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