Курсовая с практикой на тему Сбор и анализ данных при решении задач ТПР
-
Оформление работы
-
Список литературы по ГОСТу
-
Соответствие методическим рекомендациям
-
И еще 16 требований ГОСТа,которые мы проверили
Введи почту и скачай архив со всеми файлами
Ссылку для скачивания пришлем
на указанный адрес электронной почты
Содержание:
Введение…………………………………………………………………………………………………………….. 3
1 Теоретическая часть…………………………………………………………………………………………. 5
1.1 Основные понятия исследования операций……………………………………………….. 6
1.2 Математическая модель операции……………………………………………………………… 7
1.3 Оценка операции по нескольким показателям…………………………………………… 8
1.4 Методы обоснования оптимальности решения в
условиях многокритериальности 8
1.4.1 Метод ранжирования………………………………………………………………………….. 9
1.4.2 Метод парных сравнений………………………………………………………………….. 10
1.4.3 Метод Дельфи…………………………………………………………………………………… 10
2 Практическая часть………………………………………………………………………………………… 12
Заключение………………………………………………………………………………………………………. 18
Список использованных источников………………………………………………………………… 19
Введение:
Решения принимают все –
инженеры, менеджеры, экономисты, домохозяйки и космонавты. Принятие решений –
основа любого управления. Поэтому знакомство с современными методами принятия
решений необходимо всем, т.к. управляет каждый из нас – хотя бы самим собой.
Вопросами принятия решений занимается кибернетика – наука об
управлении. Это, по сравнению с классической математикой, сравнительно молодая
наука, возникшая во второй половине ХХ века и бурно развивающаяся по настоящее
время. Одной из основных целей данной науки является математическое обоснование
принятых решений.
Вообще говоря, технология принятия решений охватывает
огромное количество вопросов. Рассмотреть все вопросы, относящиеся к этой
области в данной работе нет возможности. Однако, ключевые вопросы процесса
принятия решения – выбор и составление математической модели предметной области
и выбор метода выбора или обоснования оптимального решения в сложившейся
ситуации – в работе предполагается рассмотреть.
Задачи принятия решения практически всегда характеризуются
наличием множества альтернатив, неполной информацией о сложившейся ситуации,
ограничениями предметной области, случайными воздействиями на систему
(предметную область) извне. Очень часто принятие решения связано с наличием
множества противоречивых целей, что делает задачу многокритериальной. Специфика
последней постановки заключается в том, что здесь уже существует множество
решений, каждое из которых является по-своему оптимальным – область
компромиссов. И задача теории принятия решения в данном случае состоит в том,
чтобы дать математическое обоснование того, почему принято именно это решение.
Как видим, принятие решений связано с большими трудностями
как чисто математического, так и психологического характера. Ведь решение-то в
любом случае принимается человеком или группой лиц, которые обобщенно в теории
именуются «лицо, принимающее решение» (ЛПР). Именно ЛПР «ставит свою подпись»
под документом, запускающим принятое решение к исполнению. А последствия
принятых решений могут быть самыми разными, вплоть до уголовной
ответственности! Поэтому к их обоснованию следует подходить очень скрупулезно и
математический аппарат теории принятия решений помогает это сделать. В этом
заключается актуальность данного
исследования.
Целью
исследования является изучение различных подходов и технологий приятия
управленческих решений.
Объектом
исследования являются модели и методы принятия управленческих решений.
Предметом
исследования являются модели и методы принятия решений в условиях
неопределенности.
Задачами
исследования являются:
1.
Обзор и классификация методов принятия решений;
2.
Обзор моделей ситуаций, связанных с
неопределенностью и многокритериальностью;
3.
Обзор методов обоснования оптимальности
принятого решения в условия неопределенности и многокритериальности;
4.
Решение конкретной задачи по сбору и анализу
данных для решения задачи принятия решения.
Заключение:
Совершенствование процесса принятия управленческих решений и соответственно повышения качества принятых решений достигается за счет использования научного подхода, моделей и методов принятия решений. 
Модель является представлением системы, идеи ли объекта. Руководителю необходимо использовать модели через сложность организаций, невозможности проводить эксперименты в реальном мире, необходимости заглядывать в будущее. Основные типы моделей: физические, аналоговые и математические (символические).
Этапы построения модели такие: постановка задачи, сбор информации (выбор вариантов решения. определение информационных ограничений, проверка на достоверность, реализация выводов и возобновление модели). Общими проблемами моделирования являются недостоверные предпосылки, информационные ограничения, плохое использование результатов и чрезмерные расходы. 
После построения модели, производится процесс оптимизации, т.е. выбор наиболее преемлемого решения в данном случае. На этом этапе применяются различные методы, часть из которых представлена в работе.
В практической части была решена практическая задача по выбору компьютерного парка фирмы. Выбор производился методом иерархий с использованием пакета MS Excel.
_x000C_
Фрагмент текста работы:
1 Теоретическая часть
Быстрое развитие и
усложнение техники, увеличение масштабов и стоимостей проводимых мероприятий,
широкое внедрение автоматизации в сферу управления приводит к необходимости
научного анализа сложных целенаправленных процессов с точки зрения структуры и
организации. От науки требуются рекомендации по наилучшему (оптимальному)
управлению такими процессами.
Эти потребности практики
вызвали к жизни специальные научные методы, которые принято объединять под
названием «Исследование операций». Под эти понимается применение
математических, количественных методов для обоснования решений во всех областях
целенаправленной человеческой деятельности.
С необходимостью принятия
решений мы сталкиваемся постоянно, меняется лишь сложность решаемых задач,
заключенная в глобальности задачи, наличии и количестве имеющейся информации,
степени ответственности за последствия и т.д. Например, если Вы утром решаете,
какой дорогой лучше добраться до места работы или учебы, то производить
какие-либо математические вычисления не обязательно – Вы используете
накопленный опыт. А как быть с принятием решений, когда речь идет о
мероприятиях, для проведения которых либо не хватает опыта, либо отсутствует
полная информация?
Пусть, например, составляется
перспективный план развития Вашей фирмы: планируется открыть новые
туристические маршруты, открыть новые филиалы, пригласить к сотрудничеству
новых партнеров и инвесторов и т.д. При планировании приходится опираться на
большое количество информации, относящейся не столько к прошлому опыту, сколько
к предвидимому будущему. Выбранное решение должно, по возможности ,
гарантировать нас от ошибок, связанным с неточным прогнозированием, и быть
достаточно эффективным для широкого круга условий. Для обоснования такого
решения приводится в действие сложная система математических расчетов.
Чем сложнее организуемое
мероприятие, чем больше в него вкладывается материальных средств, чем шире
спектр его возможных последствий, тем менее допустимы так называемые «волевые»
решения, не опирающиеся на научный расчет, позволяющий заранее оценить
последствия каждого решения, заранее отбросить недопустимые варианты и
рекомендовать те, которые представляются наиболее удачными. Такими
математическими расчетами и занимается наука «Исследование операций».
Можно привести множество
примеров, где возможно использование методов исследования операций. Однако,
несмотря на то, что они относятся к самым разным областям практики, в них легко
просматриваются сходные черты.
В каждом из них идет речь о
каком-то мероприятии (или системе
мероприятий), преследующем определенную цель.
Заданы некоторые условия, характеризующие
обстановку, изменять которые мы не вправе. В рамках этой системы условий,
требуется принять какое-то решение с
тем, чтобы мероприятие в некотором смысле было наиболее выгодным.
В соответствии с этими общими
чертами вырабатываются и общие приемы решения подобных задач, в совокупности
составляющие методологическую основу исследования операций.
