Принятие решения в условиях неопределенности на примере строительной компании

ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЯ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ НА ПРИМЕРЕ СТРОИТЕЛЬНОЙ КОМПАНИИ

, научный руководитель, д-р техн. наук, профессор

Волгоградский Государственный Технический Университет

г. Волгоград

Неопределенность можно охарактеризовать как множество со­стояний внутренней и внешней среды. При реализации цели всегда необходимо осуществлять поиск единственного наилучшего решения на заранее заданном множестве до­пустимых решений. Основная трудность состоит в том, что последствия, связанные с принятием того или иного решения, зависят от неизвестной ситуации. Когда нужно принять несколько решений в условиях неопределенности, когда каждое решение зависит от исхода предыдущего решения или исходов испытаний, то применяют схему, называемую деревом решений. Дерево решений – это графическое изображение процесса принятия решений, в котором отражены альтернативные решения, альтернативные состояния среды, соответствующие вероятности и выигрыши для любых комбинаций альтернатив и состояний среды[1].

Составляя "дерево" решений, нужно нарисовать "ствол" и "ветви", отображающие структуру проблемы. Располагаются "деревья" слева направо. "Ветви" обозначают возможные альтернативные решения, которые могут быть приняты, и возможные исходы, возникающие в результате этих решений. Когда все решения и их исходы указаны на "дереве", просчитывается каждый из вариантов, и в конце проставляется его денежный доход. Рассмотрим данный метод принятия решения на примере строительной организации.

Строительная компания «Волгостройсервис» планирует расширить сферу своей деятельности и начать выпуск тротуарной плитки, перегородочных блоков, кирпичей и бордюров, для чего нужно будет купить необходимое оборудование. После рассмотрения нескольких вариантов были оставлены три основных.

А. Купить оборудование стоимостью 2500 тыс. руб. При этом варианте возможны: большой спрос с вероятностью 0,7 и низкий спрос с вероятностью 0,3. Если спрос будет большим, то ожидается годовой доход в размере 700 тыс. руб. в течение следующих пяти лет; если спрос будет низкий, то доход будет не выше 200 тыс. руб.

Б. Купить оборудование стоимостью 1300 тыс. руб. При этом варианте также возможны: большой спрос с вероятностью 0,7 и низкий спрос с вероятностью 0,3. В случае большого спроса ежегодный доход в течение следующих пяти лет составит 370 тыс. руб.; при низком спросе доход будет не 60 тыс. руб.

В. Сразу оборудование не покупать, а отложить решение этого вопроса на один год для сбора дополнительной информации, которая может быть позитивной или негативной с вероятностями 0,8 и 0,2 соответственно. Через год, если информация окажется позитивной, можно купить дорогое или более дешевое оборудование по указанным выше ценам. Руководство компании может решить вообще не покупать оборудование, если информация будет негативной. Вне зависимости от вида оборудования вероятности большого и низкого спроса меняются и становятся равны 0,85 и 0,15 соответственно, если информация будет позитивной. Доходы на последующие четыре года остаются такими же, как в вариантах А и Б.

На основе этих данных строится дерево решений.

Рисунок 1. Дерево решений для компании «Волгостройсервис», где А и Б – покупка оборудования стоимостью 2500 и 1300 тыс. руб. соответственно.

Чистый ожидаемый доход (ЧОД) в кружке C: 5*(700000*0,7 + 200000*0,3) – 2500000 = 250000 руб.

ЧОД в кружке D: 5*(370000*0,7 + 60000*0,3) – 1300000 = 85000 руб.

ЧОД в кружке E: доход не получен, т. к. оборудование не куплено.

ЧОД в кружке F: ((700000*0,85 + 200000*0,15)*4 – 2500000)*0,8 = 0 руб.

ЧОД в кружке G: ((370000*0,85 + 60000*0,15)*4 – 1300000)*0,8 = –4800 руб.

Исходя из полученных данных, можно сделать вывод, что наиболее выгодным является вариант C: необходимо купить оборудование стоимостью 2500 тыс. руб. в этом году. При этом неподходящие варианты на дереве решений перечеркиваются.

На данном примере, мы видим, что принятие решения в условиях неопределенности без детальных расчетов каждого из возможных вариантов невозможно и может привести к негативным последствиям. В этом смысле дерево решений является очень полезным средством, помогающим определиться в каком направлении двигаться, и к какому результату это может привести.

1.  Методы принятия решений/ Под ред. . – М.: ЮНИТИ, 1997.