц, себестоимость единицы снизится до $3.80. Таким образом, возможны различные исходы ситуации, при этом некоторые из них будут зависеть от предыдущих исходов. Дерево решений представляет собой полезный метод разделения сложной задачи на более мелкие и более управляемые подзадачи.
Решение задачи при помощи дерева решений осуществляется в два этапа. Первый этап включает построение дерева решений с указанием всех возможных исходов (финансовых результатов) и их вероятностей. Следует помнить, что при принятии решений нужно опираться на принцип релевантных затрат, т. е. использовать только релевантные затраты и выручку. Второй этап включает оценку и формулировку рекомендаций. Принятие решения осуществляется путем последовательного расчета ожидаемых значений исходов в обратном порядке от конца к началу (справа налево). После этого формируются рекомендации для руководства по выбору оптимального образа действий.
Построение дерева решений
Дерево решений всегда следует строить слева направо. Выше я упоминал «решения» и «исходы». Точки принятия решений представляют собой варианты альтернативных действий, то есть возможные выборы. Вы принимаете решение пойти либо этим, либо другим путем. Исходы (результаты решений) от вас не зависят. Они зависят от внешней среды, например, от клиентов, поставщиков или состояния экономики в целом. Как из точек принятия решений, так и из точек исходов выходят «ветви» дерева. Если существует, например, два возможный варианта действий, из точки принятия решения будут выходить две ветви, и если существует два возможных исхода (например, хороший и плохой), то из точки исхода тоже будут выходить две ветви. Поскольку дерево решений является инструментом оценки различных вариантов действий, то все деревья решений должны начинаться с точки принятия решения, которая графически представляется квадратом.
Пример простого дерева решений показан ниже. Из рисунка видно, что лицо, принимающее решение, может выбрать из двух вариантов, поскольку из точки
принятия решения выходит две ветви. Исход одного из вариантов действий, представленного верхней ветвью, точно известен, поскольку на этой ветви нет никаких точек возможных исходов. Но на нижней ветви есть круг, который показывает, что в результате данного решения возможны два исхода, поэтому из него исходят две ветви. На каждой из этих двух ветвей тоже имеется по кругу, из которых, в свою очередь, тоже выходят по две ветви. Это значит, что для каждого из упомянутых возможных исходов имеется два варианта развития ситуации, и каждый из вариантов имеет свой исход. Возможно, первые два исхода представляют собой различные уровни дохода в случае осуществления определенной инвестиции, а второй ряд исходов — различные варианты переменных затрат для каждого уровня доходов.
После построения основы дерева, как показано выше, необходимо указать финансовые значения исходов и их вероятности. Важно помнить, что вероятности, указанные для ветвей, исходящих из одной точки, в сумме должны давать 100%, иначе это будет означать, что вы не указали на диаграмме какой-либо результат, или допустили ошибку в расчетах. Пример приведен ниже в статье.
После построение дерева решений необходимо оценить решение.
Оценка решения
Дерево решений оценивается справа налево, т. е. в направлении, обратном тому, которое использовалось для построения дерева решений. Для того, чтобы осуществить оценку, вы должны предпринять следующие шаги:
- Подпишите все точки принятия решений и исходов, т.е. все квадраты и круги. Начните с тех, которые расположены в самой правой части диаграммы, сверху вниз, и затем перемещайтесь влево до самого левого края диаграммы.
- Последовательно рассчитайте ожидаемые значения всех исходов, двигаясь справа налево, используя финансовые показатели исходов и их вероятности.
Наконец, выберите вариант, который обеспечивает максимальное ожидаемое значение исхода и подготовьте рекомендации для руководства.
Важно помнить, что использование ожидаемых значений для принятия решения имеет свои недостатки. Ожидаемое значение – это средневзвешенное значение исходов решения в долгосрочной перспективе, если бы это решение принималось много раз.
Таким образом, если мы принимаем однократное решение, то фактический результат
быть далек от ожидаемого значения, поэтому данный метод нельзя назвать очень точным. Кроме того, рассчитать точные вероятности довольно сложно, поскольку конкретная рассматриваемая ситуация могла никогда не случаться в прошлом.
Метод ожидаемого значения при принятии решений полезен тогда, когда инвестор имеет нейтральное отношение к риску. Такой инвестор не принимает на себя чрезмерные риски, но и не избегает их. Если отношение к риску лица, принимающего решение, неизвестно, то сложно сказать, стоит ли использовать метод ожидаемого значения. Может оказаться более полезным просто рассмотреть наихудший и наилучший сценарии, чтобы создать основу для принятия решения.
Я приведу простой пример использования дерева решений. В целях упрощения считайте, что все цифры являются чистой приведенной стоимостью соответствующего показателя.
Пример 1
Компания принимает решение, стоит ли разрабатывать и запускать новый продукт. Ожидается, что затраты на разработку составят $400,000, при этом вероятность того, продукт окажется успешным, составляет 70%, а вероятность неудачи, соответственно, 30%. Ниже приведена оценка прибыли от продажи продукта, в зависимости от уровня спроса – высокого, среднего или низкого, а также соответствующие каждому уровню вероятности:
Источник
Графические методы в принятии управленческих решений. Дерево решений
Дерево решений — метод науки управления — схематичное представление проблемы принятия решений — используется для выбора наилучшего направления действий из имеющихся вариантов.
Метод дерева решений аналогичен методу сценариев с его эмоциональным содержанием, но предполагает аналитический подход к выбору наилучшего решения. Метод дерева решений позволяет руководителю визуально оценить результаты действий различных решений и выбрать наилучший их набор. Данный метод использует модель, разветвляющегося по каким — либо условиям процесса. Модель представляет собой графическое изображение связей основных и последующих вариантов управленческого решения. В ней приводятся решения и наименованиях управленческого решения, основных результатах каждого решения и ожидаемой эффективности.
Данный метод хорошо работает совместно с экспертными методами, так как некоторые этапы требуют оценки результатов специалистами. Реализация метода эффективна для типовых управленческих процессов, по которым накоплен значительный опыт и имеется документация о решениях, условиях их реализации и самих результатах.
Основные этапы реализации метода:
— составление новой цели развития или совершенствования компании;
— сбор материалов о реальном состоянии ел в компании по новой цели;
— формулирование проблемы как разности между новой целью и обобщённой ситуации в компании;
— выбор или разработка критериев оценки проблемы;
— декомпозиция проблемы на самостоятельные составные части;
— поиск ресурсов и исполнителей разрешения проблем;
— разработка вариантов основных решений и их предполагаемая эффективность;
— для каждого варианта основных решений разработка вариантов детализирующих решений;
— для каждого варианта детализирующего решения разработка вариантов очередного набора детализирующих решений;
— оценка каждой ветви взаимодействующих решений на эффективность действий и возможности достижения цели;
— выбор наиболее приемлемых сочетаний вариантов решений;
— практическая реализация выбранного варианта сочетания решений.
Графический метод дерева решений эффективен при аналитическом складе ума исполнителя, умеющего просчитывать несколько вариантов на несколько шагов вперед. Если результат очередного хода предполагается хорошим, то исполнитель задумывается над следующими вариантами шагом. Если предполагаемый результат его не устраивает, то исполнитель далее не развивает это направление шагов, а формирует новую цепочку. Данный метод основан на документальном представлении возможных вариантов разветвляющихся решений. Последовательности решений графически фиксируются на бумаге или на экране компьютера. Такое расположение решений напоминает дерево, на котором решения играют роль веток, а стволом является сам процесс выполнения всех решений. В теории управления существуют такие понятия как «дерево целей», «дерево функций» и «дерево структур». Метод дерева решений имеет приоритет наглядности над эмоциональной убедительностью метода сценариев. Наглядность часто служит основным мотивом при выборе варианта решения. Метод дерева решений позволяет руководителю визуально оценить результаты действия различных решений и выбрать наилучший их набор. Это очень эффектный метод. Он позволяет в случае тупикового варианта на каком-либо этапе отменить дальнейшую проработку всех решений, стоящих до него. Пример графической интерпретации метода приведен на рис.1. [1, с. 58]
Деревья решений — это метод, который пригоден не только для решения задач классификации, но и для вычислений и поэтому довольно широко применяется в области финансов и бизнеса, где чаще встречаются задачи численного прогноза. В результате применения этого метода к обучающей выборке данных создается иерархическая структура классифицирующих правил типа «ЕСЛИ. ТО. », имеющаявид дерева. Для того чтобы решить, к какому классу отнести некоторый объект или ситуацию, мы отвечаем на вопросы, стоящие в узлах этого дерева, начиная с его корня. Вопросы могут иметь вид «значение параметра A больше x?» для случая измеряемых переменных или вида «значение переменной В принадлежит подмножеству признаков С». Если ответ положительный, мы переходим к правому узлу следующего уровня, если отрицательный — то к левому узлу; затем снова отвечаем на вопрос, связанный с соответствующим узлом. Таким образом, мы, в конце концов, доходим до одного из оконечных узлов — листьев, где стоит указание, к какому классу (сочетанию признаков) надо отнести рассматриваемый объект. Этот метод хорош тем, что такое представлениеправил наглядно и его легко понять. (в общем виде)
Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:
Источник