Алгоритм и методы принятия управленческих решений на основе теории латентных переменных в условиях временных ограничений

Автор: Баркалов Сергей Алексеевич, Ананьев Александр Владиславович, Иванников Кирилл Сергеевич, Моисеев Сергей Игоревич

Журнал: Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника @vestnik-susu-ctcr

Рубрика: Управление в социально-экономических системах

Статья в выпуске: 3 т.22, 2022 года.

Бесплатный доступ

В работе описывается алгоритм и методы принятия и реализации решения в условиях динамически меняющихся внешних и внутренних факторов, влияющих на результат принятия решений. Основную роль в данном алгоритме играет этап оценки привлекательности альтернатив и, как следствие, выбор из них наиболее привлекательной. Основной проблемой для решения данной задачи является выбор лучшей альтернативы в условиях неопределенности, когда не имеется никакой информации о возможных сценариях развития ситуации. Для решения этой проблемы в работе предлагается применить модель Раша оценки латентных переменных, которая позволяет не только получать оценки альтернатив по линейной шкале, но и оценить чувствительности альтернатив к возможным сценариям, которые имеют смысл риска потерь для каждой альтернативы при неожиданном наступлении сценариев, влекущих тяжелые последствия. Также приведены результаты моделирования процесса уточнения данных для принятия решений на основе нестационарных марковских случайных процессов. Цель исследования заключается в разработке алгоритма и динамической модели принятия решений, учитывающей ситуационное управление рисками, которая основана на теории латентных переменных и нестационарных марковских случайных процессов. Материалы и методы. Для обоснования алгоритма процесса принятия решений используется математическая модель оценки привлекательности альтернатив, основанная на модели Раша оценки латентных переменных. Для обоснования результатов оценивания были проведены вычислительные эксперименты, которые обосновали адекватность полученных оценок. Кроме того, для подтверждения возможности применения алгоритма принятия решений, который предполагает применение итераций для сбора информации, проведено математическое моделирование процесса принятия решений, которое показало для условных сценариев высокую вероятность успешного завершения процесса в заданные сроки. Результаты. На основе представленного в работе алгоритма принятия решений в условиях ограниченного времени затронут вопрос расчета весов альтернатив в условиях неопределенности с учетов динамически меняющихся внешних и внутренних условий. Описан оригинальный метод получения оценок привлекательности альтернатив в условиях неопределенности, который учитывает чувствительность альтернатив к возможным сценариям развития ситуации. Для качественного анализа результатов при принятии решений в соответствии с разработанным алгоритмом была приведена модель динамического контроля вероятности принятия решений в заданные сроки. С использованием нестационарных марковских случайных процессов появилась возможность оценить успешность принятия решений за отведенное время и рассчитать количество циклов, необходимых для уточнения исходных данных. Заключение. Благодаря использованию модели Раша оценки латентных переменных появилась возможность оценивать не только степень привлекательности альтернатив, но и производить оценку чувствительности, что позволяет получать дополнительную информацию о влиянии внешних условий на «масштаб последствий событий» по результатам принятия решений. Предлагаемый метод обработки поступающей информации, полученной на каждом этапе принятия решений, позволит получать максимально объективные оценки альтернатив и может быть использован как математический аппарат для систем поддержки принятия решений во многих сферах научной и практической деятельности.

Еще

Принятие решений, альтернативы, условия неопределенности, латентные переменные, модель раша, марковские процессы

Короткий адрес: https://sciup.org/147238567

IDR: 147238567   |   DOI: 10.14529/ctcr220310

Список литературы Алгоритм и методы принятия управленческих решений на основе теории латентных переменных в условиях временных ограничений

  • Баркалов С.А., Моисеев С.И., Порядина В.Л. Математические методы и модели в управлении и их реализация в MS Excel. Воронеж: Воронежский ГАСУ, 2015. 265 с.
  • Безматерных А.О., Файзрахманова Е.В. Содержательный анализ этапов принятия управленческих решений в концепциях различных школ управления и их отражение в специфике деятельности торговых предприятий // Modern Science. 2020. № 12-4. С. 34-38.
  • Гладкова Ю.В., Гладков В.П. Этапы принятия управленческих решений // Вестник Пермского государственного технического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. 2010. № 4. С. 39-44.
  • Маликов Д.З. Этапы разработки управленческих решений // Вестник науки. 2020. Т. 4, № 5 (26). С. 116-120.
  • Морозкова В.Ю., Василенко М.Е. Значение анализа консолидированной финансовой отчетности и его этапы в принятии управленческих решений // Актуальные вопросы современной экономики. 2020. № 7. С. 58-64.
  • Попков М.В. Основные этапы принятия управленческих решений // Мировая наука. 2019. № 5 (26). С. 571-576.
  • Ананьев А.В., Иванников К.С., Моисеев С.И. Методика принятия решений в условиях неопределенности с использованием теории латентных переменных // Системы управления и информационные технологии. 2022. № 2 (88). С. 31-36.
  • Моисеев С.И., Обуховский А.В. Математические методы и модели в экономике: учеб. пособие. Изд. 2-е, испр. Воронеж: АОНО ВПО «Ин-т менеджмента, маркетинга и финансов», 2009. 160 с.
  • Барлаков С.А., Моисеев С.И., Порядина В.Л. Модели и методы в управлении и экономике с применением информационных технологий [Электронный ресурс]: учеб. пособие. СПб.: Интермедия, 2017. 264 c.
  • Rasch Models. Foundations, Resent Developments and Applications / Editors: G.H. Fischer, I.W. Molenaar. Springer, 1997.
  • Маслак А.А. Модель Раша оценки латентных переменных и ее свойства: моногр. / А.А. Маслак, С.И. Моисеев. Воронеж: НПЦ «Научная книга», 2016. 177 с.
  • Моисеев С.И. Модель Раша оценки латентных переменных, основанная на методе наименьших квадратов // Экономика и менеджмент систем управления. Научно-практический журнал. 2015. № 2.1 (16). С. 166-172.
  • Маслак А.А., Моисеев С.И., Осипов С.А. Сравнительный анализ оценок параметров модели Раша, полученных методами максимального правдоподобия и наименьших квадратов // Проблемы управления. 2015. № 5. С. 58-66.
  • Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. М.: Высш. шк., 1998. 354 с.
  • Маталыцкий М.А. Элементы теории случайных процессов: учеб. пособие. Гродно: ГрГУ, 2004. 326 с.
  • Миллер Б.М., Панков А.Р. Теория случайных процессов в примерах и задачах. М.: Физматлит, 2002. 320 с.
Еще
Статья научная